(57)【要約】【課題】複数の音響モデルを同時に用いて認識を行う場合に、望ましい音響モデルによる仮説のスコアが悪くなる場合に正解が得られない場合がある。【解決手段】特徴抽出部１００が入力音声を、Ａ／Ｄ変換した後、特徴量として抽出し、距離計算部１１０が音響モデル１２０との距離を計算し、仮説展開部１３０が、距離に基づいて仮説を展開し、全仮説枝刈り部１４０が全仮説枝刈り部１４０は、全ての仮説に対し、仮説を削減する。環境別仮説枝刈り部１５０は、環境別音響モデル毎に仮説を削減し、仮説保持部１６０は、削減後の仮説を重複しないように保持する。【選択図】      図１
2005010464.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の環境別音響モデルを格納する記憶装置と、入力音声に対する仮説を前記記憶装置から読み出した環境別音響モデルごとに展開する仮説展開部と、前記仮説展開部からの仮説を環境別音響モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り部とを有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出部と、前記記憶装置の各環境別音響モデルと前記特徴抽出部からの特徴量との距離を計算する距離計算部と、仮説を保持する仮説保持部と、前記仮説保持部に保持された仮説および前記距離計算部からの距離から新たな仮説を生成する前記仮説展開部と、前記仮説生成部で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り部とを有することを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
環境別音響モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残す前記環境別枝刈り部を有することを特徴とする請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
環境別音響モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残す前記環境別枝刈り部を有することを特徴とする請求項２記載の音声認識装置。
【請求項５】
複数の環境別音響モデル、複数の環境別言語モデルを格納する記憶装置と、入力音声に対する仮説を前記記憶装置から読み出した環境別言語モデルごとに展開する仮説展開部と、前記仮説展開部からの仮説を環境別言語モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り部とを有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項６】
入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出部と、前記記憶装置の各環境別音響モデルと前記特徴抽出部からの特徴量との距離を計算する距離計算部と、仮説を保持する仮説保持部と、前記仮説保持部に保持された仮説、前記距離計算部からの距離、および、前記記憶装置の環境別言語モデルから新たな仮説を生成する前記仮説展開部と、前記仮説生成部で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り部とを有することを特徴とする請求項５記載の音声認識装置。
【請求項７】
言語モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残すようにする前記環境別枝刈り部を有することを特徴とする請求項６記載の音声認識装置。
【請求項８】
言語モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残すようにする前記環境別枝刈り部を有することを特徴とする請求項６記載の音声認識装置。
【請求項９】
入力音声に対する仮説を記憶装置から読み出した環境別音響モデルごとに展開する仮説展開手順と、前記仮説展開手順からの仮説を環境別音響モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り手順とを含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１０】
入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出手順と、前記記憶装置の各環境別音響モデルと前記特徴抽出手順からの特徴量との距離を計算する距離計算手順と、仮説保持部に保持された仮説および前記距離計算手順からの距離から新たな仮説を生成する前記仮説展開手順と、前記仮説生成手順で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り手順とを含むことを特徴とする請求項９記載の音声認識方法。
