(57)【要約】    【課題】車両等乗り物において音声認識による機器操作を行う場合、タスクを限定して認識精度を高くするか、タスクの制限を緩和してメモリを大量に使用するか２者択一の状態であった。このため、最初は小容量辞書としておき、使用環境により逐次辞書の内容を動的に追加して学習させる効率のよい音声認識装置の実現を目的とした。    【解決手段】入力音声信号をネットワーク言語辞書を用いて音声認識し、認識結果の語彙に関し、接続または出現の頻度情報を多く有する他の語彙を抽出手段により抽出し、上記他の語彙とそれに関する接続または出現の頻度情報と共に、追加手段によりネットワーク言語辞書に追加する構成としている。【選択図】図１
2005189287.tif 000002
【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、
音声を入力する音声入力手段と、
入力された音声を認識して語彙に変換する音声認識手段とを有し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶する記憶手段１と、
統計的言語辞書を記憶する記憶手段２と、
前記認識された語彙に含まれる任意の語彙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の何れかと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】
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、
音声を入力する音声入力手段と、
入力された音声を認識して語彙に変換する音声認識手段とを有し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶する記憶手段１と、
統計的言語辞書を記憶する記憶手段２と、
前記認識された語彙に含まれる任意の語彙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の何れかと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３】
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、
音声を入力する音声入力手段と、
入力された音声を認識して語彙に変換する音声認識手段とを有し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶する記憶手段１と、
統計的言語辞書を記憶する記憶手段２と、
前記認識された語彙に対して語の種別ごとに履歴を保存し、
前記語彙の入力された語彙のうち新たに認識された語彙であれば履歴の中に新たに登録し、既に登録済みの語彙と同じであれば入力済みの語彙の数に加算する処理を行う履歴手段と、
前記認識された語彙に含まれる任意の語彙Ａが前記統計的言語辞書に存在し、かつ、入力量が予め設定された閾値を超えているとき、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４】
ナビゲーションシステムに用いる音声認識方法において、
音声を音声入力手段に入力し、
入力された音声を音声認識手段により認識して語彙に変換し、
更に、ネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とを記憶手段上に設定し、
該認識された語彙を履歴手段により語彙または語彙群の種別ごとに履歴を保存し、前記語彙の入力された頻度を計数し、
前記認識された語彙に含まれる任意の語彙Ａが前記統計的言語辞書に存在し、かつ、その入力頻度が予め設定されている閾値を超えているとき、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を抽出手段により抽出し、
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手段により追加すること
を特徴とする音声認識方法。
【請求項５】
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、
音声を入力する音声入力手段と、
入力された音声を認識して語彙に変換する音声認識手段とを有し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶する記憶手段１と、
統計的言語辞書を記憶する記憶手段２と、
使用者の次発話を予測する次発話予測手段と、
前記認識された語彙の次発話として予測される一つ以上の語彙Ａが前記統計的言語辞書に存在するとき、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６】
ナビゲーションシステムに用いる音声認識方法において、
音声を音声入力手段により入力し、
入力された音声を音声認識手段により認識して語彙に変換し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶手段１に記憶し、
統計的言語辞書を記憶手段２に記憶し、
