(57)【要約】【課題】ネットワークに接続された音声処理サーバ及び当該サーバで用いられる規則を目的に応じて選択することができ、高精度な音声処理を容易に行うことができる音声処理装置及び方法を提供する。【解決手段】音声処理システムにおけるクライアント１０２は、音声情報を認識する少なくとも１つ以上の音声認識サーバ１１０にネットワーク１０１を介して接続可能であって、音声入力部１０６から音声情報を入力し、上記音声認識サーバ１１０の中から、入力された音声情報を処理させる音声認識サーバを指定し、入力された音声情報を指定された音声認識サーバに通信部１０３を介して送信し、音声認識サーバにおいて所定の規則を用いて処理された音声情報の処理結果（認識結果）を受信する。【選択図】  図１
2005031758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理手段にネットワークを介して接続可能な音声処理装置であって、
音声情報を取得する取得手段と、
前記音声処理手段の中から、前記音声情報を処理させる音声処理手段を指定する指定手段と、
前記音声情報を前記指定手段により指定された前記音声処理手段に送信する送信手段と、
前記音声処理手段において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信手段と
を備えることを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
前記音声処理手段に接続された１又は複数の保持手段、或いは、前記ネットワークに直接接続された１又は複数の保持手段に保持されている１又は複数の規則を指定する規則指定手段をさらに備え、
前記受信手段が、前記音声処理手段において、前記規則指定手段により指定された前記１又は複数の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記指定手段は、前記音声処理手段の場所がマークアップ言語を用いて記述された指示情報に基づいて、該音声処理手段を指定することを特徴とする請求項１又は２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記規則指定手段は、前記保持手段の場所がマークアップ言語を用いて記述された規則指示情報に基づいて、該保持手段に保持された前記規則を指定することを特徴とする請求項３に記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記音声処理手段において前記音声情報の処理に用いられる前記１又は複数の規則をマークアップ言語を用いて記述する規則記述手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記指定手段による前記音声処理手段の場所の指定、又は、前記規則指定手段による前記規則の場所の指定をブラウザの設定により行うことを特徴とする請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項７】
前記指定手段が、前記音声情報を処理させる複数の音声処理手段と該複数の音声処理手段の優先順位とを指定し、
前記送信手段は、指定された優先順位が先の音声処理手段に対して前記音声情報を送信し、該音声処理手段において該音声情報が適切に処理されなかった場合に、指定された優先順位が後の音声処理手段に対して前記音声情報を送信する
ことを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項８】
ブラウザに所定の音声処理手段が設定されている場合、前記指定手段は、前記優先順位より優先して、前記ブラウザに設定されている該音声処理手段を指定することを特徴とする請求項７に記載の音声処理装置。
【請求項９】
前記指定手段が、前記音声情報を処理させる複数の音声処理手段を指定し、
前記送信手段が、指定された前記複数の音声処理手段に対して前記音声情報を送信し、
前記受信手段が、前記複数の音声処理手段から前記音声情報の処理結果を受信し、
前記複数の音声処理手段から受信された前記処理結果の中から所定の処理結果を選択する選択手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項１０】
前記選択手段が、前記受信手段によって、前記複数の音声処理手段のそれぞれにおいて処理された前記音声情報のうち、最初に受信した音声情報の処理結果を選択する
ことを特徴とする請求項９に記載の音声処理装置。
【請求項１１】
前記選択手段が、前記複数の音声処理手段による前記処理結果の中から、最多数受信された処理結果を選択することを特徴とする請求項９に記載の音声処理装置。
【請求項１２】
前記選択手段が、前記複数の音声処理手段による前記処理結果の中から、それぞれの処理結果の確信度を用いて処理結果を選択することを特徴とする請求項９に記載の音声処理装置。
【請求項１３】
前記音声情報を処理可能な音声処理手段の履歴情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記指定手段が、前記記憶手段に記憶された前記履歴情報に基づいて、前記音声情報を処理させる音声処理手段を指定する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項１４】
それぞれの音声処理手段についてのアクセス回数、採用回数、誤処理回数及びエラー回数をパラメータとして得点を算出する算出手段をさらに備え、
前記記憶手段が、前記算出手段によって算出された前記得点を前記履歴情報として記憶し、
前記指定手段が、前記記憶手段に記憶された最高得点の履歴情報を有する音声処理手段を指定する
ことを特徴とする請求項１３に記載の音声処理装置。
【請求項１５】
前記音声処理手段が音声情報を所定の文法規則に基づいて音声認識する音声認識装置であって、
前記指定手段により指定された音声認識装置に対して、前記規則指定手段により指定された文法規則に基づいて、前記取得手段により取得された前記音声情報の音声認識を行わせる
ことを特徴とする請求項１から１４までのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項１６】
前記音声処理手段が音声情報を所定の単語の読み辞書に基づいて音声合成する音声合成装置であって、
前記指定手段により指定された音声合成装置に対して、前記規則指定手段により指定された単語の読み辞書に基づいて、前記取得手段により取得された前記音声情報の音声合成を行わせる
ことを特徴とする請求項１から１４までのいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項１７】
ネットワークを介して接続された、音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理装置を用いる音声処理方法であって、
音声情報を取得する取得工程と、
前記音声処理装置の中から、前記音声情報を処理させる音声処理装置を指定する指定工程と、
前記音声情報を前記指定工程により指定された前記音声処理装置に送信する送信工程と、
前記音声処理装置において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信工程と
を有することを特徴とする音声処理方法。
【請求項１８】
音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理装置にネットワークを介して接続可能なコンピュータに、
音声情報を取得する取得手順と、
前記音声処理装置の中から、前記音声情報を処理させる音声処理装置を指定する指定手順と、
前記音声情報を前記指定手順により指定された前記音声処理装置に送信する送信手順と、
前記音声処理装置において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信手順と
を実行させるためのプログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ネットワークに接続された複数の音声処理サーバを利用する音声処理技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、音声情報の処理するシステムとして、特定の音声処理装置（例えば、音声認識の場合は特定の音声認識装置、音声合成の場合は特定の音声合成装置）を用いた音声処理システムが構成されていた。しかしながら、個々の音声処理装置には特徴や精度にそれぞれ違いがあるため、様々な種類の音声情報を取り扱う場合に従来のように特定の音声処理装置を利用する場合、高精度な音声処理を行うことが困難である。また、モバイルコンピュータや携帯電話等の小型情報装置において音声処理を必要とする場合、演算量の多い音声処理をリソースが限られた装置で行うことは困難である。このような場合、例えば、ネットワークに接続された複数の音声処理装置の中から適切な音声処理装置を利用することで、効率的で高精度な音声処理が可能になる。
【０００３】
複数の音声処理装置を用いる例として、特定のサービス提供装置に応じて音声認識装置を選択する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、ネットワークに接続された複数の音声認識装置による認識結果の確信度に基づいて認識結果を選択する方法も開示されている（例えば、特許文献２参照）。さらに、Ｗ３Ｃ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）勧告のＶｏｉｃｅＸＭＬ（Ｖｏｉｃｅ  Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）の仕様においては、マークアップ言語で書かれた文書中で音声認識に用いる文法規則の場所をＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ）で指定する方法が示されている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−１５００３９号公報
【特許文献２】
特開２００２−１１６７９６号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例では、ある音声認識装置（音声処理装置）を指定した場合、当該装置で用いられる文法規則（単語の読み辞書）を別個に指定することができない。また、１度に１つの音声処理装置しか指定することができないので、例えば、指定した音声処理装置がダウンしている場合や、音声処理装置上でエラーが起きた場合等に適切な対応をとることが困難である。さらに、ネットワークに接続された複数の音声処理装置の中から１つの音声処理装置を選択するときの規則をユーザ自身が選択することができず、必ずしもユーザの要求を満たすものではないという問題がある。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ネットワークに接続された音声処理サーバ及び当該サーバで用いられる規則を目的に応じて選択することができ、高精度な音声処理を容易に行うことができる音声処理装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理手段にネットワークを介して接続可能な音声処理装置であって、
