(57)【要約】【課題】  音声認識が正確で、且つ登録されていない単語であっても、似た範囲の音声が頻繁に発声されればそれを徐々に処理開始のトリガーとして有効な単語として位置づけて行くことが出来る単語認識プログラム及び単語認識装置の提供。【解決手段】  発声された音声を認識するコンピュータに、発声された音声と登録された単語の特徴量とを比較し最も近似した複数の候補に対する入力音声の相対的な距離値をそれぞれ出力する音声距離識別手段１、前記複数の候補からの距離値からなる単語ベクトル群を架空候補として反応すべき優先順位を表した学習テーブルを設定し更新する発声単語学習手段２、発声された音声の単語ベクトル群と前記学習テーブル上の単語ベクトル群とを比較する単語管理手段３、及び、前記発声された音声が前記学習テーブルの所定順位以上にある前記架空候補に相当すると判断したことを条件として反応指令を出力する反応手段４、として機能させる単語認識プログラム。【選択図】      図２
2005107086.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発声された音声を認識するコンピュータに、
発声された音声と登録された単語の特徴量とを比較し最も近似した複数の候補に対する入力音声の相対的な距離値をそれぞれ出力する音声距離識別手段（１）、
前記複数の候補からの距離値からなる単語ベクトル群を架空候補として反応すべき優先順位を表した学習テーブルを設定し更新する発声単語学習手段（２）、
発声された音声の単語ベクトル群と前記学習テーブル上の単語ベクトル群とを比較する単語管理手段（３）、
及び、前記発声された音声が前記学習テーブルの所定順位以上にある前記架空候補に相当すると判断したことを条件として反応指令を出力する反応手段（４）、
として機能させる単語認識プログラム。
【請求項２】
前記発声単語学習手段（２）と単語管理手段（３）において発声された音声を認識するコンピュータに、
前記学習テーブルに登録された単語ベクトル群と発声された音声から得られた単語ベクトル群が持つベクトルの合成ベクトル値を算出する合成距離算出ステップと、
前記学習テーブルに登録された単語ベクトル群のなかから発声された音声から得られた単語ベクトル群との前記合成ベクトル値が最も短い候補ベクトル群を選出する架空候補検索ステップと、
前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が所定の閾値以下であるか否かを判定するフィルタステップと、
前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が閾値を下回る場合に前記候補ベクトル群の順位を上げて前記学習テーブルを更新する昇格ステップと、
前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が閾値以上の場合に発声された音声から得られた単語ベクトル群を前記学習テーブルにおける最下位順位の単語ベクトル群として前記学習テーブルを更新する新規登録ステップと、
を行わせる前記請求項１に記載の単語認識プログラム。
【請求項３】
発声された音声を認識するコンピュータからなり、
発声された音声と登録された単語の特徴量とを比較し最も近似した複数の候補に対する入力音声の相対的な距離値をそれぞれ出力する音声距離識別手段（１）と、
前記複数の候補からの距離値からなる単語ベクトル群を架空候補として反応すべき優先順位を表した学習テーブルを設定し更新する発声単語学習手段（２）と、
発声された音声の単語ベクトル群と前記学習テーブル上の単語ベクトル群とを比較する単語管理手段（３）と、
前記発声された音声が前記学習テーブルの所定順位以上にある前記架空候補に相当すると判断したことを条件として反応指令を出力する反応手段（４）と、
を具備した単語認識装置。
【請求項４】
前記発声単語学習手段（２）と単語管理手段（３）において、
前記学習テーブルに登録された単語ベクトル群と発声された音声から得られた単語ベクトル群が持つベクトルの合成ベクトル値を算出する合成距離算出ステップと、
前記学習テーブルに登録された単語ベクトル群のなかから発声された音声から得られた単語ベクトル群との前記合成ベクトル値が最も短い候補ベクトル群を選出する架空候補検索ステップと、
前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が所定の閾値以下であるか否かを判定するフィルタステップと、