【請求項１１】
環境別音響モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残す前記環境別枝刈り手順を含むことを特徴とする請求項１０記載の音声認識方法。
【請求項１２】
環境別音響モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残す前記環境別枝刈り手順を含むことを特徴とする請求項１０記載の音声認識方法。
【請求項１３】
入力音声に対する仮説を記憶装置から読み出した環境別言語モデルごとに展開する仮説展開手順と、前記仮説展開手順からの仮説を環境別言語モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り手順とを含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１４】
入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出手順と、前記記憶装置からの各環境別音響モデルと前記特徴抽出手順からの特徴量との距離を計算する距離計算手順と、仮説保持部に保持された仮説、前記距離計算手順からの距離、および、前記記憶装置の環境別言語モデルから新たな仮説を生成する前記仮説展開手順と、前記仮説生成手順で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り手順とを含むことを特徴とする請求項１３記載の音声認識方法。
【請求項１５】
言語モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残すようにする前記環境別枝刈り手順を含むことを特徴とする請求項１４記載の音声認識方法。
【請求項１６】
言語モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残すようにする前記環境別枝刈り手順を含むことを特徴とする請求項１４記載の音声認識方法。
【請求項１７】
入力音声に対する仮説を記憶装置から読み出した環境別音響モデルごとに展開する仮説展開手順と、前記仮説展開手順からの仮説を環境別音響モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項１８】
入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出手順と、前記記憶装置の各環境別音響モデルと前記特徴抽出手順からの特徴量との距離を計算する距離計算手順と、仮説保持部に保持された仮説および前記距離計算手順からの距離から新たな仮説を生成する前記仮説展開手順と、前記仮説生成手順で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１７記載の音声認識プログラム。
【請求項１９】
環境別音響モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残す前記環境別枝刈り手順をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１８記載の音声認識プログラム。
【請求項２０】
環境別音響モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残す前記環境別枝刈り手順をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１８記載の音声認識プログラム。
【請求項２１】
入力音声に対する仮説を記憶装置から読み出した環境別言語モデルごとに展開する仮説展開手順と、前記仮説展開手順からの仮説を環境別言語モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項２２】
入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出手順と、前記記憶装置からの各環境別音響モデルと前記特徴抽出手順からの特徴量との距離を計算する距離計算手順と、仮説保持部に保持された仮説、前記距離計算手順からの距離、および、前記記憶装置の環境別言語モデルから新たな仮説を生成する前記仮説展開手順と、前記仮説生成手順で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２１記載の音声認識プログラム。
【請求項２３】
言語モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残すようにする前記環境別枝刈り手順をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２２記載の音声認識プログラム。
【請求項２４】
