(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
隣接する音素の種別を示す音素コンテキストを含み、当該音素コンテキストに応じて中心音素の音響学的特徴が異なる音素モデルを示すコンテキスト依存音素モデルを複数入力する入力部と、
前記音素コンテキストの、音響学的特徴に従った分類条件を記憶する記憶部と、
前記分類条件に従って、中心音素が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデル毎にクラスタリングし、中心音素及び音響学的特徴が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデルで構成されるクラスタを生成する第１クラスタリング部と、
前記クラスタ毎に、当該クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの音素コンテキストの集合を表す仮想音素コンテキストを有すると共に、当該クラスタに含まれる前記コンテキスト依存音素モデルの集合を表す、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する仮想モデル定義部と、
前記仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、当該仮想音素コンテキストで表された前記音素コンテキストの集合の音響学的特徴に従って、音響学的特徴に従った分類条件毎に、対応する応答を示す条件応答を設定する仮想モデル条件応答設定部と、
前記仮想コンテキスト依存音素モデルの中心音素の種別に関して分類する条件を示す中心音素分類条件を記憶する中心音素条件記憶部と、
前記分類条件に対応する前記条件応答と前記中心音素分類条件と、に従って、複数の前記仮想コンテキスト依存音素モデルをクラスタリングすることで、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合を生成する第２クラスタリング部と、
前記仮想コンテキスト依存音素モデルで定義された前記コンテキスト依存音素モデルの集合を、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合単位で出力する出力部と、
を備える音素モデルクラスタリング装置。
【請求項２】
コンテキスト依存音素モデルに対応する、音声データを記憶する音声データ記憶部と、
前記仮想コンテキスト依存音素モデルとして定義された前記コンテキスト依存音素モデルの集合のそれぞれに対応する前記音声データに基づいて、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの音響学的特徴を学習する学習部と、をさらに備え、
前記第２クラスタリング部は、前記学習部により学習された前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対してクラスタリングすること、
を特徴とする請求項１に記載の音素モデルクラスタリング装置。
【請求項３】
前記仮想モデル条件応答設定部は、前記仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、当該仮想音素コンテキストで表された前記音素コンテキストの集合それぞれの音響学的特徴に従って、前記分類条件毎に、当該分類条件に対する肯定及び否定のそれぞれに対する応答を、条件応答として設定すること、
を特徴とする請求項１に記載の音素モデルクラスタリング装置。
【請求項４】
前記仮想モデル条件応答設定部は、前記仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、当該仮想音素コンテキストで表された前記音素コンテキストの集合それぞれの音響学的特徴に従って、前記分類条件毎に、当該分類条件に対する肯定、否定及び不定のそれぞれに対する応答を、条件応答として設定すること、
を特徴とする請求項１に記載の音素モデルクラスタリング装置。
【請求項５】
前記仮想モデル条件応答設定部は、前記第１クラスタリング部による前記コンテキスト依存音素モデルのクラスタリング結果に基づいて、前記仮想音素コンテキストに対する、前記分類条件毎に対応する前記条件応答を設定すること、
を特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載の音素モデルクラスタリング装置。
【請求項６】
音素モデルクラスタリング装置で実行される音素モデルクラスタリング方法であって、
前記音素モデルクラスタリング装置は、隣接する音素の種別を示す音素コンテキストの、音響学的特徴に従った分類条件を記憶する記憶手段と、
音素コンテキストを含むとともに当該音素コンテキストに応じて中心音素の音響学的特徴が異なる音素モデルを示すコンテキスト依存音素モデル、の集合を表す仮想コンテキスト依存音素モデルの中心音素の種別に関して分類する条件を示す中心音素分類条件を記憶する中心音素条件記憶部と、を備え、
コンテキスト依存音素モデルを複数入力する入力ステップと、
前記分類条件に従って、中心音素が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデル毎にクラスタリングし、中心音素及び音響学的特徴が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデルで構成されるクラスタを生成する第１クラスタリングステップと、
前記クラスタ毎に、当該クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの音素コンテキストの集合を表す仮想音素コンテキストを有すると共に、当該クラスタに含まれる前記コンテキスト依存音素モデルの集合を表す、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する仮想モデル定義ステップと、
前記仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、当該仮想音素コンテキストで表された前記音素コンテキストの集合の音響学的特徴に従って、音響学的特徴に従った分類条件毎に、対応する応答を示す条件応答を設定する仮想モデル条件応答設定ステップと、
前記分類条件に対応する前記条件応答と前記中心音素分類条件と、に従って、複数の前記仮想コンテキスト依存音素モデルをクラスタリングすることで、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合を生成する第２クラスタリングステップと、
前記仮想コンテキスト依存音素モデルで定義された前記コンテキスト依存音素モデルの集合を、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合単位で出力する出力ステップと、
を有する音素モデルクラスタリング方法。
【請求項７】
隣接する音素の種別を示す音素コンテキストを含み、当該音素コンテキストに応じて中心音素の音響学的特徴が異なる音素モデルを示すコンテキスト依存音素モデルを複数入力する入力ステップと、
前記音素コンテキストの、音響学的特徴に従った分類条件を記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記分類条件に従って、中心音素が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデル毎にクラスタリングし、中心音素及び音響学的特徴が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデルで構成されるクラスタを生成する第１クラスタリングステップと、
前記クラスタ毎に、当該クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの音素コンテキストの集合を表す仮想音素コンテキストを有すると共に、当該クラスタに含まれる前記コンテキスト依存音素モデルの集合を表す、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する仮想モデル定義ステップと、
前記仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、当該仮想音素コンテキストで表された前記音素コンテキストの集合の音響学的特徴に従って、音響学的特徴に従った分類条件毎に、対応する応答を示す条件応答を設定する仮想モデル条件応答設定ステップと、
前記仮想コンテキスト依存音素モデルの中心音素の種別に関して分類する条件を示す中心音素分類条件を中心音素条件記憶部に記憶する中心音素条件記憶ステップと、
前記分類条件に対応する前記条件応答と前記中心音素分類条件と、に従って、複数の前記仮想コンテキスト依存音素モデルをクラスタリングすることで、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合を生成する第２クラスタリングステップと、
前記仮想コンテキスト依存音素モデルで定義された前記コンテキスト依存音素モデルの集合を、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合単位で出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させる音素モデルクラスタリングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コンテキスト依存音素モデルをクラスタリングする音素モデルクラスタリング装置、方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、音声認識の分野では、入力音声の音響的特徴を、音素を単位とした確率モデルで表現する手法が用いられている。そのような確率モデルは、対応する音素を発音した音声データを用いた学習を行うことで作成される。
【０００３】
そして、ある音素の音響的特徴は、当該音素に隣接する音素の種別（音素コンテキスト）の影響により大きく影響を受けることが知られている。そのため、ある音素をモデル化する際には、音素コンテキストを考慮した音素単位を用いて、音素コンテキストごとに異なる複数の確率モデルを作成することが多い。そのような音素モデルをコンテキスト依存音素モデルと呼ぶ。また、コンテキスト依存音素モデルにおける、モデル化の対象とする音素のことを、コンテキスト依存音素モデルの中心音素と呼ぶ。
【０００４】
コンテキスト依存音素モデルを用いることで、音素コンテキストによる中心音素の音響的特徴の変化をより詳細にモデル化することができる。
【０００５】
しかしながら、コンテキスト依存音素モデルを利用する場合、音素コンテキストを考慮した音素の総数、すなわち、学習すべきコンテキスト依存音素モデルの総数が非常に大きくなるため、個々のコンテキスト依存音素モデルを学習するための音声データが不足・欠落するという問題がある。
【０００６】
この問題の解決方法として、相互に類似する複数のコンテキスト依存音素モデル間で、学習用の音声データを共有すればよい。しかしながら、このためには、音声データの共有可能なコンテキスト依存音素モデル毎にクラスタリングする必要が生じる。
【０００７】
コンテキスト依存音素モデルをクラスタリングする方法として、特許文献１や非特許文献１で開示されている手法がある。これら特許文献１及び非特許文献１に記載された技術では、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合に対して、音素コンテキストの違い等に基づいてクラスタリングを実行している。
【０００８】
このように、特許文献１や非特許文献１で開示されている技術を用いることで、コンテキスト依存音素モデルのクラスタリングが可能であるため、複数のコンテキスト依存音素モデル間で、学習用の音声データの共有することができる。これにより、コンテキスト依存音素モデルを学習するための音声データが不足・欠落することを防ぐことができる。
【０００９】
しかしながら、特許文献１や非特許文献１に記載された技術では、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデル毎にクラスタリングされるため、中心音素が異なるコントラスト依存音素モデル間では、学習用の音声データを共有することはできない。
【００１０】
これに対し、非特許文献２では、中心音素の異なる全てのコンテキスト依存音素モデルを対象として決定木クラスタリングを行う技術が提案されている。この非特許文献２で記載されている技術では、中心音素が異なるか否かに係わらず、全てのコンテキスト依存音素モデル間でクラスタリングを実行する。
【００１１】
これにより、中心音素の異なるコンテキスト依存音素モデルであっても、互いに類似する場合、同じクラスタに分類できるため、効率的なクラスタリングを期待できる。
【００１２】
【特許文献１】特開２００１−１００７７９号公報
【非特許文献１】S.J.  Young、J.J.  Odell、P.C.  Woodland、“Tree-Based  State  Tying  for  High  Accuracy  Acoustic  Modeling”、Proceedings  of  the  workshop  on  Human  Language  Technology、1994、pp.307-312
【非特許文献２】Frank  Diehl、Asuncion  Moreno、Enric  Monte、“CROSSLINGUAL  ACOUSTIC  MODELING  DEVELOPMENT  FOR  AUTOMATIC  SPEECH  RECOGNITION”、Proceedings  of  ASRU、2007、pp.425-430
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、非特許文献２に記載された技術では、中心音素が異なるか否かに係わらず、全てのコンテキスト依存音素モデル間でクラスタリングするため、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデル間では、最適なクラスタリングがなされていないという問題がある。この場合、効率的な学習用データの共有が困難となる。
