(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声について適切な単語の区切りを抽出する抽出装置であって、
入力された音声に基づく音声波形について対応する発音記号を生成する発音記号生成手段と、
ユーザにより入力された検索クエリに基づく文字列と、当該検索クエリがユーザにより入力された頻度に対応する入力頻度とを対応付けて記憶する記憶手段と、
前記発音記号に対応する前記文字列を、前記記憶手段から抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって前記記憶手段から抽出された文字列に対応付けられた入力頻度に基づいて、前記発音記号を構成する単語と単語との区切りを判定する判定手段と
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項２】
前記記憶手段に記憶される前記検索クエリを、該検索クエリを構成する単語の読みに対応する文字列に変換する読みかな変換手段を更に備え、
前記抽出手段は、
前記発音記号と、前記文字列とを比較することにより前記文字列を前記記憶手段から抽出することを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記発音記号に対応する複数の文字列の中から、前記入力頻度が高い文字列を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の抽出装置。
【請求項４】
前記検索クエリは、
複数の単語と、前記単語の区切りを示す区切り情報とを含み、
前記抽出手段は、
前記検索クエリに含まれる前記単語と、前記区切り情報とに基づいて、前記発音記号に含まれる１つの単語を抽出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の抽出装置。
【請求項５】
ユーザにより入力された検索クエリを取得する検索クエリ取得手段と、
前記読みかな変換手段により変換された前記文字列から、単語と単語の区切りを示す区切り情報に対応する空白部を抜き取ったエントリ文字列を生成するエントリ文字列生成手段と、
前記エントリ文字列をインデックスとし、前記エントリ文字列に対応する文字列および入力頻度からなるテーブルを作成するテーブル作成手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の抽出装置。
【請求項６】
入力された音声について適切な単語の区切りを抽出する抽出方法であって、
入力された音声に基づく音声波形について対応する発音記号を生成するステップと、
ユーザにより入力された検索クエリに基づく文字列と、当該検索クエリがユーザにより入力された頻度に対応する入力頻度とを対応付けて記憶する記憶手段から、前記発音記号に対応する前記文字列を抽出するステップと、
前記記憶手段から抽出された文字列に対応付けられた入力頻度に基づいて、前記発音記号を構成する単語と単語との区切りを判定するステップと
を備えることを特徴とする抽出方法。
【請求項７】
コンピュータに、入力された音声について適切な単語の区切りを抽出させるプログラムであって、
入力された音声に基づく音声波形について対応する発音記号を生成するステップと、
ユーザにより入力された検索クエリに基づく文字列と、当該検索クエリがユーザにより入力された頻度に対応する入力頻度とを対応付けて記憶する記憶手段から、前記発音記号に対応する前記文字列を抽出するステップと、
前記記憶手段から抽出された文字列に対応付けられた入力頻度に基づいて、前記発音記号を構成する単語と単語との区切りを判定するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムを配信する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された音声について適切な単語の区切りを抽出する抽出装置、抽出方法、プログラム、及びプログラムを配信する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、パーソナルコンピュータや、携帯通信端末等の情報処理装置において、入力された音声に基づく音声波形を認識し、テキストデータからなる文字列へ変換する機能を備えることで、音声に含まれる単語と単語の区切り（スペース）を抽出する抽出装置として利用されることが広く知られている。このような抽出装置は、一般にユーザ間で交わされる話し言葉では、区切りを音声で表現できないため、複数の単語を含む音声を連続的に入力しても、適切な位置の区切りを判別できないという問題があった。
【０００３】
そこで、例えば、音声から「の」を検出し、「の」の前後に、第１の単語、第２の単語がそれぞれ含まれている、と抽出する抽出装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８９４８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上述した従来の抽出装置には、次のような問題があった。すなわち、抽出装置は、「の」という特定の文字の前後のみでしか、単語を抽出できない。また、「の」に加えて、「の」以外の複数の音声をその音声の前後の単語を抽出するための条件とした場合、条件が複雑になりすぎてしまい、思うように区切りを抽出できないという問題がある。
