(57)【要約】【課題】音声認識の対象となる語彙の高認識率化が可能な認識文法モデル作成方法を提供する。【解決手段】入力された語彙が発音辞書部に記憶されている場合は、入力された語彙に関係付けられた音素列を発音辞書部から取得し（Ｓ２）取得先が発音辞書部であることを識別する辞書区別を生成し（Ｓ４）、入力された語彙が発音辞書部に記憶されていない場合は、入力された語彙の音素列を発音生成部で生成し（Ｓ３）取得先が発音生成部であることを識別する生成区別を生成し（Ｓ４）、入力された語彙、入力された語彙の音素列と、入力された語彙の辞書区別又は生成区別を関係付けた認識文法モデルを記憶し（Ｓ５）、認識パラメータを生成する（Ｓ１０）。【選択図】図６
2007047412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力した音声信号を量子化した音声データから音声データの特徴パラメータを抽出し、複数の語彙の発音を音素の時系列で表し、前記音素の時系列に対して前記音声データの特徴パラメータとの類似度をスコアとして算出し、前記スコアが最も高い前記音素の時系列に対する語彙を前記音声信号に対応する前記語彙として出力する音声認識装置に、前記語彙に前記音素列を関係付けた認識文法モデルを出力する認識文法モデル作成装置であって、
前記語彙に前記音素列を関係付けて記憶する発音辞書部と、
受信した前記語彙の前記音素列を生成する発音生成部と、
入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されている場合は、入力された前記語彙に関係付けられた前記音素列を前記発音辞書部から取得し、取得先が前記発音辞書部であることを識別する辞書区別を生成し、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されていない場合は、入力された前記語彙の前記音素列を前記発音生成部から取得し、取得先が前記発音生成部であることを識別する生成区別を生成する認識文法モデル作成部と、
入力された前記語彙、入力された前記語彙の前記音素列と、入力された前記語彙の前記辞書区別又は前記生成区別を関係付けた認識文法モデルを記憶する認識文法モデル記憶部と、
認識パラメータを生成するパラメータ生成部を有することを特徴とする認識文法モデル作成装置。
【請求項２】
入力した音声信号を量子化した音声データから音声データの特徴パラメータを抽出し、複数の語彙の発音を音素の時系列で表し、前記音素の時系列に対して前記音声データの特徴パラメータとの類似度をスコアとして算出し、前記スコアが最も高い前記音素の時系列に対する語彙を前記音声信号に対応する前記語彙として出力する音声認識装置に、前記語彙に前記音素列を関係付けた認識文法モデルを出力する認識文法モデル作成装置であって、
前記語彙に前記音素列を関係付けて記憶し、
入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されている場合は、入力された前記語彙に関係付けられた前記音素列を前記発音辞書部から取得し、
入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されている場合は、取得先が前記発音辞書部であることを識別する辞書区別を生成し、
入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されていない場合は、入力された前記語彙の前記音素列を前記発音生成部で生成し、
入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されていない場合は、取得先が前記発音生成部であることを識別する生成区別を生成し、
入力された前記語彙、入力された前記語彙の前記音素列と、入力された前記語彙の前記辞書区別又は前記生成区別を関係付けた認識文法モデルを記憶し、
認識パラメータを生成することを特徴とする認識文法モデル作成方法。
【請求項３】
前記認識パラメータは重みを有し、
前記スコアは前記重みと前記累積値の積算値であることを特徴とする請求項２に記載の認識文法モデル作成方法。
【請求項４】
前記認識パラメータは、前記音声認識装置が、前記生成区別を関係付けられた前記語彙の前記音響モデルを、前記辞書区別を関係付けられた前記語彙の前記音響モデルより抽出する際のビームサーチにおけるビーム幅であることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の認識文法モデル作成方法。
【請求項５】
入力された前記語彙が複数の語彙の発音を音素の時系列で表す複数の音素列を関係付けて記憶している発音辞書部に記憶されている場合は、入力された前記語彙に関係付けられた前記音素列を前記発音辞書部から取得し取得先が前記発音辞書部であることを識別する辞書区別を生成し、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されていない場合は、入力された前記語彙の前記音素列を発音生成部で生成し取得先が前記発音生成部であることを識別する生成区別を生成し、入力された前記語彙、入力された前記語彙の前記音素列と、入力された前記語彙の前記辞書区別又は前記生成区別を関係付けた認識文法モデルを記憶し、認識パラメータを生成する認識文法モデル作成装置から、前記認識文法モデルを入力する音声認識装置であって、
入力した音声信号を量子化した音声データを生成するＡＤ変換部と、
前記音声データから音声データの特徴パラメータを抽出する特徴抽出部と、
前記音声信号を構成する言語における個々の音素の音響的な特徴パラメータである音素の音響モデルを記憶している音響モデル記憶部と、
複数の語彙の発音を音素の時系列で表し、前記音素の時系列に対して前記音声データの特徴パラメータとの類似度をスコアとして算出し、前記スコアが最も高い前記音素の時系列に対する語彙を前記音声信号に対応する前記語彙として出力するマッチング部を有することを特徴とする音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識の対象となる語彙を有する認識文法モデルを作成する認識文法モデル作成装置と認識文法モデル作成方法、作成された認識文法モデルによる音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
認識文法モデル作成ツールとして、レキシコンツールキット（the Lexicon Toolkit）が知られている（例えば、非特許文献１参照。）。レキシコンツールキットは、オルソグラフィック（Orthographic）フィールドに語彙を綴り字で入力し、コンバート（convert）ボタンを押し、フォネティックイクスプレッション（Phonetic Expressions:）フィールドに、語彙の発音を表す音韻列を取得し、OKボタンを押し、認識文法モデルに語彙の綴り字と、語彙の発音を表す音韻列を追加する。
【０００３】
この追加の際、語彙の発音は、最初に、語彙の綴り字と、語彙の発音を表す音韻列とを関連付けて保持している辞書から検索される。辞書から語彙の発音を取得できた場合は、取得した発音を、フォネティックイクスプレッションフィールドに取得する。
【０００４】
辞書から語彙の発音を取得できなかった場合は、次に、綴り字音韻列変換ルールを使用し、語彙の発音を表す音韻列を生成し、生成した語彙の発音を表す音韻列を、フォネティックイクスプレッションフィールドに取得する。
【０００５】
音韻は、「#」、「’」、「t」、「E」、「s」、などの文字列で表され、音韻列は、音韻が連続した文字列として表される。
【０００６】
例えば、オルソグラフィックフィールドに語彙「test」を入力した場合は、コンバートボタンを押すことにより、フォネティックイクスプレッションフィールドに、音韻列「# ‘ t E s t #」を取得する。
【０００７】
しかしながら、レキシコンツールキットでは、語彙の綴り字から、語彙の発音を表す音韻列を取得するのみで、語彙の発音を、辞書から取得したか、綴り字音韻列変換ルールを使用して生成したか、を取得する機能はない。
【非特許文献１】“ピーシーエムエムエイエスアール１６００フォーウィンドウズ（登録商標）ブイ３ソフトウエアディベロップメントキットバージョン3.5ディベロプメントツールユーザーガイド”（PCMM ASR1600 for Windows（登録商標） V3 Software Development Kit Version 3.5 Development Tools User’s Guide）THE LEXICON TOOLKIT, Menu commands, Context menu, add、Lernout & Hauspie Speech Products、July 2000