言語モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残すようにする前記環境別枝刈り手順をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２２記載の音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムに関し、特に、環境別音響モデル毎の仮説の削減により、音声認識率を向上させる音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
特許文献１によれば、複数ｍ人の話者に対応して複数ｍ個の発声内容の仮説が存在し、入力された１人の話者の発声内容に基づいて発声内容と話者の２方向を同時にサーチの対象としてビームサーチしながら音声認識を連続的に実行することが示されている。
【０００３】
図６は、従来の特許文献１の音声認識装置３０の構成を示すブロック図である。
【０００４】
分かりやすくするために、図６は、特許文献１の図を機能的に書き直してある。
【０００５】
図７は、従来の特許文献１の音声認識装置３０の動作の概略を示す説明図である。
【０００６】
図６、図７を参照すると、従来の音声認識装置３０は、特徴抽出部３００と、距離計算部３１０と、音響モデル３２０と、仮説展開部３３０と、全仮説枝刈り部３４０と、仮説保持部３５０とから構成される。
【０００７】
特徴抽出部３００が、入力音声から特徴量を抽出し、距離計算部３１０が、予め用意されたｍ個の音響モデル３２０との距離を計算し、仮説展開部３３０が仮説を展開し、全仮説枝刈り部３４０が、時間毎に各話者モデル（Ｓ１〜Ｓｍ）の仮説全てに対して単一の基準に基づき可能性の低い仮説を削減し、仮説保持部３５０が残った仮説を保持し、最終的に入力音声の終了時間において最も可能性の高かった仮説を認識結果とする。一般に、ｍ個の話者モデルそれぞれを用いて独立に得られた認識結果の中から最も可能性の高い認識結果を選択する方法はよい認識結果を与えることが知られており、この従来の音声認識装置３０ではさらに、各音響モデルの仮説の削減を時間毎に同時に行うことで処理効率を向上させている。
【０００８】
また、一般的な確率モデルによる音声認識の技術が知られている。（非特許文献１、ｐ．１０〜１２）
【特許文献１】
特開平０７−１０４７８０号公報
【非特許文献１】
中川聖一著，「確率モデルによる音声認識」，第２版，電子情報通信学会，平成元年８月１０日，ｐ．１０〜１２
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上述した特許文献１記載の複数のｍ人の音響モデルを同時に用い、その結果得られる全ての仮説に対してビームサーチを行う音声認識装置では、発声全体としては最適であり正解を与えるような音響モデルに基づく仮説が、一時的にスコアが悪くなった場合に枝刈りされてしまい、最終的に正解が得られないという問題がある。
【００１０】
本発明の目的は、複数の音響モデル・言語モデルを同時に用いて効率よく精度の高い認識結果を得ながら、全体としては最適な音響モデル・言語モデルによる仮説が、一時的にスコアが悪くなるような場合でも正解が得られるようにして音声認識性能を向上させた音声認識装置、音声認識方法、及びプログラムを提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の音声認識装置は、複数の環境別音響モデルを格納する記憶装置と、入力音声に対する仮説を前記記憶装置から読み出した環境別音響モデルごとに展開する仮説展開部と、前記仮説展開部からの仮説を環境別音響モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り部とを有することを特徴とする。
【００１２】
本発明の第２の音声認識装置は、前記第１の音声認識装置であって、入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出部と、前記記憶装置の各環境別音響モデルと前記特徴抽出部からの特徴量との距離を計算する距離計算部と、仮説を保持する仮説保持部と、前記仮説保持部に保持された仮説および前記距離計算部からの距離から新たな仮説を生成する前記仮説展開部と、前記仮説生成部で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り部とを有することを特徴とする。
【００１３】
本発明の第３の音声認識装置は、前記第２の音声認識装置であって、環境別音響モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残す前記環境別枝刈り部を有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の第４の音声認識装置は、前記第２の音声認識装置であって、環境別音響モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残す前記環境別枝刈り部を有することを特徴とする。