【００１４】
つまり、特許文献１や非特許文献１に記載された技術では、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデル間で最適なクラスタリング結果を得られるが、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデル間で、学習用の音声データを共有できない。これに対して、非特許文献２に記載された技術では、中心音素が異なるコンテキスト依存モデルを対象としてクラスタリングを行うことで、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデル間で学習用音声データを共有できるが、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルに対して最適なクラスタリング結果が得られるとは限らないため、効率的な学習用音声データの共有が困難となる。
【００１５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデル間で学習用の音声データを共有することを可能にすると共に、効率的な学習用の音声データの共有を可能にする音素モデルクラスタリング装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる音素モデルクラスタリング装置は、隣接する音素の種別を示す音素コンテキストを含み、当該音素コンテキストに応じて中心音素の音響学的特徴が異なる音素モデルを示すコンテキスト依存音素モデルを複数入力する入力部と、前記音素コンテキストの、音響学的特徴に従った分類条件を記憶する記憶部と、前記分類条件に従って、中心音素が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデル毎にクラスタリングし、中心音素及び音響学的特徴が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデルで構成されるクラスタを生成する第１クラスタリング部と、前記クラスタ毎に、当該クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの音素コンテキストの集合を表す仮想音素コンテキストを有すると共に、当該クラスタに含まれる前記コンテキスト依存音素モデルの集合を表す、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する仮想モデル定義部と、前記仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、当該仮想音素コンテキストで表された前記音素コンテキストの集合の音響学的特徴に従って、音響学的特徴に従った分類条件毎に、対応する応答を示す条件応答を設定する仮想モデル条件応答設定部と、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの中心音素の種別に関して分類する条件を示す中心音素分類条件を記憶する中心音素条件記憶部と、前記複数のクラスタに対して、前記分類条件に対応する前記条件応答と前記中心音素分類条件と、に従って、複数の前記仮想コンテキスト依存音素モデルをクラスタリングすることで、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合を生成する第２クラスタリング部と、前記仮想コンテキスト依存音素モデルで定義された前記コンテキスト依存音素モデルの集合を、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合単位で出力する出力部と、を備える。
【００１７】
また、本発明にかかる音素モデルクラスタリング方法は、音素モデルクラスタリング装置で実行される音素モデルクラスタリング方法であって、前記音素モデルクラスタリング装置は、隣接する音素の種別を示す音素コンテキストの、音響学的特徴に従った分類条件を記憶する記憶手段と、音素コンテキストを含むとともに当該音素コンテキストに応じて中心音素の音響学的特徴が異なる音素モデルを示すコンテキスト依存音素モデル、の集合を表す仮想コンテキスト依存音素モデルの中心音素の種別に関して分類する条件を示す中心音素分類条件を記憶する中心音素条件記憶部と、を備え、コンテキスト依存音素モデルを複数入力する入力ステップと、前記分類条件に従って、中心音素が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデル毎にクラスタリングし、中心音素及び音響学的特徴が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデルで構成されるクラスタを生成する第１クラスタリングステップと、前記クラスタ毎に、当該クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの音素コンテキストの集合を表す仮想音素コンテキストを有すると共に、当該クラスタに含まれる前記コンテキスト依存音素モデルの集合を表す、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する仮想モデル定義ステップと、前記仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、当該仮想音素コンテキストで表された前記音素コンテキストの集合の音響学的特徴に従って、音響学的特徴に従った分類条件毎に、対応する応答を示す条件応答を設定する仮想モデル条件応答設定ステップと、前記複数のクラスタに対して、前記分類条件に対応する前記条件応答と前記中心音素分類条件と、に従って、複数の前記仮想コンテキスト依存音素モデルをクラスタリングすることで、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合を生成する第２クラスタリングステップと、前記仮想コンテキスト依存音素モデルで定義された前記コンテキスト依存音素モデルの集合を、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合単位で出力する出力ステップと、を有する。
【００１８】
また、本発明にかかる音素モデルクラスタリングプログラムは、隣接する音素の種別を示す音素コンテキストを含み、当該音素コンテキストに応じて中心音素の音響学的特徴が異なる音素モデルを示すコンテキスト依存音素モデルを複数入力する入力ステップと、前記音素コンテキストの、音響学的特徴に従った分類条件を記憶部に記憶する記憶ステップと、前記分類条件に従って、中心音素が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデル毎にクラスタリングし、中心音素及び音響学的特徴が共通する複数の前記コンテキスト依存音素モデルで構成されるクラスタを生成する第１クラスタリングステップと、前記クラスタ毎に、当該クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの音素コンテキストの集合を表す仮想音素コンテキストを有すると共に、当該クラスタに含まれる前記コンテキスト依存音素モデルの集合を表す、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する仮想モデル定義ステップと、前記仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、当該仮想音素コンテキストで表された前記音素コンテキストの集合の音響学的特徴に従って、音響学的特徴に従った分類条件毎に、対応する応答を示す条件応答を設定する仮想モデル条件応答設定ステップと、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの中心音素の種別に関して分類する条件を示す中心音素分類条件を中心音素条件記憶部に記憶する中心音素条件記憶ステップと、前記複数のクラスタに対して、前記分類条件に対応する前記条件応答と前記中心音素分類条件と、に従って、複数の前記仮想コンテキスト依存音素モデルをクラスタリングすることで、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合を生成する第２クラスタリングステップと、前記仮想コンテキスト依存音素モデルで定義された前記コンテキスト依存音素モデルの集合を、前記仮想コンテキスト依存音素モデルの集合単位で出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、中心音素が共通する複数のコンテキスト依存音素モデルの集合を優先してクラスタリングした後、中心音素にかかわらずコンテキスト依存音素モデルを纏めてクラスタリングすることで、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合に対して最適なクラスタリング結果を保持しつつ、中心音素が異なる全てのコンテキスト依存音素モデルをまとめることができるので、クラスタリング精度を向上できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる音素モデルクラスタリング装置、方法及びプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
（第１の実施の形態）
図１に示すように、音素モデルクラスタリング装置１００は、音素モデル分類条件記憶部１０１と、仮想音素モデル分類条件記憶部１０２と、中心音素種別分類条件記憶部１０３と、音声データ記憶部１０４と、入力部１０５と、第１クラスタリング部１０６と、条件応答設定部１０７と、仮想音素モデル学習部１０８と、第２クラスタリング部１０９と、出力部１１０とを備える。
【００２２】
そして、音素モデルクラスタリング装置１００は、中心音素が異なる２つ以上のコンテキスト依存音素モデルを含む集合に対して、音素コンテキスト及び中心音素種別に基づくクラスタリングを行う。
【００２３】
中心音素とは、音素モデル内に含まれる音素のうち、中心となる音素を示し、母音又は子音のいずれでもよい。音素コンテキストとは、中心音素に隣接する音素の種別を示す。そして、コンテキスト依存音素モデルとは、音素コンテキストにより変化する中心音素の音響学的特徴などを考慮してモデル化された音素モデルをいう。
【００２４】
本実施の形態で用いられるコンテキスト依存音素モデルの例について説明する。図２に示す例では、“a*+*”が１つのコンテキスト依存音素モデルを示している。そして、本実施の形態にかかるコンテキスト依存音素モデルにおいては、中心音素を“a1”、“a2”、“a3”とし、音素コンテキスト“*+p”、“*+b”、“*+t”、“*+d”、“*+s”、“*+z”としている。
【００２５】
そして、図２で例示したコンテキスト依存モデル“a1+p”は、中心音素が音素“a1”であり、中心音素に後続する右音素コンテキストが音素“p”とする。他のコンテキスト依存音素モデルについても、中心音素に対して右音素コンテキストが後続しているものとする。
【００２６】
また、本実施の形態では、音素モデルクラスタリング装置１００のクラスタリング対象となるコンテキスト依存音素モデルの集合として、右音素コンテキストのみを付加されたコンテキスト依存音素モデルの集合を挙げている。しかしながら、本実施の形態は、クラスタリングの対象を右音素コンテキストのみ付加したコンテキスト依存音素モデルの集合に制限するものではなく、例えば左音素コンテキストのみを付加されたコンテキスト依存音素モデル（例えば“p-a1”）の集合、左音素コンテキストと右音素コンテキストの両方が付加されたコンテキスト依存音素モデル（例えば“p-a1+b”）の集合、及びこれらが混合した集合などをクラスタリングの対象としても良い。
【００２７】
また、本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００は、クラスタリングの処理対象なるコンテキスト依存音素モデルを、ある中心音素に先行あるいは後続する１つの音素コンテキストのみ付加した音素モデルに制限するものではなく、先行する１つ以上の左音素コンテキスト、及び後続する１つ以上の右音素コンテキストのうちいずれか一つ以上を付加したコンテキスト依存音素モデルに対してクラスタリングを実行してもよい。
【００２８】
このように、本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００における、クラスタリングの対象とするコンテキスト依存音素モデルは、任意のコンテキスト依存音素モデルを用いることができる。なお、本実施の形態では、右音素コンテキストのみを付加されたコンテキスト依存音素モデルの集合に対して処理を行う場合について説明するが、当該説明に基づいて、任意のコンテキスト依存音素モデルのクラスタリングに拡張することは、当技術分野に属する技術者であれば容易に実施可能であるため、他のコンテキスト依存音素モデルについては説明を省略する。
【００２９】
音素モデル分類条件記憶部１０１は、音素コンテキストのそれぞれに対して、コンテキスト依存音素モデルを分類するための、音響学的な分類条件と、当該分類条件（質問）に対応する応答（以下、条件応答という）という形式で記憶している。図３に示す例では、音素モデル分類条件記憶部１０１の、上端の行には分類条件セットが、左端の列には音素コンテキストが記載されている。そして、分類条件セットにおいては、各分類条件がそれぞれ質問形式で格納されている。そして、音素モデル分類条件記憶部１０１は、音素コンテキスト毎に、各質問に対応する肯定‘Ｙ’または否定‘Ｎ’のいずれかを条件応答として記憶している。
【００３０】
音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶されている、音素コンテキストに関する分類条件（質問）としては、例えば、音素コンテキストの音響学的特徴に関する分類条件（質問）等がある。
【００３１】
音響学的特徴とは、利用者が発する音声に関する音響的な特徴全てを含むものとし、さらには当該音声における言語学的な特徴や音素の種別なども含み、例えば、有声音か否か、無声音か否か、歯茎音か否か、所定の音素であるか否か等が該当する。
【００３２】