音声情報を取得する取得手段と、
前記音声処理手段の中から、前記音声情報を処理させる音声処理手段を指定する指定手段と、
前記音声情報を前記指定手段により指定された前記音声処理手段に送信する送信手段と、
前記音声処理手段において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信手段と
を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、ネットワークを介して接続された、音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理装置を用いる音声処理方法であって、
音声情報を取得する取得工程と、
前記音声処理装置の中から、前記音声情報を処理させる音声処理装置を指定する指定工程と、
前記音声情報を前記指定工程により指定された前記音声処理装置に送信する送信工程と、
前記音声処理装置において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信工程と
を有することを特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明に係る音声処理技術による音声情報の利用の実施の形態について説明する。
【００１０】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態における音声処理システムのクライアント及びサーバを示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る音声処理システムは、インターネットや移動体通信網等のネットワーク１０１に接続されたクライアント１０２と１又は複数の音声認識（Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：ＳＲ）サーバ１１０とから構成される。
【００１１】
クライアント１０２は、通信部１０３、記憶部１０４、制御部１０５、音声入力部１０６、音声出力部１０７、操作部１０８及び表示部１０９を備える。クライアント１０２は、通信部１０３を介してネットワーク１０１に接続され、通信部１０３はネットワーク１０１に接続されたＳＲサーバ１１０等とデータ通信を行う。記憶部１０４は磁気ディスク、光ディスク及びハードディスク装置等の記憶（記録）媒体から構成され、アプリケーションプログラム、ユーザインタフェース制御プログラム、テキスト解釈プログラム、認識結果、各サーバの得点等を記憶する。
【００１２】
制御部１０５はワークメモリやマイクロコンピュータ等から構成され、記憶部１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行する。音声入力部１０６はマイクロフォン等から構成され、ユーザ等が発声した音声を入力する。音声出力部１０７はスピーカやヘッドフォン等から構成され、音声を出力する。操作部１０８はボタン、キーボード、マウス、タッチパネル、ペン及びタブレット等から構成され、本クライアント機器を操作する。表示部１０９は液晶ディスプレイ等の表示装置から構成され、画像や文字等を表示する。
【００１３】
図２は、第１の実施形態に係るクライアント１０１の記憶部１０４に格納されるＳＲ（音声認識）サーバの得点の格納例を示す図である。例えば、クライアント１０１が音声認識サーバ１１０から返ってきた結果を利用した場合は得点を増やし、結果が誤っていた（誤認識した）場合は得点を減らすといった所定の基準を設け、サーバの得点を保持させる。例えば、結果が誤っていたかどうかは、ユーザが再度音声認識をやり直したかどうかで判別することができる。
【００１４】
また、音声ＵＩとＧＵＩを併用する等、複数のモダリティを備えたマルチモーダル・ユーザインタフェースの場合、キーボードやＧＵＩ等の音声とは異なるモダリティで修正する場合がある。このように、サーバから受信した認識結果をクライアント側で修正した場合はサーバの得点を減らす。また、クライアントが送信したリクエストをサーバが正常に受け入れた場合は得点を増やし、サーバがダウンしている場合や、サーバ上でエラーが起きた等の理由により送信したリクエストが正常に受け入れられなかった場合は得点を減らす等の基準を付け加えてもよい。図２に示す例では、記憶部１０４は、サーバごとのＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｓ）とアクセス回数、認識結果の採用回数、誤認識回数、ダウン・エラー等の回数、得点等を記録しており、各得点は上述したようなアクセス回数、認識結果の採用回数、誤認識回数、ダウン・エラー等の回数等から算出している。
【００１５】
図３は、第１の実施形態におけるＳＲ（音声認識）サーバと音声を認識するためのグラマ（文法規則）及びクライアントとの関係を説明するための図である。図３において、３０１は図１で例に挙げたような携帯端末等のクライアント、３０６〜３０８はウエブ（Ｗｅｂ）サービスの形態をとるＳＲサーバ、３０９〜３１２はそれぞれのＳＲサーバで管理又は記憶されているグラマ（文法規則）であり、これらの間ではＳＯＡＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）／ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を利用した通信が可能である。尚、上記音声認識サーバ３０６〜３０８は公知の技術である。以下、本実施形態では、上述したようなＳＲサーバをクライアント３０１から利用する方法について説明する。
【００１６】
図４は、本発明の第１の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、クライアント１０１では音声が入力され（ステップＳ４０３）、当該入力音声を音響分析し（ステップＳ４０４）、算出した音響パラメータを符号化する（ステップＳ４０５）。図５は、第１の実施形態における音声情報の符号化の一例を示す図である。
【００１７】
そして、クライアント１０１は符号化された音声情報をＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述し（ステップＳ４０６）、ＳＯＡＰで通信を行うためにエンベロープ（封筒）と呼ばれる付帯情報を付けてリクエストを作成し（ステップＳ４０７）、ＳＲサーバ１１０に送信する（ステップＳ４０８）。
【００１８】
一方、ＳＲサーバ１１０は上記リクエストを受信し（ステップＳ４０９）、受信したＸＭＬ文書を解釈し（ステップＳ４１０）、音響パラメータを復号し（ステップＳ４１１）、その後音声認識を行う（ステップＳ４１２）。次いで、ＳＲサーバ１１０は当該認識結果をＸＭＬで記述し（ステップＳ４１３）、その後、レスポンスを作成して（ステップＳ４１４）、当該レスポンスをクライアント１０１に送信する（ステップＳ４１５）。
【００１９】
クライアント１０１はＳＲ認識サーバ４０２からのレスポンスを受信し（ステップＳ４１６）、受信したレスポンスからＸＭＬ文書を解釈し（ステップＳ４１７）、認識結果を表すタグより認識結果を抽出する（ステップＳ４１８）。尚、上述した音響分析、符号化及び音声認識等のクライアント・サーバ型の音声認識技術については従来の技術を用いる（例えば、小坂，植山，櫛田，山田，小森：「スカラ量子化を利用したクライアント・サーバ型音声認識の実現とサーバ部の高速化の検討」，研究報告「音声言語情報処理」，Ｎｏ．０２９−０２８，１９９９年１２月）等参照。）。
【００２０】
すなわち、本発明に係る音声処理システムにおける音声処理装置（クライアント１０２）は、音声情報を処理（認識）する少なくとも１つ以上の音声処理手段である音声認識サーバ１１０にネットワーク１０１を介して接続可能であって、音声入力部１０６から音声情報を入力（取得）し、上記音声認識サーバ１１０の中から、入力された音声情報を処理させる音声認識サーバを指定し、入力された音声情報を指定された音声認識サーバに通信部１０３を介して送信し、音声認識サーバにおいて所定の規則を用いて処理された音声情報の処理結果（認識結果）を受信することを特徴とする。
【００２１】
また、上記音声処理装置（クライアント１０２）は、前述した音声認識サーバに接続された１又は複数の保持部、或いは、ネットワーク１０１に直接接続された１又は複数の保持部に保持されている１又は複数の音声認識のための文法規則を指定する手段をさらに備える。そして、上記通信部１０３は、音声認識サーバにおいて、指定された１又は複数の文法規則を用いて認識（処理）された音声情報の認識結果を受信することを特徴とする。
【００２２】
次に、図３を参照して、本実施形態に係る音声処理システムにおける音声情報の利用方法について説明する。
【００２３】
まず最初に、図３においてクライアント３０１がＷｅｂサービスの形態をとるＳＲ（音声認識）サーバＡ（３０６）を利用する場合について説明する。この場合、クライアント３０１は、マークアップ言語で記述された文書中で図６の６０１に示すようにＳＲサーバＡ（３０６）の場所をＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｓ）によって指定する。図６は、第１の実施形態に係る音声処理システムにおける音声認識サーバＡ及びグラマの指定に関する文書記述例を示す図である。
【００２４】
本実施形態では、図３に示すようにＳＲサーバＡ（３０６）にはグラマ３０９が登録されているので、クライアント３０１が使用するグラマを明示的に指定しなければＳＲサーバＡ（３０６）はグラマ３０９を用いる。例えば、クライアント３０１が、グラマ３１２等の他のグラマを用いたい場合は図６の６０２に示すように、マークアップ言語で書かれた文書中で用いたいグラマの場所をＵＲＩで指定する。また、グラマを６０２に示すように指定するのではなく、図６の６０３に示すように、使用したいグラマをマークアップ言語で直接記述してもよい。
【００２５】
すなわち、本実施形態に係るクライアント１０２は、音声認識サーバの場所がマークアップ言語を用いて記述された指示情報に基づいて、当該音声認識サーバを指定することを特徴とする。また、上記クライアント１０２は、前述した文法規則を保持する保持部の場所がマークアップ言語を用いて記述された規則指示情報に基づいて、それぞれの保持部に保持された文法規則を指定することを特徴とする。尚、本実施形態以外でも同様である。
