(57)【要約】【課題】  テスト発話なしで音声認識の精度を予測できるようにする。【解決手段】  雑音を含む音声に対し、複数の音声認識方式のうちで最も精度が高い音声認識が可能であると予測される方式を判定するための最適音声認識方式選択装置は、入力音声から所定の音響特徴量ベクトルを算出する特徴量算出部１８０と、変換行列でこの音響特徴量ベクトルを次元数の小さな特徴量ベクトルに変換する変換処理部１８２と、変換後の特徴量ベクトルと予め準備されていた重回帰係数とを用いて、音声認識の精度を音声認識方式毎に予測する予測精度算出部１８４と、最も高い精度で音声認識が可能な音声認識方式を選択する最大値選択部１８５とを含む。【選択図】        図６
2007206501.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音が存在する可能性のある環境下で入力された音声に対し、予め定められた複数の音声認識方式のうちで最も精度が高い音声認識が可能であると予測される方式を判定するための最適音声認識方式選択装置であって、
入力される音声から、所定の複数種類の音響特徴量を成分とする特徴量ベクトルを算出するための手段と、
予め算出された変換行列を用い、前記特徴量ベクトルをより次元数の小さな特徴量ベクトルに変換するための変換手段と、
前記変換手段による変換後の特徴量ベクトルと、前記複数の音声認識方式ごとに予め準備されていた、精度予測のための係数ベクトルとの間の所定の演算により、前記音声に対する音声認識の精度を音声認識方式ごとに予測するための精度予測手段と、
前記精度予測手段により算出された予測に基づき、最も高い精度で音声認識が可能である音声認識方式を選択するための手段とを含む、最適音声認識方式選択装置。
【請求項２】
複数の音声認識手段を用いて音声認識を行なうための音声認識装置であって、
他の装置とデータをやり取りするための通信手段と、
前記通信手段を介して、他の装置から、音声情報と、前記複数の音声認識手段のいずれかを特定する方式特定情報とを受信し、前記音声情報と前記方式特定情報とを分離するための分離手段と、
それぞれ特定の音声認識方式によって音声認識を行なうための複数の音声認識手段と、
前記方式特定情報に従って、前記複数の音声認識手段のいずれかを選択的に動作させて前記音声情報を音声認識させるための方式選択手段と、
前記方式選択手段により選択され、前記音声情報を音声認識した音声認識手段の出力を前記通信手段を介して前記他の装置に返信するための手段とを含む、音声認識装置。
【請求項３】
雑音が存在する可能性のある環境下で入力された音声に対し、予め定められた複数の音声認識方式のうちで最も精度が高い音声認識が可能であると予測される方式を判定する際に使用される、精度予測のためのパラメータを算出するためのパラメータ算出装置であって、
予め準備された発話データに、複数種類のノイズデータをそれぞれ重畳して得られる複数の学習データを準備するための手段と、
前記複数の音声認識方式によって前記複数の学習データを音声認識した結果に基づいて、前記複数種類の学習データと、前記複数種類の音声認識方式との組合せの各々について音声認識精度を算出するための音声認識精度算出手段と、
前記複数種類のノイズデータの各々から第１の次元数の予め定める音響特徴量からなる音響特徴量ベクトルを算出するための音響特徴量算出手段と、
前記音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量ベクトルと、前記音声認識精度算出手段により算出された音声認識精度とに基づいて、入力される音声信号から抽出される前記予め定める音響特徴量ベクトルから、当該音声信号を前記複数の音声認識方式で音声認識したときの音声認識精度の前記精度予測のためのパラメータを算出するためのパラメータ算出手段とを含む、パラメータ算出装置。
【請求項４】
前記パラメータ算出手段は、
前記複数種類のノイズデータの各々から得られた前記音響特徴量ベクトルに対して主成分分析を行ない、前記音響特徴量ベクトルを、前記第１の次元数よりも小さな第２の次元数の音響特徴量ベクトルに変換するための変換関数を算出するための手段と、
前記変換関数を用いて前記複数種類のノイズの各々から得られた前記音響特徴量ベクトルを前記第２の次元数の音響特徴量ベクトルに変換し、前記音声認識精度算出手段により算出された音声認識精度を目的変数、前記第２の次元数の音響特徴量ベクトルの各成分を説明変数とする重回帰分析によって、前記精度予測のためのパラメータの組を前記複数の音声認識手段の各々に対して算出するための手段とを含む、請求項３に記載のパラメータ算出装置。
【請求項５】
マイクロフォン及び通信機能を有する情報端末装置であって、
前記マイクロフォンを介して入力された音声から、所定の複数種類の音響特徴量を成分とする特徴量ベクトルを算出するための手段と、
予め算出された変換行列を用い、前記特徴量ベクトルをより次元数の小さな特徴量ベクトルに変換するための変換手段と、
前記変換手段による変換後の特徴量ベクトルと、前記複数の音声認識方式ごとに予め準備されていた、精度予測のための係数ベクトルとの間の所定の演算により、前記音声に対する音声認識の精度を音声認識方式ごとに予測するための精度予測手段と、
前記精度予測手段により算出された最も高い精度で音声認識が可能である音声認識方式を選択するための手段と、
前記マイクロフォンを介して入力された音声と、前記選択するための手段により選択された音声認識方式を特定する情報とを前記通信機能を介して予め定められる送信先に送信するための手段と、
前記予め定められる送信先から前記音声と前記音声認識方式を特定する情報とに対して返信されてくる音声認識結果を前記通信機能を介して受信し、当該音声認識結果に対し、所定の処理を実行するための処理実行手段とを含む、情報端末装置。
【請求項６】
コンピュータによって実行されると、当該コンピュータを請求項１〜請求項５のいずれかに記載の装置として動作させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、種類が予測できない雑音が存在する可能性のある環境で発話された音声を認識するためのシステムに関し、特に、複数の音声認識方式を用いて、雑音下でも精度よく音声認識を行なう事が可能な音声認識システム、及びそのためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ボイスレコーダ、留守番電話、及び携帯電話等の、音声情報を記録できる装置が広く使用されている。しかし、音声情報は記憶容量を多く必要とするため、音声認識によりテキスト情報に変換して記録する事が望ましい。そうしたサービスを提供できれば、例えば携帯電話において、電話帳のための住所等の情報を音声で入力して音声認識によりテキスト情報に変換して保持する事ができる。こうする事により、その情報を音声として再生するだけでなく、画面に文字で表示させる事が可能になり、また他の装置でその情報を利用する事も可能になる。
【０００３】
そうしたサービスの一つとして、携帯電話で入力された音声をサーバに送信し、サーバで音声認識を行なうというサービスが実用化されている。音声認識結果はサーバから携帯電話に返送される。携帯電話では、その音声認識結果を用いて様々な処理を行なう事ができる。
【０００４】
この様な音声認識を用いるシステムでは、音声認識の精度が問題となる。音声認識の方式は種々存在し、方式により、音声認識の対象により、精度が変動する。
【０００５】
この様な音声認識方式として、複数の音声認識方式による音声認識結果の候補から、スコアが最もよい音声認識結果を選択する事により、音声認識精度を向上させる音声認識装置が提案されている。
【０００６】