使用者の次発話を次発話予測手段で予測し、
前記認識された語彙の次発話として予測される一つ以上の語彙Ａが前記統計的言語辞書に存在し、かつ、入力頻度が予め設定されている閾値を超えているとき、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を抽出手段により抽出し、
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追加手段により前記ネットワーク言語辞書に追加する
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
乗り物において用いる音声認識装置において、
音声を入力する音声入力手段と、
入力された音声を認識して語彙に変換する音声認識手段とを有し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶する記憶手段１と、
統計的言語辞書を記憶する記憶手段２と、
前記認識された語彙に含まれる任意の語彙Ａが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】
乗り物において用いる音声認識装置において、
音声を入力する音声入力手段と、
入力された音声を認識して語彙に変換する音声認識手段とを有し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶する記憶手段１と、
統計的言語辞書を記憶する記憶手段２と、
前記認識された語彙に含まれる任意の語彙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９】
乗り物に用いる音声認識装置において、
音声を入力する音声入力手段と、
入力された音声を認識して語彙に変換する音声認識手段とを有し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶する記憶手段１と、
統計的言語辞書を記憶する記憶手段２と、
前記認識された語彙に対して語の種別ごとに履歴を保存し、
前記語彙の入力された語彙のうち新たに認識された語彙であれば履歴の中に新たに登録し、既に登録済みの語彙と同じであれば入力済みの語彙の数に加算する処理を行う履歴手段と、
前記認識された語彙に含まれる任意の語彙Ａが前記統計的言語辞書に存在し、かつ、入力量が予め設定された閾値を超えているとき、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１０】
乗り物において用いる音声認識装置用辞書作成方法において、
音声を音声入力手段に入力し、
入力された音声を音声認識手段により認識して語彙に変換し、
更に、ネットワーク言語辞書と統計的言語辞書とを記憶手段上に設定し、
該認識された語彙を履歴手段により語彙または語彙群の種別ごとに履歴を保存し、前記語彙の入力された頻度を計数し、
前記認識された語彙に含まれる任意の語彙Ａが前記統計的言語辞書に存在し、かつ、その入力頻度が予め設定されている閾値を超えているとき、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を抽出手段により抽出し、
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手段により追加すること
を特徴とする音声認識方法。
【請求項１１】
乗り物において用いる音声認識装置において、
音声を入力する音声入力手段と、
入力された音声を認識して語彙に変換する音声認識手段とを有し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶する記憶手段１と、
統計的言語辞書を記憶する記憶手段２と、
使用者の次発話を予測する次発話予測手段と、
前記認識された語彙の次発話として予測される一つ以上の語彙Ａが前記統計的言語辞書に存在するとき、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】
乗り物において用いる音声認識方法において、
音声を音声入力手段により入力し、
入力された音声を音声認識手段により認識して語彙に変換し、
更に、ネットワーク言語辞書を記憶手段１に記憶し、
統計的言語辞書を記憶手段２に記憶し、
使用者の次発話を次発話予測手段で予測し、
前記認識された語彙の次発話として予測される一つ以上の語彙Ａが前記統計的言語辞書に存在し、かつ、入力頻度が予め設定されている閾値を超えているとき、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を抽出手段により抽出し、
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追加手段により前記ネットワーク言語辞書に追加する
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１３】
請求項１乃至請求項３、請求項５、請求項７乃至請求項９または請求項１１の何れかに記載の音声認識装置において、
