(57)【要約】  【課題】音声認識装置にはネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とが用いられてきているが、何れも一長一短であり実用的な性能は得られていなかった。これらを組み合わせる手法も提案されているが、十分な結果が得られておらず、本発明はメモリを有効に利用し、適用対象に対しても柔軟に対応し得る音声認識装置の実現を目的とした。  【解決手段】ネットワーク文法言語辞書と統計的言語辞書とを併用し、前者の言語辞書に内蔵の語彙Ａに対して接続される頻度情報を多く有する語彙を、後者の言語辞書から抽出し、これを前者の言語辞書に追加する方法としている。これにより音声認識装置使用者に適応した言語辞書を作成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ナビゲーションシステムに用いる音声認識装置において、
ネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とを記憶する記憶手段と、
前記ネットワーク言語辞書から語彙を抽出する語彙抽出手段と、
前記ネットワーク言語辞書の中に存在する語彙Ａが前記統計的言語辞書内に存在したとき、前記統計的言語辞書内における前記語彙Ａに対し、接続に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙Ｂを抽出する抽出手段と、
前記語彙Ｂと、前記語彙Ｂに対する前記語彙Ａまたは前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙Ｃの何れか２語彙間の接続に関する頻度情報と、前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報と、を前記ネットワーク言語辞書に追加する追加手段と
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の接続に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた接続に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項３】
請求項１に記載の装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の出現に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた出現に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項４】
ナビゲーションシステムに用いる音声認識装置において、
ネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とを記憶する記憶手段と、
前記ネットワーク言語辞書から語彙を抽出する語彙抽出手段と、
前記ネットワーク言語辞書の中に存在する語彙Ａが前記統計的言語辞書内に存在したとき、前記統計的言語辞書内における該語彙Ａに対し、接続に関する頻度情報を多く有し、かつ、出現に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙Ｂを抽出する抽出手段と、
前記語彙Ｂと、前記語彙Ｂにおける前記語彙Ａまたは前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙Ｃの何れか２語彙間の接続に関する頻度情報と、前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報と、を前記ネットワーク言語辞書に追加する追加手段と
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項５】
請求項４に記載の音声認識装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の接続に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた接続に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項６】
請求項４に記載の音声認識装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の出現に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた出現に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置と音声認識方法。
【請求項７】
ナビゲーションシステムに用いる音声認識装置において、
ネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とを記憶する記憶手段と、
使用者が語彙を入力する語彙入力手段と、
該語彙入力手段によって入力された語彙Ａが前記統計的言語辞書内に存在したとき、前記統計的言語辞書内における前記語彙Ａに対し、接続に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙Ｂを抽出する抽出手段と、
