(57)【要約】【課題】コールセンターにおける会話等の話し言葉音声を認識する際に、音声認識の応用において必要な意味のある発話をより精度よく認識するような音声認識用言語モデルを作成できる音声認識用言語モデル作成システム等を提供すること【解決手段】本発明の音声認識用言語モデル作成システム１は、確率推定手段１１と、言語モデル学習コーパス記憶手段１４と、学習コーパス強調手段１２とを備え、学習コーパス強調手段１２は、学習コーパスのうちの所定の部位を強調して強調学習コーパスを作成し、確率推定手段１１は、強調学習コーパスにより言語モデルの確率値を推定することで音声認識用言語モデルを作成するよう動作する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識用の言語モデルを学習するための学習コーパスを記憶する言語モデル学習コーパス記憶手段と、前記学習コーパス中の所定の部位を強調した強調学習コーパスを作成する学習コーパス強調手段と、前記強調学習コーパスを基に前記言語モデルの確率値を推定する確率推定手段とを備えたことを特徴とする音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項２】
前記学習コーパスから所定の部位を抽出する強調部位抽出手段を備え、
前記学習コーパス強調手段が、前記学習コーパス中の前記抽出された部位を強調した強調学習コーパスを作成することを特徴とする前記請求項１に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項３】
前記強調部位抽出手段が、前記学習コーパスを所定の基準で分割し、この分割された学習コーパス毎の特徴的な部位を抽出することを特徴とする前記請求項２に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項４】
前記強調部位抽出手段が、ｔｆ−ｉｄｆ値に基づいて選択した部位を抽出することを特徴とする前記請求項２又は３に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項５】
前記強調する部位の単位が文であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項６】
前記強調する部位の単位が句であることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成システムにより得られる音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識する音声認識手段を備えたことを特徴とする音声認識システム。
【請求項８】
音声認識用の言語モデルを学習するための学習コーパスを記憶装置から読み出す学習コーパス読出ステップと、
この学習コーパス中の所定の部位を強調した強調学習コーパスを作成するコーパス強調ステップと、
前記強調学習コーパスを基に前記言語モデルの確率値を推定する確率推定ステップとを有することを特徴とする音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項９】
前記コーパス強調ステップの前に、前記学習コーパスから所定の部位を抽出する強調部位抽出ステップを有し、
前記コーパス強調ステップでは、この抽出された部位を強調した強調学習コーパスを作成することを特徴とする前記請求項８に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１０】
前記強調部位抽出ステップでは、前記学習コーパスを所定の基準で分割し、この分割された学習コーパス毎の特徴的な部位を抽出することを特徴とする前記請求項９に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１１】
前記強調部位抽出ステップでは、ｔｆ−ｉｄｆ値に基づいて選択した部位を抽出することを特徴とする前記請求項９又は１０に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１２】
前記強調する部位の単位が文であることを特徴とする前記請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１３】
前記強調する部位の単位が句であることを特徴とする請求項８乃至１２のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１４】
音声認識用の言語モデルを学習するための学習コーパスを記憶装置から読み出す学習コーパス読出機能と、前記学習コーパス中の所定の部位を強調した強調学習コーパスを作成するコーパス強調機能と、前記強調学習コーパスを基に前記言語モデルの確率値を推定する確率推定機能とをコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１５】
前記学習コーパスから所定の部位を抽出する強調部位抽出機能と共に、前記学習コーパス強調機能を、この抽出された部位を強調した強調学習コーパスを作成するように特定して前記コンピュータに実行させることを特徴とする前記請求項１４に記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１６】