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する抽出手段と、
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Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂのうちの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、前記語彙Ｂと、前記語彙Ａと前記語彙Ｂと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追加する前記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１４】
請求項１乃至請求項３、請求項５、請求項７乃至請求項９または請求項１１の何れかに記載の音声認識装置において、
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する抽出手段と、
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Ｃ、前記語彙Ａ、前記語彙Ｂのうちの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、前記語彙Ｂと、前記語彙Ａと前記語彙Ｂと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追加する前記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１乃至請求項３、請求項５、請求項７乃至請求項９、請求項１１または請求項１４の何れかに記載の前記追加手段は、前記ネットワーク言語辞書に追加した新たな語彙が使用者によって入力されたとき、当該入力語彙にリンクして機器操作を可能とする機能を有している追加手段であること
を特徴とする音声認識装置。
【請求項１６】
請求項１乃至請求項３、請求項５、請求項７乃至請求項９、請求項１１、請求項１４または請求項１５の何れかに記載の音声認識装置における追加手段は、前記ネットワーク言語辞書に追加する候補となる語彙として機器操作に関与する内容が存在しないとき、前記候補となる語彙を前記ネットワーク言語辞書への追加処理を実行しない機能を有する追加手段であること
を特徴とする音声認識装置。
【請求項１７】
請求項１乃至請求項３、請求項５、請求項７乃至請求項９、請求項１１、請求項１４または請求項１５の何れかに記載の音声認識装置における抽出手段は、前記ネットワーク言語辞書に追加する候補となる語彙として機器操作に関与する内容が存在しないとき、前記候補となる語彙を前記ネットワーク言語辞書から削除する機能を有する抽出手段であること
を特徴とする音声認識装置。
【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とその認識方法に関する。
【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、単語または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単語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を有し、入力された音声を認識する認識手段出力からの認識語彙中の任意の語彙Ａが統計的言語辞書内に存在するとき、この語彙Ａに対して接続或いは出現の頻度情報を多く有する語彙Ｂを抽出し、これら頻度情報と語彙Ｂをネットワーク言語辞書に追加する構成としている。（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】
本発明の構成により、音声認識装置が動作中でもネットワーク言語辞書の記録内容を随時追加し、使用状態に合わせた辞書を動的に構築することが出来るようになる。これにより、設計時は基本文法を記述するのみで済み、かつメモリ容量を有効に使用して高い認識精度を得ることが出来るようになるためコスト面でも有利な音声認識装置および音声認識装置用の言語辞書を作成することが出来る。
【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。これは構造が単純で、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、極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。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。例え、あらゆる発話パターンを事前に調査して予測し、その通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。
【００１１】
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特定の用途に対しては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、前述のように入力可能な文法を予め決定しておく必要があるため、設計段階で
