【手続補正書】
【提出日】平成19年3月9日(2007.3.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】音声認識方法及び音声認識装置
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  音声フレーズを受信するステップと、
上記音声フレーズを表す信号を生成するステップと、
上記信号を所定の規則の組により前処理し、保存するステップと、
上記前処理された信号から少なくとも１つの一連の推測音声要素を生成するステップと、
上記少なくとも１つの連続する推測音声要素に所定の言語モデルを適用することにより、上記音声フレーズに対応する可能性が最も高い少なくとも１つの一連のワードを判定するステップとを有し、
上記一連のワードを判定するステップは、
上記受信された音声フレーズ内のシードサブフレーズに含まれている可能性がある少なくとも１つのサブワード、ワード、又はワードの組み合わせを判定するステップと、
サブフレーズ間の追加的な一対の及び／又は高次の情報を用いて、上記シードサブフレーズに適合するワード又はワードの組み合わせを上記受信された音声フレーズに含まれる少なくとも１つの第１の連続するサブフレーズとして判定し、検索処理の負担を軽減するステップとを有する音声認識方法。
【請求項２】  上記シードサブフレーズは、上記少なくとも１つの連続する推測音声要素に所定の言語モデルを適用して得られ、上記追加的な一対の及び／又は高次の情報は、上記言語モデルから得られることを特徴とする請求項１記載の音声認識方法。
【請求項３】  上記言語モデル内の意味論的情報及び／又は語用論的情報を上記サブフレーズ間の追加的情報として使用することを特徴とする請求項１又は２記載の音声認識方法。
【請求項４】  上記言語モデル内の追加的情報は、上記サブフレーズの前置詞的関係を記述するために使用されることを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項５】  上記言語モデル内の追加的情報は、２個１組、３個１組、又はそれ以上の個数を１組とするサブフレーズ間の関係を記述するために使用されることを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項６】  上記言語モデルは、少なくとも混同可能性が低い弁別的クラスの音声要素を表す低混同可能性部分と、混同可能性が高い弁別的クラスの音声要素を表す高混同可能性部分とから構成される認識文法を少なくとも含むことを特徴とする請求項１乃至５いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項７】  音声要素又は断片のクラスとしてワードクラスを用いることを特徴とする請求項６記載の音声認識方法。
【請求項８】  上記言語モデルは、通常型の認識文法から得られる低混同可能性認識文法を含み、該低混同可能性認識文法は、
通常型の文法から混同可能性が高いワードクラスを識別及び抽出し、
上記混同可能性が高いワードクラスにサブワードユニット文法コンパイラを適用することにより、該混同可能性が高いワードクラスの音韻的、音素的、及び／又は音節的な記述を生成し、
上記サブワードユニット文法を上記通常の文法における残りの低混同可能性部分に併合して生成されることを特徴とする請求項１乃至７いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項９】  上記受信された音声フレーズについて、音声フレーズの候補として生成されたサブフレーズ及び／又はサブフレーズの組み合わせを含む推測グラフを生成するステップを有し、
上記サブフレーズ間の追加的情報は、上記推測グラフ内の最も可能性が高い候補の検索処理を限定及び制約するために使用されることを特徴とする請求項１乃至８いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１０】  上記検索処理において、混同可能性が高いワードクラスから候補となるサブフレーズ又はサブワードが上記推測グラフに挿入され、
上記混同可能性が高いワードクラス用のサブワードユニット文法は、上記追加的な意味論的及び／又は語用論的情報のそれぞれとともに制約として使用されることを特徴とする請求項９記載の音声認識方法。
【請求項１１】  上記制約に基づいて、上記推測グラフから候補を削減し、最も可能性が高いフレーズに対応する分岐のないグラフを生成することを特徴とする請求項１０記載の音声認識方法。
【請求項１２】  上記音声フレーズにおける上記シードサブフレーズを除く残りの部分のうちの少なくとも１つの部分に適用できる上記言語モデルにおける語彙を制約して上記検索処理の負担を軽減することを特徴とする請求項１乃至１１いずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１３】  音声フレーズを受信する受信手段と、
上記音声フレーズを表す信号を生成する生成手段と、
上記信号を所定の規則の組により前処理する前処理手段と、
上記前処理された信号から少なくとも１つの一連の推測音声要素を生成する要素生成手段と、
上記少なくとも１つの連続する推測音声要素に所定の言語モデルを適用することにより、上記音声フレーズに対応する可能性が最も高い少なくとも１つの一連のワードを判定する判定手段とを有し、
上記判定手段は、上記受信された音声フレーズ内のシードサブフレーズに含まれている可能性がある少なくとも１つのサブワード、ワード、又はワードの組み合わせを判定し、サブフレーズ間の追加的な一対の及び／又は高次の情報を用いて、上記シードサブフレーズに適合するワード又はワードの組み合わせを上記受信された音声フレーズに含まれる少なくとも１つの第１の連続するサブフレーズとして判定することを特徴とする音声認識装置。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識方法及び音声認識装置に関し、特に、可能性のある候補の集合内の検索処理の処理負担を軽減する音声認識方法及び音声認識装置に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、適応される言語モデルにおいて、検索処理の負担を軽減し、これにより短時間で信頼性の高い音声認識を行うことができる音声認識方法及び音声認識装置を提供することを目的とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、本発明に係る音声認識方法は、音声フレーズを受信するステップと、音声フレーズを表す信号を生成するステップと、信号を所定の規則の組により前処理し、保存するステップと、前処理された信号から少なくとも１つの一連の推測音声要素を生成するステップと、少なくとも１つの連続する推測音声要素に所定の言語モデルを適用することにより、音声フレーズに対応する可能性が最も高い少なくとも１つの一連のワードを判定するステップとを有する。
また、本発明に係る音声認識装置は、音声フレーズを受信する受信手段と、上記音声フレーズを表す信号を生成する生成手段と、上記信号を所定の規則の組により前処理する前処理手段と、上記前処理された信号から少なくとも１つの一連の推測音声要素を生成する要素生成手段と、上記少なくとも１つの連続する推測音声要素に所定の言語モデルを適用することにより、上記音声フレーズに対応する可能性が最も高い少なくとも１つの一連のワードを判定する判定手段とを有する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る音声認識方法及び音声認識装置について図面を参照して詳細に説明する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８４】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る音声認識方法は、受信された音声フレーズ内のシードサブフレーズに含まれている可能性がある少なくとも１つのサブワード、ワード、又はワードの組み合わせを判定するステップと、サブフレーズ間の追加的な一対の及び／又は高次の情報を用いて、シードサブフレーズに適合するワード又はワードの組み合わせを上記受信された音声フレーズに含まれる少なくとも１つの第１の連続するサブフレーズとして判定するステップとを有する。また、本発明に係る音声認識装置は、音声フレーズを受信する受信手段と、上記音声フレーズを表す信号を生成する生成手段と、上記信号を所定の規則の組により前処理する前処理手段と、上記前処理された信号から少なくとも１つの一連の推測音声要素を生成する要素生成手段と、上記少なくとも１つの連続する推測音声要素に所定の言語モデルを適用することにより、上記音声フレーズに対応する可能性が最も高い少なくとも１つの一連のワードを判定する判定手段とを有する。これにより、正しい候補を検索するための検索処理の負担を軽減でき、短時間で信頼性の高い音声認識を行うことができる。