(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各候補単語が音声入力された単語である確率を算出し、確率が最大の候補単語を音声入力単語であると認識する音声認識装置において、
音声入力された単語の候補単語を検索すると共に、各候補単語が音声入力された単語である確率を算出し、確率が最大の候補単語とその最大確率を出力する音声認識部、
前記最大確率と予め設定されている設定確率とを比較し、該最大確率が設定確率より大きいとき、前記認識された単語に応じたコマンドの実行を被制御装置に指示すると共に、該設定確率の変更制御を行う音声ガイド制御部、
を備え、該音声ガイド制御部は、前記被制御装置において前記指示により実行したコマンドの取消し操作があったとき、前記設定確率を増大し、コマンドの取消し操作がないとき、前記設定確率を減小することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
前記音声ガイド制御部は、最大確率が設定確率より小さいとき、被制御装置に認識単語を表示し、あるいは認識単語を音声出力するよう指示し、被制御装置において、認識結果の誤りが入力されたとき、前記設定確率を増大し、認識結果が正しければ前記設定確率を減小することを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声認識装置に係わり、特に、各候補単語が音声入力された単語である確率を算出し、確率が最大の候補単語を音声入力単語であると認識する音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カーナビゲーションシステムの入力手段としてリモコンや音声認識装置が使われており、これらにより、ユーザーは目的地の設定、周辺施設の検索など、ナビゲーション操作の大半を実現することができる。特に、音声入力はリモコンのように画面を見る必要がなく、しかも、キー操作が不要であり、有効な手段である。
音声認識方式には、尤もらしい候補単語のうち音声入力された単語である確率が最大となる候補単語を認識結果とする方法(確率モデルによる音声認識方法)がある。しかし、音声認識率は、音声入力時における車室内のノイズやオーディオ音の有無、話者の違い、前後に接続する音素の違い(調和結合)などにより大きく影響を受け、100%の認識率を達成することができず、誤認識が発生している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の確率モデルによる音声認識方法では、ユーザーが音声入力をした際、誤認識しても候補単語群の中でも最も確率の高い単語をカーナビゲーションシステムに入力する。カーナビゲーションシステムは、この誤った認識単語をユーザーからのコマンドとして受け取り、該認識単語を画面表示あるいは音声ガイドでユーザに通知するが、正誤の確認をせず該コマンドを実行する。そのため、ナビゲーションシステムは誤った動作をしてしまい、一つ前の元の状態に戻す作業や再入力する必要が頻繁に生じ、使い勝手が悪い問題がある。一方、音声入力のたびに毎回音声ガイドにより認識単語が正しいか否かの確認をする方法もある。かかる方法によれば、誤ってコマンドを実行することはないが、ユーザーの入力ステップ数(スイッチあるいはキー操作回数)が増えてしまい、操作性が悪い問題がある。
以上から本発明の目的は、ユーザーの入力ステップ数を減小でき、しかも、正しいコマンドを指示できるようにすることである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、各候補単語が音声入力された単語である確率を算出し、確率が最大の候補単語を音声入力単語であると認識する音声認識装置であり、音声入力された単語の候補単語を検索すると共に、各候補単語が音声入力された単語である確率を算出し、確率が最大の候補単語とその最大確率を出力する音声認識部、前記最大確率と予め設定されている設定確率とを比較し、該最大確率が設定確率より大きいとき、前記認識された単語に応じたコマンドの実行を被制御装置に指示すると共に、該設定確率の変更制御を行う音声ガイド制御部を備え、該音声ガイド制御部は、前記被制御装置において前記指示により実行したコマンドの取消し操作があったとき、前記設定確率を増大し、コマンドの取消し操作がないとき、前記設定確率を減小する。
