(57)【要約】多様な環境で使用されても、高精度の音声認識を行う音声認識システムを提供する。外部マイクロホン１が収集した音声信号から音声特徴量を算出し、複数の音響モデルを記憶し、前記複数の音響モデルから外部マイクロホン１が集音する環境に適した音響モデルを選択し、前記音響モデルの標準パターンと前記音声特徴量とのパターンマッチングを行って認識結果を出力する音声認識処理を、ネットワークに接続された音声認識端末２と音声認識サーバ６とにより分担して実行するクライアントサーバ型音声認識システムにおいて、外部マイクロホン１の集音環境を検知するために、音声認識端末２にセンサ１２を設け、センサ１２の出力を音声認識サーバ６に送信する送信部１３を設けた。
2005010868.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識サーバと複数の音声認識端末とをネットワークにより接続した音声認識システムにおいて、
前記音声認識端末は、
外部マイクロホンを接続し、その外部マイクロホンが集音した音声信号を入力する入力端と、
前記入力端から入力された音声信号から音声特徴量を算出するクライアント側音響分析手段と
前記音声信号に重畳する騒音の種別を表すセンサ情報を検出するセンサと、
前記ネットワークを介して前記センサ情報を前記音声認識サーバに送信するクライアント側送信手段と、
前記音声認識サーバから音響モデルを受信するクライアント側受信手段と、
前記音響モデルと前記音声特徴量とを照合するクライアント側照合手段と、を備え、
前記音声認識サーバは、
前記クライアント側送信手段が送信したセンサ情報を受信するサーバ側受信手段と、
複数の音響モデルを記憶するサーバ側音響モデル記憶手段と、
前記複数の音響モデルから前記センサ情報に適合する音響モデルを選択するサーバ側音響モデル選択手段と、
前記サーバ側音響モデル選択手段が選択した音響モデルを前記音声認識端末に送信するサーバ側送信手段と、を備えることを特徴とする音声認識システム。
【請求項２】
音声認識サーバと複数の音声認識端末とをネットワークにより接続した音声認識システムにおいて、
前記音声認識端末は、
外部マイクロホンを接続し、その外部マイクロホンが集音した音声信号を入力する入力端と、
前記入力端から入力された音声信号から音声特徴量を算出するクライアント側音響分析手段と
前記音声信号に重畳する騒音の種別を表すセンサ情報を検出するセンサと、
前記ネットワークを介して前記センサ情報と前記音声特徴量とを前記音声認識サーバに送信するクライアント側送信手段とを備え、
前記音声認識サーバは、
前記センサ情報と前記音声特徴量とを受信するサーバ側受信手段と、
複数の音響モデルを記憶するサーバ側音響モデル記憶手段と、
前記複数の音響モデルから前記センサ情報に適合する音響モデルを選択するサーバ側音響モデル選択手段と、
前記サーバ側音響モデル選択手段が選択した音響モデルと前記音声特徴量とを照合するサーバ側照合手段と、を備えることを特徴とする音声認識システム。
【請求項３】
音声認識サーバと複数の音声認識端末とをネットワークにより接続した音声認識システムにおいて、
前記音声認識端末は、
外部マイクロホンを接続し、その外部マイクロホンが集音した音声信号を入力する入力端と、
前記音声信号に重畳する騒音の種別を表すセンサ情報を検出するセンサと、
前記ネットワークを介して前記センサ情報と前記音声信号とを前記音声認識サーバに送信するクライアント側送信手段とを備え、
前記音声認識サーバは、
前記センサ情報と前記音声信号とを受信するサーバ側受信手段と、
前記音声信号から音声特徴量を算出するサーバ側音響分析手段と
複数の音響モデルを記憶するサーバ側音響モデル記憶手段と、
前記複数の音響モデルから前記センサ情報に適合する音響モデルを選択するサーバ側音響モデル選択手段と、
前記サーバ側音響モデル選択手段が選択した音響モデルと前記音声特徴量とを照合するサーバ側照合手段と、を備えることを特徴とする音声認識システム。
【請求項４】
前記音声認識サーバは、
インターネットから交通情報を取得する交通情報取得手段をさらに備え、
前記サーバ側音響モデル選択手段は、前記センサ情報と前記交通情報取得手段により取得された交通情報との双方に適合する音響モデルを、前記複数の音響モデルから選択することを特徴とする請求の範囲第１項〜第３項のいずれか一項に記載の音声認識システム。
【請求項５】
前記音声認識サーバは、
インターネットから気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
前記サーバ側音響モデル選択手段は、前記センサ情報と前記気象情報取得手段により取得された気象情報との双方に適合する音響モデルを、前記複数の音響モデルから選択することを特徴とする請求の範囲第１項〜第３項のいずれか一項に記載の音声認識システム。
【請求項６】
外部マイクロホンを接続し、その外部マイクロホンが集音した音声信号を入力する入力端と、
前記入力端から入力された音声信号から音声特徴量を算出するクライアント側音響分析手段と
前記音声信号に重畳する騒音の種別を表すセンサ情報を検出するセンサと、
複数の音響モデルから前記センサ情報に適合する音響モデルを選択し、ネットワークを介してこの音響モデルを送信する音声認識サーバに、前記センサ情報を送信するクライアント側送信手段と、
前記音声認識サーバが送信した前記音響モデルを受信するクライアント側受信手段と、
前記音響モデルと前記音声特徴量とを照合するクライアント側照合手段と、を備えることを特徴とする音声認識端末。
【請求項７】
複数の音響モデルを記憶するとともに、複数の音声認識端末の集音環境に適合した音響モデルを前記複数の音響モデルから選択し、その音響モデルを前記各音声認識端末にネットワークを介して送信する音声認識サーバにおいて、
前記集音環境を表すセンサ情報を前記各音声認識端末から受信するサーバ側受信手段と、
前記複数の音響モデルを記憶するサーバ側音響モデル記憶手段と、
前記センサ情報に適合する音響モデルを選択するサーバ側音響モデル選択手段と、
前記サーバ側音響モデル選択手段が選択した音響モデルを前記各音声認識端末に送信するサーバ側送信手段とを備えたことを特徴とする音声認識サーバ。
【請求項８】
前記音声認識端末が記憶している音響モデルと前記サーバ側音響モデル選択手段が選択した音響モデルとの差分を算出する音響モデル差分算出手段、
をさらに備え、
前記サーバ側送信手段は、前記音響モデルに代えて、前記差分を送信する、
ことを特徴とする請求の範囲第７項に記載の音声認識サーバ。
【請求項９】
前記サーバ側音響モデル記憶手段は、音響モデルの統計量に基づいて予めクラスタリングされた複数の音響モデルをさらに記憶し、
前記音響モデル差分算出手段は、前記クラスタリングされた複数の音響モデルの差分を算出する、
ことを特徴とする請求の範囲第８項に記載の音声認識サーバ。
【請求項１０】
前記音声認識サーバが記憶する複数の音響モデルのうち、一部の音響モデルを記憶するローカル音響モデル記憶手段と、
前記ローカル音響モデル記憶手段が記憶している音響モデルに、その音響モデルと前記音声認識サーバが前記センサ情報に適合する音響モデルとして選択した音響モデルとの差分を加えて、前記センサ情報に適合する音響モデルを生成する音響モデル合成手段と、をさらに備え、
前記クライアント側受信手段は、前記音響モデルに代えて、前記音声認識サーバより送信される前記差分を受信することを特徴とする請求の範囲第６項に記載の音声認識端末。
【請求項１１】
複数の音響モデルを記憶するとともに、複数の音声認識端末により抽出された入力音声の音声特徴量をネットワークを介して受信し、前記各音声認識端末の集音環境に適合した音響モデルを前記複数の音響モデルから選択して、その音響モデルを用いて前記音声特徴量を認識する音声認識サーバにおいて、
前記各音声認識端末から前記集音環境を表すセンサ情報と前記音声特徴量を受信するサーバ側受信手段と、
前記複数の音響モデルを記憶するサーバ側音響モデル記憶手段と、
前記センサ情報に適合する音響モデルを選択するサーバ側音響モデル選択手段と、
前記音声特徴量と前記サーバ側音響モデル選択手段により選択された音響モデルとを照合するサーバ側照合手段とを備えたことを特徴とする音声認識サーバ。
【請求項１２】
外部マイクロホンを接続し、その外部マイクロホンが集音した音声信号を入力する入力端と、
前記入力端から入力された音声信号から音声特徴量を算出するクライアント側音響分析手段と
前記音声信号に重畳する騒音の種別を表すセンサ情報を検出するセンサと、
複数の音響モデルから前記センサ情報に適合する音響モデルを選択し、その音響モデルに基づいて、ネットワークを介して受信した音声特徴量の音声認識を行う音声認識サーバに、前記センサ情報と前記音声特徴量とを送信するクライアント側送信手段と、
を備えることを特徴とする音声認識端末。
【請求項１３】
前記クライアント側送信手段は、前記音声特徴量を時系列順に複数のフレームに分割し、前記時系列の各時刻において前記センサが検出した前記センサ情報を前記各フレームに付加して送信することを特徴とする請求の範囲第１２項に記載の音声認識端末。
