(57)【要約】【課題】後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置において、当該木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話であっても認識できるようにする。【解決手段】音声認識装置が、複数の語を木構造中の複数のノード１０１〜１５６として有する木構造辞書データ１００´を記憶する記憶媒体を有している。そして、この音声認識装置は、入力音声と、当該木構造の末端のノード１５１〜１５６の示す単語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較する。さらに音声認識装置は、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、上記の木構造に沿ってルートに近づく並びの語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、区切りノード１０１、１２１、１２２、１２３のいずれかを先頭として、当該並びの逆順に比較する。そして音声認識装置は、これらの比較結果に基づいて、入力音声に対する一致度が高い語列を出力する。【選択図】図１１
2007271876.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データを記憶する記憶媒体と、
入力された音声（以下、入力音声という）が時間的に逆に再生された逆音声と、前記木構造に沿ってルートに近づく並びの語列の逆再生音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較する逆音声比較手段と、
前記入力音声と、前記木構造の末端の語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較する順音声比較手段と、
前記逆音声比較手段および前記順音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力する出力手段と、を備えた音声認識装置。
【請求項２】
前記記憶媒体は、前記木構造辞書データ中の前記木構造の末端の語と同じ語を有する末端辞書データを記憶し、
前記順音声比較手段は、前記入力音声と、前記末端辞書データに記録された前記語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記記憶媒体は、前記木構造辞書データ中の前記木構造の末端の語を指定する末端指定データを記憶し、
前記順音声比較手段は、前記入力音声と、前記末端指定データが指定する前記語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記木構造の末端の語の群から、複数の語を選択する選択手段を備え、
前記順音声比較手段は、前記選択手段が選択した前記複数の語のそれぞれについて、前記入力音声と、当該語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記音声認識装置の現在位置が属する住所用地名を特定する地名特定手段を備え、
前記木構造辞書データにおいては、その木構造に沿ったルートから末端までの語の並びのそれぞれが、１つの住所用地名を表すようになっており、
前記選択手段は、前記地名特定手段が特定した前記住所用地名に基づいて、前記末端の語の群から語を選択することを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記選択手段は、前記出力手段が過去に出力した語または語列に基づいて、前記末端の語の群から語を選択することを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記出力手段は、当該出力手段が過去に出力した一致度の高い語列の一部を、今回一致度が高い前記末端の語で置き換え、置き換えた結果の語列を出力することを特徴とする請求項６に記載の音声認識装置。
【請求項８】
複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データを記憶する記憶媒体と、
入力された音声（以下、入力音声という）が時間的に逆に再生された逆音声と、前記木構造に沿ってルートに近づく並びの語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較する逆音声比較手段と、
前記入力音声と、前記木構造の末端の語から始まり前記木構造のルートに近づき前記木構造のルート以外のノードで終了する並びの語列（以下、中途語列という）を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、前記並びの順に比較する順音声比較手段と、
前記逆音声比較手段および前記順音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語列を出力する出力手段と、を備えた音声認識装置。
【請求項９】
前記記憶媒体は、前記中途語列と同じ語列を有する末端辞書データを記憶し、
前記順音声比較手段は、前記入力音声と、前記末端辞書データに記録された前記語列を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、前記語列の並びの順に比較することを特徴とする請求項８に記載の音声認識装置。
【請求項１０】
前記記憶媒体は、前記木構造辞書データ中の前記中途語列を指定する末端指定データを記憶し、
前記順音声比較手段は、前記入力音声と、前記末端指定データが指定する前記中途語列を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、前記中途語列の前記並びの順に比較することを特徴とする請求項８に記載の音声認識装置。
【請求項１１】
前記木構造の末端の語から始まり前記木構造のルートに近づき前記木構造のルート以外のノードで終了する並びの語列の群から、前記中途語列を選択する選択手段を備え、
前記順音声比較手段は、前記選択手段が選択した前記中途語列について、前記入力音声と、当該語列を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、前記並びの順に比較することを特徴とする請求項８ないし１０のいずれか１つに記載の音声認識装置。
【請求項１２】
前記音声認識装置の現在位置が属する住所用地名を特定する地名特定手段を備え、
前記木構造辞書データにおいては、その木構造に沿ったルートから末端までの語の並びのそれぞれが、１つの住所用地名を表すようになっており、
前記選択手段は、前記地名特定手段が特定した前記住所用地名に基づいて、前記中途語列を選択することを特徴とする請求項１１に記載の音声認識装置。
【請求項１３】
前記選択手段は、前記出力手段が過去に出力した一致度の高い語列に基づいて、前記中途語列を選択することを特徴とする請求項１１に記載の音声認識装置。
【請求項１４】
前記出力手段は、当該出力手段が過去に出力した一致度の高い語列の一部を、今回一致度が高い前記中途語列で置き換え、置き換えた結果の語列を出力することを特徴とする請求項１３に記載の音声認識装置。
【請求項１５】
前記入力音声の入力開始および前記入力音声の入力終了を検出する検出手段を備え、
前記順音声比較手段は、前記検出手段が前記入力音声の入力開始を検出したと共に、前記入力音声の入力終了を検出する前に、前記入力音声の既に入力されている部分と前記順音響モデルとの比較を開始することを特徴とする請求項１ないし１４のいずれか１つに記載の音声認識装置。
【請求項１６】
複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データ、および、前記木構造辞書データの前記木構造中のルート以外の語の切れ目にそれぞれ相当する複数のノードを指定する切れ目指定データを記憶する記憶媒体と、
入力された音声（以下、入力音声という）が時間的に逆に再生された逆音声と、前記木構造に沿ってルートに近づくと共に前記切れ目指定データによって指定された前記複数のノードのいずれかを終端とする並びの語または語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較する逆音声比較手段と、
前記逆音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力する出力手段と、を備えた音声認識装置。
【請求項１７】
前記複数の切れ目指定データが指定する複数のノードのうち一部のノード（以下、選択ノードという）を選択する選択手段を備え、
前記逆音声比較手段は、前記逆音声と、前記選択ノードを終端とする並びの語または語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較することを特徴とする請求項１６に記載の音声認識装置。
【請求項１８】
前記入力音声と、前記木構造の末端の語から始まり前記木構造のルートに近づき前記木構造のルート以外のノードで終了する並びの語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、前記並びの順に比較する順音声比較手段を備え、
前記指定ノードは、前記木構造辞書データの前記木構造の末端に最も近い語の切れ目以外のノードであり、
前記出力手段は、前記逆音声比較手段および前記順音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語列を出力することを特徴とする請求項１６または１７に記載の音声認識装置。
【請求項１９】
前記入力音声と、前記木構造の末端の語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較する順音声比較手段を備え、
前記指定ノードは、前記木構造辞書データの前記木構造の末端に最も近い語の切れ目以外のノードであり、
前記出力手段は、前記逆音声比較手段および前記順音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力することを特徴とする請求項１６または１７に記載の音声認識装置。
【請求項２０】
入力された音声（以下、入力音声という）が時間的に逆に再生された逆音声と、複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データの前記木構造に沿ってルートに近づく並びの語列の逆再生音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較する逆音声比較手段、
前記入力音声と、前記木構造の末端の語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較する順音声比較手段、および
前記逆音声比較手段および前記順音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力する出力手段として、コンピュータを機能させるプログラム。
【請求項２１】
入力された音声（以下、入力音声という）が時間的に逆に再生された逆音声と、複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データの前記木構造に沿ってルートに近づく並びの語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較する逆音声比較手段、