また、単語と単語との区切りを抽出するために、音声に「の」を意図的に入力する方法は、ユーザに入力規制を強いることとなり、利便性に欠けるという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、複数の単語を連続的に音声として入力した場合においても、ユーザの利便性を低下することなく、より適切な区切りの位置を抽出できる抽出装置、抽出方法、プログラム、及びプログラムを配信する情報処理装置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】
上述した問題を解決するため、本発明は、次のような特徴を有している。まず、本発明の第１の特徴は、入力された音声について適切な単語の区切りを抽出する抽出装置（抽出装置１００）であって、入力された音声に基づく音声波形（音声データ１５０）について対応する発音記号（発音記号１５２）を生成する発音記号生成手段（発音記号生成部１１１）と、ユーザにより入力された検索クエリ（検索クエリ１７０）に基づく文字列を記憶する記憶手段（検索クエリＤＢ１０５）と、前記発音記号に対応する前記文字列を、前記記憶手段から抽出する抽出手段（抽出部１１３）と、を備えることを要旨とする。
【０００８】
このような抽出装置は、入力された音声に対応する発音記号を生成する発音記号生成手段と、ユーザにより入力された検索クエリに基づく文字列を記憶する記憶手段と、発音記号に対応する文字列を、記憶手段から抽出する抽出手段とを備える。また、検索クエリは、単語と単語との区切りを示すスペース、或いは空白部を含んでいる。
【０００９】
このため、抽出装置は、ユーザに入力規制を強いることなく、音声を入力するのみで、入力された音声に対応する検索クエリに基づく文字列を抽出できる。
【００１０】
従って、複数の単語を連続的に音声として入力した場合においても、ユーザの利便性を低下することなく、より適切な区切りの位置を抽出できる。
【００１１】
本発明の第２の特徴は、本発明の第１の特徴に係り、前記記憶手段に記憶される前記検索クエリを、該検索クエリを構成する単語の読みに対応する文字列に変換する読みかな変換手段（クエリ変換部１２３）を更に備え、前記抽出手段は、前記発音記号と、前記文字列とを比較することにより前記文字列を前記記憶手段から抽出することを要旨とする。
【００１２】
本発明の第３の特徴は、本発明の第１又は２の特徴に係り、前記抽出手段の結果から、前記発音記号を構成する単語と単語との区切りを判定する判定手段（判定部１１５）を更に備えることを要旨とする。
【００１３】
本発明の第４の特徴は、本発明の第３の特徴に係り、前記記憶手段は、前記検索クエリがユーザにより入力された頻度に対応する入力頻度（例えば、入力頻度１６３）を更に記憶し、前記判定手段は、前記入力頻度に基づいて、前記発音記号を構成する単語と単語との区切りを判定することを要旨とする。
【００１４】
本発明の第５の特徴は、本発明の第４の特徴に係り、前記判定手段は、前記発音記号に対応する複数の文字列の中から、前記入力頻度が高い文字列を判定することを要旨とする。
【００１５】
本発明の第６の特徴は、本発明の第１乃至５の特徴に係り、前記検索クエリは、複数の単語と、前記単語の区切りを示す区切り情報とを含み、前記抽出手段は、前記検索クエリに含まれる前記単語と、前記区切り情報とに基づいて、前記発音記号に含まれる１つの単語を抽出することを要旨とする。
【００１６】
本発明の第７の特徴は、本発明の第２乃至６の特徴に係り、ユーザにより入力された検索クエリを取得する検索クエリ取得手段（検索クエリ取得部１２１）と、前記読みかな変換手段により変換された前記文字列から、単語と単語の区切りを示す区切り情報に対応する空白部を抜き取ったエントリ文字列（エントリ文字列１６１）を生成するエントリ文字列生成手段（エントリ文字生成部１２５）と、前記エントリ文字列をインデックスとし、前記エントリ文字列に対応する文字列からなるテーブル（変換候補テーブル１６０）を作成するテーブル作成手段（テーブル作成部１２９）と、を更に備えることを要旨とする。
【００１７】
本発明の第８の特徴は、入力された音声について適切な単語の区切りを抽出する抽出方法であって、入力された音声に基づく音声波形について対応する発音記号を生成するステップ（ステップＳ１１０）と、ユーザにより入力された検索クエリに基づく文字列を記憶する記憶手段から、前記発音記号に対応する前記文字列を抽出するステップ（ステップＳ１２０）と、を備えることを要旨とする。
【００１８】
本発明の第９の特徴は、コンピュータに、入力された音声について適切な単語の区切りを抽出させるプログラムであって、入力された音声に基づく音声波形について対応する発音記号を生成するステップと、ユーザにより入力された検索クエリに基づく文字列を記憶する記憶手段から、前記発音記号に対応する前記文字列を抽出するステップと、をコンピュータに実行させることを要旨とする。
【００１９】
本発明の第１０の特徴は、本発明の第９に記載のプログラムを配信する情報処理装置であることを要旨とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、複数の単語を連続的に音声として入力した場合においても、ユーザの利便性を低下することなく、より適切な区切りの位置を抽出できる抽出装置、抽出方法、プログラム、及びプログラムを配信する情報処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態に係る抽出装置１００の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る抽出装置１００の検索クエリＤＢ１０５に記憶される情報の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る抽出装置１００の動作を説明するための概念図である。