前記強調部位抽出機能は、前記学習コーパスを所定の基準で分割し、この分割された学習コーパス毎の特徴的な部位を抽出することを特徴とする前記請求項１５に記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１７】
前記強調部位抽出機能は、ｔｆ−ｉｄｆ値に基づいて選択した部位を抽出することを特徴とする前記請求項１５又は１６に記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１８】
前記強調する部位の単位が文であることを特徴とする請求項１４乃至請求項１７のいずれかひとつに記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１９】
前記強調する部位の単位が句であることを特徴とする請求項１４乃至請求項１８のいずれかひとつに記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声認識用言語モデル作成システム、音声認識用言語モデル作成方法および音声認識用言語モデル作成用プログラムに関し、特に話し言葉による音声を認識する際において、相槌のような意味のない部分以外の特徴的な部分を精度よく認識するための言語モデルを作成する音声認識用言語モデル作成システム、音声認識用言語モデル作成方法および音声認識用言語モデル作成用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の音声認識用言語モデル作成方法の一例が、非特許文献１に記載されている。図７に示すように、この従来の音声認識用言語モデル作成方法は、Ｎ−ｇｒａｍの確率を推定するための学習コーパスを記憶する言語モデル学習コーパス記憶部３０２と、それに基づいてＮ−ｇｒａｍの確率を推定する確率推定手段３０１から構成されている。【０００３】
このような構成を有する従来の音声認識用言語モデル作成システム３００は次のように動作する。言語モデル学習コーパス記憶手段３０２に記憶された学習コーパスからＮ−ｇｒａｍの出現回数を求め、確率推定手段３０１が［数１］に従ってＮ−ｇｒａｍの確率を最尤推定する。【０００４】
【数１】
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【０００５】
［数１］において、Ｐ（ｗｎ｜ｗｎ−Ｎ＋１・・・ｗｎ−１）はＮ−ｇｒａｍの確率、Ｃ（ｗｉ・・・ｗｉ＋ｋ）は単語列ｗｉ・・・ｗｉ＋ｋの学習コーパスにおける出現回数である。【０００６】
【非特許文献１】北研二・中村哲・永田昌明著「音声言語処理」森北出版、１９９６年１１月１５日、ｐｐ．２７−２８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の音声認識用言語モデル作成方法には、幾つかの問題点があった。第１の問題点は、コールセンターにおける会話に代表されるような、「はい」「ええ」と言った相槌や、「あのー」「えー」「まー」と言ったフィラー、「ございます」「頂きます」と言った語尾等の意味のない言い回しが非常に多く出現する話し言葉の書き起こしテキストを言語モデル学習コーパスとするような場合、従来の音声認識用言語モデル作成方法によって作成された言語モデルは、意味のない言い回しについての確率値が必要以上に大きいものになるという点である。このような言語モデルを用いた音声認識の応用においては、意味のある重要な発話が意味のない言い回しに誤認識されてしまう。【０００８】
第２の問題点は、音声データの重視したい部分を精度よく音声認識させるような言語モデルを得ることが困難であるという点である。その理由は、音声認識対象となる発声の内容は様々で事前に内容そのものや傾向を把握することは困難であるためである。【０００９】
本発明の目的は、コールセンター等における話し言葉の音声データを音声認識する際に、音声認識の応用において必要な発話をより精度よく音声認識させるような音声認識用言語モデルを作成できる音声認識用言語モデル作成システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の音声認識用言語モデル作成システムは、確率推定手段と、言語モデル学習コーパス記憶手段と、学習コーパス強調手段とを備え、学習コーパス強調手段は、学習コーパス中の所定の部位を強調して強調学習コーパスを作成し、確率推定手段は、強調学習コーパスを基に言語モデルの確率値を推定し音声認識用言語モデルを作成するよう動作する。ここで、「学習コーパス中の所定の部位を強調する」とは、学習コーパス中の所定の部位を増加させること、または、所定の部位以外の部位を減少させることにより、学習コーパス全体に占める所定の部位の割合を大きくすることである。【００１１】
このような構成を採用することで、コールセンター等における会話のように、相槌やフィラー等が多く含まれており、また、比較的パターン化されていて会話毎に似ている部分が多く、会話毎の差異が重要な部分であるような話し言葉の書き起こしのテキストであるコーパスを用いて言語モデルを作成する際に、コーパス中の意味のある部分を強調しておくことで、音声認識の応用において必要な重要語をより精度よく音声認識させるような音声認識用言語モデルを作成することができる。【００１２】