以上のようにすれば、ユーザーの入力ステップ数(キーまたはスイッチ操作回数)を減小でき、しかも、正しいコマンドをナビゲーションシステムに指示することができる。
【０００５】
【発明の実施の形態】
（Ａ）システム構成
図１は本発明の音声認識システムよりナビゲーションシステムに音声でコマンドを入力する場合のシステム構成図である。
音声認識システム１０において、マイクロホン１１は話者音声を検出し、音響分析部１２はマイクロホンより入力された音声波形データの分析、変換を行なって、たとえば短時間スペクトル等の時系列データ（ベクトル系列）を発生する。
音声辞書データベース１３は、単語ＩＤに対応させて単語文字列及び該単語のスペクトル時系列データ（音声パターン）を保持する。音響モデル記憶部１４は、各候補単語が音声入力された単語である確率を算出するための音響モデルを記憶するものであり、たとえばHMM(Hidden Markov Model)法に基づいて各単語や音素を標準的な確率状態遷移機械(マルコフモデル)で表現する。音声認識エンジン１５は、(1) パターンマッチングにより入力音声と類似する複数の候補単語を検索すると共に、(2) 各候補単語が音声入力された単語である確率を算出し、最大確率の候補音声を音声入力単語であると認識し、(3) 該認識された単語と最大確率とを音声ガイド制御部１６に入力する。音声ガイド制御部１６は後述する認識単語のナビゲーションシステムへの出力及び設定確率αの変更制御を行なう。
【０００６】
ナビゲーションシステム２０において、プロセッサ（ＣＰＵ）２１は、入力機器（たとえばリモコン）２２あるいは音声認識システム１０からの指示にしたがって所定のナビゲーション制御を行ない、車輌周辺の地図、誘導経路、交差点拡大図等を表示部２３に表示したり、交差点までの距離や交差点での進行方向をスピーカ２４より出力する。又、プロセッサ２１は音声認識システム１０から最大確率の高い単語が入力されて該単語に応じたコマンドを実行した場合において、戻しボタンが操作された時、コマンド実行前の状態に戻すと共に該戻しボタンが操作されたことを音声認識システム１０に通知する。又、プロセッサ２１はナビゲーションシステム１０から最大確率の低い単語が入力されたとき、入力された単語の正誤を問うために該単語の表示あるいは音声出力を行ない、正誤入力に応じた処理を実行する。正誤入力、戻し入力は入力機器に設けたボタンを使用しても良いし、表示部２３に正誤入力メニュー、戻しメニューを表示し、メニュー選択することにより行なってもよい。
【０００７】
（Ｂ）確率モデルによる音声認識方法
図２は確率モデルによる音声認識方法の概略説明図であり、
一般に音声認識システムは、図２に示すように、音響分析部１２とそれに続く音声認識エンジン１５から成り、音声検出部（マイクロホン）１１と音響分析部１２を一つの音響チャネルとしてモデル化している。話者は入力すべき単語ｗから、その話者の発話習慣に従って音声波形ｓを生成して出力し、音声検出部１１は該話者音声を検出して音響分析部１２に入力し、音響分析部１２は音声波形データの分析・変換を行って、たとえば短時間スペクトルなどの時系列データ(ベクトル系列)を取得して音声認識エンジン１５に入力する。
音声認識エンジン１５は入力されたスペクトル時系列データから複数の候補単語ｙを決定し、候補単語のうち確率が最大となる候補単語を入力単語として推定し、推定値ｗ∧を出力する。ｗ∧はベイズ則(Bayes theorem)によって、次式を満たすように推定される。
【０００８】
Ｐ(w∧|y)=max[Ｐ(y|w)Ｐ(w)／Ｐ(y)]        (1)
上式において、Ｐ(y|w)は候補単語ｙが入力単語ｗである確率(条件つき確率)、Ｐ(w)は単語ｗが発声される事前確率である。上式において、Ｐ(y)はｗに無関係であるので無視することができ、条件つき確率Ｐ(y|w)は音響モデルより得られ、事前確率 P(w)は言語モデルにより得られる。すなわち、音声認識エンジン１５は、(1) パターンマッチングにより入力音声と類似する複数の候補単語ｙを検索すると共に、(2) 各候補単語ｙが入力単語ｗである確率Ｐ(y|w)を算出し、最大確率の候補単語ｙを入力単語であると推定して推定値ｗ∧を出力する。
【０００９】