【請求項１４】
前記サーバ側受信手段は、フレーム毎に前記センサ情報と前記音声特徴量とを受信し、
前記サーバ側音響モデル選択手段は、前記フレーム毎に前記センサ情報に適合する音響モデルを選択し、
前記サーバ側照合手段は、前記サーバ側音響モデル選択手段により前記フレーム毎に選択された音響モデルと前記フレームの音声特徴量との照合を行うことを特徴とする請求の範囲第１１項に記載の音声認識サーバ。
【請求項１５】
ネットワークを介して複数の音声認識端末から音声ディジタル信号を受信するとともに、前記各音声認識端末の集音環境に適合した音響モデルを複数の音響モデルから選択して、その音響モデルを用いて前記音声ディジタル信号の音声認識を行う音声認識サーバにおいて、
前記各音声認識端末から前記集音環境を表すセンサ情報と前記音声ディジタル信号とを受信するサーバ側受信手段と、
前記音声ディジタル信号から音声特徴量を算出するサーバ側音響分析手段と
前記複数の音響モデルを記憶するサーバ側音響モデル記憶手段と、
前記センサ情報に適合する音響モデルを選択するサーバ側音響モデル選択手段と、
前記音声特徴量と前記サーバ側音響モデル選択手段により選択された音響モデルとを照合するサーバ側照合手段とを備えたことを特徴とする音声認識サーバ。
【請求項１６】
外部マイクロホンを接続し、その外部マイクロホンが集音した音声信号を入力する入力端と、
前記入力端から入力された音声信号から音声ディジタル信号を算出する音声ディジタル処理手段と、
前記音声信号に重畳する騒音の種別を表すセンサ情報を検出するセンサと、
複数の音響モデルから前記センサ情報に適合する音響モデルを選択し、その音響モデルに基づいて、ネットワークを介して受信した音声信号ディジタル信号を音声認識する音声認識サーバに、前記センサ情報と前記音声ディジタル信号とを送信するクライアント側送信手段と、
を備えることを特徴とする音声認識端末。
【請求項１７】
前記クライアント側送信手段は、前記音声ディジタル信号を時系列順に複数のフレームに分割し、前記時系列の各時刻において前記センサが検出したセンサ情報を前記各フレームに付加して送信することを特徴とする請求の範囲第１６項に記載の音声認識端末。
【請求項１８】
前記サーバ側受信手段は、フレーム毎に音声ディジタル信号とセンサ情報とを受信し、
前記サーバ側音響分析手段は、前記音声ディジタル信号から前記フレーム毎に音声特徴量を算出し、
前記サーバ側音響モデル選択手段は、前記フレームの前記フレーム毎に前記センサ情報に適合する音響モデルを選択し、
前記サーバ側照合手段は、前記サーバ側音響モデル選択手段により前記フレーム毎に選択された音響モデルと、前記フレームの音声特徴量との照合を行うことを特徴とする請求の範囲第１５項に記載の音声認識サーバ。
【請求項１９】
インターネットから交通情報を取得する交通情報取得手段をさらに備え、
前記サーバ側音響モデル選択手段は、前記センサ情報と前記交通情報取得手段により取得された交通情報との双方に適合する音響モデルを、前記複数の音響モデルから選択することを特徴とする請求の範囲第７項〜第９項、第１１項、第１４項、第１５項、第１８項のいずれか一項に記載の音声認識サーバ。
【請求項２０】
前記サーバ側音響モデル選択手段は、インターネットから気象情報を取得する気象情報取得手段をさらに備え、
前記サーバ側音響モデル選択手段は、前記センサ情報と前記気象情報取得手段により取得された気象情報との双方に適合する音響モデルを、前記複数の音響モデルから選択することを特徴とする請求の範囲第７項〜第９項、第１１項、第１４項、第１５項、第１８項のいずれか一項に記載の音声認識サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  この発明は、音声認識システム及びその端末とサーバに係るものであり、特にさまざまな使用状況を想定して準備された複数の音響モデルから、使用状況に応じて適切な音響モデルを選択し音声認識を行う技術に関するものである。
【背景技術】  音声認識は、入力音声から音声特徴量の時系列を抽出し、この音声特徴量の時系列と予め準備された音響モデルとの照合によって、候補語を算出することにより行われる。
しかし現実の使用環境で発声された音声には、背景騒音が重畳しているため、音声認識の精度が劣化する。背景騒音の種類及び重畳の仕方は、使用環境によって異なる。そのため、精度の高い音声認識を行うには、複数の音響モデルを準備し、さらに複数の音響モデルの中から現在の使用環境に適した音響モデルを選択する必要がある。このような音響モデルの選択方法として、例えば、特開２０００−２９５００（特許文献１）がある。
特許文献１による音響モデルの選択方法は、例えば車載用音声認識装置において、速度センサなどの各種車載センサが出力する値（センサからのアナログ信号をＡ／Ｄ変換して得たデータをいう。以後、この値のことをセンサ情報と呼ぶこととする）に対応する雑音から雑音スペクトルを算出して、この雑音スペクトルと各種車載センサからのセンサ情報とを関連づけて記憶しておき、次回の音声認識時に得られる各種車載センサからのセンサ情報と、予め記憶している雑音スペクトルのセンサ情報との類似度が所定値以内の場合に、このセンサ情報に対応する雑音スペクトルを音声特徴量の時系列から減算する、というものである。
しかしこの方法では、今まで使用したことのない環境下で音声認識の精度を向上させることができないという問題がある。そこで、例えば工場出荷時に、予め各種センサの出力値の中から所定の値をいくつか選択し、センサがこれらの値を出力する環境条件下で学習した音響モデルを作成しておく。そして、現実の使用環境で得られたセンサ情報と音響モデルの環境条件とを比較して、適切な音響モデルを選択する方法が考えられる。
ところで、１つの音響モデルのデータサイズは、音声認識システムの設計方法や実装方法によっても異なるものの、数百キロバイトにも及ぶ場合がある。カーナビゲーションシステムや携帯電話のようなモバイル機器では、筐体サイズや重量の制約から、搭載可能な記憶装置の容量が厳しく制限される。したがって、モバイル機器に、これほどのデータサイズを有する音響モデルを複数個記憶させる構成を採用するのは現実的ではない。
特にセンサが複数個ある場合に、各センサのセンサ情報の値をそれぞれ複数選択して、それらの組み合わせに対応した音響モデルを準備しようとすると、膨大な記憶容量が必要となってしまう。
この発明は、上記課題を解決するためになされたもので、複数の音響モデルを記憶している音声認識サーバに、音声認識端末からネットワークを介してセンサ情報を送信することにより、現実の使用環境に適した音響モデルを選択して高精度な音声認識処理を実現することを目的としている。
【発明の開示】
この発明に係る音声認識システムは、
音声認識サーバと複数の音声認識端末とをネットワークにより接続した音声認識システムであって、
前記音声認識端末は、
外部マイクロホンを接続し、その外部マイクロホンが集音した音声信号を入力する入力端と、
前記入力端から入力された音声信号から音声特徴量を算出するクライアント側音響分析手段と
前記音声信号に重畳する騒音の種別を表すセンサ情報を検出するセンサと、
前記ネットワークを介して前記センサ情報を前記音声認識サーバに送信するクライアント側送信手段と、
前記音声認識サーバから音響モデルを受信するクライアント側受信手段と、
前記音響モデルと前記音声特徴量とを照合するクライアント側照合手段と、を備え、
前記音声認識サーバは、
前記クライアント側送信手段が送信したセンサ情報を受信するサーバ側受信手段と、
複数の音響モデルを記憶するサーバ側音響モデル記憶手段と、
前記複数の音響モデルから前記センサ情報に適合する音響モデルを選択するサーバ側音響モデル選択手段と、
前記サーバ側音響モデル選択手段が選択した音響モデルを前記音声認識端末に送信するサーバ側送信手段と、を備えたものである。
このように、この音声認識システムでは、記憶容量に制限のない音声認識サーバに、様々な集音環境に対応した複数の音響モデルを記憶させておき、各音声認識端末に備えられたセンサからの情報に基づいてその音声認識端末の集音環境に適合した音響モデルを選択して、音声認識端末に送信するようにした。これにより、音声認識端末は、筐体サイズや重量などの制約から、その端末自身の記憶容量が制限される場合であっても、その集音環境に適合した音響モデルを取得し、その音響モデルを用いて音声認識を行うので、音声認識の精度を向上できるのである。
【図面の簡単な説明】  図１はこの発明の実施例１による音声認識端末及びサーバの構成を示したブロック図、
図２はこの発明の実施例１による音声認識端末及びサーバの動作を示すフローチャート、
図３はこの発明の実施例２による音声認識端末及びサーバの構成を示したブロック図、
図４はこの発明の実施例２による音響モデルのクラスタリング処理示すフローチャート、
図５はこの発明の実施例２による音声認識端末及びサーバの動作を示すフローチャート、