そして、図３で示されている質問“R_Voiced?”は、右音素コンテキストが有声音(Voiced)であるか否かに基づいて分類する分類条件である。この質問“R_Voiced?”に対して、有声音である右音素コンテキスト“*+b”、“*+d”、“*+z”には肯定（Ｙ）が設定され、無声音である右音素コンテキスト“*+p”、“*+t”、“*+s”には、否定（Ｎ）が設定されている。
【００３３】
同様に、質問“R_Plosive?”は、右音素コンテキストが破裂音(Plosive)であるか否かに基づいて分類する分類条件であり、質問“R_Alveolar?”は、右音素コンテキストが歯茎音(Alveolar)であるか否かを問う質問である。さらに、これらの質問に対する条件応答は、右音素コンテキスト全てに対して、音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶されている。
【００３４】
また、図３に例示されていないが、音素コンテキストが特定の音素か否かに従って分類する分類条件が設定されていても良い。例えば、質問“R_p?”として、右音素コンテキストが音素“p”であるか否かに基づいて分類する分類条件が設定され、当該質問に対する応答も、右音素コンテキストにそれぞれに設定されても良い。この場合、当該質問“R_p?”に対して、右音素コンテキスト“*+p”のみが肯定（Ｙ）の応答が設定され、これ以外の右音素コンテキストには否定（Ｎ）の応答が設定されている。
【００３５】
さらに、左音素コンテキストの言語的特徴に関する質問と、当該質問に対する応答と、を音素モデル分類条件記憶部１０１に格納しても良い。このように本実施の形態にかかる音素モデル分類条件記憶部１０１では、図３に示した質問と当該質問に対する応答例に限らず、音素コンテキストに基づいてコンテキスト依存音素モデルを分類するための分類条件を設定することができる。
【００３６】
入力部１０５は、コンテキスト依存音素モデルの集合の入力を行う。本実施の形態では、入力部１０５は、図２に示すコンテキスト依存音素モデルの集合を入力したものとする。
【００３７】
なお、入力部１０５は、従来から用いられているあらゆる手法で、コンテキスト依存音素モデルの集合を入力しても良い。例えば、入力部１０５は、ネットワーク等を介して接続された外部装置から、コンテキスト依存音素モデルの集合を入力してもよい。また、入力部１０５は、可搬性の記憶媒体から、コンテキスト依存音素モデルの集合を入力してもよい。
【００３８】
ところで、本実施の形態では、コンテキスト依存音素モデルとして、ＨＭＭ(Hidden  Markov  Model：隠れマルコフモデル)を用いる。ＨＭＭは、１つ以上の状態Ｓｉと、初期状態の集合ＳＳおよび最終状態の集合ＳＦと、ある状態Ｓｊから自分自身または他の状態Ｓｉへの遷移確率Ａｊｉと、ある状態Ｓｉにおける音声特徴ベクトルＸの出力確率Ｐｉ（Ｘ）で定義される。ただし、１＜＝ｉ＜＝ＮＳおよび１＜＝ｊ＜＝ＮＳであり、ＮＳはＨＭＭを構成する状態の総数とする。
【００３９】
図４に示されたＨＭＭは、状態数ＮＳ＝３の例とする。なお、図４では、遷移確率が有意な値をもたない、すなわち、常に‘０’である遷移パスの記述を省略している。図４のＨＭＭは、当該技術分野で典型的に用いられるＨＭＭの例であり、Ｌｅｆｔ―ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ型と呼ばれるトポロジーを有する。すなわち、初期状態の集合ＳＳおよび最終状態の集合ＳＦの要素数がそれぞれ１であり、ｉ＝ｊまたはｉ＝ｊ＋１である遷移パス（ｉ、ｊ）にのみ有意な遷移確率Ａｉｊを有するＨＭＭの例である。
【００４０】
そして、第１の実施の形態では、コンテキスト依存音素モデルとして図４で例示したＨＭＭを用いることを前提として説明する。ただし、第１の実施形態で利用可能なコンテキスト依存音素モデルは、図４で例示したＨＭＭに限らず、他の形式のＨＭＭを用いることもできる。さらに、コンテキスト依存音素モデルとしては、当該技術分野で用いられている任意のコンテキスト依存音素モデルを利用してもよい。
【００４１】
なお、第１の実施の形態のように、図４で例示した２つ以上の状態数を有するＨＭＭを利用する場合、ＨＭＭの同じ位置に存在する状態ごとに決定木クラスタリングを行う。例えば、図４で例示したＨＭＭの場合、第１の状態Ｓ１、第２の状態Ｓ２、および、第３の状態Ｓ３ごとに、それぞれＨＭＭの状態を対象とした決定木クラスタリングを行う。言い換えると、図４のようなＨＭＭを利用する場合、第１の実施形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００の第１クラスタリング部１０６及び第２クラスタリング部１０９は、それぞれ状態数ＮＳ回だけ、決定木クラスタリングを行う。
【００４２】
第１クラスタリング部１０６は、中心音素を有する１つ以上のコンテキスト依存音素モデルの集合に愛して、決定木クラスタリングを行う。この第１クラスタリング部１０６による決定木クラスタリングは、入力部１０５が入力したコンテキスト依存音素モデル全てに対して、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合毎に行われる。
【００４３】
ただし、ある中心音素を有するコンテキスト依存音素モデルが１つしか存在しない場合、第１クラスタリング部１０６は、決定木クラスタリングを実行せず、当該１つのコンテキスト依存音素モデルを含むクラスタを、クラスタリング結果として出力する。
【００４４】
本実施の形態にかかる第１クラスタリング部１０６は、音素モデル分類条件記憶部１０１を参照し、ある中心音素を有するコンテキスト依存音素モデルの集合に対して、当該コンテキスト依存音素モデルそれぞれが有する音素コンテキストに対応付けられた、分類条件に対応する条件応答に基づいて、コンテキスト依存音素モデルの決定木クラスタリングを行う。そして、第１クラスタリング部１０６による決定木クラスタリングの結果、中心音素及び音響学的特徴が共通する複数のコンテキスト依存音素モデルで構成されるクラスタを生成する。
【００４５】
本実施の形態にかかる第１クラスタリング部１０６が実行する決定木クラスタリングの詳細な手法として、中心音素毎のコンテキスト依存音素モデルの集合に対して決定木クラスタリングを行うのであれば、周知を問わずあらゆる手法を用いても良い。例えば、上記に非特許文献１として記載した“Tree-Based  State  Tying  for  High  Accuracy  Acoustic  Modeling”(S.J.  Young、  J.J.  Odell、  P.C.  Woodland、  Proceedings  of  the  workshop  on  Human  Language  Technology、  1994、  pp.307-312)、又は特許文献１として記載した特開２００１−１００７７９号公報を用いても良い。
【００４６】
そして、第１クラスタリング部１０６における決定木クラスタリングの概略を、図５を用いて説明する。図５に示すように、入力部１０５により入力されたコンテキスト依存音素モデルの集合のうち、中心音素が共通するコンテキスト依存モデルの集合毎（例えば(a1+p、a1+b、a1+t、a1+d、a1+s、a1+z)、(a2+p、a2+b、a2+t、a2+d、a2+s、a2+z)、及び(a3+p、a3+b、a3+t、a3+d、a3+s、a3+z)）に第１クラスタリング部が決定木クラスタリングを実行している。
【００４７】
これらコンテキスト依存音素モデルの集合のうち、中心音素が“a1”のコンテキスト依存音素モデルの集合(a1+p、a1+b、a1+t、a1+d、a1+s、a1+z)に対して行われた決定木クラスタリングの概略について説明する。
【００４８】
まず、第１クラスタリング部１０６は、当該コンテキスト依存音素モデルの集合を全て含むルートノード（ノード５０１）を生成する。図５に示す例では、ルートノードを黒丸で示し、ルートノードに含まれるコンテキスト依存音素モデルの集合を、その上側に記載している。
【００４９】
次に、第１クラスタリング部１０６は、音素モデル分類条件記憶部１０１に格納された、音素コンテキストに関する分類条件セットから、ルートノードに含まれるコンテキスト依存音素モデルの相互類似性に基づき、コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、最良な分類を行う質問を特定する。なお、最良の分類とは、実際に行われる形態に応じて定められるものとして、説明を省略する。そして、第１クラスタリング部１０６は、特定された質問に対応する条件応答に基づいて、ルートノードに含まれるコンテキスト依存音素モデルの集合を分類する。そして、第１クラスタリング部１０６は、分類されたそれぞれのコンテキスト依存音素モデルの集合を含む新たなノード（例えばノード５０２及びノード５０３）を生成する。
【００５０】
図５の例では、第１クラスタリング部１０６は、ルートノード５０１に対して右音素コンテキストに関する質問“R_Voiced?”を特定し、当該質問に対して肯定（Ｙ）の条件応答が設定された右音素コンテキストを有するコンテキスト依存音素モデルの集合(a1+b、a1+d、a1+z)を得る。そして、第１クラスタリング部１０６は、ルートノード５０１から出発する有向アーク“Ｙ”の先に新たなノード５０２を生成し、上述したコンテキスト依存音素モデルの集合(a1+b、a1+d、a1+z)を当該ノード５０２に格納する。
【００５１】
同様に、第１クラスタリング部１０６は、質問“R_Voiced?”に対して否定(Ｎ)の条件応答が設定されている右音素コンテキストを有するコンテキスト依存音素モデルの集合(a1+p、a1+t、a1+s)を得た後、ルートノード５０１から出発する有向アーク“Ｎ”の先に新たなノード５０３を生成し、当該コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+p、a1+t、a1+s)を当該ノード５０３に格納する。
【００５２】
このように、第１クラスタリング部１０６は、任意のノードに格納されたコンテキスト依存音素モデルの集合に対して、当該コンテキスト依存音素モデルの集合の相互類似性に基づいて、コンテキスト依存音素モデルの集合に対して最良な分類を行う質問を、音素モデル分類条件記憶部１０１から特定する。そして、第１クラスタリング部１０６は、特定された質問に対応する音素コンテキストの条件応答に応じて、コンテキスト依存音素モデルの集合を分類し、当該分類されたコンテキスト依存音素モデルの集合が格納された新たなノードの生成という処理を実行する。そして、第１クラスタリング部１０６は、上述した処理を、有向アークをもたないノードを対象として繰り返し実行すると共に、ノードを生成する毎に停止条件を満たしたか否か判定する。停止条件を満たした場合には、当該処理を停止する。
【００５３】
第１クラスタリング部１０６が上述した処理を実行することで、図５で例示した木構造を有する決定木を生成することができる。この決定木において、有向アークをもたないノード、すなわちリーフノードに含まれているコンテキスト依存音素モデルの集合を、第１クラスタリング部１０６によるクラスタリング結果として取得する。図５に示す例では、このようなリーフノードを斜線入りの丸で表し、リーフノードに含まれるコンテキスト依存音素モデルの集合をリーフノードの下側に記載している。
【００５４】
図５の左端の決定木の例では、第１クラスタリング部１０６が、質問“R_Voiced?”及び質問“R_Alveolar?”を用いて分類を行うことで、３つのリーフノードが生成される。そして、リーフノードに含まれているコンテキスト依存音素モデルの集合(a1+p、a1+t、a1+s)、(a1+b)、及び(a1+d、a1+z)が、第１クラスタリング部１０６におけるクラスタリング結果となる。すなわち、第１クラスタリング部１０６は、各リーフノードに含まれているコンテキスト依存音素モデルの集合を、それぞれひとつのクラスタとして出力する。
【００５５】
さらに、第１クラスタリング部１０６は、中心音素“a2”のコンテキスト依存音素モデルの集合(a2+p、a2+b、a2+t、a2+d、a2+s、a2+z)、及び中心音素“a3”のコンテキスト依存音素モデルの集合(a3+p、a3+b、a3+t、a3+d、a3+s、a3+z)に対しても、同様に決定木クラスタリングを行い、それぞれの集合に対するクラスタリング結果を出力する。
【００５６】
以上により、第１クラスタリング部１０６による決定木クラスタリングで生成されたクラスタ内のコンテキスト依存音素モデルの集合は、当該決定木クラスタリングに使用された１つ以上の質問に対して、共通する条件応答が設定されていた右音素コンテキストを有するものである。つまり、当該クラスタ内のコンテキスト依存音素モデルは、音素コンテキストに関して、共通する音響学的特徴（当該音響学的特徴には、言語的特徴や種別なども含む）を有するコンテキスト依存音素モデルの集合である。
【００５７】
また、各クラスタを得る過程で使用された１つ以上の質問は、任意のノードに格納されているコンテキスト依存音素モデルの集合に対して、相互類似性に基づき最良の分類を行うために特定された質問である。すなわち、クラスタ内のコンテキスト依存音素モデルの集合は、相互に類似した集合となることが期待できる。
【００５８】
このように、第１クラスタリング部１０６が、決定木クラスタリングを行うことで、音素コンテキストに関して共通する音響学的特徴を有すると共に、相互に類似したコンテキスト依存音素モデルの集合を、クラスタリング結果として得られる。
【００５９】
ところで、ある音素の音響的特徴は、中心音素に隣接する音素の種別、すなわち音素コンテキストの影響により大きく変動することが知られている。さらに音素コンテキストの影響は、中心音素の種別ごとに異なることが知られている。このため、第１クラスタリング部１０６が、中心音素の異なるコンテキスト依存音素モデルの集合毎に、決定木クラスタリングを実行することで、当該中心音素にとって最適なクラスタリング結果を取得することができる。
【００６０】
