(57)【要約】    【課題】  複数の動作条件のうち、少なくとも１つの条件が最適になるように決定された場合においても、他の条件がユーザ許容可能な範囲内に収まるようにパラメータセットを決定することができるパラメータ設定装置を提供する。    【解決手段】  パラメータ設定装置においては、音声認識部２０４が、パラメータ選択部２０２により選択されたパラメータセットを用いて音声認識を行う。各試行において音声認識を実行した結果として得られる動作結果、すなわち認識率、認識時間、およびメモリ使用量が保持される。そして、ベクトル量子化部２０６は、上記動作結果をベクトルとみなしてベクトル量子化を行い、このベクトル量子化の結果は、表示処理部２０８により、表示される。【選択図】      図２
2005173157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識のためのパラメータ設定装置であって、
動作条件に対して予め用意されている複数のパラメータセット毎にそれを用いて音声認識を試行する試行手段と、
前記試行毎における、認識率を含む動作結果をそれに対応するパラメータセットとともに保持する動作結果保持手段と、
前記試行毎の動作結果をグループ化するグループ化手段と
を備えることを特徴とするパラメータ設定装置。
【請求項２】
前記グループ化手段は、ベクトル量子化を用いて前記試行毎の動作結果をグループ化することを特徴とする請求項１記載のパラメータ設定装置。
【請求項３】
前記グループ化手段によるグループ化の前段処理として不適当な動作結果を取り除く除去手段を備えることを特徴とする請求項１記載のパラメータ設定装置。
【請求項４】
音声認識のためのパラメータ設定方法であって、
動作条件に対して予め用意されている複数のパラメータセット毎にそれを用いて音声認識を試行する試行工程と、
前記試行毎における、認識率を含む動作結果をそれに対応するパラメータセットとともに保持する動作結果保持工程と、
前記試行毎の動作結果をグループ化するグループ化工程と
を備えることを特徴とするパラメータ設定方法。
【請求項５】
前記グループ化工程では、ベクトル量子化を用いて前記試行毎の動作結果をグループ化することを特徴とする請求項４記載のパラメータ設定方法。
【請求項６】
前記グループ化工程によるグループ化の前段処理として不適当な動作結果を取り除く除去工程を備えることを特徴とする請求項４記載のパラメータ設定方法。
【請求項７】
音声認識のためのパラメータ設定方法を実現するためのプログラムであって、
動作条件に対して予め用意されている複数のパラメータセット毎にそれを用いて音声認識を試行する試行モジュールと、
前記試行毎における、認識率を含む動作結果をそれに対応するパラメータセットとともに保持する動作結果保持モジュールと、
前記試行毎の動作結果をグループ化するグループ化モジュールと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
前記グループ化モジュールは、ベクトル量子化を用いて前記試行毎の動作結果をグループ化することを特徴とする請求項７記載のプログラム。
【請求項９】
前記グループ化工程によるグループ化の前段処理として不適当な動作結果を取り除く除去モジュールを備えることを特徴とする請求項７記載のプログラム。
【請求項１０】
請求項７記載のプログラムをコンピュータ読取可能に格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識のためのパラメータを適切に設定するためのパラメータ設定装置、その方法、プログラムおよび記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識を実環境で利用するためには、各種パラメータのチューニングが必要である。ここで、パラメータとは、ビーム幅、音響モデル、ＶＡＤ（音声切り出し）の閾値などの音声認識に関する任意のパラメータを包含する。このパラメータのチューニングは、音声認識に詳しい技術者が認識実験を試行錯誤しながらパラメータを決定するという方法が一般的である。そのため、パラメータのチューニングは、音声認識に関する深い知識や経験を有する技術者のみが行うことが可能な作業であるといえる。
【０００３】
一方、これらパラメータのチューニングを自動的に行う方法が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。この方法は、評価セット（音声データと認識文法）、動作条件（認識率、認識時間、メモリ使用量などの必要条件）、各パラメータの探索条件（刻み幅や範囲）を与え、各パラメータの値を探索条件内で様々に変化させながら音声認識を繰り返し試行し、各試行における動作結果（認識率、認識時間、メモリ使用量）を記録し、記録された動作結果から、動作条件を満足する最適なパラメータのセットを最終的に得るものである。