上記音声認識用言語モデル作成システムにおいて、学習コーパスから所定の部位を抽出する強調部位抽出手段を備え、学習コーパス強調手段は、強調部位抽出手段により抽出された部位を強調することにより強調学習コーパスを作成するようにしても良い。このようにすれば、人手で重視したい部分を定めることなく、自動的に強調学習コーパスを作成することができる。【００１３】
上記音声認識用言語モデル作成システムにおいて、強調部位抽出手段は、学習コーパスを所定の基準で分割して分割学習コーパスを作成し、分割学習コーパスのそれぞれから特徴的な部位を抽出するようにし、学習コーパス強調手段は、強調部位抽出手段により抽出された部位を強調することにより強調学習コーパスを作成するようにしても良い。ここで、「特徴的な部分」とは、音声認識の応用において必要となる意味のある部分のことである。このようにすれば、分割学習コーパスの特徴に応じて強調すべき部分を抽出することができる。【００１４】
上記音声認識用言語モデル作成システムにおいて、強調部位抽出手段は、特徴的な部分を抽出する手法として、コーパスに含まれるある単語がそのコーパスの特徴的な部分かどうかを定量的に示すｔｆ−ｉｄｆ値に基づく選択を行うようにしても良い。このようにすれば、分割された学習コーパスの中で多く出現し、かつ、注目した分割学習コーパス以外の分割学習コーパスではあまり出現しないような特徴的な部分を抽出することができる。【００１５】
上記音声認識用言語モデル作成システムにおいて、強調する部位の単位を文としても良い。このようにすれば、特徴的な部分を一部含む文を重要文として抽出することができ、特徴的と判断されなかったが重要な部分をもらさず抽出することができる。【００１６】
上記音声認識用言語モデル作成システムにおいて、強調する部位の単位を句としても良い。このようにすれば、文単位に強調すると場合によっては文に含まれてしまう無意味な部分の強調による悪影響を減ずることができる。【００１７】
本発明の音声認識システムは、上記の音声認識用言語モデル作成システムにより得られる音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識する音声認識手段を備えたことを特徴とする。このような音声認識システムは、重要部分を強調された学習コーパスに基づいて作成された音声モデルを用いて音声認識を行うので、従来の音声認識処理に比べて精度の高い音声認識を実行できる。【００１８】
本発明の音声認識用言語モデル作成方法は、学習コーパス読出ステップと、確率推定ステップと、コーパス強調ステップとを有し、コーパス強調ステップでは、記憶装置から読み出した学習コーパスのうちの所定の部位を強調して強調学習コーパスを作成し、確率推定ステップでは、強調学習コーパスを基に言語モデルの確率値を推定し音声認識用言語モデルを作成する。【００１９】
このような方法を採用することで、コールセンター等における会話のように、相槌やフィラー等が多く含まれており、また、比較的パターン化されていて会話毎に似ている部分が多く、会話毎の差異が重要な部分であるような話し言葉の書き起こしのテキストであるコーパスを用いて言語モデルを作成する際に、コーパス中の意味のある部分を強調しておくことで、音声認識の応用において必要な重要語をより精度よく音声認識させるような音声認識用言語モデルを作成することができる。【００２０】
上記音声認識用言語モデル作成方法において、学習コーパスから所定の部位を抽出する強調部位抽出ステップを有し、学習コーパス強調ステップでは、強調部位抽出ステップにおいて抽出された部位を強調することにより強調学習コーパスを作成するようにしても良い。このようにすれば、人手で重視したい部分を定めることなく、自動的に強調学習コーパスを作成することができる。【００２１】
上記音声認識用言語モデル作成方法において、強調部位抽出ステップでは、学習コーパスを所定の基準で分割して分割学習コーパスを作成し、分割学習コーパスのそれぞれから特徴的な部位を抽出するようにし、学習コーパス強調ステップでは、強調部位抽出ステップにおいて抽出された部位を強調することにより強調学習コーパスを作成するようにしても良い。このようにすれば、分割学習コーパスの特徴に応じて特徴的な部分を抽出することができる。【００２２】
上記音声認識用言語モデル作成方法において、強調部位抽出ステップでは、特徴的な部分を抽出する手法として、コーパスに含まれるある単語がそのコーパスの特徴的な部分かどうかを定量的に示すｔｆ−ｉｄｆ値に基づく選択を行うようにしても良い。このようにすれば、分割された学習コーパスの中で多く出現し、かつ、注目した分割学習コーパス以外の分割学習コーパスではあまり出現しないような特徴的な部分を抽出することができる。【００２３】
上記音声認識用言語モデル作成方法において、強調する部位の単位を文としても良い。
このようにすれば、特徴的な部分を一部含む文を重要文として抽出することができ、特徴的と判断されなかったが重要な部分をもらさず抽出することができる。【００２４】
