(57)【要約】【課題】音声認識結果の受入／拒否を容易に信頼性高く判定できる音声認識結果の検証装置を提供する。【解決手段】音声認識結果の信頼度検証装置９４は、音声認識結果に含まれる各単語について、単語の単語事後確率に基づいて一般化単語事後確率を算出する事後確率算出部１２４と、音声認識結果中の単語の単語事後確率を、算出された一般化単語事後確率で更新する更新部１２６と、更新された音声認識結果に基づき、最尤の単語列を探索する探索部１２８と、探索された仮説単語列の単語事後確率の和が所定の条件を充足するか否かを判定することにより、音声認識結果の信頼度を検証するための判定部とを含む。【選択図】      図４
2005164837.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識デコーダから出力される、各々単語事後確率が付与された単語からなる、複数の仮説単語列をあらわす音声認識結果を受け、前記単語事後確率に基づいて当該音声認識結果の信頼度を検証するための、音声認識結果の信頼度検証装置であって、
前記音声認識結果に含まれる各単語について、前記音声認識結果に含まれる単語の単語事後確率に基づいて一般化単語事後確率を算出するための一般化単語事後確率算出手段と、
前記音声認識結果に含まれる各単語の単語事後確率を、前記一般化単語事後確率算出手段により算出された一般化単語事後確率で更新するための更新手段と、
前記更新手段により単語事後確率が更新された前記音声認識結果に基づき、前記複数の仮説単語列の中で、当該仮説単語列に含まれる単語の単語事後確率の和が最大となるものを探索するための探索手段と、
前記探索手段により探索された仮説単語列の単語事後確率の和が所定の条件を充足するか否かを判定することにより、前記音声認識結果の信頼度を検証するための判定手段とを含む、音声認識結果の信頼度検証装置。
【請求項２】
前記一般化単語事後確率算出手段による一般化単語確率の算出に先立って、前記音声認識結果のうち、所定の基準により定められるしきい値よりも尤度が高いものからなる単語列のみを選択して前記一般化単語事後確率算出手段に与えるための手段をさらに含む、請求項１に記載の音声認識結果の信頼度検証装置。
【請求項３】
前記音声認識結果に含まれる各単語には、さらに前記音声認識デコーダへの入力発話中における時間期間を定める情報が付されており、
前記一般化単語事後確率算出手段は、
前記音声認識結果中に含まれる各単語について、当該単語の時間期間と重なる時間期間であって、かつ当該単語と一致する単語を前記音声認識結果中で検索ための単語検索手段と、
前記単語検索手段により検索された単語の単語事後確率の総和と、前記音声認識結果に含まれる全ての単語の単語事後確率の総和とに基づいて、前記各単語の一般化単語事後確率を算出するための手段とを含む、請求項１又は請求項２に記載の音声認識結果の信頼度検証装置。
【請求項４】
前記一般化単語事後確率を算出するための手段は、前記単語検索手段により検索された単語の単語事後確率の総和と、前記音声認識結果に含まれる全ての単語の単語事後確率の総和との比率によって、前記各単語の一般化単語事後確率を算出するための手段を含む、請求項３に記載の音声認識結果の信頼度検証装置。
【請求項５】
前記仮説単語列中の単語ｗの一般化単語事後確率ｐ（［ｗ；ｓ、ｔ］｜ｘ1T）（ただしｓ及びｔはそれぞれ単語ｗの時間期間の開始時刻及び終了時刻）は次の式
【数１】
2005164837.tif 000014
で与えられ、ただしｘ1T＝ｘ1，…，ｘTは観測された音声シーケンスであり、Ｍは音声認識結果の仮説に含まれる単語数であり、ｓn及びｔnはそれぞれ、単語ｗと一致するｎ番目の単語ｗnの開始時刻及び終了時刻であり、ｐ（ｘsmtm｜ｗ）は音響尤度であり、ｐ（ｗm｜ｗ1M）は言語尤度であり、ｐ（ｘ1T）は音響観測尤度であり、α及びβはそれぞれ所定の定数である、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の音声認識結果の信頼度検証装置。
【請求項６】
コンピュータにより実行されると、請求項１〜請求項５のいずれかに記載の音声認識結果の信頼度検証装置の各手段を実現するよう、当該コンピュータを動作させる、コンピュータプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のコンピュータプログラムによりプログラムされたコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は音声認識の結果の受入／拒否を判定するための技術に関し、特に、音声認識結果の単語の信頼度尺度を用いて判定を行なう技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