例えば、図５の決定木に示されるように、中心音素“a1”のコンテキスト依存音素モデルの集合と、中心音素“a2”のコンテキスト依存音素モデルの集合と、のそれぞれに対して、第１クラスタリング部１０６による決定木クラスタリングの過程で、異なる質問が使用され、その結果、音素コンテキストの違いに対して異なるクラスタリング結果を生成している。第１クラスタリング部１０６は、決定木クラスタリングを、ＨＭＭの状態毎に行うものとする。そして、図３に示した決定木クラスタリングは、ＨＭＭの第３状態に対して行ったものとする。
【００６１】
このように、第１クラスタリング部１０６による決定木クラスタリングにより、異なる中心音素ごとに、音素コンテキストの違いに対して最適なクラスタリング結果を出力できる。
【００６２】
次に、第１クラスタリング部１０６がＨＭＭのそれぞれの状態毎に決定木クラスタリングした結果に基づいて、コンテキスト依存音素モデルの集合の、ＨＭＭの状態の共有化について、図６、図７および図８を用いて説明する。
【００６３】
図６に示すコンテキスト依存音素モデルのＨＭＭの状態数は３、すなわちＮＳ＝３とする。そして、“a1”および“a3”は異なる中心音素であり、それぞれ音素コンテキスト(*+p、*+t、*+s)を有する。
【００６４】
図６では、６個のコンテキスト依存音素モデルに対して、総数で１８個のＨＭＭの状態が用いられている。
【００６５】
第１クラスタリング部１０６は、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合毎に対して、ＨＭＭの各状態を対象に決定木クラスタリングを行っている。このため、決定木クラスタリングによるクラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの集合では、ＨＭＭの各状態が共通していることになる。
【００６６】
図７では、第１クラスタリング部１０６によるクラスタリング結果において、同じクラスタに分類されたＨＭＭの状態の集合を太枠で囲んで表している。
【００６７】
図7で例示したように、各クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルのＨＭＭの状態位置ごとにクラスタリングを行うことで、ＨＭＭの状態位置に応じて、異なるクラスタリング結果を得ることができる。例えば、図７に例示するクラスタリング結果の第３状態は、図５と同様、（a1+ｐ、a1+t、a1+s）と、（a3+ｐ、a3+t、a3+s）とに分類されている。
【００６８】
他の例としては、コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+p、a1+t、a1+s)のＨＭＭの第１状態では、２つの集合(a1+p)と(a1+t、a1+s)とに分類される。他の状態についても同様の分類が行われているものとする。
【００６９】
本実施の形態では、図7のクラスタリング結果に基づき、同じクラスタ内に存在する１つ以上のＨＭＭの状態を共有することができる。第１クラスタリング部１０６によるクラスタリング結果に基づいて、学習用の音声データを共有する例について説明する。図８に示すように、各状態のクラスタごとに、学習用の音声データを共有するＨＭＭの状態をそれぞれ１つだけ記載している。つまり、クラスタリング結果に基づき、ＨＭＭの状態を共有することで、ＨＭＭの状態の総数を１８個から１０個に削減できる。これに対して、第１の実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００は、それ以上にＨＭＭの状態の総数を削減できる。
【００７０】
条件応答設定部１０７は、仮想音素モデル定義部１２０と、仮想音素モデル条件応答設定部１２１と、を備え、第１クラスタリング部１０６により生成されたクラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの音響学的特徴に従って、各クラスタに対して、音響学的特徴に従った分類条件毎に対応する条件応答を設定する。その際に、条件応答設定部１０７は、クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの集合に対して、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する。
【００７１】
仮想音素モデル定義部１２０は、第１クラスタリング部１０６で取得したクラスタ毎に、当該クラスタ内の１つ以上のコンテキスト依存音素モデルの集合に基づいて、当該クラスタを代表する仮想的なコンテキスト依存音素モデル、及び当該仮想的なコンテキスト依存音素モデルが有する仮想的な音素コンテキストを定義する。
【００７２】
本実施の形態では、仮想音素モデル定義部１２０により定義された仮想的な音素コンテキストを、仮想音素コンテキストと呼ぶ。また、仮想音素モデル定義部１２０により定義された仮想的なコンテキスト依存音素モデルを、仮想コンテキスト依存音素モデルと呼ぶ。
【００７３】
図５に示す、第１クラスタリング部１０６によるクラスタリングの結果、生成されたクラスタ“a1+p、a1+t、a1+s”、“a1+b”、“a1+d、a1+z”、“a2+s、a2+z”、“a2+p、a2+t”、“a2+b、a2+d”、“a3+p、a3+t、a3+s”、“a3+b”、“a3+d、a3+z”のそれぞれに対して、仮想音素モデル定義部１２０は、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する。
【００７４】
つまり、図９に示すように、仮想音素モデル定義部１２０は、例えば、クラスタ“a1+p、a1+t、a1+s”を、仮想コンテキスト依存音素モデル“a1+R1X”と定義する。そして、仮想音素モデル定義部１２０は、他のクラスタについても同様に定義を行う。また、仮想音素モデル定義部１２０は、コンテキスト依存音素モデルの集合“a1+b”及び“a1+d、a1+z”に対して、それぞれ仮想コンテキスト依存音素モデル“a1+R1y”および“a1+R1z”を定義する。なお、仮想音素モデル定義部１２０は、他のクラスタについても同様に、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する。
【００７５】
図９に示す仮想コンテキスト依存音素モデルの右音素コンテキスト“*+R1x”、“*+R1y”、“*+R1z”は、それぞれ仮想音素コンテキストとなる。このように、仮想音素コンテキストは、当該仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する際に、参照したクラスタ内に格納された全ての音素コンテキストの集合の代表として定義される。つまり、仮想音素モデル定義部１２０は、処理対象のクラスタに、音素コンテキストを有するコンテキスト依存音素モデルが格納されている場合、仮想コンテキスト依存音素モデルのそれぞれが有する音素コンテキストの集合に対して、仮想音素コンテキストを定義する。
【００７６】
そして、図９に示す例では、仮想音素モデル定義部１２０は、他のクラスタに対しても同様の処理を行い、仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+R1x、a1+R1y、a1+R1z、a2+R2x、a2+R2y、a2+R2z、a3+R3x、a3+R3y、a3+R3z)を生成する。
【００７７】
そして、仮想音素モデル定義部１２０が生成した仮想コンテキスト依存音素モデルのそれぞれに含まれる仮想音素コンテキストについて説明する。図１０に示すように、仮想音素コンテキスト“*+R1x”は、音素コンテキストの集合(*+p、*+t、*+s)の代表として定義されたものとする。同様に、仮想音素コンテキスト“*+R1y”及び“*+R1z”は、音素コンテキストの集合(*+b)及び(*+d、*+z)の代表として定義されたものとする。他も仮想音素コンテキストも同様とする。
【００７８】
仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、仮想音素コンテキストのそれぞれに対して、分類条件に対応する、条件応答を設定する。このため、本実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、まず、仮想音素コンテキストとして定義された、音素コンテキストの集合において共通する条件応答を取得する。ここで、共通する条件応答とは、仮想音素コンテキストで表された音素コンテキストの集合の全てで共通している、音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶される、分類条件に対応する条件応答（肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ））を示している。
【００７９】
図１１に示した、仮想音素コンテキストの共通応答の例では、音素コンテキストの集合において条件応答が共通している場合には、肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ）が設定されている。また、共通応答においては、音素コンテキストの集合全てで条件応答が共通していない場合には、不定“-”が設定される。
【００８０】
図１１に示した例では、仮想音素コンテキスト“*+R2y”は、音素コンテキストの集合(*+p、*+t)の代表として定義されている。そして、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、これら音素コンテキストの集合(*+p、*+t)のそれぞれの質問に対応する条件応答から、仮想音素コンテキスト“*+R2y”の条件応答を設定する。
【００８１】
本実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、音素モデル分類条件記憶部１０１の分類条件セットのうち、質問“R_Voiced?”に対して、音素コンテキストの集合(*+p、*+t)の全てに共通する条件応答である否定（Ｎ）を、質問“R_Plosive?”に対しては、当該集合の全てに共通する条件応答である肯定（Ｙ）を設定する。また、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、質問“R_Alveolar?”については、音素コンテキスト“*+p”には否定（Ｎ）の条件応答を、音素コンテキスト“*+t”には肯定（Ｙ）の条件応答が設定されているため、共通する条件応答として、不定(-)を設定する。このように、音素コンテキストの集合の全てに共通する条件応答が存在しない場合、不定（-）となる。
【００８２】
さらに、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、音素コンテキストの集合(*+p、*+t)の全てに共通する条件応答を、当該集合を代表する仮想音素コンテキスト“*+R2y”の共通応答として設定する。他の仮想音素コンテキストについても同様の処理を行う。
【００８３】
次に、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、仮想音素コンテキストの共通応答を補間し、仮想音素コンテキスト毎に、分類条件セットに含まれる各分類条件に対応する条件応答を、上述した共通応答に基づいて設定する。
【００８４】
具体的には、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、上述した仮想音素コンテキストの共通応答を参照し、仮想音素コンテキストにおける、任意の分類条件（質問）に対応する共通応答が肯定（Ｙ）であれば、当該質問に対する条件応答を肯定（Ｙ）に設定する。また、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、任意の分類条件（質問）に対応する共通応答が否定（Ｎ）又は不定(-)であれば、当該質問に対する条件応答を肯定（Ｎ）に設定する。
【００８５】
つまり、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、図１１で例示した仮想音素コンテキストの共通応答のうち、不定(-)の応答を補完し、否定（Ｎ）の応答を設定する。仮想音素モデル条件応答設定部１２１が、このような処理を全ての仮想音素コンテキストに対して実行することで、全ての仮想音素コンテキストについての分類条件セットと、当該分類条件に対応する条件応答（肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ））と、が設定される。そして、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、当該設定内容を仮想音素モデル分類条件記憶部１０２に登録する。
【００８６】
仮想音素モデル分類条件記憶部１０２は、仮想音素モデル条件応答設定部１２１により登録された仮想音素コンテキスト毎の、分類条件セットと、当該分類条件に対応する条件応答とを、記憶する。図１２に示すように、仮想音素モデル分類条件記憶部１０２は、仮想音素コンテキスト毎に、分類条件と、当該分類条件に対応する条件応答とを、記憶する。
【００８７】
図１２に示すように、中心音素種別分類条件記憶部１０３は、中心音素条件セット、及び当該中心音素条件セットに含まれる個別の分類条件（質問）に対応する条件応答（肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ））を記憶している。この中心音素種別分類条件記憶部１０３が記憶する情報は、音素モデル分類条件記憶部１０１が記憶する情報とほぼ同様であるが、中心音素の種別に関する条件セットと、当該条件セットに含まれる質問に対応する応答を記憶する点で異なる。
【００８８】
図１３に示すように、中心音素種別分類条件記憶部１０３は、上端の行に中心音素条件セットに含まれる各質問を、左端の列に中心音素が設定されている。そして、行と列の交差しているフィールドには、当該列に設定されている中心音素について、当該行に設定されている質問に対応する応答（肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ））が記憶されている。
【００８９】
この中心音素種別分類条件記憶部１０３に格納された、中心音素種別に関する質問としては、中心音素の種別そのものを問う質問等とする。例えば、図１３に示されている質問“C_a1?”は、中心音素が音素“a1”であるか否かを問う質問である。他も同様である。また、図１３には例示していないが、中心音素が特定の言語的特徴を有するか否かを問う質問も用いることができる。例えば、質問“C_FrontV?”として、中心音素が前舌で発音される母音であるか否かを問う質問と、当該質問に対応する応答とを、中心音素種別分類条件記憶部１０３に登録しても良い。