前記入力音声と、前記木構造の末端の語から始まり前記木構造のルートに近づき前記木構造のルート以外のノードで終了する並びの語列（以下、中途語列という）を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、前記並びの順に比較する順音声比較手段、および
前記逆音声比較手段および前記順音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語列を出力する出力手段として、コンピュータを機能させるプログラム。
【請求項２２】
複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データ、および、前記木構造辞書データの前記木構造中のルート以外の単語の切れ目にそれぞれ相当する複数のノードを指定する切れ目指定データを記憶する記憶媒体から前記木構造辞書データおよび前記切れ目指定データを読み取ることが可能なコンピュータを、
入力された音声（以下、入力音声という）が時間的に逆に再生された逆音声と、前記木構造に沿ってルートに近づくと共に前記切れ目指定データによって指定された前記複数のノードのいずれかを終端とする並びの語または語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較する逆音声比較手段、および、
前記逆音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力する出力手段として、機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置および音声認識用のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１のように、木構造の辞書データを用いて音声認識を行う音声認識装置が提案されている。木構造の辞書データは、複数の語のそれぞれを木構造中のノードとして有する。音声認識装置は、入力された音声（以下、入力音声という）が、この木構造のルートから末端への経路上に並ぶ語の列（以下、語列という）とどの程度一致しているかを判定する。この判定は、この語列に対応する音響モデルを語列の並びに従って順次入力音声と比較することによって実現する。
【０００３】
また、ある順序で入力された入力音声を、その入力と逆順に認識を行う音声認識装置が提案されている。このとき、音声認識装置は、木構造の末端からルートに向かって発話の順に語が並ぶような辞書データ、すなわち後ろ向き木構造辞書データを用いて、このような逆順の認識を行っている。
【０００４】
例えば、特許文献２に記載された音声認識装置は、欧米住所のように、ストリート→シティ→州の順に切れ目なく入力された音声の波形もしくは特徴量を、発話順の逆に並べ替え、その並べ替えた逆音声が、この後ろ向き木構造のルートから末端へと並ぶ語列とどの程度一致しているかを、この語列に対応する音響モデルを語列の並びに従って順次逆音声と比較することによって判断する。
【特許文献１】特開平１１−２３１８９４号公報
【特許文献２】特開２００３−１１４６９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記のような後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置の技術では、木構造の末端からルートまで並んだ語列のすべてをユーザが口に出さなければ、認識はできない。
【０００６】
本発明は上記点に鑑み、後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置において、当該木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話であっても、高精度にその発話の音声を認識できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するための請求項１に記載の発明においては、音声認識装置が、複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データを記憶する記憶媒体を有する。また、音声認識装置は、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、当該木構造に沿ってルートに近づく並びの語列の逆再生音声に対応する逆音響モデルとを、当該並びの逆順に比較する。さらに音声認識装置は、入力音声と、木構造の末端の語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較し、それら比較結果に基づいて、入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力する。
【０００８】
ここで、入力音声との比較に用いられる順音響モデルは、木構造の末端の語を時間的に順再生した音声に対応する音響モデルである。したがって、この順音響モデルは、木構造の末端の語の発話音声との一致度が高くなり得る。
【０００９】
したがって、後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置において、当該木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話であっても、その発話の音声を認識できるようになる。
【００１０】
なお、ここでいう「時間的に逆に再生された逆音声」とは、例えば、時間―強度軸上に表された入力音声の波形を時間的に逆向きにした逆波形であってもよいし、また例えば、単位時間間隔当たりの入力音声の特徴量を発話の逆順に並べた逆特徴量であってもよい。すなわち、時間的に逆に再生された逆音声は、その音声の特徴を時間的に逆順に並べたものであればよい。
【００１１】
また、ここでいう「語」とは、音素、音節、単語、語句等、ことばとして成り立つ単位のものならどのようなものでもよい。また、木構造中のノードは、語を示すものだけである必要はない。例えば、木構造が含む複数のノードのうち一部は、単語間の区切りを示すものであってもよい。
【００１２】
ここで、請求項２に記載のように、記憶媒体は、当該木構造の末端の語と同じ語を有する末端辞書データを記憶していてもよい。この場合、音声認識装置は、入力音声と、末端辞書データに記録された当該語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較するようになっていてもよい。
【００１３】
あるいは、請求項３に記載のように、記憶媒体は、当該木構造の末端の語を指定する末端指定データを記憶していてもよい。この場合、音声認識装置は、入力音声と、末端指定データが指定する当該語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較するようになっていてもよい。この場合、木構造辞書データと別に末端辞書データを有する必要はないので、記憶媒体の容量を節約することができる。
【００１４】
また、請求項４に記載のように、音声認識装置は、木構造の末端の語の群から、語を選択し、選択した語について、入力音声と、当該語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較するようになっていてもよい。このようになっていることで、入力音声と比較する対象の末端の語を絞り込むことができる。
【００１５】
また、請求項５に記載のように、木構造辞書データにおいては、その木構造に沿ったルートから末端までの語の並びのそれぞれが、１つの住所用地名を表すようになっていてもよい。この場合、音声認識装置は、自らの現在位置が属する住所用地名を特定し、特定した住所用地名に基づいて、当該末端の語の群から語列を選択するようになっていてもよい。なお、住所用地名とは、一般に住所を指定するときに用いられる地名をいう。このようになっていることで、音声認識装置の所在地に関連した住所用地名の認識を効率的に行うことができる。
【００１６】
また、請求項６に記載のように、音声認識装置は、過去に出力した一致度の高い語または語列に基づいて、当該末端の語の群から語を選択するようになっていてもよい。このようになっていることで、過去に一致度が高かった語または語列に関連する語の認識を効率的に行うことができる。
【００１７】
またこのとき、請求項１４に記載のように、音声認識装置は、過去に出力した一致度の高い語列の一部を、今回一致度が高い末端の語で置き換え、置き換えた結果の語列を出力するようになっていてもよい。このようになっていることで、過去に発した音声に対して音声認識装置が誤認識した場合、および過去に発した音声の一部を訂正したい場合において、ユーザがその訂正したい部分を声に出すことで、過去に一致度が高いとして出力された語列の一部を、その発した末端の語に置き換えることができる。
【００１８】
また、上記の目的を達成するための請求項８に記載の発明においては、音声認識装置が、複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データを記憶する記憶媒体を有している。そして、この音声認識装置は、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、上記の木構造に沿ってルートに近づく並びの語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、当該並びの逆順に比較する。さらに音声認識装置は、入力音声と、当該木構造の末端の語から始まりルートに近づきルート以外のノードで終了する並びの中途語列を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、当該並びの順に比較する。そして音声認識装置は、これらの比較結果に基づいて、入力音声に対する一致度が高い語列を出力する。
【００１９】
ここで、入力音声との比較に用いられる順音響モデルは、中途語列を時間的に順再生した音声に対応する音響モデルである。中途語列は、木構造の末端の語から始まって木構造の途中のノードで終了しているので、末端からルートまで並んだ語列の途中までの部分語列である。そして、順音響モデルは、この中途語列を時間的に順再生したものになっているので、木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話音声との一致度が高くなり得る。したがって、後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置において、当該木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話であっても、その発話の音声を認識できるようになる。なお、ここでいう中途語列は１つであっても複数であってもよい。
【００２０】
また、請求項９に記載のように、記憶媒体は、中途語列と同じ語列を有する末端辞書データを記憶していてもよい。この場合、音声認識装置は、入力音声と、その末端辞書データに記録された語列を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、当該語列の前記並びの順に比較するようになっていてもよい。
【００２１】
あるいは、請求項１０に記載のように、記憶媒体は、木構造辞書データ中の中途語列を指定する末端指定データを記憶していてもよい。この場合、音声認識装置は、入力音声と、末端指定データが指定する中途語列を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、当該中途語列の並びの順に比較するようになっていてもよい。この場合、木構造辞書データと別に末端辞書データを有する必要はないので、記憶媒体の容量を節約することができる。