最先端の音声認識技術を適用できる可能性のある分野は非常に広い。それら分野のうちには、好結果が得られているものも存在する。しかし、音声認識技術はまだ確実なものではない。そのため、音声認識結果を監視して、認識結果を受入れるか拒否するかを容易に判定できるような何らかの尺度が求められている。そうした技術の必要性は、音声認識結果がさらに新しく困難な分野に適用されて行くに伴い、今後増大していくと考えられる。
【０００３】
そのような尺度は、容易に計算が可能で、かつ統計的に意味のあるものでなければならない。これまで提案されよく研究されてきたものに、単語事後確率（Ｗｏｒｄ  Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ：ｗｐｐ）がある。単語事後確率を音声認識結果の単語ラティス／グラフ又はＮ‐ベストリストに適用した研究として、非特許文献１，２，３に記載のものがある。
【０００４】
【非特許文献１】ステファン・オルトマンス、ヘルマン・ネイ、サビアー・オーバート、「大語彙連続音声認識のための単語グラフアルゴリズム」、コンピュータ・スピーチ及び言語、第１１巻１号、ｐｐ．４３−７２、１９９７年１月（Ｓｔｅｆａｎ  Ｏｒｔｍａｎｎｓ，  Ｈｅｒｍａｎｎ  Ｎｅｙ，  ａｎｄ  Ｘａｖｉｅｒ  Ａｕｂｅｒｔ，  “Ａ  Ｗｏｒｄ  Ｇｒａｐｈ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｌａｒｇｅ  Ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，“  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｌａｎｇｕａｇｅ，ｖｏｌ．１１，ｎｏ．１，ｐｐ．４３‐７２，Ｊａｎｕａｒｙ  １９９７．）
【非特許文献２】リヒャルト・シュヴァルツ及びイェン・ルー・チョウ、「Ｎ‐ベストアルゴリズム：Ｎ個の最尤文仮説を発見するための効率的かつ正確な手続き」、ＩＣＡＳＳＰ１９９０予稿集、１９９０年、第１巻、ｐｐ．８１‐９４（Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｓｃｈｗａｒｔｚ  ａｎｄ  Ｙｅｎ‐Ｌｕ  Ｃｈｏｗ，  “Ｔｈｅ  Ｎ‐ｂｅｓｔ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：  Ａｎ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ａｎｄ  Ｅｘａｃｔ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  ｆｏｒ  Ｆｉｎｄｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｎ  Ｍｏｓｔ  Ｌｉｋｅｌｙ  Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｅｓ，“  ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＣＡＳＳＰ１９９０，  １９９０，  ｖｏｌ．  １，  ｐｐ．  ８１‐９４．）
【非特許文献３】フランク・Ｋ・スーン及びエン‐フォン‐ファン、「ツリー・トレリスに基づく、連続音声認識におけるＮベストの文仮説の発見のための高速探索」、ＩＣＡＳＳＰ１９９１予稿集、１９９１年、第１巻、ｐｐ．７０５‐７０８（Ｆｒａｎｋ  Ｋ．  Ｓｏｏｎｇ  ａｎｄ  Ｅｎｇ‐Ｆｏｎｇ  Ｈｕａｎｇ，“Ａ  Ｔｒｅｅ‐Ｔｒｅｌｌｉｓ  Ｂａｓｅｄ  Ｆａｓｔ  Ｓｅａｒｃｈ  ｆｏｒ  Ｆｉｎｄｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｎ‐Ｂｅｓｔ  Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  Ｈｙｐｏｔｈｅｓｅｓ  ｉｎ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，“  ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＣＡＳＳＰ１９９１，  １９９１，  ｖｏｌ．  １，  ｐｐ．  ７０５‐７０８．）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記した非特許文献１〜３には、単語事後確率をどのように用いれば、音声認識の受入／拒否を容易に、かつ信頼性高く判定できるようになるかについての具体的な記載はない。音声認識の精度が高くないような応用分野では、受入／拒否の判定を行なう際の制約がきつく、その判定は容易ではない。そのため、容易に、かつ信頼性高く音声認識結果の受入／拒否を判定できる技術が、特に音声認識技術の新しい適用分野において必要とされている。
【０００６】
また、従来から音声認識技術が使用されている技術分野でも、音声認識結果の受入／拒否を自動的に判定可能になれば、人間の介入なしに様々な処理を自動的に実行できる。例えば、音声認識の信頼度に基づいて音声認識環境を自動的に調整したり、何らかの形でコンピュータが自動的なトレーニングを行なったり、語学の発声の練習に用いたりすることもできる。
【０００７】
したがって、本発明の目的は、音声認識結果の受入／拒否を容易に、かつ信頼性高く行なうことができる音声認識結果の検証装置を提供することである。
【０００８】
本発明の他の目的は、音声認識結果である単語列の単語ごとに、受入／拒否を容易に、かつ信頼性高く行なうことができる音声認識結果の検証装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の局面にかかる音声認識結果の信頼度検証装置は、音声認識デコーダから出力される、各々単語事後確率が付与された単語からなる、複数の仮説単語列をあらわす音声認識結果を受け、単語事後確率に基づいて当該音声認識結果の信頼度を検証するための、音声認識結果の信頼度検証装置であって、音声認識結果に含まれる各単語について、音声認識結果に含まれる単語の単語事後確率に基づいて一般化単語事後確率を算出するための一般化単語事後確率算出手段と、音声認識結果に含まれる各単語の単語事後確率を、一般化単語事後確率算出手段により算出された一般化単語事後確率で更新するための更新手段と、更新手段により単語事後確率が更新された音声認識結果に基づき、複数の仮説単語列の中で、当該仮説単語列に含まれる単語の単語事後確率の和が最大となるものを探索するための探索手段と、探索手段により探索された仮説単語列の単語事後確率の和が所定の条件を充足するか否かを判定することにより、音声認識結果の信頼度を検証するための判定手段とを含む。
【００１０】
好ましくは、音声認識結果の信頼度検証装置は、一般化単語事後確率算出手段による一般化単語確率の算出に先立って、音声認識結果のうち、所定の基準により定められるしきい値よりも尤度が高いものからなる単語列のみを選択して一般化単語事後確率算出手段に与えるための手段をさらに含む。
【００１１】
より好ましくは、音声認識結果に含まれる各単語には、さらに音声認識デコーダへの入力発話中における時間期間を定める情報が付されており、一般化単語事後確率算出手段は、音声認識結果中に含まれる各単語について、当該単語の時間期間と重なる時間期間であって、かつ当該単語と一致する単語を音声認識結果中で検索ための単語検索手段と、単語検索手段により検索された単語の単語事後確率の総和と、音声認識結果に含まれる全ての単語の単語事後確率の総和とに基づいて、各単語の一般化単語事後確率を算出するための手段とを含む。
【００１２】
さらに好ましくは、一般化単語事後確率を算出するための手段は、単語検索手段により検索された単語の単語事後確率の総和と、音声認識結果に含まれる全ての単語の単語事後確率の総和との比率によって、各単語の一般化単語事後確率を算出するための手段を含む。
【００１３】
好ましくは、仮説単語列中の単語ｗの一般化単語事後確率ｐ（［ｗ；ｓ、ｔ］｜ｘ1T）（ただしｓ及びｔはそれぞれ単語ｗの時間期間の開始時刻及び終了時刻）は次の式
【００１４】
【数１】
2005164837.tif 000003
で与えられ、ただしｘ1T＝ｘ1，…，ｘTは観測された音声シーケンスであり、Ｍは音声認識結果の仮説に含まれる単語数であり、ｓn及びｔnはそれぞれ、単語ｗと一致するｎ番目の単語ｗnの開始時刻及び終了時刻であり、ｐ（ｘsmtm｜ｗ）は音響尤度であり、ｐ（ｗm｜ｗ1M）は言語尤度であり、ｐ（ｘ1T）は音響観測尤度であり、α及びβはそれぞれ所定の定数である。