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、音声認識の対象となる語彙の高認識率化が可能な認識文法モデル作成装置、認識文法モデル作成方法、および、音声認識装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願発明の一態様によれば、入力した音声信号を量子化した音声データから音声データの特徴パラメータを抽出し、複数の語彙の発音を音素の時系列で表し、前記音素の時系列に対して前記音声データの特徴パラメータとの類似度をスコアとして算出し、前記スコアが最も高い前記音素の時系列に対する語彙を前記音声信号に対応する前記語彙として出力する音声認識装置に、前記語彙に前記音素列を関係付けた認識文法モデルを出力する認識文法モデル作成装置であって、前記語彙に前記音素列を関係付けて記憶する発音辞書部と、受信した前記語彙の前記音素列を生成する発音生成部と、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されている場合は、入力された前記語彙に関係付けられた前記音素列を前記発音辞書部から取得し、取得先が前記発音辞書部であることを識別する辞書区別を生成し、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されていない場合は、入力された前記語彙の前記音素列を前記発音生成部から取得し、取得先が前記発音生成部であることを識別する生成区別を生成する認識文法モデル作成部と、入力された前記語彙、入力された前記語彙の前記音素列と、入力された前記語彙の前記辞書区別又は前記生成区別を関係付けた認識文法モデルを記憶する認識文法モデル記憶部と、認識パラメータを生成するパラメータ生成部を有することを特徴とする認識文法モデル作成装置が提供される。
【００１０】
本願発明の一態様によれば、入力した音声信号を量子化した音声データから音声データの特徴パラメータを抽出し、複数の語彙の発音を音素の時系列で表し、前記音素の時系列に対して前記音声データの特徴パラメータとの類似度をスコアとして算出し、前記スコアが最も高い前記音素の時系列に対する語彙を前記音声信号に対応する前記語彙として出力する音声認識装置に、前記語彙に前記音素列を関係付けた認識文法モデルを出力する認識文法モデル作成装置であって、前記語彙に前記音素列を関係付けて記憶し、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されている場合は、入力された前記語彙に関係付けられた前記音素列を前記発音辞書部から取得し、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されている場合は、取得先が前記発音辞書部であることを識別する辞書区別を生成し、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されていない場合は、入力された前記語彙の前記音素列を前記発音生成部で生成し、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されていない場合は、取得先が前記発音生成部であることを識別する生成区別を生成し、入力された前記語彙、入力された前記語彙の前記音素列と、入力された前記語彙の前記辞書区別又は前記生成区別を関係付けた認識文法モデルを記憶し、認識パラメータを生成することを特徴とする認識文法モデル作成方法が提供される。
【００１１】
本願発明の一態様によれば、入力された前記語彙が複数の語彙の発音を音素の時系列で表す複数の音素列を関係付けて記憶している発音辞書部に記憶されている場合は、入力された前記語彙に関係付けられた前記音素列を前記発音辞書部から取得し取得先が前記発音辞書部であることを識別する辞書区別を生成し、入力された前記語彙が前記発音辞書部に記憶されていない場合は、入力された前記語彙の前記音素列を発音生成部で生成し取得先が前記発音生成部であることを識別する生成区別を生成し、入力された前記語彙、入力された前記語彙の前記音素列と、入力された前記語彙の前記辞書区別又は前記生成区別を関係付けた認識文法モデルを記憶し、認識パラメータを生成する認識文法モデル作成装置から、前記認識文法モデルを入力する音声認識装置であって、入力した音声信号を量子化した音声データを生成するＡＤ変換部と、前記音声データから音声データの特徴パラメータを抽出する特徴抽出部と、前記音声信号を構成する言語における個々の音素の音響的な特徴パラメータである音素の音響モデルを記憶している音響モデル記憶部と、複数の語彙の発音を音素の時系列で表し、前記音素の時系列に対して前記音声データの特徴パラメータとの類似度をスコアとして算出し、前記スコアが最も高い前記音素の時系列に対する語彙を前記音声信号に対応する前記語彙として出力するマッチング部を有することを特徴とする音声認識装置が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の一態様に係る認識文法モデル作成装置、認識文法モデル作成方法、および、音声認識装置によれば、音声認識の対象となる語彙の高認識率化が可能な認識文法モデル作成装置、認識文法モデル作成方法、および、音声認識装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下では本発明の実施形態を図面に基づいて説明するが、図解のためだけであり、本発明はそれらの図面に限定されるものではない。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。また、図面は模式的なものであり、現実のものとは異なることに留意すべきである。
【実施例１】
【００１４】
図１に示すように、実施例１に係る音声認識システム１は、音声認識装置２と認識文法モデル作成装置３を有している。図２に示すように、認識文法モデル作成装置３は、認識文法モデル作成部１１、発音辞書部１２、発音生成部１３、認識文法モデル記憶部１４とパラメータ生成部１６を有している。図３に示すように、音声認識装置２は、認識文法モデル記憶部１４、音響モデル記憶部１５、パラメータ生成部１６、ＡＤ（Analog Digital）変換部１７、特徴抽出部１８とマッチング部１９を有している。なお、認識文法モデル記憶部１４は、音声認識装置２と認識文法モデル作成装置３が分離して存在するときは、音声認識装置２と認識文法モデル作成装置３の両方にそれぞれ存在する必要がある。パラメータ生成部１６は、音声認識装置２と認識文法モデル作成装置３のどちらか一方に存在すればよい。音声認識システム１、音声認識装置２と認識文法モデル作成装置３の各構成部について説明する。
【００１５】
発音辞書部１２は、複数の語彙の発音を音素の時系列で表す複数の音素列を関係付けて記憶している。
【００１６】
発音生成部１３は、発音生成部１３が受信した語彙の音素列を生成する。
【００１７】
認識文法モデル作成部１１が語彙（綴り字）ｄ１を入力する。認識文法モデル作成部１１が、入力された語彙ｄ１が発音辞書部１２に記憶されている場合は、入力された語彙ｄ１に関係付けられた音素列ｄ２を発音辞書部１２から取得する。また、認識文法モデル作成部１１は、入力された語彙ｄ１が発音辞書部１２に記憶されている場合は、取得先が発音辞書部１２であることを識別する辞書区別を生成する。一方、入力された語彙ｄ１が発音辞書部１２に記憶されていない場合は、認識文法モデル作成部１１は、入力された語彙の音素列ｄ３を発音生成部１３から取得する。また、入力された語彙ｄ１が発音辞書部１２に記憶されていない場合は、認識文法モデル作成部１１は、取得先が発音生成部１３であることを識別する生成区別を生成する。すなわち、認識文法モデル作成部１１で、発音辞書部１２に、入力された語彙ｄ１に対応する発音（音素列）ｄ２が登録されている場合は、入力された語彙ｄ１に対応する発音（音素列）ｄ２を取得する。認識文法モデル作成部１１は、発音（音素列）ｄ２と、入力された語彙ｄ１と、発音辞書部１２から発音を取得したことを表す辞書区別とを関連付けて、認識文法モデル記憶部１４に追加して記憶させる。認識文法モデル作成部１１で、発音辞書部１２に入力された語彙ｄ１に対応する発音が登録されていない場合は、入力された語彙ｄ１に対応する発音ｄ３を、発音生成部１３から取得する。認識文法モデル作成部１１は、発音ｄ３と、入力された語彙ｄ１と、発音生成部１３から取得したことを表す生成区別とを関連付けて、認識文法モデル記憶部１４に追加して記憶させる。
【００１８】
認識文法モデル記憶部１４は、入力された語彙ｄ１、入力された語彙ｄ１の音素列ｄ２又はｄ３と、入力された語彙ｄ１の辞書区別又は生成区別を関係付けた認識文法モデルを記憶する。
【００１９】
