(57)【要約】【課題】  音声認識サーバへ送信する音声データの信頼性を高め、無効なデータ通信を削減する。【解決手段】  サーバ側で音声認識処理を行う車載用の音声認識システムにおいて、車載情報機器２００は、音声データ判定部２０７で入力された音声データのＳＮ比に基づいて音声データ自体のノイズ量を判断すると共に、判定部２０３で、車の走行速度や窓の開閉状態などの雑音発生要因の情報に基づいて、音声データの正しい音声認識が可能か判断し、音声認識可能と判断された音声データのみを通信部２１０を介して音声認識サーバ３００に送信する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声入力部を介して入力された音声データが、正しく音声認識されるかどうかを判断する判定部と、
上記判定部において正しく音声認識されると判断された音声データのみを音声認識サーバに送信する通信部を備えた情報端末。
【請求項２】
判定部は、入力された音声データと音声データ入力時の周囲の雑音とのＳＮ比に基づいて、音声データ自体の信頼度を判断する音声データ判定部と、
雑音発生の原因となる要素についての情報に基づいて、上記音声データの正しい音声認識が可能か判断する雑音量判定部を備えたことを特徴とする請求項１記載の情報端末。
【請求項３】
情報端末は車載情報機器であり、雑音量判定部は、カーナビゲーションシステムから取得した音声データ入力時の走行地点についての情報に基づいて、正しい音声認識が可能か判断することを特徴とする請求項２記載の情報端末。
【請求項４】
情報端末は車載情報機器であり、雑音量判定部は、速度計から取得した音声データ入力時の走行速度に基づいて、正しい音声認識が可能か判断することを特徴とする請求項２記載の情報端末。
【請求項５】
情報端末は車載情報機器であり、雑音量判定部は、音声データ入力時の車窓の開閉状態に基づいて、正しい音声認識が可能か判断することを特徴とする請求項２記載の情報端末。
【請求項６】
情報端末は車載情報機器であり、雑音量判定部は、音声データ入力時のオーディオ機器の音量に基づいて、正しい音声認識が可能か判断することを特徴とする請求項２記載の情報端末。
【請求項７】
情報端末は車載情報機器であり、雑音量判定部は、音声データ入力時のワイパーの動作状態に基づいて、正しい音声認識が可能か判断することを特徴とする請求項２記載の情報端末。
【請求項８】
情報端末は車載情報機器であり、雑音量判定部は、音声データ入力時のウィンカーが動作しているか否かに基づいて、正しい音声認識が可能か判断することを特徴とする請求項２記載の情報端末。
【請求項９】
情報端末は車載情報機器であり、雑音量判定部は、音声データ入力時の車内空調機の送風量に基づいて、正しい音声認識が可能か判断することを特徴とする請求項２記載の情報端末。
【請求項１０】
情報端末はホームネットワーク上の情報端末であり、雑音量判定部は、音声データ入力時の上記ホームネットワークに接続された機器の動作状態に基づいて、正しい音声認識が可能か判断することを特徴とする請求項２記載の情報端末。
【請求項１１】
音声認識サーバからの応答データの内容に基づいて、上記音声認識サーバに送信した音声データが、上記音声認識サーバにおいて正しく音声認識されたかどうか判定する認識結果判定部と、
上記認識結果判定部において正しく音声認識されたと判断された場合には、雑音量判定部で音声データを認識可能と判断する条件を緩くし、正しく音声認識されなかったと判断された場合には、上記判断する条件を厳しくする判定条件学習部を備えたことを特徴とする請求項２から請求項１０のうちのいずれか１項記載の情報端末。
【請求項１２】
情報端末から受信した音声データの音声認識を行う音声認識部と、
上記音声認識部による認識結果を辞書データと比較し、上記認識結果の信頼度を出力する認識結果判定部と、
上記信頼度がある閾値以上の場合には、上記受信した音声データに対する応答内容を持つ応答データを作成し、上記信頼度が上記閾値に達しない場合には、上記受信した音声データの認識結果が正しいかどうかを確認する内容の応答データを作成する応答データ作成部と、
上記応答データ作成部で作成した応答データを上記情報端末へ送信する通信部を備えた音声認識サーバ。
【請求項１３】
音声認識サーバと情報端末を備えた音声認識システムであって、