【特許文献１】特開２００２−３２８６９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した方法においては、動作条件を、認識率、認識時間、メモリ使用量などの各必要条件のアンドで表現すること自体に無理がある。本当にユーザが設定したい動作条件とは、認識率、認識時間、メモリ使用量との兼ね合いの中で決まるものである。すなわち、認識率を優先させるような動作条件であっても、認識時間やメモリ使用量が大きすぎるものである場合、このような動作条件は、実際には使用することができない。また、認識率は多少劣るがメモリ使用量が半分で済むものがあれば、積極的にそちらを採用したいと考えるはずである。例えば、動作条件として認識率９０％以上、かつ、メモリ使用量２ＭＢ以下を設定した場合において、試行の結果、認識率９０％でメモリ使用量２ＭＢのパラメータセットが選ばれたとすると、選ばれなかったパラメータセットの中には、認識率は８９．９％であるが、メモリ使用量が１．２ＭＢのものが存在する可能性がある。もちろん、このパラメータセットは、認識率に関する必要条件を満たさなかったために、解としては得られない。しかしながら、一般的には、認識率の０．１％よりもそれに反して得られるメモリ使用量の低減の効果０．８ＭＢの方が魅力的である。このような場合は、後者のパラメータセットを選択したいところであるが、上述の方法では、前者のパラメータセットが選択されることになる。
【０００５】
また、上記のように認識率とメモリ使用量の２つの条件だけを設定すると、得られる最適なパラメータセットでは、認識時間が非常に大きいものになる可能性がある。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、複数の動作条件のうち、少なくとも１つの条件が最適になるように決定された場合においても、他の条件がユーザ許容可能な範囲内に収まるようにパラメータセットを決定することができるパラメータ設定装置、その方法、その制御方法を実現するプログラムおよび記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記目的を達成するため、音声認識のためのパラメータ設定装置であって、動作条件に対して予め用意されている複数のパラメータセット毎にそれを用いて音声認識を試行する試行手段と、前記試行毎における、認識率を含む動作結果をそれに対応するパラメータセットとともに保持する動作結果保持手段と、前記試行毎の動作結果をグループ化するグループ化手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明は、上記目的を達成するため、音声認識のためのパラメータ設定方法であって、動作条件に対して予め用意されている複数のパラメータセット毎にそれを用いて音声認識を試行する試行工程と、前記試行毎における、認識率を含む動作結果をそれに対応するパラメータセットとともに保持する動作結果保持工程と、前記試行毎の動作結果をグループ化するグループ化工程とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明は、上記目的を達成するため、音声認識のためのパラメータ設定方法を実現するためのプログラムであって、動作条件に対して予め用意されている複数のパラメータセット毎にそれを用いて音声認識を試行する試行モジュールと、前記試行毎における、認識率を含む動作結果をそれに対応するパラメータセットとともに保持する動作結果保持モジュールと、前記試行毎の動作結果をグループ化するグループ化モジュールとを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明は、上記目的を達成するため、上記プログラムをコンピュータ読取可能に格納したことを特徴とする記憶媒体を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、複数の動作条件のうち、少なくとも１つの条件が最適になるように決定された場合においても、他の条件をユーザが許容可能な範囲内に収まるようにパラメータセットを決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００１３】
（第１の実施の形態）
図１は本発明の第１の実施の形態に係る音声認識のためのパラメータ設定装置のハードウエア構成を示すブロック図である。本実施の形態においては、一般的なパーソナルコンピュータを用いてパラメータ設定装置を実現する場合について説明するが、本発明は専用のパラメータ設定装置であっても、また他の形態の装置であってもよいことはいうまでもない。
【００１４】
パラメータ設定装置は、音声認識のためのパラメータを適切に設定するための装置であり、図１に示すように、ＲＯＭなどからなる制御メモリ１０１、中央処理装置（ＣＰＵ）１０２、ＲＡＭなどからなるメモリ１０３、外部記憶装置１０４、入力装置１０５、表示装置１０６、バス１０７などから構成される。制御メモリ１０１には、本パラメータ設定装置を実現するための制御プログラムやその制御プログラムで用いられるデータが格納される。これらの制御プログラムやデータは、中央処理装置１０２の制御の下で、バス１０７を通じて適宜メモリ１０３に取り込まれ、中央処理装置１０２によって実行される。