パラメータ生成部１６は、音声認識装置２が、生成区別を関係付けられた語彙の音響モデルを、辞書区別を関係付けられた語彙の音響モデルより抽出しやすいような認識パラメータｄ６およびｄ８を生成する。
【００２０】
また、パラメータ生成部１６は、認識パラメータｄ６およびｄ８を制御する。即ち、パラメータ生成部１６は、認識文法モデル記憶部１４から、語彙と語彙の発音と語彙の発音を発音辞書部１２から取得した（辞書区別）か、発音生成部１３から取得した（生成区別）かを表す区別（以下、適宜、発音取得区別という）との入力ｄ５を受け、発音取得区別に基づき、音声認識の、認識率、計算量、メモリ使用量などの性能を、向上させるように認識パラメータｄ６およびｄ８を生成し、認識文法モデル記憶部１４に記憶させたり、マッチング部１９に出力したりする。
【００２１】
ＡＤ変換部１７は、入力した音声信号ｄ１１から量子化した音声データｄ１２を生成する。即ち、ＡＤ変換部１７には音声すなわちアナログの音声の波形が入力される。ＡＤ変換部１７では、アナログ信号である音声信号がサンプリング、量子化され、デジタル信号である音声データｄ１２にＡ／Ｄ変換される。この音声データｄ１２は、特徴抽出部１８に入力される。
【００２２】
特徴抽出部１８は、音声データｄ１２から音声データの特徴パラメータｄ１３を抽出する。即ち、特徴抽出部１８では、特徴抽出部１８に入力される音声データｄ１２について、適当なフレームごとに、例えば、ＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）分析を行い、その分析結果を、特徴パラメータ（特徴ベクトル）ｄ１３として、マッチング部１９に入力する。なお、特徴抽出部１８では、ＭＦＣＣの他、例えば、線形予測係数、ケプストラム係数、特定の周波数帯ごとのパワー（フィルタバンクの出力）等を、特徴パラメータｄ１３として抽出することが可能である。
【００２３】
音響モデル記憶部１５は、音声信号ｄ１１を構成する言語における個々の音素の音響的な特徴パラメータであるｄ９を記憶している。
【００２４】
音響モデル記憶部１５は、音声認識する音声の言語における個々の発音の音響的な特徴を現す音響モデルを記憶している。
【００２５】
マッチング部１９が、複数の語彙の音素列ｄ７の音素の順番に音素の特徴パラメータｄ９を並べた複数の語彙の音響モデルを生成する。マッチング部１９が、語彙の音響モデルに対して音声データｄ１２の特徴パラメータｄ１３の出現確率を累積した累積値と認識パラメータから複数のスコアを算出する。マッチング部１９が、スコアが最も高い語彙の音響モデルを抽出する。マッチング部１９が、抽出された語彙の音響モデルに対応する語彙ｄ１４を音声信号ｄ１１に対応する語彙として出力する。マッチング部１９では、特徴抽出部１８からの特徴パラメータｄ１３を用いて、認識文法モデル記憶部１４、音響モデル記憶部１５、パラメータ生成部１６を必要に応じて参照しながら、例えば、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）法を実施することで、入力された音声ｄ１１の音声認識をする。
【００２６】
マッチング部１９は、認識文法モデル記憶部１４に登録された語彙の発音ｄ７と、音響モデル記憶部１５に記憶された音素の音響的な特徴パラメータｄ９とを接続することで、語彙の音響モデルを構成する。さらに、マッチング部１９は、語彙の音響モデルと、音声認識処理に用いる認識パラメータｄ８とを用いて、特徴パラメータｄ１３に基づき、ＨＭＭ法により、入力された音声ｄ１１を認識する。即ち、マッチング部１９は、認識パラメータｄ８を参照し動作し、語彙の音響モデルについて、特徴抽出部１８が出力する時系列の特徴パラメータｄ１３の出現確率を累積し、その累積値をスコア（尤度）とし、スコアが最も高い語彙の音響モデルを検出し、その検出された語彙の音響モデルに対応する語彙を、音声認識結果として出力する。
【００２７】
音声認識システム１は、コンピュータであってもよく、コンピュータにプログラムに書かれた手順を実行させることにより、音声認識システム１を実現させてもよい。音声認識装置２は、コンピュータであってもよく、コンピュータにプログラムに書かれた手順を実行させることにより、音声認識装置２を実現させてもよい。認識文法モデル作成装置３は、コンピュータであってもよく、コンピュータにプログラムに書かれた手順を実行させることにより、認識文法モデル作成装置３を実現させてもよい。
【００２８】
図２の認識文法モデル作成装置３において実施される認識文法モデル作成方法を図４を用いて説明する。
【００２９】
図４と図５に示すように、認識文法モデル作成方法では、まず、ステップＳ１で、認識文法モデル作成部１１が語彙ｄ１の入力を受け付けて、ステップＳ２へ進む。
【００３０】
ステップＳ２で、認識文法モデル作成部１１が発音辞書部１２から語彙ｄ１に対応する発音ｄ２を取得できた場合は、ステップＳ４へ進む。認識文法モデル作成部１１が発音辞書部１２から語彙ｄ１に対応する発音ｄ２を取得できなかった場合は、ステップＳ３へ進む。
【００３１】
ステップＳ３で、認識文法モデル作成部１１が発音生成部１３から発音ｄ３を取得し、ステップＳ４へ進む。
【００３２】
ステップＳ４で、認識文法モデル作成部１１が発音取得区別を語彙ｄ１に関連付けて設定する。ステップＳ５へ進む。
【００３３】
ステップＳ５で、認識文法モデル作成部１１が語彙、語彙に対応する発音、発音取得区別ｄ４を認識文法モデル記憶部１４へ追加する。図５のステップＳ１０へ進む。
【００３４】
ステップＳ１０で、パラメータ生成部１６が、認識文法モデル記憶部１１を参照し、語彙と、語彙の発音と、発音取得区別ｄ５に基づき、認識パラメータｄ６とｄ８を生成し、ステップＳ１４へ進む。
【００３５】
ステップＳ１４で、認識文法モデル記憶部１４が、認識パラメータｄ６の重みやビーム幅を、語彙、語彙の発音と発音取得区別ｄ５に関係付けて記憶する。ステップＳ６へ進む。なお、図４の全体の音声認識方法では、ステップＳ１４の認識パラメータｄ６を記憶する必要が必ずしも無いが、認識文法モデル作成方法ではステップＳ１４の認識パラメータｄ６を記憶する必要が生じるのは、認識文法モデル作成方法と部分に特化した音声認識方法を時間的に分けて行う場合があるからである。
【００３６】
図３の音声認識装置２において実施される音声認識方法を図５を用いて説明する。
【００３７】
ステップＳ６で、全ての語彙ｄ１の入力を終了した場合は、エンドへ進む。語彙ｄ１の入力を続ける場合は、ステップＳ１へ戻る。
【００３８】
図５に示すように、部分に特化した音声認識方法では、まず、ステップＳ７で、ＡＤ変換部１７が、音声ｄ１１の入力を受け付けて、ステップＳ８へ進む。
【００３９】
ステップＳ８で、ＡＤ変換部１７が、アナログ信号である音声ｄ１１を、デジタル信号である音声データｄ１２に変換し、ステップＳ９へ進む。
【００４０】
ステップＳ９で、特徴抽出部１８が、音声データｄ１２を音響分析し、特徴パラメータｄ１３を抽出し、ステップＳ１０へ進む。
【００４１】
ステップＳ１０で、パラメータ生成部１６が、認識文法モデル記憶部１１を参照し、語彙と、語彙の発音と、発音取得区別ｄ５に基づき、認識パラメータｄ６とｄ８を生成し、ステップＳ１４へ進む。
【００４２】
ステップＳ１４で、認識文法モデル記憶部１４が、認識パラメータｄ６の重みやビーム幅を、語彙、語彙の発音と発音取得区別ｄ５に関係付けて記憶する。ステップＳ１１へ進む。なお、部分に特化した音声認識方法におけるステップＳ１４は、必ずしも必要でない。
【００４３】
ステップＳ１１で、マッチング部１９が、現在設定されている認識パラメータｄ８、ｄ７に基づいて、スコア計算としてのマッチング処理を行い、ステップＳ１２へ進む。
【００４４】
ステップＳ１２で、マッチング部１９が、ステップＳ１１で計算された複数のスコアのうちの最大値に基づいて、音声認識結果が確定され、音声認識結果が出力され、ステップＳ１３へ進む。
【００４５】
ステップＳ１３で、音声ｄ１１の入力を終了した場合は、エンドへ進み、音声認識方法を終了する。音声ｄ１１の入力を続ける場合は、ステップＳ７へ戻る。
【００４６】
なお、図４と図５のステップＳ１０の認識パラメータｄ６とｄ８を生成は、図５の部分に特化した音声認識方法と、図４の認識文法モデル作成方法のどちらか一方に存在していればよい。
【００４７】
図６に示すように、実施例１に係る音声認識方法の全体に及ぶ方法は、部分に特化した音声認識方法と認識文法モデル作成方法を有している。音声認識方法の全体は、図１の音声認識システム１において実施される。
【００４８】