前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が閾値を下回る場合に前記候補ベクトル群の順位を上げて前記学習テーブルを更新する昇格ステップと、
前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が閾値以上の場合に発声された音声から得られた単語ベクトル群を前記学習テーブルにおける最下位順位の単語ベクトル群として前記学習テーブルを更新する新規登録ステップと、
が行われる前記請求項３に記載の単語認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識手法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の音声認識手法は、予め認識させたい単語を登録しておき、発声された音声と登録された単語の特徴量を比較することで相対的な距離値を求め(特徴量が似ているほど距離が近いとする)、登録単語から距離値の小さい順に候補として出力し、最も距離値の小さい第１候補単語であって、且つその距離値が単語の同一性を判定する程度に厳格に設定された閾値以下である場合に限り、発声された音声がその登録単語であると判断し、所定の処理を実行せしめるトリガーとして用いるものであった（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平８−１６１８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の従来音声認識手法は、最も距離値の小さい第１候補単語のみに着目して判定を行っていたために、一定の距離値とならない限り発音された言語はことごとくノイズ或いは不良発声として位置づけられるので、予め登録されていない言語、例えば、ユーザーがロボット等につけた名前などは、何度呼びかけようともその名前がロボットに受け付けられず、所定の処理を実行させるトリガーとはなり得なかった。一定の処理を促す命令言語にあっても、それに類する単語を用いて何度発声されたとしても登録単語との距離が近くなることはないので、処理の起動に有効な音声として認識させることができないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するための本発明による単語認識プログラムは、発声された音声を認識するコンピュータに、発声された音声と登録された単語の特徴量とを比較し最も近似した複数の候補に対する入力音声の相対的な距離値をそれぞれ出力する音声距離識別手段、前記複数の候補からの距離値からなる単語ベクトル群を架空候補として反応すべき優先順位を表した学習テーブルを設定し更新する発声単語学習手段、発声された音声の単語ベクトル群と前記学習テーブル上の単語ベクトル群とを比較する単語管理手段、及び、前記発声された音声が前記学習テーブルの所定順位以上にある前記架空候補に相当すると判断したことを条件として反応指令を出力する反応手段、として機能させることを特徴とする。
【０００５】
例えば、前記発声単語学習手段と単語管理手段において発声された音声を認識するコンピュータに、前記学習テーブルに登録された単語ベクトル群と発声された音声から得られた単語ベクトル群が持つベクトルの合成ベクトル値を算出する合成距離算出ステップと、前記学習テーブルに登録された単語ベクトル群のなかから発声された音声から得られた単語ベクトル群との前記合成ベクトル値が最も短い候補ベクトル群を選出する架空候補検索ステップと、前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が所定の閾値以下であるか否かを判定するフィルタステップと、前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が閾値を下回る場合に前記候補ベクトル群の順位を上げて前記学習テーブルを更新する昇格ステップと、前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が閾値以上の場合に発声された音声から得られた単語ベクトル群を前記学習テーブルにおける最下位順位の単語ベクトル群として前記学習テーブルを更新する新規登録ステップと、を行わせる単語認識プログラムとして構成しても良い。
【０００６】