【００１５】
次に、本パラメータ設定装置のモジュール構成について図２を参照しながら説明する。図２は図１のパラメータ設定装置のモジュール構成を示すブロック図である。
【００１６】
本パラメータ設定装置のモジュール構成は、図２に示すように、パラメータ探索条件保持部２０１、パラメータ選択部２０２、評価用データ保持部２０３、音声認識部２０４、動作結果保持部２０５、ベクトル量子化部２０６、量子化結果保持部２０７、表示処理部２０８、および入力処理部２０９を含む。このモジュール構成は、制御メモリ１０１に格納されている制御プログラムを中央処理装置１０２が実行することにより、構成されるものである。
【００１７】
パラメータ探索条件保持部２０１は、各種パラメータを様々に変化させる場合の最大値、最小値、刻み幅などの探索条件を保持する。パラメータ選択部２０２は、パラメータ探索条件保持部２０１が保持する探索条件の中からこれまでに試行していないパラメータセットの中から１つのパラメータセットを選び出す。評価用データ保持部２０３は、音声認識の評価を行うためのデータを保持する。このデータは、具体的には、評価用の音声データ、認識文法、言語モデル、音響モデルなどである。音声認識部２０４は、パラメータ選択部２０２により選択されたパラメータセットを用いて音声認識を行う。動作結果保持部２０５は、各試行において音声認識を実行した結果として得られる動作結果を保持する。ここで、動作結果とは、認識率、認識時間、およびメモリ使用量を示すものである。
【００１８】
ベクトル量子化部２０６は、上記動作結果をベクトルとみなしてベクトル量子化を行う。量子化結果保持部２０７は、ベクトル量子化部２０６によるベクトル量子化の結果を保持する。表示処理部２０８は、ベクトル量子化部２０６によるベクトル量子化の結果を表示する。入力処理部２０９は、ユーザが量子化結果の中から所望の一つを選択入力するための操作を行うための操作手段を有し、該操作手段を用いた操作により選択入力された量子化結果を受理する。パラメータセット決定部２１０は、ユーザの入力に対応するパラメータセットを求める。
【００１９】
次に、本パラメータ設定装置の処理について図３を参照しながら説明する。図３は図２のパラメータ設定装置の処理の手順を示すフローチャートである。この図３のフローチャートで示される手順は、図２のモジュール構成により実行されるものである。
【００２０】
本パラメータ設定装置においては、図３に示すように、まずステップＳ３０１において、パラメータ選択部２０２が、パラメータ探索条件保持部２０１に保持されている探索条件の中に未試行のパラメータセットが存在するか否かを判定する。ここで、探索条件とは、音声認識を様々な値のパラメータで試行するための、各パラメータのとりうる最小値、最大値、および刻み幅などで定義されるものである。また、いうまでもないが、探索条件は、試行すべきパラメータの値をリストアップしたものでもよい。そして、未試行のパラメータセットが存在する場合は、パラメータ選択部２０２によりパラメータ探索条件保持部２０１が保持する探索条件の中から、未試行のパラメータセットの一つが選択され、処理がステップＳ３０２に進められる。これに対し、未試行のパラメータセットが存在しない場合は、処理がステップＳ３０４に進められる。
【００２１】
ステップＳ３０２においては、音声認識部２０４が、パラメータ選択部２０２が選択したパラメータセットと、評価用データ保持部２０３が保持する評価用データを用いて音声認識を行う。音声認識部２０４は、認識率、認識時間、メモリ使用量をそれぞれ計算する。そして、ステップＳ３０３において、動作結果保持部２０５が、音声認識の結果として得られる認識率、認識時間、メモリ使用量およびその試行に用いたパラメータセットを組にして保持する。次いで、処理がステップＳ３０１に戻る。
【００２２】
ステップＳ３０４においては、ベクトル量子化部２０６が、これまでの各試行で得られた動作結果（認識率、認識時間、メモリ使用量）を３次元のベクトルとみなしてベクトル量子化を行い、その結果を量子化結果保持部２０７に保持する。ベクトル量子化は、一般的な方法のものを利用すればよい。また、量子化の結果として得られる量子化ベクトルの数は、ユーザがその中から選択することが可能な程度に少ないことが望ましく５〜１０程度がよい。この数は、予め適切な値を設定しておいてもよいし、ユーザに設定させてもかまわない。
【００２３】
次いで、ステップＳ３０５において、表示処理部２０８が量子化結果保持部２０７に保持されている量子化結果をユーザに提示し、続くステップＳ３０６において、入力処理部２０９が、ユーザの入力を受理する。ここで入力される情報は、量子化結果の中からユーザが所望するものの一つである。入力を受理すると、ステップＳ３０７において、パラメータセット決定部２１０が、入力処理部２０９が受理したユーザの選択結果に基づいて量子化結果保持部２０７に保持されている量子化結果に一致するパラメータセットを探し出し、それを求めるパラメータのセットとする。そして、本処理は、終了する。