音声認識方法は、手順としてコンピュータが実行可能な音声認識プログラムにより表現することができる。この音声認識プログラムをコンピュータに実行させることにより、音声認識方法を実施することができる。認識文法モデル作成方法は、手順としてコンピュータが実行可能な認識文法モデル作成プログラムにより表現することができる。この認識文法モデル作成プログラムをコンピュータに実行させることにより、認識文法モデル作成方法を実施することができる。
【００４９】
図７は、実施例１の図４乃至図６のステップＳ１０のパラメータ生成部１６のパラメータ生成のフローチャートである。
【００５０】
まず、ステップＳ２１で、パラメータ生成部１６が図１の認識文法モデル記憶部１４から語彙ｄ１の入力を受け、ステップＳ２２へ進む。
【００５１】
ステップＳ２２で、パラメータ生成部１６が、認識文法モデル記憶部１４から入力される語彙ｄ１の発音取得区が「１」か否かを判定する。「１」であれば、ステップＳ２３へ進み、「１」で無ければ、ステップＳ２４へ進む。別認識文法モデル記憶部１４から入力される語彙ｄ１により、発音取得区別は、語彙（綴り字）ｄ１に対応する発音ｄ２又はｄ３を、発音辞書部１２から取得したか、発音生成部１３から取得したかを２値で表す符号であるとする。発音ｄ２を発音辞書部１２から取得した場合は、認識文法モデル作成部１１により発音取得区別の辞書区別は「１」に設定され、発音ｄ３を発音生成部１３から取得した場合は、認識文法モデル作成部１１により発音取得区別の生成区別は「０」に設定されるものとする。
【００５２】
ステップＳ２３で、パラメータ生成部１６が語彙ｄ１に重み「０．４５」を関係付けて設定し、ステップＳ１０のパラメータ生成のフローチャートを終了する。
【００５３】
ステップＳ２４で、パラメータ生成部１６が語彙ｄ１に重み「０．５５」を関係付けて設定し、ステップＳ１０のパラメータ生成のフローチャートを終了する。語彙ｄ１に設定する重み「０．４５」と、「０．５５」は１つの例であり、他の重みを設定しても良い。ただ、ステップＳ２３で設定する重みより、ステップＳ２４で設定する重みを大きくする。
【００５４】
図８に示すように、語彙ｄ１の一例として、語彙ｄ１が、綴り字で、「ｔｅｓｌａ」、「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、「ｔｅｓｒｅ」であるとする。なお、図１等の認識文法モデル１１へ入力する語彙ｄ１は、その他、例えば、単語が連続した文で表現された語彙ｄ１でもよく、単語をネットワーク状に接続し、音声認識の対象となる語彙全体をネットワーク文法で表現した語彙ｄ１でもよい。さらに、単語を論理記号によって接続し、音声認識の対象となる語彙全体を文脈自由文法（ＣＦＧ）で表現した語彙ｄ１でもよい。すなわち、これらの語彙ｄ１においては、語彙ｄ１を構成する各単語を、認識文法モデル作成部１１へ入力する語彙ｄ１として、各単語を、逐次処理することにより、語彙全体の処理を行うことが可能になるのである。
【００５５】
図９は、実施例１の図１の認識文法モデル記憶部１４に追加して記憶された語彙、音素列と発音取得区別を示している。認識文法モデル記憶部１４は、綴り字フィールド２１、音素列フィールド２２と発音取得区別フィールド２３を有している。１つのレコードは、語彙（綴り字）「ｔｅｓｌａ」、発音（音素列）「ｔＥｓｌ＠」、発音取得区別「１」により構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、発音「t E l @ f o n」、発音取得区別「１」により構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｓｒｅ」、発音「t E s r E」、発音取得区別「０」で構成されている。綴り字「ｔｅｓｌａ」、「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、「ｔｅｓｒｅ」は、図１の認識文法モデル作成部１１へ入力された、図８の語彙（綴り字）に対応する。発音「ｔＥｓｌ＠」、「t E l @ f o n」、「t E s r E」は、図１の発音辞書部１２または、発音生成部１３から取得した綴り字ｄ１に対応する発音ｄ２、ｄ３であり、個々の音を定義する音素の連続によって表現している。発音取得区別「１」、「１」、「０」は、語彙（綴り字）ｄ１に対応する発音ｄ２、ｄ３を、発音辞書部１２から取得したか、発音生成部１３から取得したかを２値で表す符号である。発音ｄ２を発音辞書部１２から取得した場合は「１」、発音ｄ３を発音生成部１３から取得した場合は「０」を設定する。以上から、語彙「ｔｅｓｌａ」の発音「ｔＥｓｌ＠」は、発音辞書部１２から取得されたことが分かる。綴り字「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」の発音「t E l @ f o n」も発音辞書部１２から取得されたことが分かる。綴り字「ｔｅｓｒｅ」の発音「t E s r E」は、発音生成部１３から取得されたことが分かる。
【００５６】
図１０は、図１のパラメータ生成部１６で生成した認識パラメータｄ６である重みが、語彙ｄ１、音素列、発音取得区分と関係付けて記憶されている認識文法モデル記憶部１４を示している。認識文法モデル記憶部１４は、綴り字フィールド２１、音素列フィールド２２と発音取得区別フィールド２３だけでなく、重みフィールド２４を有している。綴り字、発音、発音取得区別で構成されるレコードに、重みが関連付けられている。重みは、綴り字、発音と発音取得区別で構成されるレコードを、図７のパラメータ生成のフローチャートの処理により、処理した場合に生成され記憶設定される重みである。綴り字「ｔｅｓｌａ」、発音「ｔＥｓｌ＠」、発音取得区別「１」で構成される１つのレコードには、重み「０．４５」が関係付けられて設定される。綴り字「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、発音「t E l @ f o n」、発音取得区別「１」で構成される別の１つのレコードには、重み「０．４５」が関係付けられて設定される。綴り字「ｔｅｓｒｅ」、発音「t E s r E」、発音取得区別「０」で構成される別の１つのレコードには、重み「０．５５」が関係付けられて設定される。発音取得区別「０」が設定されたレコードの重み「０．５５」は、発音取得区別「１」が設定されたレコードの重み「０．４５」より大きく設定されている。
【００５７】
マッチング部１９は、より大きな重みが与えられた語彙を、認識結果として出現しやすくするように動作し、より小さな重みが与えられた語彙を、認識結果として出現しにくくするように動作する。例えば、語彙の音響モデルについて、特徴抽出部１８が出力する時系列に並べられた音声データの特徴パラメータに対する、語彙の音素列の順番に音素の特徴パラメータを並べた音響モデルの出現確率を累積し、累積値を算出する。その累積値である第１のスコアに、語彙の重みを掛け第２のスコアを得る。得られた第２のスコアが、最も高い語彙の音響モデルを検出し、その語彙の音響モデルに対応する語彙を、音声認識結果として出力する。このことにより、語彙の重みに基づいて、語彙を認識結果として出現しやすく、または出現しにくくすることができる。逆に、重みを第１のスコアに掛ける方法に限らず、発音取得区別に応じて、生成区別を関係付けられた語彙であれば、認識結果として出現しやすくするように動作し、辞書区別を関係付けられた語彙であれば、認識結果として出現しにくくするように動作するのであれば、どのような方法でもよい。
【００５８】
発音辞書部１２から取得した発音ｄ２は、発音辞書部１２に予め登録されている発音ｄ２であり、登録されている発音ｄ２は、発音の正確さについて信頼できる。発音生成部１３から取得した発音ｄ３は、発音生成部１３が発音生成規則により作成した発音ｄ３であり、規則により作成された発音ｄ３は、発音の正確さについて、発音辞書部１２に登録されている発音ｄ２よりも、相対的に低い。即ち、発音生成部１３から取得した発音ｄ３は、発音の一部が、正しくない可能性がある。語彙に関係付けられて正しくない発音が認識文法モデル記憶部１４に登録され、マッチング処理に使用される。この正しくない発音を用いて、マッチング処理を行うと、話者が、対応する語彙を正しい発音で発声しているにもかかわらず、正しい認識結果が得られない可能性がある。つまり、発音辞書部１２から取得した別の語彙で、正しい発音に類似した発音ｄ２を持つ語彙のスコアの方が、発音生成部１３から取得した話者が意図した語彙で、発音の一部が正しくない発音ｄ３をもつ語彙のスコアより大きくなり、別の語彙が、認識結果として得られる可能性がある。
【００５９】
よって、実施例１では、発音辞書部１２から取得した語彙に関係付ける重みを、発音生成部１３から取得した語彙に関係付ける重みより小さく設定することにより、発音辞書部１２から取得した別の語彙で、正しい発音に類似した発音を持つ語彙のスコアを小さくし、発音生成部１３から取得した話者が意図した語彙で、発音の一部が正しくない発音をもつ語彙のスコアを大きくし、話者が意図した語彙を認識結果として取得しやすくすることが可能となる。