【００２２】
またこれらの場合、請求項１１に記載のように、音声認識装置は、木構造の末端の語から始まりルートに近づきルート以外のノードで終了する並びの語列の群から、当該中途語列を選択し、選択した中途語列について、入力音声と、当該中途語列を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、当該中と語列の並びの順に比較するようになっていてもよい。このようになっていることで、入力音声と比較する対象の中途語列を絞り込むことができる。
【００２３】
また、請求項１２に記載のように、木構造辞書データにおいては、その木構造に沿ったルートから末端までの語の並びのそれぞれが、１つの住所用地名を表すようになっていてもよい。このとき、音声認識手段は、自らの現在位置が属する住所用地名を特定し、特定した住所用地名に基づいて、中途語列を選択するようになっていてもよい。このようになっていることで、音声認識装置の所在地に関連した住所用地名の認識を効率的に行うことができる。
【００２４】
また、請求項１３に記載のように、音声認識装置は、過去に出力した一致度の高い語列に基づいて、中途語列を選択するようになっていてもよい。このようになっていることで、過去に一致度が高かった語列に関連する語列の認識を効率的に行うことができる。
【００２５】
またこのとき、請求項１４に記載のように、音声認識装置は、過去に出力した一致度の高い語列の一部を、今回一致度が高い中途語列で置き換え、置き換えた結果の語列を出力するようになっていてもよい。このようになっていることで、過去に発した音声に対して音声認識装置が誤認識した場合、および過去に発した音声の一部を訂正したい場合において、ユーザがその訂正したい部分を声に出すことで、過去に一致度が高いとして出力された語列の一部を、その発した語列に置き換えることができる。
【００２６】
また、請求項１５に記載のように、音声認識装置は、入力音声の入力開始および入力終了を検出するようになっている場合、入力音声の入力開始を検出したと共に、当該入力音声の入力終了を検出する前に、当該入力音声の既に入力されている部分と当該順音響モデルとの比較を開始するようになっていてもよい。このようになっていることで、ユーザの発話が終了しないうちに音声認識を行うことができるので、音声認識が早く終了する。
【００２７】
また、上記の目的を達成するための請求項１６に記載の発明においては、音声認識装置が記憶媒体を有する。そして、その記憶媒体は、複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データ、および、当該木構造辞書データの木構造中のルート以外の単語の切れ目にそれぞれ相当する複数のノードを指定する切れ目指定データを記憶する。そして、音声認識装置は、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、木構造に沿ってルートに近づくと共に切れ目指定データによって指定された複数のノードのいずれかを終端とする並びの語または語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較する。更に音声認識装置は、その比較結果に基づいて、入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力する。
【００２８】
このように、音声認識装置は、木構造中の指定されたノードで終了する語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルと、入力音声を逆に再生した逆音声とを比較するので、後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置において、当該木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話であっても、その発話の音声を認識できるようにすることができる。
【００２９】
なお、単語の切れ目に相当するノードは、例えば、語のノードと語のノードとの間にある、単語の切れ目そのものを示すノードであってもよいし、また例えば、単語の終端または先頭に該当する音素を示すノードであってもよいし、１つの単語そのものを示すノードであってもよい。また、指定されたノードを終端とする並びの語または語列とは、その語または語列の並びの最後の語が、当該ノードまたは当該ノードに最も近い末端側の語のノードに相当する語または語列のことをいうものとする。また、切れ目指定データは、木構造のルート以外の単語の切れ目を指定していれば、それと共に単語の切れ目としてのルートを指定していてもよい。このようなケースにおいては、音声認識装置は、切れ目指定データに基づいて、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、木構造に沿ってルートに近づくと共にルートを終端とする並びの語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、当該並びの逆順に比較する場合があってもよい。
【００３０】
また、請求項１７に記載のように、音声認識装置は、複数の切れ目指定データが指定する複数のノードのうち一部のノード（以下、選択ノードという）を選択し、逆音声と、選択ノードを終端とする並びの語または語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、当該並びの逆順に比較するようになっていてもよい。このようになっていることで、入力音声と比較する対象の語列を絞り込むことができる。なお、ここでいう選択ノードは１つであってもよいし複数であってもよい。
【００３１】
また、請求項１８に記載のように、音声認識装置は、入力音声と、木構造の末端の語から始まりルートに近づきルート以外のノードで終了する並びの語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、当該並びの順に比較し、この比較と先に説明した比較の比較結果に基づいて、入力音声に対する一致度が高い語列を出力するようになっていてもよい。そしてこの場合、指定ノードは、木構造辞書データの木構造の末端に最も近い語の切れ目以外のノードであってもよい。
【００３２】
ここで、入力音声との比較に用いられる順音響モデルは、木構造中の語を時間的に順再生した音声に対応する音響モデルである。この語は、木構造の末端の語から始まって木構造の途中のノードで終了しているので、末端の語である。そして、順音響モデルは、この語を時間的に順再生したものになっているので、木構造の末端からルートまで並んだ語列の最初の語までの発話音声との一致度が高くなり得る。また、木構造辞書データの木構造の末端に最も近い語の切れ目のノードが指定ノードとならないので、指定ノードの量を減らすことができる。
【００３３】
また、請求項１９に記載のように、音声認識装置は、入力音声と、木構造の末端の語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較し、この比較と先に説明した比較の比較結果に基づいて、入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力するようになっていてもよい。そしてこの場合、指定ノードは、木構造辞書データの木構造の末端に最も近い語の切れ目以外のノードであってもよい。
【００３４】
ここで、入力音声との比較に用いられる順音響モデルは、木構造の末端の語を時間的に順再生した音声に対応する音響モデルである。したがって、この順音響モデルは、木構造の末端の語の発話音声との一致度が高くなり得る。
【００３５】
したがって、後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置において、当該木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話であっても、その発話の音声を認識できるようになる。また、木構造辞書データの木構造の末端に最も近い語の切れ目のノードが指定ノードとならないので、指定ノードの量を減らすことができる。
【００３６】
また、請求項１に記載の発明は、請求項２０に記載のように、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データの前記木構造に沿ってルートに近づく並びの語列の逆再生音声に対応する逆音響モデルとを、前記並びの逆順に比較する逆音声比較手段、前記入力音声と、前記木構造の末端の語を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを比較する順音声比較手段、および、前記逆音声比較手段および前記順音声比較手段の比較結果に基づいて、前記入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力する出力手段として、コンピュータを機能させるプログラムとしても捉えることができる。
【００３７】
また、請求項８に記載の発明は、請求項２１に記載のように、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データの当該木構造に沿ってルートに近づく並びの語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、当該並びの逆順に比較する逆音声比較手段、当該入力音声と、当該木構造の末端の語から始まり当該木構造のルートに近づき当該木構造のルート以外のノードで終了する並びの中途語列を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、当該並びの順に比較する順音声比較手段、および当該逆音声比較手段および当該順音声比較手段の比較結果に基づいて、当該入力音声に対する一致度が高い語列を出力する出力手段として、コンピュータを機能させるプログラムとして捉えることもできる。
【００３８】
また、請求項１６に記載の発明は、請求項２２に記載のように、複数の語を木構造中のノードとして有する木構造辞書データ、および、当該木構造辞書データの当該木構造中のルート以外の単語の切れ目にそれぞれ相当する複数のノードを指定する切れ目指定データを記憶する記憶媒体から当該木構造辞書データおよび当該切れ目指定データを読み取ることが可能なコンピュータを、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、当該木構造に沿ってルートに近づくと共に当該切れ目指定データによって指定された当該複数のノードのいずれかを終端とする並びの語または語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、当該並びの逆順に比較する逆音声比較手段、および、当該逆音声比較手段の比較結果に基づいて、当該入力音声に対する一致度が高い語または語列を出力する出力手段として、機能させるプログラムとして捉えることもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
（第１実施形態）