【００２４】
次に、本実施の形態におけるベクトル量子化部２０６によるベクトル量子化の入出力データについて図４を参照しながら説明する。図４は図２のベクトル量子化部２０６によるベクトル量子化の入出力データの一例を示す図である。
【００２５】
ベクトル量子化部２０６に入力されるベクトル量子化の入力、すなわち、すべての試行の動作結果としては、例えば図４に示すような入力４０１がある。この入力４０１に対応するパラメータセットは、パラメータセット４０３である。入力４０１およびパラメータセット４０３は、図２の動作結果保持部２０５に保持される。上記入力４０１に対して、ベクトル量子化部２０６からは、ベクトル量子化の出力４０２が得られる。この出力４０２は、量子化結果保持部２０７に保持される。
【００２６】
このように、本実施の形態によれば、すべての試行を対象にベクトル量子化を行うので、ユーザが所望する動作条件に近いパラメータセットを決定することができる。換言すれば、認識率、認識時間、メモリ使用量の動作条件のうち、少なくとも１つの条件が最適になるように決定された場合においても、他の条件がユーザ許容可能な範囲内に収まるようにパラメータセットを決定することができる。
【００２７】
本実施の形態においては、ベクトル量子化の結果をユーザに提示し、その中から所望する結果をユーザに選択させる場合について説明したが、これに限定されるものではなく、ベクトル量子化の結果として得られた複数の代表ベクトルの中で各要素（認識率、認識時間、メモリ使用量）について、その値が最大となる要素を含むベクトルを、それぞれ認識率優先、認識時間優先、省メモリ優先の各モードに割り付け、そのときのパラメータセットを各モードのパラメータとしてユーザに提供するようにしてもよい。これにより、音声認識のパラメータチューニングに関する経験が少ないユーザでもパラメータセットの選択が可能となる。
【００２８】
また、本実施の形態においては、すべての試行を対象にベクトル量子化を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、音声認識のパラメータとして明らかに不適当なものを取り除いた後、ベクトル量子化を行うようにしてもよい。音声認識のパラメータとして明らかに不適当であることを判別する方法としては、動作結果に着目し、例えば認識率に関して言えば、認識率が８０％以下のもの、認識率の最大値の８０％以下のもの、認識率の最大値より２０％以上低いものなどを不適当であるとすればよい。いうまでもなく、認識率に限らず、認識時間やメモリ使用量に関する動作結果について同様の事前処理を行うことは、有効である。これにより、上述した、各要素（認識率、認識時間、メモリ使用量）のベクトルを認識率優先、認識時間優先、省メモリ優先の各モードへ割り付ける場合においては、たとえ認識率優先モードのパラメータセットを選択しても、認識率とメモリ使用量を許容可能な範囲内に収めることが保証される。
【００２９】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について図５を参照しながら説明する。図５は本発明の第２の実施の形態に係るパラメータ設定装置における認識時間とメモリ使用量に関する２次元平面上にグループ分けの結果を表した図である。
【００３０】
上記第１の実施の形態は、量子化の結果として得られる量子化ベクトルの数を、ユーザがその中から選択することが可能な程度に少ないことが望ましいとし、その数を５〜１０程度としていることに対し、本実施の形態は、動作結果の値毎にグルーピングして提示する方法を採用する。
【００３１】
本実施の形態の方法の場合、すべての試行により得られる動作結果が、メモリ使用量と認識時間の組で分類される。例えば、メモリ使用量の場合は０．２ＭＢ刻み、認識時間の場合は５０ミリ秒刻みで量子化するなどの方法が用いられる。このような観点ですべての動作結果が分類される。次に、各グループにおいて、認識率が最大となる動作結果が選択される。この各グループで選択された動作結果が、上記第１の実施の形態におけるベクトル量子化の結果に相当する。そして、これがユーザに提示される。
【００３２】
メモリ使用量や認識時間の刻み幅は、システム設計上問題とならない程度の大きさにする。すなわち、同じグループに属するものは大差ないと考えてよいことになる。その中で、認識率が最大となる動作結果を選択できるため、上記第１の実施の形態と比較すると明らかなように、認識率を犠牲にすることなく、また、メモリ使用量や認識時間の刻みも妥当な大きさに刻むことができるという利点がある。
【００３３】
本実施の形態においては、例えば図５に示すような、認識時間とメモリ使用量に関する２次元平面上にグループ分けの結果が提示される。ここで、平面上の数字は、各グループにおける最大認識率である。ユーザは、この図５から所望の認識率、メモリ使用量、認識時間を達成するパラメータセットを選択することができる。
【００３４】