【００９０】
さらに、図１３には記載していないが、中心音素種別分類条件記憶部１０３に対して、中心音素が特定の言語に出現する音素か否かを問う質問を登録しても良い。例えば、質問“C_Japanese?”として、ある中心音素“a1”が日本語に出現する音素か否かを問う質問と、当該質問に対応する応答とを、中心音素種別分類条件記憶部１０３に登録しても良い。
【００９１】
このように、第１の実施形態は、中心音素種別分類条件記憶部１０３に格納される中心音素条件セットを図１３の例に制限するものではなく、中心音素種別に関する中心音素条件セットとして、様々な中心音素種別に関する任意の中心音素条件セットを設定することができる。
【００９２】
音声データ記憶部１０４は、仮想音素モデル学習部１０８が学習に用いる音声データを記憶している。
【００９３】
仮想音素モデル学習部１０８は、音声データ記憶部１０４に記憶された音声データを用いて、上述した仮想音素モデル定義部１２０で作成した仮想コンテキスト依存音素モデルの学習を行う。
【００９４】
本実施の形態にかかる仮想音素モデル学習部１０８は、仮想コンテキスト依存音素モデルの学習に用いる音声データとして、当該仮想コンテキスト依存音素モデルとして定義されたコンテキスト依存音素モデルの集合に対応する音声データを用いる。つまり、仮想音素モデル学習部１０８は、仮想コンテキスト依存音素モデル“a1+R1x”について、コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+p、a1+t、a1+s)に対応する音声データを用いて学習する。他の仮想コンテキスト依存音素モデルについても同様の手法で学習する。
【００９５】
仮想音素モデル学習部１０８が仮想コンテキスト依存音素モデルのそれぞれについて学習を行うことで、各仮想コンテキスト依存音素モデルが、コンテキスト依存音素モデルの集合としてより良く代表することが期待できる。つまり、後述する第２クラスタリング部１０９で実行される決定木クラスタリングの精度の向上させることができる。
【００９６】
なお、本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００では、上述した理由により、仮想音素モデル学習部１０８を備えることが望ましいが、仮想音素モデル学習部１０８における、仮想コンテキスト依存音素モデルの学習は必須ではないため、必要に応じて省略してもよい。
【００９７】
第２クラスタリング部１０９は、中心音素種別分類条件記憶部１０３に記憶された中心音素種別に関する中心音素条件に含まれる質問（分類条件）と対応する条件応答、及び仮想音素モデル分類条件記憶部１０２に記憶された仮想音素コンテキストに関する分類条件セットに含まれる質問と対応する条件応答と、に基づいて、仮想音素モデル学習部１０８で学習された全ての仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、決定木クラスタリングを実行する。
【００９８】
第２クラスタリング部１０９は、仮想音素モデル定義部１２０により定義された全ての仮想コンテキスト依存音素モデルを含む集合に対して、決定木クラスタリングを実行する。ただし、仮想コンテキスト依存音素モデルが１つしか存在しない場合、第２クラスタリング部１０９は、決定木クラスタリングを実行せず、当該の１つの仮想コンテキスト依存音素モデルを含むクラスタをクラスタリング結果として出力する。
【００９９】
次に、第２クラスタリング部１０９の動作について説明する。第２クラスタリング部１０９は、中心音素種別分類条件記憶部１０３から中心音素条件に含まれる質問と対応する条件応答とを、仮想音素モデル分類条件記憶部１０２から仮想音素コンテキストに関する分類条件セットに含まれる質問と対応する条件応答と、を取得し、取得した質問と対応する応答に基づいて、決定木クラスタリングを行う。
【０１００】
第２クラスタリング部１０９が実行する決定木クラスタリングの具体的な手法としては、第１クラスタリング部１０６で用いた手法を用いてもよい。ただし、第２クラスタリング部１０９における決定木クラスタリングでは、全ての仮想コンテキスト依存音素モデルを含む集合に対して、１つのルートノードを設定してから、決定木クラスタリングを実行する必要がある。さらに、第２クラスタリング部１０９は、中心音素条件に含まれる質問と対応する応答、及び仮想音素コンテキストに関する分類条件セットに含まれる質問と対応する条件応答、に基づいて決定木クラスタリングを実行する。第２クラスタリング部１０９が実行する決定木クラスタリングは、これらの点が第１クラスタリング部１０６による決定木クラスタリングと異なる。
【０１０１】
第２クラスタリング部１０９が実行する決定木クラスタリングの具体的な手法としては、上述した非特許文献２として示した“CROSSLINGUAL  ACOUSTIC  MODELING  DEVELOPMENT  FOR  AUTOMATIC  SPEECH  RECOGNITION”  (Frank  Diehl、  Asuncion  Moreno、  Enric  Monte、  Proceedings  of  ASRU、  2007、  pp.425-430)に開示された技術を用いても良い。この非特許文献２では、コンテキスト依存音素モデルを対象として、中心音素種別に関する質問とその応答、および、音素コンテキストに関する質問とその応答に基づいて、決定木クラスタリングを実行する手法が開示されている。この非特許文献２のコンテキスト依存音素モデルを、仮想コンテキスト依存音素モデルに置き換えると共に、非特許文献２における音素コンテキストに関する質問を、仮想音素コンテキストに関する分類条件に置き換えることで、第２クラスタリング部１０９が非特許文献２で開示された技術を用いることができる。
【０１０２】
また、第２クラスタリング部１０９は、非特許文献２で開示された技術と、上述した非特許文献１及び特許文献１で開示された技術の組み合わせ、及び当技術分野で周知な決定木クラスタリング手法を用いても良い。
【０１０３】
ただし、非特許文献２には、中心音素にかかわらず１つに纏めたコンテキスト依存音素モデルの集合に対して、１度だけ決定木クラスタリングを実行する手法のみが開示されている。第１の実施の形態のように、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデル毎に決定木クラスタリングを行った後に、中心音素に係わらず１つに纏めた仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して決定木クラスタリングを行うという、２段階の決定木クラスタリングの実行手法についてなんら開示されていない。つまり、非特許文献２の記載から、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合を優先的にクラスタリングした上で、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデルについても１つのクラスタに纏める手法を導き出すことができない。
【０１０４】
さらに、非特許文献２については、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合を定義した仮想コンテキスト依存音素モデルについてなんら記載されておらず、当該仮想コンテキスト依存音素モデルが有する仮想音素コンテキストに関する分類条件と当該条件応答の設定手法について開示されていない。つまり、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合について、仮想音素モデル条件応答設定部１２１が分類条件と条件応答とを設定することで、本実施の形態にかかる第２クラスタリング部１０９が初めて決定木クラスタリングを実行できる。これにより、本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００は、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合を優先させた上で、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデルを纏めることができるので、非特許文献２に記載された技術と比べて、決定木クラスタリングの精度が向上している。
【０１０５】
以上説明したように、本実施の形態にかかる第２クラスタリング部１０９は、仮想音素モデル条件応答設定部１２１による分類条件と条件応答とを仮想音素モデル分類条件記憶部１０２に登録することが終了していれば、周知な手法を問わず、あらゆる決定木クラスタリングの実行で、本実施の形態の効果を得ることができる。
【０１０６】
次に、第２クラスタリング部１０９における決定木クラスタリングを、図１４を用いて説明する。図１４に示すように、中心音素が異なるか否かに係わらず、既に定義された全ての仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+R1x、a1+R1y、a1+R1z、a2+R2x、a2+R2y、a2+R2z、a3+R3x、a3+R3y、a3+R3z)に対して、第２クラスタリング部１０９が決定木クラスタリングを実行する。
【０１０７】
図１４においては、図５と同様に、ルートノードを黒丸で示し、ルートノードに含まれる仮想コンテキスト依存音素モデルの集合をその上側に記載している。また、リーフノードを斜線入りの丸で示し、リーフノードに含まれる仮想コンテキスト依存音素モデルの集合をリーフノードの下側に記載している。さらに各仮想コンテキスト依存音素モデルとして定義されたコンテキスト依存音素モデルの集合も記載している。
【０１０８】
図１４に示した、第２クラスタリング部１０９の決定木クラスタリングは、図５に示した第１クラスタリング部１０６による決定木クラスタリングと比較すると、仮想音素コンテキストに関する分類条件セットに含まれる質問と対応する条件応答、及び中心音素条件セットに含まれる質問と対応する応答に基づいて、決定木クラスタリングを実行するという点で異なる。
【０１０９】
すなわち、第２クラスタリング部１０９の決定木クラスタリングは、任意のノードに含まれている任意の仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、仮想コンテキスト依存音素モデルの相互類似性に基づき、仮想コンテキスト依存音素モデルの集合の最良な分類を行う質問を特定し、当該質問に対応する応答で仮想コンテキスト依存音素モデルの集合を分類する。
【０１１０】
例えば、仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+R1x、a1+R1y、a1+R1z、a2+R2x、a2+R2y、a2+R2z、a3+R3x、a3+R3y、a3+R3z)に対して、最良な分類を行う質問として、図１２で示されているように質問“R_Voiced?”が特定された場合、第２クラスタリング部１０９は、当該集合に対して、当該質問に対応する応答として肯定（Ｙ）が設定された仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+R1y、a1+R1z、a2+R2z、a3+R3y、a3+R3z)と、当該質問に対応する応答として否定（Ｎ）が設定された仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+R1x、a2+R2x、a2+R2y、a3+R3x)とに分類する。
【０１１１】
さらに、第２クラスタリング部１０９は、仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+R1x、a2+R2x、a2+R2y、a3+R3x)に対して、最良な分類を行う質問として、図１３で示された質問“C_a2?”が特定された場合、当該集合に対して、当該質問に対応する応答として肯定（Ｙ）が設定された中心音素を有する仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a2+R2x、a2+R2y)と、当該質問に対応する応答として否定（Ｎ）が設定された中心音素を有する仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+R1x、a3+R3x)と、に分類する。
【０１１２】
図１４に示された第２クラスタリング部１０９による決定木クラスタリングでは、任意のノードに含まれる仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、当該仮想コンテキスト依存音素モデルの集合の相互類似性に基づいて、仮想音素コンテキストに関する分類条件セット及び中心音素条件セットのうち、当該集合に対して最良な分類を行う質問を特定した上で、決定木クラスタリングを行う。この結果、図１４で例示したような木構造を有する決定木を得ることができる。
【０１１３】
そして、第２クラスタリング部１０９によるクラスタリング結果として、リーフノードに含まれている仮想コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+R1x、a3+R3x)、(a2+R2x)、(a2+R2y)、(a2+R2z、a3+R3y、a3+R3z)、(a1+R1y)、(a1+R1z)を得られる。そして、第２クラスタリング部１０９は、リーフノードに含まれている仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、仮想コンテキスト依存音素モデルを、それぞれに対応するコンテキスト依存音素モデルの集合に置き換えたうえで、クラスタリング結果として出力する。
【０１１４】
また、第２クラスタリング部１０９は、第１クラスタリング部１０６と同様に、決定木クラスタリングを、ＨＭＭの状態毎に行うものとする。そして、図１４に示した決定木クラスタリングは、ＨＭＭの第３状態に対して行ったものとする。
【０１１５】