【００６０】
例えば、認識文法モデル記憶部１４に、図１０の、綴り字「ｔｅｓｒｅ」、発音「t E s r E」、発音取得区別「０」によって構成される語彙が登録されていて、綴り字「ｔｅｓｒｅ」の正しい発音は、「t E s l E」である場合を考える。
【００６１】
まず、発声「t E s l E」（以下、発声を音素記号によって示す）に対して、重み「０．５５」等を使用せずに、マッチング処理を行うことにする。綴り字「ｔｅｓｌａ」、発音「ｔＥｓｌ＠」、発音取得区別「１」で構成される語彙が、スコア１０００を取得したとする。綴り字「ｔｅｓｒｅ」、発音「t E s r E」、発音取得区別「０」で構成される語彙が、スコア９８０を取得したとする。最大のスコア１０００を獲得した綴り字「ｔｅｓｌａ」が認識結果として出力される。正しい認識結果は綴り字「ｔｅｓｒｅ」であるので、正しい認識結果が取得できていないことになる。
【００６２】
一方、重み「０．５５」等を使用して、マッチング処理を行うことにする。綴り字「ｔｅｓｌａ」の語彙が、第１のスコア「１０００」に重み「０．４５」を掛けた第２のスコア「４５０」を取得する。綴り字「ｔｅｓｒｅ」の語彙が、第１のスコア「９８０」に重み「０．５５」を掛けた第２のスコア「５３９」を取得する。最大のスコア５３９を獲得した綴り字「ｔｅｓｒｅ」が認識結果として出力される。正しい認識結果は綴り字「ｔｅｓｒｅ」であるので、正しい認識結果が取得できたことになる。
【００６３】
発声「t E s l E」に対して、発音「ｔＥｓｌ＠」と、発音「t E s r E」と、は共に１音素が異なるのみなので、第１のスコアの値は同程度になり、認識結果の誤りを生じさせている。第２のスコアでは、発音生成部１３で誤って生成した１音素分のスコアを補って、正しい認識結果を導き出している。
【００６４】
次に、発音辞書部１２から発音ｄ２を取得可能な綴り字「ｔｅｓｌａ」の語彙の発声「t E s l @」が、音声入力された場合について考察する。
【００６５】
まず、重み「０．５５」等を使用せずに、マッチング処理を行うことにする。綴り字「ｔｅｓｌａ」、発音「ｔＥｓｌ＠」、発音取得区別「１」で構成される語彙が、スコア「１５００」を取得したとする。綴り字「ｔｅｓｒｅ」、発音「t E s r E」、発音取得区別「０」で構成される語彙が、スコア「５００」を取得したとする。最大のスコア１５００を獲得した綴り字「ｔｅｓｌａ」が認識結果として出力される。正しい認識結果は綴り字「ｔｅｓｌａ」であるので、正しい認識結果が取得できていることになる。
【００６６】
一方、重み「０．５５」等を使用して、マッチング処理を行うことにする。綴り字「ｔｅｓｌａ」の語彙が、第１のスコア「１５００」に重み「０．４５」を掛けた第２のスコア「６７５」を取得する。綴り字「ｔｅｓｒｅ」の語彙が、第１のスコア「５００」に重み「０．５５」を掛けた第２のスコア「２７５」を取得する。最大のスコア６７５を獲得した綴り字「ｔｅｓｌａ」が認識結果として出力される。正しい認識結果は綴り字「ｔｅｓｌａ」であるので、正しい認識結果が取得できていることになる。
【００６７】
発声「t E s l @」に対して、発音「t E s l @」は、同一の音素列によって構成されるので高いスコアを取得し、発音「t E s r E」は、２音素がことなるので低いスコアを取得する。第２のスコアでは、２音素の異なりを補うほどの差を有していない重み「０．４５」と「０．５５」を掛けられているので、正しい認識結果を導き出している。
【００６８】
つまり、適切な重み「０．４５」を発音辞書部１２から取得した語彙に設定し、適切な重み「０．５５」を発音生成部１３から取得した語彙に設定することにより、音声認識の認識率を向上させることが可能となる。
【００６９】
実施例１では、認識文法モデル記憶部１４に登録した語彙の発音が、発音辞書部１２から取得した発音ｄ２であることを示す「１」か、発音生成部１３の発音生成規則から生成した発音ｄ３であることを示す「０」かの２値をとる発音取得区別により区別することができ、音声認識の際に、語彙の発音取得区別が、２値のどちらの値であるかにより、音声認識の認識パラメータの重みを生成し、音声認識の、認識率、計算量、メモリ使用量などの性能を、向上させることが可能となる。
【００７０】
実施例１によれば、音声認識の、認識率、計算量、メモリ使用量などの性能を向上させる、音声認識の対象となる語彙、認識パラメータ等の認識文法モデル記憶部１４への登録方法、及び音声認識方法を提供することができる。
【実施例２】
【００７１】
実施例２では、図４乃至図１６のステップＳ１０のパラメータ生成部１６の認識パラメータの生成において他の重みを生成する例について説明する。図１１は、ステップＳ１０のパラメータ生成部１６のパラメータ生成のフローチャートである。
【００７２】
まず、図７のステップＳ２１と同様に、ステップＳ２１で、パラメータ生成部１６が図１等の認識文法モデル記憶部１４から語彙ｄ１の入力を受け、ステップＳ２５へ進む。
【００７３】
ステップＳ２５で、パラメータ生成部１６が、値「１」から発音取得区別の値を引いた値を重みに設定する。図４等のステップＳ１０のパラメータ生成のフローチャートを終了する。
【００７４】
なお、実施例２では、発音取得区別の値の設定方法が実施例１と異なっている。
【００７５】
図１２は、実施例２の図１等の認識文法モデル記憶部１４に追加して記憶された語彙、音素列と発音取得区別を示している。認識文法モデル記憶部１４は、綴り字フィールド２１、音素列フィールド２２と発音取得区別フィールド２３を有している。１つのレコードは、語彙（綴り字）「ｔｅｓｌａ」、発音（音素列）「ｔＥｓｌ＠」、発音取得区別「０．６０」により構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、発音「t E l @ f o n」、発音取得区別「０．５５」により構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｓｒｅ」、発音「t E s r E」、発音取得区別「０．４５」で構成されている。綴り字と発音は、実施例１の図９と同じである。
【００７６】
発音取得区別「０．６０」「０．５５」「０．４５」は、語彙（綴り字）に対応する発音のもっともらしさと、語彙（綴り字）に対応する発音を、発音辞書部１２から取得したか、発音生成部１３から取得したか、を表す連続値である。発音取得区別の値が大きいほど発音がもっともらしいことを表している。また、発音を発音辞書部１２から取得した場合は、境界値より大きい値を設定し、発音を発音生成部１３から取得した場合は、境界値より小さい値を設定している。実施例２においては、境界値は「０．５」と設定してあり、発音「ｔＥｓｌ＠」と、発音「t E l @ f o n」とは、発音取得区別０．６０、０．５５が境界値０．５より大きいので発音辞書部１２から取得した発音ｄ２であり、発音「t E s r E」は、発音取得区別０．４５が境界値０．５より小さいので発音生成部１３から取得した発音ｄ３である。また、境界値の「０．５」は１つの例であり、発音を発音辞書部１２から取得したか、発音を発音生成部１３から取得したか、区別できれば、その他の値でも良い。
【００７７】
発音辞書部１２は、綴り字と、発音とを関連づけて保持し、認識文法モデル作成部１１の要求に応じて、綴り字ｄ１に対応した発音ｄ２を送信することができる。また、発音辞書部１２は、綴り字と、発音と、発音のもっともらしさを表す連続値とを関連付けて保持し、認識文法モデル作成部１１の要求に応じて、綴り字ｄ１に対応した発音と、発音のもっともらしさを表す連続値とを、認識文法モデル作成部１１へ送信することができる。発音のもっともらしさを表す連続値とは、例えば、英語の「often」のように話者により発音のゆれがある単語のもっともらしさを表す連続値を低くしたり、「herb」ように地域により発音が変わる単語のもっともらしさを表す連続値を低くしたりできる。発音辞書部１２の例としては「特許第３４７６００８号」（音声情報の登録方法、認識文字列の特定方法、音声認識装置、音声情報の登録のためのソフトウエア・プロダクトを格納した記憶媒体、及び認識文字列の特定のためのソフトウエア・プロダクトを格納した記憶媒体）に、発音にスコアが関連付けられて保持されている例がある。
【００７８】