１．使用者が使用する文法を予め認識しておく、
２．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）と呼ばれる言語辞書では、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辞書とは、統計的言語辞書で大量のサンプルデータから統計的な手法により、語彙と語彙の遷移確率の推定を行う際に、最も単純で広く用いられている手法である。これは、入力された言語表現の推定をする場合に、
【００１３】
【数１】
2005189287.tif 000003
のような近似を行うモデルである。このとき、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。
【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。ここで、Ｎ−ｇｒａｍ言語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出来るため、ネットワーク文法とは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を受理することも可能である。しかしながら、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ある。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、認識率が低い(前記非特許文献１)と言う問題がある。
【００１５】
また、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】
このような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この抽出した語彙と情報を装置作動中に動的に追加することで、設計者が使用者の発話し得る文法を予めすべて記述していなくとも、自動的にネットワーク言語辞書を追加生成する手法としている。本発明による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）だけを必要なときに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逐次変更することができる。
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】
以上述べたように前記「非特許文献３」では、文法上に既に存在する語彙に遷移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動的に拡張（新たな語彙を追加）していく点が異なる。
【００１８】
以下、図により本発明の構成を説明する。
【００１９】
（第１の実施の形態）
図１は本発明における第１の実施の形態である音声認識処理を行うための各手段の系統を示しており、図２はこの系統に関する装置構成を示す。図１の系統図において、音声入力手段１１０では使用者が発話した音声を収集し、扱い易いデジタル音声信号に変換する。これは、図２のマイク３３５、ＡＤ変換装置３３０に相当しており、具体的にはマイクに代表される音声入力装置と、実時間信号離散化装置であるＡＤ変換器等によって構成される。ここで音声信号は収集され、ＡＤ変換を行って離散的な音声信号に変換される。
【００２０】
図１における音声認識手段１２０では、入力された音声信号を認識して、認識結果の信号Ｗ１を送出する。認識結果の信号Ｗ１は、例えばテキスト等の情報形態に変換されている。これは図２の演算装置３２０と記憶装置３１０によって実現される。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。また記憶装置もキャッシュメモリ、メインメモリ、ディスクメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭ等、一般的な情報処理機器に用いられている情報記憶能力を有する機器を用いればよい。音声認識手段から送出された認識結果の信号Ｗ１は使用者に対して提示する情報に変換、或いは他の機器の操作信号に変換して用いる。
【００２１】
図１の記憶手段１３０では、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１３１と、このネットワーク言語辞書１３１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１３２と、音声認識手段１２０とネットワーク言語辞書との間でデータ授受を行う際の仲介手段としての音韻、語彙辞書１３３とが保存されている。これは図２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。
【００２２】