また、本実施形態では、クライアント１０２は、音声認識サーバにおいて音声情報の処理に用いられる１又は複数の文法規則をマークアップ言語を用いて直接記述する規則記述手段として機能する操作部１０８をさらに備えることを特徴とする。尚、本実施形態以外でも同様である。
【００２６】
図１０は、第１の実施形態に係るグラマの記述例を示す図である。図１０では、「東京から神戸まで」や「横浜から大阪まで」といった音声入力を認識し、ｆｒｏｍ＝”東京”、ｔｏ＝”神戸”のような解釈を出力するルールを記述したグラマである。このようなルールを記述したグラマは、Ｗ３Ｃ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）で勧告された公知の技術であり、仕様の詳細についてはＷ３Ｃのウェブサイト（Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｇｒａｍｍａｒ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗ３．ｏｒｇ／ＴＲ／ｓｐｅｅｃｈ−ｇｒａｍｍａｒ／，Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗ３．ｏｒｇ／ＴＲ／２００１／ＷＤ−ｓｅｍａｎｔｉｃ−ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ−２００１１１１６／）に記述されている。尚、グラマの指定に関しては、図６の６０４のように複数のグラマを指定してもよく、また、グラマのＵＲＩでの指定とマークアップ言語での記述を組み合わせてもよい。例えば、駅名と地名を認識したい場合は、駅名を認識するためのグラマと地名を認識するグラマの両方を指定又は記述することになる。
【００２７】
図９は、第１の実施形態に係るクライアント３０１からＳＲサーバＡ（３０６）に送信されるリクエストの記述例を示す図である。クライアント３０１はＳＲサーバＡ（３０６）に対し、図９の９０１に示すようなリクエストをＳＲサーバＡ（３０６）に対して送信する（前述のステップＳ４０８）。リクエスト９０１には、ヘッダの他にユーザが用いたいグラマの指定や認識したい音声データ等が記述されている。ＳＯＡＰによる通信では、ＸＭＬ文書にエンベロープと呼ばれる付帯情報が付いたメッセージをＨＴＴＰ等などのプロトコルで交換する。
【００２８】
図９において、＜ｄｓｒ：ＳｐｅｅｃｈＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ＞タグで囲まれた部分（９０２）は、音声認識をするために必要なデータである。そして、前述のようにグラマの指定は＜ｄｓｒ：ｇｒａｍｍａｒ＞タグで行う。前述したように、本実施形態では、グラマは図１０のようにＸＭＬ形式で記述されている。音声情報は、図５に示すように、スカラ量子化するため、例えば１３次元４ビットの音声データであることを図９の９０２で示すように＜ｄｓｒ：Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＞タグと＜ｄｓｒ：ＳＱｂｉｔ＞タグで指定し、＜ｄｓｒ：ｃｏｄｅ＞タグで音声データを記述する。
【００２９】
また、クライアント３０１は、リクエスト９０１を受信したＳＲサーバＡ（３０６）から図１１の１１０１に示すようなレスポンスを受信する（前述のステップＳ４１６）。すなわち、図１１は、第１の実施形態のクライアント３０１がＳＲサーバＡから受信するレスポンスの一例を示す図である。レスポンス１１０１には、ヘッダの他に音声認識の結果等が記述されている。クライアント３０１は、レスポンス１１０１から認識結果を示すタグを解釈して（前述のステップＳ４１７）、認識結果を得る（前述のステップＳ４１８）。
【００３０】
図１１では、＜ｄｓｒ：ＳｐｅｅｃｈＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＲｅｓｐｏｎｓｅ＞タグで囲まれた部分（１１０２）が音声認識結果を表しており、＜ｎｌｓｍｌ：ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ＞タグで１つの解釈結果を示し、更にｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅという属性でその確信度を示している。また、＜ｎｌｓｍｌ：ｉｎｐｕｔ＞タグで入力された音声「○○から△△まで」を示し、＜ｎｌｓｍｌ：ｉｎｓｔａｎｃｅ＞で認識した結果○○と△△を示している。上記のようにクライアント３０１は、レスポンスのタグより、認識結果を抽出することができる。上記解釈結果を表現する仕様はＷ３Ｃで公開されており、その仕様の詳細についてはＷ３Ｃのウェブサイト（Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｓｅｍａｎｔｉｃｓ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗ３．ｏｒｇ／ＴＲ／ｎｌ−ｓｐｅｃ／）に記述されている。
【００３１】
次に、図３においてクライアント３０１がＷｅｂサービスの形態をとるＳＲ（音声認識）サーバＢ（３０７）を利用する場合について説明する。この場合、マークアップ言語で書かれた文書中で図７の７０１に示すようにＳＲサーバＢ（３０７）の場所をＵＲＩで指定する。図７は、第１の実施形態に係る音声処理システムにおける音声認識サーバＢ及びグラマの指定に関する文書記述例を示す図である。
【００３２】
本実施形態では、図３に示すようにＳＲサーバＢ（３０７）にはグラマ３１０〜グラマ３１１が登録されているので、クライアントがグラマを明示的に指定しなければ、ＳＲサーバＢ（３０７）はグラマ３１０〜グラマ３１１を用いる。例えば、クライアント３０１が、グラマ３１０だけを用いたい場合、グラマ３１１だけを用いたい場合、グラマ３１２等の他のグラマを用いたい場合は図７の７０２に示すように、マークアップ言語で書かれた文書中で用いたいグラマの場所をＵＲＩで指定する。また、グラマを７０２に示すように指定するのではなく、図７の７０３に示すように、使用したいグラマをマークアップ言語で直接記述してもよい。尚、グラマの指定に関しては、図７の７０４のように複数のグラマを指定してもよく、また、グラマのＵＲＩでの指定とマークアップ言語での記述を組み合わせてもよい。
【００３３】
さらに、図３においてクライアント３０１がＷｅｂサービスの形態をとるＳＲ（音声認識）サーバＣ（３０８）を利用する場合について説明する。この場合、マークアップ言語で記述された文書中で図８の８０１に示すようにＳＲサーバＣ（３０８）の場所をＵＲＩで指定する。図８は、第１の実施形態に係る音声処理システムにおける音声認識サーバＣ及びグラマの指定に関する文書記述例を示す図である。
【００３４】
本実施形態では、図３に示すようにＳＲサーバＣ（３０８）にはグラマが登録されていないので、クライアントはグラマを指定しなければならない。例えば、クライアント３０１が、グラマ３１２を用いたい場合は、図８の８０１に示すようにマークアップ言語で記述された文書中でグラマ３１２のＵＲＩを指定する。また、図８の８０２に示すように、用いたいグラマをマークアップ言語で直接記述してもよい。尚、グラマの指定に関しては、図８の８０３に示すように複数のグラマを指定してもよく、また、グラマのＵＲＩでの指定とマークアップ言語での記述を組み合わせてもよい。
【００３５】
また、上述したＳＲサーバとグラマの指定は、ユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。すなわち、本実施形態では、前述した音声認識サーバの場所の指定、又は、文法規則の場所の指定をブラウザの設定により行うことを特徴とする。
【００３６】
以上説明したように、第１の実施形態によれば、ネットワークに接続されたＳＲ（音声認識）サーバを利用する場合に、クライアントから音声認識サーバやグラマをそれぞれ選択することができる。処理するコンテンツに合わせてより適切なＳＲサーバやグラマをクライアントで指定可能にすることで、より精度の高い音声認識システムを構成することができる。例えば、地名を認識するためのグラマしか登録されていない音声認識サーバと、駅名を認識するためのグラマをそれぞれ指定することで、地名と駅名の両方を認識することができる。また、マークアップ言語を用いて指定ができるため、上述したような高度な音声認識システムを容易に構築することができる。さらに、ＳＲ（音声認識サーバ）とグラマの指定をブラウザから設定できるようにすることで、アプリケーション開発者だけでなく、ユーザ自身に適合した環境の構築を容易に行うことができる。
【００３７】
＜第２の実施形態＞
続いて、本発明に係る音声情報の利用方式の第２の実施形態について説明する。前述した第１の実施形態では、音声認識サーバとグラマとをそれぞれ指定する例を示した。本実施形態では、さらに、複数の音声認識サーバを指定する例について説明する。
【００３８】
図１２は、本発明の第２の実施形態に係る音声処理システムにおいて２つの音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。図１２においては、＜ｉｔｅｍ／＞タグで音声認識サーバのＵＲＩを指定し、＜ｉｎ−ｏｒｄｅｒ＞タグで、優先順位に従って音声認識サーバを用いるという規則を指定している。従って、この場合の優先順位は、当該文書に記述されている順位、すなわち、ＳＲサーバＡ、ＳＲサーバＢの順である。但し、ブラウザに希望のサーバが設定されている場合は、設定されているサーバを優先するものとする。
【００３９】
図１３は、本発明の第２の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、用いたい音声認識サーバがブラウザに設定されているかどうかを調べ（ステップＳ１３０２）、設定されている場合（Ｙｅｓ）は、設定されている音声認識サーバに対してリクエストを送信する（ステップＳ１３０３）。
【００４０】
その後、クライアントは音声認識サーバからレスポンスを受信したかどうかを判断する（ステップＳ１３０４）。その結果、受信した場合（Ｙｅｓ）、そのレスポンスの内容を解析することによって、例えば前述した図１１に示すようなレスポンスのヘッダ部の記述に基づいて、送信したリクエストが音声認識サーバで正常に受け入れられたかどうかを判断する（ステップＳ１３０５）。
【００４１】