【図４】本発明の実施形態に係る抽出装置１００の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る抽出装置１００のクエリＤＢ作成部１２０の動作を説明するための概念図である。
【図６】本発明の実施形態に係る抽出装置１００のクエリＤＢ作成部１２０の動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の図面の記載において、同一または類似の部分には、同一または類似の符号を付している。また、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なる。
【００２３】
したがって、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すればよく、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている。
【００２４】
以下の実施形態においては、（１）抽出装置１００の全体構成、（２）音声認識部１１０の詳細構成、（３）抽出装置１００の動作、（４）クエリＤＢ作成部１２０の詳細構成、（５）クエリＤＢ作成部１２０の動作、（６）作用・効果、（７）その他の実施形態について説明する。
【００２５】
（１）抽出装置１００の全体構成
図１は、本実施形態に係る抽出装置１００の機能ブロック図である。図１に示すように、抽出装置１００は、音声データ取得部１０１、音響モデルＤＢ１０３、検索クエリＤＢ１０５、言語モデルＤＢ１０７、出力部１０９、音声認識部１１０、クエリＤＢ作成部１２０を備える。抽出装置１００は、音声データ１５０について、音声認識を行い、入力された音声データ１５０について、単語の区切りを抽出する。抽出装置１００は、音声データ１５０について、単語の区切りを抽出し、Ｗｅｂページ２００の検索フォーム２０１等に区切り情報を含む単語を出力する。
抽出装置１００は、音声データ１５０について、単語の区切りを抽出し、区切り（スペース、又は空白部）の前後に単語をそれぞれ入力することで、複数の単語をキーワードとして指定し、それら全てを含むＷｅｂページを検索（いわゆるＡＮＤ検索。以下、適宜ＡＮＤ検索と適宜省略する。）する検索装置に好適に用いられる。
【００２６】
抽出装置１００は、ＣＰＵ等の制御装置、メモリやＨＤＤ等の記憶装置、通信ネットワークと通信する通信Ｉ／Ｆ等の通信装置といったハードウェア資源を有するコンピュータ（単一或いは複数）としての機能を有する。抽出装置１００が備える下記の各ブロックは、前述したコンピュータの制御装置等のハードウェア資源を用いてコンピュータプログラムを実行することによって実現されるものである。なお、これらの各ブロック、手段は、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて分散される構成を採用しても良い。
【００２７】
（１．１）音声データ取得部１０１
音声データ取得部１０１は、通信ネットワーク（インターネットを含む）を介して、他の機器に入力された音声に基づく音声データ１５０を取得する。例えば、音声データ取得部１０１は、抽出装置１００との間で認証をした携帯通信端末から音声データ１５０を取得する。
【００２８】
（１．２）音響モデルＤＢ１０３
音響モデルＤＢ１０３は、発音記号と、発音記号に対応する複数の音声波形又は音声波形の統計的な音声波形のモデルである音声波形モデルとを記憶する。例えば、音響モデルＤＢ１０３は、「あ」から「ん」までの平仮名の発音記号と、各発音記号に対応する複数又は統計的な音声波形モデルとを記憶する。
【００２９】
（１．３）検索クエリＤＢ１０５
図２は、本実施形態に係る抽出装置１００の検索クエリＤＢ１０５に記憶される情報の一例を示す図である。
【００３０】
検索クエリＤＢ１０５は、エントリ文字列１６１、変換候補１５４、入力頻度１６３からなる変換候補テーブル１６０を記憶する。
【００３１】
エントリ文字列１６１は、変換候補１５４のインデックスとなる文字列である。具体的には、エントリ文字列１６１は、変換候補１５４から区切り情報に対応するスペース又は空白部を抜き取った文字列である。
【００３２】
変換候補１５４は、ユーザにより入力された検索クエリ１７０（後述）に基づく文字列である。具体的には、変換候補１５４は、検索クエリ１７０の読み方を示す仮名により構成される。また、変換候補１５４は、複数の単語と、単語の区切りを示す区切り情報とを含む。例えば、変換候補１５４である「ぎんざ＿れすとらん」は、単語として、「ぎんざ」、「れすとらん」という２つの単語と、「ぎんざ」の区切りを示す区切り情報として、「ぎんざ」の直後にスペース、或いは空白部を含む。なお、「ぎんざ＿れすとらん」における＿（アンダーバー）は、スペース、或いは空白部を示し、ユーザが実際に入力したものではない。アンダーバーは、本明細書でスペース、或いは空白部を明確に示すために示している。（なお、以下の記載についても同様に示す。）
【００３３】
入力頻度１６３は、変換候補１５４に対応する検索クエリ１７０がユーザにより入力された頻度に対応する。
【００３４】
（１．４）言語モデルＤＢ１０７