図１に、この様な従来技術による音声認識システムのサーバ３０のブロック図を示す。図１を参照して、サーバ３０は、第１〜第３の音声認識部５０〜５４を用いるものであって、携帯電話等とデータのやり取りをするための通信部４０と、入力された音声を所定のフレーム長及び所定のシフト長でフレーム化するためのフレーム化部４２と、フレーム化された音声から、第１〜第３の音声認識部５０〜５４で使用する音響特徴量をそれぞれ音声から抽出し、第１〜第３の音声認識部５０〜５４に与えるための第１〜第３の特徴量抽出部４４〜４８とを含む。
【０００７】
第１〜第３の音声認識部５０〜５４はそれぞれ、互いに異なる音声認識方式で音声認識を行なうものである。音声認識として最近は音響モデルと言語モデルとを用いた統計的音声認識によるものが主流であって、第１〜第３の音声認識部５０〜５４も方式は異なるものの、統計的音声認識を行なうものである。統計的音声認識では、様々な音声認識結果の候補が、それらが正しい音声認識結果であると考えられる確率とともに生成される。これらを各候補の「スコア」と呼ぶ。
【０００８】
サーバ３０はさらに、第１〜第３の音声認識部５０〜５４の出力のうち、最も高いスコアを持つ候補を音声認識結果として選択するための選択部５６と、選択された音声認識結果から送信用データを作成し、通信部４０を介して、携帯電話に送信するための送信データ作成部５８とを含む。
【０００９】
サーバ３０は以下の様に動作する。図１を参照して、携帯電話のユーザの発話音声がサーバ３０の通信部４０に与えられる。与えられた音声は、フレーム化部４２で所定のフレーム長及び所定のシフト長でフレーム化される。フレーム化された音声は、第１〜第３の特徴量抽出部４４〜４８に与えられる。
【００１０】
第１〜第３の特徴量抽出部４４〜４８は、各フレームからそれぞれ第１〜第３の音声認識部５０〜５４のための音響特徴量を抽出し、第１〜第３の音声認識部５０〜５４に与える。こうして、第１〜第３の特徴量抽出部４４〜４８から第１〜第３の音声認識部５０〜５４には、それぞれ各フレームから抽出された音響特徴量のシーケンスが与えられる。
【００１１】
第１〜第３の音声認識部５０〜５４は、与えられた音響特徴量のシーケンスに対し、音声認識を行ない、それぞれ音声認識結果の候補をテキストとして出力する。この際、音声認識結果の候補にはスコアが付されている。スコアが高いほど、入力された音声に対して精度よく音声認識を行なう事ができたと考えられる。これら音声認識結果の候補は、スコアとともに選択部５６に与えられる。
【００１２】
選択部５６は、複数の音声認識結果の候補の中から、最もスコアの高いものを選択する。選択された最もスコアの高い音声認識結果が送信データ作成部５８に与えられる。送信データ作成部５８は、この音声認識結果から送信に適した送信用データを作成し、通信部４０に与える。この送信用データは、通信部４０によって携帯電話等に送信される。この送信用データを受けた携帯電話等は、受信した送信用データから音声認識結果を取り出し、利用する。
【００１３】
こうした方式では、複数の音声認識方式により音声認識を行ない、その結果のうちで最も信頼性が高いと思われる結果を採用する。従って、入力される音声の種類にかかわらず、その精度は単独の音声認識を行なう場合より高くなる事が期待できる。
【００１４】
一方、音声認識での他の重要な問題として、雑音の問題がある。一般に、音声認識では、認識対象となる音声情報に雑音が含まれると、認識精度が低下する事が知られている。特に、携帯電話を介して音声が入力される様なシステムでは、音声入力がされる場所が様々で、発話に様々な種類の雑音が混入する事が通常であると考えられる。従って、携帯電話を利用した音声認識システムでは、この様な背景雑音の存在する環境下で入力された音声でも高い精度で認識できる様な仕組みが必要である。
【００１５】
上記した様に複数の音声認識方式を採用したシステムでは、そのままでは雑音に対する対応が十分にはできない。
【００１６】
この様に背景雑音の種類が予測できない場合の音声認識に対応するために、種々の雑音データに対応した音響モデルを用いる方式がある。この方式では、事前に所定の発話データに対し複数種類の雑音データを重畳する事により、複数の学習用データを作成し、この学習用データを用いて複数の音響モデルの学習を行なう事により、雑音データごとに音声認識用の音響モデルを作成するとともに、音声認識では、この複数の音声モデルを用いて音声認識を用い、最もスコアのよい結果を採用している。
【００１７】
しかしこの方式でも、複数の音声認識装置を同時に動作させなければならず、サーバの負荷が高い。しかも音声認識方式ごとに複数の音響モデルを用いて音声認識を行なう様にすると、結果の信頼性は高くなる可能性があるが、サーバの負荷は飛躍的に増大してしまう。
【００１８】
サーバの負荷を増大させずに、種々の雑音に対しても精度よく音声認識を行なおうとする方式として、テスト発話を用いるものがある。この方式では、音声認識処理に先立って、音声認識システムのユーザに所定のテキストを発話させ、その発話から得られる音声情報から所定の音響特徴量を抽出し、各雑音用の音響モデルを用いて音声認識を行ない、この音声認識の際には、テスト発話の内容、すなわち音声認識結果の正解は予め分かっているので、正解を与える様な音声認識結果のスコアを各音声認識装置に算出させる。そして、最も高いスコアを与えた音声認識装置で採用されていた音響モデルが、入力音声の背景雑音に最もよく対応しているものと考え、以後の音声認識ではこの音響モデルを用いる。
【００１９】
この方式では、背景雑音の種類にかかわらず、その環境で最もよい結果が得られる可能性の高い音響モデルを用いて音声認識を行なう事ができる。また、テスト発話により使用する音響モデルと音声認識方式とが決定した後は、当該ユーザについては一つの音声認識装置しか動作しないため、サーバの負荷の増大を避ける事ができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
しかしこの方式では、ユーザが音声認識装置を使用する前にテスト発話をしなければならないという問題がある。すなわち音声認識の前にいちいちテスト発話を行なう事が必要であれば、音声認識装置を手軽に利用する事が難しくなる。
【００２１】
また、以上に列挙した従来技術によると、音声認識の際に、どの程度の精度で音声認識が可能な環境であるかをユーザが知る事ができない。ユーザにとっては、音声認識を利用して信頼できる結果が得られるか否かが分からず、音声認識の利用に不安を感じるという問題もある。
【００２２】
そこで、本発明の目的の一つは、事前のテスト発話がなくても、音声認識の精度を予測する事ができる最適音声認識方式選択装置及び音声認識装置を提供する事である。
【００２３】
また、本発明の他の目的は、音声認識の精度予測結果を分かりやすくユーザに知らせる事のできる情報端末装置を提供する事である。
【００２４】
さらに、本発明のさらに他の目的は、複数の音声認識方式により音声認識するの際の処理量を削減できる音声認識装置、最適音声認識方式選択装置、及びパラメータ算出装置を提供する事である。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
本発明の第１の局面に係る最適音声認識方式選択装置は、雑音が存在する可能性のある環境下で入力された音声に対し、予め定められた複数の音声認識方式のうちで最も精度が高い音声認識が可能であると予測される方式を判定するための最適音声認識方式選択装置であって、入力される音声から、所定の複数種類の音響特徴量を成分とする特徴量ベクトルを算出するための手段と、予め算出された変換行列を用い、特徴量ベクトルをより次元数の小さな特徴量ベクトルに変換するための変換手段と、変換手段による変換後の特徴量ベクトルと、複数の音声認識方式ごとに予め準備されていた、精度予測のための係数ベクトルとの間の所定の演算により、音声に対する音声認識の精度を音声認識方式ごとに予測するための精度予測手段と、精度予測手段により算出された予測に基づき、最も高い精度で音声認識が可能である音声認識方式を選択するための手段とを含む。