出力部１１０は、第２クラスタリング部１０９のクラスタリング結果に従って、図１５に示すように、仮想コンテキスト依存音素モデルのそれぞれに対応するコンテキスト依存音素モデルの集合(a1+p、a1+t、a1+s、a3+p、a3+t、a3+s)、(a2+s、a2+z)、(a2+p、a2+t)、(a2+b、a2+d、a3+b、a3+d、a3+z)、(a1+b)、(a1+d、a1+z)をクラスタリング結果として出力する。
【０１１６】
第１の実施形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００では、上述した構成を備えることで、入力されたコンテキスト依存音素モデルの集合から、適切なクラスタリングが行われたクラスタリング結果を出力できる。
【０１１７】
ところで、非特許文献２で開示された技術を用いて、図２で示したコンテキスト依存音素モデルの集合に対して、決定木クラスタリングを行った場合、図１６に示したようなクラスタリング結果を得ることができる。第１の実施形態の音素モデルクラスタリング装置１００のクラスタリング結果の例を示した図１４と、従来の技術である非特許文献２で開示されたクラスタリング結果の例を示した図１６と、を比較する。図１６に示された従来のクラスタリング結果では、中心音素“a2”を有するコンテキスト依存音素モデルに対する最適なクラスタリング結果である、コンテキスト依存音素モデルの集合(a2+s、a2+z)が、図１６の破線の矩形１６０１，１６０２で示すように、２つのクラスタに分断されている。
【０１１８】
図１６のクラスタリング結果で示されたように、非特許文献２に記載された技術では、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合に対する最適なクラスタリング結果を得ることができない。すなわち、第１実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００は、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデルを含む集合に対して決定木クラスタリングを行う場合に、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合に対する最適なクラスタリング結果を得ると共に、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデルを纏めることが可能という、非特許文献２と比べて特徴的な効果を得ることができる。
【０１１９】
次に、第２クラスタリング部１０９が、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデル間で共有された後の各状態に対して行った決定木クラスタリングの結果を、図１７に示す。図１７に示す例では、第２クラスタリング部１０９による決定木クラスタリングが、ＨＭＭのそれぞれの状態毎に行われたものとする。つまり、第１クラスタリング部１０６によるクラスタリング結果を纏めた上で、第２クラスタリング部１０９が決定木クラスタリングを行った。これにより、図１７に示すように、異なる中心音素“a1”及び“a3”を有するコンテキスト依存音素モデル間で、状態を共有するクラスタリング結果を得られる。
【０１２０】
図１７に例示するクラスタリング結果では、図１４と同様にＨＭＭの第３状態においてクラスタリング結果として集合(a1+p、a1+t、a1+s、a3+p、a3+t、a3+s)が纏められ、ＨＭＭの第２状態においてクラスタリング結果として集合(a1+s、a3+p)とが纏められている。このように、他のコンテキスト依存音素モデルの各状態についても同様の処理が可能である。
【０１２１】
そして、図１８に示す例では、図８と同様に、クラスタごとにＨＭＭの状態をそれぞれ１つだけ記載されている。この図１８に示すクラスタリング結果では、ＨＭＭの状態の総数を８個に削減している。つまり、図１８に示すクラスタリング結果は、図８で示したクラスタリング結果より、さらなる状態の削減を実現している。
【０１２２】
すなわち、本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００が実行するクラスタリング結果により、複数のコンテキスト依存音素モデル間でＨＭＭの状態を共有することができるので、学習用の音声データの不足・欠落の問題をさらに効率良く回避しつつ、精度の高いコンテキスト依存音素モデルの学習を行うことができる。
【０１２３】
ところで、図１７及び図１８においては、コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+p、a1+t、a1+s)および(a3+p、a3+t、a3+s)のそれぞれのＨＭＭの第１状態は中心音素を表すものとし、全く異なる状態であることを意味する。これにより、集合(a1+p、a1+t、a1+s)に含まれる任意のコンテキスト依存音素モデルと、集合(a3+p、a3+t、a3+s)に含まれる任意のコンテキスト依存音素モデルとの間で、同一のＨＭＭの３状態を共有するコンテキスト依存音素モデルが存在しないことが保証される。すなわち、中心音素の異なるコンテキスト依存音素モデルに対して、異なるＨＭＭの３状態を用いることができる。つまり、中心音素“a1”と“a3”とをそれぞれ区別するために、それぞれ異なるＨＭＭの３状態を用いることができる。
【０１２４】
また、本実施の形態で説明した決定木クラスタリングの実行結果は、例として示したものである。そして、本実施形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００は、任意の状態数を有するＨＭＭ、及び任意のＨＭＭの状態位置に対して、決定木クラスタリングを実行することができる。
【０１２５】
例えば、音素モデルクラスタリング装置１００は、ＨＭＭの第１状態を含む全てのＨＭＭの状態位置に対して、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデルを含む集合を対象とした決定木クラスタリングを実行することも可能である。さらに、ＨＭＭの第１状態に対してのみ決定木クラスタリングを実行することも可能である。
【０１２６】
なお、音素モデル分類条件記憶部１０１、中心音素種別分類条件記憶部１０３、仮想音素モデル分類条件記憶部１０２、及び音声データ記憶部１０４は、HDD(Hard  Disk  Drive)、RAM(Random  Access  Memory)、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【０１２７】
次に、本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００によるクラスタリング処理手順について、図１９を用いて説明する。
【０１２８】
まず、入力部１０５は、クラスタリングの対象とする複数のコンテキスト依存音素モデルを入力する（ステップＳ１９０１）。このために、入力部１０５は、中心音素が異なる２つ以上のコンテキスト依存音素モデルの集合を入力する。
【０１２９】
次に、第１クラスタリング部１０６は、入力部１０５により入力された複数のコンテキスト依存音素モデルに対して、中心音素が共通するコンテキスト依存音素モデルの集合毎に、第１の決定木クラスタリングを実行する（ステップＳ１９０２）。本実施の形態にかかる第１クラスタリング部１０６は、音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶された分類条件と、当該分類条件に対応する条件応答と、に基づいて、第１の決定木クラスタリングを行うことで、中心音素及び音響学的特徴が共通する複数のコンテキスト依存音素モデルを含むクラスタを生成する。
【０１３０】
そして、仮想音素モデル定義部１２０は、第１クラスタリング部１０６により生成されたクラスタ毎に、当該クラスタに含まれるコンテキスト依存音素モデルの音素コンテキストの集合を表す仮想音素コンテキストの定義と共に、当該クラスタを含まれる複数のコンテキスト依存音素モデルの集合を表す、仮想コンテキスト依存音素モデルを定義する（ステップＳ１９０３）。
【０１３１】
次に、仮想音素モデル学習部１０８は、音声データ記憶部１０４に記憶された音声データを参照し、仮想コンテキスト依存音素モデルとして定義されたコンテキスト依存音素モデルの集合のそれぞれに対応する音声データに基づいて、仮想コンテキスト依存音素モデルの音響学的特徴を学習する（ステップＳ１９０４）。
【０１３２】
そして、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、仮想音素モデル定義部１２０で定義された仮想音素コンテキスト毎に、分類条件セットに含まれる各分類条件に対応する条件応答を設定する（ステップＳ１９０５）。
【０１３３】
次に、第２クラスタリング部１０９は、上述した仮想音素モデル学習部１０８で学習された全ての仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、中心音素種別分類条件記憶部１０３に記憶された中心音素条件セットに含まれる質問に対応する条件応答、及び仮想音素モデル分類条件記憶部１０２に記憶された分類条件セットに含まれる分類条件に対応する条件応答に基づいて、第２の決定木クラスタリングを実行する（ステップＳ１９０６）。
【０１３４】
そして、出力部１１０は、コンテキスト依存音素モデルの集合を、第２クラスタリング部１０９で生成された仮想コンテキスト依存音素モデルの集合単位で、クラスタリング結果として出力する（ステップＳ１９０７）。つまり、図１５に示すようなコンテキスト依存音素モデルの集合を、出力部１１０がクラスタリング結果として出力する。
【０１３５】
次に、本実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部１２１における、図１９のステップＳ１９０５の、分類条件毎に対応する条件応答の設定手順について、図２０を用いて説明する。
【０１３６】
まず、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、音素モデル分類条件記憶部１０１を参照し、仮想音素コンテキストとして定義された音素コンテキストの集合に共通する条件応答を取得する（ステップＳ２００１）。
【０１３７】
次に、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、仮想音素コンテキストの共通応答を補間し、仮想音素コンテキストについて、分類条件のそれぞれに対応する条件応答を設定する（ステップＳ２００２）。
【０１３８】
そして、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、仮想音素コンテキストについて、分類条件セットと、当該分類条件に対応する条件応答（肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ））とを、仮想音素モデル分類条件記憶部１０２に登録する（ステップＳ２００３）。
【０１３９】
そして、仮想音素モデル条件応答設定部１２１は、全ての仮想音素コンテキストについて処理を終了したか否か判断する（ステップＳ２００４）。終了していないと判断した場合（ステップＳ２００４：Ｎｏ）、まだ処理の終了していない仮想音素コンテキストを処理対象として、ステップＳ２００１から処理を開始する。
【０１４０】
全ての仮想音素コンテキストについて処理を終了したと判断した場合（ステップＳ２００４：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１４１】
本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００は、第１クラスタリング部１０６による第１の決定木クラスタリングの結果を示した図５と、第２クラスタリング部１０９による第２の決定木クラスタリングの結果を示した図１４と、を比較すると、第２の決定木クラスタリングの結果において、第１の決定木クラスタリングの結果を保持していることが確認できる。
【０１４２】
つまり、音素モデルクラスタリング装置１００は、中心音素別に行われた最適なクラスタリングの結果を保持しつつ、中心音素が異なるコンテキスト依存音素モデルを纏めることで、異なる中心音素を含む全てのコンテキスト依存音素モデルに対する最適なクラスタリング結果を提供することが可能となる。
【０１４３】
上述したように、音素モデルクラスタリング装置１００では、一つのクラスタ内に存在する１つ以上のＨＭＭの状態を、他のコンテキスト依存音素モデルのＨＭＭと互いに類似しているものとして、処理することが可能になる。つまり、１つの学習用の音声データから、複数のコンテキスト依存音素モデルそれぞれのＨＭＭの状態として学習できるので、学習により得られるＨＭＭの状態の精度が向上する。
【０１４４】
さらに、音素モデルクラスタリング装置１００では、クラスタリング結果に基づきＨＭＭの状態を共有することで、ＨＭＭの状態ごとに利用できる音声データの量が増えることが期待できるため、コンテキスト依存音素モデルを学習する際の学習用音声データの不足・欠落の問題を回避できる。
【０１４５】
加えて、音素モデルクラスタリング装置１００では、クラスタリング結果に基づきＨＭＭの状態を共有することで、学習用の音声データの不足・欠落の問題を回避しつつ、精度の高いコンテキスト依存音素モデルを学習することができる。
【０１４６】
（第２の実施形態）
第１の実施の形態では、仮想音素モデル条件応答設定部１２１において音素モデル分類条件記憶部１０１と同様の分類条件に対応する条件応答を設定した。しかしながら、このような分類条件及び条件応答の設定手法に制限するものではなく、様々な方法をとることができる。そこで第２の実施の形態では、異なる分類条件及び条件応答の設定手法について説明する。
【０１４７】
図２１に示す音素モデルクラスタリング装置２１００は、上述した第１の実施の形態に係る音素モデルクラスタリング装置１００とは、条件応答設定部１０７と処理が異なる条件応答設定部２１０１を備え、仮想音素モデル分類条件記憶部１０２とデータ構造が異なる仮想音素モデル分類条件記憶部２１０２を備え、第２クラスタリング部１０９と処理が異なる第２クラスタリング部２１０３を備えた点のみ異なる。なお、本実施の形態の音素モデルクラスタリング装置２１００の構成で、第１の実施の形態の音素モデルクラスタリング装置２１００と共通な構成については説明を省略する。