言語モデルＤＢ１０７は、辞書部と、ｎ−ｇｒａｍを用いた言語モデルとからなる。辞書部には、発音記号と、発音記号に対応する単語とが含まれる。辞書部は、使用頻度に応じて各単語の出現確率をデータ化している。すなわち、辞書部の所定の発音記号に対する単語の確率の累積は、１００％になる。例えば、辞書部は、「かいしゃ」という発音記号に対して、「会社」である確率は、７０％、「歯医者」である確率は、２０％、「愛車」である確率は、５％・・・、という確率のデータを有し、「かいしゃ」という発音記号に対する単語の確率の累積は、１００％になる。
【００３５】
ｎ−ｇｒａｍを用いた言語モデルは、文法記述部の機能として、単語の並び方を規定する。ｎ−ｇｒａｍを用いた言語モデルは、所定の文字列において、Ｎ個の文字列または単語の組み合わせの出現頻度を示したテーブルからなる、いわゆるｎ−ｇｒａｍ文法に基づいて作成される。すなわち、ｎ−ｇｒａｍを用いた言語モデルは、直前のｎ−１単語を指定したときに、ｎ単語目の単語の出現頻度を示すテーブルを有する。
【００３６】
（１．５）出力部１０９
出力部１０９は、音声認識部１１０により識別された識別結果を出力する。具体的には、出力部１０９は、区切り情報の有無を含む確定文字列１５８（後述）を検索フォーム２０１に出力する。
【００３７】
（１．６）音声認識部１１０
音声認識部１１０は、音声データ１５０に対応する文字列を、検索クエリＤＢ１０５から抽出する。具体的には、音声認識部１１０は、音声データ１５０に対応する発音記号１５２を作成し、発音記号１５２に対応する文字列である変換候補１５４を、検索クエリＤＢ１０５から抽出する。
【００３８】
（１．７）クエリＤＢ作成部１２０
クエリＤＢ作成部１２０は、ユーザにより入力された検索クエリ１７０に対応する変換候補１５４を作成する。具体的には、クエリＤＢ作成部１２０は、検索クエリ１７０に対応する変換候補テーブル１６０を作成する。
【００３９】
（２）音声認識部１１０の詳細構成
音声認識部１１０は、発音記号生成部１１１、抽出部１１３、判定部１１５、文字変換部１１７を備える。
【００４０】
図３は、本実施形態に係る抽出装置１００の動作を説明するための概念図である。具体的には、図３（ａ）は、音声データ取得部１０１が取得する音声データ１５０の概念図である。図３（ｂ）は、発音記号生成部１１１が音声データ１５０に基づいて生成する発音記号１５２の概念図である。図３（ｃ）は、抽出部１１３が発音記号１５２に基づいて生成する変換候補１５４の概念図である。図３（ｄ）は、判定部１１５が、変換候補１５４の中から単語と単語との区切りを判定して得た判定結果文字列１５６の概念図である。図３（ｅ）は、文字変換部１１７が、判定結果文字列１５６に基づいて変換する確定文字列１５８の概念図である。
【００４１】
（２．１）発音記号生成部１１１
図３（ａ）、（ｂ）に示すように、発音記号生成部１１１は、入力された音声に基づく音声データ１５０について対応する発音記号１５２を生成する。具体的には、発音記号生成部１１１は、音響モデルＤＢ１０３に記憶される発音記号と、音声波形モデルとに基づいて、音声データ１５０について対応する発音記号１５２を生成する。
【００４２】
なお、音声データ１５０は、ユーザ等により、入力されたアナログの音声をデジタルの音声波形からなる音声信号に変換したデータである。また、発音記号１５２は、平仮名に限定されず、読み方を示す記述であればカタカナ、ローマ字、その他の発音記号、音声記号等で記載されてもよい。
【００４３】
（２．２）抽出部１１３
図３（ｃ）に示すように、抽出部１１３は、発音記号１５２に対応する文字列である変換候補１５４を、検索クエリＤＢ１０５から抽出する。具体的には、抽出部１１３は、発音記号１５２と、変換候補１５４とを比較することにより複数の変換候補１５４を検索クエリＤＢ１０５から抽出する。すなわち、抽出部１１３は、発音記号１５２に対応する読み方の変換候補１５４を検索クエリＤＢ１０５から抽出する。
【００４４】
例えば、抽出部１１３は、発音記号１５２である「ぎんざれすとらん」に対応する読み方の変換候補１５４として、変換候補１５４ａ「ぎんざ＿れすとらん」、変換候補１５４ｂ「ぎんざれすとらん」、変換候補１５４ｃ「ぎん＿ざれすとらん」を検索クエリＤＢ１０５から抽出する。
【００４５】
（２．３）判定部１１５
図３（ｄ）に示すように、判定部１１５は、抽出部１１３の結果から、発音記号１５２を構成する単語と単語との区切りを判定し、判定結果文字列１５６を出力する。具体的には、判定部１１５は、検索クエリＤＢ１０５の変換候補テーブル１６０に記憶される入力頻度１６３に基づいて、検索クエリＤＢ１０５を構成する単語と単語との区切りを判定し、判定結果文字列１５６を出力する。
【００４６】
例えば、判定部１１５は、発音記号１５２に対応する複数の変換候補１５４の中から、入力頻度１６３が多い文字列を判定して、判定結果文字列１５６として出力する。
【００４７】
なお、判定部１１５は、ある特定の文字列の入力頻度１６３が、複数の変換候補１５４の入力頻度１６３の合計の半分以上を占める場合に、該当する文字列を判定し、判定結果文字列１５６として出力してもよい。また、判定部１１５は、ある特定の文字列の入力頻度１６３が、複数の変換候補１５４の入力頻度１６３の合計の所定の割合以上を占める場合に、該当する文字列を判定し、判定結果文字列１５６として出力してもよい。
【００４８】