図１の抽出手段１５０は、使用者の発話を認識し文字情報とした語彙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と語彙Ｂと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、を統計的辞書の中から抽出する。これは、図２の演算装置３２０および記憶装置３１０によって実現できる。
【００２３】
図１の追加手段１４０は、図１の抽出手段１５０によって抽出された語彙Ｂと、語彙Ａと語彙Ｂとの接続に関する頻度情報と、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１３１に追加する手段である。
【００２４】
以上、図１および図２で示した構成における認識処理の流れを図３により説明する。
【００２５】
図３において、音声認識装置における音声認識システムが動作を開始すると（ＳＴＡＲＴ）、はじめにステップＳ１１０において、音声認識システムが初期化される。このとき、ネットワーク言語辞書１３１がメモリ上に展開され、更に、音声認識手段１２０を含む音声認識システムが起動され、使用者による音声入力の待ち状態となる。このとき統計的言語辞書１３２もメモリ上に展開するとコストはかかるものの、処理は効率的になる。
【００２６】
ステップＳ１２０では、音声認識手段１２０によって認識された語彙Ｗ(ｉ)について、統計的言語辞書１３２の中から語彙Ｗ(ｉ)と一致する語彙の存在の有無を調べる。認識された語彙と一致する語彙が統計的言語辞書１３２の中に発見された場合（ステップＳ１２０でＹｅｓ）は、ステップＳ１３０へ語彙Ｗ(ｉ)が送出される。語彙が発見されなかった場合（ステップＳ１２０でＮｏ）は、初期化直後の状態に戻り再び音声認識処理の待ち状態となる。
【００２７】
ステップＳ１３０では、統計的言語辞書１３２に含まれる語彙群に認識された語彙Ｗ(ｉ)が存在し、更に、この語彙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１３０でＹｅｓ）は、この語彙群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 この語彙群Ｗｃ(ｉ)の出現に関する頻度情報をステップＳ１４０へ送出する。語彙群Ｗｃ(ｉ)が存在しない場合（ステップ１３０でＮｏ）は、初期化直後の状態に戻り再び音声認識処理の待ち状態となる。
【００２８】
ステップＳ１４０では、統計的言語辞書１３２から抽出された語彙群Ｗｃ(ｉ)、語彙Ｗ(ｉ)と 語彙群Ｗｃ(ｉ)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)、語彙Ｗ(ｉ)から語彙群Ｗｃ(ｉ)への接続に関する頻度情報、語彙群Ｗｃ(ｉ)および語彙Ｗ(ｉ)の出現に関する頻度情報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１３１の中でどのタスクにも対応することの無い語彙を示す。
【００２９】
ステップＳ１６０ではｉ＋１番目の未処理の語彙Ｗ(ｉ＋１)を検索する。未処理の語彙Ｗ(ｉ＋１)が存在したらＳ１５０を経由して、さらにステップＳ１３０に進み、存在しなければ初期化直後の状態に戻り再び音声認識処理の待ち状態となる。ここで未処理の語彙初期化直後の状態に戻り再び音声認識処理の待ち状態となる。ここで未処理の語彙Ｗ(ｉ＋１)とは、ステップＳ１４０で追加された連接語彙群Ｗｃ(ｉ)のことである。
【００３０】
（第２の実施の形態）
図４は本発明における第２の実施の形態である処理手段の系統図を示すもので、履歴手段１６０では、使用者発話に対する認識語彙の種別ごとに出現履歴を保存し、更に、特定の語彙に関し、語彙の入力頻度を計算し、この語彙の入力頻度が一定の閾値を超えた場合は、語彙を図４の統計的言語辞書１３２に送出する。この場合、語彙の種別としては単体の語彙でもよいし、複数の語彙が集合してクラスを形成するものであってもよい。これは図２の演算装置３２０と記憶装置３１０によって実現できる。上記の閾値は設計時に予め設定しておいてもよいし、全語彙の入力頻度に対応して動的に設定されるものであってもよい。更に、この閾値を外部から設定させる場合は、図２の入力装置３４０を用いればよい。入力装置３４０として具体的には、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。
【００３１】
以下、図４の構成における音声認識処理の流れを図５により説明する。  
図５において、ステップＳ１２０では、第１の実施の形態の場合と同様、音声認識処理が終了し、統計的言語辞書１３２の中から認識された語彙Ｗ(ｉ)を検索する。語彙が発見された場合（ステップＳ１２０でＹｅｓ）は、ステップＳ１２１へ語彙Ｗ(ｉ)が送出される。  
ステップＳ１２１では、ステップＳ１２０から受理した語彙Ｗ(ｉ)の情報が既に履歴手段１６０に存在すれば語彙Ｗ(ｉ)の入力回数をカウントし、存在しなければ履歴手段１６０に語彙Ｗ(ｉ)を追加し、入力頻度を計数するカウンターを初期化する。更に、語彙Ｗ(ｉ)の入力回数が閾値を超えた場合（ステップＳ１２１でＹｅｓ）は語彙Ｗ(ｉ)をステップＳ１３０へ送出する。また、この閾値を越えない状態（ステップＳ１２１でＮｏ）では初期化直後の状態に戻り再び音声認識処理の待ち状態となる。一度送出された語彙については、再び語彙がＳ１３０へ送られることによる無駄な計算を避けるため、フラグ等を用いて管理を行うと良い。