そして、送信したリクエストが正常に受け入れられた場合（Ｙｅｓ）、認識結果を表すタグを利用してレスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ１３０６）。さらに、図２で示すようなＳＲサーバの得点を増やす（ステップＳ１３０７）。一方、音声認識サーバがダウンしていた場合やエラーが起きた場合等の理由でリクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ１３０５でＮｏの場合）、また、ブラウザに音声認識サーバが設定されていない場合（ステップＳ１３０２でＮｏの場合）は、ＳＲサーバＡにリクエストを送信する（ステップＳ１３０８）。
【００４２】
そして、クライアントは、ＳＲサーバＡからレスポンスを受信したか否かを判断する（ステップＳ１３０９）。そして、レスポンスを受信した場合（Ｙｅｓ）は、当該レスポンスの内容を解析して、送信したリクエストが正常に受け入れられたか否かを判断する（ステップＳ１３１０）。その結果、正常に受け入れられた場合（Ｙｅｓ）、認識結果を表すタグを利用してレスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ１３１１）。さらに、図２に示すようなＳＲサーバＡの得点を増やす（ステップ１３１２）。
【００４３】
一方、ＳＲサーバＡがダウンしていた場合やエラーが起きた場合等の理由により、リクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ１３１０でＮｏの場合）は、ＳＲサーバＢにリクエストを送信する（ステップＳ１３１３）。そして、クライアントは、ＳＲサーバＢからレスポンスを受信したか否かを判断する（ステップＳ１３１４）。そして、レスポンスを受信した場合（Ｙｅｓ）は、当該レスポンスの内容を解析して、送信したリクエストが正常に受け入れられていたか否かを判断する（ステップＳ１３１５）。その結果、正常に受け入れられた場合（Ｙｅｓ）、認識結果の抽出を行い（ステップＳ１３１６）、図２に示すようなＳＲサーバＢの得点を増やす（ステップ１３１７）。一方、送信したリクエストが正常に受け入れられなかった場合（Ｎｏ）、イベントを通知する等のエラー処理を行う（ステップＳ１３１８）。
【００４４】
また、上記の複数サーバの指定と、優先順位に従って音声認識サーバを用いるという指定は、ユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。
【００４５】
すなわち、本実施形態に係る音声処理システムのクライアント１０２では、入力された音声情報を認識（処理）させる複数の音声認識サーバと当該音声認識サーバの優先順位とを指定する。そして、通信部１０３を介して、指定された優先順位が先の音声認識サーバに対して音声情報を送信し、当該音声認識サーバにおいてその音声情報が適切に処理されなかった場合に、指定された優先順位が後の音声認識サーバに対して再度その音声情報を送信することを特徴とする。また、本実施形態では、ブラウザに所定の音声認識サーバがすでに設定されている場合、前述の優先順位よりも優先して、ブラウザに設定されている当該音声認識サーバを指定することを特徴とする。
【００４６】
以上説明したように、第２の実施形態によれば、ネットワークに接続されたＳＲ（音声認識）サーバを利用する場合に、複数のＳＲサーバを指定して、その優先順位を決めておくことで、あるＳＲサーバがダウンしている場合やエラーが起きた場合であっても、次に希望するＳＲサーバを自動的に利用することができるので、より確実に精度の高い音声認識システムを構成することができる。また、マークアップ言語を用いてＳＲサーバ等の指定ができるため、上記音声認識システムを容易に構築することができる。さらに、複数のＳＲサーバの指定と、優先順位に従った音声認識サーバの指定とをブラウザから設定できるようにすることで、アプリケーション開発者だけでなく、ユーザ自らが容易に処理するＳＲサーバ等を選択することができる。
【００４７】
＜第３の実施形態＞
次に、本発明に係る音声情報の利用方式の第３の実施形態について説明する。本実施形態では、指定された複数の音声認識サーバのうち、応答速度が最も速い音声認識サーバの認識結果を用いる例について説明する。
【００４８】
図１４は、本発明の第３の実施形態に係る音声処理システムにおいて２つの音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。図１４では、＜ｉｔｅｍ／＞タグで２つの音声認識サーバＡ、ＢをＵＲＩを用いて指定し、＜ｉｎ−ａ−ｌａｍｐ＞タグですべてのサーバに対して１度にリクエストを送信する規則に対して、さらに、ｓｅｌｅｃｔ＝”ｑｕｉｃｋｎｅｓｓ”という属性で応答速度が最も速いサーバの結果を用いる規則を指定した規則が示されている。
【００４９】
従って、この場合、記述されているＳＲサーバＡとＳＲサーバＢの両サーバに対してリクエストを送信し、そのうちの応答の速い方のＳＲサーバの認識結果を用いることになる。但し、ブラウザに希望のサーバが設定されている場合は、設定されているサーバを優先するものとする。
【００５０】
図１５は、本発明の第３の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、ブラウザに用いたいＳＲ（音声認識）サーバが設定されているかどうかを調べる（ステップＳ１５０２）。その結果、設定されている場合（Ｙｅｓ）、その音声認識サーバにリクエストを送信する（ステップＳ１５０３）。次いで、送信先の音声認識サーバからレスポンスを受信した場合（ステップＳ１５０４でＹｅｓの場合）、そのレスポンスの内容を解析して、図１１に示すようにレスポンスのヘッダ部から、送信したリクエストが正常に受け入れられたかどうかを判断する（ステップＳ１５０５）。
【００５１】
そして、送信したリクエストが正常に受け入れられた場合（ステップＳ１５０５でＹｅｓの場合）、認識結果を表すタグを利用してレスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ１５０６）。さらに、図２に示すようなＳＲサーバの得点を増やす（ステップＳ１５０７）。
【００５２】
一方、送信先のＳＲサーバがダウンしていた場合やエラーが起きた場合等の理由でリクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ１５０５でＮｏの場合）、或いは、ブラウザに音声認識サーバが設定されていない場合（ステップＳ１５０２でＮｏの場合）は、ＳＲサーバＡ、ＳＲサーバＢの両サーバにリクエストを送信する（ステップＳ１５０８）。
【００５３】
そして、両サーバのうち応答の速い方のサーバからレスポンスを受信した場合（ステップＳ１５０９でＹｅｓの場合）、当該レスポンスの内容を解析し、送信したリクエストが正常に受け入れられたか否かを判断する（ステップＳ１５１０）。その結果、正常に受け入れられた場合（Ｙｅｓ）、当該レスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ１５１１）。さらに、前述の両サーバのうち、どちらのサーバからのレスポンスであるかは、当該レスポンスのヘッダ部から識別できるので（ステップＳ１５１２）、認識結果を利用して図２に示すようにいずれかのサーバの得点を増やす（ステップＳ１５１３又はステップ１５１４）。
【００５４】
一方、送信したリクエストが正常に受け入れられなかった場合は（ステップＳ１５１０でＮｏの場合）、イベントを通知する等のエラー処理を行う（ステップＳ１５１５）。尚、この際、ある一方のサーバからリクエストが正常に受け入れられなかった場合、もう一方のサーバのレスポンスを待つようにしてもよい。また、上記の複数サーバの指定と、応答速度が最も速い音声認識サーバの認識結果を用いるという指定は、ユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。
【００５５】
すなわち、本実施形態に係る音声処理システムのクライアント１０２は、入力された音声情報を処理させる複数の音声認識サーバを指定し、通信部１０３を介して、指定された複数の音声認識サーバに対して音声情報を送信し、通信部１０３が、それらの複数の音声認識サーバから音声情報の認識結果を受信し、複数の音声認識サーバから受信された認識結果の中から所定の認識結果を選択することを特徴とする。そして、本実施形態では、上記通信部１０３によって、複数の音声認識サーバのそれぞれにおいて処理された音声情報のうち、最初に受信された音声情報の認識結果を選択する、すなわち、応答速度が最も速い音声認識サーバの認識結果を選択することを特徴とする。
【００５６】
以上説明したように、第３の実施形態によれば、ネットワークに接続されたＳＲ（音声認識）サーバを利用する場合に、複数のサーバを指定して、応答速度が最も速い音声認識サーバの認識結果を用いることで、速度を重視するシステムの場合や、あるサーバがダウンしている場合に有効に対応することができる。また、マークアップ言語でサーバ等の指定ができるため、前述のように高度な音声認識システムを容易に構築することができる。さらに、複数の音声認識サーバの指定と、応答速度が最も速い音声認識サーバの認識結果を用いるという指定をブラウザから設定できるようにすることで、アプリケーション開発者だけでなく、ユーザ自身が容易にサーバの選択を行うことができる。
【００５７】
＜第４の実施形態＞
次に、本発明に係る音声情報の利用方式の第４の実施形態について説明する。本実施形態では、指定された複数の音声認識サーバの認識結果の中で、最も多い認識結果を採用する例について説明する。
【００５８】
図１６は、本発明の第４の実施形態に係る音声処理システムにおいて３つの音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。図１６において、＜ｉｔｅｍ／＞タグで音声認識サーバのＵＲＩを指定し、＜ｉｎ−ａ−ｌａｍｐ＞タグですべてのサーバに対して１度にリクエストを送信する規則を、さらに、ｓｅｌｅｃｔ＝”ｍａｊｏｒｉｔｙ”という属性で、サーバの認識結果の中で最も多い認識結果を採用する規則を指定している。すなわち、本実施形態では、記述されているＳＲサーバＡ、ＳＲサーバＢ、ＳＲサーバＣに対してリクエストを送信し、その３つの認識結果の中で最も多かった認識結果を採用することを指定している。但し、ブラウザに希望のサーバが設定されている場合は、設定されているサーバを優先するものとする。
【００５９】
図１７は、本発明の第４の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、ブラウザに用いたい音声認識サーバが設定されているかどうかを調べる（ステップＳ１７０２）。その結果、ブラウザに音声認識サーバが設定されている場合（Ｙｅｓ）、当該音声認識サーバにリクエストを送信する（ステップＳ１７０３）。そして、当該音声認識サーバからレスポンスを受信した場合（ステップＳ１７０４でＹｅｓの場合）、そのレスポンスの内容を解析して、図１１に示すようなレスポンスのヘッダ部から、送信したリクエストが正常に受け入れられたかどうかを判断する（ステップＳ１７０５）。