【００２６】
この最適音声認識方式選択装置によると、入力された音声の音響特徴量から得られる特徴量ベクトルと、予め算出された変換行列及び精度予測のための係数ベクトルとを用いて、音声認識の精度を音声認識方式ごとに予測する。そして、予測された音声認識精度のうちから最も高い精度を選択し、対応する音声認識方式を、入力された音声を認識するために最適な音声認識方式として選択できる。予測に、テスト発話を使用する必要はない。従って、事前のテスト発話がなくても、音声認識の精度を予測できる最適音声認識方式選択装置を提供できる。
【００２７】
本発明の第２の局面に係る音声認識装置は、複数の音声認識手段を用いて音声認識を行なうための音声認識装置であって、他の装置とデータをやり取りするための通信手段と、通信手段を介して、他の装置から、音声情報と、複数の音声認識手段のいずれかを特定する方式特定情報とを受信し、音声情報と方式特定情報とを分離するための分離手段と、それぞれ特定の音声認識方式によって音声認識を行なうための複数の音声認識手段と、方式特定情報に従って、複数の音声認識手段のいずれかを選択的に動作させて音声情報を音声認識させるための方式選択手段と、方式選択手段により選択され、音声情報を音声認識した音声認識手段の出力を通信手段を介して他の装置に返信するための手段とを含む。
【００２８】
この音声認識装置によると、受信した方式特定情報に従って、複数の音声認識手段のいずれかを選択的に動作させて音声情報を音声認識させる事ができる。ゆえに、従来と異なり全ての音声認識手段で音声認識をする必要がない。従って、音声認識の際の処理量を削減できる音声認識装置を提供できる。
【００２９】
本発明の第３の局面に係るパラメータ算出装置は、雑音が存在する可能性のある環境下で入力された音声に対し、予め定められた複数の音声認識方式のうちで最も精度が高い音声認識が可能であると予測される方式を判定する際に使用される、精度予測のためのパラメータを算出するためのパラメータ算出装置であって、予め準備された発話データに、複数種類のノイズデータをそれぞれ重畳して得られる複数の学習データを準備するための手段と、複数の音声認識方式によって複数の学習データを音声認識した結果に基づいて、複数種類の学習データと、複数種類の音声認識方式との組合せの各々について音声認識精度を算出するための音声認識精度算出手段と、複数種類のノイズデータの各々から第１の次元数の予め定める音響特徴量からなる音響特徴量ベクトルを算出するための音響特徴量算出手段と、音響特徴量算出手段により算出された音響特徴量ベクトルと、音声認識精度算出手段により算出された音声認識精度とに基づいて、入力される音声信号から抽出される予め定める音響特徴量ベクトルから、当該音声信号を複数の音声認識方式で音声認識したときの音声認識精度の精度予測のためのパラメータを算出するためのパラメータ算出手段とを含む。
【００３０】
このパラメータ算出装置によると、予め準備された複数の学習データを複数の音声認識方式によって音声認識した結果に基づいて音声認識精度を算出する。算出された音声認識精度と音響特徴量ベクトルとから当該音声信号を複数の音声認識方式で音声認識したときの音声認識精度の精度予測のためのパラメータを算出する。従って、事前の発話テストがなくても、このパラメータ算出装置によって得られたパラメータを使用して音声認識の精度を予測する事を可能にする音声認識装置を提供できる。
【００３１】
パラメータ算出手段は、複数種類のノイズデータの各々から得られた音響特徴量ベクトルに対して主成分分析を行ない、音響特徴量ベクトルを、第１の次元数よりも小さな第２の次元数の音響特徴量ベクトルに変換するための変換関数を算出するための手段と、この変換関数を用いて複数種類のノイズの各々から得られた音響特徴量ベクトルを第２の次元数の音響特徴量ベクトルに変換し、音声認識精度算出手段により算出された音声認識精度を目的変数、第２の次元数の音響特徴量ベクトルの各成分を説明変数とする重回帰分析によって、精度予測のためのパラメータの組を複数の音声認識手段の各々に対して算出するための手段とを含む。
【００３２】
このパラメータ算出装置によると、複数種類のノイズデータの各々から得られた音響特徴量ベクトルに対して主成分分析を行ない、音響特徴量ベクトルを、第１の次元数よりも小さな第２の次元数の音響特徴量ベクトルに変換するための変換関数を得る。さらに、ノイズデータの各々から得られた音響特徴量ベクトルをこの変換関数を用いて第２の次元数の音響特徴量ベクトルに変換し、音声認識精度算出手段により算出された音声認識精度を目的変数、第２の次元数の音響特徴量ベクトルの各成分を説明変数とする重回帰分析によって、精度予測のためのパラメータの組を複数の音声認識手段の各々に対して算出する。主成分分析により、情報量を保存しつつ説明変数の数を削減するので、重回帰分析処理を簡略化でき、かつ信頼性のある重回帰係数を得る事ができる。また、音声認識精度の予測時にはこの変換関数と重回帰分析により得られたパラメータとを用いる事ができるので、予測に係る時間を短くする事ができるパラメータ算出装置を提供する事ができる。
【００３３】
本発明の第４の局面に係る情報端末装置は、マイクロフォン及び通信機能を有する情報端末装置であって、マイクロフォンを介して入力された音声から、所定の複数種類の音響特徴量を成分とする特徴量ベクトルを算出するための手段と、予め算出された変換行列を用い、特徴量ベクトルをより次元数の小さな特徴量ベクトルに変換するための変換手段と、変換手段による変換後の特徴量ベクトルと、複数の音声認識方式ごとに予め準備されていた、精度予測のための係数ベクトルとの間の所定の演算により、音声に対する音声認識の精度を音声認識方式ごとに予測するための精度予測手段と、精度予測手段により算出された最も高い精度で音声認識が可能である音声認識方式を選択するための手段と、マイクロフォンを介して入力された音声と、選択するための手段により選択された音声認識方式を特定する情報とを通信機能を介して予め定められる送信先に送信するための手段と、予め定められる送信先から音声と音声認識方式を特定する情報とに対して返信されてくる音声認識結果を通信機能を介して受信し、当該音声認識結果に対し、所定の処理を実行するための処理実行手段とを含む。
【００３４】
この情報端末装置によると、マイクロフォンを介して入力された音声の特徴量ベクトルと、複数の音声認識方式ごとに予め準備されていた、精度予測のための係数ベクトルとの間の所定の演算により、音声に対する音声認識の精度を音声認識方式ごとに予測する。予測された音声認識の精度のうちで最も高い精度で音声認識が可能である音声認識方式を選択し、音声とともに送信先である音声認識装置に送信する。送信された情報を元に最も適切な音声認識方式で音声認識が行なう事ができる。他の音声認識方式で音声認識を行なう必要はない。従って、複数の音声認識方式による音声認識を利用する際に、必要となる処理を削減できる音声認識装置を提供できる。
【００３５】
好ましくは、情報端末装置は、選択するための手段により特定された最も高い精度に従って、複数種類の通知方法のいずれかを選択して当該情報端末のユーザに最も高い精度のレベルを通知するためのレベル通知手段を含む。
【００３６】