上記音声認識用言語モデル作成方法において、強調する部位の単位を句としても良い。このようにすれば、文単位に強調すると場合によっては文に含まれてしまう無意味な部分の強調による悪影響を減ずることができる。【００２５】
本発明の音声認識用言語モデル作成用プログラムは、コンピュータに、記憶装置から学習コーパス読み出す学習コーパス読出機能と、この学習コーパス中の所定の部位を強調して強調学習コーパスを作成する学習コーパス強調機能と、強調学習コーパスを基に言語モデルの確率値を推定する確率推定機能とをコンピュータに実行させる。【００２６】
このようなプログラムをコンピュータに実行させることで、コールセンター等における会話のように、相槌やフィラー等が多く含まれており、また、比較的パターン化されていて会話毎に似ている部分が多く、会話毎の差異が重要な部分であるような話し言葉の書き起こしのテキストであるコーパスを用いて言語モデルを作成する際に、コーパス中の意味のある部分を強調しておくことで、音声認識の応用において必要な重要語をより精度よく音声認識させるような音声認識用言語モデルを作成することができる。【００２７】
上記音声認識用言語モデル作成用プログラムにおいて、学習コーパスから所定の部位を抽出する強調部位抽出機能をコンピュータに実行させるようにし、学習コーパス強調機能は、抽出された部位を強調することにより強調学習コーパスを作成するようにしても良い。このようにすれば、人手で重視したい部分を定めることなく、自動的に強調学習コーパスを作成することができる。【００２８】
上記音声認識用言語モデル作成用プログラムにおいて、強調部位抽出機能は、学習コーパスを所定の基準で分割して分割学習コーパスを作成し、分割学習コーパスのそれぞれから特徴的な部位を抽出するようにし、学習コーパス強調機能は、抽出された部位を強調して強調学習コーパスを作成するようにしても良い。このようにすれば、分割学習コーパスの特徴に応じて特徴的な部分を抽出することができる。【００２９】
上記音声認識用言語モデル作成用プログラムにおいて、強調部位抽出機能は、特徴的な部分を抽出する手法として、コーパスに含まれるある単語がそのコーパスの特徴的な部分かどうかを定量的に示すｔｆ−ｉｄｆ値に基づく選択を行うようにしても良い。このようにすれば、分割された学習コーパスの中で多く出現し、かつ、注目した分割学習コーパス以外の分割学習コーパスではあまり出現しないような特徴的な部分を抽出することができる。【００３０】
上記音声認識用言語モデル作成用プログラムにおいて、強調する部位の単位を文としても良い。このようにすれば、特徴的な部分を一部含む文を重要文として抽出することができ、特徴的と判断されなかったが重要な部分をもらさず抽出することができる。【００３１】
上記音声認識用言語モデル作成用プログラムにおいて、強調する部位の単位を句としても良い。このようにすれば、文単位に強調すると場合によっては文に含まれてしまう無意味な部分の強調による悪影響を減ずることができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明の効果は、音声認識の応用において必要となる意味のある発話をより精度よく音声認識するための音声認識用言語モデルを作成できることにある。その理由は、学習コーパス強調手段が、学習コーパス中の重要部位を強調することで強調学習コーパスを作成し、確率推定手段が、強調学習コーパスを用いて言語モデルの確率値を推定することにより、音声認識の応用において必要な重要語をより精度よく音声認識させるような音声認識用言語モデルを作成できるためである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、図を参照しながら本発明の第１の実施形態である音声認識用言語モデル作成システム１の構成と動作について説明する。【００３４】
図１は、音声認識用言語モデル作成システム１の構成を示す機能ブロック図である。【００３５】
図１が示すように、第１実施形態の音声認識用言語モデル作成システム１は、音声認識のための言語モデルとなるＮ−ｇｒａｍ確率を推定する確率推定手段１１と、言語モデルを学習するための学習コーパスの所定の部位を強調した強調学習コーパスを作成する学習コーパス強調手段１２と、学習コーパスから強調すべき特徴的な部位を抽出する強調部位抽出手段１３と、学習コーパスを記憶する言語モデル学習コーパス記憶手段１４とを備えている。【００３６】
ここで、学習コーパスの所定の部位を強調するとは、学習コーパス中の所定の部位を増加させること、または、所定の部位以外の部位を減少させることにより、学習コーパス全体に占める所定の部位の割合を増加させることである。【００３７】
確率推定手段１１は、学習コーパス強調手段１２により作成される強調学習コーパスに基づき音声認識のための言語モデルとなるＮ−ｇｒａｍ確率を推定する。具体的には、非特許文献１に開示されているように、強調学習コーパス中のＮ−ｇｒａｍの出現回数を求め、そのＮ−ｇｒａｍの出現回数を基に上述した［数１］を用いてＮ−ｇｒａｍ確率を最尤推定する。【００３８】