上記情報端末は、判定部において、音声入力部を介して入力された音声データが上記音声認識サーバで正しく音声認識されるかどうか判断し、上記判定部において正しく音声認識されると判断された音声データのみを通信部を介して上記音声認識サーバに送信し、
上記音声認識サーバは、音声認識部において、通信部を介して上記情報端末から受信した音声データの音声認識を行い、認識結果判定部において、上記音声認識部による認識結果を辞書データと比較することにより、上記認識結果の信頼度を出力し、上記信頼度がある閾値以上の場合には、応答データ作成部において、上記受信した音声データに対する応答内容を持つ応答データを作成し、上記信頼度が上記閾値に達しない場合には、上記受信した音声データの認識結果が正しいかどうかを確認する内容の応答データを作成し、上記応答データを通信部を介して上記情報端末へ送信することを特徴とする音声認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、情報端末および音声認識サーバと、それらを用いた音声認識システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声を入出力とする情報システムは、車載情報システムやホームネットワークシステムなどさまざまな分野で利用されている。音声を入出力とするシステムには、入力された音声データに含まれる雑音信号を除去し、音声データを正しく認識するための仕組みが備えられている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載された従来の車載用音声認識装置は、話者用のマイクを介して得られた音声信号から、雑音集音用のマイクを介して得られた雑音信号を除去することにより、高いＳ／Ｎ比を得て音声認識率を上げている。
【０００４】
また、特許文献２に記載された従来の音声対話型ナビゲーションシステムは、車載端末機と音声対話サーバ間で通話を行い、サーバ側で音声認識処理を行うものである。
【０００５】
【特許文献１】特開平２−７７７９９号公報
【特許文献２】特開２００２−３１８１３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載された車載用音声認識装置においては、車内外に様々な雑音発生の要因があるため、雑音を完全に除去することは難しい。
【０００７】
また、特許文献２に記載された音声対話型ナビゲーションシステムにおいては、サーバとの通信時間、認識処理時間により認識結果が出るまでに時間を要し、サーバで音声認識に失敗した場合にユーザの再入力操作とデータの再送が必要となるため、無駄な通信が発生して操作性が悪くなり、通信料金も高くなるという問題があった。
【０００８】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、サーバ側で音声認識処理を行う場合に、サーバへ送信する音声データの信頼性を高め、無効なデータ通信を削減することが可能な情報端末を得ることを目的とする。
また、情報端末への無駄なデータ通信を削減することが可能な音声認識サーバを得ることを目的とする。
また、上記のような情報端末および音声認識サーバを用いた音声認識システムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係る情報端末は、音声入力部を介して入力された音声データが、正しく音声認識されるかどうかを判断する判定部と、判定部において正しく音声認識されると判断された音声データのみを音声認識サーバに送信する通信部を備えたものである。
【００１０】
この発明に係る音声認識サーバは、情報端末から受信した音声データの音声認識を行う音声認識部と、音声認識部による認識結果を辞書データと比較し、認識結果の信頼度を出力する認識結果判定部と、信頼度がある閾値以上の場合には、受信した音声データに対する応答内容を持つ応答データを作成し、信頼度が閾値に達しない場合には、受信した音声データの認識結果が正しいかどうかを確認する内容の応答データを作成する応答データ作成部と、応答データ作成部で作成した応答データを情報端末へ送信する通信部を備えたものである。
【００１１】