前記語彙Ｂと、前記語彙Ｂにおける前記語彙Ａまたは前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙Ｃの何れか２語彙間の接続に関する頻度情報と、前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報と、を前記ネットワーク言語辞書に追加する追加手段と
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項８】
請求項７に記載の音声認識装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の接続に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた接続に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項９】
請求項７に記載の音声認識装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の出現に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた出現に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項１０】
請求項７に記載の音声認識装置を用い、
前記語彙入力手段から入力された前記語彙Ａと語彙Ｃとの接続が既に存在している場合、当該接続だけを前記ネットワーク言語辞書に追加する
ことを特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項１１】
乗り物において用いる音声認識装置において、
ネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とを記憶する記憶手段と、
前記ネットワーク言語辞書から語彙を抽出する語彙抽出手段と、
前記ネットワーク言語辞書の中に存在する語彙Ａが前記統計的言語辞書内に存在したとき、前記統計的言語辞書内における該語彙Ａに対し、接続に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙Ｂを抽出する抽出手段と、
前記語彙Ｂと、前記語彙Ｂにおける前記語彙Ａまたは前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙Ｃの何れか２語彙間の接続に関する頻度情報と、前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報と、を前記ネットワーク言語辞書に追加する追加手段と
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の接続に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた接続に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の出現に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた出現に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項１４】
乗り物において用いる音声認識装置において、
ネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とを記憶する記憶手段と、
前記ネットワーク言語辞書から語彙を抽出する語彙抽出手段と、
前記ネットワーク言語辞書の中に存在する語彙Ａが前記統計的言語辞書内に存在したとき、前記統計的言語辞書内における該語彙Ａに対し、接続に関する頻度情報を多く有し、かつ、出現に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙Ｂを抽出する抽出手段と、
前記語彙Ｂと、前記語彙Ｂにおける前記語彙Ａまたは前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙Ｃの何れか２語彙間の接続に関する頻度情報と、前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報と、を前記ネットワーク言語辞書に追加する追加手段と
前記語彙Ｂを前記ネットワーク言語辞書に追加する追加手段と
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の音声認識装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の接続に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた接続に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項１６】
請求項１４に記載の音声認識装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の出現に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた出現に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置と音声認識方法。