この情報端末装置によると、通知によりユーザは、音声認識に期待できる精度を示すレベルを知る事ができる。単に音声認識の精度ではなく、精度のレベルが通知されるので、ユーザは音声認識が利用可能な否かを簡単に知る事ができる。従って、分かりやすく音声認識の精度予測結果をユーザに知らせる事のできる情報端末装置を提供できる。
【００３７】
さらに好ましくは、情報端末装置は表示装置をさらに含み、レベル通知手段は、選択するための手段により特定された最も高い精度に従って、複数種類のレベル表示シンボルのいずれかを選択して表示装置に表示するためのレベル表示手段を含む。
【００３８】
この情報端末装置によると、特定された最も高い精度に従って、複数種類のレベル表示シンボルのいずれかが表示装置に表示される。シンボルという分かりやすい形で音声認識に期待できる精度を知らせるので、ユーザは直ちに音声認識の精度を理解できる。従って、音声認識の精度予測結果を直ちに理解しやすい形でユーザに知らせる事のできる情報端末装置を提供できる。
【００３９】
本発明の第５の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータによって実行されると、当該コンピュータを上記のいずれかに記載の装置として動作させる。ゆえに、上記したいずれかの効果をもたらす事ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
［構成］
図２に、本実施の形態に係る音声認識システム６０のブロック図を示す。図２を参照して、音声認識システム６０は、複数の音声認識方式で音声認識を行なう事が可能なサーバ７６を含む。サーバ７６は、外部から音声信号とともに音声認識方式を指定する情報を受け、指定された音声認識方式で音声認識を行ない、その結果を音声の送信元に返信する機能を持つ。サーバ７６の構成の詳細については後述する。
【００４１】
音声認識システム６０はさらに、予め算出されたパラメータを使用して、入力された音声をサーバ７６の複数の音声認識方式で認識する際の音声認識精度を予測し、最も精度の高くなる音声認識方式を特定する情報を、音声とともにサーバ７６に送信する携帯電話７０と、携帯電話７０での音声認識精度判定に使用するためのパラメータを予め算出するためのパラメータ算出装置７２とを含む。これらのパラメータは、一旦記憶媒体７４に記憶された後、生産される多数の携帯電話の各々にコピーされる。
【００４２】
この音声認識システムでは、パラメータ算出装置７２は、予め多数種類のノイズデータのうちのそれぞれ一種類を重畳した発話データからなる多数の学習データを用いて、携帯電話７０での精度予測に用いられるパラメータを算出する。具体的には、以下の様な処理をする。
【００４３】
まず、それら多数の学習データの各々に対し、サーバ７６で行なわれる複数の音声認識方式の各々を用いて音声認識を行ない、それらの認識精度をそれぞれ算出する。さらに、学習データに重畳されたノイズデータの各々から、精度予測のための音響特徴量からなる特徴量ベクトルを抽出し、それら音響特徴量に対して主成分分析を行なう。主成分分析によって特徴量ベクトルの次元数を減少させるための変換行列を算出する。算出された変換行列を用い、ノイズデータから得た特徴量ベクトルをより次元数の少ない特徴量ベクトルに変換する。そして、変換後の特徴量ベクトルと、あらかじめ学習データに対して行なった音声認識結果の精度とから、変換後の特徴量ベクトルの成分の線形和で音声認識結果の精度を予測するための重回帰係数の組を音声認識方式ごとに算出する。
【００４４】
こうして算出された変換行列と、音声認識方式ごとに得られた重回帰係数の組とが、パラメータ算出装置７２で算出されるパラメータであり、携帯電話７０での精度予測に用いられる。なお、重回帰係数の組は、本実施の形態では予測精度の平均と、変換後の特徴量ベクトルの要素の各々に対する重みとからなる。本明細書では、一つの音声認識方式に関する重回帰係数の組を重回帰係数ベクトルと呼ぶ事にする。
【００４５】
ここで、重回帰分析とは、適切な変数を複数選択する事で、計算しやすく誤差の少ない予測式を作るための統計手法の一つである。従属変数（目的変数）と連続尺度の説明変数（独立変数）の間に式を当てはめ、従属変数が説明変数によってどれくらい説明できるのかを定量的に分析するための回帰分析において、説明変数が２つ以上のものを指す。本実施の形態では、従属変数は音声認識の精度であり、説明変数は変換後の特徴量ベクトルの成分である。精度は事前の音声認識によって音声認識方式ごとに算出できる。従って、重回帰係数ベクトルも音声認識方式ごとに求められる。
【００４６】
本実施の形態では、サーバ７６で使用する音声認識方式はＪ個あるものとする。これら第１〜第Ｊの音声認識方式に対して求められた重回帰係数ベクトルをそれぞれＢ１〜ＢＪで表すものとする。また、学習の際に準備されるノイズデータはＭ種類あるものとする。従って、学習のための発話データにこれらノイズデータを重畳して得られる学習データもＭ種類得られる。一つの学習データに対し、一つの音声認識方式の認識精度が一つ算出される。学習データがＭ種類、音声認識方式がＪ種類あれば、学習の際に得られる認識精度の数はＭ×Ｊ種類である。このＭ×Ｊ種類の認識精度は、重回帰分析における従属変数算出の際の目標として用いられる。
【００４７】
図３に、携帯電話７０のブロック図を示す。図３を参照して、携帯電話７０は、入力された音声を音声信号に変換するためのマイクロフォン８０と、変換された音声信号を所定のフレーム長及び所定のシフト長でフレーム化するためのフレーム化部８１と、音声認識精度の予測の際に利用するパラメータを格納するためのパラメータ格納部８２と、フレーム化された音声信号とパラメータ格納部８２に格納されたパラメータとから、入力音声信号に対する各音声認識方式の音声認識精度を予測し、その結果最も予測精度が高い音声認識精度であると推定される音声認識方式を判定して、さらに判定結果を元に、入力音声に対し予測された精度を表すための表示シンボルを決定するための音声認識方式判定部８４と、サーバ７６から与えられた音声認識結果のテキストを画像情報に変換するためのテキスト表示処理部９８と、テキスト表示処理部９８で生成されたテキスト表示、音声認識方式判定部８４で決定された、予測された音声認識精度を示すシンボル、及びその他の情報を画面等に表示するための表示部８６とを含む。
【００４８】
携帯電話７０はさらに、フレーム化部８１から与えられた音声信号及び音声認識方式判定部８４で予測された音声認識精度結果からサーバ７６に送信する送信用データを作成するための送信データ作成部８８と、サーバ７６との間でデータを送受信するための通信部９０とを含む。以下の説明では、音声入力されるのが、携帯電話７０に対する何らかのコマンドであると想定する。
【００４９】
携帯電話７０はさらに、通信部９０によって受信されたデータによって携帯電話７０に所定の動作を行なわせるためのコマンド処理部９２と、通信部９０が受信した通常の音声通話信号を処理するための音声処理部９４と、音声処理部９４の出力を音声に変換するためのスピーカ９６とを含む。
【００５０】
図４に、音声認識方式判定部８４のブロック図を示す。図４を参照して、音声認識方式判定部８４は、パラメータ格納部８２に格納されたパラメータを使用して、フレーム化部８１によってフレーム化された音声信号をサーバ７６の複数の音声認識方式で音声認識した際の音声認識の精度をそれぞれ予測するための精度予測部１０２と、予測された精度を表すシンボルを携帯電話の画面等に表示する際に使用する精度とシンボルの関係を示したテーブルを格納するための表示シンボルテーブル格納部１０４と、精度予測部１０２での予測精度と表示シンボルテーブル格納部１０４に格納されたテーブルとを比較して、表示シンボルを決定するための表示シンボル決定部１０６とを含む。
【００５１】
