(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストコーパスの音素分布を決定することと；
音響モデルの音素の音響モデル利得分布を決定することであって、前記音響モデルはユーザに応じて適合され、適合前の前記音響モデルと適合後の前記音響モデルに基づいて、前記決定することと；
前記音素分布および前記音響モデル利得分布に基づいて、望ましい音素分布を決定することと；
前記望ましい音素分布に基づいて適合用文章を生成することと；
前記適合用文章を話すことを前記ユーザに要求するプロンプトを生成することと；
を含む、方法。
【請求項２】
前記適合用文章を話す前記ユーザの発話入力からの音素の統計的表現を更新することに基づいて、更新された音響モデルを生成するように、前記音響モデルの適合を行うことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記音響モデルの音素および前記更新された音響モデルの音素に基づいて、更新された音響モデル利得分布を決定することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記更新された音響モデル利得分布に基づく類似性尺度が、前記更新された音響モデルの適合処理を終了させる停止基準を満たすかどうかを判断することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記音響モデル利得分布は、適合前後の前記音響モデルの音素間の類似性の基準となる類似性尺度である、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記適合用文章の生成は、前記適合用文章として、適合用文章の候補リストから適合用文章の候補を選択することを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記適合用文章の生成は；
複数の適合用文章候補について、複数の適合用文章候補音素分布を決定することと；
前記複数の適合用文章候補のうち、前記望ましい音素分布を含む最小クロスエントロピー尺度を有する第１の適合用文章候補を同定することと；
前記第１の適合用文章候補を前記適合用文章として選択することと；
をさらに含む、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記適合用文章の生成は、語彙についての複数の単語リストセグメントを通して累積スコアを最適化する単語経路を同定することをさらに含む、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記適合用文章の生成は、単語間の関係を決定するために、語彙についての連続的な単語リストにおける単語間の関連性をバイグラムとしてモデル化することを含む、請求項１から８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
前記適合用文章の生成は、前記適合用文章に構造を与えるために、有限状態文法を適用することを含む、請求項１から９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記音素分布は、ユニグラム言語モデルを使用して計算される、請求項１から１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つのプロセッサと；
コンピュータ・プログラムを含む少なくとも１つのメモリと；
を備える装置であって；
前記コンピュータ・プログラムは、前記少なくとも１つのプロセッサに実行されることにより、少なくとも；
テキストコーパスの音素分布を決定することと；
音響モデルの音素の音響モデル利得分布を決定することであって、前記音響モデルはユーザに応じて適合され、適合前の前記音響モデルと適合後の前記音響モデルに基づいて、前記決定することと；
前記音素分布および前記音響モデル利得分布に基づいて、望ましい音素分布を決定することと；
前記望ましい音素分布に基づいて適合用文章を生成することと；
前記適合用文章を話すことを前記ユーザに要求するプロンプトを生成することと；
を前記装置に実行させるように構成される；
装置。
【請求項１３】
前記コンピュータ・プログラムは、実行時に、前記装置に、前記適合用文章を話す前記ユーザの発話入力からの音素の統計的表現を更新することに基づいて、更新された音響モデルを生成するように、前記音響モデルの適合を行う、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記コンピュータ・プログラムは、実行時に、前記装置に、前記音響モデルの音素および前記更新された音響モデルの音素に基づいて、更新された音響モデル利得分布を決定させる、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記コンピュータ・プログラムは、実行時に、前記装置に、前記更新された音響モデル利得分布に基づく類似性尺度が、前記更新された音響モデルの適合処理を終了させる停止基準を満たすかどうかを判断させる、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記コンピュータ・プログラムは、実行時に、前記装置に、前記適合用文章として、適合用文章の候補リストから適合用文章の候補を選択させる、請求項１２から１５のいずれかに記載の装置。
【請求項１７】
前記適合用文章の生成のための前記コンピュータ・プログラムは、実行時に、前記装置に；
複数の適合用文章候補について、複数の適合用文章候補音素分布を決定させ；
前記複数の適合用文章候補のうち、前記望ましい音素分布を含む最小クロスエントロピー尺度を有する第１の適合用文章候補を同定させ；
前記第１の適合用文章候補を前記適合用文章として選択させる；
請求項１２から１６のいずれかに記載の装置。
【請求項１８】
前記コンピュータ・プログラムは、実行時に、前記装置に、語彙についての複数の単語リストセグメントを通して累積スコアを最適化する単語経路を同定させる、請求項１２から１７のいずれかに記載の装置。
【請求項１９】
前記コンピュータ・プログラムは、実行時に、前記装置に、単語間の関係を決定するために、語彙についての連続的な単語リストにおける単語間の関連性をバイグラムとしてモデル化させる、請求項１２から１８のいずれかに記載の装置。
【請求項２０】
前記コンピュータ・プログラムは、実行時に、前記装置に、前記適合用文章に構造を与えるために、有限状態文法を適用させる、請求項１２から１９のいずれかに記載の装置。
【請求項２１】
プロセッサによる実行時に；
テキストコーパスの音素分布を決定することと；
音響モデルの音素の音響モデル利得分布を決定することであって、前記音響モデルはユーザに応じて適合され、適合前の前記音響モデルと適合後の前記音響モデルに基づいて、前記決定することと；
前記音素分布および前記音響モデル利得分布に基づいて、望ましい音素分布を決定することと；