【請求項１７】
乗り物において用いる音声認識装置において、
ネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とを記憶する記憶手段と、
使用者が語彙を入力する語彙入力手段と、
該語彙入力手段によって入力された語彙Ａが前記統計的言語辞書内に存在したとき、前記統計的言語辞書内における前記語彙Ａに対し、接続に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙Ｂを抽出する抽出手段と、
前記語彙Ｂと、前記語彙Ｂにおける前記語彙Ａまたは前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙Ｃの何れか２語彙間の接続に関する頻度情報と、前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報と、を前記ネットワーク言語辞書に追加する追加手段と
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の音声認識装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の接続に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた接続に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の音声認識装置を用い、
前記抽出手段によって、前記語彙Ａと前記語彙Ｂの出現に関する頻度情報を前記統計的言語辞書から抽出し、
前記語彙Ａと前記語彙Ｂの接続に関する頻度情報と、前記ネットワーク言語辞書に含まれる他の語彙である語彙Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂうちの２語彙の出現に関する頻度情報とのバランス比を調整した後に、新たに得られた出現に関する頻度情報を前記追加手段によって前記ネットワーク言語辞書に追加すること
を特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【請求項２０】
請求項１７に記載の音声認識装置を用い、
前記語彙入力手段から入力された前記語彙Ａと語彙Ｃとの接続が既に存在している場合、当該接続だけを前記ネットワーク言語辞書に追加する
ことを特徴とする音声認識装置用辞書作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は特に車載用等乗り物に搭載される機器の制御、あるいはナビゲーション装置等のように限定された用途に適用する音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声認識装置で用いられる辞書としては下記非特許文献１に記載されているように、単語を有限オートマトンによって文法を記述したネットワーク文法言語辞書と、単語間の統計的な接続確率を表現した統計的言語辞書とがあった。前者は、単語の接続パターンを予め記述しておくもので、構造が単純で辞書容量が少なくてすむ長所があるものの、使用者は予め設定された語彙の接続文法に従うことが要求され、このため限られた用途でしか高い認識精度は得られなかった。
【０００３】
一方、統計的言語辞書においては大量のサンプルデータを記憶しておき、統計的な手法で語彙（単語、熟語あるいは形態素）と語彙（単語、熟語あるいは形態素）の遷移確率の推定を行うもので、適用対象に対して柔軟性はあるが大容量メモリを必要とし、比較的限られた用途に対してはメモリの無駄が多くなり、認識率も前記ネットワーク文法言語辞書ほどには高くならない等の問題があった。
【０００４】
このような問題を解決する手法については、下記非特許文献２および非特許文献３等の報告例があるが実用レベルには到達していない。
【０００５】
【非特許文献１】「音声認識システム」オーム社出版局
【非特許文献２】鶴身、李、猿渡、鹿野「語彙N-gramとネットワーク文法を併用したアルゴリズムの検討」日本音響学会 2002年秋季研究発表会
【非特許文献３】小梨他、「対話コーパスを用いた音声対話システムのための文法自動生成の検討」日本音響学会 2003秋季後援論文集
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明においては、ネットワーク言語辞書の利用を考え、特に、利用者の利用する発音文法に柔軟に適応することが出来る構成のネットワーク言語辞書を提供することを目的とした。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明においては、乗り物或いはナビゲーションシステムに用いる音声認識装置として、ネットワーク文法言語辞書と統計的言語辞書とを併用し、ネットワーク文法言語辞書から必要とする語彙（語彙Ａ）を抽出し、この抽出した語彙Ａが統計的言語辞書内に存在したとき、統計的言語辞書内におけるこの語彙Ａに対する接続或いは出現に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙（語彙B）を統計的言語辞書から抽出し、この抽出した語彙Ｂをネットワーク文法言語辞書に追加することにより、本発明による音声認識装置の使用者に適応した音声認識装置とした。