以下、本発明の一例としての第１実施形態について説明する。図１に、本実施形態に係る車載用の音声認識装置の全体構成図を示す。この図に示す通り、音声認識装置は、制御装置１、マイク２、押しボタンであるトークスイッチ３、スピーカ４、ナビゲーション装置５、およびスイッチ装置７を有している。ユーザがトークスイッチ３を押し続けながら住所等の音声を発すると、マイク２から制御装置１にその音声の信号が出力される。制御装置１は、この音声に対して音声認識処理を施すことで、この音声の示す文字列を特定し、その文字列を示す信号をナビゲーション装置５に出力する。また制御装置１は、必要に応じてスピーカ４に音声信号を出力する。また制御装置１は、必要に応じてスイッチ装置７に対するユーザの操作やナビゲーション装置５から受ける信号に応じた処理を実行する。
【００４０】
車載用であるナビゲーション装置５は、自車両の現在位置および目的地までの経路を地図に重ねて表示する装置である。このナビゲーション装置５は、地図データおよびいずれも周知の図示しない地磁気センサ、ジャイロスコープ、車速センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機からの信号に基づいて、車両の現在位置（例えば緯度、経度）を特定する。そして、特定した現在位置および地図データに基づいて、自車両の現在位置が属する住所用地名（例えば州、シティ、ストリートの組）を特定し、特定した住所用地名の情報、例えば文字列データ、を制御装置１に常時出力する。また、ナビゲーション装置５は、制御装置１から語句のデータを受け取り、受け取ったデータの示す語句に対応する機能を実行するようになっている。例えば、受け取ったデータが住所用地名であった場合、その住所用地名の位置を目的地として特定する。
【００４１】
制御装置１は、音声入力部１１、音声認識部１２、音声出力部１３、入力部１５、機器制御インターフェース１６、および処理部１７を有している。音声入力部１１は、トークスイッチ３が押され続けている期間にマイク２から受けた音声信号を分析することで、その音声の特徴量を算出し、算出した特徴量を音声認識部１２に出力する。音声認識部１２は、音声入力部１１から受けた特徴量に対して複数の音声パターンを用いて照合を行い、その照合の結果を音声認識部１２に出力する。処理部１７は、その照合結果に基づいて特定した１つの語句の文字列を示す信号を、機器制御インターフェース１６を介してナビゲーション装置５に出力する。
【００４２】
また、入力部１５は、スイッチ装置７から受けた信号を処理部１７および音声認識部１２に出力する。また音声認識部１２は、必要に応じて機器制御インターフェース１６を介してナビゲーション装置５と信号の授受を行う。また音声出力部１３は、処理部１７が必要に応じて行う制御に基づいて音声信号を生成し、生成した音声信号をスピーカ４に出力する。
【００４３】
図２に、音声入力部１１の内部構成を示す。この図に示す通り、音声入力部１１は、音声区間検出部６１、入力音声記憶部６２、検出音声逆再生部６３、および音声分析部６４を有している。これら音声区間検出部６１、入力音声記憶部６２、検出音声逆再生部６３、音声分析部６４は、それぞれが１組のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有するマイコンから成り、以下に示す各機能を実現するためのプログラムを各ＣＰＵが対応するＲＯＭから読み出して実行し、その実行の際に対応するＲＡＭのデータの読み書きの処理を行う。
【００４４】
音声区間検出部６１は、トークスイッチ３に対するユーザの押下が始まったことに基づいて、ユーザの発話区間の開始を検出し、トークスイッチ３に対するユーザの押下が終了したことに基づいて、当該発話区間の終了を検出する。そして音声区間検出部６１は、発話区間の開始を検出すると直ちに入力音声記憶部６２にその旨の信号を出力し、発話区間の終了を検出すると直ちに入力音声記憶部６２および検出音声逆再生部６３にその旨の信号を出力する。
【００４５】
入力音声記憶部６２は、音声区間検出部６１から発話区間の開始の旨の信号を受けてから、音声区間検出部６１から発話区間の終了の旨の信号を受けるまでの期間、すなわち発話区間においてマイク２から受けた音声信号を、時系列に沿ったサンプリング区間（例えば約０．１ミリ秒）毎の強度のデータとして、すなわち波形データとして、記憶する。また入力音声記憶部６２は、その発話区間中にマイク２から受けている音声信号に基づく波形データをリアルタイムで音声分析部６４に出力する。リアルタイムで出力するとは、サンプリング区間が経過する度に音声信号の強度を検出すると同時にその検出した強度に対応するデータを出力することをいう。また入力音声記憶部６２は、音声区間検出部６１から発話区間の終了の旨の信号を受けると、当該発話区間中に記憶した波形データをまとめて検出音声逆再生部６３に出力する。
【００４６】
検出音声逆再生部６３は、音声区間検出部６１から発話区間の終了の旨の信号を受けると、入力音声記憶部６２が出力した波形データを時間的に逆再生して音声分析部６４に出力する。時間的に逆再生するとは、波形データ中のサンプリング区間毎の強度データを、時系列の逆順に並べ替え、その並べ替えた結果のデータを、音声分析部６４に出力する。
【００４７】
音声分析部６４は、入力音声記憶部６２および音声分析部６４のいずれかから波形データを受けると直ちに、受けた波形データの単位区間（例えば約１０ミリ秒）毎にその単位区間における波形データの特徴量（例えばＬＰＣケプストラム）を決定し、その特徴量を音声認識部１２に直ちに出力する。
【００４８】
以上のような構成により、音声入力部１１は、トークスイッチ３が押し続けられている間を発話区間として特定し、その特定した発話区間において、ユーザが発した音声の特徴量を時間的に正順にかつリアルタイムで音声認識部１２に出力する。さらに音声入力部１１は、発話区間において記憶したユーザの音声の特徴量を、その発話区間の終了後に、時間的に逆再生となる順で音声認識部１２に出力する。この出力される逆再生順の特徴量が、逆音声の一例に相当する。
【００４９】
図３に、音声認識部１２の構成を示す。この図に示す通り、音声認識部１２は、ユーザ設定地名記憶部７１、現在地情報記憶部７２、認識結果記憶部７３、地名中間情報設定部７４、照合部７５、音響モデル部７６、認識辞書部７７、および認識結果作成部７８を有している。これら装置７１〜７８は、それぞれが１組のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有するマイコンから成り、以下に示す各機能を実現するためのプログラムを各ＣＰＵが対応するＲＯＭから読み出して実行し、その実行の際に対応するＲＡＭのデータの読み書きの処理を行う。
【００５０】
ユーザ設定地名記憶部７１は、機器制御インターフェース１６を介してナビゲーション装置５からユーザの設定による住所用地名の文字データを取得して記憶し、必要に応じてその記憶したデータを地名中間情報設定部７４に出力する。
【００５１】
現在地情報記憶部７２は、機器制御インターフェース１６を介してナビゲーション装置５から住所用地名の文字列データを取得して記憶し、必要に応じてその記憶したデータを地名中間情報設定部７４に出力する。
【００５２】
認識結果記憶部７３は、認識結果作成部７８が作成した認識結果のデータを取得して記憶し、必要に応じてその記憶したデータを地名中間情報設定部７４に出力する。
【００５３】
地名中間情報設定部７４は、後述するように照合部７５で絞り込みの処理に用いるための地名中間情報を特定し、その特定した地名中間情報を照合部７５に出力する。地名中間情報としては、ユーザ設定地名記憶部７１、現在地情報記憶部７２、認識結果記憶部７３に記憶されているデータのいずれかを採用する。いずれを採用するかは、入力部１５から受けたユーザの選択操作に基づいて決定してもよい。なお、ユーザ設定地名記憶部７１、現在地情報記憶部７２、認識結果記憶部７３のいずれも、地名中間情報のためのデータを記憶していない場合、すなわち地名中間情報を特定できない場合、地名中間情報設定部７４は、その旨の信号を照合部７５に出力する。
【００５４】
照合部７５は、地名中間情報設定部７４からの地名中間情報および認識辞書部７７が記憶する辞書データに基づき、音声入力部１１から受けた特徴量と、音響モデル部７６から出力された複数の音響モデルのそれぞれとを比較し、それら比較結果を認識結果作成部７８に出力する。
【００５５】
認識結果作成部７８は、照合部７５から受けた比較結果に基づいて、音声入力部１１から受けた特徴量に対して最も一致度が高い語または語句のテキストデータを、認識結果記憶部７３および処理部１７に出力する。
【００５６】
ここで、照合部７５、音響モデル部７６、認識辞書部７７、および認識結果作成部７８について、詳細に説明する。照合部７５は、認識辞書部７７から複数通りの音響モデルを取得し、そのそれぞれの音響モデルと、音声入力部１１から受けた特徴量（以下、入力特徴量という）とを比較し、その比較の結果として、各音響モデルと入力特徴量との一致度（例えば尤度）を算出する。そして、認識辞書部７７からどのような音響モデルを取得するかについては、認識辞書部７７が記憶する辞書データおよび指定データに基づいて特定する。
【００５７】
認識辞書部７７が記憶する辞書データには、後ろ向き木構造辞書データと前向き木構造辞書データとがある。図４に、この後ろ向き木構造辞書データ１００の構造を概念的に示す。
【００５８】
後ろ向き木構造辞書データ１００は、木構造を有するデータであり、後述する逆音声の後ろ向き照合に用いられる。木構造とは、複数のノード（節点）を木の枝分かれのように関連付けた構造をいう。より具体的には、木構造においては、ルート（根）となるノード（図４においてはノード１０１、図６においてはノード２０１、２０２）から、そのノードの子のノードが１つ以上続き、その子ノードのそれぞれについて、当該子ノードの子ノード（ルートから見れば孫ノード）が続くという風に、階層的なノードの親子関係が、末端のノードまで連鎖する。以下、１つのノードの子ノード同士、すなわち同じ親ノードを有する子ノード同士を、兄弟ノードという。
【００５９】
図４に示すように、後ろ向き木構造辞書データ１００の、ルート１０１を除く各ノード１１１〜１５６は、語（本実施形態においては単語）を示すノード（ノード１１１〜１１３、１３１〜１３７、１５１〜１５６；以下、語ノードという）もしくは単語間の区切りを示すノード（ノード１２１〜１２３、１４１、１４２；以下、区切りノードという）である。
【００６０】
そして、ルート１０１の子の階層（以下、第１階層という）のノード１１１〜１１３は、住所用地名の州のいずれか１つを示し、第１階層の孫の階層（以下、第３階層という）のノード１３１〜１３７、住所用地名の州より狭い行政区画であるシティのいずれかを示し、第３階層の孫の階層（以下、末端階層という）のノード１５１〜１５６は、住所用地名のシティより狭い行政区画であるストリートのいずれかを示している。また、あるノードがある住所用地名を示しているとき、その孫ノードのそれぞれは、その住所用地名に属する住所用地名を示すようになっている。
【００６１】
したがって、後ろ向き木構造辞書データ１００は、この辞書データの木構造に沿ってルート１０１から末端階層までノードを辿る経路の数だけ、固有の住所用地名が記録されていることになる。
【００６２】
欧米等では、ユーザは、ストリート→シティ→州の順で特定の住所用地名を呼ぶ。したがって、ユーザの発話順に沿って後ろ向き木構造辞書データ１００を辿ると、末端階層のノードから始まり木構造を遡ってルート１０１までノードを辿ることになる。このように、後ろ向き木構造辞書データ１００は、音声入力順に従うとノードの数が順番に少なくなるようなデータを有する木構造の辞書データである。