学習コーパス強調手段１２は、言語モデル学習コーパス記憶手段１４に記憶された学習コーパスにおける強調部位抽出手段１３により抽出された部位を強調し、強調学習コーパスを作成する。例えば、強調する部位の単位が文の場合、抽出された文を予め設定した数であるｎ（ｎは自然数）回コピーして元の学習コーパスに追加し強調学習コーパスとする。強調学習コーパスを作成する他の方法としては、強調部位抽出手段１３より抽出された文を与えられるパラメタに比例して増やす方法や、抽出されなかった文を一定の割合で学習コーパスから削除したり、強調部位抽出手段１３より与えられるパラメタに反比例して減らす方法を用いてもよい。また、これらの方法を組み合わせて用いてもよい。【００３９】
また、強調する部位が句（フレーズ）や単語、Ｎ−ｇｒａｍといった短い単位でも同様であるが、混同の危険性がある類似Ｎ−ｇｒａｍや単語（特に無意味なもの）の有無によって、混同する危険が高い場合に大きく強調するなど強調の度合いを変えてもよい。【００４０】
強調部位抽出手段１３は、言語モデル学習コーパス記憶手段１４に記憶されている学習コーパスを所定の基準に従って分割して分割学習コーパスを作成し、分割学習コーパスに含まれるある単語がその分割学習コーパスの特徴的な部分かどうかを定量的に示すｔｆ−ｉｄｆ値を各単語について［数２］を用いて算出し、各単語についてのｔｆ−ｉｄｆ値に基づいて分割学習コーパス毎の特徴的な部位を選択し抽出する。【００４１】
【数２】
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【００４２】
［数２］において、ｗは注目する単語、ｄは注目する文書、Ｃ（ｄ，ｗ）は文書ｄにおける単語ｗの出現回数、Ｎ（ｄ）は文書ｄの総単語数、Ｄａｌｌは総文書数、Ｄ（ｗ）は単語ｗが含まれる文書数である。本第１実施形態では文書ｄを分割学習コーパスの一つ一つとする。【００４３】
学習コーパスを分割する基準には、例えば、時系列に従って分割したり、無条件に等分割するなどの基準がある。また、学習コーパスがコールセンターにおける通話音声の書き起こしの場合、話者毎に分割や、オペレータ毎に分割、通話毎に分割、問い合わせ先の会社毎に分割、問い合わせ先の部門毎に分割等の基準がある【００４４】
特徴的な部位を選択する方法には、例えば、選択する部位の単位を文とした場合、文を構成する全ての単語それぞれをｗとしてｔｆ−ｉｄｆ値を［数２］を用いて算出し、その総和が一定値を超える文を特徴的な部位として選択する方法がある。このような方法においては、ｔｆ−ｉｄｆ値を総和する対象を文中の自立語のみや特定の品詞の単語のみに限定したり、ｔｆ−ｉｄｆ値の総和を総和の対象とした単語数で除算したり、文を構成する単語数で除算したりする方法でもよい。このようにすれば、分割された学習コーパスの中で多く出現し、かつ、注目した分割学習コーパス以外の分割学習コーパスではあまり出現しないような特徴的な部分を抽出することができる。【００４５】
また、選択する部位の単位を、句（フレーズ）や単語，Ｎ−ｇｒａｍとした場合でも同様である。選択する部位の単位をより小さくすることで、文単位に強調すると場合によっては文に含まれてしまう無意味な部分の強調による悪影響を減ずることができる。また、選択する部位の単位を、複数の単語をまとめたクラスにしてもよい。クラスには、例えば、品詞等が挙げられる。【００４６】
特徴的な部位を抽出する基準としては、ｔｆ−ｉｄｆ値のほかに、［数１］の右辺第一項でＮ（ｄ）による除算を行わない値や、［数１］の右辺第一項と右辺第二項のそれぞれを異なる値で定数倍する値でもよい。また、相互情報量や相対頻度といった値をｔｆ−ｉｄｆ値の代わりに用いてもよい。また、このような値を用いることなく、ユーザによる入力操作に従って、ユーザが選択した部位を特徴的な部位として抽出するような構成としてもよい。【００４７】
さらに、強調部位抽出手段１３は、特徴的な部位を抽出する基準として用いるｔｆ−ｉｄｆ値などをパラメタとして学習コーパス強調手段１２へ出力してもよい。【００４８】
言語モデル学習コーパス記憶手段１４は、言語モデルを学習するための学習コーパスを記憶する。学習コーパスは音声認識単位に分割されたテキストである。また、学習コーパスには強調部位抽出手段１３が学習コーパスを分割するための情報が付与されている。例えば、話者毎に分割するための話者識別情報等が、学習コーパスに付与されている。【００４９】
次に、図２及び図３のフローチャートを参照して音声認識用言語モデル作成システム１の全体の動作について詳細に説明する。【００５０】
図２は、言語モデル学習コーパス記憶手段１４に記憶されている学習コーパスを強調部位抽出手段１３が話者毎に分割する場合の動作を示すフローチャートである。【００５１】
まず、強調部位抽出手段１３が、言語モデル学習コーパス記憶手段１４に記憶されている学習コーパスを予め定めた方法でｎ（ｎは自然数）個の分割学習コーパスに分割する（図２のＳ１０１）。【００５２】
図６（ａ）は、各分割学習コーパスのデータ構造を示す概略図である。分割学習コーパス１５は、文１ないし文ＭのＭ（Ｍは自然数）個の文で構成されている。文１ないし文Ｍそれぞれは、複数の単語を含んでいる。【００５３】
続いて、強調部位抽出手段１３が、分割学習コーパス毎に、［数２］を用いて単語単位のｔｆ−ｉｄｆ値を算出し（Ｓ１０２）、文１ないし文Ｍそれぞれのｔｆ−ｉｄｆ値を各文に含まれる単語単位のｔｆ−ｉｄｆ値の総和から算出する（Ｓ１０３〜Ｓ１０５）。そして、各文のｔｆ−ｉｄｆ値が予め定めた閾値以上か否かを判定し（Ｓ１０６）、ｔｆ−ｉｄｆ値が閾値以上の文を特徴部分として抽出する。【００５４】