【００１５】
本発明の第２の局面にかかるコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、上記したいずれかの音声認識結果の信頼度検証装置の各手段を実現するよう、当該コンピュータを動作させる。
【００１６】
本発明の第３の局面にかかるコンピュータは、上記したコンピュータプログラムによりプログラムされたものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
［導入］
本実施の形態では、連続音声認識により認識された各単語を受入れるか、拒絶するかを判定するという問題を、注目単語の位置の特定という考え方を導入することで解決する。注目単語以外の単語（非注目単語）については、互いに区別せずいずれも単にそれぞれの場所を占めるだけのものとして取り扱って、注目単語の事後確率を算出する。
【００１８】
このように注目単語／非注目単語という二分法を採用することにより、動的計画法に基づく文字列のアライメント等の複雑な処理を行なう必要が回避できる。
【００１９】
まず、以下の概念を導入し、それらについて説明する。すなわち、それらは、（１）音声認識結果の単語ラティス又はＮ‐ベストリスト中における、注目単語の位置決定を行なうための、仮説（候補）となる文字列の探索空間の削減、（２）ある候補単語の複数の出現個所における事後確率をグループ化する際の時間的制約の緩和、及び（３）音響モデル及び言語モデルによる寄与に対する適切な重み付け、である。
【００２０】
‐文字列と単語の事後確率‐
ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ：隠れマルコフモデル）を用いる音声認識装置では、所与の音響観測データｘ1T＝ｘ1，…，ｘTに対する、最適な単語シーケンスｗ1M*＝ｗ1*，…，ｗM*を、以下に示すように、可能な全ての単語シーケンスからなる空間を探索して、最大事後確率（ＭＡＰ）を与えるものとして求める。
【００２１】
【数２】
2005164837.tif 000004
ただし、ｐ（ｘ1T｜ｗ1M）は音響モデルの確率、ｐ（ｗ1M）は言語モデルによる確率、ｐ（ｘ1T）は音響の観測確率である。
【００２２】
トレーニング環境とテスト環境、話者、ノイズ等の相違により「最適な」単語シーケンスであっても誤りを含むことがある。そこで、数学的に扱いやすく、かつ統計的に好ましい何らかの信頼度尺度を採用すべきである。
【００２３】
単語列の事後確率ｐ（ｗ1M｜ｘ1T）は、観測された音響ｘ1Tに対し、認識された単語列ｗ1Mの尤度を測るものであるが、これは対応する時間的セグメンテーション
【００２４】
【数３】
2005164837.tif 000005
を仮定することで算出される。ただし、ｓ及びｔは単語ｗの始点及び終点の時刻を示し、ｓ1＝１、ｔM＝Ｔ、１≦ｍ≦Ｍ‐１のｍに対しｔm＋１＝ｓm+1である。
【００２５】
これを用いて、式（２）を次のように書き換えることができる。
【００２６】
【数４】
2005164837.tif 000006
認識された単語列の全体の信頼性を測るためには、この単語列事後確率ｐ（ｗ1M｜ｘ1T）を採用するのが自然である。
【００２７】
単語の信頼性を測るために適切な信頼度尺度は、単語事後確率ｐ（［ｗm；ｓm，ｔm］｜ｘ1T）である。これは特定の単語を含む単語列の事後確率を全て合計することにより算出される。
【００２８】
【数５】
2005164837.tif 000007
この単語事後確率を実際に有効な信頼度尺度として用いるためには、さらにいくつかの問題を解決する必要がある。
【００２９】
［単語事後確率の修正］
‐考慮すべき仮説数‐
大語彙の連続音声認識装置（ＬＶＣＳＲ）においては、可能な単語列の探索空間は膨大である。しかし、各単語列の事後確率の値には大きな相違があり、比較的低い尤度の単語列については刈込みしても差し支えない。このようにして得た、単語列の仮説の部分集合のみを用いて単語ラティス／グラフ又はＮ‐ベスト単語列リストを得ることができる。以下の実施の形態では、そのように部分集合を用いて得た単語ラティス／グラフを使用するものとする。
【００３０】
‐仮説内の単語の時間的なレジストレーション‐