判定部１１５は、発音記号１５２に対応する複数の変換候補１５４の入力頻度１６３に差があまり無い場合、複数の変換候補１５４を判定結果文字列１５６として出力してもよい。例えば、発音記号１５２が、「かんたんりょうりれしぴ」で有る場合、変換候補１５４が、「かんたん＿りょうり＿れしぴ」と、「かんたんりょうりれしぴ」であり、２つの変換候補１５４の入力頻度１６３に差があまり無い場合が想定される。この場合、判定部１１５は、「かんたん＿りょうり＿れしぴ」と、「かんたんりょうりれしぴ」とを判定結果文字列１５６として出力してもよい。
【００４９】
また、判定部１１５は、発音記号１５２に対応する複数の変換候補１５４の入力頻度１６３に差があまり無い場合、音声データ１５０に含まれるポーズ（間）の位置、すなわち無音部の位置に基づいて、複数の変換候補１５４から対応する判定結果文字列１５６を出力してもよい。例えば、発音記号１５２が、「かんたんりょうりれしぴ」であり、判定部１１５は、音声データ１５０を解析し、音声データ１５０の「りょうり」と「れしぴ」との間に、ポーズを抽出した場合「かんたんりょうり_れしぴ」を判定結果文字列１５６として出力してもよい。
【００５０】
例えば、判定部１１５が、発音記号１５２である「ぎんざれすとらん」の区切りを判定する場合、図２に示すように、発音記号１５２に対応する変換候補１５４ａ、変換候補１５４ｂ、変換候補１５４ｃの入力頻度１６３は、それぞれ６０７７回、３５８回、１２回である。判定部１１５は、発音記号１５２に対応する変換候補１５４ａ、変換候補１５４ｂ、変換候補１５４ｃの中から、入力頻度１６３が６０７７回である変換候補１５４ａを判定する。すなわち、判定部１１５は、変換候補１５４ａを判定結果とすることにより、「ぎんざ＿れすとらん」に基づいて、単語と単語との区切りが、「ざ」と「れ」の間にあると判定したことになり、判定結果文字列１５６として「ぎんざ＿れすとらん」を出力する。
【００５１】
判定結果文字列１５６は、単語と単語との区切りを含む文字列であり、発音記号１５２に対応する文字列において、区切りが配置される位置を含む情報である。判定結果文字列１５６は、区切りを含んでいないという情報を含んでいてもよい。例えば、発音記号１５２が固有名詞に対応する場合、判定部１１５は、区切りを含んでいないと判定し、区切りを含んでいない判定結果文字列１５６を出力する。
【００５２】
（２．４）文字変換部１１７
図３（ｅ）に示すように、文字変換部１１７は、判定結果文字列１５６を判定結果文字列１５６に対応する確定文字列１５８に変換する。具体的には、文字変換部１１７は、言語モデルＤＢ１０７に記憶される辞書部と、言語モデルとに基づいて、判定結果文字列１５６を判定結果文字列１５６に対応する確定文字列１５８に変換する。すなわち、確定文字列１５８は、言語モデルＤＢ１０７に記憶される辞書部と、言語モデルとに基づいて、判定結果文字列１５６を変換した文字列に過ぎず、ユーザの操作等により最終確定した文字列ではない。
【００５３】
例えば、文字変換部１１７は、判定結果文字列１５６である「ぎんざ＿れすとらん」を構成する単語である「ぎんざ」及び「れすとらん」を言語モデルＤＢ１０７に記憶される辞書部と、言語モデルとに基づいて、「銀座」及び「レストラン」に変換する。これにより、文字変換部１１７は、判定結果文字列１５６を確定文字列１５８、「銀座＿レストラン」に変換する。
【００５４】
なお、文字変換部１１７は、判定結果文字列１５６を構成する単語のそれぞれについて変換するだけではなく、言語モデルＤＢ１０７に記憶される単語同士の関連性に基づいて変換してもよい。例えば、判定結果文字列１５６が、「ないかく＿しじりつ」である場合、文字変換部１１７は、「内角＿支持率」よりも「内閣＿支持率」の方が単語同士の関連性が高いという情報に基づいて、「ないかく＿しじりつ」を「内閣＿支持率」に変換してもよい。
【００５５】
（３）抽出装置１００の動作
図４は、本実施形態に係る抽出装置１００の動作を説明するためのフローチャートである。
【００５６】
ステップＳ１００において、音声データ取得部１０１は、入力された音声に基づく音声データ１５０を取得する。
【００５７】
ステップＳ１１０において、発音記号生成部１１１は、入力された音声に基づく音声データ１５０について対応する発音記号１５２を生成する。
【００５８】
ステップＳ１２０において、抽出部１１３は、発音記号１５２に対応する文字列である変換候補１５４を、検索クエリＤＢ１０５から抽出する。
【００５９】
ステップＳ１３０において、判定部１１５は、抽出部１１３の結果から、発音記号１５２を構成する単語と単語との区切りを判定し、判定結果文字列１５６を出力する。
【００６０】
ステップＳ１４０において、文字変換部１１７は、判定結果文字列１５６を判定結果文字列１５６に対応する確定文字列１５８に変換する。
【００６１】
ステップＳ１５０において、出力部１０９は、音声認識部１１０により識別された識別結果として、確定文字列１５８を出力する。
【００６２】
（４）クエリＤＢ作成部１２０の詳細構成
図５は、本実施形態に係る抽出装置１００のクエリＤＢ作成部１２０の動作を説明するための概念図である。具体的には、図５（ａ）は、検索クエリ取得部１２１が取得する検索クエリ１７０に関連する情報の一例を示す図である。図５（ｂ）は、クエリ変換部１２３が検索クエリ１７０に基づいて変換する変換候補１５４の概念図である。図５（ｃ）は、テーブル作成部１２９が作成する変換候補テーブル１６０の一例を示す図である。
【００６３】
図１に示すように、クエリＤＢ作成部１２０は、検索クエリ取得部１２１、クエリ変換部１２３、エントリ文字生成部１２５、テーブル検索部１２７、テーブル作成部１２９、セグメンテーション対象判定部１３１を備える。
【００６４】
（４．１）検索クエリ取得部１２１