この発明に係る音声認識システムは、情報端末が、判定部において、音声入力部を介して入力された音声データが音声認識サーバで正しく音声認識されるかどうか判断し、判定部において正しく音声認識されると判断された音声データのみを通信部を介して音声認識サーバに送信し、音声認識サーバが、音声認識部において、通信部を介して情報端末から受信した音声データの音声認識を行い、認識結果判定部において、音声認識部による認識結果を辞書データと比較することにより、認識結果の信頼度を出力し、信頼度がある閾値以上の場合には、応答データ作成部において、受信した音声データに対する応答内容を持つ応答データを作成し、信頼度が閾値に達しない場合には、受信した音声データの認識結果が正しいかどうかを確認する内容の応答データを作成し、応答データを通信部を介して情報端末へ送信するものである。
【発明の効果】
【００１２】
この発明によれば、情報端末において、入力された音声データ自身の雑音量を判定すると共に、様々な雑音発生の原因となる要素の情報に基づいて音声データの認識可能性を判断し、認識可能と判断した音声データのみを音声認識サーバへ送信するようにしたので、音声認識サーバでの音声認識の失敗をできるだけ排除し、無駄な通信を減らすことができるという効果がある。
【００１３】
この発明によれば、音声認識サーバにおいて、音声認識が成功したと判断したときは、情報端末へ送信データに対する応答内容を含む応答データを送信し、音声認識が失敗したと判断したときは、情報端末に対して送信データの内容を確認する内容の応答データを送信するようにしたので、音声認識サーバからの無駄なデータの送信を避けることができる。
【００１４】
この発明によれば、情報端末において、入力された音声データ自身の雑音量および様々な雑音発生の原因となる要素の情報に基づいて音声データの認識可能性を判断し、認識可能と判断した音声データのみを音声認識サーバへ送信し、音声認識サーバは、受信した音声データの音声認識が成功したと判断したときは、情報端末へ送信データに対する応答内容を含む応答データを送信し、音声認識が失敗したと判断したときは、情報端末に対して送信データの内容を確認する内容の応答データを送信するようにしたので、無効なデータ通信を減らすとともに、ユーザの操作効率を向上させることが可能な音声認識システムが得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、この発明の実施の様々な形態を説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による、車載用の音声認識システム１００の構成を示すブロック図である。音声認識システム１００は、車載情報機器（情報端末）２００、および音声認識サーバ３００を備えている。車載情報機器２００および音声認識サーバ３００は、無線通信回線を介して接続されている。
【００１６】
車載情報機器２００は、車両情報取得部２０１、ノイズ量判断部２０２、判定部（雑音量判定部、判定部）２０３、閾値格納部２０４、音声入力部２０５、Ｓ／Ｎ比取得部２０６、音声データ判定部２０７、音声出力部２０８、制御部２０９、通信部２１０、認識結果判定部２１１、判定条件学習部２１２を備える。また、車載情報機器２００は、音声入力部２０５を介して車内情報端末のマイク１１と、音声出力部２０８を介してスピーカー１０と接続されている。また、車両情報取得部２０１を介して、車速計１２、窓の開閉装置１３、ワイパー駆動装置１４、ウィンカー１５、カーナビゲーション装置１６、および車内オーディオ機器１７、車内空調機１８と接続されている。また、制御部２０９は、車載情報機器２００全体を制御している。
【００１７】
車両情報取得部２０１、ノイズ量判断部２０２、判定部２０３、閾値格納部２０４、音声入力部２０５、Ｓ／Ｎ比取得部２０６、音声データ判定部２０７、音声出力部２０８、制御部２０９、通信部２１０、認識結果判定部２１１、および判定条件学習部２１２は、車載情報機器２００の中央演算処理装置の部分を構成するものであり、これらは、車載情報機器２００の中央演算処理装置の動作を制御するプログラムのモジュールに対応している。
【００１８】
音声認識サーバ３００は、通信部３０１、制御部３０２、音声認識部３０３、認識結果判定部３０４、応答データ作成部３０５を備える。また、音声認識サーバ３００には、認識辞書記憶部３０６が接続されている。認識辞書記憶部３０６は、認識辞書データベースを格納した記憶装置である。また、制御部３０２は、音声認識サーバ３００全体を制御している。
【００１９】
通信部３０１、制御部３０２、音声認識部３０３、認識結果判定部３０４、および応答データ作成部３０５は、音声認識サーバ３００の中央演算処理装置の部分を構成するものであり、これらは、音声認識サーバ３００の中央演算処理装置の動作を制御するプログラムのモジュールに対応している。