【００６０】
その結果、送信したリクエストが正常に受け入れられた場合（Ｙｅｓ）、認識結果を表すタグを利用してレスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ１７０６）。さらに、図２に示すようなＳＲサーバの得点を増やす（ステップＳ１７０７）。
【００６１】
一方、当該ＳＲサーバがダウンしていた場合やエラーが起きた場合等の理由により、リクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ１７０５でＮｏの場合）、或いは、ブラウザに音声認識サーバが設定されていない場合（ステップＳ１７０２でＮｏの場合）は、ＳＲサーバＡ、ＳＲサーバＢ及びＳＲサーバＣにリクエストを送信する（ステップＳ１７０８〜Ｓ１７１０）。図１８Ａ〜Ｃは、第４の実施形態におけるＳＲサーバＡ〜Ｃに対して送信されるリクエストとそのレスポンスの例を説明するための図である。
【００６２】
すなわち、クライアントは、ＳＲサーバＡ、Ｂ、Ｃに対してそれぞれ図１８Ａ〜Ｃの１８０１、１８０３、１８０５で示されるリクエストを送信する（ステップＳ１７０８〜ステップＳ１７１０）。そして、クライアントは、それぞれのサーバから図１８の１８０２、１８０４、１８０６で示されるようなレスポンスを受信したか否かを判断する（ステップＳ１７１１〜ステップＳ１７１３）。その結果、レスポンスを受信した場合は、当該レスポンスの内容を解析して、送信したリクエストが正常に受け入れられたか否かを判断する（ステップＳ１７１４〜ステップＳ１７１６）。そして、正常に受け入れられた場合は、当該レスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ１７１７〜ステップＳ１７１９）。
【００６３】
一方、送信したリクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ１７１４〜ステップＳ１７１６でＮｏの場合）、イベントを通知する等のエラー処理を行う（ステップＳ１７２４）。
【００６４】
上記ステップＳ１７１７〜Ｓ１７１９の認識結果抽出処理によって、３つのサーバの認識結果が揃った後、３つの認識結果の中で最も多い認識結果を採用する（ステップＳ１７２０）。例えば、図１８に示す例では、＜ｍｙ：Ｆｒｏｍ＞タグに着目して、ＳＲサーバＡの認識結果の「東京」、ＳＲサーバＢの認識結果の「神戸」、ＳＲサーバＣの認識結果の「東京」において、最も多かった認識結果の「東京」を採用する。同様に、＜ｍｙ：Ｔｏ＞タグに着目して、ＳＲサーバＡの認識結果の「神戸」、ＳＲサーバＢの認識結果の「大阪」、ＳＲサーバＣの認識結果の「大阪」において、最も多かった認識結果「大阪」を採用する。
【００６５】
そして、上記のようにして最も多い認識結果が得られたか否かを判断し（ステップＳ１７２１）、得られた場合（Ｙｅｓ）はその結果を利用したすべてのサーバについて図２に示すような得点を増やす（ステップＳ１７２２）。例えば、図１８に示す例では、＜ｍｙ：Ｆｒｏｍ＞タグに関してＳＲサーバＡとＳＲサーバＣの得点を増やし、＜ｍｙ：Ｔｏ＞タグに関してＳＲサーバＢとＳＲサーバＣの得点を増やす。
【００６６】
次に、ステップＳ１７２１で最も多い認識結果が得られなかった場合の処理について説明する。例えば、ＳＲサーバＡ、ＳＲサーバＢからはリクエストを受け入れられたが、ＳＲサーバＣからは当該サーバがダウンしている等の理由でリクエストを受け入れられなかったという場合、或いは、ＳＲサーバＡ〜Ｃが出力するすべての結果が異なる場合は、最も多い認識結果を得ることができない。そこで、本実施形態では、上記のような場合は、例えば＜ｉｔｅｍ／＞タグで記述した順番の早い方の結果を用いる等、あらかじめ用意しておいたデフォルト処理を実行する（ステップＳ１７２３）。
【００６７】
尚、上記複数のＳＲサーバの指定と、指定された複数のＳＲサーバの認識結果の中で最も多い認識結果を採用するという指定は、ユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。また、上述した例では、３つのサーバを用いて説明したが、それ以上のサーバを用いた場合も同様に適用することが可能である。
【００６８】
すなわち、上記第３の実施形態では最も応答速度の速い音声認識サーバからの認識結果を選択したのに対し、本実施形態では、複数の音声認識サーバによる認識結果の中から、最多数受信された処理結果を選択することを特徴とする。
【００６９】
以上説明したように、第４の実施形態によれば、ネットワークに接続された音声認識サーバを利用する場合に、複数のＳＲサーバを指定し、その認識結果の中で最も多い認識結果を採用することで、より認識率の高いシステムをユーザに提供することができる。また、あるサーバがダウンしている場合やエラーが起きた場合にも柔軟に対応することができる。また、マークアップ言語で指定ができるため、上述したような高度な音声認識システムを容易に構築・利用することができる。さらに、複数のＳＲサーバの指定と、指定された複数のＳＲサーバの認識結果の中で最も多い認識結果を採用するという指定をブラウザから設定できるようにすることで、アプリケーション開発者だけでなく、ユーザ自身が容易にサーバ等の選択をすることができる。
【００７０】
＜第５の実施形態＞
次に、本発明に係る音声情報の利用方式の第５の実施形態について説明する。本実施形態では、指定された複数の音声認識サーバの認識結果に関し、確信度に基づいて認識結果を得る例を示す。
【００７１】
図１９は、本発明の第５の実施形態に係る音声処理システムにおいて２つの音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。図１９において、＜ｉｔｅｍ／＞タグで音声認識サーバのＵＲＩを指定し、＜ｉｎ−ａ−ｌａｍｐ＞タグですべてのサーバに対して１度にリクエストを送信する規則を指定し、ｓｅｌｅｃｔ＝”ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ”という属性でサーバの認識結果の中で確信度に基づいて結果を得る規則を指定している。従って、本実施形態では、記述されているＳＲサーバＡ、ＳＲサーバＢに対してリクエストを送信し、その２つのサーバの認識結果の確信度に基づいて認識結果を用いる。但し、ブラウザに希望のサーバが設定されている場合は、設定されているサーバを優先するものとする。
【００７２】
図２０は、本発明の第５の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、ブラウザにおいて音声認識サーバが設定されているかどうかを調べる（ステップＳ２００２）。その結果、設定されている場合（Ｙｅｓ）は当該音声認識サーバにリクエストを送信する（ステップＳ２００３）。そして、その音声認識サーバからレスポンスを受信した場合（ステップＳ２００４でＹｅｓの場合）、受信したレスポンスの内容を解析して、図１１に示すようなレスポンスのヘッダ部から、送信したリクエストが正常に受け入れられたかどうかを判断する（ステップＳ２００５）。
【００７３】
その結果、送信したリクエストが正常に受け入れられた場合（Ｙｅｓ）、認識結果を表すタグを利用してレスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ２００６）。さらに、当該ＳＲサーバの図２に示すような得点を増やす（ステップＳ２００７）。
【００７４】
一方、当該ＳＲサーバがダウンしていた場合やエラーが起きた場合等の理由によりリクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ２００５でＮｏの場合）、或いは、ブラウザに音声認識サーバが設定されていない場合（ステップＳ２００２でＮｏの場合）は、ＳＲサーバＡ及びＳＲサーバＢにそれぞれリクエストを送信する（ステップＳ２００８、Ｓ２００９）。図２１は、第５の実施形態におけるＳＲサーバＡ及びＢに対して送信されるリクエストとそのレスポンスの例を説明するための図である。
【００７５】
そして、それぞれのＳＲサーバからレスポンス（ＳＲサーバＡからレスポンス２１０２、ＳＲサーバＢからレスポンス２１０４）を受信したか否かを判断する（ステップＳ２０１０、Ｓ２０１１）。その結果、それぞれのＳＲサーバからレスポンスを受信した場合は、当該レスポンスの内容を解析し、送信したリクエストが正常に受け入れられか否かを判断する（ステップＳ２０１２、Ｓ２０１３）。その結果、正常に受け入れられた場合は、それぞれのレスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ２０１４、Ｓ２０１５）。
【００７６】
一方、送信したリクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ２０１２、Ｓ２０１３でＮｏの場合）、イベントを通知する等のエラー処理を行う（ステップＳ２０２０）。
【００７７】
ステップＳ２０１４、Ｓ２０１５の処理によって２つのサーバ（ＳＲサーバＡ、Ｂ）の認識結果が揃った場合は、その２つのサーバの認識結果の確信度に基づいて結果を得る（ステップＳ２０１６）。例えば、この処理としては、確信度の最も高いものを選択するようにしてもよい。また、各サーバの最も高い確信度のうち、その局在する度合いによって選択してもよい。
【００７８】
例えば、図２１に示す例では、ＳＲサーバＡの認識結果の「神戸」（確信度６０）、「東京」（確信度４０）と、ＳＲサーバＢの認識結果の「東京」（確信度９０）、「横浜」（確信度１０）が得られている。そこで、確信度の度合いを「最高確信度／確信度の合計」とすると、ＳＲサーバＡの最高確信度の局在する度合いは０．６、ＳＲサーバＢの最高確信度の局在する度合いは０．９となり、ＳＲサーバＢの確信度の局在度の方が高いので、認識結果を「東京」とする。
【００７９】
そして、上述したような確信度に基づく結果が得られたか否かを判断し（ステップＳ２０１７）、得られた場合（Ｙｅｓ）はその結果を利用したサーバの得点を増やす（ステップＳ２０１８）。例えば、図２１に示す例では、ＳＲサーバＢの図２に示されるような得点を増やす。
【００８０】
次に、ステップＳ２０１７で確信度に基づく結果が得られない場合の処理について説明する。例えば、すべての認識結果に対して確信度が同じ数値であった場合は、上述した確信度に基づいて認識結果を決めることができない。本実施形態では、このような場合に、例えば＜ｉｔｅｍ／＞タグで記述した順番の早い方の結果を用いる等のあらかじめ用意しておいたデフォルト処理を実行する（ステップＳ２０１９）。
【００８１】
また、上記複数のＳＲサーバの指定と、指定された複数の音声認識サーバの認識結果に関して確信度に基づいて認識結果を得るという指定は、ユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。