図６はこの発明の実施例３による音声認識端末及びサーバの構成を示したブロック図、
図７はこの発明の実施例３による音声認識端末及びサーバの動作を示すフローチャート、
図８はこの発明の実施例４による音声認識端末及びサーバの構成を示すブロック図、
図９はこの発明の実施例４による音声認識端末及びサーバの動作を示すフローチャート、
図１０はこの発明の実施例４による音声認識端末から音声認識サーバに送信されるセンサ情報及び音声データのデータフォーマットの構成図、
図１１はこの発明の実施例５による音声認識端末から音声認識サーバの構成を示すブロック図、
図１２はこの発明の実施例５による音声認識端末及びサーバの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】
【実施例１】  図１は、この発明の一実施例による音声認識端末及びサーバの構成を示すブロック図である。図において、マイクロホン１は音声を収集する装置または部品であって、音声認識端末２は入力端３を介してマイクロホン１が収集した音声を音声認識して、認識結果４を出力する装置である。また入力端３は、オーディオ端子またはマイクロホン接続端子である。
音声認識端末２はネットワーク５を介して音声認識サーバ６と接続されている。ネットワーク５はインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、公衆回線網、携帯電話網、人工衛星を用いた通信網などディジタル情報を通信するネットワーク網である。ただしネットワーク５は、結果として、このネットワークに接続されている機器間でディジタルデータを送受信するようになっていればよいのであって、ネットワーク５上に伝送されている情報の形式を問うものではない。したがって、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）やＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などのように複数の機器を接続するように設計されたバスであっても構わない。また、音声認識端末２が車載用の音声認識装置である場合には、ネットワーク５は移動体通信のデータ通信サービスを利用することになる。データ通信サービスでは、送受信するデータをパケットと呼ばれる単位に分割して一つ一つ送受信する通信方式を使用する。パケットには、送信側機器が受信側機器に送信しようとしているデータの他に、受信側機器を特定するための受信側機器を識別する情報（送信先アドレス）、そのパケットがデータ全体のどの部分を構成するかを示す位置情報、誤り訂正符号などの制御情報が付加されている。
音声認識サーバ６は、ネットワーク５を介して音声認識端末２と接続されるように構成されているサーバコンピュータである。音声認識サーバ６は、音声認識端末２よりも大きな記憶容量のハードディスク装置またはメモリなどの記憶装置を有しており、音声認識に必要となる標準パターンを記憶している。また、複数の音声認識端末２が、ネットワーク５を介して音声認識サーバ６と接続されるようになっている。
次に音声認識端末２の詳細な構成について説明する。音声認識端末２は、端末側音響分析部１１とセンサ１２、端末側送信部１３、端末側受信部１４、端末側音響モデル記憶部１５、端末側音響モデル選択部１６、端末側照合部１７を備えている。
端末側音響分析部１１は、入力端３から入力された音声信号に基づいて音響分析を行い、音声特徴量を算出する部位である。
センサ１２は、マイクロホン１が取得する音声信号に重畳する騒音の種別に関する情報を得ることを目的として、環境条件を検出するセンサであって、マイクロホン１が設置されている環境における物理量や、その変化量を検出又は取得する素子、または装置である。しかし、それのみならず、さらに検出量を適切な信号に変換して出力する素子又は装置をも含んでよい。また、ここでいう物理量とは、温度・圧力・流量・光・磁気の他、時間や電磁波なども含むものとする。したがって、例えばＧＰＳアンテナはＧＰＳ信号に対するセンサである。また必ずしも外界から何らかの信号を取得して物理量を検出するものである必要はなく、例えば内蔵クロックに基づいてマイクロホンのおかれている地点の時刻を取得するようになっている回路も、ここでいうセンサに含まれる。
なお、以降の説明では、これらの物理量を総称して、センサ情報と呼ぶこととする。また一般に、センサはアナログ信号を出力するようになっており、出力されたアナログ信号をＡ／Ｄ変換器又は素子によって、ディジタル信号にサンプリングするのが通常の構成である。したがって、センサ１２は、このようなＡ／Ｄ変換器又は素子を含むものであってもよい。さらに、複数種類のセンサ、例えば音声認識端末２が車載用ナビゲーションシステムの端末である場合には、速度センサやエンジンの回転数をモニタリングするセンサ、ワイパーの稼働状況をモニタリングするセンサ、ドアのガラスの開閉状況をモニタリングするセンサ、カーオーディオのボリュームをモニタリングするセンサなど、複数のセンサを組み合わせてもよい。
端末側送信部１３は、センサ１２によって得られたマイクロホン１近傍のセンサ情報を音声認識サーバ６に送信する部位である。
端末側受信部１４は、音声認識サーバ６からの情報を受信する部位であり、端末側音響モデル選択部１６に受信した情報を出力するようになっている。端末側送信部１３と端末側受信部１４は、ネットワークケーブルに信号を送出し、またネットワークケーブルから信号を受信する回路又は素子から構成されているが、この回路又は素子を制御するためのコンピュータプログラムを端末側送信部１３と端末側受信部１４の一部に含めてもよい。もっとも、ネットワーク５が無線通信網である場合には、端末側送信部１３と端末側受信部１４は通信波を送受信するようなアンテナを備えることになる。なお、端末側送信部１３と端末側受信部１４とを別体の部位として構成してもよいが、同一のネットワーク入出力装置で構成するようにしてもよい。
端末側音響モデル記憶部１５は、音響モデルを記憶するための記憶素子又は回路である。ここで、音響モデルは、学習環境に応じて複数個存在しうるものとし、そのうちの一部のみが端末側音響モデル記憶部１５に記憶されているものとする。また各音響モデルは、その音響モデルを学習した環境条件を表すセンサ情報と関連づけられており、センサ情報の数値から、その環境条件に適した音響モデルが特定できるようになっている。例えば、音声認識端末２が車載用音声認識装置である場合には、自動車が時速４０ｋｍで走行している場合の騒音環境下で発声されたサンプルに基づいて作成された音響モデル、自動車が時速５０ｋｍで走行している場合の騒音環境下で発声されたサンプルに基づいて作成された音響モデル、といったものが準備されている。ただし、後述するように、音声認識サーバ６にもさまざまな環境条件に対応した音響モデルが記憶されているので、端末側音響モデル記憶部１５に、すべての環境条件下で学習された音響モデルが記憶されている必要はない。このような構成を採用することで、音声認識端末２が搭載しなくてはならない記憶装置の記憶容量は極めて小さく済む。
端末側音響モデル選択部１６は、端末側受信部１４が取得した音響モデル（あるいは端末側音響モデル記憶部１５に記憶されている音響モデル）と、端末側音響分析部１１が出力した音声特徴量との尤度を算出する部位である。端末側照合部１７は、端末側音響モデル選択部１６が算出した尤度に基づいて語彙を選択し、認識結果４として出力する部位である。
なお、音声認識端末２の構成要素のうち、端末側音響分析部１１、端末側送信部１３、端末側受信部１４、端末側音響モデル記憶部１５、端末側音響モデル選択部１６、端末側照合部１７はそれぞれ専用の回路により構成してもよいが、中央演算装置（ＣＰＵ）及びネットワークＩ／Ｏ装置（ネットワークアダプタ装置など）、記憶装置に、それぞれの機能に相当する処理を実行させるコンピュータプログラムとして構成するようにしてもよい。
続いて、音声認識サーバ６の詳細な構成について説明する。音声認識サーバ６はサーバ側受信部２１、サーバ側音響モデル記憶部２２、サーバ側音響モデル選択部２３、サーバ側送信部２４とを備えている。サーバ側受信部２１は、ネットワーク５を介して音声認識端末２の端末側送信部１３から送信されてくるセンサ情報を受信する部位である。
サーバ側音響モデル記憶部２２は、複数の音響モデルを記憶するための記憶装置である。このサーバ側音響モデル記憶部２２はハードディスク装置や、ＣＤ−ＲＯＭ媒体とＣＤ−ＲＯＭドライブとの組み合わせなどによる大容量記憶装置として構成される。
サーバ側音響モデル記憶部２２は、端末側音響モデル記憶部１５とは異なり、この音声認識システムで使用する可能性のある音響モデルをすべて記憶しており、さらにそうするのに十分な記憶容量を有しているものとする。
サーバ側音響モデル選択部２３は、サーバ側音響モデル記憶部２２が記憶する音響モデルから、サーバ側受信部２１が受信したセンサ情報に適する音響モデルを選択する部位である。
サーバ側送信部２４は、サーバ側音響モデル選択部２３が選択した音響モデルをネットワーク５を介して音声認識端末２に送信する部位である。