(1)式の条件つき確率Ｐ(y|W)を求めるための音響モデルとして隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model:HMM)があり、HMM法では、各単語を標準的な確率状態遷移機械(マルコフモデル)で表現する。音声認識に用いられるHMMは、left-to- right型で一つの初期状態と一つの最終状態がある構造が多く、図３は最もよく用いられるベイキス(Bakis)モデルとよばれる型の例である。
図３の状態遷移のアークに付けられた数値ａijは、状態ｑiから状態ｑjへの状態遷移確率を表し、状態数をＳとするとＳ×Ｓの行列で表現できる。通常、音声パターンには、時間的な非可逆性の性質があるから、ｉ＞ｊならａij=0であり、又、状態ｑiから全状態ｑj(j=1,2,..)に移る状態遷移確率ａij(j=1,2,..)の和は1.0である。ｂij(k)は状態ｑiから状態ｑjへの遷移で種々のスペクトルパターンがそれぞれ観測(出力)される出現確率で、｛ｂij(k)｝は出現確率行列とよばれ、出現確率行列を構成する行列要素の和は1.0となる。
【００１０】
図３における数値例は、以後の説明のために特に簡略化したものであり、出力シンボル(音素)を{a,b}の二つに限り、図の[  ]内にａ，ｂそれぞれの出現確率を示している。この例では、遷移確率行列は、
【数１】
0004565768.tif 000002
となり、初期状態確率π1=1、πi=0 (i>1),Ｆ={ｑ4}である。
ｙ=y1,y2,・・・,yrを候補単語ｙの出力シンボルの観測系列、具体的にはスペクトルの時系列パターンとする。このとき、各HMMモデルによって候補単語ｙが音声入力された単語である確率Ｐ(y|M)(MはHMMによって表現される入力単語)を求め、最大確率を与える候補単語を選んで、これを認識結果とする。
【００１１】
図３の例ついて、候補単語ｙのシンボル系列"ａｂｂ"が出力される確率を求める。状態遷移系列は時間を横に状態を縦に並べた図４の平面で左上隅から右下隅に至る経路に対応し、次の7通りである。
q1→q1→q2→q4 Ｐ1=0.008640
q1→q1→q3→q4 Ｐ2=0.006912
q1→q2→q2→q4 Ｐ3=0.029400
q1→q2→q3→q4 Ｐ4=0.012600
q1→q2→q4→q4 Ｐ5=0.075600
q1→q3→q3→q4 Ｐ6=0.001728
q1→q3→q4→q4 Ｐ7=0.038880
それぞれの確率Ｐ1〜Ｐ7は上に示す通りとなるので、ｙ＝“ａｂｂ”が入力単語である確率は次式
Ｐ(abb|M)＝Ｐ1+Ｐ2+Ｐ3+Ｐ4+Ｐ5+Ｐ6+Ｐ7=0.17376
となる。同様に、候補単語ｙ′のシンボル系列"ａａｂ"が出力される確率を求めると図５に示すように
Ｐ(aab|M)＝0.11598
となる。2つの候補ｙ，ｙ′のうち、確率が大きな候補単語ｙを入力単語であると認識する。
【００１２】
（Ｃ）本発明の音声認識処理
図６は本発明の音声認識処理フローであり、点線内はナビゲーションシステムが実行する処理である。
ユーザが音声入力すると（ステップ１０１）、マイクロホン１１はユーザが発した音声を検出して音響分析部１２に入力し、音響分析部１２は入力された音声波形データの分析、変換を行なってスペクトル時系列データ（音声パターン）を音声認識エンジン１５に入力する。音声認識エンジン１５は音声辞書データベース１３を参照して入力された音声パターンと類似する音声パターンを有する複数の候補を検索する（ステップ１０２）。
ついで、音声認識エンジン１５は隠れマルコフモデル(HMM)１４を用いて各候補単語が入力単語である確率を演算し、最大確率の候補単語を入力単語であると認識し、該単語と最大確率を音声ガイド制御部１６に入力する(ステップ１０３）。音声ガイド制御部１６は最大確率と設定確率αの大小を比較し（ステップ１０４）、最大確率≧αであれば、認識単語をナビゲーションシステム２０に入力すると共に該単語に応じたコマンドを実行するよう指示する。これによりナビゲーションシステムは入力された単語に応じたコマンドを実行する（ステップ１０５）。
【００１３】
ユーザはナビゲーションシステムが音声指示した通りの制御を行なえば戻しボタンの操作をせず、一方、音声指示と異なる制御を行なえば戻しボタン操作を行なう。したがって、プロセッサ２１は、コマンド実行後所定時間内に戻しボタン操作があるかチェックし（ステップ１０６）、戻しボタン操作があれば、コマンド実行前の状態に戻すと共に（ステップ１０７）、戻しボタン操作があったことを音声ガイド制御部１６に通知する。又、プロセッサ２１はステップ１０６において戻しボタン操作がなければその旨を音声ガイド制御部１６に通知する。