前記望ましい音素分布に基づいて適合用文章を生成することと；
前記適合用文章を話すことを前記ユーザに要求するプロンプトを生成することと；
を含む、方法を前記プロセッサに実行させる、コンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ・プログラム。
【請求項２２】
プロセッサによる実行時に、前記プロセッサに、前記適合用文章を話す前記ユーザの発話入力からの音素の統計的表現を更新することに基づいて、更新された音響モデルを生成するように、前記音響モデルの適合を行うことを含む方法を実行させる、さらなるコンピュータ実行可能命令を有する、請求項２１に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２３】
プロセッサによる実行時に、前記プロセッサに、前記音響モデルの音素および前記更新された音響モデルの音素に基づいて、更新された音響モデル利得分布を決定することを含む方法を実行させる、さらなるコンピュータ実行可能命令を有する、請求項２２に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２４】
プロセッサによる実行時に、前記プロセッサに、前記更新された音響モデル利得分布に基づく類似性尺度が、前記更新された音響モデルの適合処理を終了させる停止基準を満たすかどうかを判断することを含む方法を実行させる、さらなるコンピュータ実行可能命令を有する、請求項２３に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２５】
プロセッサによる実行時に、前記プロセッサに、前記適合用文章として、適合用文章の候補リストから適合用文章の候補を選択することを含む方法を実行させる、さらなるコンピュータ実行可能命令を有する、請求項２１から２４のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２６】
プロセッサによる実行時に、前記プロセッサに；
複数の適合用文章候補について、複数の適合用文章候補音素分布を決定することと；
前記複数の適合用文章候補のうち、前記望ましい音素分布を含む最小クロスエントロピー尺度を有する第１の適合用文章候補を同定することと；
前記第１の適合用文章候補を前記適合用文章として選択することと；
を含む方法を実行させる、前記適合用文章の生成のためのさらなるコンピュータ実行可能命令を有する、請求項２１から２５のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２７】
プロセッサによる実行時に、前記プロセッサに、語彙についての複数の単語リストセグメントを通して累積スコアを最適化する単語経路を同定することを含む方法を実行させる、さらなるコンピュータ実行可能命令を有する、請求項２１から２６のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２８】
プロセッサによる実行時に、前記プロセッサに、単語間の関係を決定するために、語彙についての連続的な単語リストにおける単語間の関連性をバイグラムとしてモデル化することを含む方法を実行させる、さらなるコンピュータ実行可能命令を有する、請求項２１から２７のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２９】
プロセッサによる実行時に、前記プロセッサに、前記適合用文章に構造を与えるために、有限状態文法を適用することを含む方法を実行させる、さらなるコンピュータ実行可能命令を有する、請求項２１から２８のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項３０】
テキストコーパスの音素分布を決定するための手段と；
音響モデルの音素の音響モデル利得分布を決定するための手段であって、前記音響モデルはユーザに応じて適合され、適合前の前記音響モデルと適合後の前記音響モデルに基づいて、前記決定する手段と；
前記音素分布および前記音響モデル利得分布に基づいて、望ましい音素分布を決定するための手段と；
前記望ましい音素分布に基づいて適合用文章を生成するための手段と；
前記適合用文章を話すことを前記ユーザに要求するプロンプトを生成するための手段と；
を備える、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の例示的実施形態は、概して、音声認識に関する。より具体的には、本発明の例示的実施形態は、音響モデルの適合を行う自動音声認識に関する。
【背景】
【０００２】
多くの現在の自動音声認識（automatic speech recognition; ASR）システムでは、ユーザは、音声認識性能を改善するために、ユーザの音声特徴に基づいて不特定話者（speaker-independent; SI）音響モデルの適合を行うために、既定の文章を読むことによって、音響モデルを明示的に訓練することが必要である。
【摘要】
【０００３】
以下は、本発明のいくつかの例示的実施形態に関する基礎的な理解を提供するために、本発明のいくつかの例示的実施形態の簡略化された概要を提示する。この概要は、広範囲に及ぶ概要ではないし、重要もしくは重大な要素を確認することや、請求項の範囲を正確に記述することを意図していない。以下の概要は、単に、以下に提供されるより詳細な説明の序章として、簡略化された形式で、いくつかの概念および例示的実施形態を提示するだけである。
【０００４】
本明細書に開示されるいくつかの例示的実施形態は、音響モデルの適合のための装置、方法、およびシステムを対象とする。
【０００５】
より具体的には、本明細書のいくつかの例示的実施形態に従う方法、装置、およびシステムは、音響モデルの適合を提供する。ユーザ端末は、テキストコーパス（text corpus）の音素（phoneme）の分布を決定し、音響モデルの適合の前後における音素の音響モデル利得（acoustic model gain）の分布を決定し、これらの音素分布（phoneme distribution）および音響モデル利得分布（acoustic model gain distribution）に基づいて、望ましい音素分布を決定し、その望ましい音素分布に基づいて適合用の文章を生成し、適合用文章を話すことをユーザに要求するプロンプトを生成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
添付の図面を考慮しつつ以下の説明を参照することによって、本発明およびその利点に関してより完全に理解することができる。添付の図面において、同一の参照数字は、同一の特徴を示す。
【図１】本明細書の例示的実施形態に従うユーザ端末を図示する。
【図２】本明細書の例示的実施形態に従って実装された音響モデル適合を行うユーザ端末のアーキテクチャを図示する。