学習コーパス強調手段１２が、抽出された文を予め設定された数ｍ（ｍは自然数）分複製して、元の分割学習コーパスに追加して特徴部分を強調した分割学習コーパスを作成する（Ｓ１０７）。例えば、図６（ａ）の文３のｔｆ−ｉｄｆ値が閾値以上であった場合には、文３と文４の間に文３の複製がｍ個追加され、強調後の分割学習コーパス１６は図６（ｂ）のようになる。このように、特徴部分である文３の数（ｍ＋１個）のＭに対する割合が、図６（ａ）の場合に比べて増加することにより、特徴部分が強調されていることになる。【００５５】
続いて、学習コーパス強調手段１２が、特徴部分が強調されている分割学習コーパスｎ（ｎは自然数）個を一つに結合して強調学習コーパスを作成し（Ｓ１０８）、確率推定手段１１が、この強調学習コーパスからＮ−ｇｒａｍ確率を推定し、音声認識のための言語モデルを得る。【００５６】
図３は、単語単位のｔｆ−ｉｄｆ値を得る方法（図２のＳ１０２）を詳細に示したものである。【００５７】
まず、強調部位抽出手段１３が、言語モデル学習コーパス記憶手段１４に記憶されている学習コーパスを予め定めた方法でｎ（ｎは自然数）個の分割学習コーパスに分割する（図３のＳ１０１）。【００５８】
強調部位抽出手段１３が、分割学習コーパス毎に含まれる全ての単語（ｗ１ないしｗＮ、Ｎは分割学習コーパスに含まれる単語の総数）について、一の単語の分割学習コーパス内での出現回数Ｃ（ｄ，ｗ）を算出し（図３のＳ２０３）、その単語を含む分割学習コーパスの数Ｄ（ｗ）を算出する（図３のＳ２０４）。このようにして［数２］で示される単語単位のｔｆ−ｉｄｆ値を得ることができる。【００５９】
図４は、上記の音声認識用言語モデル作成システム１をコンピュータ２０により実現する場合の機能ブロック図である。【００６０】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ(Central
Processing Unit )２１と、例えばＲＡＭ(Random
Access Memory)により構成される主記憶装置２２と、入出力インターフェース２３と、例えばハードディスク装置により構成される外部記憶装置２４とを備えている。【００６１】
外部記憶装置２４には、ＣＰＵ２１により実行され、コンピュータ２０の各ハードウェアを図１の確率推定手段１１、学習コーパス強調手段１２、強調部位抽出手段１３として動作させる音声認識用言語モデル作成プログラム２６と、言語モデル学習コーパス２６が記憶されている。【００６２】
音声認識用言語モデル作成プログラム２４が、主記憶装置２２にロードされＣＰＵ２１がそれを実行することにより、コンピュータ２０は、音声認識用言語モデル作成システム１として動作する。【００６３】
ここで、本第１実施形態の音声認識用言語モデル作成システム１は、予め特定した基準で特徴的な部位を選択し、選択した部位を強調した学習コーパスを作成しているが、これに限らず、音声認識を行いその結果に応じて特徴的な部位を選択し、強調・抑制を調整することも考えられる。【００６４】
次に、本第１実施形態の音声認識用言語モデル作成システム１の効果について説明する。音声認識用言語モデル作成システム１では、強調部位抽出手段１３が、言語モデル学習コーパス記憶手段１４に記憶されている学習コーパスから強調させたい部分を選択して抽出し、学習コーパス強調手段１２が抽出された部分を強調して強調学習コーパスを作成し、確率確定手段１１が強調学習コーパス用いて言語モデルを作成するよう構成されているため、音声認識の応用において必要な重要語をより精度よく音声認識させるような音声認識用言語モデルを作成することができる。【００６５】
図５は、本発明の第２の実施形態である音声認識システム３０の機能ブロック図である。【００６６】
音声認識システム３０は、音声記憶手段３１と、音声認識手段３２と、認識結果記憶手段３３と、言語モデル記憶手段３４とを備えている。【００６７】
音声記憶手段３１は、音声認識の対象となる音声データを記憶する。音声データは、例えば、アナログの音声信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングし、各サンプリング値を量子化することでデジタル化したデータである。【００６８】
音声認識手段３２は、言語モデル記憶手段３４に記憶されている音声モデルを用いて音声記憶手段３１から読み込んだ音声データを認識し、認識結果をテキストデータとして認識結果記憶手段３３に出力する。認識結果記憶手段３３は、音声データの認識結果であるテキストデータを記憶する。【００６９】
言語モデル記憶手段３４に記憶されている音声認識用言語モデルは、図１に示す音声認識用言語モデル作成システム１の確率推定手段１１が、強調学習コーパスから確率を推定することにより作成したものである。【００７０】