【０１４８】
条件応答設定部２１０１は、仮想音素モデル定義部１２０と、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１とを備える。
【０１４９】
仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、仮想音素コンテキストについての分類条件として、音素モデル分類条件記憶部１０１に格納されている分類条件セットの各分類条件についての条件応答が肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ）であるか否かを問う新たな質問（分類条件）のセットを作成し、作成した質問セットの各質問（分類条件）に対応する条件応答を設定する。
【０１５０】
具体的には、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、仮想音素コンテキストに対する新たな分類条件セットとして、音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶された分類条件セットに基づき、ある質問に対して共通する応答が肯定（Ｙ）あるいは否定（Ｎ）であるか否かを問う新たな分類条件セットを生成する。
【０１５１】
例えば、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、図１１で示した分類条件のうち、質問“R_Voiced?”について、当該質問に対する共通応答が肯定（Ｙ）であるか否かを問う新たな質問“R_Voiced_Y?”、及び当該質問に対する共通応答が否定（Ｎ）であるか否かを問う新たな質問“R_Voiced_N?”を作成する。仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、図１１に示された他の質問に対しても、同様に肯定（Ｙ）であるか否かを問う新たな質問、及び否定（Ｎ）であるか否かを問う新たな質問を作成する。
【０１５２】
さらに、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、図１１で示した共通する条件応答に基づいて、新たに作成した質問（分類条件）に対応する条件応答を作成する。例えば、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、質問“R_Voiced?”に対する共通応答が肯定（Ｙ）である仮想音素コンテキストのそれぞれ(*+R1y、*+R1z、*+R2z、*+R3y、*+R3z)に対して、新たに作成した質問“R_Voiced_Y?”に対応する条件応答として肯定（Ｙ）を設定し、それ以外の仮想音素コンテキストに対して、新たに作成した質問“R_Voiced_Y?”に対応する条件応答として否定（Ｎ）を設定する。
【０１５３】
他の例としては、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、質問“R_Voiced?”に対する共通応答が否定（Ｎ）である仮想音素コンテキストのそれぞれ(*+R1x、*+R2y、*+R3x)において、新たに作成した質問“R_Voiced_N?”に対応する条件応答として肯定（Ｙ）を設定し、それ以外の仮想音素コンテキストに対して、新たに作成した質問“R_Voiced_N?”に対応する条件応答として否定（Ｎ）を設定する。そして、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶された他の質問に対しても同様の処理を行う。そして、条件応答設定部２１０１は、作成された質問（分類条件）と、対応する条件応答とを、仮想音素モデル分類条件記憶部２１０２に登録する。
【０１５４】
仮想音素モデル分類条件記憶部２１０２は、条件応答設定部２１０１により作成された分類条件と、分類条件に対応する条件応答とを記憶する。図２２に示すように、仮想音素モデル分類条件記憶部２１０２は、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１により登録された仮想音素コンテキスト毎の、分類条件セットと、当該分類条件に対応する条件応答とを、記憶する。
【０１５５】
第２クラスタリング部２１０３は、中心音素種別分類条件記憶部１０３に記憶された中心音素種別に関する中心音素条件に含まれる質問と対応する応答、及び仮想音素モデル分類条件記憶部２１０２に記憶された仮想音素コンテキストに関する分類条件セットに含まれる質問と対応する条件応答と、に基づいて、仮想音素モデル学習部１０８で学習された全ての仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、決定木クラスタリングを実行する。なお、決定木クラスタリングの手法は、第１の実施の形態と同様の処理を行うものとして説明を省略する。
【０１５６】
本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置２１００は、図１９に示したフローチャートに従って処理を行う。但し、音素モデルクラスタリング装置２１００は、図１９のステップＳ１９０５の処理が、第１の実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００とは異なる。
【０１５７】
そこで、本実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部２１１１における、図１９のステップＳ１９０５の、分類条件毎に対応する条件応答の設定手順について、図２３を用いて説明する。
【０１５８】
ところで、図２３のステップＳ２３０１、Ｓ２３０３及びＳ２３０４は、図２０のステップＳ２００１、Ｓ２００３及びＳ２００４と同様の処理を行うので説明を省略し、仮想音素モデル条件応答設定部２１１１が実行するステップＳ２３０２について説明する。
【０１５９】
仮想音素モデル条件応答設定部２１１１は、仮想音素コンテキストの共通応答に対して、当該応答に関する分類条件のそれぞれについて、肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ）であるか否かを問う新たな質問のセットを作成し、新たに作成した質問のそれぞれに対応する条件応答を設定する（ステップＳ２３０２）。
【０１６０】
ところで、音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶された各分類条件に対して、仮想音素コンテキストが共通する条件応答として肯定（Ｙ）、否定（Ｎ）又は不定(-)の３つのグループに分類されるが、第２の実施形態にかかる音素モデルクラスタリング装置２１００では、共通応答が肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ）であるか否かを問う新たな質問を作成することで、共通応答が肯定（Ｙ）のグループとそれ以外、並びに否定（Ｎ）のグループとそれ以外とに、仮想コンテキスト依存音素モデルを分類できる。
【０１６１】
このような仮想コンテキスト依存音素モデルを分類できる分類条件セットと、当該分類条件（質問）に対応する条件応答とを設定することで、第１の実施の形態と比べて、より詳細に仮想コンテキスト依存音素モデルを分類することができる。これにより、本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置２１００によるクラスタリング精度をさらに向上させることができる。
【０１６２】
（第３の実施形態）
第３の実施の形態は、第２の実施の形態と同様に、第１の実施の形態とは異なる分類条件及び条件応答の設定手法について説明する。
【０１６３】
図２４に示す音素モデルクラスタリング装置２４００は、上述した第１の実施の形態に係る音素モデルクラスタリング装置１００とは、条件応答設定部１０７と処理が異なる条件応答設定部２４０１を備え、仮想音素モデル分類条件記憶部１０２とデータ構造が異なる仮想音素モデル分類条件記憶部２４０２を備え、第２クラスタリング部１０９と処理が異なる第２クラスタリング部２４０３を備えた点のみ異なる。なお、本実施の形態の音素モデルクラスタリング装置２４００の構成で、第１の実施の形態の音素モデルクラスタリング装置１００と共通な構成については説明を省略する。
【０１６４】
条件応答設定部２４０１は、仮想音素モデル定義部１２０と、仮想音素モデル条件応答設定部２４１１とを備える。
【０１６５】
仮想音素モデル条件応答設定部２４１１は、仮想音素コンテキストについての分類条件として、音素モデル分類条件記憶部１０１に格納されている分類条件セットの各分類条件についての条件応答が肯定（Ｙ）、否定（Ｎ）又は不定（-）であるか否かを問う新たな質問（分類条件）のセットを作成し、作成した質問セットの各質問（分類条件）に対応する条件応答を設定する。
【０１６６】
具体的には、仮想音素モデル条件応答設定部２４１１は、仮想音素コンテキストに対する新たな分類条件セットとして、音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶された分類条件セットに基づき、ある質問に対して共通する応答が肯定（Ｙ）、否定（Ｎ）又は不定（-）であるか否かを問う新たな分類条件セットを生成する。
【０１６７】
例えば、仮想音素モデル条件応答設定部２４１１は、図１１で示した分類条件のうち、質問“R_Voiced?”について、当該質問に対する共通応答が肯定（Ｙ）であるか否かを問う新たな質問“R_Voiced_Y?”、当該質問に対する共通応答が否定（Ｎ）であるか否かを問う新たな質問“R_Voiced_N?”及び当該質問に対する共通応答が不定（-）であるか否かを問う新たな質問“R_Voiced_U?”を作成する。仮想音素モデル条件応答設定部２４１１は、図１１に示された他の質問に対しても同様に、肯定（Ｙ）であるか否かを問う新たな質問、否定（Ｎ）であるか否かを問う新たな質問及び不定（-）であるか否かを問う新たな質問を作成する。
【０１６８】
さらに、仮想音素モデル条件応答設定部２４１１は、図１１で示した共通する条件応答に基づいて、新たに作成した質問（分類条件）に対応する条件応答を作成する。例えば、条件応答設定部２４０１は、質問“R_Voiced?”に対する共通応答が不定（-）である仮想音素コンテキスト(*+R2z)に対して、新たに作成した質問“R_Voiced_U?”に対応する条件応答として肯定（Ｙ）を設定し、それ以外の仮想音素コンテキストに対して、新たに作成した質問“R_Voiced_U?”に対応する条件応答として否定（Ｎ）を設定する。
【０１６９】
仮想音素モデル分類条件記憶部２４０２は、仮想音素モデル条件応答設定部２４１１により作成された分類条件と、分類条件に対応する条件応答とを記憶する。図２５に示すように、仮想音素モデル分類条件記憶部２４０２は、仮想音素モデル条件応答設定部２４１１により登録された仮想音素コンテキスト毎の、分類条件セットと、当該分類条件に対応する条件応答とを、記憶する。
【０１７０】
第２クラスタリング部２４０３は、中心音素種別分類条件記憶部１０３に記憶された中心音素種別に関する中心音素条件に含まれる質問と対応する応答、及び仮想音素モデル分類条件記憶部２４０２に記憶された仮想音素コンテキストに関する分類条件セットに含まれる質問と対応する条件応答と、に基づいて、仮想音素モデル学習部１０８で学習された全ての仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、決定木クラスタリングを実行する。なお、決定木クラスタリングの手法は、第１の実施の形態と同様の処理を行うものとして説明を省略する。
【０１７１】
本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置２４００は、図１９に示したフローチャートに従って処理を行う。但し、音素モデルクラスタリング装置２４００は、図１９のステップＳ１９０５の処理が、第１の実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００とは異なる。
【０１７２】
そこで、本実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部２４１１における、図１９のステップＳ１９０５の、分類条件毎に対応する条件応答の設定手順について、図２６を用いて説明する。
【０１７３】
ところで、図２６のステップＳ２６０１、Ｓ２６０３及びＳ２６０４は、図２０のステップＳ２００１、Ｓ２００３及びＳ２００４と同様の処理を行うので説明を省略し、仮想音素モデル条件応答設定部２４１１が実行するステップＳ２６０２について説明する。
【０１７４】
そして、仮想音素モデル条件応答設定部２４１１は、仮想音素コンテキストの共通応答に対して、当該応答に関する分類条件のそれぞれについて、肯定（Ｙ）、否定（Ｎ）又は不定（-）であるか否かを問う新たな質問のセットを作成し、新たに作成した質問のそれぞれに対応する条件応答を設定する（ステップＳ２６０２）。
【０１７５】
ところで、音素モデル分類条件記憶部１０１に記憶された各分類条件に対して、仮想音素コンテキストが共通する条件応答として肯定（Ｙ）、否定（Ｎ）又は不定(-)の３つのグループに分類されるが、第３の実施形態にかかる音素モデルクラスタリング装置２４００では、共通応答が肯定（Ｙ）、否定（Ｎ）又は不定（-）であるか否かを問う新たな質問を作成することで、共通応答が肯定（Ｙ）のグループとそれ以外、否定（Ｎ）のグループとそれ以外、並びに不定（-）のグループとそれ以外に、仮想コンテキスト依存音素モデルを分類できる。
【０１７６】
このような仮想コンテキスト依存音素モデルを分類できる分類条件セットと、当該分類条件（質問）に対応する条件応答とを設定することで、第１及び第２の実施の形態と比べて、より詳細に仮想コンテキスト依存音素モデルを分類することができる。これにより、本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置２４００によるクラスタリング精度をさらに向上させることができる。
【０１７７】
（第４の実施形態）