（ここで、頻度情報とは、各語彙の出現頻度や出現確率、またどのような語彙に遷移するか、どのような語彙から遷移するか、ある連接語彙がどんな出現頻度、出現確率を持っているか、等の語彙の出現・接続に関する情報をいう、以下同じ。）。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、ネットワーク文法言語辞書の中に存在する必要とする語彙Ａが統計的言語辞書内にも存在したとき、統計的言語辞書内における該語彙Ａに対して設定されている接続に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙Ｂをネットワーク言語辞書に追加することが出来る。これによりネットワーク文法言語辞書の内容を使用者に合わせることが出来、認識精度を低下させることなく記憶装置の容量を無駄なく有効に使用することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
音声認識では、入力された音声をＡＤ変換し、その離散系列ｘに最も適合する言語表現ωを推定する。これらを実現するためには言語表現ωを予測するため、予め言語表現を記述した辞書（以下、言語辞書と記述）が必要となる。従来の技術として提案されている手法としては、語彙を有限オートマトンによって文法を記述した辞書（以下、ネットワーク文法言語辞書と記述）と、語彙間の統計的な接続確率を表現した統計的言語辞書とが提案されている。
【００１０】
ネットワーク文法言語辞書では、システム設計者がそのタスクにおいてユーザが発話し得る文章のパターンを予測して、許される語彙の接続パターンをあらかじめ記述したものである。構造が単純で、辞書容量が少ないといった長所を有し、使用者がシステム設計者の意図する入力を行う限りにおいて、きわめて高い認識精度を有することが知られている。しかしながら、パターンに含まれない使用者の発話に対しては脆弱である。
【００１１】
一般に人間の発話のパターンには揺らぎがあり、同じ内容を発話しても、助詞の省略や倒置、主語の省略などから、発話パターンがいつも同じになるとは限らない。たとえ、あらゆる発話パターンを事前に調査して予測し、そのとおりに文法を作成したとしても、ユーザの発話はユーザ毎の個人差や多様性が高く、そのすべてをカバーすることは難しい。また音声コマンド等ある程度タスクの範囲が限定される場合は、そのすべてをカバーする文法の構築も不可能ではないが、そのようなあいまい性や揺らぎに対するカバー率（被覆率）を高めるために文法を追加していくことは、文法が受理する文の範囲を不適切に広げ過ぎる結果となり、不要な仮説の増大から認識率の悪化を招くと言う問題がある。  一方、統計的言語辞書では大量のサンプルデータから統計的な手法によって、語彙と語彙の遷移確率の推定を行うため、大容量メモリを必要とし冗長度が増加するのみならず、認識精度、処理時間に関しても問題がある。
【００１２】
既に述べたように、ナビゲーションシステムのように適用範囲が比較的限定されている航空機、船舶、車両、作業車両その他各種乗り物内環境下での音声認識を用いたアプリケーションでは、住所入力や操作コマンド入力など、特定のタスクに限定した音声発話を受理すればよいため、ネットワーク文法を用いた言語辞書が広く用いられてきた。しかし、ネットワーク文法言語辞書を用いた音声認識では、入力可能な文法を予め決定しておく必要があるため、
１．使用者が使用する文法を予め認識しておく、
２．設計者が使用者の発話し得る文法をすべて記述しておく、
の何れかの条件を満たしておく必要がある。一方、Ｎ−ｇｒａｍ言語辞書（以下、Ｎ−ｇｒａｍ辞書と略記）と呼ばれる辞書では、入力可能な文法の自由度は高いものの、音声認識精度がネットワーク文法言語辞書と比較して低く、計算時間も大きいため、タスク限定音声発話を受理する目的には用いられて来なかった。ここでＮ−ｇｒａｍ辞書とは、統計的言語辞書内に形成されるもので、このＮ−ｇｒａｍ辞書にはＮ−ｇｒａｍモデル（すなわちＮ−ｇｒａｍに基づく接続確率）と語彙辞書とが収納されている。ここで、Ｎ−ｇｒａｍモデルとは入力された言語表現の推定をする場合に、下記（数１）式に示す近似を行うモデルである。
【００１３】
【数１】
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（数１）式でＰ（ω１ω２…ωｎ）は入力された語彙列ω１ω２…ωｎに対する出現確率を表す。またＰ（ωｉ｜ωｉ−Ｎ＋１…ωｉ−１）は語彙列ωｉ−Ｎ＋１…ωｉ−１が出力された後にωｉが出力される確率を示している。
【００１４】
しかしながら、ネットワーク文法言語辞書に要求される上記の条件のうち、２は、多様な文法を多数考慮することになるため設計コスト等の問題で困難である。このため、Ｎ−ｇｒａｍ辞書のように自由度の高い発話の受理機能を保ちつつ、特定の条件下においてはネットワーク文法言語辞書（以下、ネットワーク言語辞書と略記）に近い認識性能を認識動作の進行中でも動的に取得することのできる音声認識装置辞書作成法が望まれる。
【００１５】