【００１５】
本発明の第５の音声認識装置は、複数の環境別音響モデル、複数の環境別言語モデルを格納する記憶装置と、入力音声に対する仮説を前記記憶装置から読み出した環境別言語モデルごとに展開する仮説展開部と、前記仮説展開部からの仮説を環境別言語モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り部とを有することを特徴とする。
【００１６】
本発明の第６の音声認識装置は、前記第５の音声認識装置であって、入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出部と、前記記憶装置の各環境別音響モデルと前記特徴抽出部からの特徴量との距離を計算する距離計算部と、仮説を保持する仮説保持部と、前記仮説保持部に保持された仮説、前記距離計算部からの距離、および、前記記憶装置の環境別言語モデルから新たな仮説を生成する前記仮説展開部と、前記仮説生成部で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り部とを有することを特徴とする。
【００１７】
本発明の第７の音声認識装置は、前記第６の音声認識装置であって、言語モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残すようにする前記環境別枝刈り部を有することを特徴とする。
【００１８】
本発明の第８の音声認識装置は、前記第６の音声認識装置であって、言語モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残すようにする前記環境別枝刈り部を有することを特徴とする。
【００１９】
本発明の第１の音声認識方法は、入力音声に対する仮説を記憶装置から読み出した環境別音響モデルごとに展開する仮説展開手順と、前記仮説展開手順からの仮説を環境別音響モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り手順とを含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明の第２の音声認識方法は、前記第１の音声認識方法であって、入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出手順と、前記記憶装置の各環境別音響モデルと前記特徴抽出手順からの特徴量との距離を計算する距離計算手順と、仮説保持部に保持された仮説および前記距離計算手順からの距離から新たな仮説を生成する前記仮説展開手順と、前記仮説生成手順で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り手順とを含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明の第３の音声認識方法は、前記第２の音声認識方法であって、環境別音響モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残す前記環境別枝刈り手順を含むことを特徴とする。
【００２２】
本発明の第４の音声認識方法は、前記第２の音声認識方法であって、環境別音響モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残す前記環境別枝刈り手順を含むことを特徴とする。
【００２３】
本発明の第５の音声認識方法は、入力音声に対する仮説を記憶装置から読み出した環境別言語モデルごとに展開する仮説展開手順と、前記仮説展開手順からの仮説を環境別言語モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り手順とを含むことを特徴とする。
【００２４】
本発明の第６の音声認識方法は、前記第５の音声認識方法であって、入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出手順と、前記記憶装置からの各環境別音響モデルと前記特徴抽出手順からの特徴量との距離を計算する距離計算手順と、仮説保持部に保持された仮説、前記距離計算手順からの距離、および、前記記憶装置の環境別言語モデルから新たな仮説を生成する前記仮説展開手順と、前記仮説生成手順で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り手順とを含むことを特徴とする。
【００２５】
本発明の第７の音声認識方法は、前記第６の音声認識方法であって、言語モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残すようにする前記環境別枝刈り手順を含むことを特徴とする。
【００２６】
本発明の第８の音声認識方法は、前記第６の音声認識方法であって、言語モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残すようにする前記環境別枝刈り手順を含むことを特徴とする。