図５に、表示シンボルテーブルの一例を示す。図５を参照して、テーブルの左側の枠内には予測精度を、右側の枠内には表示シンボルを示す。表示シンボルはエントリ１２０〜１２６を含む。
【００５２】
図５では例えば、予測された音声認識の精度が９５％以上であれば、音声認識に非常に適していると判定され、携帯電話の画面に◎が表示される（エントリ１２０）。音声認識の精度が９０％以上９５％未満であれば、音声認識に適していると判定され、携帯電話の画面に○が表示される（エントリ１２２）。音声認識の精度が７５％以上９０％未満であれば、あまり音声認識に適していないと判定され、携帯電話の画面に△が表示される（エントリ１２４）。音声認識の精度が７５％未満であれば、音声認識に適していないと判定され、携帯電話の画面に×が表示される（エントリ１２６）。
【００５３】
ユーザは、携帯電話の画面に表示されるこれらのシンボルを見る事によって、現時点での音声認識の予測精度を簡単に知る事ができる。
【００５４】
図６に、精度予測部１０２のブロック図を示す。図６を参照して、精度予測部１０２は、フレーム化部８１によってフレーム化された音声信号から精度予測のための音声の特徴量Ｘ1〜ＸNを算出し、これらＮ個の特徴量を成分とする特徴量ベクトルを出力するための特徴量算出部１８０と、パラメータ格納部８２に格納された変換行列１８６を用いて、特徴量ベクトル（Ｘ1〜Ｘ N）を特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）に変換するための変換処理部１８２とを含む。
【００５５】
変換後の特徴量ベクトルの次元数ｉは、変換前の次元数Ｎと比較して小さい。しかし、この特徴量ベクトルは、前述した主成分分析によって得られた変換行列によって変換されたものである。従って、音声の変換に特に関連する情報を十分に有している。
【００５６】
精度予測部１０２はさらに、変換された特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）と、パラメータ格納部８２に格納された重回帰分析によって求められた重回帰係数ベクトル１８８とを用いて音声認識精度の予測値を音声認識方式ごとに算出するための重回帰係数による予測精度算出部１８４と、算出された予測精度のうちで最大値をとる精度を判定し、その精度を与える音声認識方式をサーバ７６での音声認識方式として選択するための最大値選択部１８５とを含む。
【００５７】
図７に、重回帰係数による予測精度算出部１８４のブロック図を示す。図７を参照して、重回帰係数による予測精度算出部１８４は、パラメータ格納部８２に格納されたパラメータのうちから第１〜第Ｊの音声認識方式の精度予測のための重回帰係数ベクトルを抽出するための第１〜第Ｊの重回帰係数抽出部１９０と、重回帰係数抽出部１９０によって抽出された重回帰係数ベクトル（Ｂ1〜ＢJ）と変換処理部１８２によって変換された特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’ ）とを用いて第１〜第Ｊの音声認識方式の予測精度Ｚ1〜ＺJを算出するための第１〜第Ｊの精度算出部１９２〜１９８とを含む。
【００５８】
図８に、パラメータ算出装置７２のブロック図を示す。図８を参照して、パラメータ算出装置７２（図２参照）は、第１〜第Ｍのノイズを格納するための第１〜第Ｍのノイズ格納部１３０〜１３４と、予め準備された学習のための発話データを格納するための発話データ格納部１３６と、発話データの中身をテキスト化したデータを格納するための正解データ格納部１４２とを含む。
【００５９】
パラメータ算出装置７２はさらに、第１〜第Ｍのノイズ格納部１３０〜１３４、発話データ格納部１３６、及び正解データ格納部１４２にそれぞれ格納されたデータを用いて、複数の音声認識方式による音声認識の精度をそれぞれ計算するための学習データによる精度計算部１３８と、精度計算部１３８により計算された精度と、第１〜第Ｍのノイズ格納部１３０〜１３４に格納されたノイズとに基づき、精度予測部１０２（図６参照）が用いるパラメータを主成分分析及び重回帰分析により計算するためのパラメータ計算部１４０とを含む。
【００６０】
図９に、学習データによる精度計算部１３８のブロック図を示す。図９を参照して、学習データによる精度計算部１３８は、発話データ格納部１３６に格納された発話データに第１〜第Ｍのノイズ格納部１３０〜１３４に格納されたノイズを重畳して学習データを作成するための音合成部１５０と、発話データに第１のノイズを重畳したデータを格納するための第１の学習データ格納部１５２とを含む。学習データによる精度計算部１３８はさらに、同様にして得られた第２〜第Ｍの学習データを格納するための第２〜第Ｍの学習データ格納部１５４〜１５６を含む。
【００６１】
学習データによる精度計算部１３８はさらに、第１〜第Ｍの学習データ格納部１５２〜１５６に格納されたデータを第１〜第Ｊの異なった方式でそれぞれ音声認識するための第１〜第Ｊの音声認識部１５８〜１６２を含む。
【００６２】
学習データによる精度計算部１３８はさらに、第１〜第Ｊの音声認識部１５８〜１６２によってＭ個の学習データに対して得られたＪ×Ｍ個の音声認識結果を得て、そのＪ×Ｍ個の音声認識結果が正解データ格納部１４２に格納された正解データと合致するか否かをそれぞれ判定し、各方式による音声認識結果の精度ベクトル（Ｙ1〜ＹJ）を算出するための学習データによる精度算出部１６６を含む。
【００６３】
図１０に、第１〜第Ｍの学習データ格納部１５２〜１５６に格納された第１の学習データ〜第Ｍの学習データに対して第１〜第Ｊの音声認識部１５８〜１６２で行なわれる第１〜第Ｊの音声認識方式とその結果算出される精度との関係についての表を示す。
【００６４】
図１０を参照して、左端の枠には学習データの種類を示し、上端の枠には音声認識第１の方式〜第Ｊの方式を示す。図１０では、例えば、第１の学習データに対して第１の音声認識方式で音声認識が行なわれた場合の精度はｙ11％とし、第２の音声認識方式で音声認識が行なわれた場合の精度はｙ12％と表してある。
【００６５】
この様に第１〜第Ｍの学習データの全てに対して第１〜第Ｊの音声認識方式で音声認識が行なわれる。
【００６６】
学習データによる精度算出部１６６によって算出された精度を表すベクトルである精度ベクトル（Ｙ1〜ＹJ）のうち精度ベクトルＹ1は、（ｙ11、ｙ21、ｙ31、・・・、ｙM1）で表される。精度ベクトルＹ2以下も同様に表され、精度ベクトルＹＪは（ｙ1J、ｙ2J、ｙ3J・・・、ｙMJ）で表される。
【００６７】
図１１にパラメータ計算部１４０のブロック図を示す。図１１を参照して、パラメータ計算部１４０は、第１〜第Ｍのノイズ格納部１３０〜１３４より与えられたノイズの特徴量ベクトル（Ｘ1〜ＸN）を抽出するための特徴量抽出部１７０と、抽出された特徴量ベクトル（Ｘ1〜ＸN）を主成分分析して特徴量ベクトルのデータの次元数が減少した特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）に変換するための変換行列を求めて、パラメータ記憶媒体７４へ与えるための主成分分析部１７２とを含む。
【００６８】
パラメータ計算部１４０はさらに、主成分分析部１７２によって求められた変換行列を用いて特徴量ベクトル（Ｘ1〜ＸN）を次元数の減少した特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）に変換するための変換処理部１７４と、特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）と学習データによる精度算出部１６６（図９参照）によって得られた複数の精度ベクトルとを用いて音声認識の方式毎に重回帰係数ベクトルを算出するための重回帰分析部１７６とを含む。