【００２０】
次に、動作について説明する。
図２は、実施の形態１による車載情報機器２００による音声認識処理のフローチャートである。
音声入力処理が開始されると、マイク１１を介してユーザによる発話音声が取得され（ステップＳＴ１０１）、音声入力部２０５に音声データが入力される（ステップＳＴ１０２）。
【００２１】
次に、Ｓ／Ｎ比取得部２０６により、入力された音声データのＳ／Ｎ比（Ｎ）が取得される（ステップＳＴ１０３）。Ｓ／Ｎ比（Ｎ）は、車載情報機器２００が取得した音声入力処理開始直前の周囲の雑音信号と、ステップＳＴ１０２で入力された音声信号を比較することにより算出される。
【００２２】
次に、音声データ判定部２０７により、ステップＳＴ１０３で取得されたＳ／Ｎ比（Ｎ）と閾値（Ｎ０）が比較される（ステップＳＴ１０４）。ステップＳＴ１０４でＳ／Ｎ比（Ｎ）が閾値（Ｎ０）以上であると判定された場合には、入力された音声データはノイズが多く誤認識が発生しやすいと判断され、スピーカー１０等を介してユーザに再入力を促す。
【００２３】
ステップＳＴ１０４でＳ／Ｎ比（Ｎ）が閾値（Ｎ０）より小さいと判定された場合には、車両情報取得部２０１により、車両内で、ノイズの発生原因となる様々な要素についての情報を取得する（ステップＳＴ１０５）。
例えば、車速計１２からは走行速度を取得する。また、窓の開閉装置１３からは窓の開閉状態を取得する。窓の開閉状態については、窓が開いているか閉まっているか、開いている場合はどの程度開いているかという情報を取得する。また、ワイパー駆動装置１４からは、ワイパーが動いているか停止しているか、動いている場合にはどの程度の速さで動いているかという情報を取得する。また、ウィンカー１５からは、ウィンカーが作動しているか停止しているかの情報を取得する。カーナビゲーション装置１６からは、現在、すなわち音声データ入力時の走行地点に関する情報を取得する。走行地点に関する情報としては、例えば、走行している道路の状態、すなわち舗装されているか否か等、すぐ近くに工事現場があるかといった情報を取得する。車内オーディオ機器１７からは、使用中であれば、設定されている音量を取得する。車内空調機１８からは、空調機が稼動中であれば設定されている送風量を取得する。
【００２４】
ノイズ量判断部２０２は、車両情報取得部２０１により取得されたノイズ発生原因となる様々な要素についての情報に基づいて、各々の要素についてのノイズ量の判定値Ｓを取得する（ステップＳＴ１０５）。判定値Ｓは、ノイズ量判断部２０２で取得した走行速度等をそのまま利用してもよいし、窓の開閉状態やワイパーの動作状態等を複数の段階に分けて点数化してもよい。例えば、窓の開閉状態については、閉まっていれば０点、開いている部分が半分以下ならば１点、半分以上開いていれば２点、全開ならば３点というように設定してもよい。同様に、ワイパーについても、停止していれば０点、最も遅い設定の速度で動いていれば１点、中間の速度なら２点、最も速い速度なら３点というように設定してもよい。
【００２５】
次に、判定部２０３は、ステップＳＴ１０５で得られたノイズ量の判定値Ｓを取得すると共に、閾値格納部２０４から各々の要素についてのノイズ量の閾値Ｓ０を取得する（ステップＳＴ１０６）。
【００２６】
図３は、閾値格納部２０４に格納されたノイズ量の閾値Ｓ０の設定方法を説明する図である。ここでは、車両内でノイズの発生原因となる要素として車両の走行速度を例に取り説明する。
閾値格納部２０４は、予め定められた認識率またはノイズ量の限界値に従って得られる閾値Ｓ０を保持する。図に示す例では、音声の認識率が５０％以上かどうかを音声認識サーバ３００へ送信するか否かの限界値Ａとして定めており、この場合、音声認識率が５０％となる８０ｋｍ／ｈが走行速度の閾値Ｓ０となる。
走行速度のほか、窓の開閉状態、加速度状態、オーディオの音量状態、ワイパーの動作状態、ウィンカーの動作状態、エアコンの送風量状態、走行地点の状態といった他の要素についても、同様に限界値Ａを満たす値を閾値Ｓ０とする。
【００２７】
また、ノイズ発生原因となる要素が複数ある場合、それらの条件を組み合わせた状態で認識率またはノイズ量の限界値を満たすような閾値Ｓ０を設定するようにすれば、より適切な閾値Ｓ０を得ることができる。図４には、走行速度と窓の開閉状態を組み合わせた場合の走行速度の閾値Ｓ０の設定方法の例を示している。図に示すように、窓が閉まっている状態では走行速度の閾値Ｓ０は８０ｋｍ／ｈであるが、窓が半分開いた状態、さらに全開の状態では、認識率の限界値５０％を満たす走行速度の閾値Ｓ０は、７０ｋｍ／ｈ、６５ｋｍ／ｈとなる。