例えば、図５の最大認識率９３のグループ５０１と最大認識率９４のグループ５０２を比較すると、グループ５０１に関しては、グループ５０２より認識率は高いが、その差はわずか１％である。また、認識時間に関しては、各グループ５０１，５０２は、８５０ミリ秒〜９００ミリ秒の同じグループとなる。一方で、メモリ使用量に着目すると、グループ５０１においては、２．２ＭＢ〜２．４ＭＢのメモリ量が必要であるが、グループ５０２においては、グループ５０１より少ない、１．６ＭＢ〜１．８ＭＢのメモリ量がである。よって、ユーザは、若干認識率は低いもののメモリ使用量が格段に少ないグループ５０２を選択することも可能となる。
【００３５】
本実施の形態においては、メモリ使用量−認識時間平面に認識率を提示する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、メモリ使用量−認識率平面や認識時間−認識率平面を提示するようにしてもよい。いうまでもなく、メモリ使用量−認識率平面の場合は、認識時間の最小値を、認識時間−認識率平面の場合は、メモリ使用量の最小値をそれぞれ表示する。
【００３６】
上記第１の実施の形態においては、動作結果（認識率、認識時間、メモリ使用量）をベクトルとみなしてベクトル量子化する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、（認識率、メモリ使用量）をベクトルとみなしてベクトル量子化を行う場合もよいものとする。さらに、上記第２の実施の形態と組み合わせて、量子化の結果をメモリ使用量−認識時間平面上に表示するようにしてもよい。平面上に提示する数字は、その代表ベクトルによって代表される動作結果の集合の中の最大認識率である。この場合は、動作結果がどの代表ベクトルに所属するかを記録しておく必要がある。
【００３７】
また、メモリ使用量−認識時間平面上に認識率を表示することに代えて、メモリ使用量−認識率平面や認識時間−認識率平面を提示するようにしてもよく、メモリ使用量−認識率平面の場合は認識時間の最小値が、認識時間−認識率平面の場合はメモリ使用量の最小値がそれぞれ表示されることになる。
【００３８】
上記第１の実施の形態のベクトル量子化において、認識率、認識時間、メモリ使用量はそれぞれ違う性質のものであるので、距離尺度としてそれぞれの分散で正規化したものを利用してもよい。この場合の分散は、試行結果のすべてもしくは一部を使ってその各要素である認識率、認識時間、メモリ使用量の値の分散をそれぞれ求めることで実現できる。
【００３９】
なお、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。前述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを、ネットワークなどを介してダウンロードして実行したり、プログラムコードを記録した記録媒体をシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることはいうまでもない。
【００４０】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００４１】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることはいうまでもない。
【００４２】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る、音声認識のためのパラメータを適切に設定するためのパラメータ設定装置のハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】図１のパラメータ設定装置のモジュール構成を示すブロック図である。
【図３】図２のパラメータ設定装置の処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】図２のベクトル量子化部２０６によるベクトル量子化の入出力データの一例を示す図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係るパラメータ設定装置における認識時間とメモリ使用量に関する２次元平面上にグループ分けの結果を表した図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０１  制御メモリ１０１
１０２  中央処理装置（ＣＰＵ）
１０３  メモリ１０３
１０４  外部記憶装置
１０５  入力装置
１０６  表示装置
１０７  バス
２０１  パラメータ探索条件保持部
２０２  パラメータ選択部
２０３  評価用データ保持部
２０４  音声認識部
２０５  動作結果保持部
２０６  ベクトル量子化部
２０７  量子化結果保持部
２０８  表示処理部
２０９  入力処理部
【図１】
2005173157.tif 000003
【図２】
2005173157.tif 000004
【図３】
2005173157.tif 000005
【図４】
2005173157.tif 000006
【図５】
2005173157.tif 000007