【００６９】
図１２にサーバ７６のブロック図を示す。図１２を参照して、サーバ７６は、携帯電話７０とデータのやり取りをするための通信部２１０と、携帯電話７０から送信されたデータを音声と音声入力方式を特定するデータとに分離するための分離部２１２と、分離部２１２で分離された音声認識方式のデータを受けて与えられた音声から特徴量を抽出し、それぞれ第１〜第Ｊの方式で音声認識するための第１〜第Ｊの音声認識部２１６〜２２２と、音声入力方式を特定するデータに基づき、第１〜第Ｊの音声認識部２１６〜２２２のいずれかへ接続を切替るためのスイッチ２１４とを含む。
【００７０】
サーバ７６はさらに、音声認識方式を特定するためのデータに基づき、特定された音声認識方式で音声認識を行なう音声認識部からの出力を選択する様に接続を切替るためのスイッチ２２４と、音声認識されたデータを通信部２１０を介して携帯電話７０へ送信するための送信用データを作成するための送信データ生成部２２６とを含む。
【００７１】
図示しないが、分離部２１２で分離された音声認識方式を特定するデータにより、第１〜第Ｊの音声認識部２１６〜２２２のうち、特定された方式の音声認識部のみが動作し、他の音声認識部は動作しない。
【００７２】
［動作］
本実施の形態に係る装置は以下の様に動作する。動作については、図２〜図１２を適宜参照して説明する。まず、音声認識精度を求める際に使用するパラメータをあらかじめパラメータ算出装置７２で算出しておかなければならない。
【００７３】
パラメータ算出装置７２ではまず、発話データ格納部に格納された発話データに第１〜第Ｍのノイズ格納部１３０〜１３４（図８参照）に格納された様々なノイズの各々が音合成部１５０（図９参照）で重畳される。
【００７４】
音合成部１５０によって得られた音データ（学習データ）は、それぞれ、第１〜第Ｍの学習データ格納部１５２〜１５６に格納される。第１〜第Ｍの学習データ格納部１５２〜１５６に格納された合計Ｍ種類の学習データは、第１の音声認識部１５８に与えられる。与えられたＭ種類の学習データは、第１の方式を用いて音声認識される。また、同じくＭ種類の重畳学習データは第２の音声認識部１６０にも与えられ、第２の方式で音声認識される。この様にして、第Ｊの音声認識部１６２までの合計Ｊ個の音声認識部にＭ種類の重畳学習データが与えられ、それぞれ音声認識される。この音声認識の結果は、テキストとして出力される。
【００７５】
テキストとして出力されたデータは、学習データによる精度算出部１６６に与えられる。学習データによる精度算出部１６６では、予め正解データ格納部１４２に格納されている正解データを使用して、第１〜第Ｊの方式によって音声認識されたＭ×Ｊ種類のデータの音声認識精度が方式ごと、学習データごとに算出される。学習データによる精度算出部１６６によって算出された音声認識結果の精度は、精度ベクトル(Ｙ1〜ＹJ)としてパラメータ計算部１４０へ与えられる。
【００７６】
パラメータ計算部１４０は以下の様に動作する。図１１を参照して、まず、第１〜第Ｍのノイズ格納部１３０〜１３４に格納されたノイズデータが特徴量抽出部１７０に与えられる。特徴量抽出部１７０では、ノイズデータの音響特徴量ベクトル（Ｘ1〜ＸN）が抽出される。次に、主成分分析部１７２でノイズデータの特徴量ベクトル（Ｘ1〜ＸN）が主成分分析され、特徴量変換のための行列が求められる。求められた行列は、変換処理部１７４とパラメータ記憶媒体７４とに与えられる。
【００７７】
変換処理部１７４では、主成分分析によって求められた行列を用いて特徴量ベクトル（Ｘ1〜ＸN）を変換処理する事によって特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）が得られる。変換された特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）は、重回帰分析部１７６に与えられる。
【００７８】
重回帰分析部１７６では、変換された特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）と精度計算部１３８によって計算された複数の精度ベクトル（Ｙ1〜ＹJ）とを用いて音声認識の方式毎に重回帰係数ベクトル（Ｂ1〜ＢJ）が算出される。算出された重回帰係数ベクトル（Ｂ1〜ＢJ）はパラメータ記憶媒体７４に記憶される。ここで、第ｋの音声認識方式に対して求められた重回帰係数ベクトルを、Ｂk＝（ｂk0、ｂk1、・・・、ｂki）と表す事とする（１≦ｋ≦Ｊ）。これら要素のうち、ｂk0は精度の平均値であり、ｂk1、・・・、ｂkiはそれぞれ、１番目〜ｉ番目の音響特徴量に対する重みである。
【００７９】
パラメータ算出装置７２（図２参照）によって算出され、パラメータ記憶媒体７４に記憶されたパラメータが携帯電話７０のパラメータ格納部８２（図３参照）にコピーされ、このパラメータを用いて、携帯電話７０での動作が行なわれる。図３を参照して、まず、携帯電話７０に音声が入力される。入力された音声は、マイクロフォン８０で音声信号に変換される。この音声信号は、フレーム化部８１で所定のフレーム長及び所定のシフト長でフレーム化される。
【００８０】
次に、特徴量算出部１８０（図６参照）でフレーム化された音声信号から特徴量ベクトル（Ｘ1〜ＸN）が算出される。算出された特徴量ベクトル（Ｘ1〜ＸN）はパラメータ格納部８２に格納されている、主成分分析によって得られた変換行列を用いて特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）へ変換される。変換後の特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）は第１〜第Ｊの精度算出部１９２〜１９８（図７参照）へ与えられる。
【００８１】
重回帰係数抽出部１９０（図７参照）により、パラメータ格納部８２から重回帰係数ベクトルＢ1〜ＢJが抽出される。抽出された重回帰係数ベクトルＢ1は第１の精度算出部１９２に与えられる。重回帰係数ベクトルＢ2は第２の精度算出部１９４に与えられる。以下、同様の動作が各々の重回帰係数ベクトルについて行なわれ、重回帰係数ベクトルＢJが第Ｊの精度算出部１９８に与えられる。
【００８２】
第１の精度算出部１９２では、与えられた特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）と重回帰係数ベクトルＢ1＝（ｂ10、ｂ11、・・・、ｂ1i）とから、次の式により予測音声認識精度Ｚ1が算出される。
【００８３】
【数１】
2007206501.tif 000003
第２の精度算出部１９４でも同様に、与えられた特徴量ベクトル（Ｘ1’〜Ｘi’）と重回帰係数ベクトルＢ2＝（ｂ20、ｂ21、・・・、ｂ2i）とから、予測音声認識精度Ｚ2が次の式より算出される。
【００８４】
【数２】
2007206501.tif 000004
以下、同様にして特徴量ベクトルと重回帰係数ベクトルとから予測音声認識精度が算出されるという処理が、全ての精度算出部で行なわれる。算出された合計Ｊ個の予測音声認識精度は、最大値選択部１８５に与えられる。
【００８５】
最大値選択部１８５（図６参照）では、与えられたＪ個の予測音声認識精度のうちから予測精度が最大となるものが選択される。選択された予測精度の最大値は表示シンボル決定部１０６に与えられる。また、最大の予測精度を与えた音声認識方式を特定する情報及びマイクロフォン８０で音声から変換された音声信号の双方は送信データ作成部８８に与えられる。送信データ作成部８８（図３参照）では、与えられたデータが送信用データに変換される。送信用データは通信部９０を介してサーバ７６に送信される。
【００８６】