【００２８】
判定部２０３は、各々のノイズ発生原因となる要素について、判定値Ｓと閾値Ｓ０を比較する（ステップＳＴ１０７）。
ステップＳＴ１０７で、判定値Ｓが閾値Ｓ０以上であると判定された場合には、入力された音声データはノイズ量が多く誤認識が発生しやすいと判断され、音声認識サーバ３００に音声データを送信せず、ユーザに再入力を促す。図３の例を用いて説明すると、ステップＳＴ１０５で取得した車両の走行速度が８０ｋｍ／ｈ以上の場合には、音声認識サーバ３００に音声データを送信せず、ユーザに再入力を促す。
【００２９】
ステップＳＴ１０７で判定値Ｓが閾値Ｓ０より小さいと判定された場合には、通信部２１０により、音声データが音声認識サーバ３００に送信される（ステップＳＴ１０８）。図３の例を用いて説明すると、例えば、ステップＳＴ１０５で取得した車両の走行速度が６０ｋｍ／ｈであれば、閾値の８０ｋｍ／ｈよりも小さいため、音声データを音声認識サーバ３００に送信する。
【００３０】
音声認識サーバ３００において後述する音声認識処理が行われ、音声認識サーバ３００から応答データが通知されると、通信部２１０において応答データを受信する（ステップＳＴ１０９）。
【００３１】
認識結果判定部２１１において、受信した応答データの内容を判断し、音声認識サーバ３００において音声認識が正しく行われたかどうかを判定する（ステップＳＴ１１０）。
ステップＳＴ１１０で、音声認識サーバ３００による音声認識が成功したと判定された場合には、判定条件学習部２１２は閾値格納部２０４に格納された閾値Ｓ０の値を上げる（ステップＳＴ１１１）。一方、ステップＳＴ１１０で、音声認識が失敗したと判定された場合には、閾値Ｓ０の値を下げる（ステップＳＴ１１２）。
【００３２】
判定条件学習部２１２は、音声認識サーバ３００での音声認識が成功したか失敗したかに基づいて、閾値格納部２０４に保持された各々の車両状態についての閾値Ｓ０を更新する。例えば、図３の例で、走行速度の閾値Ｓ０を８０ｋｍ／ｈを設定していたが、音声認識サーバ３００での音声認識が失敗した場合には、閾値Ｓ０を６０ｋｍ／ｈに下げる。これにより、音声認識サーバ３００へ音声データを送信するか否かの判定条件が厳しくなり、より信頼度の高い音声データのみを音声認識サーバ３００へ送信するようにすることができる。
【００３３】
次に、音声認識サーバ３００の動作について説明する。
図５は、実施の形態１による音声認識サーバ３００による音声認識処理のフローチャートである。
通信部３０１で、車載情報機器２００がステップＳＴ１０８で送信した音声データを受信する（ステップＳＴ２０１）。
【００３４】
次に、音声認識部３０３において、認識辞書記憶部３０６に格納された辞書データを基に受信した音声データの音声認識処理を行う（ステップＳＴ２０２）。
【００３５】
次に、認識結果判定部３０４は、ステップＳＴ２０２で行われた音声認識の結果が、認識辞書記憶部３０６に格納された辞書データとどの程度一致したかを表す結果のスコアｓ（信頼度）を出力する（ステップＳＴ２０３）。
【００３６】
次に、ステップＳＴ２０３で取得したスコアｓと、予め設定されたスコアの閾値ｓ０を比較する（ステップＳＴ２０４）。
ステップＳＴ２０４で、スコアｓが閾値ｓ０以上であると判定された場合には、誤認識である可能性が高いと判断され、応答データ作成部３０５は、ユーザに音声認識結果が正しいか否かを確認する内容の応答データを作成する（ステップＳＴ２０６）。
一方、ステップＳＴ２０４で、スコアｓが閾値ｓ０より小さいと判定された場合には、音声認識が成功している可能性が高いと判断され、認識結果に基づいて、それに対する応答内容を含む応答データを作成する（ステップＳＴ２０５）。
【００３７】
次に、通信部３０１により、ステップＳＴ２０５またはステップＳＴ２０６で作成された応答データが車載情報機器２００に送信される（ステップＳＴ２０７）。送信した応答データは、車載情報機器２００がステップＳＴ１０９で受信する。車載情報機器２００の認識結果判定部２１１は、ステップＳＴ１１０で、受信した応答データの内容に基づいて音声認識サーバ３００での音声認識が成功したか失敗したかを判定する。
【００３８】