【００８２】
すなわち、上記第３の実施形態では最も応答速度の速い音声認識サーバからの認識結果を選択したのに対し、本実施形態では、複数の音声認識サーバによる認識結果の中から、それぞれの認識結果の確信度を用いて認識結果を選択することを特徴とする。
【００８３】
以上説明したように、第５の実施形態によれば、ネットワークに接続された音声認識サーバを利用する場合に、複数のＳＲサーバを指定してそれらのサーバの認識結果の確信度に基づいて認識結果を得ることで、より認識率の高いシステムをユーザに提供することができる。また、あるＳＲサーバがダウンしている場合やエラーが起きた場合にも柔軟に対応することができる。さらに、マークアップ言語でサーバ等の指定ができるため、上記のような高度な音声認識システムを簡単に構築・利用することができる。さらにまた、複数のＳＲサーバの指定と、指定された複数の音声認識サーバの認識結果に関して確信度に基づいて認識結果を得るという指定をブラウザから設定できるようにすることで、アプリケーション開発者だけでなく、ユーザ自身が適宜使用したいサーバ等を選択することができる。
【００８４】
＜第６の実施形態＞
続いて、本発明に係る音声情報の利用方式の第６の実施形態について説明する。本実施形態では、過去の履歴による信頼度に基づいて利用する音声認識サーバを選択する例を示す。
【００８５】
図２２は、本発明の第６の実施形態に係る音声処理システムにおいて音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。図２２に示すように、本実施形態では、＜ＳＲｓｅｒｖｅｒ／＞タグのｓｅｌｅｃｔ＝”ｒｅｐｏｒｔ”という属性で、クライアントが保持しているすべての音声認識サーバの過去の履歴による信頼度に基づいて用いるサーバを選択する規則を指定している。尚、過去の履歴は、図２に示すように得点の増減があったサーバの履歴を用いるようにすることができる。但し、ブラウザに希望のサーバが設定されている場合は、設定されているサーバを優先するものとする。
【００８６】
前述したように、クライアント１０２内の記憶部１０４には、図２の２０１に示すように音声認識サーバの得点を格納する。例えば、クライアントがサーバから返ってきた結果を利用した場合は得点を増やし、結果が誤っていた（誤認識した）場合は得点を減らすという基準を設け、サーバの得点を保持する。結果が誤っていたかどうかは、例えば、ユーザがもう１度音声認識をやり直したかどうかで判別できる。
【００８７】
また、音声ＵＩとＧＵＩを併用する等、複数のモダリティを備えたマルチモーダル・ユーザインタフェースの場合、例えばキーボードやＧＵＩ等、音声とは異なるモダリティで修正する場合がある。このように、サーバから受信した認識結果をクライアント側で修正した場合はサーバの得点を減らす。また、送信したリクエストをサーバが正常に受け入れた場合は得点を増やし、サーバがダウンしている場合やサーバ上でエラーが起きた等の理由により送信したリクエストが正常に受け入れられなかった場合は得点を減らす等の基準を付け加えてもよい。
【００８８】
図２３は、本発明の第６の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、ブラウザに、用いたい音声認識サーバが設定されているかどうかを調べる（ステップＳ２３０２）。その結果、設定されている場合（Ｙｅｓ）は当該音声認識サーバにリクエストを送信する（ステップＳ２３０３）。そして、当該音声認識サーバからレスポンスを受信したか否かを判断し（ステップＳ２３０４）、受信した場合（Ｙｅｓ）はそのレスポンスの内容を解析して、図１１に示すようなレスポンスのヘッダ部から、送信したリクエストが正常に受け入れられたかどうかを判断する（ステップＳ２３０５）。
【００８９】
その結果、送信したリクエストが正常に受け入れられた場合（Ｙｅｓ）、認識結果を表すタグを利用してレスポンスから認識結果を抽出する（ステップＳ２３０６）。次いで、ＳＲサーバの図２に示すような得点を増やす（ステップＳ２３０７）。
【００９０】
一方、設定されているＳＲサーバがダウンしていた場合やエラーが起きた場合等の理由によりリクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ２３０５でＮｏの場合）、また、ブラウザに音声認識サーバが設定されていない場合（ステップＳ２３０２でＮｏの場合）は、例えば、図２に示すようなクライアントが保持しているすべての音声認識サーバの過去の履歴の中から、得点が最も高い音声認識サーバを検索する（ステップＳ２３０８）。尚、検索する方法に関しては、バブルソート等の既存の方法を用いることができる。
【００９１】
そして、ステップＳ２３０８の検索の結果から、得点の最も高い音声認識サーバを用いることを決定する。また、同一得点のＳＲサーバが複数検索された場合は、その中のいずれかを選択するようにする。そして、クライアントは、検索されたＳＲ（音声認識）サーバに対してリクエストを送信する（ステップＳ２３０９）。
【００９２】
次いで、送信先のＳＲサーバからのレスポンスを受信した場合（ステップＳ２３１０でＹｅｓの場合）、そのレスポンスの内容を解析して、送信したリクエストが正常に受け入れられたか否かを判断する（ステップＳ２３１１）。その結果、正常に受け入れられたと判断された場合（Ｙｅｓ）、当該レスポンスから認識結果を抽出し（ステップＳ２３１２）、結果が利用されたＳＲサーバの図２に示すような得点を増やす（ステップＳ２３１３）。一方、送信したリクエストが正常に受け入れられなかった場合（ステップＳ２３１１でＮｏの場合）、イベントを通知する等のエラー処理を行う（ステップＳ２３１４）。
また、上記の過去の履歴による信頼度に基づいて利用する音声認識サーバを選択するという指定は、ユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。
【００９３】
すなわち、本実施形態では、クライアント１０２は、音声情報を認識可能な音声認識サーバの履歴情報を記憶する記憶部１０４をさらに備え、記憶部１０４に記憶された履歴情報に基づいて、音声情報を認識させる音声認識サーバを指定することを特徴とする。例えば、それぞれの音声認識サーバについてのアクセス回数、採用回数、誤処理回数及びエラー回数等をパラメータとして得点を算出し、記憶部１０４が、算出された得点を履歴情報として記憶し、記憶された最高得点の履歴情報を有する音声認識サーバを指定するようにする。
【００９４】
以上説明したように、第６の実施形態によれば、ネットワークに接続された音声認識サーバを利用する場合に、過去の履歴によるサーバの信頼度に基づいてＳＲサーバを選択することで、より精度の高いシステムをユーザに提供することができる。過去の履歴によるサーバの信頼度は、ユーザが意識する必要がないので、ユーザにとって非常に簡便に利用することができる。また、マークアップ言語で指定ができるため、上記のように高度な音声認識システムを簡単に利用することができる。さらに、過去の履歴による信頼度に基づいて、利用する音声認識サーバを選択するという指定をブラウザから設定できるようにすることで、アプリケーション開発者だけでなく、ユーザ自身も簡単に選択することができる。
【００９５】
＜第７の実施形態＞
次に、本発明に係る音声情報の利用方式の第７の実施形態について説明する。上述した第１〜第６の実施形態では、クライアントから音声認識サーバを利用する例について示したが、本実施形態では、クライアントから音声合成サーバを利用する例について説明する。
【００９６】
図２４は、本発明の第７の実施形態における音声合成サーバと音声を合成するための単語の読み辞書及びクライアントとの関係を説明するための図である。図２４において、２４０１は図１の１０２で示すような携帯端末等のクライアント、２４０６〜２４０８はＷｅｂサービスの形態をとる音声合成サーバ、２４０９〜２４１２は単語の読み辞書であり、これらはＳＯＡＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）／ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を利用して通信を行う。尚、上記音声合成サーバは公知の技術であるため本実施形態ではその説明を省略し、以下では、当該音声合成サーバ２４０６〜２４０８をクライアント２４０１から利用する方法について説明する。
【００９７】
図２５は、第７の実施形態に係る音声合成システムにおける音声合成サーバＡ及び単語の読み辞書に関する文書記述例を示す図である。すなわち、図２４において、クライアント２４０１がＷｅｂサービスの形態をとる音声合成サーバＡ（ＴＴＳサーバＡ）（２４０６）を利用する場合、マークアップ言語で記述された文書中で図２５の２５０１に示すようにＴＴＳサーバＡ（２４０６）の場所をＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｓ）で指定する。
【００９８】
ＴＴＳサーバＡ（２４０６）には単語の読み辞書２４０９が登録されているので、クライアントが単語の読み辞書を明示的に指定しなければ、ＴＴＳサーバＡ（２４０６）は単語の読み辞書２４０９を用いる。例えば、単語の読み辞書２４１２等の他の単語の読み辞書を用いたい場合は、図２５の２５０２に示すように、マークアップ言語で記述された文書中で用いたい単語の読み辞書の場所をＵＲＩで指定する。また、図２５の２５０３に示すように、用いたい単語の読み辞書をマークアップ言語で直接記述するようにしてもよい。
【００９９】
図２８は、第７の実施形態における単語の読み辞書の一例を示す図である。本実施形態では、図２８に示すように、単語の読み辞書として表記、読み、アクセントを記述する。尚、単語の読み辞書の指定に関しては、図２５の２５０４に示すように複数の単語の読み辞書を指定してもよく、或いは、単語の読み辞書のＵＲＩでの指定とマークアップ言語での記述を組み合わせてもよい。
【０１００】
図２４に示す音声合成システムにおいて、ＴＴＳサーバＢ（２４０７）を利用する場合、及び、ＴＴＳサーバＣ（２４０８）を利用する場合については、図２６及び図２７に示すように、第１の実施形態で音声認識サーバについて説明した場合と同様である。すなわち、図２６は、第７の実施形態に係る音声合成システムにおける音声合成サーバＢ及び単語の読み辞書に関する文書記述例を示す図である。図２７は、第７の実施形態に係る音声合成システムにおける音声合成サーバＣ及び単語の読み辞書に関する文書記述例を示す図である。
【０１０１】
尚、上記音声合成サーバと単語の読み辞書の指定はユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。