前記非特許文献２に記載の方法（ＧＡ方式）では、ネットワーク文法を事前に決定し、その情報をもとにＮ−ｇｒａｍ辞書でネットワーク文法とカテゴリの一致する連接語彙の対数尤度に係数を乗算し、最終的な認識スコアを修整する操作を行っている。このとき、ネットワーク文法に含まれる語彙が大きいほど、出力時に修整される連接語彙は増加し、出力結果はネットワーク文法言語辞書だけを用いた辞書に近づいていくため、このＧＡ方式をナビゲーションシステムのタスクに単純に適用させても、ネットワーク言語辞書と比較して効果が少ないことが予想される。
【００１６】
このため本発明では、統計的言語辞書の中に存在する語彙や連接語彙の頻度に関する情報を抽出し、設計者が最初に手動で作成した既存のネットワーク言語辞書に追加することで、設計者が使用者の発話し得る文法をすべて記述しなくとも、自動的にネットワーク言語辞書を生成する手法としている（図１）。本手法を用いることにより、目的とするタスクに対して的確な語彙を自動的にネットワーク言語辞書に追加することができる。すなわち、（１）必要な語彙（使用者の発話し得る語彙）だけをネットワーク言語辞書に追加でき、（２）ネットワーク言語辞書のサイズも限定して設計することができる。
本発明では、基礎となるネットワーク文法言語辞書は、システム設計者が予測しうる語彙の接続パターンを用いるものとして説明しているが、これらのみには限られない。他のものとしては、膨大な言語データベース等から、用途やユーザの好みに応じて一定の条件を設定して状況にあった基礎言語を取得して作成するものや、純粋に出現頻度の高い語彙等のみを抽出して基礎のネットワークを作成するものなど種々の基礎ネットワーク辞書が考えられる。
【００１７】
以上述べたように非特許文献３では、文法上に既に存在する語彙遷移に確率を割り当てることで、文法の絞り込み性能の改善を図るものであるのに対し、本発明では、文法を統計的情報に基づいて拡張（新たな語彙を追加）していく点が異なる。
【００１８】
以下、図により本発明を説明する。  
図１は本発明におけるネットワーク言語辞書作成の手順とそれにより得られたネットワーク言語辞書を適用した音声認識装置の構成を示すものである。  
図１（ａ）において、ネットワーク言語辞書は先ず設計者により設計者の考える文法を用いて手動で作成される（ネットワーク言語辞書１０１）。この手動で作成されたネットワーク言語辞書１０１に含まれる語彙に対して、Ｎ−ｇｒａｍモデルにより語彙間の遷移確率を求め、Ｎ−ｇｒａｍ辞書を作成する（Ｎ−ｇｒａｍ辞書１０３）。これにより得られた語彙の出現情報、語彙の接続に関する情報、さらにこのＮ−ｇｒａｍ辞書１０３で新たに発生した語彙をネットワーク言語辞書に書き込むことによりネットワーク言語辞書の学習を行わせる（ネットワーク言語辞書１０２）。
【００１９】
図１（ｂ）にこのようにして得られた学習済みのネットワーク言語辞書を組み込んだ音声認識装置の構成を示す。入力された音声情報は音声認識部１０４で認識結果が音韻、語彙辞書１０５に入力され、目的とするシステムで使用する語彙か否かが調べられ、さらに上記自動学習済みのネットワーク言語辞書１０６で語彙の接続関係まで照合され、これらの結果は音声認識部１０４に戻され必要とする情報出力として出力される。
【００２０】
このように、Ｎ−ｇｒａｍ辞書は学習させるサンプルデータが膨大であれば、多くの語彙間の接続パターンを自動的に含むことができるため、ネットワーク文法と異なり設計者が想像できなかった言い回しで入力された文法に対しても受理することが可能である。しかしながら、Ｎ−ｇｒａｍ辞書のような統計的言語辞書を用いた音声認識には、メモリ量および計算量が多大に必要とされ、特定のタスクに限定した音声認識に用いることはコストの点から冗長で無駄が多い。また、ネットワーク言語辞書と比較して自由度が高い反面、認識率が低くなる。
【００２１】
以上のことから本発明においては、統計的言語辞書の中に存在する語彙や連接語彙の出現頻度に関する情報を抽出し、既に作成されているネットワーク言語辞書に逐次追加することで使用者が発話するパターン全てを辞書内に予め記述しておく必要はなく、使用者の発話パターンを自動的にネットワーク言語辞書に追加生成する手法とした。
【００２２】
（第１の実施の形態）
図２は本発明における第１の実施の形態による音声認識装置の基本構成要素を、また、図３は図２に示す要素を組み込んだ音声認識装置の構成を示す。  
図２の記憶手段１００には音声認識のパタンマッチングに用いるネットワーク言語辞書１０７と、このネットワーク言語辞書１０７を自動的に生成するための情報を有する統計的言語辞書（Ｎ−ｇｒａｍ辞書１０８）とが保存されている。これは図３の記憶装置３１０に相当し、具体的には、キャッシュメモリ、メインメモリ、ディスクメモリ、フラッシュメモリ等、一般的な情報処理機器に用いられている書き換え可能な情報記憶能力を有する機器を用いればよい。
【００２３】