このような音声認識システム３０は、強調学習コーパスに基づいて作成された音声認識用音声モデルを用いて音声認識を行うので、従来の音声モデルを用いる場合と比べて音声認識の精度を高めることができる。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本発明は、音声を認識する音声認識装置や、音声認識をコンピュータで実現するためのプログラムといった用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の第１の実施形態である音声認識用言語モデル作成システムの構成を示すブロック図である。
【図２】音声認識用言語モデル作成システムの動作を示す流れ図である。
【図３】音声認識用言語モデル作成システムの動作を示す流れ図である。
【図４】音声認識用言語モデル作成システムをコンピュータにより実現した場合のブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施形態である音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図６】図６（ａ）は、強調前の分割学習コーパスのデータ構造の一例を示す図である。図６（ｂ）は、強調後の分割学習コーパスのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】従来の音声認識用言語モデル作成システムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７３】
１    音声認識用言語モデル作成システム
１１  確率推定手段
１２  学習コーパス強調手段
１３  強調部位抽出手段
１４  言語モデル学習コーパス記憶手段
１５  分割学習コーパス
１６  強調後の分割学習コーパス
２０  コンピュータ
２１  ＣＰＵ
２２  主記憶装置
２３  入出力インターフェース
２４  外部記憶装置
２５  音声認識用言語モデル作成プログラム
２６  言語モデル学習コーパス
３０  音声認識システム
３１  音声記憶手段
３２  音声認識手段
３３  認識結果記憶手段
３４  言語モデル記憶手段
３００  音声認識用言語モデル作成システム
３０１  確率推定手段
３０２  言語モデル学習コーパス記憶手段
【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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【手続補正書】
【提出日】平成19年5月28日(2007.5.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識用の言語モデルを学習するための学習コーパスを記憶する言語モデル学習コーパス記憶手段と、
前記学習コーパス記憶手段が記憶する前記学習コーパスから算出した値に基づいて前記学習コーパスの特徴的な部位を抽出する強調部位抽出手段と、
前記強調部位抽出手段が抽出した部位を強調した強調学習コーパスを作成する学習コーパス強調手段と、
前記学習コーパス強調手段が作成した前記強調学習コーパスに基づいて前記言語モデルの確率値を推定する確率推定手段とを有することを特徴とする音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項２】
（削除）
【請求項３】
前記強調部位抽出手段は、前記学習コーパスを分割し、この分割された学習コーパス毎の特徴的な部位を抽出する、請求項１に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項４】
前記強調部位抽出手段は、前記学習コーパスの特徴的な部位の抽出基準であるｔｆ−ｉｄｆ値に基づいて、前記分割した学習コーパス毎に特徴的な部位を抽出する、請求項３に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項５】
前記強調部位抽出手段は、前記抽出すべき部位を文を単位として抽出する、請求項１、３又は４のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項６】
前記強調部位抽出手段は、前記抽出すべき部位を句を単位として抽出する、請求項１、３又は４のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成システム。
【請求項７】
音声認識用言語モデルを作成する請求項１又は３〜６のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成システムと、
前記音声認識用言語モデル作成システムにより得られる音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識する音声認識手段とを有することを特徴とする音声認識システム。
【請求項８】
音声認識用の言語モデルを学習するための学習コーパスから算出した値に基づいて前記学習コーパスの特徴的な部位を抽出するコーパス抽出ステップと、
前記強調部位抽出手段が抽出した部位を強調した強調学習コーパスを作成する学習コーパス強調ステップと、
前記学習コーパス強調手段が作成した前記強調学習コーパスに基づいて前記言語モデルの確率値を推定する確率推定ステップとを有することを特徴とする音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項９】