【００３２】
以上第２の実施の形態においても、語彙Ａと語彙Ｂとの２ステップの語彙が接続される場合について説明したが、第１の実施の形態の場合と同様に、語彙Ｃが接続される３ステップの場合、更には語彙Ｄ、語彙Ｅ等多ステップの接続の場合もあり得る。このような場合においても、上記と同様にして、各ステップにおける各語彙の接続に関する頻度情報、出現に関する頻度情報および語彙Ｃ、語彙Ｄ等についてネットワーク言語辞書に逐次追加すればよい。
【００３３】
（第３の実施の形態）
図６の次発話予測手段１７０では、使用者発話に対する認識語彙をもとに、使用者の次発話語彙を予測し、この次発話語彙を図６の統計的言語辞書１３２に送出する。これは、図２の演算装置３２０と記憶装置３１０によって実現できる。更に、送出する次発話を外部から追加入力する場合は、図２の入力装置３４０を用いればよい。
【００３４】
以下、図６に示したネットワーク言語辞書自動生成処理の流れについて図７により説明する。  
ステップＳ１２０では、音声認識処理が終了し、統計的言語辞書１３２の中から認識された語彙Ｗ(ｉ)を検索する。認識された語彙が統計的言語辞書１３２の中で発見された場合（ステップＳ１２０でＹｅｓ）は、ステップＳ１２２へ当該語彙Ｗ(ｉ)が送出される。また、発見されなかった場合（ステップＳ１２０でＮｏ）はシステム初期化直後の状態に戻り、再び音声認識処理の待ち状態になる。  
ステップＳ１２２では、ステップＳ１２０から受理した語彙Ｗ(ｉ)について、次発話語彙群Ｗｎ(ｉ)を検索する。次発話語彙群Ｗｎ(ｉ)が存在する場合（ステップＳ１２２でＹｅｓ）はステップＳ１３０へ進み、存在しない場合（ステップＳ１２２でＮｏ）は初期化直後の状態に戻り、再び音声認識処理の待ち状態となる。以下は図５の場合と同様である。
【００３５】
以上第３の実施の形態では、語彙Ａと語彙Ｂとの２ステップの語彙が接続される場合について説明したが、語彙Ｃが接続される３ステップの場合、更には語彙Ｄ、語彙Ｅ等タステップの接続の場合もあり得る。このような場合においても、上記と同様にして、各ステップにおける各語彙の接続に関する頻度情報、出現に関する頻度情報および語彙Ｃ、語彙Ｄ等についてネットワーク言語辞書に逐次追加すればよい。
【００３６】
（第４の実施の形態）
以下では図３に示した処理の流れについて図８を用いて認識語彙をネットワーク言語辞書に追加する過程を具体的な語彙を用いて説明する。
【００３７】
図８の「時刻t-1の言語辞書」は変更前のネットワーク言語辞書２１０を示しており、「時刻tの言語辞書」は音声認識された語彙を追加することによる変更後のネットワーク言語辞書２１１を示している。音声認識された語彙「エアコン」２２０が入力されると、統計的言語辞書２３０に送出される。統計的言語辞書２３０からは、認識された語彙「エアコン」２２０から遷移しやすい語彙として、「入れて」および「つけて」の２つが発見されている。これら両語彙は抽出手段（図１の１５０）によって抽出され、更に、追加手段（図１の１４０）によってネットワーク言語辞書２１１の追加された形となる。「時刻tの言語辞書」のネットワーク言語辞書２１１では、新たに追加された語彙である「入れて」および「つけて」が「エアコン」から一つ下位の階層への接続語彙として追加されている。更に、語彙「エアコン」から「入れて」、「つけて」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。
【００３８】
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、「エアコン」の出現に関する頻度情報と、ネットワーク言語辞書２１１の第一階層に含まれる他の語彙である「ＣＤ」および「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２１１の第１階層に含まれる他の語彙に関して、統計的言語辞書２３０内における出現に関する頻度情報を調べておき、３つの語彙「エアコン」、「ＣＤ」、「ラジオ」と、変更されていない語彙との接続と出現に関するバランス比を改めて計算し、これを追加してもよい。
【００３９】
また、接続に関する頻度情報についても、該当する語彙に関する情報を追加するだけでよいが、「エアコン」から「入れて」、「つけて」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、これを追加してもよい。例えば、「入れて」、「つけて」、「ＯＮ」、「ＯＦＦ」に遷移する確率をいずれの語彙についても１／４の確率を割り振ってもよい。
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「入れる」がネットワーク言語辞書２１０に追加されて「時刻ｔの言語辞書」のネットワーク言語辞書２１１の状態になると接続される可能性のある語彙はエアコンに同じ動作を実行させる語彙は「入れて」、「つけて」、「ＯＮ」の３つとなるからこの場合のバランス比は１／３となる。