図１に示すように、検索クエリ取得部１２１は、ユーザにより入力された検索クエリ１７０を取得する。具体的には、検索クエリ取得部１２１は、通信ネットワーク（インターネットを含む）を介して、他の検索サーバ等が受け付けた検索クエリ１７０又は、ユーザ端末により入力された検索クエリ１７０を取得する。
【００６５】
図５（ａ）に示すように、検索クエリ取得部１２１は、検索クエリ１７０と対応させて、検索クエリ１７０がユーザにより入力された頻度に対応する入力頻度１７１を他の検索サーバ等から取得する。例えば、検索クエリ取得部１２１は、検索クエリ１７０として、「銀座＿レストラン」、「銀座＿れすとらん」、「ぎんざ＿れすとらん」、「ギンザ＿レストラン」をそれぞれ識別して取得し、対応する入力頻度１７１をそれぞれ取得する。
【００６６】
本実施形態における検索クエリ１７０は、区切りを示すスペース、或いは空白部を含んでいる。検索クエリ１７０は、ユーザにより入力された単語と単語との組み合わせで構成されており、ユーザにより、複数の単語をキーワードとして指定され、それら全てを含むＷｅｂページを検索（いわゆるＡＮＤ検索）する際に好適に用いられる。検索クエリ１７０は、ユーザに入力された単語と単語の組み合わせであるため、ユーザが入力を意図した確からしい言葉の組み合わせである可能性が高い。
【００６７】
また、日本語を用いた検索装置で入力される検索クエリ１７０のスペースは、ＡＮＤ検索を示す。従って、日本語を用いた検索装置に入力される検索クエリ１７０には、スペースが含まれる事が多く、そのスペースには、ユーザの検索意図が反映されている。
【００６８】
（４．２）クエリ変換部１２３
図１及び図５（ｂ）に示すように、クエリ変換部１２３は、検索クエリ取得部１２１により取得された検索クエリ１７０を該検索クエリ１７０の読みに対応する文字列である変換候補１５４に変換する。変換候補１５４は、複数の単語と、単語の区切りを示す区切り情報とを含む。例えば、クエリ変換部１２３は、「銀座＿レストラン」からなる検索クエリ１７０を、「銀座＿レストラン」の読みに対応する文字列に変換するとともに、単語と単語との区切りが、「ざ」と「れ」の間にあると判定し、変換候補１５４として「ぎんざ＿れすとらん」を出力する。同様にして、クエリ変換部１２３は、「銀＿ＴＨＥレストラン」からなる検索クエリ１７０を、区切りが、「ん」と「ざ」の間にあると判定し、変換候補１５４として「ぎん＿ざれすとらん」を出力する。
【００６９】
なお、変換候補１５４は、平仮名に限定されず、クエリＤＢ作成部１２０の全体で統一され、読み方を示す記述であればカタカナ、ローマ字等で記載されてもよい。
【００７０】
（４．３）エントリ文字生成部１２５
図１及び図５（ｃ）に示すように、エントリ文字生成部１２５は、クエリ変換部１２３により変換された変換候補１５４から、単語と単語の区切りを示す区切り情報に対応する空白部を抜き取ったエントリ文字列１６１を生成する。
【００７１】
例えば、エントリ文字生成部１２５は、「ぎんざ＿れすとらん」からなる変換候補１５４から、「ぎんざれすとらん」からなるエントリ文字列１６１を生成する。
【００７２】
（４．４）テーブル検索部１２７
テーブル検索部１２７は、エントリ文字列１６１をインデックスとし、エントリ文字列１６１に対応する変換候補１５４を含む変換候補テーブル１６０を検索する。テーブル検索部１２７は、エントリ文字列１６１に対応する変換候補テーブル１６０が無い場合、テーブル作成部１２９により、新たに変換候補テーブル１６０を作成する判定をする。また、テーブル検索部１２７は、エントリ文字列１６１に対応する変換候補テーブル１６０が既に有る場合、変換候補テーブル１６０を構成する変換候補１５４と、クエリ変換部１２３により新たに生成された変換候補１５４と比較し、変換候補テーブル１６０に登録されていない変換候補１５４の有無を判定する。
【００７３】
（４．５）テーブル作成部１２９
テーブル作成部１２９は、変換候補テーブル１６０を作成し、検索クエリＤＢ１０５に記憶する。具体的には、テーブル検索部１２７が、エントリ文字列１６１に対応する変換候補テーブル１６０を検索し、該当する変換候補テーブル１６０が無かった場合に、テーブル作成部１２９は、変換候補テーブル１６０を作成し、検索クエリＤＢ１０５に記憶する。
【００７４】
また、テーブル検索部１２７が、クエリ変換部１２３により新たに生成された変換候補１５４を検索し、該当する変換候補１５４が変換候補テーブル１６０に登録されていない場合に、テーブル作成部１２９は、クエリ変換部１２３により新たに生成された変換候補１５４を登録した変換候補テーブル１６０を作成し、検索クエリＤＢ１０５に記憶する。
【００７５】
テーブル作成部１２９は、エントリ文字列１６１をインデックスとし、エントリ文字列１６１に対応する変換候補１５４からなる変換候補テーブル１６０を作成する。また、テーブル作成部１２９は、変換候補１５４の基となる検索クエリ１７０に対応する入力頻度１７１に基づいて、入力頻度１６３を算出し、変換候補テーブル１６０に記録する。
【００７６】
例えば、図５（ａ）、（ｃ）に示すように、変換候補１５４である「ぎんざ＿れすとらん」の基となる検索クエリ１７０は、「銀座＿レストラン」、「銀座＿れすとらん」、「ぎんざ＿れすとらん」、「ギンザ＿レストラン」であり、各検索クエリ１７０に対応する入力頻度１７１がそれぞれ「４８５２回」、「７２３回」、「４８８回」、「１４回」である。この場合、テーブル作成部１２９は、各入力頻度１７１を集計することにより変換候補１５４である「ぎんざ＿れすとらん」の入力頻度１６３が、「６０７７回」であると算出し、変換候補テーブル１６０に記録する。