図１２を参照して、サーバ７６に送信されたデータは、通信部２１０を介して分離部２１２に与えられる。分離部２１２では、与えられたデータのうちで音声認識方式を特定するデータと音声に関するデータとが分離される。分離されたデータのうちで、音声認識方式を特定するデータはスイッチ２１４とスイッチ２２４とに与えられる。
【００８７】
スイッチ２１４は音声認識方式を特定するデータが与えられると入力をその方式を使用する音声認識部へ与える様に接続を切替る。
【００８８】
音声認識方式を特定するデータがスイッチ２２４にも与えられる事により、スイッチ２２４は特定された音声認識方式を使用する音声認識部の出力を送信データ生成部２２６に与える。携帯電話７０（図３）で、精度が最大になると予測された方式を使用した音声認識部で音声認識がされ、その結果が携帯電話７０に送信される。送信された音声認識結果は、通信部９０を介してテキスト表示処理部９８に与えられる。与えられた音声認識結果のテキストは画像情報に変換されて表示部８６に与えられる。
【００８９】
この送信用データを受けた通信部９０は受信した送信用データをコマンド処理部９２へ与える。ここで、コマンド処理部９２は、与えられたテキストデータをコマンドとして解釈し、対応する処理を行なう。
【００９０】
音声処理部９４及びスピーカ９６の動作は本実施の形態に係る音声認識装置の動作とは直接の関係がないので、動作の説明を省略する。
【００９１】
この音声認識装置によると、予め用意された学習データから得られたパラメータと入力音声とを使用して、音声認識精度が最も良くなると推定される音声認識方式を特定する事ができる。この推定のためのパラメータは、ノイズから得られた音響特徴量ベクトルから、発話データにノイズを重畳した学習データに対する音声認識精度を予測する様に算出したものである。従って、この予測には、発話データではなくむしろ、ノイズデータのみの方が適している。従って、この音声認識方式によって音声認識を行なえば、テスト発話なしでも精度良く音声認識を行なう事ができる。例えば、音声入力の最初の期間には、発話が入らず、背景ノイズのみが入ると思われる。そのノイズ部分から、最適な音声認識方式を推定できる。
【００９２】
［コンピュータによる実現］
この実施の形態のサーバ７６は、実質的にはコンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェアにより実行されるプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるデータとにより実現される。図１３はこのコンピュータシステム３３０の外観を示し、図１４はコンピュータシステム３３０の内部構成を示す。
【００９３】
図１３を参照して、このコンピュータシステム３３０は、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライブ３５２及びＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読出専用メモリ）ドライブ３５０を有するコンピュータ３４０と、キーボード３４６と、マウス３４８と、モニタ３４２とを含む。
【００９４】
図１４を参照して、コンピュータ３４０は、ＦＤドライブ３５２及びＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）３５６と、ＣＰＵ３５６、ＦＤドライブ３５２及びＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０に接続されたバス３６６と、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）３５８と、バス３６６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、及び作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３６０とを含む。
【００９５】
ここでは示さないが、コンピュータ３４０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００９６】
コンピュータシステム３３０にサーバ７６としての動作を行なわせるためのコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５０又はＦＤドライブ３５２に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ３６２又はＦＤ３６４に記憶され、さらにハードディスク３５４に転送される。又は、プログラムは図示しないネットワークを通じてコンピュータ３４０に送信されハードディスク３５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ３６０にロードされる。ＣＤ−ＲＯＭ３６２から、ＦＤ３６４から、又はネットワークを介して、直接にＲＡＭ３６０にプログラムをロードしてもよい。
【００９７】
このプログラムは、コンピュータ３４０にこの実施の形態のサーバ７６として動作を行なわせる複数の命令を含む。この動作を行なわせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ３４０上で動作するオペレーティングシステム（ＯＳ）もしくはサードパーティのプログラム、又はコンピュータ３４０にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。従って、このプログラムはこの実施の形態のシステム及び方法を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令のうち、所望の結果が得られる様に制御されたやり方で適切な機能又は「ツール」を呼出す事により、上記したサーバ７６としての動作を実行する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム３３０の動作は周知であるので、ここでは繰返さない。
【００９８】
また、マイク及びスピーカ等の部品が必要ではあるが、携帯電話７０のハードウェアも、実質的にはコンピュータ３４０と同様である。
【００９９】
［評価実験］
図１５に、ＳＮ（Signal-to-Noise）比と、音声認識方式ＳＳ（Spectrum  Subtraction）で実際に得られた音声認識精度並びに上記した主成分分析及び重回帰分析により得られたパラメータを用いて予測した精度の間の相関との関係をグラフで示す。相関が１であれば、実際に得られた音声認識精度と予測精度とが完全に一致する。ここでは、相関が０．８以上であれば予測精度に信頼性があると考える。
【０１００】
図１５を参照して、横軸にＳＮ比、縦軸に相関をそれぞれ示す。凡例２６０は理想的な次元数を、凡例２６２は予め決めておいた次元数を示す。理想的な次元数とは、様々な次元数の特徴量ベクトルを使用して音声認識精度の予測を行なった結果、最も音声認識精度の予測精度が良かった特徴量ベクトルの次元数の事を指す。
【０１０１】
このグラフからは、ＳＮ比が小さくなるほど、理想的な次元数２６０及び予め決めておいた次元数２６２の双方における予測値と実測値との相関が高くなる傾向が見られる。
【０１０２】
ＳＮ比が２０ｄＢとなる場合に最も相関が低くなる。しかし、この場合であっても、相関は理想的な次元数２６０及び予め定められた次元数２６２の双方で０．８５以上になっている。ゆえに、方式ＳＳによる音声認識では、上記した方法による予測値に信頼性があると言える。
【０１０３】