【図３】本明細書の例示的実施形態に従う、テキストコーパス、発音辞書、および発話コーパスを含む訓練データベース（DB）を図示する。
【図４】本明細書の例示的実施形態に従う、不特定話者音響モデルおよび特定話者音響モデルを格納する音響モデルデータベース（DB）を図示する。
【図５】本明細書の例示的実施形態に従う、言語モデルを格納する言語モデルデータベース（DB）を図示する。
【図６】本明細書の例示的実施形態に従う、統計的手法に基づいて適合用文章を生成するために使用する語彙のために生成された単語格子（word lattice）を図示する。
【図７】本明細書の例示的実施形態.に従う、音響モデルの適合を行うために最適な適合用文章を選択するための方法を図示する。
【図８】本明細書の例示的実施形態に従う、様々な適合手法の単語認識性能を示すチャートを図示する。
【詳細な説明】
【０００７】
種々の実施形態に関する以下の説明では、添付の図面が参照される。添付の図面は、説明の一部を成し、本発明の１つ以上の例示的実施形態が実施され得る種々の実施形態が実例として示される。本発明の範囲から逸脱することなく、他の実施形態を利用してもよいこと、ならびに構造的および機能的な修正を加えてもよいことを理解されたい。
【０００８】
図１は、本明細書の例示的実施形態に従うユーザ端末を図示する。ユーザ端末102は、以下にさらに詳細に説明するように、ユーザが発話入力を提供して、ユーザ端末102の動作を制御することを可能にするために、音声インターフェースを介してヒトの発話からのテキストを認識するように、音響モデル、言語モデル、および発音辞書を使用して、自動音声認識（automatic speech recognition; ASR）を実行してもよい。
【０００９】
例示的実施形態では、ユーザ端末102は、図示するような、モバイル通信機器、アンテナを有する携帯電話機、またはモバイルコンピュータであってもよく、またはデジタルビデオレコーダ（digital video recorder; DVR）、セットトップボックス（set-top box; STB）、サーバコンピュータ、コンピュータ、ストレージ機器、インターネットブラウザ機器、ゲーム機、音声/映像プレーヤ、デジタルカメラ/カムコーダ、テレビ、ラジオ受信機、ポインティングデバイス、有線もしくは無線通信機器、および/または任意のそれらの組み合わせであってもよい。ユーザ端末102は、図示するように、スタンドアロン型機器であってもよく、または自動車等であるがこれに限定されない別の機器に一体化されてもよい。
【００１０】
図示する例では、ユーザ端末102は、ディスプレイ104、プロセッサ106、メモリ108または他のコンピュータ可読媒体および/または他のストレージ、ユーザインターフェース110、マイクロホン112、ならびにスピーカ114を含む。ユーザ端末102のマイクロホン112は、ユーザから発話入力を受信してもよく、スピーカ114は、音声インターフェースとインタラクトすることをユーザに促すように音声を出力してもよい。ユーザインターフェース110には、キーパッド、タッチスクリーン、音声インターフェース、4つの矢印キー、ジョイスティック、データグローブ、マウス、ローラボール、タッチスクリーン、またはユーザ端末102を制御するためにユーザから入力を受信するための他の適切な機器が含まれてもよい。
【００１１】
図２は、本明細書の例示的実施形態に従う音響モデルの適合を行うためのユーザ端末102のアーキテクチャ200を図示する。アーキテクチャ200のプロセッサ106は、効率的な適合用文章を使用して、話者から受信した発話入力から不特定話者モデルを適合させることに基づいて、特定話者モデルを作成してもよい。アーキテクチャ200は、適合プロセスのための最適な適合用文章を動的に識別してもよい。
【００１２】
図示する例では、アーキテクチャ200は、音素分布プロセッサ204、音響モデル利得プロセッサ206、適合用文章プロセッサ208、および静的音素分布プロセッサ210を含むプロセッサを有してもよい。プロセッサ106は、音素分布プロセッサ204、音響モデル利得プロセッサ206、適合用文章プロセッサ208、および静的音素分布プロセッサ210を実装する単一のプロセッサであってもよく、または互いにリモートまたはローカルに位置する２つ以上の別個のプロセッサであってもよい。アーキテクチャ200のメモリ108は、図３〜図５を参照して以下にさらに詳細に説明する言語モデルデータベース202、訓練データベース214、および音響モデルデータベース216を含むデータを格納してもよい。また、訓練データベース214は、図示するように、メモリ108に対する入力であってもよい。
【００１３】
図３は、本明細書の例示的実施形態に従う、テキストコーパス、発音辞書、および発話コーパスを含む訓練データベースを図示する。テキストコーパス302は、１つ以上の言語による、構造化されたテキストのセットを含むデータベースであってもよい。テキストコーパス302は、本、ニュース、単語リスト、数列、 複数の人々の間の会話などから引用したものに基づいてもよい。発音辞書304は、特定の発音を有する単語または語句のコレクションを有してもよい。例示的実施形態では、発音辞書は、テキストコーパス302中の単語および単語の各々の発音を含むエントリのリストを有してもよい。例えば、単語「you」では、発音辞書は、単語「you」およびその音素レベルの発音「j u」を列挙してもよい。発話コーパス（speech corpus）306は、発話音声ファイルおよび各音声ファイルのテキスト音写（text transcription）を含むデータベースであってもよい。例えば、発話コーパス306は、「How are you doing today?」と述べる人の音声録音である音声ファイルを含んでもよく、テキスト音写は、その記録された音声に対応するテキストを有してもよい。
【００１４】
図４は、本明細書の例示的実施形態に従う、不特定話者音響モデルおよび特定話者音響モデルを格納する音響モデルデータベースを図示する。図示するように、音響モデルデータベース216は、１つ以上の不特定話者（speaker independent; SI）モデル402と、１つ以上の特定話者（speaker dependent; SD）モデル404とを備えることができる。SI音響モデル402とSD音響モデル404の両方は、事前に録音された発話を使用して訓練され得る。例示的実施形態では、SI音響モデル402およびSD音響モデル404は、訓練データベース214のテキストコーパス302および発話コーパス306から訓練されてもよい。音響モデル402および404は、例えば、文脈依存の音素隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model; HMM）であることができる。
【００１５】
