(57)【要約】【課題】  分散音声認識（ＤＳＲ）においては、通信を利用するため、簡単な認識でも処理に時間がかかる、通信ができない状態では利用できないという課題がある。【解決手段】  情報端末に、端末内で音声認識を行う第１の音声認識手段と、ＤＳＲによる第２の音声認識手段とを具備させ、入力された音声の複雑度が単純な場合に第１の音声認識手段、複雑な場合に第２の音声認識手段を利用して音声認識を実行するようにする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を取り込む音声入力手段と、
取り込んだ音声の複雑度を判定する複雑度判定手段と、
通信を行わずに音声認識を実行する第１の音声認識手段と、
音声認識サーバと通信を行うことにより音声認識を行う第２の音声認識手段と、を具備し、複雑度判定手段が判定する複雑度が一定の基準より低い場合に、第１の音声認識手段を、高い場合に第２の音声認識手段を用いて音声認識処理を実行することを特徴とする情報端末。
【請求項２】
前記複雑度の判定に、入力された音声の長さを用いることを特徴とする請求項１記載の情報端末。
【請求項３】
前記複雑度の基準に、入力された音声の特徴点を抽出したデータのサイズを用いることを特徴とする請求項１記載の情報端末。
【請求項４】
音声を取り込む音声取り込みステップと
音声取り込みステップで取り込んだ音声の複雑さを判定する複雑度判定ステップと、
複雑度判定ステップで単純と判断した場合に、通信を行わずに音声認識を行う第１の音声認識ステップ、あるいは、複雑度判定ステップで複雑と判断した場合に、音声認識サーバと通信することで音声認識を行う第２の音声認識ステップの、どちらかのステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項５】
前記複雑度判定ステップにおいて、複雑度の判定に、音声取り込みステップで取り込んだ音声の長さを用いることを特徴とする請求項４記載の音声認識プログラム。
【請求項６】
複雑度判定ステップの前に、音声取り込みステップで取り込んだ音声の特徴と抽出する特徴点抽出ステップを有し、複雑度の判定基準に、特徴点抽出ステップで抽出した特徴点のデータ量を用いることを特徴とする請求項４記載の音声認識プログラム。
【請求項７】
音声を取り込む音声取り込みステップと
通信を行わずに音声認識を行う第１の音声認識ステップと、
第１の音声認識ステップで認識結果が得られなかった場合に、音声認識サーバと通信することで音声認識を行う第２の音声認識ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話、カーナビゲーションシステム、家庭内ＡＶ機器等の情報端末の高機能化が進むにつれ、操作の複雑化が進んでいる。複雑な操作を簡単にできるようにするためのユーザインタフェースとして、音声認識を利用したユーザインタフェースが利用されるようになってきている。
通常、音声認識では、処理負荷が重い、あるいは、大規模の音声認識用データベースを必要とするため、端末で認識できる単語数などに制約があった。そのような制約を取り払うための技術として、特許文献１に記載されているような、サーバ側で音声認識処理を行う分散型音声認識（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｇｎｉｔｉｏｎ：以下ＤＳＲとする）技術がある。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−５５６０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記ＤＳＲでは、情報端末が音声の特徴点抽出処理を実行し、特徴点データを音声認識サーバに送信する。音声認識サーバでは、受信した特徴点データを用いて音声を認識し、結果を情報端末に送信する。
しかしながら、ＤＳＲには、通信できない環境（例えば携帯電話の圏外）では利用できない、通信を用いるため簡単な音声認識であっても時間がかかるといった問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明では、情報端末に、音声を取り込む音声入力手段、音声入力手段により入力された音声から特徴点データを抽出する特徴点抽出手段、入力された音声の複雑さを判定する複雑度判定手段を具備させるようにしている。さらに、情報端末内部で音声認識を行う第１の音声認識手段と、ＤＳＲを用いて音声認識を行う第２の音声認識手段とを具備させるようにしている。そして、複雑度判定手段により、入力が「単純」であると判定した場合には第１の音声認識手段、入力が「複雑」であると判定した場合には第２の音声認識手段を用いて音声認識処理を実行するようにしている。