前記単語認識プログラムが、発声された音声を認識するコンピュータからなるハードウエアシステムにインストールされ実行されることにより、発声された音声を認識するコンピュータからなり、発声された音声と登録された単語の特徴量とを比較し最も近似した複数の候補に対する入力音声の相対的な距離値をそれぞれ出力する音声距離識別手段と、前記複数の候補からの距離値からなる単語ベクトル群を架空候補として反応すべき優先順位を表した学習テーブルを設定し更新する発声単語学習手段と、発声された音声の単語ベクトル群と前記学習テーブル上の単語ベクトル群とを比較する単語管理手段と、
前記発声された音声が前記学習テーブルの所定順位以上にある前記架空候補に相当すると判断したことを条件として反応指令を出力する反応手段と、を具備した単語認識装置が実現できる。
【０００７】
更には、前記発声単語学習手段と単語管理手段において、前記学習テーブルに登録された単語ベクトル群と発声された音声から得られた単語ベクトル群が持つベクトルの合成ベクトル値を算出する合成距離算出ステップと、前記学習テーブルに登録された単語ベクトル群のなかから発声された音声から得られた単語ベクトル群との前記合成ベクトル値が最も短い候補ベクトル群を選出する架空候補検索ステップと、前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が所定の閾値以下であるか否かを判定するフィルタステップと、前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が閾値を下回る場合に前記候補ベクトル群の順位を上げて前記学習テーブルを更新する昇格ステップと、前記候補ベクトル群の合成ベクトル値が閾値以上の場合に発声された音声から得られた単語ベクトル群を前記学習テーブルにおける最下位順位の単語ベクトル群として前記学習テーブルを更新する新規登録ステップと、が行われる単語認識装置も実現できる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明による単語認識プログラム及び単語認識装置を用いれば、複数の候補と距離を出力する一般的な従来の音声認識機能を利用して、発声された音声と複数候補との多角的な距離関係を保存しておくことで音声認識の正確さを高めることが出来る他、登録されていない単語であっても、前に発声された音声と似た範囲の音声であるかどうかをと判断し学習テーブルに反映していくことで、似た範囲の音声が頻繁に発声されればそれを徐々に処理開始のトリガーとして有効な単語として位置づけて行くことが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明による単語認識プログラム及び単語認識装置の実施の形態を図面を参照しつつ、愛玩用ロボットの名前認識プログラム及び名前認識装置として構成した例に基づき説明する。
【００１０】
この例は、図１に示す様に、発声された音声と登録された単語の特徴量とを比較し最も近似した複数の候補に対する入力音声の相対的な距離値をそれぞれ出力する音声距離識別手段１と、前記複数の候補からの距離値からなる単語ベクトル群を架空候補として反応すべき優先順位を表した学習テーブルを設定し更新する発声単語学習手段２と、発声された音声の単語ベクトル群（以下、新規架空候補と記す。）と前記学習テーブル上の単語ベクトル群（以下、登録架空候補と記す。）とを比較する単語管理手段３と、前記発声された音声が前記学習テーブルの所定順位以上にある前記架空候補に相当すると判断したことを条件として反応指令を出力する反応手段４とを具備した単語認識装置であり、発声された音声を認識するコンピュータからなるハードウエアシステムに、本発明による単語認識プログラムがインストールされ実行されることにより稼働する。
【００１１】
当該例における音声距離識別手段１は、距離の近い順に複数個の登録単語とそれぞれの相対的な距離値を出力する音声認識ＩＣ（音声認識機能ミドルウェアでも良い。）であり、登録単語を予め記憶しておくメモリを内部に備えている。当該例においては、前記登録単語として愛玩用ロボット用の名前を多数記憶でき、この様に記憶された名前のなかから発声された音声との距離の近い順に第１候補から第５候補までの５個の単語候補（名前候補）の登録番号及び距離値を出力できる音声認識ＩＣを用いた。
【００１２】