【００７７】
（４．６）セグメンテーション対象判定部１３１
セグメンテーション対象判定部１３１は、発音記号１５２に基づいて、対象となる変換候補テーブル１６０の妥当性を判定する。具体的には、セグメンテーション対象判定部１３１は、発音記号１５２に対応するエントリ文字列１６１を検索クエリＤＢ１０５から抽出し、発音記号１５２に対応する変換候補１５４の妥当性をを判定する。
【００７８】
例えば、発音記号１５２に対応し、区切りの位置情報が異なっている変換候補１５４を複数抽出し、それぞれの変換候補１５４に対応する入力頻度１６３が、略同等で有る場合、セグメンテーション対象判定部１３１は、最適な変換候補１５４が無し、と判定する。
例えば、発音記号１５２に対応し、区切りの位置情報が異なっている変換候補１５４が多く抽出された場合、セグメンテーション対象判定部１３１は、入力頻度１６３の多い上位３つの変換候補１５４のみを、妥当と判定し、変換候補テーブル１６０に記憶する。
【００７９】
（５）クエリＤＢ作成部１２０の動作
図６は、本実施形態に係る抽出装置１００のクエリＤＢ作成部１２０の動作を説明するためのフローチャートである。なお、以下の動作については、検索クエリ１７０に基づいて、変換候補テーブル１６０を作成する手順について特に、詳細を説明する。
【００８０】
ステップＳ２００において、検索クエリ取得部１２１は、ユーザにより入力された検索クエリ１７０を取得する。
【００８１】
ステップＳ２１０において、クエリ変換部１２３は、検索クエリ取得部１２１により取得された検索クエリ１７０を該検索クエリ１７０の読みに対応する文字列である変換候補１５４に変換する。
【００８２】
ステップＳ２２０において、エントリ文字生成部１２５は、クエリ変換部１２３により変換された変換候補１５４から、単語と単語の区切りを示す区切り情報に対応する空白部を抜き取ったエントリ文字列１６１を生成する。
【００８３】
ステップＳ２３０において、テーブル検索部１２７は、エントリ文字列１６１をインデックスとし、エントリ文字列１６１に対応する変換候補１５４を含む変換候補テーブル１６０を検索する。
【００８４】
ステップＳ２４０において、テーブル作成部１２９は、変換候補テーブル１６０を作成し、検索クエリＤＢ１０５に記憶する。
【００８５】
ステップＳ２５０において、セグメンテーション対象判定部１３１は、発音記号１５２に基づいて、対象となる変換候補テーブル１６０を判定し、出力する。
【００８６】
（６）作用・効果
以上説明したように、本実施形態によれば、抽出装置１００は、入力された音声に対応する発音記号１５２を生成する発音記号生成部１１１と、ユーザにより入力された検索クエリ１７０に基づく文字列を記憶する検索クエリＤＢ１０５と、発音記号１５２に対応する文字列を、検索クエリＤＢ１０５から抽出する抽出部１１３とを備える。
また、検索クエリ１７０は、単語と単語との区切りを示すスペース、或いは空白部を含んでいる。
【００８７】
このため、抽出装置１００は、ユーザに入力規制を強いることなく、音声を入力するのみで、入力された音声に対応する検索クエリ１７０に基づく文字列を抽出できる。
【００８８】
従って、複数の単語を連続的に音声として入力した場合においても、ユーザの利便性を低下することなく、より適切な区切りの位置を抽出できる。
特に、このような、抽出装置１００は、音声データ１５０について、単語の区切りを抽出できるため、ＡＮＤ検索する検索装置のコマンド入力をするための入力候補を抽出する際に、好適に用いることができる。
【００８９】
実施形態では、抽出装置１００は、検索クエリＤＢ１０５に記憶される検索クエリ１７０を、検索クエリ１７０を構成する単語の読みに対応する文字列に変換するクエリ変換部１２３を更に備える。抽出部１１３は、発音記号１５２と、文字列とを比較することにより文字列を検索クエリＤＢ１０５から抽出する。
【００９０】
このため、抽出部１１３は、クエリ変換部１２３により、検索クエリ１７０を構成する単語の読みに対応する文字列と、発音記号１５２と、を比較することにより発音記号１５２に対応する文字列を検索クエリＤＢ１０５から抽出する。従って、入力された音声に対応する検索クエリ１７０に基づく文字列を確実に抽出できる。
【００９１】
実施形態では、抽出装置１００は、抽出部１１３の結果から、発音記号１５２を構成する単語と単語との区切りを判定する判定部１１５を更に備える。従って、抽出装置１００は、判定部１１５により、適切な区切りの位置を抽出できる。
【００９２】
実施形態では、検索クエリＤＢ１０５は、検索クエリ１７０がユーザにより入力された頻度に対応する入力頻度１６３を更に記憶する。また、判定部１１５は、入力頻度１６３に基づいて、発音記号１５２を構成する単語と単語との区切りを判定する。すなわち、判定部１１５は、抽出部１１３により区切りの位置が異なる文字列が複数抽出された場合であっても、ユーザにより入力された頻度に基づいて、発音記号１５２を構成する単語と単語との区切りを判定する。入力頻度１６３は、ユーザに入力された頻度を示すため、入力頻度１６３の多い検索クエリ１７０は、確からしい言葉の組み合わせである可能性が高い。従って、抽出装置１００は、ユーザの意図に基づいた区切りの位置を抽出できる。
【００９３】
実施形態では、判定部１１５は、発音記号１５２に対応する複数の文字列の中から、入力頻度１６３が高い文字列を判定する。従って、抽出装置１００は、多くのユーザの意図に基づいた区切りの位置を確実に抽出できる。
【００９４】