なお、音声認識サーバ６の構成要素のうち、サーバ側受信部２１、サーバ側音響モデル記憶部２２、サーバ側音響モデル選択部２３、サーバ側送信部２４はそれぞれ専用の回路により構成してもよいが、中央演算装置（ＣＰＵ）及びネットワークＩ／Ｏ装置（ネットワークアダプタ装置など）、記憶装置に、それぞれの機能に相当する処理を実行させるコンピュータプログラムとして構成するようにしてもよい。
次に音声認識端末２及び音声認識サーバ６の動作について、図を参照しながら説明する。図２は実施例１による音声認識端末２と音声認識サーバ６との処理を示したフローチャートである。図において、利用者がマイクロホン１から音声入力を行うと（ステップＳ１０１）、入力端３を介して端末側音響分析部１１に音声信号が入力される。続いて、端末側音響分析部１１においてＡ／Ｄ変換器によりディジタル信号に変換されて、ＬＰＣケプストラム（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｄｉｎｇ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ）などの音声特徴量の時系列を算出する（ステップＳ１０２）。
次に、センサ１２はマイクロホン１周辺の物理量を取得する（ステップＳ１０３）。例えば、音声認識端末２がカーナビゲーションシステムであって、センサ１２が、このカーナビゲーションシステムが搭載されている車両（自動車）の速度などを検出する速度センサである場合には、速度がこのような物理量に相当する。なお図２において、ステップＳ１０３によるセンサ情報の収集をステップＳ１０２による音響分析の次に行うこととしている。しかし、ステップＳ１０３の処理はステップＳ１０１〜Ｓ１０２の処理よりも前に行ってもよいし、また同時に、または並行して行うようにしてもよいことはいうまでもない。
続いて、端末側音響モデル選択部１６は、センサ１２が得たセンサ情報、すなわちマイクロホン１が音声を収集する環境に最も近い条件で学習した音響モデルを選択する。ここで、音響モデルの環境条件は複数通り考えられ、さらに端末側音響モデル記憶部１５はそのすべてを記憶しているわけではない。そこで、端末側音響モデル記憶部１５が現在記憶している音響モデルの中に、マイクロホン１の環境条件に近い環境条件で学習されたものがない場合には、音声認識サーバ６より音響モデルを取得するのである。
次に処理の説明に先立って、用語と表記の定義を行っておく。音響モデルｍが学習された条件下のセンサｋについてのセンサ情報を、単に「音響モデルｍのセンサ情報」と呼ぶこととする。端末側音響モデル記憶部１５は、Ｍ個の音響モデルを記憶しているものとし、各音響モデルを音響モデルｍ（ただしｍ＝１，２，…，Ｍ）として表す。またセンサ１２はＫ個のセンサから構成されており、それぞれのセンサをセンサｋ（ただしｋ＝１，２，…，Ｋ）とする。さらに音響モデルｍが学習された環境条件下におけるセンサｋについてのセンサ情報をＳｍ，ｋで表すことにし、またセンサｋの現在のセンサ情報（ステップＳ１０３で出力したセンサ情報）をｘｋとする。
以下、これらの処理をより具体的に説明する。まず、端末側音響モデル選択部１６は、音響モデルｍのセンサ情報Ｓｍ，ｋと、センサ１２によって取得されたセンサ情報ｘｋとの距離値Ｄ（ｍ）を算出する（ステップＳ１０４）。いま、あるセンサｋにおけるセンサ情報ｘｋと音響モデルｍのセンサ情報Ｓｍ，ｋとの距離値をＤｋ（ｘｋ，Ｓｍ，ｋ）とする。距離値Ｄｋ（ｘｋ，Ｓｍ，ｋ）の具体的な値としては、例えばセンサ情報の差分の絶対値などを採用すればよい。すなわちセンサ情報が速度であるならば、学習時の速度（例えばＳｍ，ｋ＝４０ｋｍ／ｈ）と現在の速度（例えばｘｋ＝５０ｋｍ／ｈ）の差（１０ｋｍ／ｈ）を距離値Ｄｋ（ｘｋ，Ｓｍ，ｋ）とする。
また距離値Ｄ（ｍ）については、センサ毎の距離値Ｄｋ（ｘｋ，Ｓｍ，ｋ）を用いて、次のように算出する。
2005010868.tif 000003
ここで、ｗｋは各センサに対する重み係数である。
ここで、物理量としてのセンサ情報と距離値Ｄ（ｍ）との関係について説明しておく。センサ情報が位置（経度や緯度に基づいて定めてもよいし、特定の場所を原点として、そこからの距離によって定めてもよい）である場合と、速度である場合とでは、センサ情報の物理量としての次元が相違する。しかしここでは、重み係数ｗｋを調整することで、ｗｋＤｋ（ｘｋ，Ｓｍ，ｋ）の距離値への寄与度を適切に設定できるので、次元の相違を無視しても問題がない。また単位系が相違する場合であっても同様である。例えば、速度の単位としてｋｍ／ｈを用いる場合と、ｍｐｈを用いる場合では、物理的に同じ速度であっても、センサ情報として異なる値をとりうる。このような場合、例えばｋｍ／ｈで算出した速度値に対しては１．６の重み係数を与え、ｍｐｈで算出した速度値に対しては１．０の重み係数を与えれば、距離値の算出における速度の効果を等しくすることができる。
次に、端末側音響モデル選択部１６は、式（１）で算出した各ｍに対する距離値Ｄ（ｍ）の最小値ｍｉｎ｛Ｄ（ｍ）｝を求め、このｍｉｎ｛Ｄ（ｍ）｝が所定の値Ｔよりも小さいかどうかを評価する（ステップＳ１０５）。すなわち、端末側音響モデル記憶部１５が記憶している端末側音響モデルの環境条件中に、マイクロホン１が集音する現在の環境条件に十分近いものが存在するかどうかを検定するのである。所定の値Ｔとは、このような条件を満たすかどうかを検定するために予め設定された値である。
ｍｉｎ｛Ｄ（ｍ）｝が所定の値Ｔよりも小さい場合には（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０６に進む。端末側音響モデル選択部１６は、マイクロホン１が集音する現在の環境に適する音響モデルとして、端末側の音響モデルｍを選択する（ステップＳ１０６）。そして照合処理（ステップＳ１１２）に進む。以降の処理については後述する。
また、ｍｉｎ｛Ｄ（ｍ）｝が所定の値Ｔ以上である場合には（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１０７に進む。この場合には、端末側音響モデル記憶部１５が記憶している音響モデルの環境条件中に、マイクロホン１が集音する現在の環境条件に十分近いものが存在しないことになる。そこで、端末側送信部１３は、音声認識サーバ６にセンサ情報を送信する（ステップＳ１０７）。
なお、所定の値Ｔを大きくすると、ｍｉｎ｛Ｄ（ｍ）｝がＴよりも小さいと判断される頻度が多くなり、ステップＳ１０７が実行される回数が減少する。すなわち、Ｔの値を大きくとれば、ネットワーク５を介した送受信の回数を削減できる。したがってネットワーク５の伝送量を抑制する効果が発生する。
また反対に、Ｔの値を小さくすると、ネットワーク５の送受信回数が増えることになる。しかしこの場合には、センサ１２が取得したセンサ情報と音響モデルが学習された条件との距離値がより小さな音響モデルを使用して、音声認識が行われるので、音声認識の精度を向上させることができる。以上のことから、ネットワーク５の伝送量と目標とする音声認識精度とを考慮してＴの値を決定するとよい。
音声認識サーバ６において、端末側受信部２１はネットワーク５を介してセンサ情報を受信する（ステップＳ１０８）。そしてサーバ側音響モデル選択部２３は、サーバ側音響モデル記憶部２２によって記憶されている音響モデルが学習された環境条件とサーバ側受信部２１が受信したセンサ情報との距離値を、ステップＳ１０４と同様にして算出し、この距離値が最小となる音響モデルを選択する（ステップＳ１０９）。続いてサーバ側送信部２４は、サーバ側音響モデル選択部２３が選択した音響モデルを音声認識端末２に送信する（ステップＳ１１０）。
音声認識端末２の端末側受信部１４は、サーバ側送信部２４が送信した音響モデルをネットワーク５を介して受信する（ステップＳ１１１）。
次に、端末側照合部１７は、端末側音響分析部１１が出力した音声特徴量と音響モデルとの照合処理を行う（ステップＳ１１２）。ここでは、音響モデルとして記憶されている標準パターンと音声特徴量の時系列との間で最も尤度の高い候補を認識結果４とする。例えば、ＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチングによるパターンマッチングを行い、距離値が最小のものを認識結果４とする。
以上のように、実施例１による音声認識端末２及びサーバ６によれば、音声認識端末２に少数の音響モデルしか記憶できない場合であっても、マイクロホン１の集音環境をセンサ１２によって取得し、音声認識サーバ６が記憶している多数の音響モデルの中から、この集音環境に近い環境条件で学習した音響モデルを選択して音声認識を行うことができる。
したがって、音声認識端末２には大容量の記憶素子や回路、記憶媒体を搭載する必要がなくなり、機器構成を簡素化し、廉価に高精度の音声認識を行う音声認識端末を提供できる。前述の通り、一つの音響モデルのデータサイズは、実装の仕方にもよるが、数百キロバイト程度のサイズを有する場合がある。したがって、音声認識端末が記憶する必要のある音響モデルの個数を削減することによる効果は大きい。