ユーザ端末102は、音響モデル402および404を使用して、発話入力における口語単語を認識するように、特定のユーザから受信した発話入力を分類してもよい。音響モデルは、ユーザから受信した発話入力における単語を認識するために、異なる音声、単語、単語の一部、および/または任意のそれらの組み合わせをモデル化するデータを有してもよい。音響モデルは、テキストコーパス302中の各単語を構成する音声の統計的表現を有してもよい。複数のユーザに応用可能な音響モデルを作成するために、音響モデルは、複数の話者から録音した発話データから訓練されてもよく、SI音響モデル402と呼ばれてもよい。音響モデルの訓練は、口語単語に対応するテキストがユーザ端末102により認識可能であるように、口語単語を統計的にモデル化するプロセスと呼ばれてもよい。
【００１６】
SI音響モデル402は、例えば、複数の個人が提供した発話入力から開発され得るため、平均的な話者の発話特徴を表現し得るが、個々の話者に独特の会話特徴を考慮し得ない。訓練プロセスは、特定の話者から認識される口語単語を特徴化するように、SI音響モデル402を一般化してもよい。SI音響モデル402は、複数の話者から開発されるため、SIモデル402は、特定の話者が提供した発話の高い単語認識精度を持ち得ない。ユーザ端末102は、発話認識精度を改善するために、SI音響モデル402を適合させ得る。本明細書に説明する話者適合解決法は、個々の話者をより良好に特徴化するために、限定された話者特有のデータでSI音響モデル402を適合させる（例えば、調節する）ことができる。
【００１７】
適合処理は、SD音響モデル404を生成するためにSI音響モデル402を適合させるべく、特定の話者からの限られた量の発話入力を取得してもよい。適合処理は、反復的に行うことができる。SI音響モデル402は、特定の話者による発話入力を録音することによって、SD音響モデル404の最初の繰り返し過程（initial iteration）を実行するように適合されてもよい。ユーザは、SD音響モデル404の適合を継続するために、さらなる入力発話を提供することができる。例えば、特定の話者は、音響モデルの適合の際に使用するための１つの文章を話すことができる。特定の話者は、適合セッションが完了するまで、１つ以上の追加の文章を提供することができる。適合用文章の効率的なデザインについて、以下にさらに詳細に論じる。
【００１８】
ユーザ端末102は、主に単一のユーザが使用する携帯電話機等であるがこれに限定されない個人用機器として使用されてもよい。単一のユーザが使用する場合、ユーザ端末102は、単一のユーザの発話特徴に適合する単一のSD音響モデル404を有してもよい。また、ユーザ端末102は、複数のユーザがユーザ端末102を共有する場合、ユーザ毎の複数のSD音響モデル404を有してもよい。例えば、音響モデルは、ユーザ端末102が複数のユーザによって共有される場合、各ユーザに適合するSD音響モデル404を含んでもよい。
【００１９】
図５は、本明細書の例示的実施形態に従って格納する言語モデルデータベースを図示する。言語モデルデータベース202は、訓練データベース214のテキストコーパス302および発話コーパス306から訓練された音響言語モデル502Aまたは502Bなどの、１つ以上の音響言語モデルを格納してもよい。言語モデル502は、単語の列に確率を割り当てるファイルであってもよく、発話列における次の単語を予測してもよい。例示的実施形態では、言語モデル（例えば、502Aまたは502B）は、ｎグラム言語モデル（n-gram language model）であることができる。ｎグラム言語モデルは、一定の列の単語を有する文章を観察する確率を決定するモデルであってもよい。例えば、ユニグラム言語モデル（unigram language model）は、単一の単語がテキストコーパス302に発生する頻度の確率を示してもよい。バイグラム言語モデル（bigram language model）は、２つの単語列がテキストコーパス302に発生する頻度の確率を示してもよく、ｎグラム言語モデルは、n個の単語配列がテキストコーパス302に発生する頻度の確率を示してもよく、この場合、nは、正の整数である。例示的実施形態では、言語モデル502Aがユニグラム言語モデルであってもよく、言語モデル502Bがバイグラム言語モデルであってもよい。
【００２０】
アーキテクチャ200は、SI音響モデル402を効率的に適合させるための最適適合用文章をデザインするように、テキストコーパス302の音素分布問題に対処してもよい。発話は、音素（phoneme）に分解されてもよい。ここで音素は、下位レベルの単語単位であるが、他の音響単位であることもできる。下位レベルの単語単位の例として、北京語の初頭語および末尾語または音節が挙げられる。音素の例として、モノフォン（monophone）を挙げることができ、また文脈依存の音素であるトリフォン（triphone）等を挙げることができる。音素分布は、各音素がテキストコーパス302に発生する頻度を表してもよい。限られた量の適合テキストを有するテキストコーパス302では、いくつかの音素が、他の音素よりも頻繁に発生する場合がある。
【００２１】
適合テキストの量が少ない場合、ある音素についてSI音響モデル402が有する情報も限られることになるだろう。ユーザがこれらの音素を話す場合、ユーザ端末102の単語認識精度は低くなるであろうし、ユーザの発話特徴が、SI音響モデル402の作成のために発話入力を提供した個人と著しく異なる場合には、なおさらのことである。さらに、既定の文章を読むことは、時間のかかるタスクになる可能性があり、面倒であることが多く、SI音響モデル402を効率的に適合させることができない。これらの問題および他の問題に対処するために、アーキテクチャ200は、テキストコーパス302の音素分布を処理して、望ましい音素分布を達成するように効率的に適合用文章を作成するとともに、管理された適合プロセス（supervised adaptation process）の間にユーザが話す必要のあるテキストの量を最小限に抑え得る。
【００２２】
例示的実施形態では、ユーザ端末102は、ユーザの発話特徴と、ユーザ端末102がSD音響モデル404を生成するのに使用する背景環境とに基づいて、SI音響モデル402を適合させ得る。以下にさらに詳細に説明するように、ユーザ端末102は、ユーザからの最小限の量の発話入力でSI音響モデル402を適合させうる適合用文章を生成するように、SI音響モデル402を処理しうる。以下では、発話認識の精度およびユーザ体験を効率的に改善するために、言語モデル（例えば、502A）および音響モデル利得分布の訓練に使用するテキストコーパス302の音素分布の目的関数最適化を使用して、適合用文章を自動的、動的、および最適に生成可能である手法について説明する。
【００２３】
図２を再び参照すると、ユーザ端末102のアーキテクチャ200は、SI音響モデル402を適合させるために集中プロセスを実行したくないユーザに対する負荷を軽減する自動音声認識（automatic speech recognition; ASR）技法を実装してもよい。本明細書に論じる自動音声認識技法は、SI音響モデル402を効率的に適合させるように最適な適合用文章を生成するため、あまり時間がかからないタスクでありうる。