実施形態では、検索クエリ１７０は、複数の単語と、単語の区切りを示す区切り情報とを含む。また、抽出部１１３は、検索クエリ１７０に含まれる単語と、区切り情報とに基づいて、発音記号１５２に含まれる１つの単語を抽出する。従って、抽出装置１００は、検索クエリＤＢ１０５に登録されていない未知語が、ユーザにより入力された場合であっても対応する単語を抽出できる。
【００９５】
（７）その他の実施形態
上述した実施形態では、クエリＤＢ作成部１２０は、ユーザにより入力された検索クエリ１７０に対応する変換候補１５４を作成する。すなわち、変換候補１５４は、検索クエリ１７０に基づいて、クエリＤＢ作成部１２０により作成される。本発明はこれに限らず、例えば、変換候補１５４は、他のサーバ等から変換候補１５４を含むデータベースとして入力されてもよい。この場合、変換候補１５４は、入力頻度１６３等に基づいて、最適な１つの変換候補１５４のみが記憶されるデータベースであってもよい。
【００９６】
上述した実施形態では、検索クエリＤＢ１０５は、エントリ文字列１６１、変換候補１５４、入力頻度１６３からなる変換候補テーブル１６０を記憶する。本発明はこれに限らず、検索クエリＤＢ１０５は、変換候補１５４を記憶すればよい。例えば、検索クエリＤＢ１０５は、変換候補１５４、入力頻度１６３のみからなるテーブルを記憶してもよい。
【００９７】
上述した実施形態では、音声データ取得部１０１は、通信ネットワークを介して、他の機器と通信を行うことにより、音声データ１５０を取得する。本発明は、これに限られず、例えば、抽出装置１００は、無線ＬＡＮや、近傍無線通信（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や赤外線通信等）或いは有線通信（ＬＡＮケーブル接続等）によって、他の機器と通信を行うことにより、音声データ１５０を取得してもよい。また、抽出装置１００は、マイク等の音声入力部を備えることにより、音声データ１５０を取得してもよい。
【００９８】
上述した実施形態では、抽出部１１３が、発音記号１５２と、変換候補１５４とを比較することにより複数の変換候補１５４を検索クエリＤＢ１０５から抽出する。また、判定部１１５は、発音記号１５２に対応する複数の変換候補１５４の中から、入力頻度１６３が多い文字列を判定して、判定結果文字列１５６として出力する。本発明は、これに限らず、抽出部１１３は、複数の変換候補１５４を検索クエリＤＢ１０５から抽出し、複数の変換候補１５４をユーザに対して出力してもよい。また、抽出部１１３は、判定部１１５の機能を兼ね備え、複数の変換候補１５４の中から、入力頻度１６３等に基づいて、最適な１つの変換候補１５４を抽出してもよい。
【００９９】
上述した実施形態では、文字変換部１１７は、言語モデルＤＢ１０７に記憶される辞書部と、言語モデルとに基づいて、判定結果文字列１５６を判定結果文字列１５６に対応する確定文字列１５８に変換する。本発明は、これに限定されず、例えば、文字変換部１１７は、図５に示すような検索クエリＤＢ１０５に記憶される検索クエリ１７０と、入力頻度１７１とに基づいて、判定結果文字列１５６である「ぎんざ＿れすとらん」を「銀座＿レストラン」に変換してもよい。
【０１００】
上述した実施形態では、抽出装置１００は、音声データ１５０について、単語の区切りを抽出し、Ｗｅｂページ２００の検索フォーム２０１等に区切り情報を含む単語を出力する。本発明はこれに限らず、例えば、抽出装置１００は、ユーザ端末により入力された検索クエリ１７０に基づいて、検索クエリ１７０に関連するＷｅｂページを検索する検索装置としての機能を有していてもよい。
【０１０１】
上述した実施形態では、抽出装置１００が備える各ブロックについて記載しているが、本発明は、これに限られず、例えば、上記の各ブロックの機能を実行するプログラム、抽出方法としてもよく、また、このプログラムを配信する情報処理装置であってもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
１００  抽出装置
１０１  音声データ取得部
１０３  音響モデルＤＢ
１０５  検索クエリＤＢ
１０７  言語モデルＤＢ
１０９  出力部
１１０  音声認識部
１１１  発音記号生成部
１１３  抽出部
１１５  判定部
１１７  文字変換部
１２０  クエリＤＢ作成部
１２１  検索クエリ取得部
１２３  クエリ変換部
１２５  エントリ文字生成部
１２７  テーブル検索部
１２９  テーブル作成部
１３１  セグメンテーション対象判定部
１５０  音声データ
１５２  発音記号
１５４、１５４ａ〜１５４ｃ  変換候補
１５６  判定結果文字列
１５８  確定文字列
１６０  変換候補テーブル
１６１  エントリ文字列
１６３  選択頻度
１７０  検索クエリ
１７１  選択頻度
２００  Ｗｅｂページ
２０１  検索フォーム
【図１】
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【図２】
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【図３】
0005139499.tif 000004
【図４】
0005139499.tif 000005
【図５】
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【図６】
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