音声ガイド制御部１６は戻しボタン操作がなければ、設定確率αを所定値Δα減小し（ステップ１０８）、次の音声入力を待つ。このように、設定確率αを小さくすれば、ステップ１０４において最大確率が設定確率αより大きくなるケースが多くなり、音声入力だけでコマンドを実行することができるようになる。
一方、音声ガイド制御部１６は戻しボタン操作があったことが通知されれば、設定確率を所定値Δα増加し（ステップ１０９）、次の音声入力を待つ。このようにすれば、該設定確率αがステップ１０８で小さくなり過ぎても、適正な値になるように補正することができる。
【００１４】
ステップ１０４において、最大確率が設定確率αより小さければ、音声ガイド制御部１６は認識単語をナビゲーションシステム２０に入力すると共に該単語を表示あるいは音声出力するよう指示する。これによりナビゲーションシステムのプロセッサ２１は入力された単語を表示部２３に表示し、あるいは音声出力し、認識単語の正誤入力を待つ（ステップ１１０）。
正誤入力があれば、認識単語が誤りであったのか、正しかったのかチェックし（ステップ１１１）、認識単語の誤りが入力されれば、プロセッサ２１は音声ガイド制御部１６に認識単語の誤りを通知する。これにより、音声ガイド制御部１６は設定確率αを所定値Δα増加し（ステップ１０９）、次の音声入力を待つ。
このようにすれば、設定確率が小さすぎる傾向にある場合でも該設定確率αを増加して適正値に補正できる。
【００１５】
一方、認識単語が正しければ、プロセッサ２１は該認識単語に応じたコマンドを実行すると共に、音声ガイド制御部１６に認識単語が正しいことを通知する  （ステップ１１２）。これにより、音声ガイド制御部１６は設定確率αを所定値Δα減小し（ステップ１０８）、次の音声入力を待つ。このようにすれば、以後ステップ１０４において「YES」となってステップ１０５でコマンドを実行する機会が多くなり、音声入力だけでコマンドを実行することができるようになる。
以上では、音声認識結果に基づいてナビゲーションシステムを制御する場合について説明したが、本発明の音声認識方法は任意の装置を音声入力制御する場合に適用できる。
【００１６】
【発明の効果】
以上本発明によれば、各候補単語が音声入力された単語である確率を算出し、確率が最大の候補単語を音声入力単語であると認識する音声認識方法において、最大確率が設定確率より大きいとき、前記認識された単語に応じたコマンドの実行を指示し、実行されたコマンドの取消しが指示されなければ前記設定確率を減小し、該実行されたコマンドの取消しが指示されれば前記設定確率を増大するようにしたから、ユーザーの入力ステップ数(キーまたはスイッチ操作回数)を減小でき、しかも、音声入力単語を正しく認識して認識単語に応じたコマンドを指示することができる。
また、本発明によれば、最大確率が設定確率より小さいとき、認識単語を表示し、あるいは音声出力し、認識結果の誤りが入力されれば前記設定確率を増大し、認識結果の正しさが入力されれば認識単語に応じたコマンドの実行を指示すると共に、前記設定確率を減小するようにしたから、ますますユーザーの入力ステップ数を減小でき、しかも、音声入力単語を正しく認識して認識単語に応じたコマンドを指示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声認識システムよりナビゲーションシステムに音声でコマンドを入力する場合のシステム構成図である。
【図２】確率モデルによる音声認識方法の概略説明図である。
【図３】音声認識に用いられるHMMにおけるベイキス(Bakis)モデルの例である。
【図４】候補単語ｙ＝“ａｂｂ”の確率算出説明図である。
【図５】候補単語ｙ′＝“ａａｂ”の確率算出説明図である。
【図６】本発明の音声認識処理フローである。
【符号の説明】
１０・・音声認識システム
１１・・マイクロホン
１２・・音響分析部
１３・・音声辞書データベース
１４・・音響モデル記憶部
１５・・音声認識エンジン
１６・・音声ガイド制御部
２０・・ナビゲーションシステム
２１・・プロセッサ（ＣＰＵ）
【図１】
0004565768.tif 000003
【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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