【００６３】
なお、図４においては、簡単のためにノードの数を少なくして表しているが、実際の後ろ向き木構造辞書データ１００においては、１つの区切りノードの子ノードは数十〜数千程度ある。
【００６４】
後ろ向き木構造辞書データ１００は、より詳しくは、その木構造が有するノードと１対１の対応関係にあるデータユニットの群によって構成される。図５に、これらデータユニットの１つ１つが有するデータ構成を示す。１つのデータユニット４００は、ノードＩＤ、語の文字データ、モデルＩＤ、および子ノードＩＤリストのための領域をそれぞれ有している。
【００６５】
ノードＩＤは、対応するノードを一意に識別するためのデータである。語のテキストデータは、対応するノードが有する地名のテキストデータである。なお、区切りノードのデータユニットは、この語のテキストデータとしては、空のデータを有している。モデルＩＤは、認識辞書部７７が出力できる複数の音響モデルから、対応するノードが有する地名の音声に対応する音響モデルを一意に識別するためのデータである。なお、区切りノードのデータユニットは、モデルＩＤのテキストデータとしては、空のデータを有している。子ノードＩＤリストは、対応するノードのすべての子ノードのそれぞれを一意に識別するためのノードＩＤの群である。
【００６６】
データユニットがこのような構造となっているので、後ろ向き木構造辞書データ１００および前向き木構造辞書データ２００におけるノード間の関係を、ルートのデータユニットから子ノードのデータユニットへと順次データユニットを辿っていくことで、特定することができる。
【００６７】
図６に、前向き木構造辞書データ２００の構成を概念的に示す。前向き木構造辞書データ２００は、複数の木構造を有するデータである。そして前向き木構造辞書データ２００は、後述する順音声の前向き照合に用いられる。
【００６８】
図６に示すように、前向き木構造辞書データ２００は、そのノードとして、複数のルート２０１、２０２、および各ルートの子ノードである語ノード２１１〜２１６を有している。これら語ノード２１１〜２１６のそれぞれは、住所用地名のストリートのいずれかを示している。なお、この前向き木構造辞書データ２００の構成は、後ろ向き木構造辞書データ１００における末端階層のノード（図４においてはノード１５１〜１５６）のすべて、およびそれら末端階層のノードの親ノード（図４においてはノード１４１、１４２）のすべてと同じ構成となっている。すなわち、前向き木構造辞書データ２００において、１つのルートの子ノードは、同じシティに属するストリートを示す語ノードである。
【００６９】
前向き木構造辞書データ２００も、後ろ向き木構造辞書データ１００のデータユニットと同じ構成のデータユニットの群によって構成される。具体的には、前向き木構造辞書データ２００は、後ろ向き木構造辞書データ１００における末端階層のノードのデータユニットのすべて、およびそれら末端階層のノードの親ノードのデータユニットのすべてと同じ構成となっている。ただし、各データユニットのノードＩＤおよび子ノードＩＤリスト中のノードＩＤについては、後ろ向き木構造辞書データ１００の対応するデータユニット間の親子関係は保持しつつも、そのノードＩＤの値は後ろ向き木構造辞書データ１００の対応するノードのノードＩＤと異なるものとする。また、前向き木構造辞書データ２００のデータユニット中のモデルＩＤも、後ろ向き木構造辞書データ１００の対応するデータユニットのモデルＩＤと異なるものとする。
【００７０】
このように、前向き木構造辞書データ２００は、後ろ向き木構造辞書データ１００中の木構造の末端の語と同じ語を有する。
【００７１】
認識辞書部７７が記憶する指定データには、後ろ向き用指定データ（切れ目指定データの一例に相当する）および前向き用指定データ（末端指定データの一例に相当する）がある。図７および図８に、後ろ向き用指定データ４５０および前向き用指定データ５００のデータ構成の一例を示す。
【００７２】
図７に示す通り、後ろ向き用指定データ４５０は、後ろ向き木構造辞書データ１００中のルート１０１および区切りノード１２１〜１２３等のノードＩＤを有している。すなわち、後ろ向き用指定データ４５０は、ルートのノードＩＤ、および、木構造中のルートから末端までの各経路において末端に最も近い区切りノード以外のすべての区切りノードのルートＩＤを有している。
【００７３】
また、図８に示す通り、前向き用指定データ５００は、前向き木構造辞書データ２００のルート２０１、２０２のノードＩＤを有している。これによって、前向き用指定データ５００は、ルート２０１、２０２に続く複数の語ノード２１１〜２１６を間接的に指定している。
【００７４】
音響モデル部７６は、それぞれが固有のモデルＩＤによって識別される複数の音響モデルを有する。各音響モデルは、それぞれ１つの語を読み上げたときの音声の特徴量を表すデータ（例えばその音声のＬＰＣケプストラム、その音声に対応する隠れマルコフモデル等）である。音響モデル部７６においては、１つの語を発するときの態様として、その語の音声を時間的に正順に再生する場合と、その語の音声を時間的に逆順に再生する場合とを区別している。すなわち、１つの語について、その音声を時間的に正順に再生した場合の音声の特徴量を表す音響モデル（以下、順音響モデルという）と、その音声を時間的に逆順に再生した場合の音声の特徴量を表す音響モデル（以下、逆音響モデルという）とは、音響モデル部７６において異なる音響モデルとして記憶されている。なお、前向き木構造辞書データ２００中の語ノードに対応する順音響モデルのモデルＩＤは、当該ノードのデータユニット中のモデルＩＤと同じである。また、後ろ向き木構造辞書データ１００中の語ノードに対応する逆音響モデルのモデルＩＤは、当該ノードのデータユニット中のモデルＩＤと同じである。
【００７５】
照合部７５は、上述のような辞書データおよび指定データを用いて、各音響モデルと入力特徴量との一致度を算出するために、図９に示すようなプログラム３００を繰り返し実行する。以下、ユーザがある地名を声に出した場合における音声認識装置全体の作動と共に、照合部７５がプログラム３００を実行することで実現する作動について説明する。
【００７６】
まず照合部７５は、音声入力部１１からユーザの発した音声に基づく入力特徴量を受け始めるまでは、ステップ３１０で、地名中間情報設定部７４から出力される地名中間情報の信号または地名中間情報がない旨の信号を繰り返し受け付け、その信号に基づいて、後ろ向き用指定データ４５０および前向き用指定データ５００中の全ノードＩＤから１つ以上を絞り込む。
【００７７】
具体的には、前向き用指定データ５００の絞り込みにおいて、照合部７５は、受け取った最新の信号中の地名中間情報が示す地名に対応する語ノードを、後ろ向き木構造辞書データ１００から探し出す。そして、その探し出した語ノードからルート１０１まで常にルート１０１に近づきながら進む経路中のすべてのノードを抽出する。そして、後ろ向き用指定データ４５０中の全ノードのうち、抽出したノードに含まれるノードのみを、有効な指定ノードとして特定する。
【００７８】
例えば、地名中間情報がＡＶＥＮＵＥ−Ａ、ＢＥＬＬＥ−GＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡを示していれば、この地名中間情報に対応する語ノードは、ノード１５５となる。このとき抽出されるノードは、ノード１５５、１４２、１３４、１２２、１１２、１０１のみである。またこの場合、後ろ向き用指定データ４５０には、ルートおよび末端に最も近くない区切りノードが記載されているので、照合部７５が有効な指定ノードとして特定するノードは、ノード１２２、１０１のみである。
【００７９】
また照合部７５は、前向き用指定データ５００の絞り込みにおいて、受け取った最新の信号中の地名中間情報が示す地名に対応する語ノード（上述の例の場合ノード２１５に相当する）を、前向き木構造辞書データ２００から探し出す。そして、その探し出した語ノードの親ノードであるルート（上述の例の場合ノード２０２に相当する）を、有効な指定ノードとして特定する。
【００８０】
なお、受け取った最新の信号が、地名中間情報がない旨を示していた場合、照合部７５は、指定ノードとして１０１のみとする。このとき、後ろ向き用指定データ４５０および前向き用指定データ５００内のすべてのノードを有効な指定ノードとして特定してもよい。
【００８１】
ここで、ユーザが、トークスイッチ３を押しながらある住所名を声に出し始めたとする。すると、音声入力部１１において、ユーザの発する音声の信号が、入力音声記憶部６２および音声分析部６４を介して、その音声の単位区間毎の特徴量データにリアルタイムに変換され、その特徴量データが、リアルタイムに、発話と同じ時間的並びで、照合部７５に出力される。
【００８２】
照合部７５は、このような特徴量データを音声入力部１１から受け始めると、ユーザが発話を終了するまで（ステップ３４０参照）、ステップ３２０、３３０を繰り返すことで、この特徴量データを時間の正順に次々取得し（ステップ３２０）、取得した箇所までの特徴量データと認識辞書部７７中の音響モデルとを比較する（ステップ３３０）。
【００８３】
ここで、音声入力部１１から受けている入力特徴量と比較する音響モデルは、前向き木構造辞書データ２００および前向き用指定データ５００中で絞り込まれた有効な指定ノードに基づいて特定する。具体的には、有効な指定ノードを先頭として木構造の末端まで続く単語を時間的に正順に再生する場合の音響モデルを、入力特徴量と比較する。この比較の方法としては、例えばＤＰマッチング、ニューラルネットによる方法、隠れマルコフモデルを用いた方法を用いる。
【００８４】
例えば、上述の例のように、有効な指定ノードがノード２０２であった場合、入力特徴量と比較する音響モデルは、１０ＴＨ−ＳＴの順音響モデル、ＡＶＥＮＵＥ−Ａの順音響モデル、およびＷＨＩＴＡＫＥＲ−ＲＤの順音響モデルとなる。
【００８５】
発話が終了すると、このステップ３２０〜３４０の繰り返しによる順音声の前向き照合が終了し、比較対象の音響モデルと入力特徴量との間の一致度が決定する。なお、照合部７５は、発話の終了を、音声入力部１１からの入力特徴量の出力が所定時間ないことに基づいて検出してもよい。あるいは、音声入力部１１の音声区間検出部６１が、発話区間が終了した旨の信号を照合部７５に出力する場合は、その信号を受けたことに基づいて、発話の終了を検出してもよい。
【００８６】
ユーザの発話が終了すると、音声入力部１１の入力音声記憶部６２は、直ちに記憶した発話区間の音声を検出音声逆再生部６３に出力し、検出音声逆再生部６３はその音声を時間的に逆再生し、音声分析部６４はその逆再生された音声の単位区間毎の特徴量を算出して照合部７５に出力する。
【００８７】
照合部７５は、ステップ３５０でこの時間的に逆再生順の特徴量を受ける。そして続いてステップ３６０で、この逆再生順の特徴量と、認識辞書部７７中の音響モデルとを比較する。
【００８８】
ここで、音声入力部１１から受けた逆再生順の入力特徴量と比較する音響モデルは、後ろ向き木構造辞書データ１００および後ろ向き用指定データ４５０中で絞り込まれた有効な指定ノードに基づいて特定する。具体的には、木構造の末端ら始まりルートに近づき有効な指定ノードを終端とする語列を時間的に逆順に再生する場合の音響モデル（以下、逆音響モデルという）を、入力特徴量と比較する。この比較の方法としては、例えばＤＰマッチング、ニューラルネットによる方法、隠れマルコフモデルを用いた方法を用いる。
【００８９】