単語の時間的位置決め（レジストレーション）を［ｗ；ｓ，ｔ］で表わす。別々の仮説中にある同一の単語が出現する場合でも、その位置は仮説によって多少異なることがあり得る。自動音声認識（ＡＳＲ）の最終的目標は発話中の単語からなる内容を認識することであるから、厳密な時間的制約を多少緩和することにする。ここでは、ある単語がある単語列中において出現する期間が、基準となる単語の期間［ｓ，ｔ］と重なっており（オーバーラップしている）、かつその単語が基準となる単語と一致しているような単語を検索し、それら単語をその基準となる単語の事後確率の計算に含める。その結果式（７）は以下のように書き換えられる。
【００３１】
【数６】
2005164837.tif 000008
‐音響尤度と言語尤度との比重‐
本実施の形態では、音響尤度と言語尤度とには、それぞれα及びβで示される重みによって指数的な重み付けがなされる。式（８）にこれを適用すると次式となる。
【００３２】
【数７】
2005164837.tif 000009
［注目単語の抽出］
ここで、本実施の形態に係る単語抽出方式により抽出された注目単語の受入／拒否について検討する。図１に本実施の形態で使用する、音声認識の結果得られる単語ラティス／グラフの例を、図２に同様に音声認識の結果得られる単語列のＮ‐ベストリスト（仮説の単語列のうち、尤度の高いＮ個からなるリスト）の模式的な例を、それぞれ示す。
【００３３】
図１を参照して、本実施例で使用する単語ラティス／グラフ２０は、従来のものと異なり、注目単語（「ｗ」で示す。）以外の単語については個々の単語ラベルを付さず、いずれも単に「＊」というラベルを付してあるだけである。
【００３４】
この単語ｗの出現個所の各々に対し、前方‐後方アルゴリズムを用いて単語事後確率を効率的に計算できる。その後、この特定の単語ｗ（たとえば単語３０、３２、３４）を通るパスの全てについての尤度を合計し、その合計をこの単語ラティス／グラフ内の全てのパスの尤度の合計で除算し正規化することによって、一般化された単語事後確率（以下「一般化単語事後確率」と呼ぶ。）が算出できる。さらにこの際、単語の時間的レジストレーション（単語開始及び終了時刻の一致）の条件を緩和する。すなわち、各パスの単語ｗの期間が正確に一致する必要はなく、時間的にオーバーラップしているものの事後確率の合計を計算する。
【００３５】
同様に、図２に示すようなＮ‐ベストリストでも単語ｗの一般化単語事後確率を算出できる。ここでも、注目単語７０（単語ｗ）以外の単語には「＊」というマークが付され、その単語が何であるかは問わない。図２に示すように仮説５０，…，６２が存在している場合を考える。単語７０と時間的にオーバーラップしている単語ｗとして仮説５４、５６、５８、６０の単語７２，７４，７６，７８等が考えられる。仮説６２の単語８０は、単語７０の期間とオーバーラップしていないのでこの場合の単語事後確率の算出には用いられない。
【００３６】
上記したように単語７０及びこれと時間的にオーバーラップしている、単語７０と同じ単語７２，７４，７６，７８が出現する仮説５０，５４，５６，５８，６０の尤度の合計を算出し、それをＮ‐ベストリスト中の全ての仮説の尤度の合計で除算し正規化することによって、この単語の一般化単語事後確率を算出できる。ここでも、時間的レジストレーションの制約を緩和している。
【００３７】
なお、上記したようにして注目単語を抽出して一般化単語事後確率を計算する場合、単語のアライメントは不要である。また動的プログラム法により仮説のアライメントを求める必要もない。
【００３８】
［本実施の形態に係る装置構成］
図３に、本実施の形態に係る仮説検証装置９４を含む音声機械翻訳装置８０のブロック図を示す。図３を参照して、この音声機械翻訳装置８０は、入力される音声ｓ（ｔ）１００の音声認識を行ない、認識結果を図１に示す単語グラフ２０のような単語グラフ１０４として出力するためのＡＳＲデコーダ９０と、ＡＳＲデコーダ９０から出力される単語グラフ１０４の中の各単語に対して上記したように一般化単語事後確率を用いた仮説の検証を行ない、その結果最も尤度の高い単語列１０６を、一般化単語事後確率を付して出力するための仮説検証装置９４と、仮説検証装置９４の出力する単語列１０６を入力として機械翻訳を行ない、翻訳結果１１０を出力するための機械翻訳装置９２とを含む。
【００３９】
音声機械翻訳装置８０はさらに、仮説検証装置９４の出力する単語列１０６を受け、当該単語列の各単語に付されている単語事後確率に基づいて、この単語列１０６を認識結果として受入れるか拒否するかを決定してその結果をユーザインタフェース（以下「ユーザＩ／Ｆ」と呼ぶ。）８２を用いてユーザにフィードバックするとともに、判定結果に基づいて機械翻訳装置９２の制御を行なうための受入／拒否判定装置９６を含む。