図６と図７を用いて、実施の形態１による、車載情報機器２００と音声認識サーバ３００間での音声認識処理の流れを説明する。図６は、音声認識サーバ３００において、ステップＳＴ２０４で音声認識結果のスコアｓが閾値ｓ０より小さかった場合、すなわち音声認識が成功したと判断された場合のシーケンスを示している。例えば、車載情報機器２００から音声認識サーバ３００に「近くのラーメン屋」という内容の音声データを送信した場合、音声認識サーバ３００で認識結果のスコアｓが閾値ｓ０より小さいと判断されれば、音声認識サーバ３００は送信された音声データの要求に答えて、ラーメン屋を検索し、検索結果のラーメン屋リストを応答データとして車載情報機器２００に送信する。車載情報機器２００の音声出力部２０８は、スピーカー１０を介して受信した応答データを出力する。また、この時、音声認識サーバ３００での音声認識が成功しているので、車載情報機器２００の判定条件学習部２１２は、閾値格納部２０４に格納された閾値Ｓ０の値を上げる。
【００３９】
一方、図７は、音声認識サーバ３００において、ステップＳＴ２０４で音声認識結果のスコアｓが閾値ｓ０以上であった場合、すなわち音声認識が失敗したと判断された場合のシーケンスを示している。この場合には、音声認識サーバ３００が音声データの内容を誤って認識している可能性があるため、車載情報機器２００の「近くのラーメン屋」という音声に対し、応答データ作成部３０５は、例えば「近くのラーメン屋ですか？」といった確認のための応答データを作成し、車載情報機器２００に送信する。車載情報機器２００の音声出力部２０８は、スピーカー１０を介して受信した応答データを出力する。ユーザが出力された音声に対して、例えば「はい」と答えると、「はい」という内容の音声データが音声認識サーバ３００に送信される。音声認識サーバ３００は、「はい」という内容の音声データを確認して、検索結果のラーメン屋リストを車載情報機器２００に送信する。これにより、ユーザが目的のデータを得るまでの通信手順を最小にできるとともに、誤認識による無駄な通信を避けることが可能となる。
【００４０】
以上のように、この実施の形態１によれば、車載情報機器２００において、音声データ判定部２０７が入力された音声データ自身のノイズ量を判定すると共に、判定部２０３が様々なノイズ発生要因を総合して音声データの認識可能性を判断し、音声認識サーバ３００への送信を制御するようにしたので、音声認識サーバ３００での音声認識の失敗をできるだけ排除することが可能である。このため、無駄な通信を減らし、通信料金を削減することができる。また、誤認識の発生による無駄なユーザ操作も省くことができ、操作効率が向上する。
【００４１】
また、音声認識サーバ３００は、音声認識が成功したと判断したときは、車載情報機器２００へ送信データに対する応答内容を含む応答データを送信し、音声認識が失敗したと判断したときは、車載情報機器２００に対して送信データの内容を確認する内容の応答データを送信するようにしたので、音声認識サーバ３００からの無駄なデータの送信を避けることができる。
【００４２】
さらに、車載情報機器２００は、音声認識サーバ３００から受信した応答データに基づいて認識結果判定部２１１で音声認識サーバ３００での音声認識が成功したか失敗したかを判定し、成功した場合には閾値格納部２０４に格納された閾値の値を上げ、失敗した場合には閾値を下げるようにしたので、音声認識サーバ３００へ送信する音声データの信頼性をより高めることができると共に、必要以上に送信する条件が厳しくなるのを防ぐことができる。
【００４３】
また、実施の形態１では、カーナビゲーション装置１６の機能を利用して、走行地点の情報を取得し雑音量の判定に用いるようにしたので、カーナビゲーション装置１６を有効に利用してより精度の高い音声認識システムを実現することができる。
【００４４】
実施の形態２．
図８は、この発明の実施の形態２による、ホームネットワーク上の音声認識システム５００の構成を示すブロック図である。音声認識システム５００は、ホームネットワーク９００上の情報端末６００、および音声認識サーバ７００を備えている。情報端末６００および音声認識サーバ７００は、通信回線を介して接続されている。情報端末６００および音声認識サーバ７００の構成は、実施の形態１の車載情報機器２００および音声認識サーバ３００と同様である。
【００４５】