例えば、上述の例のように、有効な指定ノードがノード１２２、１０１であった場合、入力特徴量と比較する逆音響モデルは、ノード１２２から始まり末端のノードの方向に並ぶ語列についての逆音響モデル、および、ノード１０１から始まる末端のノードの方向に並ぶ語列についての逆音響モデルである。ノード１０１から始まる語列は、その先頭の単語が第１階層のノード１１１、１１２、１１３の単語となる。ノード１２２から始まる語列は、その先頭の単語が第３階層のノード１３４、１３５の単語となる。
【００９０】
そして、各語列の逆音響モデルと逆再生順の入力特徴量との比較は、入力特徴量に対して、各語列についての逆音響モデルを、後ろ向き木構造辞書データ１００の木構造の末端向きの並び順に、順次比較していくことで実現する。例えば、逆再生順の入力特徴量の先頭部分とＡＬＡＢＡＭＡの逆音響モデルとを比較して一致度Ａ１を算出する。次に、逆再生順の入力特徴量の次の部分と、ＡＲＬＥＹ、ＡＢＡＮＤＡ、ＡＬＬＥＮＴＯＮのそれぞれの逆音響モデルとを比較し、その比較結果と一致度Ａ１とに基づいて一致度Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３を算出する。更に、逆再生順の入力特徴量の残りの部分とＣＯＵＮＴＹ−ＨＷＹ−６２、ＣＲ−４１、ＷＨＩＴＥ−ＲＤのそれぞれの逆音響モデルとを比較し、その比較結果と一致度Ｂ１とに基づいて一致度Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３を算出する。この一致度Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３のそれぞれが、ユーザの発した音声に対する、“ＣＯＵＮＴＹ０ＨＷＹ−６２、ＡＲＬＥＹ、ＡＬＡＢＡＭＡ”、“ＣＲ−４１、ＡＲＬＥＹ、ＡＬＡＢＡＭＡ”、“ＷＨＩＴＥ−ＲＤ、ＡＲＬＥＹ、ＡＬＡＢＡＭＡ”という音声の一致度に相当する。
【００９１】
ステップ３６０の、木構造の末端から始まりルートに近づき有効な指定ノードを終端とする複数の語列の逆音響モデルと入力特徴量との比較、すなわち逆音声の後ろ向き照合が終了すると、続いてステップ３８０で、ステップ３２０〜３４０で行われた順音声の前向き照合の結果と、ステップ３６０の逆音声の後ろ向き照合の結果とを認識結果作成部７８に出力する。そのとき、併せて地名中間情報の文字列も認識結果作成部７８に出力する。
【００９２】
認識結果作成部７８は、照合部７５から照合結果としての複数の語列の文字データおよびそれら語列の一致度を取得すると、その一致度が所定値以上高くかつ最も高い語列の文字データを、地名中間情報の一部と置き換える。この置き換えは、具体的には、今回一致度が所定値以上高くかつ最も高い語列（以下、今回語列という）を、その時点における地名中間情報中の今回語列と同じ階層の語列の部分に、上書きすることで実現する。
【００９３】
例えば、中間地名情報が“ＡＶＥＮＵＥ−Ａ、ＢＥＬＬＥ−GＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡ”であり、一致度が所定値以上高く、かつ最も高い語列が“ＷＨＩＴＡＫＥＲ−ＲＤ”であるとき、上記の上書きの結果、“ＷＨＩＴＡＫＥＲ−ＲＤ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡ”という語列が生成される。そして、このように生成した語列の文字データを処理部１７および認識結果記憶部７３に出力する。そして、処理部１７は、この文字データを、機器制御インターフェース１６を介してナビゲーション装置５に出力すると共に、音声出力部１３を制御して、この文字データを読み上げた音声をスピーカ４に出力させる。また、認識結果記憶部７３は、この文字データを、認識結果のデータとして記憶する。
【００９４】
なお、上記の置き換えは、ユーザがスイッチ装置７に対して置き換えを行う旨の操作をしたときにのみ実現するようになっていてもよい。あるいは、上記の置き換えは、認識結果記憶部７３に既に認識結果のデータが記録されている場合にのみ実現するようになっていてもよい。
【００９５】
以上のような作動の音声認識装置において、例えば、地名中間情報が“ＡＶＥＮＵＥ−Ａ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡ”を示しているとき、ユーザが“ＸＸＸ、ＢＥＡＮ―ＣＩＴＹ”と発声した場合を考える。なお、ＸＸＸは図４に示さない、ノード１３５の孫の語ノードに対応する語である。このとき、“ＸＸＸ、ＢＥＡＮ―ＣＩＴＹ”は、有効な指定ノード１２２の子ノードに相当する語で終了する。それゆえ、比較対象の逆音響モデルにも、“ＸＸＸ、ＢＥＡＮ―ＣＩＴＹ”の逆音響モデルが存在する。したがって、照合部７５による逆音声の後ろ向き照合によって、当該逆音響モデルが所定値以上高くかつ最も一致度の高い音響モデルとなる。そして、“ＸＸＸ、ＢＥＡＮ―ＣＩＴＹ、ＦＲＯＲＩＤＡ”の文字列が認識結果作成部７８から認識結果記憶部７３およびナビゲーション装置５に出力される。
【００９６】
このように、音声認識装置は、木構造中の指定されたノードで終了する語列を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルと、入力音声を逆に再生した逆音声とを比較するので、後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置において、当該木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話であっても、その発話の音声を認識できるようにすることができる。
【００９７】
また例えば、地名中間情報がＡＶＥＮＵＥ−Ａ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡを示しているとき、ユーザが“ＣＲ−４１、ＡＬＲＥＹ”と発声した場合を考える。このとき、“ＣＲ−４１、ＡＬＲＥＹ”は、有効な指定ノード１２２の子ノードに相当する語で終了せず、かつ、有効な指定ノード１０１の子ノードに相当する語でも終了せず、かつ、有効な指定ノード２０２が間接的に指定する語ノードに相当する語でもない。それゆえ、比較対象の逆音響モデルには、“ＣＲ−４１、ＡＲＬＥＹ”の逆音響モデルも順音響モデルも存在しない。したがって、所定値以上高い音響モデルが存在しない。
【００９８】
しかし、例えば、地名中間情報がＡＶＥＮＵＥ−Ａ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡを示しているとき、ユーザが“ＣＲ−４１、ＡＬＲＥＹ、ＡＬＡＢＡＭＡ”と発声した場合を考える。このとき、“ＣＲ−４１、ＡＬＲＥＹ、ＡＬＡＢＡＭＡ”は、有効な指定ノード１０１の子ノードに相当する語で終了する。それゆえ、比較対象の逆音響モデルにも、“ＣＲ−４１、ＡＬＲＥＹ、ＡＬＡＢＡＭＡ”の逆音響モデルが存在する。したがって、照合部７５による逆音声の後ろ向き照合によって、当該逆音響モデルが所定値以上高くかつ最も一致度の高い音響モデルとなる。そして、“ＣＲ−４１、ＡＬＲＥＹ、ＡＬＡＢＡＭＡ”の文字列が認識結果作成部７８から認識結果記憶部７３およびナビゲーション装置５に出力される。
【００９９】
また例えば、地名中間情報がＡＶＥＮＵＥ−Ａ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡを示しているとき、ユーザが“ＷＨＩＴＥ−ＲＤ”と発声した場合を考える。このとき、“ＷＨＩＴＥ−ＲＤ”は、有効な指定ノード１２２の子ノードに相当する語で終了せず、かつ、有効な指定ノード１０１の子ノードに相当する語でも終了せず、かつ、有効な指定ノード２０２が間接的に指定する語ノードに相当する語でもない。それゆえ、比較対象の逆音響モデルには、“ＷＨＩＴＥ−ＲＤ”の逆音響モデルも順音響モデルも存在しない。したがって、所定値以上高い音響モデルが存在しない。
【０１００】
また例えば、地名中間情報がＡＶＥＮＵＥ−Ａ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡを示しているとき、ユーザが“１０ＴＨ−ＳＴ”と発声した場合を考える。このとき、“１０ＴＨ−ＳＴ”は、有効な指定ノード２０２が間接的に指定する語ノード２１４に相当する音声である。それゆえ、比較対象の順音響モデルにも、“１０ＴＨ−ＳＴ”の順音響モデルが存在する。したがって、照合部７５による順音声の前向き照合によって、当該順音響モデルが所定値以上高くかつ最も一致度の高い音響モデルとなる。そして、“１０ＴＨ−ＳＴ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡ”の文字列が認識結果作成部７８から認識結果記憶部７３およびナビゲーション装置５に出力される。
【０１０１】
このように、順音声の前向き照合において入力特徴量との比較に用いられる順音響モデルは、木構造の末端の単語を時間的に順再生した音声に対応する音響モデルである。したがって、この順音響モデルは、木構造の末端の語の発話音声との一致度が高くなり得る。それゆえ、後ろ向き木構造の辞書データを用いた音声認識装置において、当該木構造の末端からルートまで並んだ語列の途中までの発話であっても、その発話の音声を認識できるようになる。
【０１０２】
このように、逆順と正順の２回比較することにより、逆順のみで比較する場合と比べ、一度に比較する語列を削減し得る。この削減により、使用メモリの削減による性能向上と高速化が可能になる。使用メモリが制限されていると一度に比較する語数は限られるため、一度に比較する語列の少ない方が高精度の結果が得られ、性能向上が可能である。また、正順の比較は音声の入力中に実施することができるため、逆順で比較する語数が実行時間に影響することになるので、逆順と正順の２回比較することで高速化が可能である。
【０１０３】
また、照合部７５は、入力音声の入力開始を検出したと共に当該入力音声の入力終了を検出していないとき、順音声の前向き照合を開始し、入力音声の入力終了を検出した後に、逆音声の後ろ向き照合を開始する。このようになっていることで、ユーザの発話が終了しないうちに音声認識の一部を始めることができるので、音声認識が早く終了する。
【０１０４】
また例えば、後ろ向き木構造辞書データ１００が“Ｍｉｃｈｉｇａｎ”という州のノードを有し、その孫階層に“Ｄｅｔｒｏｉｔ”という州のノードを有し、更にその孫階層に“Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｓｔｒｅｅｔ”というストリートのノードおよび“Ｃｅｎｔｅｒ  Ｓｔｒｅｅｔ”というストリートのノードを有する場合を考える。この場合、前向き木構造辞書データ２００においては、“Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｓｔｒｅｅｔ”のノードと“Ｃｅｎｔｅｒ  Ｓｔｒｅｅｔ”のノードとが、同じルートの子ノードとなる。
【０１０５】
この場合に、図１０に示すように、ユーザが“Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｓｔｒｅｅｔ、Ｄｅｔｒｏｉｔ、Ｍｉｃｈｉｇａｎ”と発声し、照合部７５の逆音声の後ろ向き照合および認識結果作成部７８によって、誤って“Ｃｅｎｔｅｒ  Ｓｔｒｅｅｔ、Ｄｅｔｒｏｉｔ、Ｍｉｃｈｉｇａｎ”が最も一致度が高いものとされ、スピーカ４が“Ｃｅｎｔｅｒ  Ｓｔｒｅｅｔ、Ｄｅｔｒｏｉｔ、Ｍｉｃｈｉｇａｎ”という音声を出力したとする。