【００２７】
本発明の第１の音声認識プログラムは、入力音声に対する仮説を記憶装置から読み出した環境別音響モデルごとに展開する仮説展開手順と、前記仮説展開手順からの仮説を環境別音響モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
本発明の第２の音声認識プログラムは、前記第１の音声認識プログラムであって、入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出手順と、前記記憶装置の各環境別音響モデルと前記特徴抽出手順からの特徴量との距離を計算する距離計算手順と、仮説保持部に保持された仮説および前記距離計算手順からの距離から新たな仮説を生成する前記仮説展開手順と、前記仮説生成手順で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２９】
本発明の第３の音声認識プログラムは、前記第２の音声認識プログラムであって、環境別音響モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残す前記環境別枝刈り手順をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３０】
本発明の第４の音声認識プログラムは、前記第２の音声認識プログラムであって、環境別音響モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残す前記環境別枝刈り手順をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３１】
本発明の第５の音声認識プログラムは、入力音声に対する仮説を記憶装置から読み出した環境別言語モデルごとに展開する仮説展開手順と、前記仮説展開手順からの仮説を環境別言語モデルごとに削減する環境別仮説枝刈り手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３２】
本発明の第６の音声認識プログラムは、前記第５の音声認識プログラムであって、入力された音声を認識に適した特徴量の時系列に変換する特徴抽出手順と、前記記憶装置からの各環境別音響モデルと前記特徴抽出手順からの特徴量との距離を計算する距離計算手順と、仮説保持部に保持された仮説、前記距離計算手順からの距離、および、前記記憶装置の環境別言語モデルから新たな仮説を生成する前記仮説展開手順と、前記仮説生成手順で生成された全ての仮説に対し削減を実施する全仮説枝刈り手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３３】
本発明の第７の音声認識プログラムは、前記第６の音声認識プログラムであって、言語モデルごとにスコア上位の仮説を所定の個数残すようにする前記環境別枝刈り手順をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３４】
本発明の第８の音声認識プログラムは、前記第６の音声認識プログラムであって、言語モデルごとに閾値以上のスコアを持つ仮説を残すようにする前記環境別枝刈り手順をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３５】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００３６】
図１は、本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００３７】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０は、プログラムで実現されるか、あるいは、プログラムを含む特徴抽出部１００と、距離計算部１１０と、仮説展開部１３０と、全仮説枝刈り部１４０と、環境別仮説枝刈り部１５０と、記憶手段（たとえば、メモリ、ハードディスク装置）に設けられる音響モデル１２０と、仮説保持部１６０とから構成される。
【００３８】
特徴抽出部１００は、入力された音声信号をＡ／Ｄ変換した後、たとえば、ＬＰＣ分析を実行するなどして音声認識に適した多次元のベクトルを特徴量として抽出し、入力時間順に従って特徴量の時系列を出力する。ＬＰＣ分析については、非特許文献１に詳しい。多次元ベクトルの要素は実数であり、次元数は１０〜４０程度のことが多い。音響モデル１２０には話者（性別・年齢等）や入力手段（電話・マイク等）、背景雑音等、異なる特徴を持つ環境毎に複数（ｍ［個］）の音響モデル（ｍ［個］の環境別音響モデルと呼ぶ）が蓄積される。音響モデルは、たとえば、具体的にはＨＭＭやニューラルネットワーク等で表現される。また、各環境別音響モデルは、単語や音節、音素といったシンボル毎に用意され、連続分布ＨＭＭであれば、距離計算部１１０は、それぞれのシンボル毎の特徴量の出現確率を求める。たとえば、シンボル（たとえば、音素）がｋ［種類］であれば、ｍ×ｋ［個］の音響モデルが存在する。