【００２４】
ユーザは、ユーザ端末102の音声インターフェースまたはグラフィカルインターフェースにアクセスして、SI音響モデル402の適合を開始してもよい。インターフェースが使われる初期において、ユーザ端末102は、管理された適合プロセスを実行してもよく、このプロセスでは、SI音響モデルを特定話者（speaker-dependent; SD）音響モデルに適合させるために、既定の文章を話して発話入力を供給するべきことを、インターフェースがユーザに要求する。ユーザ端末102は、単語認識精度を改善するために、ユーザの発話特徴と、ユーザ端末102の背景環境とに基づいてSI音響モデル402を適合させて、SD音響モデルを作成してもよい。SI音響モデル402の適合に使用する発話入力の量は、ユーザの特性や、訓練データベース214から学習した音素分布に依存してもよい。ユーザ端末102は、例えば、ユーザが提供した発話をより良好に認識するために、音響モデルの適合を行うように、限られたユーザ特有の発話入力でSI音響モデル402を調節してもよい。
【００２５】
SI音響モデル402の適合を開始するために、静的音素分布プロセッサ210は、502A等の言語モデルの訓練に使用するテキストコーパス302の音素分布を決定してもよい。音素分布は、一定の音声がテキストコーパス302に発生する頻度を表現してもよい。例示的実施形態では、静的音素分布プロセッサ210は、言語モデル502Aを読み出し、次いで、以下の式に基づいて、テキストコーパス302の静的音素分布PGを計算してもよい。
【数１】
0005172021.tif 000002
【００２６】
式中、LMは、言語モデル502Aがユニグラム言語モデルであり得ることを示してもよく、Vは、テキストコーパス302の語彙における異なる単語の数を示してもよく、Pwは、i = 1からVである所定のi番目の単語の音素分布を示してもよく、wiは、テキストコーパス302の語彙における単語を示してもよい。語彙は、テキストコーパス302に含まれた単語のセットを指す。音素分布PGは、分布が、訓練データベース214のテキストコーパス302のみに依存することから静的（static）であると言い表され、時間が経っても変化しない。単語wiの音素分布は、単語wiにおいて音素が発生する頻度である。ユニグラム言語モデルLM502Aは、単語wがテキストコーパス302に発生する頻度であってもよい。ユニグラム言語モデルLM502Aは、テキストコーパス302から訓練されることができ、Pwは、テキストコーパス302の語彙における単語w毎に音素レベル発音を有する発音辞書304から得ることができる。静的音素分布プロセッサ210は、式（1）から、所定のテキストコーパス302および発音辞書304について音素分布PGを一意的に決定することができる。
【００２７】
音響モデル利得プロセッサ206は、適合の前後の音響モデルの音素について音響モデル利得分布GMを計算してもよい。音響モデル利得プロセッサ206は、最初に、SI音響モデル402の音素およびその最初の適合（すなわち、初期SD音響モデル404）を処理してもよい。後続の計算において、音響モデル利得プロセッサ206は、SD音響モデル404の異なる適合の音素を処理してもよい。音素の音響モデル利得は、適合の前後の音響モデルにおいて規定された音素の各々の音響モデル利得分布GMの類似性を表してもよい。適合処理は再帰的に行うことができる。音響モデル利得が大きいことは、音響モデル（例えば、SD音響モデル404）がさらなる適合のためにより多くのデータを必要とすることを示すことができ、一方、音響モデル利得が小さいことは、音響モデルが、さらなる適合データを要せずに安定した適合状態に近いこと、またはその状態に達していることを示すことができる。
【００２８】
例示的実施形態では、音響モデル利得プロセッサ206は、適合前後の音響モデルの音素を比較するために、類似性尺度dを決定してもよい。i番目の音素について、適合前の音響モデルをλiと表し、適合後の音響モデルをλ'iと表してもよい。音響モデル利得プロセッサ206は、音素毎にＳ個の状態を用いるガウス混合密度モデル（Gaussian mixture density model）を使用して、２つの音響モデルλiとλ'iとの間の類似性尺度dを計算してもよい。この場合、音素の各状態l = 1，2，. . . Sは、Ｎ個のガウス確率の混合により説明されてもよい。各ガウス混合密度mは、混合重みwmを有してもよく、L成分平均ならびに標準分散μmおよびσmを有してもよい。混合重みwmは、混合毎の正規化重みであってもよい。音響モデル利得プロセッサ206は、以下の式に従って、音響類似性尺度dを使用して、音響モデル利得分布GMを計算してもよい。
【数２】
0005172021.tif 000003
【数３】
0005172021.tif 000004
【００２９】
式中、iは、HMMの指数を示し、lは、HMMの状態を示す。音響モデル利得分布GMは、幾何学的混同尺度（geometric confusion measure）を表現することができる。また、音響モデル利得分布GMは、音響モデルのうちの１つから他方の音響モデルに出された特徴ベクトルの期待された負の対数尤度スコアの対称化近似値に密接に関連してもよく、この場合、混合重みの寄与は無視される。
【００３０】
音素分布プロセッサ204は、不特定話者音素分布PGと、特定話者である音響モデル利得分布GMとに基づいて、望ましい音素分布PDを生成してもよい。音素分布プロセッサ204は、以下の式に基づいて、望ましい音素分布PDを計算してもよい。
【数４】
0005172021.tif 000005
【００３１】
式中、β（0 ≦β≦ 1）は、不特定話者音素分布PGと特定話者音響モデル利得分布GMとの間でバランスを取るための制御因子として、経験的に得られる。βが1に近い場合、望ましい音素分布PDは、SI音響モデル402の音素分布PGに完全に依存し、管理された適合プロセスは、あらゆる話者およびあらゆる適合プロセスについて同じである。βが0に近い場合、望ましい音素分布PGは、音響モデル利得分布GMに完全に依存するため、管理された適合プロセスは、異なるユーザについては異なるであろうし、同一のユーザであっても異なりうる。ゆえに、より効率的に実行するために、βは、２つの分布PGとGMとの間でバランスを取るように定められることができ、製造時に調節および事前設定されてもよく、またはユーザ設定に基づいて調整されてもよい。適合用文章プロセッサ208は、適合用文章を生成するために、望ましい音素分布PDを使用してもよい。
【００３２】