第４の実施の形態は、第２及び第３の実施の形態と同様に、第１の実施の形態とは異なる分類条件及び条件応答の設定手法について説明する。
【０１７８】
図２７に示す音素モデルクラスタリング装置２７００は、上述した第１の実施の形態に係る音素モデルクラスタリング装置１００とは、条件応答設定部１０７と処理が異なる条件応答設定部２７０１を備え、仮想音素モデル分類条件記憶部１０２とデータ構造が異なる仮想音素モデル分類条件記憶部２７０２を備え、第２クラスタリング部１０９と処理が異なる第２クラスタリング部２７０３を備えた点のみ異なる。なお、本実施の形態の音素モデルクラスタリング装置２７００の構成で、第１の実施の形態の音素モデルクラスタリング装置１００と共通な構成については説明を省略する。
【０１７９】
条件応答設定部２７０１は、仮想音素モデル定義部１２０と、仮想音素モデル条件応答設定部２７１１とを備える。
【０１８０】
仮想音素モデル条件応答設定部２７１１は、第１クラスタリング部１０６によるクラスタリングで使用された応答履歴を取得する。応答履歴とは、第１クラスタリング部１０６によるクラスタリングで使用された、音素コンテキストに関する条件分類（質問）と、当該分類条件に対応する肯定（Ｙ）又は否定（Ｎ）の条件応答の履歴、及び第１クラスタリング部１０６で使用されなかった条件分類（質問）と、当該条件分類に対して未使用であることを表す不定(-)を示す条件応答と、を含む情報とする。そして、仮想音素モデル条件応答設定部２７１１は、当該応答履歴を、仮想音素コンテキストに対する共通応答と設定し、仮想音素モデル分類条件記憶部２７０２に登録する。
【０１８１】
例えば、仮想音素コンテキスト"*+R1y"を有する仮想コンテキスト依存音素モデル"a1+R1y"は、コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+b)を定義したものとする。これらの応答履歴は、図５に示す、第１クラスタリング部１０６による第１の決定木クラスタリングで、コンテキスト依存音素モデルの集合(a1+b)を含むリーフノードを作成する過程で使用された質問"R_Voiced?"及び"R_Alveolar?"に対する当該集合の条件応答の履歴が含まれる。具体的には、条件応答の履歴として、質問"R_Voiced?"に対応する条件応答である肯定（Ｙ）、質問"R_Alveolar?"に対応する条件応答である否定（Ｎ）が含まれる。さらに当該応答履歴には、未使用の質問"R_Plosive?"に対しては応答履歴として不定(-)が含まれる。そして、仮想音素モデル条件応答設定部２７１１は、このような応答履歴を、仮想右音素コンテキスト"*+R1y"に対する応答履歴として取得する。
【０１８２】
図２８に示すように、仮想音素モデル条件応答設定部２７１１は、図５に示した、仮想音素コンテキストの集合に対して、上述した処理により取得した応答履歴に基づいて、各仮想音素コンテキストの共通応答を設定する。
【０１８３】
図２８に示す仮想音素モデル条件応答設定部２７１１による共通応答の設定例では、仮想音素コンテキスト"*+R1y"の共通応答として、質問"R_Voiced?"に対応する共通応答として肯定（Ｙ）が、質問"R_Alveolar?"に対応する共通応答として否定（Ｎ）が、さらに、質問"R_Plosive?"に対応する共通応答として不定(-)が設定される。
【０１８４】
仮想音素モデル分類条件記憶部２７０２は、仮想音素モデル条件応答設定部２７１１により作成された分類条件と、分類条件（質問）に対応する共通応答を、分類するための条件応答として記憶する。
【０１８５】
第２クラスタリング部２７０３は、中心音素種別分類条件記憶部１０３に記憶された中心音素種別に関する中心音素条件に含まれる質問と対応する応答、及び仮想音素モデル分類条件記憶部２７０２に記憶された仮想音素コンテキストに関する分類条件セットに含まれる質問と対応する条件応答と、に基づいて、仮想音素モデル学習部１０８で学習された全ての仮想コンテキスト依存音素モデルの集合に対して、決定木クラスタリングを実行する。なお、決定木クラスタリングの手法は、第１の実施の形態と同様の処理を行うものとして説明を省略する。
【０１８６】
本実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置２７００は、図１９に示したフローチャートに従って処理を行う。但し、音素モデルクラスタリング装置２７００は、図１９のステップＳ１９０５の処理が、第１の実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置１００とは異なる。
【０１８７】
そこで、本実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部２７１１における、図１９のステップＳ１９０５の、分類条件毎に対応する条件応答の設定手順について、図２９を用いて説明する。
【０１８８】
ところで、図２９のＳ２９０２、Ｓ２９０３及びＳ２９０４は、図２０のステップＳ２００２、Ｓ２００３及びＳ２００４と同様の処理を行うので説明を省略し、仮想音素モデル条件応答設定部２７１１が実行するステップＳ２９０１について説明する。
【０１８９】
まず、仮想音素モデル条件応答設定部２７１１は、第１クラスタリング部１０６における決定木クラスタリングの応答履歴を取得し、当該応答履歴に基づいて、仮想音素コンテキストの共通する応答（条件応答）を生成する（ステップＳ２９０１）。この応答履歴は、第１クラスタリング部１０６による決定木クラスタリングで用いた分類条件、当該分類条件に対応する条件応答、使用されなかった分類条件、及び使用されなかった分類条件に対応する条件応答として設定された不定、を含むものとする。
【０１９０】
第４の実施形態にかかる音素モデルクラスタリング装置２７００において使用された第１クラスタリング部１０６の第１の決定木クラスタリングにおける応答履歴は、第１の決定木クラスタリングにおいて、どの分類条件（質問）が使用され、この分類条件に対してどのような条件応答を使用したのかを反映したものである。すなわち、仮想音素モデル分類条件記憶部２７０２には、どの分類条件（質問）が使用され、又はされなかったのかという情報を、記憶していることになる。第２クラスタリング部２７０３における第二の決定木クラスタリングでは、第１の決定木クラスタリングのクラスタリング結果及び当該クラスタリングの過程をより良く反映することができる。これにより、第２クラスタリング部２７０３による第二の決定木クラスタリングの精度を、さらに向上することができる。
【０１９１】
なお、第４の実施形態は、第２の実施形態および第３の実施形態で用いた処理と組み合わせて実施してもよい。具体的には、図２９のフローチャートにおいて、当該図２９のフローチャートのステップＳ２９０２を、第２の実施形態の図２３のフローチャートのステップＳ２３０２と置き換えた上で、図２９のフローチャートに従って処理を行うことで、第４の実施形態及び第２の実施形態の組み合わせを実施できる。
【０１９２】
同様に、図２９のフローチャートにおいて、当該図２９のフローチャートのステップＳ２９０２を、第３の実施形態の図２６のフローチャートのステップＳ２６０２と置き換えた上で、図２９のフローチャートに従って処理を行うことで、第４の実施形態及び第３の実施形態の組み合わせを実施できる。
【０１９３】
図３０に示すように、上述した実施の形態の音素モデルクラスタリング装置１００、２１００、２４００、２７００は、ハードウェア構成として、上述した処理を行う音素モデルクラスタリングプログラムなどが格納されているＲＯＭ３００２と、ＲＯＭ３００２内のプログラムに従って音素モデルクラスタリング装置１００、２１００、２４００、２７００の各部を制御するＣＰＵ３００１と、データの格納領域となるＲＡＭ３００３と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ３００４と、外部記憶装置（ＨＤＤを含む）３００５と、各部を接続するバス３００６と、を備えている。
【０１９４】
音素モデルクラスタリングプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【０１９５】
この場合には、音素モデルクラスタリングプログラムは、音素モデルクラスタリング装置１００、２１００、２４００、２７００において上記記録媒体から読み出して実行することによりＲＡＭ３００３上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部がＲＡＭ３００３上に生成されるようになっている。
【０１９６】
また、上述した実施の形態の音素モデルクラスタリングプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。
【０１９７】
なお、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１９８】
【図１】第１の実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態で使用するコンテキスト依存音素モデルの集合の例を示した図である。
【図３】第１の実施の形態にかかる音素モデル分類条件記憶部のテーブル構造を示す図である。
【図４】第１の実施の形態の音素モデルクラスタリング装置において、コンテキスト依存音素モデルとして用いる、ＨＭＭを示した説明図である。
【図５】第１の実施の形態の第１クラスタリング部で実行される第１の決定木クラスタリングの概略を示した図である。
【図６】コンテキスト依存音素モデルの集合のそれぞれに対応するＨＭＭの例を示した図である。
【図７】第１の実施の形態の第１クラスタリング部によるクラスタリングで同一のクラスタに含まれる、ＨＭＭで共通している状態を表した説明図である。
【図８】第１の実施の形態の第１クラスタリング部によるクラスタリング結果に基づいて、学習用の音声データを共有した場合のＨＭＭの状態を表した説明図である。
【図９】第１の実施の形態の仮想音素モデル定義部における、コンテキスト依存音素モデルの集合に対して定義された仮想コンテキスト依存音素モデルを示した説明図である。
【図１０】仮想音素コンテキストと、当該仮想音素コンテキストとして定義された音素コンテキストの集合とを示した説明図である。
【図１１】仮想音素モデル条件応答設定部により、音素コンテキストの集合のそれぞれの条件応答に基づいて設定された仮想音素コンテキストの共通応答の例を示した図である。
【図１２】第１の実施の形態にかかる仮想音素モデル分類条件記憶部のテーブル構造を示す図である。
【図１３】第１の実施の形態にかかる中心音素種別分類条件記憶部のテーブル構造を示す図である。
【図１４】第１の実施の形態にかかる第２クラスタリング部で実行される第２の決定木クラスタリングの概略を示した図である。
【図１５】第１の実施の形態にかかる出力部が出力するクラスタリング結果の例を示した図である。
【図１６】従来の技術によるクラスタリングで生成される決定木クラスタリングの概略を示した図である。
【図１７】第１の実施の形態にかかる第２クラスタリング部によるクラスタリングで同一のクラスタに含まれる、ＨＭＭで共通している状態を表した説明図である。
【図１８】第１の実施の形態にかかる第２クラスタリング部によるクラスタリング結果に基づいて、学習用の音声データを共有した場合のＨＭＭの状態を表した説明図である。
【図１９】音素モデルクラスタリング装置におけるクラスタリング処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】仮想音素モデル条件応答設定部における、分類条件毎に対応する条件応答の設定手順を示すフローチャートである。
【図２１】第２の実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置の構成を示すブロック図である。
【図２２】第２の実施の形態にかかる仮想音素モデル分類条件記憶部のテーブル構造を示す図である。
【図２３】第２の実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部における、分類条件毎に対応する条件応答の設定手順を示すフローチャートである。
【図２４】第３の実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置の構成を示すブロック図である。
【図２５】第３の実施の形態にかかる仮想音素モデル分類条件記憶部のテーブル構造を示す図である。
【図２６】第３の実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部における、分類条件毎に対応する条件応答の設定手順を示すフローチャートである。
【図２７】第４の実施の形態にかかる音素モデルクラスタリング装置の構成を示すブロック図である。
【図２８】第４の実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部により設定された各仮想音素コンテキストの共通応答の履歴を示した図である。
【図２９】第４の実施の形態にかかる仮想音素モデル条件応答設定部における、分類条件毎に対応する条件応答の設定手順を示すフローチャートである。
【図３０】音素モデルクラスタリング装置における、ハードウェア構成を示した図である。
【符号の説明】
【０１９９】
１００、２１００、２４００、２７００  音素モデルクラスタリング装置
１０１  音素モデル分類条件記憶部
１０２、２１０２、２４０２、２７０２  仮想音素モデル分類条件記憶部
１０３  中心音素種別分類条件記憶部
１０４  音声データ記憶部
１０５  入力部
１０６  第１クラスタリング部
１０７、２１０１、２４０１、２７０１  条件応答設定部
１０８  仮想音素モデル学習部
１０９、２１０３、２４０３、２７０３  第２クラスタリング部
１１０  出力部
１２０  仮想音素モデル定義部
１２１、２１１１、２４１１、２７１１    仮想音素モデル条件応答設定部
３００１  ＣＰＵ
３００２  ＲＯＭ
３００３  ＲＡＭ
３００４  通信Ｉ／Ｆ
３００５  外部記憶装置
３００６  バス
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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