【００３９】
図５は、音響モデル１２０の例を示す説明図である。
【００４０】
図５を参照すると、音響モデル１２０は、ｍ［個］の環境別音響モデルＲ１〜環境別音響モデルＲｍを含む。また、各環境別音響モデルＲ１〜環境別音響モデルＲｍは、それぞれ、ｋ［個］のシンボル別音響モデルＬｅ１〜シンボル別音響モデルＬｅｋを含んでいる。ここで、ｅは、各環境別音響モデルＲ１〜環境別音響モデルＲｍを示す。
【００４１】
距離計算部１１０は、入力された特徴量の時系列の特定時刻における音響モデルからの距離を算出する。
【００４２】
たとえば、入力された特徴ベクトルｘ、音響モデルの特徴ベクトルｗのある音素に対する出現確率は、以下の式で与えられる。
【００４３】
【数１】
2005010464.tif 000003
【００４４】
ここで、ｘ：入力された特徴ベクトル、ｎ：特徴ベクトルの次元数、μ：音響モデルｗの平均ベクトル、Σ：音響モデルｗの共分散行列、ｔ：転置行列を示す記号、−１：逆行列を示す記号である。
【００４５】
ｍ×ｋ個の音響モデルに対して、ｍ×ｋ個の距離がそれぞれ得られる。特定時刻における距離の例としては、音響モデルとして連続分布ＨＭＭを用いる場合に、各音響モデルがその時刻の特徴量（多次元ベクトル）を出力する確率の対数を距離として用いる例がある。前述の通り、音響モデルにはシンボルが定められており、単語や音節、音素といったシンボルに対して距離が与えられる。またＨＭＭであれば状態遷移確率を持ち、その対数値も距離に加えられる。
【００４６】
たとえば、距離Ｔは、Ｔ＝ｌｏｇ｛Ｐ（ｘ／ｗ）｝で与えられる。
【００４７】
仮説展開部１３０は、仮説保持部１６０に保持されている仮説から展開可能な仮説を距離計算部１１０で得られた距離に基づいて展開し、新たな仮説を生成する。仮説は、ある時刻（通常音声開始点Ｚ０）からある時刻（Ｚ１）までのシンボル列、および、シンボル列の各シンボルに対する音響モデル距離の総和などから計算されるスコアによって構成される。順次、時刻（Ｚｎ）からある時刻（Ｚｎ＋１）までのスコアが計算される。
【００４８】
たとえば、スコアＳは、Ｓ＝総和［ｌｏｇ｛Ｐ（ｘ／ｗ）｝］で与えられる。
【００４９】
スコアは、通常一つの実数である。当然ながら、同じ時間区間に対し複数の仮説が存在し、それらはスコアによって比較可能である。
【００５０】
また、仮説を展開可能とは、たとえば、日本語であれば、＜促音「っ」の後には母音が来ない＞といったような規則があり、シンボル列として許容できる場合を展開可能という。入力音声の終端に達した仮説は、認識結果として出力される。すなわち、認識結果とは音声開始から終了までの区間で最もスコアの高い仮説である。仮説保持部１６０で保持されている仮説は音響モデルによって区別され、それぞれ対応する音響モデルによる距離が用いられる。
【００５１】
全仮説枝刈り部１４０は、新たに生成された仮説を加えた全ての仮説に対し、たとえば、閾値以下のスコアを持つ仮説を削減する。環境別仮説枝刈り部１５０は、新たに生成された仮説を加えた対応する音響モデルの仮説について音響モデル毎に閾値以下のスコアを持つ仮説を削減する。前述の通り、仮説は、シンボル列とスコアとから構成される。仮説を環境別に区別するということは、すなわち、同じシンボル列であってもその仮説が得られた環境が異なれば区別するということである。たとえば、「ぱんがたべたい」という発声に対し、環境として男性音響モデル・女性音響モデルを用いることを考えた場合、処理過程で仮説として以下のものが得られたとする。
【００５２】
（男性音響モデル，シンボル列「ぱんが」，スコア：−１５）。
【００５３】
（男性音響モデル，シンボル列「ぱんだ」，スコア：−３０）。
【００５４】
（女性音響モデル，シンボル列「ぱすが」，スコア：−３０）。
【００５５】
（女性音響モデル，シンボル列「ばすが」，スコア：−５０）。
【００５６】
この時、全仮説枝刈り部１４０は、全ての仮説に対し仮説の削減を行う（これを枝刈りと呼ぶ）。たとえば、閾値が−２０であれば（男性音響モデル，系列「ぱんが」，スコア：−１５）のみが残ることとなる。これに対し、環境別仮説枝刈り部１５０は、それぞれ環境毎に区別して仮説の削減を行う。たとえば、男性音響モデルによる仮説では閾値−２０、女性音響モデルによる仮説では閾値−４０で削減を行うとすると、（男性音響モデル，系列「ぱんが」，スコア：−１５）、および、（女性音響モデル，系列「ぱすが」，スコア：−３０）がそれぞれ残る。
【００５７】
仮説保持部１６０は、全仮説枝刈り部１４０、および、環境別仮説枝刈り部１５０から出力される仮説を重複しないように保持する。前の例であれば、（男性音響モデル，系列「ぱんが」，スコア：−１５）は重複する仮説の例となっており、一つのみ保持される。
【００５８】