適合用文章プロセッサ208は、望ましい音素分布PDに基づいて適合用文章を生成するために、目的関数Iとしてクロスエントロピー（cross entropy）を使用してもよい。クロスエントロピーは、尤度比の期待対数を表してもよく、２つの確率分布の間の類似性を検出するためのものであってもよい。適合用文章プロセッサ208は、ユーザが話すことを求められる適合用文章の量を制限するという制約の下で、望ましい音素分布PDに近い候補音素分布Pnを有する１つ以上の適合用文章を生成および/または選択することによって、目的関数Iを最適化し得る。このため、ユーザ体験が改善される。
【００３３】
望ましい音素分布PDを近似するために使用される適合用文章候補の音素分布Pnと、その望ましい音素分布PDとの間の音素分布の一致の程度を測るために、目的関数Iとしてクロスエントロピーを使用してもよい。
また、音素分布Pnは、複数の適合用文章候補に基づいてもよい。望ましい音素分布PDは、目標分布（target distribution）と見なされてもよく、一方、Pnは、目標分布PDの近似に使用する適合用文章の候補の分布を指してもよい。適合用文章プロセッサ208は、以下の式を使用して、目的関数Iを計算してもよい。
【数５】
0005172021.tif 000006
【００３４】
式中、Pn mは、n番目の候補文章におけるm番目の音素の頻度であり、Mは、音素の数を表現してもよい。適合用文章プロセッサ208は、離散確率空間において望ましい音素分布PDを最も良く近似する候補分布Pnを有する適合用文章の候補を同定するために、望ましい音素分布PDに関して、目的関数Iを最小化してもよい。
【００３５】
適合用文章プロセッサ208は、既定の適合用文章候補リストから１つ以上の適合用文章候補を選択し、統計的手法を使用して人工的な適合用文章を生成し、またはこれらの手法の組み合わせを使用することによって、適合用文章の候補を選択してもよい。
【００３６】
文章を選択するというアプローチによって、適合用文章プロセッサ208は、既定の文章リストにおける既定の適合用文章候補リストから、適合用文章の候補を選択してもよい。既定の文章リストは、開発者が作成した文章のリストであってもよい。文章選択手法は、自然言語文章を選択することができるが、適度な効率を含む既定の文章リストを必要としてもよい。自然言語文章は、意味（semantic meaning）を持ち得ない人工的に生成された文章とは対照的に、人が日常会話で使用し得る程度の意味を有する文章を指してもよい。適合用文章プロセッサ208は、上述の目的関数Iを使用することによって、多数の適合用文章候補を有するテキストコーパス302から、最適適合用文章を選択することができる。多数の適合用文章候補は、性能を改善するために使用され得るが、収集のための労力と、必要なメモリ量と、性能との間にトレードオフが存在してもよい。
【００３７】
例示的実施形態では、適合用文章プロセッサ208は、空の適合用文章候補セットから開始して、文章の数に関する必要性が満たされるまで、一回に１つずつ適合用文章候補を文章候補セットに追加してもよい。文章の数についての必要性は、適合の効率に依存してもよく、または30から50の文章等であってもよく、これに限定されない特定の数として設定されることができる。適合処理は、適合結果がSD音響モデル404の更新である期待されたモデルをもたらす際に終了することができる。適合用文章プロセッサ208は、新しく追加された適合用文章候補を含む文章候補セットが、適合用文章の候補音素分布Pnと望ましい音素分布PDとの間のクロスエントロピー測度である上記式（5）の目的関数Iが最小となるように、リストから適合用文章の候補を選択して文章候補セットに追加してもよい。
【００３８】
適合用文章の候補をリストから選択することに加え、適合用文章プロセッサ208は、隣接する単語および/または音声の間の統計的関係に基づいて、人工的な適合用文章を作成してもよい。人工的な適合用文章は、意味を持ち得ない単語および/または音声のコレクションであってもよい。適合用文章プロセッサ208は、効率を改善するために、人工的な適合用文章のデザインを最適化することができる。適合用文章を事前に収集する必要が無いため、開発努力を軽減することができ、設計が最適化されうる。適合用文章プロセッサ208は、以下に論じる統計的手法を使用して、人工文章を生成してもよい。
【００３９】
図６は、本明細書の例示的実施形態に従う、統計的手法に基づいて適合用文章を生成するために使用する語彙のために生成された単語格子（word lattice）を図示する。ユーザ端末102は、n個の単語の列を有する既定の文章長を有する文章を作成してもよく、単語格子600は、可能性のある単語列のグラフィック表現であってもよい。
【００４０】
文章の各単語セグメントにおいて、適合用文章プロセッサ208は、単語リストを生成してもよい。単語セグメントは、文章中の単語そのものであってもよい。単語リストは、可能性のある候補単語のリストであってもよい。適合用文章プロセッサ208は、最良の経路を同定するために、現在の単語リストセグメントにおける各単語と、前の単語リストセグメントにおける各単語との間の関連性を決定してもよい。
【００４１】
例示的実施形態では、適合用文章プロセッサ208は、一次および二次ｎグラム、すなわちユニグラムおよびバイグラムを使用して、現在の単語リストセグメント604における単語と、前の単語リストセグメント602における単語との間の関連性を同定してもよい。例えば、単語リストは、テキストコーパス302中の単語の全てを有してもよい。適合用文章プロセッサ208は、（i-1）番目の単語リストセグメント602とi番目の単語リストセグメント604とにおける単語の間の関連性を識別するために、バイグラム言語モデルLM(単語i |単語i-1)を使用して関連性をモデル化してもよい。バイグラム言語モデルは、単語の後に別の単語が続く確率に基づいて単語列をモデル化しうる。トークンパッシング（Token passing）またはＡ＊検索（A* search）を適用して、人工的な適合用文章を形成する最適な経路を発見することができる。Ａ＊検索は、単語格子600の中の最小コスト経路を発見するのに使用可能である既知の最良優先グラフ検索アルゴリズムである。他の方法を用いることも可能である。
【００４２】
トークンパッシングを使用する場合、適合用文章プロセッサ208は単語格子600を検索し、（i-1）番目の単語リストセグメント602における単語と、i番目の単語リストセグメント604における単語との間の経路（例えば、i-1番目の単語リストセグメント602における単語kと、i番目の単語リストセグメント604における単語jとの間の経路）であって、以下の式で表される累積スコア（accumulative score）を最大化する経路を検索する。
【数６】
0005172021.tif 000007
【００４３】
i番目の単語リストセグメント604におけるj番目の単語についての累積スコアaccumulative_scorei(wordj)は、式（6）において累積スコアを最大化することができる、（i-1）番目の単語リストセグメント602における最良の単語kを発見することによって更新される。Cは、音響モデルペナルティ定数であり、目的関数Iは、文章中の第１の単語から現在の単語までの望ましい音素分布PDと実際の音素分布との間のクロスエントロピーの尺度である。