また、上述した第２の実施形態では、クライアントから音声認識サーバを優先順位に従って利用する例について示したが、同様の方法を用いて、クライアントから音声合成サーバを優先順位に従って利用してもよい。上記複数の音声合成サーバの指定と、優先順位に従って音声合成サーバを用いるという指定は、ユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。また、上述した第３の実施形態では、指定された複数の音声認識サーバに関し、応答速度が最も速い音声認識サーバの認識結果を用いる例について示したが、同様の方法を用いて、指定された複数の音声合成サーバに関し、応答速度が最も速い音声合成サーバを用いてもよい。尚、上記複数の音声合成サーバの指定と、応答速度が最も速い音声合成サーバを用いるという指定は、ユーザ自身がブラウザから設定することも可能である。
【０１０２】
以上説明したように、第７の実施形態によれば、ネットワークに接続された音声合成サーバを利用する場合に、音声合成サーバと単語の読み辞書をそれぞれ選択することができる。また、コンテンツに合わせてより適切なサーバと単語の読み辞書を指定することで、より精度の高い音声合成システムを構成することができる。さらに、音声合成サーバと単語の読み辞書の指定をブラウザから設定できるようにすることで、アプリケーション開発者だけでなく、ユーザ自身が簡単に選択することができる。
また、第７の実施形態によれば、ネットワークに接続された音声合成サーバを利用する場合に、複数のサーバを指定し、応答速度が最も速い音声合成サーバを用いることで、速度を重視するシステムの場合や、あるサーバがダウンしている場合にも対応することができる。また、マークアップ言語で指定ができるため、上述したように高度な音声合成システムを簡単に利用することができる。さらに、複数の音声合成サーバの指定と、指定された複数の音声合成サーバを用いる規則の指定をブラウザから設定できるようにすることで、アプリケーション開発者だけでなく、ユーザ自身が簡単に選択することができる。
【０１０３】
＜その他の実施形態＞
尚、本発明は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用してもよい。
【０１０４】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体（又は記憶媒体）を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又は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、達成されることは言うまでもない。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。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オペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部又は全部を行い、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言うまでもない。
【０１０５】
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カ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、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、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言うまでもない。
【０１０６】
本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【０１０７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ネットワークに接続された音声処理サーバ及び当該サーバで用いられる規則を目的に応じて選択することができ、高精度な音声処理を容易に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態における音声処理システムのクライアント及びサーバを示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るクライアント１０１の記憶部１０４に格納されるＳＲ（音声認識）サーバの得点の格納例を示す図である。
【図３】第１の実施形態におけるＳＲ（音声認識）サーバと音声を認識するためのグラマ（文法規則）及びクライアントとの関係を説明するための図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図５】第１の実施形態における音声情報の符号化の一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係る音声処理システムにおける音声認識サーバＡ及びグラマの指定に関する文書記述例を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る音声処理システムにおける音声認識サーバＢ及びグラマの指定に関する文書記述例を示す図である。
【図８】第１の実施形態に係る音声処理システムにおける音声認識サーバＣ及びグラマの指定に関する文書記述例を示す図である。
【図９】第１の実施形態に係るクライアント３０１からＳＲサーバＡ（３０６）に送信されるリクエストの記述例を示す図である。
【図１０】第１の実施形態に係るグラマの記述例を示す図である。
【図１１】第１の実施形態のクライアント３０１がＳＲサーバＡから受信するレスポンスの一例を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る音声処理システムにおいて２つの音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施形態に係る音声処理システムにおいて２つの音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。
【図１５】本発明の第３の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１６】本発明の第４の実施形態に係る音声処理システムにおいて３つの音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。
【図１７】本発明の第４の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１８Ａ】第４の実施形態におけるＳＲサーバＡに対して送信されるリクエストとそのレスポンスの例を説明するための図である。
【図１８Ｂ】第４の実施形態におけるＳＲサーバＢに対して送信されるリクエストとそのレスポンスの例を説明するための図である。
【図１８Ｃ】第４の実施形態におけるＳＲサーバＣに対して送信されるリクエストとそのレスポンスの例を説明するための図である。
【図１９】本発明の第５の実施形態に係る音声処理システムにおいて２つの音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。
【図２０】本発明の第５の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図２１】第５の実施形態におけるＳＲサーバＡ及びＢに対して送信されるリクエストとそのレスポンスの例を説明するための図である。
【図２２】本発明の第６の実施形態に係る音声処理システムにおいて音声認識サーバを指定した場合のマークアップ言語で書かれた文書記述例を示す図である。
【図２３】本発明の第６の実施形態に係る音声処理システムにおけるクライアント１０１とＳＲ（音声認識）サーバ１１０間の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図２４】本発明の第７の実施形態における音声合成サーバと音声を合成するための単語の読み辞書及びクライアントとの関係を説明するための図である。
【図２５】第７の実施形態に係る音声合成システムにおける音声合成サーバＡ及び単語の読み辞書に関する文書記述例を示す図である。
【図２６】第７の実施形態に係る音声合成システムにおける音声合成サーバＢ及び単語の読み辞書に関する文書記述例を示す図である。
【図２７】第７の実施形態に係る音声合成システムにおける音声合成サーバＣ及び単語の読み辞書に関する文書記述例を示す図である。
【図２８】第７の実施形態における単語の読み辞書の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０１  ネットワーク
１０２、３０１  クライアント
１０３  通信部
１０４  記憶部
１０５  制御部
１０６  音声入力部
１０７  音声出力部
１０８  操作部
１０９  表示部
１１０、３０６〜３０８  音声認識サーバ
３０９〜３１２  グラマ
【図１】
2005031758.tif 000003
【図２】
2005031758.tif 000004
【図３】
2005031758.tif 000005
【図４】
2005031758.tif 000006
【図５】
2005031758.tif 000007
【図６】
2005031758.tif 000008
【図７】
2005031758.tif 000009
【図８】
2005031758.tif 000010
【図９】
2005031758.tif 000011
【図１０】
2005031758.tif 000012
【図１１】
2005031758.tif 000013
【図１２】
2005031758.tif 000014
【図１３】
2005031758.tif 000015
【図１４】
2005031758.tif 000016
【図１５】
2005031758.tif 000017
【図１６】
2005031758.tif 000018
【図１７】
2005031758.tif 000019
【図１８Ａ】
2005031758.tif 000020
【図１８Ｂ】
2005031758.tif 000021
【図１８Ｃ】
2005031758.tif 000022
【図１９】
2005031758.tif 000023
【図２０】
2005031758.tif 000024
【図２１】
2005031758.tif 000025
【図２２】
2005031758.tif 000026
【図２３】
2005031758.tif 000027
【図２４】
2005031758.tif 000028
【図２５】
2005031758.tif 000029
【図２６】
2005031758.tif 000030