図２の語彙抽出手段１１０はネットワーク言語辞書１０７に含まれる対象となる語彙を抽出する。抽出する語彙については使用者が個別に設定してもよいし、ネットワーク言語辞書階層構造情報等を元に自動設定してもよい。これは図３の演算装置３２０および記憶装置３１０によって実現できる。演算装置３２０としては、例えば、一般的なパーソナルコンピュータ、マイクロコンピュータ、信号処理装置のように演算機能を有するシステムを構成するＣＰＵ，ＭＰＵ，ＤＳＰを単数、或いは複数個組み合わせればよく、実時間処理が可能な演算能力を有していることが望ましい。更に、使用者が手動で抽出語彙を設定するためには、図３の入力装置３４０を導入することで実現できる。具体的には、スイッチ、キーボード、ジョイスティック、ジョグダイアル、音声入力装置など、使用者の意思を入力できる機能を有している装置であればよい。
【００２４】
図２の抽出手段１２０は、図２の語彙抽出手段１１０によって抽出された語彙Ａから、接続に関する頻度情報を多く有する一つ以上の語彙Ｂ、語彙Ａおよび語彙Ｂの各語彙間での接続に関する頻度情報、語彙Ｂの出現に関する頻度情報等を統計的言語辞書（Ｎ−ｇｒａｍ辞書１０８）の中から抽出する。これは、図３の演算装置３２０および記憶装置３１０によって実現できる。
【００２５】
図２の追加手段１３０は、例えば、図２の抽出手段１２０によってＮ−ｇｒａｍ辞書１０８から抽出された語彙Ｂと、語彙Ｂにおける接続に関する頻度情報、すなわち語彙Ｂと語彙Ａおよび語彙Ｂとネットワーク言語辞書１０７に含まれる他の語彙Ｃとの接続に関する頻度情報と、さらに語彙Ｂの出現に関する頻度情報とをネットワーク言語辞書１０７に追加する。
【００２６】
（第２の実施の形態）
図４は本発明における第２の実施の形態における各処理手段の構成を示すもので、図５はこの図４の構成による認識装置の基本構成を示すものである。本認識装置の使用者は図４の語彙入力手段２１０を用いて使用者が入力したい語彙をシステムに入力する。これは図５の語彙入力装置３３０に相当し、具体的には、スイッチ、キーボード、音声入力装置のような使用者が個々の語彙を直接入力する装置があれば実現できるが、更に、通信回線によるデータ送信、スキャナーなどによる読取装置、レコーダに記憶されたデータの読取装置など、別の領域に保存されたデータを入力する構成とすることで、効率的に語彙を入力することができる。なお、図５における入力装置３４０は記憶装置３１０および演算装置３２０を含むパソコンの入力装置を指す。また、演算装置３２０および記憶装置３１０は図２および図３の場合と同じ構成でよい。
【００２７】
（第３実施の形態）
以下、本発明におけるネットワーク言語辞書自動生成処理動作の流れの一例を図６により説明する。  
音声認識装置（以下、システムと記述）であるシステムが動作を開始すると、はじめにステップＳ１１０において、システムが初期化される。このとき、初期状態としてネットワーク言語辞書およびＮ−ｇｒａｍ辞書がメモリ上に展開される。このとき統計的言語辞書もメモリ上に展開するとコストは掛かるが、処理は効率的である。更に、ネットワーク言語辞書のすべての語彙について本発明をそれぞれ適用するか否かの判断を行い、適用すると判断された語彙に関してはフラグを設定する処理が行われる。
【００２８】
ステップＳ１２０では、ステップＳ１１０で読み込まれたネットワーク言語辞書に含まれる語彙の中からi番目の未処理の語彙Ｗ(ｉ)を検索する。ここで、未処理の語彙とは、本発明を適用すると判断された語彙について、上記フラグを設定する処理が行われていない語彙を表す。未処理の語彙が発見された場合（ステップＳ１２０でＹｅｓ）は、ステップＳ１３０へ語彙Ｗ(ｉ)が送出される。また、未処理の語彙が発見されなかった場合（ステップＳ１２０でＮｏ）は、すべての語彙について処理が終了したと見做し、“Ｅｎｄ”に移行しネットワーク言語辞書の自動生成処理を終了する。
【００２９】
ステップＳ１３０では、語彙抽出手段１１０を用いてネットワーク言語辞書から語彙Ｗ(ｉ)を抽出する。ここで抽出される語彙Ｗ(ｉ)の情報は、文字情報だけではなく、読み情報、アクセント情報、他の語彙への接続情報を含む場合もある。ステップＳ１３０で抽出された語彙Ｗ(ｉ)の情報はステップＳ１４０へ送出される。
【００３０】
ステップＳ１４０では、統計的言語辞書に含まれる語彙群に語彙Ｗ(ｉ)が存在し、更に、語彙Ｗ(ｉ)に対し、頻度に関する閾値Ｊを越える語彙群Ｗc(ｉ)が存在した場合（ステップＳ１４０でＹｅｓ）は、ステップＳ１５０にこの語彙群Ｗc(ｉ)、語彙Ｗ(ｉ)と
該語彙群Ｗc(ｉ)の接続に関する頻度情報、語彙Ｗ(ｉ)と 該語彙群Ｗc(ｉ)の出現に関する頻度情報を送出する。語彙群Ｗc(ｉ)が存在しない場合（ステップＳ１４０でＮｏ）はステップＳ１６０に進む。
【００３１】
ステップＳ１５０では、上記の統計的言語辞書から抽出された語彙群Ｗc(ｉ)、語彙Ｗ(ｉ)と 語彙群Ｗc(ｉ)との接続に関する頻度情報、語彙Ｗ(ｉ)と 語彙群Ｗc(ｉ)の出現に関する頻度情報について、不要な語彙および頻度情報を削除した後、語彙群Ｗc(ｉ)をネットワーク言語辞書に追加する。ここで、不要な語彙とは、完成したネットワーク言語辞書の中でどのタスクにも対応することの無い語彙を示す。同時に、語彙Ｗ(ｉ)の処理フラグをＯＦＦにする。
【００３２】
ステップＳ１６０ではステップＳ１２０と同様に、ｉ＋１番目の未処理の語彙Ｗ(ｉ＋１)を検索する。語彙Ｗ(ｉ＋１)が存在したら（ステップ１６０でＹｅｓ）Ｓ１３０へ進み、存在しなければ（ステップ１６０でＮｏ）すべての語彙について処理が終了したと見做し、ネットワーク言語辞書の自動生成処理を終了する。
【００３３】
（第４の実施の形態）