発音生成部１３は、綴り字から、綴り字の文字の並びから、発音の音素列の並び変換する規則を用いて、発音を生成する。また、発音生成部１３は、綴り字の文字の並びから、発音の音素列の並びと、発音のもっともらしを表す値とに変換する規則を用いて、発音と、発音のもっともらしさを表す値を生成する。発音のもっともらしさは、例えば、次のように設定することができる。個々の綴り字の文字を、発音の音素列に変換する複数の規則のそれぞれに、その規則が適用可能な確率を得点として付加しておく。綴り字の文字に、逐次規則を適用し、適用した規則の得点を合計する。得点のもっとも高かった発音生成された発音に付随する得点を、発音のもっともらしさを表す値とすることができる。発音のもっともらしさを表す値は、正規化処理により、境界値より小さな値に設定することが好ましい。発音生成部１３の例としては、「特許第３４８１４９７号」（綴り言葉に対する複数発音を生成し評価する判断ツリーを利用する方法及び装置）に、発音をスコアつきで生成する例がある。
【００７９】
図１３は、図１のパラメータ生成部１６で生成した認識パラメータｄ６である重みが、語彙ｄ１、音素列、発音取得区分と関係付けて記憶されている実施例２の認識文法モデル記憶部１４を示している。認識文法モデル記憶部１４は、綴り字フィールド２１、音素列フィールド２２と発音取得区別フィールド２３だけでなく、重みフィールド２４を有している。綴り字、発音、発音取得区別で構成されるレコードに、重みが関連付けられている。重みは、綴り字、発音と発音取得区別で構成されるレコードを、図１１のパラメータ生成のフローチャートの処理により、処理した場合に生成され記憶設定される重みである。綴り字「ｔｅｓｌａ」、発音「ｔＥｓｌ＠」、発音取得区別「０．６０」で構成される１つのレコードには、重み「０．４０」が関係付けられて設定される。綴り字「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、発音「t E l @ f o n」、発音取得区別「０．５５」で構成される別の１つのレコードには、重み「０．４５」が関係付けられて設定される。綴り字「ｔｅｓｒｅ」、発音「t E s r E」、発音取得区別「０．４５」で構成される別の１つのレコードには、重み「０．５５」が関係付けられて設定される。
【００８０】
実施例２では、各語彙に発音取得区別として、実施例１に加えて発音のもっともらしさを表す値を設定し、図１１のフローチャートの処理により、さらに語彙の重みを適切に設定することができ、音声認識の認識率を向上させることが可能となる。
【００８１】
さらに本発明は、発音取得区別は、連続値をとる値であり、発音がもっともらしい場合は、より大きな値であり、発音を前記発音辞書から取得した場合は、ある境界値より大きな値であり、発音を前記発音生成規則から生成した場合は、ある境界値より小さな値であることを特徴とする。
【００８２】
この発明では、認識文法モデルに登録した語彙の発音が、発音辞書から取得した発音か、発音生成規則から生成した発音か、連続値をとる値によって区別することができ、さらに、語彙の発音のもっともらしさを、連続値をとる値によって区別することができ、音声認識の際に、音声認識のパラメータを制御し、音声認識の、認識率などの性能を向上させることが可能となる。
【００８３】
さらに本発明は、前記パラメータは、前記音声認識の音声認識結果として、前記語彙の出現しやすさを決める重みであることを特徴とする。
【００８４】
この発明では、音声認識の際に、音声認識のパラメータである、語彙の出現しやすさを決める重みを制御し、音声認識の、認識率、計算量、メモリ使用量などの性能を向上させることが可能となる。
【実施例３】
【００８５】
実施例３では、図４乃至図６のステップＳ１０のパラメータ生成部１６の認識パラメータの生成において重みの他の認識パラメータであるビーム幅を生成する例について説明する。図１４は、実施例３に係るステップＳ１０のパラメータ生成部１６のパラメータ生成のフローチャートである。
【００８６】
まず、図７のステップＳ２１と同様に、ステップＳ２１で、パラメータ生成部１６が図１等の認識文法モデル記憶部１４から語彙ｄ１の入力を受け、ステップＳ２６へ進む。認識文法モデル記憶部１４から入力される語彙は、例えば、図９に示すように、発音取得区別は、語彙（綴り字）に対応する発音を、発音辞書部１２から取得したか、発音生成部１３から取得したかを「１」と「０」の２値で表す符号である。発音取得区別には、発音を発音辞書部１２から取得した場合は「１」、発音を発音生成部１３から取得した場合は「０」を設定してあるものとする。
【００８７】
ステップＳ２６で、パラメータ生成部１６が、認識文法モデル記憶部１４に登録されている語彙の内、発音取得区別の符号が「１」の語彙の割合が７０パーセント以上か否か判定する。認識文法モデル記憶部１４に登録されている語彙の内、発音取得区別の符号が「１」の語彙の割合が７０パーセント以上、すなわち、発音を発音辞書部１２から取得した語彙の割合が７０パーセント以上の場合は、ステップＳ２７へ進み、発音取得区別の符号が「１」の語彙の割合が７０パーセント未満、すなわち、発音を発音生成部１３から取得した語彙の割合が３０パーセントを超える場合は、ステップＳ２８へ進む。
【００８８】
ステップＳ２７で、パラメータ生成部１６が、マッチング部１９のビームサーチにおけるビーム幅を狭め、図４等のステップＳ１０のパラメータ生成のフローチャートを終了する。
【００８９】
ステップＳ２８で、パラメータ生成部１６が、マッチング部１９のビームサーチにおけるビーム幅を広げ、図４等のステップＳ１０のパラメータ生成のフローチャートを終了する。
【００９０】
ステップＳ２６における、発音取得区別の符号が「１」の語彙の割合の7０パーセントは１つの例であり、割合は、ビーム幅の増減により、音声認識の認識率、計算量、メモリ使用量などの性能を向上させるように、適切に設定すれば良い。また、発音を発音辞書部１２から取得した語彙と、発音を発音生成部１３から取得した語彙の割合に応じて、段階的にビーム幅を設定しても良い。
【００９１】
図１５は、実施例３の図１等の認識文法モデル記憶部１４に記憶されている語彙、音素列と発音取得区別の一例を示している。認識文法モデル記憶部１４は、綴り字フィールド２１、音素列フィールド２２と発音取得区別フィールド２３を有している。１つのレコードは、語彙（綴り字）「ｔｅｓｔ」、発音（音素列）「ｔＥｓｔ」、発音取得区別「１」により構成されている。他の１つのレコードは、語彙（綴り字）「ｔｅｓｌａ」、発音（音素列）「ｔＥｓｌ＠」、発音取得区別「１」により構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、発音「t E l @ f o n」、発音取得区別「１」により構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｓｒｅ」、発音「t E s r E」、発音取得区別「０」で構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｌｅｖｏｉｃｅ」、発音「t E l @ v O l s 」、発音取得区別「０」で構成されている。綴り字「ｔｅｓｔ」、「ｔｅｓｌａ」、「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、「ｔｅｓｒｅ」、「ｔｅｌｅｖｏｉｃｅ」は、図１の認識文法モデル作成部１１へ入力された語彙（綴り字）ｄ１に対応する。発音「ｔＥｓｔ」、「ｔＥｓｌ＠」、「t E l @ f o n」、「t E s r E」、「t E l @ v O l s 」は、図１の発音辞書部１２または、発音生成部１３から取得した綴り字ｄ１に対応する発音ｄ２、ｄ３であり、個々の音を定義する音素の連続によって表現している。発音取得区別「１」、「１」、「１」、「０」、「０」は、語彙（綴り字）ｄ１に対応する発音ｄ２、ｄ３を、発音辞書部１２から取得したか、発音生成部１３から取得したかを２値で表す符号である。発音ｄ２を発音辞書部１２から取得した場合は「１」、発音ｄ３を発音生成部１３から取得した場合は「０」を設定する。以上から、語彙「ｔｅｓｔ」の発音「ｔＥｓｔ」は、発音辞書部１２から取得されたことが分かる。語彙「ｔｅｓｌａ」の発音「ｔＥｓｌ＠」は、発音辞書部１２から取得されたことが分かる。綴り字「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」の発音「t E l @ f o n」も発音辞書部１２から取得されたことが分かる。綴り字「ｔｅｓｒｅ」の発音「t E s r E」は、発音生成部１３から取得されたことが分かる。綴り字「ｔｅｌｅｖｏｉｃｅ」の発音「t E l @ 
v O l s 」は、発音生成部１３から取得されたことが分かる。
【００９２】