図１６に、ＳＮ比と、音声認識方式ＡＤＳＲ（Advanced  Distributed  Speech  Recognition  Front  End）で実際に得られた音声認識精度並びに上記した主成分分析及び重回帰分析により得られたパラメータを用いて予測した精度の間の相関との関係をグラフで示す。
【０１０４】
図１６を参照して、横軸にＳＮ比、縦軸に相関をそれぞれ示す。凡例２３０は理想的な次元数を、凡例２３２は予め決めておいた次元数を示す。
【０１０５】
このグラフからも、図１５に示されたグラフ同様、ＳＮ比が小さくなるほど、理想的な次元数２３０及び予め決めておいた次元数２３２における相関が高くなる傾向が見られる。また、ＳＮ比が１０ｄＢ以下では、相関が０．８以上になる事から、予測精度にある程度信頼性があると言える。
【０１０６】
図１７に、ＳＮ比と音声認識方式ＳＳでの予測誤差の残差標準偏差との関係をグラフで示す。図１７を参照して、横軸にＳＮ比、縦軸に予測誤差の残差標準偏差をそれぞれ示す。凡例２４０は理想的な次元数を、凡例２４２は予め定められた次元数を示す。
【０１０７】
このグラフによると、予測誤差の残差標準偏差が最も大きくなるのは理想的な次元数２４０及び予め定められた次元数２４２ともにＳＮ比が５ｄＢの場合である。また、このときの予測誤差の残差標準偏差はいずれの次元数とも約６．５％である。
【０１０８】
この様に最も高い残差予測誤差でも約６．５％なので、ＳＳに対する予測精度にはある程度の信頼性があると言える。
【０１０９】
図１８に、ＳＮ比と音声認識方式ＡＤＳＲでの予測誤差の残差標準偏差との関係をグラフで示す。図１８を参照して、横軸にＳＮ比、縦軸に予測誤差の残差標準偏差をそれぞれ示す。凡例２５０は理想的な次元数を、凡例２５２は予め定められた次元数を示す。
【０１１０】
このグラフによると、ＳＮ比が０ｄＢ及び−５ｄＢの場合に予測誤差の残差標準偏差が大きい値をとる。その値は約８％である。
【０１１１】
この様に最も高い予測誤差でも約８％なので、ＡＤＳＲによる予測精度にもある程度の信頼性があると言える。
【０１１２】
図１９に、方式ＳＳによる音声認識の実際の精度と予測精度との相関をグラフで示す。このグラフではＳＮ比が５ｄＢで相関が０．９２１となる場合のデータを使用している。図１９を参照して、横軸に予測精度、縦軸に実際の精度をそれぞれ示す。グラフ上に引かれた直線に近付くほど、予測精度の値と実際の精度の値とが近くなる。このグラフからは、予測精度及び実際の精度のばらつきが少ないという事がわかる。そこで、音声認識方式ＳＳに対しては、予測精度の信頼性が高いと考えられる。
【０１１３】
図２０に、方式ＡＤＳＲによる音声認識の実際の精度と予測精度との相関をグラフで示す。このグラフではＳＮ比が１５ｄＢで相関が０．７４９となる場合のデータを使用している。図２０を参照して、横軸に予測精度、縦軸に実際の精度をそれぞれ示す。グラフ上に引かれた直線に近付くほど、予測精度と実際の精度とが近くなる。このグラフにおいては、若干のばらつきが見られるものの、予測精度と実際の精度とのばらつきが比較的小さいという事がわかる。そこで、音声認識方式ＡＤＳＲに対しても、予測精度の信頼性が高いと言える。
【０１１４】
以上の様に本実施の形態に係るシステムでは、複数のノイズデータと発話データとから、種々のノイズの存在下で、複数の音声認識方式の各々について精度を予測するためのパラメータを求める。そして、実際の音声認識時には、入力される音声信号から、これらのパラメータを用いて各方式の精度を予測し、最も精度が高い方式を音声認識方式として選択する。
【０１１５】
他の音声認識方式による音声認識を実際に行なわなくてもよいので、サーバにかかる負荷が小さくて済む。また、予測された音声認識精度を分かりやすい形でレベル表示するので、ユーザにとって音声認識が使えるかどうかが容易にわかる。従って、信頼性のない音声認識を行なったりする事がなく、音声認識に適した環境で手軽に音声認識を行なう事ができる。
【０１１６】
本実施の形態では、携帯電話７０、パラメータ算出装置７２、及びサーバ７６の３部分から構成されるシステムが本発明の課題を解決するために動作する。しかし、これを単一のシステムによって実現する事もできる。
【０１１７】
また、本実施の形態では携帯電話で精度予測等が行なわれているが、必ずしもその必要はない。例えば、他の小型端末によって精度予測等が行なわれる様な実施の形態を採る事もできる。
【０１１８】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】事前のテスト発話を用いた従来技術による音声認識装置のサーバ３０の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態に係る音声認識システム６０の構成を示すブロック図である。
【図３】携帯電話７０の構成を示すブロック図である。
【図４】音声認識方式判定部８４の構成を示すブロック図である。
【図５】表示シンボルテーブルの一例を示す表である。
【図６】精度予測部１０２の構成を示すブロック図である。
【図７】重回帰係数による予測精度算出部１８４の構成を示すブロック図である。
【図８】パラメータ算出装置７２の構成を示すブロック図である。
【図９】学習データによる精度計算部１３８の構成を示すブロック図である。
【図１０】第１の学習データ〜第Ｍの学習データに対して行なわれる第１〜第Ｊの音声認識方式とその結果算出される精度との関係について示す表である。
【図１１】パラメータ計算部１４０の構成を示すブロック図である。
【図１２】サーバ７６の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の一実施の形態に係る音声認識システム６０を実現するコンピュータシステムの外観図である。
【図１４】図１３に示すコンピュータのブロック図である。
【図１５】ＳＮ比と、音声認識方式ＳＳで実際に得られた音声認識精度、並びに上記した主成分分析及び重回帰分析により得られたパラメータを用いて予測した精度の間の相関との関係を示すグラフである。
【図１６】ＳＮ比と、音声認識方式ＡＤＳＲで実際に得られた音声認識精度、並びに上記した主成分分析及び重回帰分析により得られたパラメータを用いて予測した精度の間の相関との関係を示すグラフである。
【図１７】ＳＮ比と、音声認識方式ＳＳでの予測誤差の残差標準偏差との関係を表すグラフである。
【図１８】ＳＮ比と、音声認識方式ＡＤＳＲでの予測誤差の残差標準偏差との関係を表すグラフである。
【図１９】方式ＳＳによる音声認識の実際の精度と予測精度との相関を表すグラフである。
【図２０】方式ＡＤＳＲによる音声認識の実際の精度と予測精度との相関を表すグラフである。
【符号の説明】
【０１２０】
７０  携帯電話
７２  パラメータ算出装置
７４  パラメータ記憶媒体
７６  サーバ
８４  音声認識方式判定部
１０２  精度予測部
１０６  表示シンボル決定部
１８０  特徴量算出部
１８２  変換処理部
１８４  重回帰係数による予測精度算出部
１８５  最大値選択部
１９２、１９４、１９６、及び１９８  精度算出部
１３８  学習データによる精度計算部
１４０  パラメータ計算部
１５０  音合成部
１５２〜１５６  学習データ格納部
１５８〜１６２  音声認識部
１６６  学習データによる精度算出部
１７０  特徴量抽出部
１７２  主成分分析部
１７４  変換処理部
１７６  重回帰分析部
２１２  分離部
２１４及び２２４  スイッチ
２１６〜２２２  音声認識部
【図１】
2007206501.tif 000005
【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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