【００４０】
図４に仮説検証装置９４の詳細を示す。図４を参照して、仮説検証装置９４は、ＡＳＲデコーダ９０から与えられる単語グラフ１０４を記憶するための単語グラフ記憶部１２０と、単語グラフ記憶部１２０に記憶された単語グラフ中において、尤度の低い単語列を除く単語列に含まれる各単語について、一般化単語事後確率を算出するために、単語グラフ中で当該単語の期間とオーパーラップする、同じ単語を検索するための対象単語検索部１２２と、対象単語検索部１２２により検索された単語群に対し、前述した算出方法によりその一般化単語事後確率を算出するための事後確率算出部１２４と、事後確率算出部１２４により単語ごとに算出された一般化単語事後確率を、単語グラフ記憶部１２０に記憶された単語グラフの各単語に再付与して単語グラフを更新するための単語グラフ更新部１２６と、このようにして単語ごとに一般化単語事後確率が再付与された単語グラフの中で、最も高い一般化単語事後確率を示すパス（最尤パス）を探索してそのパスに含まれる単語列を一般化単語事後確率とともに単語列１０６として出力するための最尤パス探索部１２８とを含む。
【００４１】
［動作］
この装置は以下のように動作する。図３を参照して、入力音声１００が与えられると、ＡＳＲデコーダ９０は音声認識を行ない、その結果を単語グラフ１０４として出力する。この単語グラフ１０４の各単語には、それぞれ認識時に単語事後確率が得られ付与されている。
【００４２】
図４を参照して、仮説検証装置９４の単語グラフ記憶部１２０はこの単語グラフのうち、尤度の低いものを除くサブセットを記憶する。対象単語検索部１２２は、単語グラフ記憶部１２０に記憶されている単語グラフの単語列のうち、単語ごとに、一般化単語事後確率の計算対象となる単語群（当該単語と同一の単語で、当該単語の出現期間と重なる期間に他のパス上に出現している単語）を検索し、事後確率算出部１２４に与える。
【００４３】
事後確率算出部１２４は、対象単語検索部１２２により検索された単語群を対象にして前述したとおり、単語事後確率を合計し、その合計を全パスの単語事後確率で除算し正規化することで、対象単語の一般化単語事後確率を算出する。
【００４４】
単語グラフ更新部１２６は、単語ごとに、単語グラフ中のその単語に対し、事後確率算出部１２４で算出された一般化単語事後確率を再付与する。
【００４５】
全ての単語に対し一般化単語事後確率の再付与が行われると、最尤パス探索部１２８が最も高い一般化単語事後確率を示す単語列を単語グラフ中で探索し、その結果見出されたパスに含まれる単語列を、一般化単語事後確率とともに単語列１０６として図３に示す機械翻訳装置９２および受入／拒否判定装置９６に与える。
【００４６】
受入／拒否判定装置９６は、単語列１０６から与えられる単語列の単語事後確率に基づき、当該単語列を認識結果として受入れるか、拒否するかを判定する。この場合、この単語列の尤度を所定のしきい値と比較し、しきい値以上であれば受入れ、しきい値未満であれば拒否する。受入／拒否判定装置９６は、認識結果を受入れる場合には機械翻訳装置９２を制御して単語列１０６に対する機械翻訳を実行させる。拒否する場合には機械翻訳装置９２による機械翻訳を停止させるとともに、ユーザＩ／Ｆ８２を用いて、ユーザに対して認識結果が拒否されたことを伝える。
【００４７】
機械翻訳装置９２は、受入／拒否判定装置９６から翻訳の開始を指示されたことに応答して単語列１０６に対する機械翻訳を行ない、翻訳結果１１０を出力する。この際、単語列１０６の各単語に事後確率が付与されているため、翻訳においてこの事後確率を考慮した翻訳を行なうことができる。
【００４８】
［実験］
‐実験システムの構成‐
上記した実施の形態に従った装置をセットアップし、実験を行なった。この実験では、単語グラフではなくＮ‐ベストリストを用いる方式を採用した。実験では、出願人において作成した日本語ビジネス旅行表現コーパスを使用した。テストセットとしてセット０１およびセット０２の二つを用いた。これらテストセットは、それぞれ５１０発話および５０８発話からなる。これら二つのテストセットは、セットごとに、１０人の話者による種種の発話を録音したものである。なお、ＡＳＲデコーダ９０としては、出願人において開発したものを用いた。
【００４９】