（削除）
【請求項１０】
前記コーパス抽出ステップにおいて、前記学習コーパスを分割し、この分割された学習コーパス毎の特徴的な部位を抽出する、請求項９に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１１】
前記コーパス抽出ステップにおいて、前記学習コーパスの特徴的な部位の抽出基準であるｔｆ−ｉｄｆ値に基づいて、前記分割した学習コーパス毎に特徴的な部位を抽出する、請求項１０に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１２】
前記コーパス抽出ステップにおいて、前記抽出すべき部位を文を単位として抽出する、請求項１０又は１１のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１３】
前記コーパス抽出ステップにおいて、前記抽出すべき部位を句を単位として抽出する、請求項１０又は１１のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成方法。
【請求項１４】
音声認識用の言語モデルを学習するための学習コーパスから算出した値に基づいて前記学習コーパスの特徴的な部位を抽出する機能と、
前記抽出された部位を強調した強調学習コーパスを作成する機能と、
前記学習コーパス強調手段が作成した前記強調学習コーパスに基づいて前記言語モデルの確率値を推定する機能とをコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１５】
（削除）
【請求項１６】
前記コンピュータに、前記学習コーパスを分割し、この分割された学習コーパス毎の特徴的な部位を抽出する機能を実行させる、請求項１４に記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１７】
前記コンピュータに、前記学習コーパスの特徴的な部位の抽出基準であるｔｆ−ｉｄｆ値に基づいて、前記分割した学習コーパス毎に特徴的な部位を抽出する機能を実行させる、請求項１６に記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１８】
前記コンピュータに、前記抽出すべき部位を文を単位として抽出する機能を実行させる、請求項１６又は１７のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【請求項１９】
前記コンピュータに、前記抽出すべき部位を句を単位として抽出する機能を実行させる、請求項１６又は１７のいずれか一項に記載の音声認識用言語モデル作成用プログラム。
【手続補正２】
【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】
スではあまり出現しないような特徴的な部分を抽出することができる。
［００４５］
また、選択する部位の単位を、句（フレーズ）や単語，Ｎ−ｇｒａｍとした場合でも同様である。選択する部位の単位をより小さくすることで、文単位に強調すると場合によっては文に含まれてしまう無意味な部分の強調による悪影響を減ずることができる。また、選択する部位の単位を、複数の単語をまとめたクラスにしてもよい。クラスには、例えば、品詞等が挙げられる。
［００４６］
特徴的な部位を抽出する基準としては、ｔｆ−ｉｄｆ値のほかに、［数２］の右辺第一項でＮ（ｄ）による除算を行わない値や、［数２］の右辺第一項と右辺第二項のそれぞれを異なる値で定数倍する値でもよい。また、相互情報量や相対頻度といった値をｔｆ−ｉｄｆ値の代わりに用いてもよい。また、このような値を用いることなく、ユーザによる入力操作に従って、ユーザが選択した部位を特徴的な部位として抽出するような構成としてもよい。
［００４７］
さらに、強調部位抽出手段１３は、特徴的な部位を抽出する基準として用いるｔｆ−ｉｄｆ値などをパラメタとして学習コーパス強調手段１２へ出力してもよい。
［００４８］
言語モデル学習コーパス記憶手段１４は、言語モデルを学習するための学習コーパスを記憶する。学習コーパスは音声認識単位に分割されたテキストである。また、学習コーパスには強調部位抽出手段１３が学習コーパスを分割するための情報が付与されている。例えば、話者毎に分割するための話者識別情報等が、学習コーパスに付与されている。
［００４９］
次に、図２及び図３のフローチャートを参照して音声認識用言語モデル作成システム１の全体の動作について詳細に説明する。
［００５０］
図２は、言語モデル学習コーパス記憶手段１４に記憶されている学習コーパスを強調部位抽出手段１３が話者毎に分割する場合の動作を示すフローチャートである。
［００５１］
まず、強調部位抽出手段１３が、言語モデル学習コーパス記憶手段１４に記憶されている学習コーパスを予め定めた方法でｎ（ｎは自然数）個の分割学習コーパスに分割する（図２のＳ１０１）。
［００５２］
図６（ａ）は、各分割学習コーパスのデータ構造を示す概略図である。分割学習コーパス１５は、文１ないし文ＭのＭ（Ｍは自然数）個の文で構成されている。文１ないし
【国際調査報告】
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