【０１０６】
このとき、ユーザが、訂正のために“Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｓｔｒｅｅｔ”のみを発声すると、照合部７５の順音声の前向き照合および認識結果作成部７８によって、“Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｓｔｒｅｅｔ”が最も一致度の高い語となり、直前に認識された地名中間情報“Ｃｅｎｔｅｒ  Ｓｔｒｅｅｔ、Ｄｅｔｒｏｉｔ、Ｍｉｃｈｉｇａｎ”の“Ｃｅｎｔｅｒ  Ｓｔｒｅｅｔ”の部分が、“Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｓｔｒｅｅｔ”に置き換わる。
【０１０７】
このように、音声認識装置は、過去に出力した一致度の高い語列の一部を、今回一致度が高い末端の語で置き換える。これにより、過去に発した音声に対して音声認識装置が誤認識した場合、および過去に発した音声の一部を訂正したい場合において、ユーザがその訂正したい部分を発声することで、過去に一致度が高いとして出力された語列の一部を、その発した末端の語に置き換えることができる。このようになっていることで、過去に一致度が高かった語または語列に関連する語の認識を効率的に行うことができる。
【０１０８】
また、上述の通り、音声認識装置は、自らの現在位置が属する住所用地名を特定する。そして、逆音声の後ろ向き認識において、特定した住所用地名に含まれる語に対応するノードの兄弟ノードを終端とし、かつ後ろ向き木構造辞書データ１００の末端から始まる語列に対応する逆音響モデルを、時間的に逆再生する並びの入力特徴量と比較することができる。そして、順音声の前向き認識において、特定した住所用地名に含まれる語に対応するノードの兄弟ノードに相当する語に対応する順音響モデルを、時間的に順の並びの入力特徴量と比較することができる。このようになっていることで、音声認識装置の所在地に関連した住所用地名の認識を効率的に行うことができる。
【０１０９】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について、第1実施形態と異なる部分を中心に説明する。本実施形態の音声認識装置のハードウェア構成は、第１実施形態と同等である。本実施形態の認識辞書部７７は、第１実施形態の後ろ向き木構造辞書データ１００に代え、図１１に概念的に示すような後ろ向き木構造辞書データ１００´を有している。また、本実施形態の認識辞書部７７は、前向き木構造辞書データを有していない。
【０１１０】
後ろ向き木構造辞書データ１００´が第１実施形態と異なる部分は、木構造の末端のノード１５１〜１５６に続く付加ノード１６１、１６２が設けられていることである。これら付加ノード１６１、１６２と、それらと繋がる末端のノード１５１〜１５６の関係においては、付加ノード１６１、１６２の方が上位の階層となる。具体的には、付加ノード１６１の子ノードが、ノード１５１、１５２、１５３であり、付加ノード１６２の子ノードが、ノード１５４、１５５、１５６である。このように付加ノードは、木構造の辞書データの末端の語に対する付加的な親ノードとして機能する。
【０１１１】
なお、ノード１５１〜１５６のうち、第４階層の区切りノード１４１、１４２との親子関係について見れば兄弟関係にあるノードは、付加ノード１６１、１６２との親子関係について見ても兄弟関係にある。また、ノード１５１〜１５６のうち、第４階層の区切りノード１４１、１４２との親子関係について見れば兄弟関係にないノードは、付加ノード１６１、１６２との親子関係について見ても兄弟関係にない。
【０１１２】
このような付加ノードも、後ろ向き木構造辞書データ１００の各ノードと同じように、図５に示したデータユニット４００の形式を有している。ただし、語およびモデルＩＤに対応する値は空となっている。そして、子ノードＩＤリストには、子ノードとなる末端のノードのノードＩＤが記録されている。
【０１１３】
また、認識辞書部７７は、第１実施形態の前向き用指定データ５００に代えて、図１２に例示する前向き用指定データ５５０（末端辞書データの一例に相当する）を有している。前向き用指定データ５５０は、後ろ向き木構造辞書データ１００´中のすべての付加ノード１６１、１６２のノードＩＤを有している。これにより、前向き用指定データ５５０は、間接的に末端のノード１５１〜１５６を指定するようになっている。
【０１１４】
照合部７５は、逆音声の後ろ向き認識処理においては、後ろ向き木構造辞書データ１００の代わりに後ろ向き木構造辞書データ１００´を用いて、第１実施形態と同等の処理を行う。
【０１１５】
また、照合部７５は、順音声の前向き認識処理のために、前向き木構造辞書データ２００の代わりに後ろ向き木構造辞書データ１００´を用い、かつ、前向き用指定データ５００の代わりに、前向き用指定データ５５０を用いる。
【０１１６】
具体的には、照合部７５は、図９のステップ３１０で、前向き用指定データ５５０の絞り込みにおいて、受け取った最新の信号中の地名中間情報が示す地名に対応する語ノードを、後ろ向き木構造辞書データ１００´から探し出す。そして、その探し出した語ノードの親ノードである付加ノードを、有効な指定ノードとして特定する。
【０１１７】
そして、ステップ３２０〜３４０の繰り返しにおいて、音声入力部１１から受けている入力特徴量と比較する音響モデルは、後ろ向き木構造辞書データ１００´および前向き用指定データ５５０中で絞り込まれた有効な指定ノードに基づいて特定する。具体的には、付加ノード１６１、１６２のうち有効な指定ノードとなっている付加ノードを先頭として、末端のノード１５１〜１５６のルートに近い方の親ノード（区切りノードでもある）まで続く単語を時間的に正順に再生する場合の音響モデルを、入力特徴量と比較する。
【０１１８】
例えば、上述の例のように、有効な指定ノードがノード１６２であった場合、入力特徴量と比較する音響モデルは、１０ＴＨ−ＳＴの順音響モデル、ＡＶＥＮＵＥ−Ａの順音響モデル、およびＷＨＩＴＡＫＥＲ−ＲＤの順音響モデルとなる。
【０１１９】
このように、後ろ向き木構造辞書データ１００の末端のノードに付加ノードを関連付けた後ろ向き木構造辞書データ１００´を用いることで、前向き木構造辞書データを使用することなく、後ろ向き木構造辞書データ１００´の一部を流用して、順音声の前向き認識処理を実現することができるので、認識辞書部７７の記憶媒体（ＲＯＭ、ＲＡＭ）の記憶容量を節約することができる。
【０１２０】
（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態について、第1実施形態と異なる部分を中心に説明する。本実施形態が第１実施形態と異なるのは、音声入力部１１を図１３に示す音声入力部２１に置き換えたことのみである。
【０１２１】
図１３に示す通り、音声入力部２１は、音声区間検出部８１、音声分析部８２、特徴量記憶部８３、特徴量逆向き出力部８４を有している。これら音声区間検出部８１、音声分析部８２、特徴量記憶部８３、特徴量逆向き出力部８４は、それぞれが１組のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有するマイコンから成り、以下に示す各機能を実現するためのプログラムを各ＣＰＵが対応するＲＯＭから読み出して実行し、その実行の際に対応するＲＡＭのデータの読み書きの処理を行う。
【０１２２】
音声区間検出部８１は、トークスイッチ３に対するユーザの押下が始まったことに基づいて、ユーザの発話区間の開始を検出し、トークスイッチ３に対するユーザの押下が終了したことに基づいて、当該発話区間の終了を検出する。そして音声区間検出部８１は、発話区間の開始を検出すると直ちに特徴量記憶部８３にその旨の信号を出力し、発話区間の終了を検出すると直ちに特徴量記憶部８３にその旨の信号を出力する。
【０１２３】
音声分析部８２は、マイク２から受けた音声信号を受けると直ちに、受けた音声信号の単位区間毎にその単位区間における特徴量（例えばＬＰＣケプストラム）を決定し、その特徴量を特徴量記憶部８３に直ちに出力する。
【０１２４】
特徴量記憶部８３は、音声区間検出部８１から発話区間の開始の旨の信号を受けてから発話区間の終了の旨の信号を受けるまでの期間、すなわち発話区間において音声分析部８２から受けた特徴量を、時系列に沿った単位区間順のデータとして記憶する。また特徴量記憶部８３は、その発話区間中に音声分析部８２受けている単位区間毎の特徴量を、その特徴量を受けた順にただちに音声認識部１２に出力する。また特徴量記憶部８３は、音声区間検出部８１から発話区間の終了の旨の信号を受けると、当該発話区間中に記憶した特徴量のデータをまとめて特徴量逆向き出力部８４に出力する。
【０１２５】
特徴量逆向き出力部８４は、特徴量記憶部８３から受けた特徴量のデータについて、その単位区間の並びを逆順に並び替え、その並び替えた結果の特徴量のデータを、音声認識部１２に出力する。
【０１２６】
以上のような構成により、音声入力部２１は、トークスイッチ３が押し続けられている間を発話区間として特定し、その特定した発話区間において、ユーザが発した音声の特徴量を時間的に正順にかつリアルタイムで音声認識部１２に出力する。さらに音声入力部２１は、発話区間において記憶したユーザの音声の特徴量を、その発話区間の終了後に、時間的に逆再生となる順で音声認識部１２に出力する。この出力される逆再生順の特徴量が、逆音声の一例に相当する。
【０１２７】
（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態について、第１実施形態と異なる部分を中心に説明する。本実施形態における音声認識装置のハードウェア構成は、第１実施形態と同等である。また、本実施形態の認識辞書部７７は、第１実施形態の後ろ向き用指定データ４５０に変えて、図１４に示す後ろ向き用指定データ６００を有している。また、本実施形態の認識辞書部７７は、前向き木構造辞書データ２００も前向き用指定データ５００も有していない。
【０１２８】
図１４の後ろ向き用指定データ６００と第１実施形態の後ろ向き用指定データ４５０との違いは、後ろ向き用指定データ４５０が後ろ向き木構造辞書データ１００のノード１４１、１４２を指定していないのに対して、後ろ向き用指定データ６００がノード１４１、１４２を指定していることである。
【０１２９】
したがって、認識辞書部７７が有する後ろ向き木構造辞書データ１００の構造は、第１実施形態においても本実施形態においても同じであるが、概念的には、図１５に示すように、本実施形態における後ろ向き木構造辞書データ１００のノード１４１、１４２が、指定ノードとして機能する点が異なる。
【０１３０】
そして、本実施形態の照合部７５は、順音声の前向き認識処理は実行せず、逆音声の後ろ向き認識処理を、後ろ向き木構造辞書データ１００および後ろ向き用指定データ６００を用いて実行する。
【０１３１】
このような構成の音声認識装置において、例えば、地名中間情報がＡＶＥＮＵＥ−Ａ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡを示しているとき、ユーザが“１０ＴＨ−ＳＴ”と発声した場合を考える。このとき、“１０ＴＨ−ＳＴ”は、有効な指定ノード１４２の子ノードに相当する語で終了する。それゆえ、比較対象の逆音響モデルにも、“１０ＴＨ−ＳＴ”の逆音響モデルが存在する。したがって、照合部７５による逆音声の後ろ向き照合によって、当該逆音響モデルが所定値以上高くかつ最も一致度の高い音響モデルとなる。そして、“１０ＴＨ−ＳＴ、ＢＥＬＬＥ−ＧＲＡＤＥ、ＦＲＯＲＩＤＡ”の文字列が認識結果作成部７８から認識結果記憶部７３およびナビゲーション装置５に出力される。