なお、センサ情報は連続的な値をとりうるが、通常はその連続値からいくつかの値を選択し、この値をセンサ情報とする音響モデルを学習することになる。今、センサ１２が複数種類のセンサ（第１のセンサ、及び第２のセンサとする）から構成されていて、音声認識端末２及び音声認識サーバ６が記憶している各音響モデルの第１のセンサに関するセンサ情報として選択された値の個数をＭ１、第２のセンサに関するセンサ情報として選択された値の個数をＭ２とすると、音声認識端末２及び音声認識サーバ６が記憶している音響モデルの総数はＭ１×Ｍ２として算出される。
この場合において、Ｍ１＜Ｍ２が成立する場合、つまり第１のセンサのセンサ情報として選択された値の個数の方が、第２のセンサのセンサ情報として選択された値の個数よりも小さい場合に、第１のセンサのセンサ情報に対する重み係数を第２のセンサのセンサ情報に対する重み係数よりも小さくすることで、マイクロホン１の集音環境に応じた音響モデルを選択することができる。
また、音声認識端末２には端末側音響モデル記憶部１５と端末側音響モデル選択部１６を備えて、音声認識端末２が記憶する音響モデルと、音声認識サーバ６が記憶する音響モデルとを、適切に選択して音声認識処理を行うこととした。しかし音声認識端末２に端末側音響モデル記憶部１５と端末側音響モデル選択部１６を備えることは必須ではない。すなわち、センサ１２の取得するセンサ情報に基づいて、無条件に音声認識サーバ６が記憶する音響モデルを転送するような構成も可能であることはいうまでもない。このような構成を採用しても、音声認識端末２の記憶容量を削減しつつ、センサ１２によるマイクロホン１の集音環境に即した音響モデルを選択し、精度の高い音声認識処理を行うことができるというこの発明の特徴が損なわれることがないのである。
また上記に説明した構成に加えて、音声認識サーバ６より受信した音響モデルを端末側音響モデル記憶部１５に新たに記憶させたり、音声認識端末２側の音響モデルの一部に代えて音声認識サーバ６より受信した音響モデルを記憶させる構成も可能である。こうすることで、次回再び同じ音響モデルを用いて音声認識する場合に、音声認識サーバ６より再度音響モデルを転送する必要がなくなるので、ネットワーク５の伝送負荷を軽減できるし、送受信に要する時間を短縮することもできる。
【実施例２】  実施例１による音声認識端末によれば、センサ情報に対応した音響モデルを音声認識端末が記憶していない場合には、音声認識サーバからセンサ情報に適した音響モデルを転送する構成とした。
しかし音響モデル１個あたりのデータサイズを考慮すると、音声認識サーバから音響モデル全体をネットワークを介して音声認識端末に転送することは、ネットワークに大きな負荷を与え、また音響モデルのデータ転送に要する時間がよって全体の処理性能に与える影響も無視することができない。
このような問題を回避する一つの方法は、音響モデルのデータサイズがなるべく小さくなるように音声認識処理を設計することである。音響モデルのサイズを小さければ、音響モデルを音声認識サーバから音声認識端末に転送しても、ネットワークにはそれほど負荷を与えることにはならないからである。
一方、相互に類似する複数の音響モデルをクラスタリングし、同一クラスタ内の音響モデル間で差分を予め求めておいた上で、音声認識サーバの記憶している音響モデルを転送する必要がある場合に、音声認識端末が記憶している音響モデルとの差分のみを転送し、音声認識端末が記憶している音響モデルと差分から音声認識サーバの音響モデルを合成する方法も考えられる。実施例２による音声認識端末及びサーバは、かかる原理に基づいて動作するものである。
図３は、実施例２による音声認識端末及びサーバの構成を示すブロック図である。図において、音響モデル合成部１８は、端末側受信部１４の受信内容と端末側音響モデル記憶部１５が記憶している音響モデルから、音声認識サーバ６の記憶する音響モデルと等価な音響モデルを合成する部位である。また音響モデル差分算出部２５は端末側音響モデル記憶部１５が記憶している音響モデルとサーバ側音響モデル記憶部２２が記憶している音響モデルとの差分を算出する部位である。その他、図１と同一の符号を付した部位については実施例１と同様であるので、説明を省略する。
前述の通り、実施例２の音声認識装置２及びサーバ６は、音響モデルを予めクラスタリングしている点を特徴とする。そこで、まず音響モデルのクラスタリング方法について説明する。なお音響モデルのクラスタリングは、音声認識装置２及びサーバ６によって音声認識処理がなされる前に完了しているものである。
音響モデルは、多数の話者によって発声された大量の音声から各音韻（または音素あるいは音節）の音声特徴量の統計量を示したものである。統計量は、平均値ベクトルμ＝｛μ（１），μ（２），…，μ（Ｋ）｝と、対角共分散ベクトルΣ＝｛σ（１）２，σ（２）２，…，σ（Ｋ）２｝から構成される。そこで、音韻ｐの音響モデルをＮｐ｛μｐ、Σｐ｝で表すこととする。
音響モデルのクラスタリングは、以下に述べるように、最大ＶＱ歪クラスタを逐次分割するように改良したＬＢＧアルゴリズムにより行う。図４は、音響モデルのクラスタリング処理を示すフローチャートである。
まず、初期クラスタの作成を行う（ステップＳ２０１）。ここでは、この音声認識システムで使用される可能性のあるすべての音響モデルから、一つの初期クラスタを作成する。初期クラスタｒの統計量の算出には、式（２）と式（３）を用いる。ここで、Ｎはクラスタに属する分布の数を、またＫは音声特徴量の次元数を表す。
2005010868.tif 000004
次に、これまで実行してきたクラスタリング処理によって、すでに必要となるクラスタの個数が得られているかどうかを判定する（ステップＳ２０２）。必要なクラスタの個数は、音声認識処理システム設計時に決定される。一般的にいって、クラスタ数が多ければ多いほど、同一クラスタ内の音響モデル間の距離が小さくなる。その結果、差分データの情報量を小さくなり、ネットワーク５を介して送受信される差分データのデータ量も抑制できる。特に、音声認識端末２及びサーバ６が記憶している音響モデルの総数が多い場合には、クラスタ数を多くするとよい。
しかし、あらゆる場合に単純にクラスタの数を多くすればよいというわけにはいかない。その理由は次のとおりである。すなわち、実施例２では、音声認識端末２が記憶している音響モデル（以下、ローカル音響モデルと呼ぶ）と差分とを組み合わせて音声認識サーバ６の記憶する音響モデルを合成する、あるいは音声認識サーバ６の記憶する音響モデルと同等の音響モデルを得ようとするものである。
ここで使用される差分は、ローカル音響モデルと組み合わせるものであり、このローカル音響モデルと同じクラスタに属する音響モデルとの間で求められたものでなければならない。差分によって合成される音響モデルはセンサ情報に対応したものだから、そうすると、センサ情報に対応した音響モデルとローカル音響モデルが同一のクラスタに分類されている状態が最も効率のよい状態ということになる。
ところで、クラスタ数が多くなると、それぞれのクラスタに属する音響モデルの個数は少なくなって、各音響モデルは多数のクラスタに分断された状態となる。このような場合、音声認識端末２が記憶しているローカル音響モデルと同じクラスタに属する音響モデル数も少なくなる傾向にある。さらに、センサ情報に対応した音響モデルと音声認識端末２が記憶するローカル音響モデルとが同じクラスタに属する確率も小さくなる。
その結果、このような場合、異なるクラスタに属する音響モデル間の差分を準備できない状況や、あるいは差分を準備してもそのデータサイズが十分小さいものにはならない状況が生じる。
このような理由から、ローカル音響モデルの個数を多くすることができない場合、つまり音声認識端末２に搭載するメモリやハードディスクなどの記憶装置の記憶容量が確保できない場合には、クラスタ数を多くしない方がよい。
なお、必要なクラスタ数が２以上であれば、初期クラスタ作成直後はクラスタ数が１であるので、ステップＳ２０３に進む（ステップＳ２０２：Ｎｏ）。またすでに後述する処理によって複数のクラスタが得られており、その個数が必要なクラスタの個数以上であれば、終了する（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）。
次に、最大ＶＱ歪クラスタ分割を行う（ステップＳ２０３）。ここでは、ＶＱ歪が最も大きいクラスタｒｍａｘ（１回目のループの時は初期クラスタ）をｒ１、ｒ２の２つのクラスタに分割する。これにより、クラスタの個数が増加する。分割後のクラスタ統計量は、以下の式によって算出する。なお、Δ（ｋ）は、音声特徴量の各次元毎に予め定められた微小値とする。
2005010868.tif 000005
