【誤訳訂正書】
【提出日】平成20年3月13日(2008.3.13)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのキーワード・モデルと複数のガーベイジ・モデルとガーベイジ・シーケンス・モデルとにより入力音声からキーワードを認識する方法において、  前記複数のガーベイジ・モデルを用いて、予め一連の連続ガーベイジ・モデルである前記ガーベイジ・シーケンス・モデルを決定し、  入力音声の一部が前記キーワードまたは前記ガーベイジ・シーケンス・モデルと最も良く一致する場合は、前記入力音声の一部は認識されるべきキーワードとして査定する方法。
【請求項２】
少なくとも１つのキーワード・モデルと複数のガーベイジ・モデルとガーベイジ・シーケンス・モデルとにより入力音声からキーワードを認識する方法において、  前記複数のガーベイジ・モデルを用いて、予め一連の連続ガーベイジ・モデルである前記ガーベイジ・シーケンス・モデルを決定し、 前記入力音声と最も良く一致する複数のガーベイジ・モデルの経路を検出すると、前記ガーベイジ・シーケンス・モデルが前記経路の中に含まれている尤度を計算し、  前記尤度が閾値より上の場合、前記経路がガーベイジ・シーケンス・モデルとして仮定され、前記入力音声の一部を認識されるべきキーワードとして査定する方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、前記尤度は、あるガーベイジ・モデルｊが与えられた場合にガーベイジ・モデルｉとして認識される確率をP(i|j)とし、ｉ≠ｊでｉ、ｊを整数とするガーベイジ・モデル・コンフュージョン・マトリックスを用いて計算される前記方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、前記尤度は、ダイナミックプログラミングの手法を用いて計算される前記方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の方法において、前記ガーベイジ・シーケンス・モデルは、  −認識されるべきキーワードを表すキーワードの音声と、前記複数のガーベイジ・モデルを比較するとともに、  −前記複数のガーベイジ・モデルから、認識されるべきキーワードと最も良く一致する一連の連続ガーベイジ・モデルを検出することによって、決定される前記方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、前記キーワードの音声は、一人の話者から収集された音声である前記方法。
【請求項７】
請求項５に記載の方法において、前記キーワードの音声は、複数の話者の抽出標本から収集された音声である前記方法。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれかに記載の方法において、  −前記ガーベイジ・シーケンス・モデルは、前記複数のガーベイジ・モデルのいずれの経路に対しても特権が与えられ、 −入力音声の一部が前記一連の連続ガーベイジ・モデルと最も良く一致すると直ちに、前記ガーベイジ・シーケンス・モデルが選択され、前記入力音声の一部を、認識されるべきキーワードとして査定する方法。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の方法であって、更に、  −前記複数のガーベイジ・モデルを用いて、予め一連の連続ガーベイジ・モデルであるいくつかのさらなるガーベイジ・シーケンス・モデルを決定し、  −前記入力音声の一部が前記いくつかのさらなるガーベイジ・シーケンス・モデルのいずれかと最も良く一致する場合は、前記入力音声の一部を、認識されるべきキーワードとして査定する、前記方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法において、前記ガーベイジ・シーケンス・モデルは、  −ガーベイジ・シーケンス・モデルごとに、キーワードを表す確率値を計算するとともに、  −前記確率値がある閾値以上であるガーベイジ・シーケンス・モデルを選択することによって、決定される前記方法。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０のいずれかに記載の方法において、認識されるべき新しいキーワードのためにキーワード・モデルを生成する場合に、少なくとも１つのガーベイジ・シーケンス・モデルを決定しておく前記方法。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の方法を計算装置に実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１４】