以下では、第４の実施の形態として図７および図８を用いて、ネットワーク言語辞書に対して語彙を追加する過程を具体的な語彙を用いて説明する。  
図７の状態1ではネットワーク言語辞書の初期状態を示している。今、状態1にあるネットワーク言語辞書７０１に含まれる語彙の中から語彙抽出手段によって、「エアコン」にフラグが立てられたとする。このとき、状態1のネットワーク言語辞書７０１の中から「エアコン」に関する情報が抽出され、統計的言語辞書７０２に送出される。統計的言語辞書７０２からは、「エアコン」から遷移しやすい語彙として、「をつけて」、「を入れて」の２つが発見されたとすると、これら両語彙は抽出手段によって抽出され、更に、追加手段によってネットワーク言語辞書７０１に追加され、ネットワーク言語辞書７０１は状態２のネットワーク言語辞書７０３となる。状態２のネットワーク言語辞書７０３では、新たに追加された語彙である「をつけて」、「を入れて」と、「エアコン」から「をつけて」、「を入れて」への接続に関する頻度情報と、出現に関する頻度情報とが追加されている。
【００３４】
図８では、統計的言語辞書８０２から「エアコン」から遷移しやすい語彙として、「をつけて」、「を入れて」、「ＯＮ」の３つが発見された例を示している。この場合、語彙「ＯＮ」は状態１のネットワーク言語辞書８０１にすでに含まれているので、抽出手段もしくは、追加手段によって削除されネットワーク言語辞書８０１に追加されることはない。よって、ここで追加される語彙は「をつけて」、「を入れて」の２つで、語彙「ＯＮ」はネットワーク言語辞書８０１にあるＣＤあるいはラジオと接続される語彙と共用することになる。
【００３５】
一方、「エアコン」から「をつけて」、「を入れて」、「ＯＮ」への接続に関する頻度情報と、出現に関する頻度情報については追加されている。これら接続に関する頻度情報と、出現に関する頻度情報については、該当する語彙に関する情報を追加するだけでもよいし、「をつけて」、「を入れて」、「ＯＮ」の３つの語彙と、変更されていない語彙の接続と出現に関するそれぞれのバランス比を用いて、すべての語彙について接続に関する確率と出現に関する確率を再び計算した後に追加してもよい。ここでバランス比とは、ある語彙に対して接続される候補となる各語彙に対する遷移確率に相当するもので、例えば「エアコン」に対して接続される語彙は、変更される前では語彙「ＯＮ」と語彙「ＯＦＦ」の２種類のみとすれば各語彙に対して１／２であり、これに対して、語彙「を入れる」がネットワーク言語辞書８０１に追加されて状態２のネットワーク言語辞書８０３の状態になると接続される可能性のある語彙は３つとなるからこの場合のバランス比は１／３となる。このように、２語彙間の接続に関するバランス比の調整は、例えば語彙Ａ、語彙Ｂ、語彙Ｃの３語彙について考えた場合、
１．語彙Ｂおよび語彙Ｃが同じ階層にあり、どちらかが語彙Ａに接続される場合、
２．語彙Ａおよび語彙Ｃが同じ階層にあり、どちらかが語彙Ｂの前に接続される場合、
３．語彙Ａおよび語彙Ｃが同じ階層にあり、どちらかが語彙Ｂの後に接続される場合、
４．語彙Ｂおよび語彙Ｃが同じ階層にあり、どちらかが語彙Ａに接続される場合
の接続に関する場合があり、これら各接続に対するバランス比について調整することが必要になる。
【００３６】
また、２語彙の出現に関するバランス比の調整についても、例えば、語彙Ａ、語彙Ｂ、語彙Ｃの３語彙を対象としたとき、語彙Ｃと語彙Ｂとが同じ階層にあるとして、これら語彙Ｃと語彙Ｂとの出現に対するバランス比について調整することが必要になる。
（第５の実施の形態）
以下、語彙入力手段から語彙をネットワーク言語辞書に対して追加する過程を図９および図１０を用いて具体的に説明する。  
図９の状態1は変更前のネットワーク言語辞書９０１を示している。
【００３７】
語彙入力手段９０４から語彙「チャンネル」が入力されると、統計的言語辞書９０３に送出される。
【００３８】
統計的言語辞書９０３からは、「チャンネル」から遷移しやすい語彙として、「１」、「３」の２つが発見されている。これら語彙は抽出手段によって抽出され、更に、追加手段によってネットワーク言語辞書９０１に追加される。この追加によって状態２となったネットワーク言語辞書９０２では、新たに追加された語彙である「チャンネル」と、「チャンネル」に接続される語彙「１」、「３」が最上位の階層に追加されている。更に、語彙「チャンネル」から語彙「１」、「３」への接続に関する頻度情報と、出現に関する頻度情報も追加されている。
【００３９】
出現に関する頻度情報について、該当する語彙に関する情報を追加するだけでもよいし、「チャンネル」の出現に関する頻度情報と、ネットワーク言語辞書９０２の第１階層に含まれる他の語彙である「エアコン」、「ＣＤ」、「ラジオ」をすべて同じ出現確率としてもよい。また、ネットワーク言語辞書の第１階層に含まれる他の語彙に関する統計的言語辞書内における出現に関する頻度情報を調べておき、４つの語彙「チャンネル」、「エアコン」、「ＣＤ」、「ラジオ」のバランス比を改めて計算して追加してもよい。  接続に関する頻度情報については、該当する語彙に関する情報を追加するだけでよいが、「チャンネル」から「１」、「３」への２つの接続に関する頻度情報について、改めてバランス比を計算した後に追加してもよい。例えば、「１」、「３」に移行する遷移確率をいずれの語彙についても１／２の確率を割り振ってもよい。