【００４４】
音響モデルペナルティ定数Cは、言語モデルからの寄与と、音響モデルからの寄与とのバランスを取り得る。
【００４５】
適合用文章プロセッサ208は、既定の文章長さが満たされる場合に、最終累積スコアに基づいてそれぞれの単語リストセグメントにおける単語間の経路をランク付けしてもよい。適合用文章プロセッサ208は、適合用文章として、最高累積スコアを有する経路を選択してもよい。適合用文章プロセッサ208は、SD音響モデル404を適合させるためにユーザが適合用文章を話して発話入力を提供することを要求するプロンプトを生成し、適合用文章を話すユーザに基づいて音素の統計的表現を更新することによって、SD音響モデル404の更新を生成してもよい。
【００４６】
上述の人工的な適合用文章アプローチは、最適な適合用文章を効率的に生成することができるが、最適な適合用文章は、意味（semantic meaning）を提供するのではなく、音声の所望のコレクションを提供するために作成されるため、単語の無意味なコレクションでありうる。適合用文章は、音響モデルの適合のために使用可能であるため、文章の意味は、常に重要であり得るとは限らない。しかしながら、適合用文章プロセッサ208は、生成された人工的な適合用文章に合理的な意味を提供するために、統語構造（syntactic structure）を実装してもよい。適合用文章の意味を改善するために、適合用文章プロセッサ208は、有限状態文法（finite state grammar; FSG）およびクラスベースの言語モデルを使用してもよい。FSGは、言語モデルにおける多数のクラスの構造を表現してもよい。適合用文章プロセッサ208は、FSGの構造を使用して、人工的な適合用文章が言語モデルにおけるクラスを完成させる単語を提供するように、生成された適合用文章に構造を提供してもよい。例えば、クラスベースの言語モデルは以下であってもよい。
【００４７】
$Person_Name_Class; 例えば、John、Smith、
$Location_Name_Class; 例えば、ボストン、パリ、ヘルシンキ、
$Natural_Number_Class; 例えば、21、
$Digit_Class; 例えば、21、
$Time_Class; 例えば、2:30、
$Date_Class; 例えば、2008年7月30日。
【００４８】
FSGは、以下であってもよい。
FSG: 文章の開始 $Person_Name_Classは、$Date_Classの$Time_Classの$Location_Name_Classから$Location_Name_Classへの飛行機を予約する 文章の終了。
【００４９】
適合用文章プロセッサ208は、FSGの構造（例えば、Johnは、2008年7月30日の2:30のボストンからヘルシンキへの飛行機を予約する）を使用して、人工的な適合用文章を完成させる単語を同定し、上述の方法を使用して人工的な適合用文章を生成することができる。FSGの構造制約により、適合用文章プロセッサ208は、意味を有する人工的な適合用文章を生成することができる。リストからの選択によって、または人工作成によって、最適な適合用文章が識別されると、適合用文章プロセッサ208は、SD音響モデル404を適合させるためにユーザが適合用文章を話して発話入力を提供すべきことを要求するプロンプトを生成する。さらに、適合用文章を話すユーザに基づいて音素の統計的表現を更新することによって、SD音響モデル404の更新を行ってもよい。
【００５０】
SD音響モデル404が適合用文章によって適合された後、音響モデル利得プロセッサ206は、更新されたSD音響モデル404の類似性尺度dを決定し、上述の式（2）および（3）を使用して音、響モデル利得分布 GMの更新を生成してもよい。次いで、音響モデル利得プロセッサ206は、更新された音響モデル利得分布GMを使用して、望ましい音素分布PDをさらに適合させるか否かを決定してもよい。例えば、音響モデル利得分布GMが大きいことは、SD音響モデル404がさらなる適合を必要とすることを示すことができ、一方、音響モデル利得分布GMが小さいことは、SD音響モデル404が、さらなる適合をそれほど必要とせずに安定した適合状態に近いこと、またはその状態に達していることを示すことができる。
【００５１】
音響モデル利得分布GMが十分小さい場合、音響モデル利得プロセッサ206は、SD音響モデル404をさらに適合しないように決定してもよい。ユーザ端末102の音声インターフェースは、管理された適合プロセスが完了したことをユーザに報告するために音声を出力してもよい。
【００５２】
音響モデル利得分布GMが十分小さくない場合、音響モデル利得プロセッサ206は、SD音響モデル404をさらに適合させることを決定してもよい。音素分布プロセッサ204は、上記式（4）を使用して望ましい音素分布PDを更新するために、更新された音響モデル利得分布GMおよび音素分布PGを使用してもよい。音素分布プロセッサ204は、上述の適合用文章候補選択手法および/または人工的な適合用文章生成手法を使用して別の適合用文章をデザインするために、更新された望ましい音素分布PDを適合用文章プロセッサ208に通信してもよい。音響モデルの更新は、音響モデル利得分布GMが十分小さくなるまで継続してもよい。
【００５３】
図７は、本明細書の例示的実施形態.に従う、音響モデルの適合を行うために最適な適合用文章を選択するための方法を図示する。この方法700は、ブロック702において開始してもよい。
【００５４】
ブロック702において、ユーザ端末102の静的音素分布プロセッサ210は、音素分布PGを計算してもよい。静的音素分布プロセッサ210は、言語モデル502Aの訓練に使用するテキストコーパス302の音素分布を決定してもよい。音素分布は、ある音声がテキストコーパス302に発生する頻度を表現してもよい。例示的実施形態では、静的音素分布プロセッサ210は、言語モデル502Aを読み出し、次いで、テキストコーパス302および発音辞書304の音素分布PGを式（1）から計算してもよい。
【００５５】
ブロック704において、音響モデル利得プロセッサ206は、適合前後の音響モデルの音素の音響モデル利得分布GMを計算してもよい。ブロック704を通る初期経路では、音響モデル利得プロセッサ206は、SI音響モデル402の音素の音響モデル利得分布GMおよびその最初の適合（すなわち、初期SD音響モデル404）を決定してもよく、後続の計算において、音響モデル利得プロセッサ206は、上記式（2）および（3）を使用して、SD音響モデル404の異なる適合の音素を処理してもよい。
【００５６】
ブロック706において、音素分布プロセッサ204は、望ましい音素分布PDを計算してもよい。音素分布プロセッサ204は、上記式（4）を使用して望ましい音素分布PDを決定するために、音響モデル利得分布GMと音素分布PGとを組み合わせ得る。