入力音声からキーワードを認識する自動音声認識装置１００であって、  −マイクロフォン（２１０）に向かって発話され、ＡＤ変換器の中で変換されるデジタル信号を、パラメトリック記述に変換することができる前処理部分（１１０）と、  −キーワード・モデル、ＳＩＬモデル、複数のガーベイジ・モデル、および前記複数のガーベイジ・モデルを用いて決定した一連の連続したガーベイジ・モデルであるガーベイジ・シーケンス・モデルを格納可能なメモリ部分（１３０）と、  −前記入力音声の前記パラメトリック記述と、前記格納されたキーワード・モデル、ガーベイジ・モデルおよびガーベイジ・シーケンス・モデルを比較可能であるパターン整合器（１２０）と、  −前記パターン整合器（１２０）による比較結果から、前記入力音声の少なくとも一部に当たるパラメトリック記述が前記メモリ部分（１３０）に格納されているモデルの１つと一致すると、認識されるべきものとして何が査定されるのかをユーザに提示するコントローラ部分（１４０）と、を含む自動音声認識装置。
【請求項１５】
請求項１４から請求項１８のいずれかに記載の自動音声認識装置であって、更に、  −前記入力音声と最も良く一致する複数のガーベイジ・モデルの経路を検出すると、前記ガーベイジ・シーケンス・モデルが前記経路の中に含まれている尤度を計算し、  −前記尤度が閾値より上の場合、前記経路がガーベイジ・シーケンス・モデルとして仮定され、前記入力音声の一部を認識されるべきキーワードとして査定する自動音声認識装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の自動音声認識装置において、前記尤度は、あるガーベイジ・モデルｊが与えられた場合にガーベイジ・モデルｉとして認識される確率をP(i|j)とし、ｉ≠ｊでｉ、ｊを整数とするガーベイジ・モデル・コンフュージョン・マトリックスを用いて計算される自動音声認識装置。
【請求項１７】
請求項２０に記載の自動音声認識装置において、前記尤度は、ダイナミックプログラミングの手法を用いて計算される自動音声認識装置。
【請求項１８】
請求項１４から請求項１７のいずれかに記載の自動音声認識装置において、前記ガーベイジ・シーケンス・モデルは、  −認識されるべきキーワードを表すキーワードの音声と、前記複数のガーベイジ・モデルを比較するとともに、  −前記複数のガーベイジ・モデルから、認識されるべきキーワードと最も良く一致する一連の連続ガーベイジ・モデルを検出することによって、決定される自動音声認識装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載の自動音声認識装置において、前記キーワードの音声は、一人の話者から収集された音声である自動音声認識装置。
【請求項２０】
請求項１８記載の自動音声認識装置において、前記キーワードの音声は、複数の話者の抽出標本から収集された音声である自動音声認識装置。
【請求項２１】
請求項１４から請求項２０のいずれかに記載の自動音声認識装置において、  −前記ガーベイジ・シーケンス・モデルは、前記複数のガーベイジ・モデルのいずれの経路に対しても特権が与えられ、  −入力音声の一部が前記一連の連続ガーベイジ・モデルと最も良く一致すると直ちに、前記ガーベイジ・シーケンス・モデルが選択され、前記入力音声の一部を、認識されるべきキーワードとして査定する自動音声認識装置。
【請求項２２】
請求項１４から請求項２１のいずれかに記載の自動音声認識装置であって、更に、  −前記複数のガーベイジ・モデルを用いて、予め一連の連続ガーベイジ・モデルであるいくつかのさらなるガーベイジ・シーケンス・モデルを決定し、  −前記入力音声の一部が前記いくつかのさらなるガーベイジ・シーケンス・モデルのいずれかと最も良く一致する場合は、前記入力音声の一部を、認識されるべきキーワードとして査定する、自動音声認識装置。
【請求項２３】
請求項２２に記載の自動音声認識装置において、前記ガーベイジ・シーケンス・モデルは、  −ガーベイジ・シーケンス・モデルごとに、キーワードを表す確率値を計算するとともに、  −前記確率値がある閾値以上であるガーベイジ・シーケンス・モデルを選択することによって、決定される自動音声認識装置。