図１６は、実施例３の図１等の認識文法モデル記憶部１４に記憶されている語彙、音素列と発音取得区別の他の一例を示している。認識文法モデル記憶部１４は、綴り字フィールド２１、音素列フィールド２２と発音取得区別フィールド２３を有している。１つのレコードは、語彙（綴り字）「ｔｅｓｔ」、発音（音素列）「ｔＥｓｔ」、発音取得区別「１」により構成されている。他の１つのレコードは、語彙（綴り字）「ｔｅｓｌａ」、発音（音素列）「ｔＥｓｌ＠」、発音取得区別「１」により構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」、発音「t E l @ f o n」、発音取得区別「１」により構成されている。別の１つのレコードは、綴り字「ｔｅｌｅｖｏｉｃｅ」、発音「t E l @ v O l s 」、発音取得区別「０」で構成されている。
【００９３】
マッチング部１９は、ビームサーチにおけるビーム幅が広いほど、正しい音声の認識結果を、高い確率で取得することができ、ビームサーチにおけるビーム幅が狭いほど、少ない計算量と、少ないメモリ使用量で、音声の認識結果を取得することができる。ビームサーチとは、語彙の音響モデルについて、特徴抽出部１８が出力する時系列の特徴パラメータの出現確率を、入力される特徴パラメータのフレームごと累積し、その累積値であるスコアが最も良い仮説を基準として、そのスコアより一定の閾値（ビーム）以内のスコアを持つ仮説のみを記憶し、それ以外の仮説は今後使用しないので消去する方法のことである。仮説とは、音声の認識結果を探索する途中で、想定される仮の認識結果のことである。ビームサーチにおけるビーム幅を広くすると、多くの仮説について認識結果の探索処理を行うので、正しい認識結果か、仮説の中に含まれている確率が高くなり、正しい認識結果を得られる可能性が高くなる。ビームサーチにおけるビーム幅を狭くすると、仮説について認識結果の探索処理を行う途中で、正しい認識結果が、消去されてしまう可能性が高くなり、正しい認識結果を得られる可能性が低くなる。また、計算量と、メモリ使用量に関しては、ビームサーチのおけるビーム幅を広くすると、多くの仮説について認識結果の探索処理を行うので、計算量と、メモリ使用量は増加する。ビームサーチにおけるビーム幅を狭くすると、認識結果の探索処理を行う仮説の数が少なくなるので、計算量と、メモリ使用量は減少する。ビームサーチの方法は、さまざまな実施方法がある。例えば、仮説の数を一定にし、スコアの低い仮説から消していくなどがある。また他のビームサーチの１つの例として、「特許第３３４６２８５号」（音声認識装置及び方法）にビームサーチの方法について説明されている。
【００９４】
発音辞書部１２から取得した発音ｄ２は、発音辞書部１２に予め登録されている発音であり、登録されている発音ｄ２は、発音の正確さについて信頼できる。発音生成部１３から取得した発音ｄ３は、発音生成規則により作成した発音であり、規則により作成した発音は、発音の正確さについて、発音辞書部１２に登録されている発音よりも、相対的に低い。即ち、発音生成部１３から取得した発音ｄ３は、発音の一部が、正しくない可能性がある。
【００９５】
このまま、図５、図６に示すステップＳ１１のマッチング処理を行うと、話者が、正しい発音で発声しているにもかかわらず、正しくない発音が認識文法モデル記憶部１４に登録され、マッチング処理に使用されるため、正しい認識結果が得られない可能性がある。つまり、発音生成部１３から取得した発音ｄ３の一部が正しくない発音を持つ語彙ｄ１が、ビームサーチにおいて、探索途中に、発音の一部が正しくない箇所で、仮説から消去され、認識結果として取得されない可能性がある。
【００９６】
よって、実施例３では、語彙ｄ１の発音を、発音辞書部１２から取得した語彙ｄ２の割合が一定値未満の場合、換言すると、語彙ｄ１の発音を、発音生成部１３から取得した語彙ｄ３の割合が一定値以上の場合は、パラメータ生成部１６は、ビームサーチおけるビーム幅を広げ、発音ｄ３を発音生成部１３から取得した語彙ｄ１が、仮説から消去されないようにしている。このことにより、音声認識の、認識率を向上させることが可能となる。
【００９７】
また、語彙ｄ１の発音を、発音辞書部１２から取得した語彙の割合が一定値以上の場合、換言すると、語彙ｄ１の発音を、発音生成部１３から取得した語彙の割合が一定値未満の場合は、パラメータ生成部１６は、ビームサーチにおけるビーム幅を狭め、マッチング部１９での音声認識処理の、計算量、メモリ使用量を少なくすることが可能となる。語彙ｄ１の発音を、発音生成部１３から取得した語彙ｄ３の割合が一定値未満の場合において、語彙ｄ１の発音を、発音生成部１３から取得した語彙ｄ３の割合が一定値以上の場合と比較して、ビームサーチにおけるビーム幅を相対的に狭くすることは、ただしい発音で登録されている語彙ｄ２の割合が相対的に多いため、ビーム幅の減少にともなう、正しい認識結果が仮説から消去される可能性は小さく、音声認識の認識率への影響は小さい。むしろ、音声認識処理の、計算量、メモリ使用量を少なくする効果の方が大きい。
【００９８】
例えば、認識文法モデル記憶部１４に、図１５の綴り字、発音、発音取得区別によって構成される語彙が登録されている場合について考える。また、綴り字「ｔｅｓｒｅ」の正しい発音は、「t E s l E」であるとする。発音辞書部１２より発音ｄ２を取得した語彙の割合は、５分の３の６０パーセントなので、図１４のステップＳ２８に進み、パラメータ生成部１６は、ビーム幅を広げる。
【００９９】
音声入力ｄ１１の発声「t E s l E」に対して、マッチング部１９で、ビームサーチを用いてマッチング処理を行う。発声の「t E s l E」の４音素目の「l」まで処理した段階では、最も発声に一致している語彙は、綴り字「tesla」、発音「tEsl@」の語彙である。正しい認識結果である、綴り字「tesre」、発音「tEsrE」の語彙は、発音「tEsrE」の４音素目が正しくない「r」となっているため、最も発声に一致している語彙ではない。パラメータ生成部１６により、ビーム幅が広げられていることにより、多くの語彙が仮説として残るので、正しい認識結果である綴り字「tesre」、発音「tEsrE」の語彙は、仮説に残る。発声の「t E s l E」の最後の音素まで処理を行うことにより、入力した発声に最も類似した語彙として、綴り字「tesre」、発音「tEsrE」の語彙を認識結果として取得する。
【０１００】
このように、適切なビーム幅を、発音辞書部１２から取得した語彙の発音ｄ２と、発音生成部１３から取得した語彙の発音ｄ３の個数の割合に応じて設定することにより、発音生成部１３から取得した発音ｄ３の一部が正しくない語彙でも、仮説として認識候補に残すことが可能であり、音声認識の認識率を向上させることが可能となる。
【０１０１】
次の例として、認識文法モデル記憶部１４に、図１６の綴り字、発音、発音取得区別によって構成される語彙が登録されている場合について考える。発音辞書部１２より発音ｄ２を取得した語彙の割合は、４分の３の７５パーセントなので、図１４のステップＳ２７に進み、パラメータ生成部１６は、ビーム幅を狭める。
【０１０２】
音声入力ｄ１１の発声「t E s l @」に対して、マッチング部１９で、ビームサーチを用いてマッチング処理を行う。パラメータ生成部１６がビーム幅を狭めていることにより、仮説に残る語彙の数は少ないが、発声「t E s l @」に類似した発音を持つ語彙は、綴り字「tesla」の語彙のみであるため、綴り字「tesla」の語彙を認識結果として取得する。
【０１０３】
このように、適切なビーム幅を、発音辞書１２から取得した語彙の発音ｄ２と、発音生成部１３から取得した語彙の発音ｄ３の個数の割合に応じて設定することにより、音声認識の認識率を維持したまま、不要な多くの仮説を探索する処理を減らすことが可能となり、音声認識の、計算量、メモリ使用量を減らすことが可能となる。
【０１０４】
まとめると、発音生成部１３から取得した発音ｄ３の語彙ｄ１の個数の割合が多い場合は、発音ｄ３の一部が正しくない発音を持つ語彙ｄ１が認識文法モデル記憶部１４に登録されている可能性が高く、この場合は、ビームサーチにおけるビーム幅を広めに設定することにより、語彙ｄ１の発音ｄ３の正しくない箇所で、語彙が仮説から消去されるのを防ぎ、正しい認識結果を、発音ｄ３全体を通して、発音ともっとも類似する認識結果として取得することが可能となり、音声認識の認識率を向上させることが可能となる。また、発音辞書部１２から取得した発音ｄ２の語彙ｄ１の個数の割合が多き場合は、正しい発音を持つ語彙が認識文法モデル記憶部１４に登録されている可能性が高く、この場合は、ビームサーチにおけるビーム幅を狭めに設定しても、正しい認識結果が仮説から消去される可能性は低く、正しい認識結果を取得することが可能であり、かつ、ビーム幅を狭めることにより、音声認識の、計算量、メモリ使用量を削減することが可能である。なお、ビームサーチにおけるビーム幅を設定する方法は、認識文法モデル記憶部１４に登録された語彙数に応じて、ビーム幅を増減させるなどの、ビーム幅を設定する方法と、組み合わせて使用すること可能である。