【００４０】
図１０では、語彙入力手段１００４から入力された語彙「チャンネル」に対し、統計的言語辞書１００３から「チャンネル」に遷移しやすい語彙として「ラジオ」、「テレビ」が発見され、更に、「チャンネル」から遷移しやすい語彙として、「１」、「３」が発見された例を示している。ここで「ラジオ」については、状態１のネットワーク言語辞書１００１に含まれているため、抽出手段もしくは、追加手段によって削除される。よって、ここで追加される語彙は、入力された語彙である「チャンネル」と、「チャンネル」に接続される語彙である「テレビ」、「１」、「３」の３語彙である。一方、「ラジオ」および「テレビ」から「チャンネル」への接続に関する頻度情報と、出現に関する頻度情報および「チャンネル」から「１」、「３」への接続に関する頻度情報と、出現に関する頻度情報については追加される。
【００４１】
接続に関する頻度情報については、該当する語彙に関する情報を追加するだけでもよいし、「ラジオ」、「テレビ」から「チャンネル」への接続に関する頻度情報および「チャンネル」から「１」、「３」への接続に関する頻度情報について、改めてバランス比を計算してもよい。
【００４２】
ところで、「チャンネル」に接続する語彙である「ラジオ」および「テレビ」が発見されているため、「ラジオ」、「テレビ」が状態２のネットワーク言語辞書の第1階層に接続されている。このとき、「ラジオ」、「テレビ」の出現に関する頻度情報は、該当する語彙に関する情報を追加するだけでもよいし、状態２のネットワーク言語辞書の第１階層に含まれる他の語彙とのバランスを改めて計算してもよい。「チャンネル」から接続される語彙である「１」、「２」についても同様である。
【００４３】
図１１では、ネットワーク言語辞書１１０１に存在する語彙「エアコン」が語彙入力手段１１０４より入力されている場合、本第５の実施の形態に対する統計的言語辞書１１０３の出力として、「エアコン」から語彙「温度」を経由することなく直接「２５度」、「２６度」への接続に関する頻度情報が抽出されている。このように、既に存在する語彙同士の新たなリンクを統計的言語辞書によって抽出し、ネットワーク言語辞書１１０１に追加することもできる。
【００４４】
以上、本発明説明してきた本発明の構成は、あくまでも発明内容の理解を容易に行なうための例を示したものであり、発明の範囲を限定するものではない。また、上記各実施の形態を単独、あるいは複数例、組合わせることも容易に実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明におけるネットワーク言語辞書作成の手順を示す模式図。
【図２】第１の実施の形態による音声認識装置の基本構成を示す模式図。
【図３】第１の実施の形態を示す基本構成図。
【図４】第２の実施の形態による音声認識装置の基本構成を示す模式図。
【図５】第２の実施の形態を示す基本構成図。
【図６】ネットワーク言語辞書生成処理の過程を示すフロー図。
【図７】ネットワーク言語辞書に語彙を新しく追加する過程を具体例で説明する模式図。
【図８】ネットワーク言語辞書に語彙を新しく追加する過程を他の具体例で説明する模式図。
【図９】語彙入力手段を介して語彙を新しくネットワーク言語辞書に追加する過程を説明する模式図。
【図１０】語彙入力手段を介して語彙を新しくネットワーク言語辞書に追加する過程を他の例で説明する模式図。
【図１１】既に存在する語彙同士の新しいリンクをネットワーク言語辞書に追加する過程を示す模式図。
【符号の説明】
【００４６】
１０１：ネットワーク言語辞書      １０２：ネットワーク言語辞書
１０３：Ｎ−ｇｒａｍ辞書          １０４：音声認識部
１０５：音韻、語彙辞書            １０６：ネットワーク言語辞書
１００：記憶手段                  １０７：ネットワーク言語辞書
１０８：Ｎ−ｇｒａｍ辞書          １１０：語彙抽出手段
１２０：抽出手段                  １３０：追加手段
２１０：語彙入力手段              ３１０：記憶手段              
３２０：演算装置                  ３３０：語彙入力装置
３４０：入力装置                  ７０１：ネットワーク言語辞書
７０２：統計的言語辞書            ７０３：ネットワーク言語辞書
８０１：ネットワーク言語辞書      ８０２：統計的言語辞書
８０３：ネットワーク言語辞書      ９０１：ネットワーク言語辞書
９０２：ネットワーク言語辞書      ９０３：統計的言語辞書
９０４：語彙入力手段            １００１：ネットワーク言語辞書
１００２：ネットワーク言語辞書    １００３：統計的言語辞書
１００４：語彙入力手段            １１０１：ネットワーク言語辞書
１１０２：ネットワーク言語辞書    １１０３：統計的言語辞書
１１０４：語彙入力手段
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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