【請求項２４】
請求項１４から請求項２３のいずれかに記載の自動音声認識装置において、認識されるべき新しいキーワードのためにキーワード・モデルを生成する場合に、少なくとも１つのガーベイジ・シーケンス・モデルを決定しておく自動音声認識装置。
【請求項２５】
請求項１４から請求項２４のに記載の自動音声認識装置を備えた移動機器において、該移動機器は、移動電話機である移動機器。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１６】  望ましくは、決定されたガーベイジ・シーケンス・モデル、複数のガーベイジ・モデルを通る検出された経路およびガーベイジ・モデル・コンフュージョン・マトリックスに基づいて尤度が計算されるが、ここでガーベイジ・モデル・コンフュージョン・マトリックスは、あるガーベイジ・モデルｊが与えられた場合にガーベイジ・モデルｉとして認識される確率P(i|j)を含む。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２２】  本発明の原理的概念によれば、ガーベイジ・シーケンス・モデルが生成されると、そのガーベイジ・シーケンス・モデルはキーワードを表す。ガーベイジ・シーケンス・モデルが着信音声またはその一部と最も良く一致する場合は、このガーベイジ・シーケンス・モデルは着信音声またはそれの一部を、認識されるべきキーワードとして査定するために使用される。本発明におけるガーベイジ・シーケンス・モデルは、一連の連続ガーベイジ・モデルｇｉとして定義される。このようなガーベイジ・モデルは、図２に描かれた有限状態シンタックスに基づいて生成されることが望ましい。ここでガーベイジ・シーケンス・モデルを決定する有限状態シンタックスは、ＳＩＬモデルと複数のガーベイジ・モデルｇｉだけを含む。ＳＩＬモデルはオプションである。ガーベイジ・モデルｇｉは、正規の認識段階中に有限状態シンタックスの中で使用されるガーベイジ・モデルと同じである。ガーベイジ・シーケンス・モデルを決定する場合、認識されるべきキーワードの入力音声に、図２に示す有限状態シンタックスが適用される。次に、キーワードの音声と最も良く一致する複数のガーベイジ・モデルｇｉを通る経路が選択される。一連の連続ガーベイジ・モデルｇｉであるこの決定された経路は、音声認識段階中に使用され、音声の任意の部分を認識されるべきキーワードとして査定する。本発明によるガーベイジ・シーケンス・モデルの生成は、話者に依存する音声認識と話者に依存しない音声認識とに対して使用されうる。話者に依存する音声認識の場合、所望のキーワードを表すキーワードの音声は、一人の話者から収集された音声である。通常、その話者は、音声認識方法が実施される移動機器のユーザである。話者に依存しない音声認識の場合、キーワードの音声は、複数の話者の抽出標本から収集された音声である。代替方法として、キーワードの音声は、既に訓練され格納されている参照モデルである。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２５】  複数のガーベイジ・モデルを通る経路から所定のガーベイジ・シーケンス・モデルに対するマッピングが図３に示されている。キーワード・モデルと最も良く一致する決定されたガーベイジ・シーケンス・モデルｇ７−ｇ３−ｇ０−ｇ２−ｇ１−ｇ５が横座標に示されている。着信入力音声の一部と最も良く一致し、複数のガーベイジ・モデルを通る検出された経路がｔ軸に示されている。例えば、図２に示す有限状態シンタックスに従って実行される決定されたガーベイジ・シーケンス・モデルは既に定義されている。しかし、第１の態様による方法とは反対に、そのガーベイジ・シーケンス・モデルを直接使用せずに入力音声の一部を認識されるべきキーワードとして査定する。むしろ認識のためには、図４に示す従来の技術による有限状態シンタックスが使用される。第１のステップ入力音声と最も良く一致する複数のガーベイジ・モデルを通る経路が検出される。次に後処理において、その検出された経路は所定のガーベイジ・シーケンス・モデルと比較される。したがって、所定のガーベイジ・シーケンス・モデルが検出された経路の中に含まれる尤度が計算される。この尤度がある閾値以上の場合、最終的にその経路がガーベイジ・シーケンス・モデルとして仮定される。その経路がガーベイジ・シーケンス・モデルと仮定される場合、入力音声の一部は、認識されるべきキーワードとして査定される。