続いて、各音響モデルの統計量と各クラスタ（ステップＳ２０３で分割されたすべてのクラスタ）の統計量との距離値を算出する（ステップＳ２０４）。ここでは、すべての音響モデルと、すでに求められているすべてのクラスタからそれぞれ一つずつ選択されて距離が算出される。ただしすでに距離が算出されている音響モデルとクラスタの組み合わせについては再び距離が算出されることはない。そのような制御を行うために、クラスタ毎に距離を算出済みの音響モデルのフラグを設けるようにしてもよい。この音響モデルの統計量と各クラスタの統計量の距離値には、例えば式（８）で定義するバタチャリア（Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ）距離値を用いる。
2005010868.tif 000006
なお、式（８）において、１をサフィックスとするパラメータは音響モデルの統計量であり、２をサフィックスとするパラメータはクラスタの統計量である。
以上求められた距離値に基づいて、各音響モデルを最も距離値の小さいクラスタに属するようにする。なお、式（８）以外の方法で、音響モデルの統計量とクラスタの統計量との距離値を算出してもよい。その場合であっても、式（１）によって算出される距離値が近い場合に、同一のクラスタに属するような距離値が得られる式を採用することが望ましい。ただしこのことは必須ではない。
次に各クラスタのコードブックの更新を行う（ステップＳ２０５）。そのために、式（２）及び（３）を用いて、クラスタに属する音響モデルの統計量の代表値を算出する。また式（８）を用いて、クラスタに属する音響モデルの統計量と、代表値との距離を累積し、これを現在のクラスタのＶＱ歪と定義する。
続いてクラスタリングの評価値を算出する（ステップＳ２０６）。ここでは、全クラスタのＶＱ歪の総和をクラスタリングの評価値とする。なおステップＳ２０４〜ステップＳ２０７は複数回実行されるループを構成する。そして、ステップＳ２０６で算出された評価値は、次回のループ実行まで記憶されている。そして、この評価値と前回ループ実行時に算出された評価値との差分を求め、その絶対値が所定の閾値未満か否かを判定する（ステップＳ２０７）。この差分が所定の閾値未満である場合は、すべての音響モデルがすでに求められているクラスタのうち、適切なクラスタに所属したので、ステップＳ２０２に戻る（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）。一方、差分が所定の閾値以上である場合は、まだ適切なクラスタに属していない音響モデルが存在するので、ステップＳ２０４に戻る（ステップＳ２０７：Ｎｏ）。
以上がクラスタリング処理である。次に、このようにしてクラスタリングされた音響モデルに基づいて行われる実施例２の音声認識装置２及びサーバ６における音声認識処理について、図を用いて説明する。図５は、音声認識装置２及びサーバ６の動作のフローチャートである。図において、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５においては、実施例１と同様に音声がマイクロホン１から入力され、音響分析とセンサ情報の取得を行った後に、このセンサ情報に適したローカル音響モデルが存在するかどうかを判定する。
そして、センサ情報との距離が最も小さいローカル音響モデル（このローカル音響モデルを識別する番号または名前をｍと呼ぶ）をもってしても、その距離が所定の閾値Ｔ未満とならない場合には、ステップＳ２０８に進む（ステップＳ１０５：Ｎｏ）。
次に、端末側送信部１３は、センサ情報とローカル音響モデルを識別する情報ｍとを、音声認識サーバ６に送信する（ステップＳ２０８）。
サーバ側受信部２１は、センサ情報とｍとを受信し（ステップＳ２０９）、サーバ側音響モデル選択部２３は、受信したセンサ情報に最も適した音響モデルを選択する（ステップＳ１０９）。そして、この音響モデルとローカル音響モデルｍとが同一のクラスタに属するか否かを判断する（ステップＳ２１０）。同一のクラスタに属する場合には、ステップＳ２１１に進み（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ）、音響モデル差分算出部２５は、この音響モデルとローカル音響モデルｍとの差分を算出して（ステップＳ２１１）、サーバ側送信部２４は差分を音声認識端末２に送信する（ステップＳ２１２）。
なお差分を求めるには、例えば、音声特徴量の各次元の成分の値の差異やオフセットのずれ（それぞれの要素の格納位置の差）に基づいて算出すればよい。異なるバイナリデータ間（バイナリファイル間など）の差分値を求める技術は公知となっているので、それを利用してもよい。また、実施例２による技術は、音響モデルのデータ構造をついて特別な要求を求めるものではないので、差分を求めやすいデータ構造を設計しておく方法も考えられる。
一方、同一のクラスタに属さない場合には、直接ステップＳ２１２に進む（ステップＳ２１０：Ｎｏ）。この場合は、差分ではなく、選択した音響モデルそのものを送信する（ステップＳ２１２）。
なお、上記の処理においては、音声認識端末２側でセンサ情報に最も適していると判断したローカル音響モデル（ステップＳ１０５で、センサ情報との距離が最も小さいと判断した音響モデル）を基準に差分を生成することを前提としている。そのため、このようなローカル音響モデルｍに関する情報を前もってステップＳ２０８で送信した。しかし、この他にも音声認識サーバ６側で音声認識端末２が記憶しているローカル音響モデルの種類を把握（あるいは管理）しておき、さらに音声認識サーバがセンサ情報に近い音響モデルを選択した後に、選択された音響モデルと同じクラスタに属するローカル音響モデルを管理しているローカル音響モデルから選択して、それらの差分を算出するようにしてもよい。この場合には、音声認識サーバ６によって算出された差分がどのローカル音響モデルに基づいているかを音声認識端末２に通知する必要があるので、ステップＳ２１２において、音声認識サーバ６が差分算出の基礎としたローカル音響モデルを識別する情報を送信する。
次に音声認識端末２の端末側受信部１４は、差分データ、あるいは音響モデルを受信する（ステップＳ２１３）。受信したデータ差分である場合には、音響モデル合成部１８が差分の基礎となるローカル音響モデルｍと差分から音響モデルを合成する（ステップＳ２１４）。そして、端末側照合部１７が音響モデルの標準パターンと音声特徴量とのパターンマッチングを行って最も尤度の高い認識候補を認識結果４として出力する。
以上から明らかなように、実施例２の音声認識端末２が記憶するローカル音響モデルと音声認識サーバ６が記憶する音響モデルとの差分のみをネットワークを介して送受信することとした。そのため、音声認識端末２の記憶容量が小さい場合でも、マイクロホン１の集音環境に即した多様な音響モデルに基づいて高精度な音声認識を行うことができるという実施例１の効果に加えて、ネットワークに与える負荷を低減し、データ転送に要する時間を短くすることによって処理性能を向上するという効果を奏するのである。
【実施例３】  実施例１及び２による音声認識端末２では、音声認識処理に必要となる音響モデルを記憶していない場合であっても、音声認識サーバ６が記憶する音響モデルを、ネットワーク５を介して受信することにより、マイクロホン１の集音環境に即した音声認識を行うものであった。しかし、音響モデルの送受信に代えて、音声特徴量を送受信するようにしてもよい。実施例３による音声認識端末及びサーバはこのような原理に基づいて動作するものである。
図６は、実施例３による音声認識端末及びサーバの構成を示すブロック図である。図において、図１と同一の符号を付した部位については実施例１と同様であるので、説明を省略する。実施例３においても、音声認識端末２と音声認識サーバ６はネットワーク５を介して接続されている。しかし、音声認識端末２から音声認識サーバ６に対して音声特徴量とセンサ情報が送信されるようになっており、また認識結果７が音声認識サーバ６より出力されるようになっている点で、実施例１と異なる。なお、音声認識サーバ６において、サーバ側照合部２７は、実施例１の端末側照合部１７と同様に音声特徴量と音響モデルとの照合を行う部位である。
次に実施例３における音声認識端末２及び音声認識サーバ６の動作について、図を参照しながら説明する。図７は、実施例２による音声認識端末２と音声認識サーバ６との処理を示したフローチャートである。なおこのフローチャートにおいて、図２と同一の符号を付した処理については実施例１と同様である。そこで以下においては、このフローチャート独自の符号を付した処理を中心に説明を行う。
まず、利用者がマイクロホン１から音声入力を行うと、入力端３を介して音声認識端末２に音声信号が入力され（ステップＳ１０１）、入力された音声信号から音響分析部１１によって音声特徴量の時系列が算出されるとともに（ステップＳ１０２）、センサ１２によってセンサ情報が収集される（ステップＳ１０３）。
次に端末側送信部１３によってセンサ情報と音声特徴量がネットワーク５を介して音声認識サーバ６に転送され（ステップＳ３０１）、サーバ側受信部２１によってセンサ情報と音声特徴量が音声認識サーバ６に取り込まれる（ステップＳ３０２）。音声認識サーバ６のサーバ側音響モデル記憶部２２は、音響モデルを複数のセンサ情報に合わせて予め準備しており、サーバ側音響モデル選択部２３は、サーバ側受信部２１によって取得されたセンサ情報と、各音響モデルのセンサ情報との距離値を式（１）によって算出して、最も距離値の小さい音響モデルを選択する（ステップＳ１０９）。