【０１３２】
このように、順音声の前向き認識処理を行わず、逆音声の後ろ向き認識処理を行うときには、末端の語ノードの親ノードも、指定ノードとしてもよい。
【０１３３】
なお、上記実施形態において、制御装置１内の各マイコンのＲＯＭ、ＲＡＭが記憶媒体の一例に相当し、前向き木構造辞書データ２００が末端辞書データの一例に相当し、後ろ向き木構造辞書データ１００が木構造辞書データの一例に相当し、ナビゲーション装置５が地名特定手段の一例に相当し、音声区間検出部６１が検出手段の一例に相当する。また、認識結果作成部７８が出力手段の一例に相当する。また、照合部７５が、プログラム３００のステップ３５０、３６０を実行することで、逆音声比較手段の一例として機能し、ステップ３２０、３３０、３４０を実行することで、順音声比較手段の一例として機能し、ステップ３１０を実行することで選択手段の一例として機能する。
【０１３４】
（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の範囲は、上記実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の各発明特定事項の機能を実現し得る種々の形態を包含するものである。
【０１３５】
例えば、上記の各実施形態においては、後ろ向き木構造辞書データ１００、１００´および前向き木構造辞書データ２００においては、１つの語ノードが１つの単語を示すようになっている。しかし、必ずしもこのようになっている必要はない。例えば、これら木構造辞書データにおいて、１つの語ノードが１つの音素（ａ、ｏ、ｕ等）を示していてもよいし、１つの語ノードが１つの音節を示していてもよい。
【０１３６】
語ノードが１つの音素から構成されている場合、後ろ向き木構造辞書データにおいては、音素および単語の区切りが、末端からルートに向けて発話順に並んでいる。またこの場合、前向き木構造辞書データにおいては、音素および単語の区切りが、ルートから末端に向けて発話順に並んでいる。図１６に、このような音素毎の語ノードを有する後ろ向き木構造辞書データ例の一部を示す（なお、この図の表記においては、ルートから末端への向きが他の後ろ向き木構造辞書データ１００、１００´と異なっているので注意されたい）。
【０１３７】
この図に示された後ろ向き木構造辞書データの部分は、米国の一部の州名のみを例示しており、州名を発音表記して音素単位に分け、それを発話順に左から右（すなわちルート側から末端側へ）並べたものである。この図においては、○印が音素を示す語ノードに相当し、◎印が区切りノードに相当する。
【０１３８】
つまり、ルート（矢印Ａで示す）から順に辿って矢印Ｂで示す区切りノードまでの経路は、アラバマ（Ａｌａｂａｍａ）州を音素単位で逆から表したものとなる。したがって、アラバマ（Ａｌａｂａｍａ）で一つの認識対象単語となる。そして、さらにその矢印Ｂで示す区切りノードを経由してアラバマ（Ａｌａｂａｍａ）州内の各都市名を音素単位で逆から表したものが続いている。ここで、４つの州名、すなわちアラバマ（Ａｌａｂａｍａ）・オクラホマ（Ｏｋｌａｈｏｍａ）・フロリダ（Ｆｌｏｒｉｄａ）・ジョージア（Ｇｅｏｇｉａ）は、いずれも最後の音素が共通であるため、同じ区切りノードから分岐する。同様に、同じ州内の都市名は同じ区切りノードから分岐することとなり、同じ都市内のストリート名は同じ区切りノードから分岐することとなる。
【０１３９】
このような、音素単位の後ろ向き木構造辞書データ、前向き木構造辞書データを用いる場合、照合部７５は、入力音声が時間的に逆に再生された逆音声と、上記の木構造に沿ってルートに近づく並びの語列（この場合は音素列）を時間的に逆に再生した音声に対応する逆音響モデルとを、当該並びの逆順に（すなわちルート側から末端側への向きの順に）比較する。さらに照合部７５は、入力音声と、当該木構造の末端の語（ここでは音素）のノードから始まりルートに近づきルート以外のノードで終了する並びの単語（すなわち複数の音素からなる語列）を時間的に順再生した音声に対応する順音響モデルとを、当該並びの順に比較する。そして認識結果作成部７８は、これらの比較結果に基づいて、入力音声に対する一致度が高い語列を出力する。
【０１４０】
なお、音素単位または音節単位の後ろ向き木構造辞書データ、前向き木構造辞書データを用いる場合、音響モデル部７６は、音素または音節（およびそれらの再生の時間的正逆）毎に音響モデルを有していてもよい。
【０１４１】
また、単語の切れ目を示すノードは、必ずしも単語間の区切り（ノード１２１〜１２３、１４１、１４２）を示すノードである必要なない。各ノードが１つの単語を示すような木構造辞書データにおいては、その単語のノード自体が単語の切れ目であってもよい。また、各ノードが１つの音素を示すような木構造辞書データにおいては、単語の最終音素に相当する音素のノードまたは単語の先頭音素に相当する音素のノードを、単語の切れ目であるとしてもよい。
【０１４２】
また、音声認識装置は、音声コマンドの認識を行えるようになっていてもよい。例えば、認識辞書部７７が音声コマンド用の認識辞書を有し、音響モデル部７６が音声コマンドを逆再生した場合の音響モデルを有していてもよい。その場合照合部７５は逆音声の後ろ向き認識処理と同様の方法で、コマンドを一致度の高い語としてナビゲーション装置５に出力することができる。そしてナビゲーション装置５は、そのコマンドに基づいた作動を実現することができる。
【０１４３】
なお、音声認識装置が音声コマンドの認識を行える場合は、上述の入力音声の訂正のために認識結果作成部７８が行う置き換えは、ユーザが置き換えを行う旨の所定の音声コマンドを発したときにのみ実現するようになっていてもよい。
【０１４４】
また、音響モデル部７６中の各音響モデルは、正順（または逆順）読みに対応するものばかりでもよい。その場合、時間の逆順（または正順）に再生される特徴量と音響モデルとの比較の際には、音響モデル中の各モデルの単位区間毎の特徴量を時間的に逆に並べ、その逆並びの特徴量を入力音声と比較すればよい。
【０１４５】
また、前向き用指定データ５００、５５０は、前向き木構造辞書データ２００のルートまたは後ろ向き木構造辞書データ１００´の付加ノードを介して間接的に指定せずとも、各末端ノードのノードＩＤを直接指定するようになっていてもよい。
【０１４６】
また、上記の実施形態においては、ストリート、シティ、州の順に末端からルートまで木構造が形成されているが、番地、ストリート、シティ、州の順に末端からルートまで木構造が形成されていてもよい。
【０１４７】
また、照合部７５は、順音声の前向き認識処理を行う度に、後ろ向き木構造辞書データ１００から前向き木構造辞書データ２００を、地名中間情報に基づいて作成するようになっていてもよい。このようにしておけば、あらかじめ認識辞書部７７が前向き木構造辞書データ２００を有する必要はない。
【０１４８】
また、末端辞書データは、上記の実施形態のような前向き木構造を有しておらずともよいし、さらには木構造を有しておらずともよい。すなわち、末端辞書データは、中途語列と同じ語列を有する辞書データであれば足りる。
【０１４９】
また、音声入力部１１、２１の音声区間検出部６１、８１は、トークスイッチ３のみならずマイク２からも信号を受け、トークスイッチ３が押下されることによってユーザの発話区間の開始を検出し、マイク２からの信号が無音を示している状態が所定時間続くことによって当該発話区間の終了を検出するようになっていてもよいし、マイク２からの信号が一定以上の振幅を発話区間として検出するようになっていてもよい。
【０１５０】
また、音声入力部１１、音声認識部１２、処理部１７は、それぞれの機能のために専用の回路構成を有する回路であってもよい。また、制御装置１中の音声入力部１１、音声認識部１２、処理部１７の機能を、１つのマイコンで実現してもよい。
【０１５１】
また、本発明に係る音声認識装置は、かならずしも車両に搭載されている必要はなく、どのような環境で用いられてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】音声認識装置の構成を示すブロック線図である。
【図２】音声入力部１１の構成を示すブロック線図である。
【図３】音声認識部１２の構成を示すブロック線図である。
【図４】後ろ向き木構造辞書データ１００の構成を概念的に示す図である。
【図５】木構造のノードに対応するデータユニット４００のデータ構造を示す図である。
【図６】前向き木構造辞書データ２００の構成を概念的に示す図である。
【図７】後ろ向き用指定データ４５０の構成を示す図である。
【図８】前向き用指定データ５００の構成を示す図である。
【図９】照合部７５が実行するプログラム３００のフローチャートである。
【図１０】誤認識された地名の訂正の様子を示す図である。
【図１１】第２実施形態における後ろ向き木構造辞書データ１００´の構成を概念的に示す図である。
【図１２】弟２実施形態において認識辞書部７７が記憶する末端指定データ５５０の構成を示す図である。
【図１３】第３実施形態における音声入力部２１の構成を示す図である。
【図１４】第４実施形態における後ろ向き用指定データ６００の構成を示す図である。
【図１５】第４実施形態における後ろ向き木構造辞書データ１００の構成を概念的に示す図である。
【図１６】音素単位でノードを構成する場合の後ろ向き木構造辞書データの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１５３】
１…制御装置、２…マイク、３…トークスイッチ、４…スピーカ、
５…ナビゲーション装置、７…スイッチ装置、１１、２１…音声入力部、
１２…音声認識部、１３…音声出力部、１５…入力部、
１６…機器制御インターフェース、１７…処理部、６１…音声区間検出部、
６２…入力音声記憶部、６３…検出音声逆再生部、６４…音声分析部、
７１…ユーザ設定地名記憶部、７２…現在地情報記憶部、７３…認識結果記憶部、
７４…地名中間情報設定部、７５…照合部、７６…音響モデル部、７７…認識辞書部、
７８…認識結果作成部、８１…音声区間検出部、８２…音声分析部、
８３…特徴量記憶部、８４…特徴量逆向き出力部、
１００、１００´…後ろ向き木構造辞書データ、２００…前向き木構造辞書データ、
３００…プログラム、４００…データユニット、
４５０、６００…後ろ向き用指定データ、５００、５５０…前向き用指定データ。
【図１】
2007271876.tif 000003
【図２】
2007271876.tif 000004
【図３】
2007271876.tif 000005
【図４】
2007271876.tif 000006
【図５】
2007271876.tif 000007
【図６】
2007271876.tif 000008
【図７】
2007271876.tif 000009
【図８】
2007271876.tif 000010
【図９】
2007271876.tif 000011
【図１０】
2007271876.tif 000012
【図１１】
2007271876.tif 000013
【図１２】
2007271876.tif 000014
【図１３】
2007271876.tif 000015
【図１４】
2007271876.tif 000016
【図１５】
2007271876.tif 000017
【図１６】
2007271876.tif 000018