で、また本発明の第２の態様による方法は、ヒット率を上げる。第１の態様による方法とは反対に、この方法はより融通性に富んでいるが、より多くの計算量を必要とする。ここでは、キーワード・モデルごとに１つだけのガーベイジ・シーケンス・モデルが格納されなければならず、認識処理は後処理計算である。図３に基づいて、キーワードが査定される後処理計算を詳細に説明する。複数のガーベイジ・モデルを通る検出された経路の中にガーベイジ・シーケンス・モデルが含まれる尤度を計算することによって、ソフト比較（soft comparison）が適用される。この尤度は、例えば、ダイナミックプログラミング（参考文献：ダイナミックプログラミング、Bellman. R.E.、プリンストン大学出版局、１９７２）とガーベイジ・モデル・コンフュージョン・マトリックスを使用することによって計算される。図３に示されている格子の各点において、所定のガーベイジ・シーケンス・モデルと、決定された経路が一致する尤度を説明する確率が計算される。したがって、ガーベイジ・モデル・コンフュージョン・マトリックスから知られているｉ≠ｊでｉ、ｊを整数とする確率P（gi|gj）が、放出（emission）の確率として使用される。代替方法として、同様により高いオーダの統計的モデルを使用しても良い。時間ｔにおけるガーベイジ・モデルｇｉから離散時間t+1におけるガーベイジ・モデルｇｊへ移行する遷移確率は、すべてのｉ、ｊ、ｔに対して一定であるので、検索において考慮されなくても良い。またｔからｔ＋１までの間にガーベイジ・シーケンス・モデルの同じガーベイジ・モデルの中にとどまるか、次のガーベイジ・モデルに移行するか、ガーベイジ・モデルをスキップするかのいずれかが許される。したがって、図３に示すように、ガーベイジ・シーケンス・モデルが経路の中で正確に発見���れない場合は、ダイナミックプログラミングによる検索は、ｔ０から（ｔ０＋Ｍ）までの時間間隔内のガーベイジ・シーケンスに対して最良の確率を与える。後処理ステップにおいては、格子回路を通るすべての可能な経路が計算され、確率が最高の経路が、査定するステップのために使用される。最終ステップにおいてはダイナミックプログラミングにより所定の閾値より高い確率が与えられる場合は、認識されるべきキーワードとして入力音声の一部が査定される。この場合も本発明の第２の態様による方法は、１つだけのキーワードの認識に限定されない。２つ以上のキーワードの場合、この方法は、複数のキーワードのそれぞれに対して適用される。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２７】  図５は、例えば、移動電話機のような移動機器内の自動音声認識装置１００のブロック図を示している。（ 図示のように） いくつかの部分として、または１ つの中央部分として構成される音声認識装置１００の中央部分は、パターン整合器１２０、メモリ部分１３０およびコントローラ部分１４０である。パターン整合器１２０は、キーワード・モデル、ガーベイジ・モデル、ＳＩＬモデルおよびガーベイジ・シーケンス・モデルを格納することができるメモリ部分１３０と接続される。キーワード・モデル、ＳＩＬモデルおよびガーベイジ・モデルは、周知の従来の技術による手法に従って生成される。ガーベイジ・シーケンス・モデルは、上記説明のように、本発明に従って決定される。コントローラ部分１４０は、パターン整合器１２０とメモリ部分１３０に接続される。コントローラ部分１４０、パターン整合器１２０およびメモリ部分１３０は、本発明の自動音声認識方法のいずれかを実行する中央部分である。移動機器のユーザから発話される音声は、マイクロフォン２１０からアナログ信号に変換される。このアナログ信号は、ＡＤ変換器２２０からデジタル信号に変換される。そのデジタル信号は、プリプロセッサ部分１１０からパラメトリック記述（parametric description）に変換される。プリプロセッサ部分１１０は、コントローラ部分１４０とパターン整合器１２０に接続される。パターン整合器１２０は本発明による有限状態シンタックスに基づいて、入力音声のパラメトリック記述と、メモリ部分１３０の中に格納されている各種モデルを比較する。入力音声の少なくとも一部からのパラメトリック記述がメモリ部分１３０の中に格納されたモデルの１つと一致すると、認識されるべきものとして何が査定されるのかがユーザに提示される。表示された認識結果は、移動機器の拡声器３００によって、またはディスプレイ（図示されず）上でユーザに伝えられる。