なお、全仮説枝刈り部１４０と環境別仮説枝刈り部１５０とを一つにまとめて、全仮説の削減（枝刈り）するときに、時間的に同時に、音響モデル毎の仮説の削減（枝刈り）も行うことで機能をそこなわずに処理を高速化できることは明らかである。
【００５９】
次に、本発明の第１の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
【００６０】
図２は、本発明の第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【００６１】
図２を参照すると、まず、ユーザの発声した音声が入力されると、特徴抽出部１００は、入力音声のＡ／Ｄや、分析等の処理を行い、音声認識に適した特徴量の時系列を出力する（図２ステップＳ５１）。音声認識装置１０の初期化を行う（図２ステップＳ５２）。詳細には、特徴抽出部１００が入力のどの時間の部分が処理されているかを示す時間ｔを“０”に初期化する（図示しないメモリ等に時間ｔ＝０を格納する）。この時、特徴抽出部１００は、入力音声の終端を検出すると、終端であることを示す終端情報を付加して格納する。また、仮説保持部１６０は、内容を初期化する。次に、距離計算部１１０が、音響モデル１２０の全ての音響モデルについて入力音声の時間ｔにおける距離を計算する（図２ステップＳ５３）。
【００６２】
次に、仮説展開部１３０が、仮説保持部１６０に保持されている仮説から展開可能な仮説について、距離計算部１１０で計算された距離に基づき新たな仮説を展開する（図２ステップＳ５４）。すなわち、スコアを計算する。仮説展開部１３０は、時間ｔが入力音声の終端であれば（図２ステップＳ５５／Ｙ）、現在の仮説のうち最もスコアの高い仮説を認識結果として出力し処理を終了する（図２ステップＳ６０）。
【００６３】
時間ｔが、入力音声の終端でない場合（図２ステップＳ５５／Ｎ）、全仮説枝刈り部１４０が、仮説展開部１３０で得られた仮説全てについて、たとえば、スコアがある閾値以下の仮説を棄却して仮説の削減を行う（図２ステップＳ５６）。また、環境別仮説枝刈り部１５０が得られた仮説を音響モデル毎に別々に削減すする（図２ステップＳ５７）。仮説保持部１６０は、全仮説枝刈り部１４０、および、環境別仮説枝刈り部１５０で残った仮説をマージして保持する（図２ステップＳ５８）。マージの仕方としては、たとえば、重複するものは一方のみ残すような仕方が考えられる。
【００６４】
次に、特徴抽出部１００は、時間ｔ＝ｔ＋１とし（図２ステップＳ５９）、距離計算部１１０以降は、時間ｔ＝ｔ＋１における処理を行う（図２ステップＳ５３以降）。
【００６５】
このように、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０では、環境別仮説枝刈り部１５０を持つことにより、全ての音響モデルの仮説が常に残るため、一時的にスコアが低くなるような発声に対して図６の従来の音声認識装置３０と比べよりよい認識結果を得ることができる。
【００６６】
図３は本発明の第１の実施の形態の動作を示す説明図である。
【００６７】
図３を参照すると、音響モデルの区別に関わらず全体で枝刈りを行う他に、環境別音響モデル毎（Ｓ１、Ｓ２、・・・）にも仮説の削減（枝刈り）を行う。
【００６８】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６９】
図４は、本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００７０】
図４を参照すると、本発明の第２の実施の形態の音声認識装置２０は、本発明の第１の実施の形態の音声認識装置１０に対して、言語モデル２７０が追加され、仮説展開部２３０、環境別枝刈り部２５０、および、仮説保持部２６０の動作が、それぞれ、仮説展開部１３０、環境別枝刈り部１５０、および、仮説保持部１６０の動作とは異なる。なお、図４では、図１と同じ機能の構成要素は、図１と同じ符号を付しているのでこれらの構成要素の説明は省略する。
【００７１】
言語モデル２７０は、分野や機能の差など、異なる特徴を持つ環境毎に複数（ｎ個）の言語モデル（環境別言語モデルと呼ぶ）を蓄積する。言語モデル２７０は、たとえば、具体的には、単語辞書、ｎ−ｇｒａｍモデルやＣＦＧ文法、また、その組み合わせ等で表現される。たとえば、ｎ−ｇｒａｍモデルの一つである２−ｇｒａｍの言語モデル２７０は、Ｐ（ｙ｜ｙ１）のように、単語ｙ１に続いて単語ｙが出現する確率を記録する。音響モデルのシンボルから単語への変換方法は単語辞書に記述される。たとえば、音響モデルのシンボルが音素の場合、「ｎｉｐｐｏｎ」というシンボル（音素）列が「日本」という単語に対応することなどが単語辞書に記述される。
【００７２】