【００４０】
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の後に接続される場合、
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の前に接続される場合、
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。同様のバランス比の調整が、上記３語彙中の２語彙の出現に関するバランス比の調整についても必要になる。
【００４１】
（第５の実施の形態）
以下では図９を用いて、語彙をネットワーク言語辞書に対して追加する過程を具体的語彙により説明する。
【００４２】
図９の「時刻t-1の言語辞書」４１０は変更前のネットワーク言語辞書を示しており、「時刻tの言語辞書」４１１は音声認識された語彙を追加することによる変更後のネットワーク言語辞書を示している。音声認識された語彙の入力頻度が閾値を超えた語彙「エアコン」４２０が入力されると、統計的言語辞書４３０に送出される。
【００４３】
統計的言語辞書４３０からは、「エアコン」から遷移し易い語彙として、「入れて」、「つけて」の２つが発見されている。これら両語彙は抽出手段（図４の１５０）によって抽出され、更に、追加手段（図４の１４０）によってネットワーク言語辞書４１１に追加される。「時刻tの言語辞書」のネットワーク言語辞書４１１では、新たに追加された語彙である、「入れて」および「つけて」が「エアコン」から一つ下位の階層に追加されている。更に、語彙「エアコン」から「入れて」および「つけて」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。
【００４４】
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、「エアコン」の出現に関する頻度情報と、ネットワーク言語辞書の第一階層に含まれる他の語彙である「ＣＤ」および「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して、統計的言語辞書４３０内における出現に関する頻度情報を調べておき、３つの語彙「エアコン」、「ＣＤ」、「ラジオ」のバランス比を改めて計算してもよい。
【００４５】
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、「エアコン」から「入れて」および「つけて」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てもよい、例えば、「入れて」、「つけて」、「ＯＮ」、「ＯＦＦ」に遷移する確率をいずれの語彙についても０．５の確率を割り振ってもよい。
【００４６】
(第６の実施の形態)
以下では図１０を用いて、語彙をネットワーク言語辞書に対して追加する過程を具体的に説明する。図１０の「時刻t-1の言語辞書」は変更前のネットワーク言語辞書５１０を示しており、「時刻tの言語辞書」は音声認識された語彙を追加することによる変更後のネットワーク言語辞書５１１を示している。音声認識された語彙の次発話として予測された語彙「空調」５２０が入力されると、統計的言語辞書５３０に送出される。図１０では、入力された語彙「空調」に対し、統計的言語辞書５３０から、「空調」から遷移しやすい語彙として「ＯＮ」、「ＯＦＦ」が発見された例を示している。ここで統計的言語辞書における「ＯＮ」、「ＯＦＦ」については、「時刻t-1の言語辞書」にも含まれているため、抽出手段もしくは追加手段によって削除され、「空調」のみがネットワーク言語辞書に送られる。よって、ここで追加される語彙は、入力され認識された語彙である「空調」のみである。一方、「空調」から「ＯＮ」、「ＯＦＦ」への接続に関する頻度情報と、「空調」、「ＯＮ」、「ＯＦＦ」の出現に関する頻度情報については追加される。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だけを追加してもよいし、「空調」から「ＯＮ」、「ＯＦＦ」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。
【００４７】
（第７の実施の形態）
図６および図７における次発話予測の具体例を以下に説明する。  
認識された語彙Ａから類推される語彙Ｂが、使用者によって近日中に使用されると予測し、該当する語彙Ｂおよび語彙Ｂから接続し得る語彙Ｃをネットワーク言語辞書に追加する。語彙Ａから語彙Ｂを生成するには次発話予測手段（図６の１７０）を用いる。  次発話予測手段１７０の動作は、i）語彙Ａの類語、ii）語彙Ａの反語、iii）語彙Ａから連想される語彙等を送出することである。
【００４８】
類語：例えば、「エアコン」→  「空調」、「冷房」、「暖房」など
反語：ＯＮ  →  ＯＦＦ、    入れる、付ける  →  消す、
連想語：日産  →  日産プリンス、日産サティオ、XX日産販売、スカイラインミュージアム等
次発話予測手段１７０は、事前に入力される語彙に対して予測される次発話をグルーピングしたデータ群を持っている必要がある。
【００４９】