新規に発生された音声と最も類似するとして、当該音声距離識別手段１から出力された５個の名前候補は、発声された音声と各々の距離値と共に、当該距離値の小さいもの順に制御回路のメモリに記録され、前記発声単語学習手段２及び単語管理手段３によって種々の演算が行われ、前記学習テーブルの設定及び更新が行われる。表１はまだ学習が行われていない初期状態の学習テーブルである。初期状態では、全ての登録架空候補の全ての名前候補について、運用上使用されない単語番号(ここでは255とする)と、運用上使用されない程度に十分大きい距離値(ここでは1800とする)が記憶されている(単語番号=255と距離値=1800は使用する音声ＩＣやミドルウェアにより異なる。)。尚、前記単語番号とは、前記音声認識ＩＣに予め登録されている単語に一対一で割り付けられている番号である。
【００１３】
【表１】
2005107086.tif 000003
【００１４】
以下、前記発声単語学習手段２及び単語管理手段３、並びに反応手段４の動作を具体的に説明する。ここで行われる処理は、前記登録架空候補と新規架空候補の合成ベクトル値を算出する合成距離算出ステップと、前記登録架空候補のなかから新規架空候補との前記合成ベクトル値が最も小さい有力架空候補を選出する有力候補検索ステップと、前記有力架空候補の合成ベクトル値が所定の閾値以下であるか否かを判定するフィルタステップと、前記有力架空候補の合成ベクトル値が閾値を下回る場合に前記有力架空候補の順位を上げて前記学習テーブルを更新する昇格ステップと、前記有力架空候補の合成ベクトル値が閾値以上の場合に前記新規架空候補を最下位順位（当該例では１０位）の登録架空候補として前記学習テーブルを更新する新規登録ステップとで構成される（図２参照）。
【００１５】
この例では、前記単語管理手段３は、前記合成距離算出ステップにおいて、原則として、順位ｉ=１〜１０まで記憶された前記登録架空候補毎に、各登録架空候補と新たに発声された音声の新規架空候補がそれぞれ持つベクトル（名前候補の番号及び距離値）のうちの共有ベクトルの合成ベクトル値：Ｄ（ｉ）を次式（１）を用いてそれぞれ算出する。
【数１】
2005107086.tif 000004
ここで、
Ａ：新たに発声された音声の新規架空候補（表３参照）における第１候補（以下、新規第１候補と記す。表３中の第１候補。）に与えられた距離値。
Ｂ：登録ベクトル群において新規第１候補と等しい単語番号の候補（以下、登録対照候補と記す。表２中の第３候補。）に与えられた距離値。
Ｃ：前記登録対象候補を含む登録架空候補での第１候補（以下、登録第１候補と記す。表２中の第１候補。）に与えられた距離値。
Ｄ：新規架空候補において登録第１候補と等しい単語番号の候補（以下、新規対照候補と記す。表３中の第２候補。）に与えられた距離値。
ｋ：上記計算式で求めた合成ベクトル値：Ｄ（ｉ）を音声ＩＣが出力する距離値と同等に扱うために導入した係数である（当該例では２．５を採用している。）。
【００１６】
但し、前記新規第１候補と等しい単語番号の候補が、前記合成ベクトル値を求めようとする登録架空候補に存在しない場合には、Ｄ（ｉ）＝1800とし、登録第１候補と等しい単語番号の候補が、前記合成ベクトル値を求めようとする新規架空候補に存在しない場合には、Ｄ（ｉ）＝1800とする。
【００１７】
上記の如く当該例では、当該例の仕様に基づいて算出される合成ベクトル値の実効性とその算出に要する演算能力とを総合的に判断し、前記新規第１候補を基準として前記登録対象候補、登録第１候補、或いは新規対照候補を定めることによって、二つの名前候補に関するベクトルの合成ベクトル値を算出することとしたが、その仕様に応じて、更に登録ベクトル群を構成する他の名前候補に関するベクトルを合成した多次元合成ベクトルを算出しても良い。
【００１８】
【表２】
2005107086.tif 000005
【表３】
2005107086.tif 000006
【００１９】
たとえば、前記学習テーブルにおいて１０位の登録架空候補（表２参照）と新規架空候補（表３参照）とで上記の如く合成ベクトル値を算出すると、次式（２）の様な結果となる。
【数２】
2005107086.tif 000007
そして、Ｄ（１）からＤ（９）についても同様に行う。
【００２０】
次に、架空候補検索ステップとして、前記登録架空候補のなかから新規ベクトル群との前記合成ベクトル値：Ｄ（ｉ）が最も小さい登録架空候補（候補ベクトル群）を選出する。但し、ｉよりも順位が下(ｊとする)の登録架空候補で、その合成ベクトル値：Ｄ（ｊ）がＤ（ｉ）と比較して大きな差がない場合（図４参照）、即ち、Ｄ（ｉ）−Ｄ（ｊ）＜Ｈの場合は、Ｄ（ｉ）＜Ｄ（ｊ）とみなす。尚、ここでＨは微差と判断する閾値であり、個別具体的に与えられた単語認識装置を用いての実験によって求められた値である。これは、「似てる」度合いに大差が無い場合は順位の高いものを優先する事で微差類似した登録架空候補が乱立し、却って反応の正確さを損なう結果となることを防止する目的に由るものである。