【図２７】
2005031758.tif 000031
【図２８】
2005031758.tif 000032
【手続補正書】
【提出日】平成16年10月7日(2004.10.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理手段にネットワークを介して接続可能な音声処理装置であって、
音声情報を取得する取得手段と、
前記音声処理手段の中から、前記音声情報を処理させる複数の音声処理手段及び、該複数の音声処理手段の優先順位を指定する指定手段と、
前記指定手段で指定された優先順位が高い音声処理手段に対して前記音声情報を送信し、該音声処理手段において該音声情報が適切に処理されなかった場合に、指定された優先順位が後の音声処理手段に対して前記音声情報を送信する送信手段と、
前記音声処理手段において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信手段と
を備えることを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
前記音声処理手段に接続された１又は複数の保持手段、或いは、前記ネットワークに直接接続された１又は複数の保持手段に保持されている１又は複数の規則を指定する規則指定手段をさらに備え、
前記受信手段が、前記音声処理手段において、前記規則指定手段により指定された前記１又は複数の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記指定手段は、前記音声処理手段の場所がマークアップ言語を用いて記述された指示情報に基づいて、該音声処理手段を指定することを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記規則指定手段は、前記保持手段の場所がマークアップ言語を用いて記述された規則指示情報に基づいて、該保持手段に保持された前記規則を指定することを特徴とする請求項３に記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記音声処理手段において前記音声情報の処理に用いられる前記１又は複数の規則をマークアップ言語を用いて記述する規則記述手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記指定手段による前記音声処理手段の場所の指定、又は、前記規則指定手段による前記規則の場所の指定をブラウザの設定により行うことを特徴とする請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項７】
ブラウザに所定の音声処理手段が設定されている場合、前記指定手段は、前記優先順位より優先して、前記ブラウザに設定されている該音声処理手段を指定することを特徴とする請求項６に記載の音声処理装置。
【請求項８】
前記音声情報を処理可能な音声処理手段の履歴情報を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記指定手段が、前記記憶手段に記憶された前記履歴情報に基づいて、前記音声情報を処理させる音声処理手段を指定する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項９】
それぞれの音声処理手段についてのアクセス回数、採用回数、誤処理回数及びエラー回数をパラメータとして得点を算出する算出手段をさらに備え、
前記記憶手段が、前記算出手段によって算出された前記得点を前記履歴情報として記憶し、
前記指定手段が、前記記憶手段に記憶された最高得点の履歴情報を有する音声処理手段を指定する
ことを特徴とする請求項８に記載の音声処理装置。
【請求項１０】
前記音声処理手段が音声情報を所定の文法規則に基づいて音声認識する音声認識手段であって、
前記指定手段により指定された音声認識手段に対して、前記規則指定手段により指定された文法規則に基づいて、前記取得手段により取得された前記音声情報の音声認識を行わせる
ことを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項１１】
前記音声処理手段が音声情報を所定の単語の読み辞書に基づいて音声合成する音声合成手段であって、
前記指定手段により指定された音声合成手段に対して、前記規則指定手段により指定された単語の読み辞書に基づいて、前記取得手段により取得された前記音声情報の音声合成を行わせる
ことを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項１２】
音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理手段にネットワークを介して接続可能な音声処理装置であって、
音声情報を取得する取得手段と、
前記音声処理手段の中から、前記音声情報を処理させる複数の音声処理手段を指定する指定手段と、
前記音声情報を前記指定手段により指定された前記音声処理手段に送信する送信手段と、
前記音声処理手段において所定の規則を用いて処理された前記音声情報の処理結果を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した前記処理結果の中から所定の処理結果を選択する選択手段と
を備えることを特徴とする音声処理装置。
【請求項１３】
前記選択手段が、前記受信手段によって、前記複数の音声処理手段のそれぞれにおいて処理された前記音声情報のうち、最初に受信した音声情報の処理結果を選択することを特徴とする請求項１２に記載の音声処理装置。
【請求項１４】
前記選択手段が、前記複数の音声処理手段による前記処理結果の中から、最多数受信された処理結果を選択することを特徴とする請求項１２に記載の音声処理装置。
【請求項１５】
前記選択手段が、前記複数の音声処理手段による前記処理結果の中から、それぞれの処理結果の確信度を用いて処理結果を選択することを特徴とする請求項１２に記載の音声処理装置。
【請求項１６】
ネットワークを介して接続可能な音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理装置を用いる音声処理方法であって、
音声情報を取得する取得工程と、
前記音声処理装置の中から、前記音声情報を処理させる複数の音声処理装置及び、該複数の音声処理装置の優先順位を指定する指定工程と、
前記指定工程で指定された優先順位が先の音声処理装置に対して前記音声情報を送信し、該音声処理装置において該音声情報が適切に処理されなかった場合に、指定された優先順位が後の音声処理装置に対して前記音声情報を送信する送信工程と、
前記音声処理装置において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信工程と
を有することを特徴とする音声処理方法。
【請求項１７】
ネットワークを介して接続可能な音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理装置を用いる音声処理方法であって、
音声情報を取得する取得工程と、
前記音声処理装置の中から、前記音声情報を処理させる複数の音声処理装置を指定する指定工程と、
前記音声情報を前記指定工程において指定された前記音声処理装置に送信する送信工程と、
前記音声処理装置において所定の規則を用いて処理された前記音声情報の処理結果を受信する受信工程と、
前記受信工程で受信した前記処理結果の中から所定の処理結果を選択する選択工程と
を有することを特徴とする音声処理方法。
【請求項１８】
音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理装置にネットワークを介して接続可能なコンピュータに、
音声情報を取得する取得手順と、
前記音声処理装置の中から、前記音声情報を処理させる複数の音声処理装置及び、該複数の音声処理装置の優先順位を指定する指定手順と、
前記指定手順で指定された優先順位が先の音声処理装置に対して前記音声情報を送信し、該音声処理装置において該音声情報が適切に処理されなかった場合に、指定された優先順位が後の音声処理装置に対して前記音声情報を送信する送信手順と、
前記音声処理装置において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信手順と
を実行させるためのプログラム。
【請求項１９】
音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理装置にネットワークを介して接続可能なコンピュータに、
音声情報を取得する取得手順と、
前記音声処理手段の中から、前記音声情報を処理させる複数の音声処理手段を指定する指定手順と、
前記音声情報を前記指定手順において指定された前記音声処理手段に送信する送信手順と、
前記音声処理手段において所定の規則を用いて処理された前記音声情報の処理結果を受信する受信手順と、
前記受信工程で受信した前記処理結果の中から所定の処理結果を選択する選択手順と
を実行させるためのプログラム。
【請求項２０】
請求項１８に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２１】
請求項１９に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理手段にネットワークを介して接続可能な音声処理装置であって、
音声情報を取得する取得手段と、
前記音声処理手段の中から、前記音声情報を処理させる複数の音声処理手段及び、該複数の音声処理手段の優先順位を指定する指定手段と、
前記指定手段で指定された優先順位が高い音声処理手段に対して前記音声情報を送信し、該音声処理手段において該音声情報が適切に処理されなかった場合に、指定された優先順位が後の音声処理手段に対して前記音声情報を送信する送信手段と、
前記音声処理手段において所定の規則を用いて処理された前記音声情報を受信する受信手段と
を備えることを特徴とする。


【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
また、本発明は、音声情報を処理する少なくとも１つ以上の音声処理手段にネットワークを介して接続可能な音声処理装置であって、
音声情報を取得する取得手段と、
前記音声処理手段の中から、前記音声情報を処理させる複数の音声処理手段を指定する指定手段と、
前記音声情報を前記指定手段により指定された前記音声処理手段に送信する送信手段と、
前記音声処理手段において所定の規則を用いて処理された前記音声情報の処理結果を受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した前記処理結果の中から所定の処理結果を選択する選択手段と
を備えることを特徴とする。