仮説展開部２３０は、仮説保持部２６０に保持されている仮説から展開可能な仮説を距離計算部１１０で得られた距離と言語モデル２７０とに基づいて展開し新たな仮説を生成する。言語モデルに基づく展開としては、たとえば、仮説の音響モデルのシンボル列を単語列ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎに変換し、２−ｇｒａｍモデルの場合にはΣｌｏｇＰ（ｙｉ｜ｙ（ｉ−１））（ｉは１〜ｎ）を仮説のスコアに加えることなどが具体的な方法として挙げられる。入力音声の終端に達した仮説は、認識結果として出力される。仮説保持部２６０に保持されている仮説は、音響モデル１２０、言語モデル２７０によって区別され、それぞれ対応する音響モデル１２０による距離と言語モデル２７０とが用いられる。環境別仮説枝刈り部２５０は、新たに生成された仮説について、環境別音響モデル毎・環境別言語モデル毎に閾値以下のスコアを持つ仮説を削減する。音響モデル１２０は、１個でもよい。または、複数の音響モデルに対して言語モデル２７０は、１個でもよい。
【００７３】
このように本発明の第２の実施の形態では、本発明の第１の実施の形態と同じ効果を得るとともに、言語モデル２７０も異なる環境として使用することで音響的な特徴だけでなく、言語的な特徴（分野や機能等）も考慮に入れることができる。
【００７４】
本発明の第１の実施の形態、本発明の第２の実施の形態の構成の他に、たとえば、仮説を削減する際に閾値とスコアとの比較で仮説を削減するのではなく、スコアが上位の仮説を所定の個数のみ残すようにして仮説を削減することも可能である。また、閾値と比較する値として仮説のスコアそのものや、全仮説中で最大のスコアからの差、環境毎の仮説中で最大のスコアからの差を用いることも可能である。認識結果として最大のスコアの仮説を出力するだけでなく、たとえば、全体としてスコア上位の複数候補を出力したり、環境毎にスコア上位の複数候補を出力したり、ワードグラフの形式で出力することも可能である。
【００７５】
また、仮説保持部１６０、仮説保持部２６０において過去一定時間のスコア、または、全仮説に対する順位を保持しておき、ある音響モデル１２０または言語モデル２７０による仮説が一定時間の間所定の閾値以下のスコア、または、順位であった場合に、その環境の仮説を削減することで処理を高速化することも可能である。
【００７６】
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。
【００７７】
本発明の第３の実施の形態は、全仮説枝刈り部１４０を省略し、全ての仮説を、それぞれ、音響モデル１２０、言語モデル２７０に応じて環境別枝刈り部２５０で仮説の削減を行い、そのそれぞれの仮説の削減（枝刈り）の基準を全体で制御する構成をとる。
【００７８】
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。
【００７９】
本発明の第４の実施の形態は、本発明の第１の実施の形態〜本発明の第３の実施の形態の処理の各ステップ（図２等）を含む方法である。
【００８０】
次に、本発明の第５の実施の形態について説明する。
【００８１】
本発明の第５の実施の形態は、本発明の第４の実施の形態の処理の各ステップをコンピュータ（たとえば、音声認識装置１０、音声認識装置２０）に実行させるプログラムである。
【００８２】
【発明の効果】
本発明によれば、全体的な仮説の枝刈りに加え、環境毎に仮説の枝刈りを行うようにしたので、一時的にスコアが悪くなるため正解が枝刈りされてしまうような場合でも正解を得ることができるようになり、認識率を改善できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態の動作を示す説明図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図５】音響モデルの例を示す説明図である。
【図６】従来の技術の構成を示すブロック図である。
【図７】従来の技術の動作を示す説明図である。
【符号の説明】
１０    音声認識装置
１００    特徴抽出部
１１０    距離計算部
１２０    音響モデル
１３０    仮説展開部
１４０    全仮説枝刈り部
１５０    環境別仮説枝刈り部
１６０    仮説保持部
２０    音声認識装置
２３０    仮説展開部
２５０    環境別仮説枝刈り部
２６０    仮説保持部
２７０    言語モデル
３０    音声認識装置
３００    特徴抽出部
３１０    距離計算部
３２０    音響モデル
３３０    仮説展開部
３４０    全仮説枝刈り部
３５０    仮説保持部
【図１】
2005010464.tif 000004
【図２】
2005010464.tif 000005
【図３】
2005010464.tif 000006
【図４】
2005010464.tif 000007
【図５】
2005010464.tif 000008
【図６】
2005010464.tif 000009
【図７】
2005010464.tif 000010