本実験では、発話ごとにＡＳＲデコーダ９０により１００‐ベストの認識結果の仮説を出力し、探索のビーム幅を狭くした。
【００５０】
‐性能評価‐
実験では、信頼度尺度の誤り率（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ：ＣＥＲ）を、誤り拒否数（ＦＲ）および誤り受入数（ＦＡ）を採用して以下のように定義し実験システムの性能を評価した。
【００５１】
【数８】
2005164837.tif 000010
‐結果‐
仮に認識結果を全て受入れることにし、拒否しない場合には、判別可能な誤りは挿入と置換だけとなる。実験では、この誤りレベルをベースラインとした。実験で使用したテストセットに対する認識結果の、ベースラインのＣＥＲを次のテーブル１に「ベースライン」として示す。
【００５２】
【表１】
2005164837.tif 000011
単語事後確率の簡単な算出方法は、ある特定の単語について、その単語が出現する仮説数を数えることである。この数と、仮説の総数との比によって、その単語の一般化単語事後確率の大まかな値を算出できる。これは、式（９）においてα＝β＝０とした場合に相当する。この大まかな算出方法を使用した場合の結果をテーブル１において「再出現率」として示す。テーブル１から分かるように、この方法を用いるとベースラインに対して２ポイント程度のＣＥＲの改善が得られた。
【００５３】
一般化単語事後確率に対する音響尤度と言語尤度とによる寄与の割合は明確には分からないが、一般化単語事後確率をできるだけ精度高く算出するためにはα、βの値を適切に決めることが有用である。式（９）によって算出した一般化単語事後確率に対する、αおよびβの種々の値による影響を調べるために、α及びβの広い範囲にわたって単一しきい値の分類器の性能をテストした。結果を図５（セット０１）及び図６（セット０２）の等高線図により示す。図５及び図６において、色の濃い領域に属するα、βの組合せを用いた場合に、高い性能が得られた。
【００５４】
この結果から、セット０１とセット０２とのいずれの場合にも、高い性能を示すαとβとの組合せはグラフ上のほぼ直線上に存在していること、さらにα及びβの値が比較的小さい領域に性能の高い部分があることが分かった。そこで、この最適と思われる領域（α∈［０．０１，０．２］、β∈［０．１，１．５］）上でより詳細な調査を行なった。その結果を図７（セット０１）及び図８（セット０２）に示す。
【００５５】
図７及び図８から、セット０１に対してはα＝０．０６、β＝０．３において最も高い性能が得られ、セット０２に対してはα＝０．０３、β＝０．３において最も高い性能が得られることが分かった。これら最適点におけるＣＥＲをテーブル１の最下行に示す。
【００５６】
図９に、最適なαとβを用いたときの、再出現率と単語事後確率（ｗｐｐ）のＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）曲線を示す。図９（Ａ）はセット０１、図９（Ｂ）はセット０２に対するものである。
【００５７】
図２からは、テストセットの一方を用いて得られた最適なα及びβを他方のテストセットに適用した場合、性能低下はごくわずかであることが分かる。テーブル２は、このクロス検証によるＣＥＲ性能を示す。
【００５８】
【表２】
2005164837.tif 000012
図２からは、これらパラメータが非常に安定したものであることが分かる。α、βのいずれを多少変更しても性能の急激な低下は生じない。
【００５９】
図１０は、これら二つのテストセットに対する最適点の近傍での、システム性能の挙動をより詳細に示したものである。図１０（ｃ）及び（ｄ）から分かるように、αの変動に対してＣＥＲは比較的安定している。また図１０（ａ）及び（ｂ）から分かるように、βの変動に対してはαの変動ほどＣＥＲは安定しない。しかしそれでも急激なＣＥＲの変動はなく、比較的安定しているといえる。
【００６０】
‐２クラスガウス分布分類器‐
比較のため、単語スポッティングによる仮説検証方式を２クラスへの分類処理に変換した。この分類器を所与のデータセットを用いてトレーニングした。データを最初に音声認識し、１００‐ベストリストを生成した。この１００‐ベストリストに基づき、認識結果の単語列中の各単語の事後確率を計算し、正確度を示すラベルでタグ付けした。
【００６１】
正確な単語と不正確な単語との単語事後確率を二つのクラスタに分類し、二つのガウス分布モデルをトレーニングした。トレーニングセット及びテストセットとして、セット０１及びセット０２を交代で用いた。