【実施例４】
【０１０５】
実施例４では、図４乃至図６のステップＳ１０のパラメータ生成部１６の認識パラメータの生成において、実施例３の他のビーム幅の生成の例について説明する。図１７は、実施例４に係るステップＳ１０のパラメータ生成部１６のパラメータ生成のフローチャートである。
【０１０６】
まず、図７のステップＳ２１と同様に、ステップＳ２１で、パラメータ生成部１６が図１の認識文法モデル記憶部１４から語彙ｄ１の入力を受け、図１７のステップＳ２９へ進む。また、実施例４の発音取得区分は、実施例２の発音取得区分である。すなわち、認識文法モデル記憶部１４からパラメータ生成部１６に入力される発音取得区別は、例えば、図１２に示すように、語彙（綴り字）に対応する発音のもっともらしさと、語彙（綴り字）に対応する発音を、発音辞書部１２から取得したか、発音生成部１３から取得したか、を表す連続値である。発音取得区別は、値が大きいほど発音がもっともらしいことを表し、発音を発音辞書部１２から取得した場合は、境界値、例えば、「０．５」より大きい値を設定し、発音を発音生成部１３から取得した場合は、境界値例えば、「０．５」より小さい値を設定する。図５においては、境界値は「０．５」であるが、実施例２と実施例４とで等しければ任意の値に設定することができる。
【０１０７】
図１７のステップＳ２９で、パラメータ生成部１６が、認識文法モデル記憶部１４に登録されている語彙の内、発音取得区別の値が境界値である「０．５」より大きい語彙の数の割合が７０パーセント以上か否か判定する。認識文法モデル記憶部１４に登録されている語彙の内、発音取得区別の値が境界値である「０．５」より大きい語彙の割合が７０パーセント以上、すなわち、発音を発音辞書部１２から取得した語彙の割合が７０パーセント以上の場合は、ステップＳ２７へ進む。発音取得区別の値が境界値である「０．５」より大きい語彙の割合が７０パーセント未満、すたわち、発音を発音生成部１３から取得した語彙の割合が３０パーセント以上の場合は、ステップＳ２８へ進む。
【０１０８】
ステップＳ２７で、パラメータ生成部１６が、マッチング部１９のビームサーチにおけるビーム幅を狭め、図４等のステップＳ１０のパラメータ生成のフローチャートを終了する。
【０１０９】
ステップＳ２８で、パラメータ生成部１６が、マッチング部１９のビームサーチにおけるビーム幅を広げ、図４等のステップＳ１０のパラメータ生成のフローチャートを終了する。
【０１１０】
ステップＳ２６における、発音取得区別の値が境界値である「０．５」より大きい語彙の割合の７０パーセントは１つの例であり、割合は、ビーム幅の増減により、音声認識の認識率、計算量、メモリ使用量などの性能を向上させるように、適切に設定すれば良い。また、発音を発音辞書部１２から取得した語彙と、発音を発音生成部１３から取得した語彙の割合に応じて、段階的に複数のビーム幅を設定しても良い。
【０１１１】
実施例４では、認識文法モデル記憶部１４に登録した語彙の発音が、発音辞書部１２から取得した発音ｄ２か、発音生成部１３で発音生成規則から生成した発音ｄ３かを、連続値をとる発音取得区別によって区別することができ、さらに、語彙の発音のもっともらしさも、連続値をとる発音取得区別によって区別することができるので、音声認識の際に、音声認識の認識パラメータであるビーム幅を生成し、マッチング部１９での音声認識の認識率などの性能を向上させることが可能となる。
【０１１２】
実施例４によれば、実施例３と同様に、音声認識の、認識率、計算量、メモリ使用量などの性能を向上させる音声認識の対象となる語彙の認識文法モデルへの登録方法、及び音声認識方法を提供することができる。
【０１１３】
実施例１乃至４は、本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、実施例１乃至４によって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、実施例１乃至４では、発音生成された語彙をより抽出しやすくする例を書いているが、音声認識システムの使用する状況に応じて辞書から取得した語彙を発音生成した語彙より抽出しやすくする場合も考えられるので、どちらをより抽出しやすくするかは、使用する状況により設定することになる。つまり、音声認識システムを使用している状況で、発音が確かな語彙（カーナビゲーションシステムなどでは、「地図を表示」などのコマンドや、最初から登録されている地名など）と、発音が不確かな語彙（カーナビゲーションシステムなどでは、あとからユーザが登録した地名など）の、どちらを重視するかが変わる場合が考えられるからである。
【０１１４】
本発明は、その技術的思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。すなわち、本発明の特許請求の範囲を逸脱しない範囲で、変更・改良や一部転用などが可能であり、これらすべて本発明の請求範囲内に包含されるものである。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る音声認識装置と認識文法モデル作成装置を含む音声認識システムの構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る認識文法モデル作成装置の構成図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る音声認識装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る認識文法モデル作成方法のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係る音声認識方法のフローチャートである。
【図６】音声認識システムを用いた音声認識方法のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態に係る認識文法モデル作成方法および音声認識方法におけるパラメータ制御のステップ内のフローチャート（その１）である。
【図８】図１等の認識文法モデル作成部へ入力される語彙の一例である。
【図９】図１等の認識文法モデル記憶部に追加される語彙の一例を記憶するデータベースのデータ構造図（その１）である。
【図１０】図１等の認識文法モデル記憶部に追加される語彙の一例を記憶するデータベースのデータ構造図（その２）である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る認識文法モデル作成方法および音声認識方法におけるパラメータ制御のステップ内のフローチャート（その２）である。
【図１２】図１等の認識文法モデル記憶部に追加される語彙の一例を記憶するデータベースのデータ構造図（その３）である。
【図１３】図１等の認識文法モデル記憶部に追加される語彙の一例を記憶するデータベースのデータ構造図（その４）である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る認識文法モデル作成方法および音声認識方法におけるパラメータ制御のステップ内のフローチャート（その３）である。
【図１５】図１等の認識文法モデル記憶部に追加される語彙の一例を記憶するデータベースのデータ構造図（その５）である。
【図１６】図１等の認識文法モデル記憶部に追加される語彙の一例を記憶するデータベースのデータ構造図（その６）である。
【図１７】本発明の一実施形態に係る認識文法モデル作成方法および音声認識方法におけるパラメータ制御のステップ内のフローチャート（その４）である。
【符号の説明】
【０１１６】
１    音声認識システム
２    音声認識装置
３    認識文法モデル作成装置
１１    認識文法モデル作成部
１２    発音辞書部
１３    発音生成部
１４    認識文法モデル記憶部
１５    音響モデル記憶部
１６    パラメータ生成部
１７    ＡＤ変換部
１８    特徴抽出部
１９    マッチング部
２１    綴り字フィールド
２２    音素列フィールド
２３    発音取得区別フィールド
２４    重みフィールド
【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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【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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