続いてサーバ側照合部２７は、選択された音響モデルにおける標準パターンとサーバ側受信部２１によって取得された音声特徴量とのパターンマッチングを行って、最も尤度の高い語彙を認識結果７として出力する（ステップＳ３０３）。この処理は、実施例１の照合処理（ステップＳ１１２）と同様であるので、詳細な説明については省略する。
以上のように、実施例３による音声認識端末２およびサーバ６によれば、音声認識端末２において音声特徴量の算出とセンサ情報の取得のみを行い、このセンサ情報に基づいて、音声認識サーバ６に音声特徴が記憶する音響モデルから適切な音響モデルを選択して、音声認識することとした。こうすることで、音声認識端末２に音響モデルを記憶するための記憶装置、あるいは素子又は回路が不要となり、音声認識端末２の構成を簡素化することができる。
また、音声特徴量とセンサ情報のみをネットワーク５を介して音声認識サーバ６に転送するようにしたので、ネットワーク５に伝送負荷をかけずに音声認識を行うことができる。
なお、前述の通り、音響モデルのデータサイズは数百キロバイトに及ぶ場合がある。したがってネットワークの帯域幅が制限されている場合には、音響モデルそのものを送信しようとすると伝送能力の限界に達してしまう場合もある。しかし音声特徴量であれば、せいぜい２０ｋｂｐｓの帯域幅が確保できれば、実時間内に十分転送が可能である。したがって極めてネットワーク負荷が軽いクライアントサーバ側音声認識システムを構築できるとともに、マイクロホン１の集音環境に合わせた高精度な音声認識処理を行うことができる。
なお実施例１とは異なり、実施例３では認識結果７を音声認識端末２から出力するのではなく、音声認識サーバ６から出力する構成とした。例えば音声認識端末２がインターネットを閲覧しており、発話によってＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ）を音声入力し、このＵＲＬから決定されるＷｅｂページを音声認識サーバ６が取得して、音声認識端末２に送信して表示させるような場合は、このような構成で十分である。
しかしながら、実施例１と同じように、音声認識端末２が認識結果を出力するような構成とすることもできる。この場合は、音声認識端末２に端末側受信部、音声認識サーバ６にサーバ側送信部を備えるようにし、照合部２７の出力結果を音声認識サーバ６の送信部からネットワーク５を介して音声認識端末２の受信部に送信し、この受信部から所望の出力先に出力するように構成すればよい。
【実施例４】  実施例１及び２における音響モデルの送受信、実施例３における音声特徴量の送受信に代えて、音声データを送受信する方法も考えられる。実施例４による音声認識端末及びサーバはこのような原理に基づいて動作するものである。
図８は、実施例４による音声認識端末及びサーバの構成を示すブロック図である。図において、図１と同一の符号を付した部位については実施例１と同様であるので、説明を省略する。実施例４においても、音声認識端末２と音声認識サーバ６はネットワーク５を介して接続されている。しかし、音声認識端末２から音声認識サーバ６に対して音声データとセンサ情報が送信されるようになっており、また認識結果７が音声認識サーバ６より出力されるようになっている点で、実施例１と異なる。
音声ディジタル処理部１９は入力端３から入力された音声をディジタルデータに変換する部位であって、Ａ／Ｄ変換器あるいは素子又は回路を備えるものである。さらにＡ／Ｄ変換されたサンプリングデータをネットワーク５を介して伝送するのに適する形式に変換する専用回路、またはこのような専用回路と同等の処理を行うコンピュータプログラムとこのプログラムを実行する中央演算装置をさらに備えるようにしてもよい。また、サーバ側音響分析部２８は音声認識サーバ６上で入力音声から音声特徴量を算出する部位であって、実施例１及び２における端末側音響分析部１１と同様の機能を有する。
次に実施例４における音声認識端末２及び音声認識サーバ６の動作について、図を参照しながら説明する。図９は、実施例１による音声認識端末２と音声認識サーバ６との処理を示したフローチャートである。なおこのフローチャートにおいて、図２と同一の符号を付した処理については実施例１と同様である。そこで以下においては、このフローチャート独自の符号を付した処理を中心に説明を行う。
まず、利用者がマイクロホン１から音声入力を行うと、入力端３を介して音声認識端末２に音声信号が入力され（ステップＳ１０１）、音声ディジタル処理部１９は、ステップＳ１０１で入力された音声信号をＡ／Ｄ変換によってサンプリングする（ステップＳ４０１）。なお、音声ディジタル処理部１９では、音声信号のＡ／Ｄ変換だけでなく、音声データの符号化、あるいは圧縮処理を行うことが望ましいが、このことは必須ではない。具体的な音声の圧縮方法としては、ディジタル方式の公衆有線電話網（ＩＳＤＮなど）で使用されているｕ−ｌａｗ  ６４ｋｂｐｓ  ＰＣＭ方式（Ｐｕｌｓｅ  Ｃｏｄｅｄ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ、ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．７１１）や、ＰＨＳで使用されている適応差分符号化ＰＣＭ方式（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｅｎｃｏｄｉｎｇ  ＰＣＭ、ＡＤＰＣＭ．ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．７２６）、携帯電話で使用されているＶＳＥＬＰ方式（Ｖｅｃｔｏｒ  Ｓｕｍ  Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）、ＣＥＬＰ方式（Ｃｏｄｅ  Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）等を適用する。通信網の使用可能帯域幅やトラフィックに応じて、これらの方式のうちのいずれかを選択するとよい。例えば、帯域幅が６４ｋｂｐｓである場合にはｕ−ｌａｗ  ＰＣＭ方式、１６〜４０ｋｂｐｓである場合にはＡＤＰＣＭ方式、１１．２ｋｂｐｓである場合にはＶＳＥＬＰ方式、５．６ｋｂｐｓである場合にはＣＥＬＰ方式が適していると考えられる。ただし他の符号化方式を適用しても、この発明の特徴が失われるわけではない。
次に、センサ１２によってセンサ情報が収集され（ステップＳ１０３）、さらに収集されたセンサ情報と符号化された音声データは、例えば図１０で示すようなデータフォーマットに並べ替えられて、端末側送信部１３によってネットワーク５を介して音声認識サーバ６に転送される（ステップＳ４０２）。
なお、図１０において領域７０１には、音声データの処理時刻を表すフレーム番号が格納される。このフレーム番号は、例えば音声データのサンプリング時刻に基づいて、一意に決定される。ここで、「一意に決定される」という語の意義は、音声認識端末２と音声認識サーバ６との間で調整された相対的な時刻に基づいて決定される場合を含み、この相対的な時刻が異なる場合には、異なるフレーム番号が与えられるようにする、という意味である。あるいは、音声認識端末２と音声認識サーバ６との外部に存在する時計より絶対的な時刻の供給を受け、この時刻に基づいてフレーム番号を一意に決定するようにしてもよい。時刻からフレーム番号を算出するには、例えば年（西暦４桁が望ましい）、月（値域１〜１２で２桁を割り当てる）、日（値域１〜３１で２桁を割り当てる）、時（値域０〜２３で２桁を割り当てる）、分（値域０〜５９で２桁を割り当てる）、秒（値域０〜５９で２桁を割り当てる）、千分の一秒（値域０〜９９９で３桁を割り当てる）の各数値をそれぞれの桁数でパディングし、これらの順に数字列として連結してもよいし、ビット単位で年・月・日・時・分・秒・ミリ秒の各値をパックして一定の値を得るようにしてもよい。
また、図１０のデータフォーマットの領域７０２には、センサ情報の占有するデータサイズが格納される。例えばセンサ情報が３２ビット値であるならば、センサ情報を格納するのに必要な領域の大きさ（４バイト）をバイトで表現して４が格納される。センサ１２が複数個のセンサから構成される場合には、それぞれのセンサ情報を格納するのに必要となる配列領域のデータサイズが格納されることになる。さらに領域７０３には、ステップＳ１０３においてセンサ１２によって取得されたセンサ情報が格納される領域である。センサ１２が複数個のセンサから構成される場合は、領域７０３にセンサ情報の配列が格納される。また領域７０３のデータサイズは、領域７０２に保持されたデータサイズと一致する。
領域７０４には音声データサイズが格納される。なお、送信部１３は音声データを複数のパケット（その構造は図７で示されるデータフォーマットと等しいものとする）に分割して送信する場合がある。その場合、領域７０４に格納されるのは、それぞれのパケットに含まれる音声データのデータサイズである。複数のパケットに分割する場合については、後に再び述べることにする。続いて領域７０５には音声データが格納される。