【００２１】
次に、フィルタステップとして、前記有力架空候補の合成ベクトル値が所定の閾値以下であるか否かを判定する。即ち、Ｄ（ｉ）≦ｄ（ｄ＝閾値）であるかを判定する。尚、ここでｄは登録架空候補として登録するか否かを判定する閾値であり、個別具体的に与えられた単語認識装置を用いての実験によって求められた値であり、図３及び図４に点線で示した円の半径に相当する。
【００２２】
そして、前記発声単語学習手段２は、前記有力架空候補の合成ベクトル値が閾値を下回る場合には、前記昇格ステップとして前記有力架空候補の順位を上げて前記学習テーブルを更新する。具体的には、当該有力架空候補を一つ上の順位の登録架空候補と入れ替え、且つ次式（３）による計算値で当該有力架空候補の登録第１候補から登録第５候補までの新たな距離値をそれぞれ算出する。但し、当該有力架空候補又は新規架空候補のいずれか一方にしか存在しない音声番号を持つ登録第Ｘ候補又は新規第Ｘ候補にあっては、α＝１として演算を行い結果としてそのままの距離値を採用することとなる。
【００２３】
【数３】
2005107086.tif 000008
尚、当該例における登録第Ｘ候補とは、登録第１候補から登録第５候補までのいずれかであり、新規第Ｘ候補とは、新規第１候補から新規第５候補までのいずれかである。αは、有力架空候補として選択されたことによって当該有力架空候補における登録第１候補の元の距離値に更なる重みを与える為の係数であり、個別具体的に与えられた単語認識装置を用いての実験によって求められた値である。α＝２の場合には、登録第Ｘ候補及び新規第Ｘ候補両者の平均になるが、重み付けによって登録架空候補の音声の特徴（登録ベクトル群に含まれるベクトルの一部）が急激に変化しないようにしたい。当該例においては０〜１０程度としている。
【００２４】
上記演算で得られた新たな距離値を比較し、当該距離値の小さいものから５番目までの名前候補を新たな登録第１候補乃至登録第５候補として当該有力架空候補を更新する（６番目以降は廃棄。）。当該昇格ステップの結果、学習テーブルに含まれる登録架空候補の認定範囲は、図５の様に更新される。即ち、発声される単語の認識精度を高める補整がなされるわけである。
【００２５】
一方、前記有力架空候補の合成ベクトル値が閾値以上の場合には、新規登録ステップとして、前記新規架空候補を前記学習テーブルの最下位に登録し、既存の最下位にあった登録架空候補を廃棄する形で当該学習テーブルを更新する。
【００２６】
最後に、前記反応手段４は、前記昇格ステップ後における前記有力架空候補が学習テーブル上の上位（例えば３位以内）に登録されている場合には、前記発声された音声が前記学習テーブルの所定順位以上にある前記架空候補に相当すると判断し反応指令を出力する。当該反応指令は、当該例のように、愛玩用ロボットの名前認識プログラムによって稼働する名前認識装置であれば、腕を振るなり、顔を振るなりの反応動作をリクエストする信号となる。
【産業上の利用可能性】
【００２７】
音声による名前への反応に止まらず、各種制御装置の音声による制御の確実性を高めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明による単語認識プログラム及び単語認識装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明による単語認識プログラム及び単語認識装置の処理の流れを例示したフローチャートである。
【図３】本発明による単語認識プログラム及び単語認識装置の処理における登録架空候補の音声認識ＩＣ等に登録された単語に対する位置づけを例示した説明図である。
【図４】本発明による単語認識プログラム及び単語認識装置の処理における登録架空候補の音声認識ＩＣ等に登録された単語に対する位置づけを例示した説明図である。
【図５】本発明による単語認識プログラム及び単語認識装置の処理における登録架空候補の更新処理前後における守備範囲の変化を例示した説明図である。
【符号の説明】
【００２９】
１  音声距離識別手段，
２  発声単語学習手段，
３  単語管理手段，
４  反応手段，
【図１】
2005107086.tif 000009
【図２】
2005107086.tif 000010
【図３】
2005107086.tif 000011
【図４】
2005107086.tif 000012
【図５】
2005107086.tif 000013