情報端末６００は、ホームネットワーク９００のホームサーバ８００に接続されている。ホームサーバ８００には、例えばテレビ８０１、オーディオ機器８０２、洗濯機８０３、エアコン８０４、パソコン８０５が接続されており、ホームサーバ８００は、これらの家屋内の電機機器や情報機器を一元管理している。
【００４６】
次に、実施の形態２による音声認識システム５００の動作について説明する。
情報端末６００および音声認識サーバ７００の動作は、実施の形態１の図２および図５のフローチャートで示した動作と同様である。実施の形態２では、車載情報機器２００の車両情報取得部２０１と同様の機能により、ホームサーバ８００を介してノイズ発生原因となる要素に関する情報を取得する。それらの情報は、具体的にはテレビ８０１の音量情報、オーディオ機器８０２の音量情報、洗濯機８０３の稼動状態、エアコン８０４の送風量等である。ノイズ量判断部２０２は、取得した情報に基づいて各々のノイズ量判定値Ｓを出力する。判定部２０３は、ノイズ量判定値Ｓと閾値格納部２０４に保持されたそれぞれの要素の閾値Ｓ０とを比較し、音声認識サーバ７００へ送信するか否かを決定する。
【００４７】
以上のように、この実施の形態２によれば、家屋内で情報端末６００を用いて音声認識サーバ７００と音声によるやり取りをする場合に、情報端末６００がホームサーバ８００を利用して家屋内で雑音発生の原因となる様々な電気機器の状態情報を収集し、音声データのノイズ量を判定して音声認識サーバ７００への送信を制御するようにしたので、音声認識サーバ７００での音声認識の失敗をできるだけ排除することができる。このため、無駄な通信を減らし、通信料金を削減することができる。また、誤認識の発生による無駄なユーザ操作も省くことができ、操作効率が向上する。
【００４８】
なお、実施の形態２では、音声認識システム５００のクライアントは情報端末６００に実装されているが、例えば、テレビ８０１やパソコン８０５等の電機機器、またはホームサーバ８００に実装されていてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】この発明の実施の形態１による、車載用の音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１による、車載情報機器の処理のフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１による、ノイズ量判定条件を説明するための図である。
【図４】この発明の実施の形態１による、ノイズ量判定条件を説明するための図である。
【図５】この発明の実施の形態１による、音声認識サーバの処理のフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態１による、音声認識処理のシーケンスを示す図である。
【図７】この発明の実施の形態１による、音声認識処理のシーケンスを示す図である。
【図８】この発明の実施の形態２による、ホームネットワーク上の音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５０】
１０  スピーカー、１１  マイク、１２  車速計、１３  窓の開閉装置、１４  ワイパー駆動装置、１５  ウィンカー、１６  カーナビゲーション装置、１７  車内オーディオ機器、１８  車内空調機、１００，５００  音声認識システム、２００  車載情報機器（情報端末）、２０１  車両情報取得部、２０２  ノイズ量判断部、２０３  判定部（雑音量判定部、判定部）、２０４  閾値格納部、２０５  音声入力部、２０６  Ｓ／Ｎ比取得部、２０７  音声データ判定部（判定部）、２０８  音声出力部、２０９  制御部、２１０  通信部、２１１  認識結果判定部、２１２  判定条件学習部、３００，７００  音声認識サーバ、３０１  通信部、３０２  制御部、３０３  音声認識部、３０４  認識結果判定部、３０５  応答データ作成部、３０６  認識辞書記憶部、６００  情報端末、８００  ホームサーバ、、８０１  テレビ、８０２  オーディオ機器、８０３  洗濯機、８０４  エアコン、８０５  パソコン、９００  ホームネットワーク。
【図１】
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【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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