ネットワーク５の特性から、パケットサイズの上限が定められている場合には、端末側送信部１３は入力端３を介して入力された音声データを複数のパケットに分割する。図７のデータフォーマットにおいて、領域７０１に格納されるフレーム番号は、その音声データの処理時刻を表す情報であり、このフレーム番号は、それぞれのパケットに含まれる音声データのサンプリング時刻に基づいて決定される。さらにすでに述べたように、領域７０４にそれぞれのパケットに含まれる音声データのデータサイズを格納する。またセンサ１２を構成するセンサの出力結果が短時間の間に刻々と変化する性質を有する場合には、領域７０３に格納されるセンサ情報もパケット間で異なることになる。例えば音声認識端末２が車載用音声認識装置であり、センサ１２が背景重畳雑音の大きさを取得するセンサ（マイクロホン１とは別のマイクロホンなど）の場合、話者の発話の最中に自動車がトンネルを出入りすると、背景重畳雑音の大きさは著しく異なることになる。このような場合に、図１０のデータフォーマットによるパケットを送信することで、発話の途中であってもセンサ情報を適切に反映させることが可能となる。そのために端末側送信部１３は、発話の最中にセンサ情報が大きく変化した場合に、ネットワーク５の特性とは関係なく、センサ情報が変化した時点で音声データを分割し、異なるセンサ情報を格納したパケットを送信するのが望ましい。
引き続き、音声認識端末２及び音声認識サーバ６の動作を説明する。サーバ側受信部２１によってセンサ情報と音声データ音声認識サーバ６に取り込まれる（ステップＳ４０３）。サーバ側音響分析部２８は、取り込まれた音声データを音響分析して、音声特徴量の時系列を算出する（ステップＳ４０４）。さらにサーバ側音響モデル選択部２３は、取得したセンサ情報に基づいて、最も適切な音響モデルを選択し（ステップＳ１０９）、サーバ側照合部２６はこの音響モデルの標準パターンと音声特徴量とを照合する（ステップＳ４０５）。
以上より明らかなように、この実施例４では、音声認識端末２がセンサ情報と音声データを音声認識サーバ６に転送することとしたので、音声認識端末２側で音響分析を行うことなく、集音環境に適した音響モデルに基づいて高精度な音声認識処理を行うことができる。
したがって、音声認識端末２に音声認識のための特別な部品や回路、コンピュータプログラムなどを設けなくても音声認識機能を実現することができる。
また実施例４によれば、フレーム毎にセンサ情報を送信するようにしたので、発話中にマイクロホン１が集音する環境条件が急激に変化した場合であっても、フレーム毎に適切な音響モデルを選択して、音声認識を行うことができる。
なお、音声認識端末２からの送信を複数のフレームに分割するという方法は、実施例３の音声特徴量の送信にも適用できる。すなわち、音声特徴量は時系列成分を有するから、フレームに分割する場合には、その時系列順にフレーム分割するとよい。またそれぞれのフレームに、その時系列の時刻におけるセンサ情報を実施例４と同様に格納し、音声認識サーバ６側で、各フレームに含まれる最新のセンサ情報に基づいて最適な音響モデルを選択するようにすれば、さらに音声認識の精度を向上させることができる。
【実施例５】  実施例１〜４の音声認識システムでは、音声認識端末２の備えるセンサ１２が取得した環境条件に基づいて、音声認識端末２及びサーバ６の記憶する音響モデルを選択することにより、実環境に対応した音声認識処理を行うというものであった。しかし、センサ１２が取得した環境条件だけでなく、インターネットなどから得られる付加情報を組み合わせて、音響モデルを選択する方法も考えられる。実施例５の音声認識システムはこのような特徴を有するものである。
なお、実施例５の特徴は上記のとおり、インターネットから得られる付加情報とセンサ情報とを組み合わせて、音響モデルを選択する、というものなので、実施例１〜４のいずれの音声認識システムと組み合わせることも可能であり、得られる効果についても同じであるが、ここでは例として実施例１の音声認識システムにインターネットから得られる付加情報を組み合わせた場合について説明することにする。
図１１は、実施例５による音声認識システムの構成を示すブロック図である。この図から明らかなとおり、実施例５の音声認識システムは、実施例１の音声認識システムに、インターネット情報取得部２９を付加したものであって、図１と同一の符号を付した構成要素は実施例１と同様であるので、説明を省略する。また、インターネット情報取得部２９は、インターネットを介して付加情報を取得する部位であり、具体的にはｈｔｔｐ（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）によってＷｅｂページを取得するインターネットブラウザ相当の機能を有するものである。さらに、実施例５における音声認識サーバ６が記憶している音響モデルでは、その音響モデルを学習した環境条件をセンサ情報と付加情報とで表現するようにしているものとする。
ここで、付加情報とは、例えば気象情報や交通情報である。インターネットには気象情報や交通情報を提供するＷｅｂサイトが存在しており、これらのＷｅｂサイトによれば、各地の気象条件や渋滞情報、工事状況などを入手することができる。
そこで、このような付加情報を利用して、より精度の高い音声認識を行うために、入手できる付加情報にあわせた音響モデルを準備する。例えば、気象情報が付加情報である場合は、豪雨や強風などによって生じる背景雑音の影響を加味して音響モデルが学習される。また例えば交通情報の場合は、道路工事などによって生じる背景雑音の影響を加味して音響モデルが学習される。
次に実施例５による音声認識端末２及びサーバ６の動作について説明する。図１２は、実施例５による音声認識端末２及びサーバ６の動作を示すフローチャートである。図１２のフローチャートと図２のフローチャートとが異なるのは、ステップＳ５０１の有無のみである。そこで、以降では、ステップＳ５０１の処理を中心に説明することとする。
音声認識サーバ６において、センサ情報を受信した後に（ステップＳ１０８）、インターネット情報取得部２９は、音声認識端末２に接続されたマイクロホン１が集音する環境に影響を与える情報をインターネットから収集する（ステップＳ５０１）。例えば、センサ１２にＧＰＳアンテナが備えられている場合、センサ情報には音声認識端末２及びマイクロホン１の存在する位置情報が含まれることになる。そこで、インターネット情報取得部２９は、この位置情報に基づいて音声認識端末２及びマイクロホン１の存在する場所の気象情報や交通情報などの付加情報をインターネットから収集する。
続いて、サーバ側音響モデル選択部２３は、センサ情報と付加情報とに基づいて音響モデルを選択する。具体的には、まず現在の音声認識端末２及びマイクロホン１の存在する場所の付加情報と音響モデルの付加情報が一致しているかどうかが判定される。そして付加情報が一致している音響モデルの中から、次にセンサ情報について、実施例１で示した式（１）に基づいて算出された距離値が最小となる音響モデルを選択する。
以後の処理については実施例１と同様であるので、説明を省略する。
以上から明らかなように、実施例５の音声認識システムによれば、音響モデルを学習した環境条件が、センサ情報だけでは完全に表現できないものであっても、付加情報を用いて表現することができるので、マイクロホン１の集音環境についてより適切な音響モデルを選択することができる。またこの結果として、音声認識精度を向上させることができる、という効果を奏する。
なお上記において、付加情報を入手する方法としてインターネットを経由する方法について説明したが、付加情報を用いる技術的意義は、音声認識の精度を劣化させる環境的諸要因のうち、あくまでもセンサ情報では表現できない要素に基づいて音響モデルを準備することにある。したがって、このような付加情報を入手する方法は、インターネットに限定されるものではなく、例えば、付加情報を提供するための専用システムや専用コンピュータを準備してもよい。
【産業上の利用の可能性】
以上のように、この発明に係る音声認識システム並びに端末及びサーバは、使用する場所が変化しても高精度の音声認識処理を実現するために有用であり、特にカーナビゲーションシステムや携帯電話など、筐体の大きさや重量、価格帯等の制限から、搭載可能な記憶装置の容量が限られた機器に音声認識機能を提供するのに適している。
【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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【図１２】
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【国際調査報告】
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