(第８の実施の形態)
機器操作を行うことが目的となる音声認識システムにおいて、動的に言語辞書を変更するためには、変更された語彙、および当該語彙の接続に対応する機器操作へのリンクを設定する必要がある。様々な手法が考えられるが、幾つかの手法を以下簡単に述べておく。
（方法１）あらかじめ統計的言語辞書６３０から抽出された語彙をネットワーク言語辞書６１０内に投入しておく（図１１）。
【００５０】
設計者が設計したネットワーク言語辞書６１０（図１１：状態１）に対し、ネットワーク言語辞書６１１は工場出荷時に統計的言語辞書によって語彙が追加されている（図１１：状態２）。このとき追加される語彙は多いが、設計者が意図して記述したネットワーク言語辞書に含まれる語彙（斜体文字および破線部）以外の部分はインセンシティブになっているため、音声認識時には検索対象とはならない。
【００５１】
次発話予測手段によって入力された次発話語彙および次発話語彙から接続される語彙について順次センシティブにしていく（図１１：状態３、「空調」、「空調」から「ＯＮ」、「ＯＦＦ」への接続）。
（方法２）統計的言語辞書に含まれる語彙にクラスを付与
１．統計的言語辞書に含まれる語彙に品詞情報を付与（名詞、動詞、形容詞、助詞等）
２．操作に直接関係する、名詞、動詞に関し、操作タスクに関連するクラス情報を付与
番号、入出力（ＯＮ／ＯＦＦ）
入力された語彙から接続される語彙について、クラス情報をもとに操作タスクを当てはめる。名詞、動詞に関し、操作タスクが存在しないもの、すなわち機器操作に関与する内容が存在しないときは原則として追加しない。しかし、操作に関係しない品詞であっても、例えば「ちょっと」「ラジオ」「いれて」の「ちょっと」のように操作対象機器の名称の前に付加する語彙の場合、認識装置は「ちょっとラジオ」を１語彙として探しに掛かり、無理に関係のない語彙を抽出してしまう場合があり、これを避けるためには「ちょっと」「えーっと」といった類の語彙は追加しておいてもよい。
（方法３）使用者に入力を促す
１．語彙を追加する際に、ダイアログを表示して、使用者に操作情報の入力を促す。
【００５２】
以上、本発明の概要と実施例を簡単に説明してきた。上記に述べた例はあくまで発明内容の理解を容易に行なうためであり、発明の範囲を限定するものではない。また、該実施例を単独、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】
【００５３】
【図１】第１の実施の形態における処理の系統図。
【図２】第１の実施の形態における装置構成のブロック図。
【図３】第１の実施の形態におけるネットワーク言語辞書に対する追加処理のフロー図。
【図４】第２の実施の形態における処理の系統図。
【図５】第２の実施の形態におけるネットワーク言語辞書に対する追加処理のフロー図。
【図６】第３の実施の形態における処理の系統図。
【図７】第３の実施の形態におけるネットワーク言語辞書に対する追加処理のフロー図。
【図８】第４の実施の形態における具体的語彙を用いた処理のフロー図。
【図９】第５の実施の形態における具体的語彙を用いた処理のフロー図。
【図１０】第６の実施の形態における具体的語彙を用いた処理のフロー図。
【図１１】第７の実施の形態における具体的語彙を用いた処理のフロー図。
【符号の説明】
【００５４】
１１０：音声入力手段                １２０：音声認識手段
１３０：記憶手段                    １３１：ネットワーク言語辞書
１３２：統計的言語辞書              １４０：追加手段
１５０：抽出手段                    １６０：履歴手段
１７０：次発話予測手段              ２１０：時刻t-1の言語辞書
２１１：時刻tの言語辞書            ２２０：時刻t-1の認識語彙
２３０：統計的言語辞書              ３１０：記憶装置
３２０：演算装置                    ３３０：ＡＤ変換装置
３３５：マイク                      ３４０：入力装置
４１０：時刻t-1の言語辞書          ４１１：時刻tの言語辞書
４２０：時刻t-1の認識語彙          ４３０：統計的言語辞書
５１０：時刻t-1の言語辞書          ５１１：時刻tの言語辞書
５２０：時刻t-1の次発話予測語彙
６１０：状態１のネットワーク言語辞書
６１１：状態２のネットワーク言語辞書
６１２：状態３のネットワーク言語辞書
６２０：時刻t-1の次発話予測語彙   ６３０：統計的言語辞書
【図１】
2005189287.tif 000004
【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】
2005189287.tif 000010
【図８】
2005189287.tif 000011
【図９】
2005189287.tif 000012
【図１０】
2005189287.tif 000013
【図１１】
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