【００５７】
ブロック708において、適合用文章プロセッサ208は、望ましい音素分布PDに基づいて適合用文章を生成してもよい。適合用文章プロセッサ208は、望ましい音素分布PDに最も一致する音素分布Pnを有する適合用文章を選択してもよい。例示的実施形態では、適合用文章プロセッサ208は、既定の文章リスト中の複数の適合用文章候補の音素分布Pnを決定してもよく、そして、式（5）の目的関数に基づいて、望ましい音素分布PDとの間でクロスエントロピー尺度を最小にする適合用文章候補（すなわち、望ましい音素分布PDを最も近似する音素分布Pnを有する適合用文章候補）を同定してもよい。また、適合用文章プロセッサ208は、上述の手法を使用して、人工的な適合用文章を自動的に生成することもできる。そしてユーザ端末102は、SD音響モデル404を適合させるために適合用文章を話すことをユーザに要求するプロンプトを生成してもよい。適合用文章を話すユーザの発話入力からSD音響モデル404の音素の統計的表現を更新することによって、SD音響モデル404の適合が行われる。
【００５８】
ブロック710において、音響モデル利得プロセッサ206は、停止基準が満たされたか否かを決定してもよい。停止基準は、上述のように、音響モデル利得分布GMの値に基づいてもよい。停止基準が満たされない場合、方法700は、音響モデルをさらに適合させるために、ブロック704に戻ってもよい。停止基準が満たされた場合、方法はブロック712に進み、終了してもよい。
【００５９】
図８は、本明細書の例示的実施形態に従う、複数の異なる適合手法の単語認識性能を示すチャートを図示する。チャート800は、認識精度が経時的にどのように変動するかを示すために、異なる適合手法について適合の度合いと時間との関係を図示する。図示するように、適合が存在しない線806、オフライン適合が存在する線808、オフラインおよびオンラインの両方の適合が存在する線802、ならびにオンライン適合が存在し、かつオフライン適合が存在しない線804によって認識精度を表現する4つの異なる線802〜808が存在する。オフライン適合処理は、上述の管理された適合プロセスを指す。オンライン適合処理は、音声インターフェースを使用する場合にユーザから受信したフィードバックに基づいて、ユーザ端末102がSD音響モデル404を経時的に適合するプロセスを指す。例えば、ユーザの発話が与えられると、ユーザ端末102は、発話をテキストに復号し、SD音響モデル404のさらなる適合のために、認識されたテキストを使用しうる。本例では、適合用文章プロセッサ208は、音響ベイジアン適合（acoustic Bayesian adaptation）を使用してもよい。実験で使用するテキストセットは、各々が240個の発言を提供する23人のアメリカ英語を話す男女からの、合計5500個のショートメッセージサービス（Short Message Service; SMS）メッセージを含む。管理された適合プロセスの間、音響モデルは、その各々の話者が30個の登録発言を話すことを定める。
【００６０】
図８に示すように、オフライン管理下の適合処理（線808）は、確実な管理データと音声学的に豊富な転写とに起因して、著しい改善を提供する。オフライン管理適合およびオフライン非管理適合の組み合わせ（線802参照）は、最良の性能をもたらす。したがって、管理適合処理は、特に、音声インターフェースのはじめの使用中に、最良の認識性能をもたらす。
【００６１】
本明細書に説明する自動音声認識（automatic speech recognition; ASR）技法は、モバイル環境等の、インターフェースが限定された機器に関する課題を克服することができる。自動音声認識（automatic speech recognition; ASR）技術は、そのキーパッドが限定されるため、特にモバイル機器に、改善されたユーザインターフェースを提供してもよい。
【００６２】
上述のASR技法は、ユーザからの少ない発話入力でSI音響モデルの適合を行うために、SI音響モデルにおける事前に選択された適合用文章を新しい適合用文章と置換するために使用されてもよい。例えば、SI音響モデルに含まれる事前選択された適合用文章は、アンバランスな音素分布を有する可能性があるため、事前に選択された適合用文章を使用しては、音響モデルを効果的に適合させることができない。これに対して上述の管理された音響モデル話者適合処理において、上述のASR技術は、最適な単語認識性能を提供するように静的適合用文章を効率的にデザインしうる。また、音響モデルの適合を行うためにユーザが話す必要のあるテキストの量を最低限に抑え得る。
【００６３】
プロセッサ106およびユーザ端末102内の他の構成要素が使用するコンピュータ実行可能命令およびデータは、本明細書に説明する方法ステップおよび機能のいずれかを実行するために、メモリ108に格納されてもよい。メモリ108は、任意により、揮発性および不揮発性メモリの両方を含む、読み取り専用メモリモジュールまたはランダムアクセスメモリモジュールの任意の組み合わせで実装されてもよい。また、ユーザ端末102のコンピュータ実行可能命令の一部または全部は、ハードウェアまたはファームウェア（図示せず）において具現化されてもよい。
【００６４】
各機器について単一の事例のみが図１に示されるが、ユーザ端末102は、これらの機器の各々の１つ以上を含んでもよい。さらに、図１に図示する機器の各々が実行する機能を追加の機器に分割してもよく、または図示する機器を相互に組み合わせてもよい。さらに、ユーザ端末102はまた、他のシステム（図示せず）に含まれてもよく、または追加の機器を含んでもよい。例えば、ユーザ端末102は、自動車に一体化されてもよい。
【００６５】
前述の説明は、認識精度が改善された音声インターフェースを提供するために、音響モデルの適合を行うことに関連して提供された。本明細書に説明する原理を、他の音響発話認識技術に拡張してもよいことを理解されたい。さらに、上記説明は、種々の例示的実施形態においてある機器によって実行されている特定の構成要素および機能について説明されている。しかし、種々の例示的実施形態の構成要素および機能は、相互に組み合わせてもよく、および/または相互に分離してもよい。
【００６６】
対象（subject matter）に関し、ある言語に依存して構成上の特徴および/または方法的な活動に関して、対象（subject matter）を言葉で説明してきたが、請求項に特定される対象が、上述の特定の特徴または活動に限定される必要はないことを理解されたい。むしろ、上述の特定の特徴および活動は、請求項を実装する例示的な形式として紹介されたものである開示される。
【図１】
0005172021.tif 000008
【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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