【００６２】
得られた性能をテーブル３に示す。
【００６３】
【表３】
2005164837.tif 000013
テーブル３から分かるように、いずれの場合も、性能はテーブル１に示した単一しきい値による仮説分類の場合とほぼ等しい。もっとも、いずれの場合もテーブル１の場合と比較してやや性能が落ちている。
【００６４】
以上のとおり、本発明の実施の形態に係る仮説検証装置９４を用いると、ＡＳＲデコーダの出力する各単語について、一般化単語事後確率を算出できる。その際、（１）探索のための仮説数を少なくして探索空間を小さくすることにより処理を高速に行なうことができ、（２）ある単語の単語事後確率を算出する際、同一単語を選択するための時間的制約を緩和したことにより、単語事後確率の安定した値を算出することができ、（３）単語事後確率の算出にあたって、音響尤度と言語尤度との寄与の度合いをα及びβで反映させるようにし、かつそれらの最適な範囲の値を特定したことにより、性能の安定した仮説検証装置を得ることができる。
【００６５】
以上ブロック図形式で説明した各機能部は、いずれもコンピュータハードウェア及び当該コンピュータ上で実行されるソフトウェア（コンピュータプログラム）により実現することができる。このコンピュータハードウェアとしては、音声を扱う設備を持ったものであれば、汎用のハードウェアを有するものを用いることができる。そうしたソフトウェアもまた一つのデータであり、記憶媒体に記憶させて流通させることができる。
【００６６】
当該ソフトウェアには、上記した仮説検証装置９４の機能を実現するために必要な全ての命令を含んでいる必要はなく，例えばオペレーティングシステムに備えられている命令を呼び出すことにより、所望の機能を実現するものでものよい。すなわち、コンピュータのハードウェア及びソフトウェア資源を利用して上記した仮説検証装置９４の各機能を実現するものであればよい。
【００６７】
また、図３に示す音声機械翻訳装置８０も、マイクロフォン及び音声処理専用のボード等を除き、一般的な構成のコンピュータ及びソフトウェアにより実現可能である。
【００６８】
そして、そうしたソフトウェアによりプログラムされたコンピュータは、本発明に係る音声認識結果の信頼度検証装置となる。
【００６９】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る仮説検証装置９４の動作原理を説明するための、単語グラフの模式図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る仮説検証装置９４の原理を説明するための、Ｎ‐ベストリストの模式図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る仮説検証装置９４を用いた音声機械翻訳装置８０のブロック図である。
【図４】図３に示す仮説検証装置９４の詳細なブロック図である。
【図５】セット０１を用い、α及びβの広い範囲にわたって単一しきい値の分類器の性能をテストした結果を示す等高線図である。
【図６】セット０２を用い、α及びβの広い範囲にわたって単一しきい値の分類器の性能をテストした結果を示す等高線図である。
【図７】セット０１を用い、α及びβの微小な範囲における単一しきい値の分類器の性能をテストした結果を示す等高線図である。
【図８】セット０１を用い、α及びβの微小な範囲における単一しきい値の分類器の性能をテストした結果を示す等高線図である。
【図９】最適なαとβを用いたときの、再出現率と一般化単語事後確率のＲＯＣ曲線を比較して示すグラフである。
【図１０】図１０は、二つのテストセット（０１、０２）に対する最適点の近傍での、α及びβの変動に対するシステム性能の挙動を示したグラフである。
【符号の説明】
【００７１】
８０  音声機械翻訳装置、９０  ＡＳＲデコーダ、９２  機械翻訳装置、９４  信頼度尺度方式仮説検証装置、９６  受入／拒否判定装置、１２０  単語グラフ記憶部、１２２  対象単語検索部、１２４  事後確率算出部１２４、１２６  単語グラフ更新部、１２８  最尤パス探索部
【図１】
2005164837.tif 000015
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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