【０００６】
これにより、簡単な認識処理は情報端末内で実行することにより、レスポンスの向上を図ることができる。また、ＤＳＲを利用することにより、複雑な音声認識処理も実行でき、高度なユーザインタフェースを構築することが可能となる。
さらに、情報端末が通信を行えない状況にあっても、端末の操作などの簡単な音声認識処理を実行することができるようになる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、使い勝手のよい音声認識処理を実行することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
図１は、本発明の一実施例にかかる情報端末および音声認識サーバのハードウェアの概要を示すブロック図である。なお、情報端末としては、携帯電話、カーナビゲーションシステム、家庭内ＡＶ機器等が想定される。
【０００９】
図中、１００は情報端末である。１０１はＣＰＵであり、周辺部の制御、データの処理や通信に関わる各種プログラムの実行を行う。１０２は音声入力部であり、例えばマイクである。１０３は入力処理部であり、例えばキーパッド、リモコンなどである。１０４は、記憶部であり、例えば、ＲＡＭ、Ｆｌａｓｈ ＲＯＭなどである。１０５は通信処理部であり、携帯電話の通信機能や、イーサネット（登録商標）、ワイヤレスＬＡＮ等である。なお、情報端末１００は、通信処理部１０５を介して、音声認識サーバ１１０とデータの送受信を行う。１０６は、表示処理部であり、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｅｖｉｃｅ）ディスプレイである。１０７は音声認識処理部であり、音声認識に関わる音響分析処理や音声認識ＤＢ１０８を用いた認識処理を実行する。ここでは、音声認識処理部１０７をハードウェアのイメージで例示したが、音声認識処理はソフトウェアを用いてＣＰＵ１０１で実行するようにしてもよい。
【００１０】
図中、１１０は音声認識サーバである。１１１はＣＰＵであり、周辺部の制御、データの処理や通信に関わる各種プログラムの実行を行う。１１２は通信処理部であり、イーサネット（登録商標）等である。音声認識サーバ１１０は、通信処理部１１２を介して、情報端末１００とデータの送受信を行う。１１３は記憶部であり、例えば、ＲＡＭ、Ｆｌａｓｈ ＲＯＭなどである。１１４は音声認識処理部であり、音声認識に関わる特徴点抽出処理（音響分析処理）や音声認識ＤＢ１１８を用いた認識処理を実行する。ここでは、音声認識処理部１１４をハードウェアのイメージで例示したが、音声認識処理はソフトウェアを用いてＣＰＵ１１１で実行するようにしてもよい。
図中、１２０は通信回線である。通信回線としては、携帯電話網、公衆電話回線、ＡＤＳＬ回線等がある。
【００１１】
次に、情報端末１００において、ユーザが入力した音声データを認識する処理（音声処理）について図２を用いて説明する。
図中２００は、情報端末１００における音声処理の概要を示したフローチャートである。
【００１２】
音声処理２００では、まず、音声入力部１０２を介して、音声データの取り込みを行う（ステップ２０１）。次に、音声認識処理部１０７で、ステップ２０１で取り込んだ音声データの特徴点抽出処理を実行する（ステップ２０２）。次に、ステップ２０１で入力されたデータの複雑度を判定する（ステップ２０３）。複雑度の判定基準としては、例えば、入力された音声データの長さ（時間）、特徴点抽出処理後のデータ量等がある。音声データを基準にする場合、例えば、入力された音声データが３秒未満の場合に「単純」、３秒以上の場合に「複雑」と判定する。また、特徴点抽出処理後のデータ量を基準にする場合、例えば、１Ｋバイト未満の場合に「単純」、１Ｋバイト以上の場合に「複雑」と判定する。
【００１３】
ステップ２０３で「単純」と判定した場合は、情報端末１００内の音声認識処理部１０７で音声認識を実行する（ステップ２０４）。ステップ２０３で「複雑」と判定した場合は、ＤＳＲを利用した音声認識を実行する（ステップ２０５）。ＤＳＲを利用した音声認識では、ステップ２０２で抽出したデータを、通信処理部１０５を介して音声認識サーバ１１０に送信し、音声認識結果を受信する。
【００１４】
ステップ２０４またはステップ２０５により音声認識結果が得られた場合は、音声認識を結果に基づいて処理を実行する（ステップ２０６）。ここで、音声認識を結果に基づいた処理とは、入力された音声がコマンドの場合はコマンドに応じた処理を実行したり、音声メモの場合はテキスト入力として処理を実行したりすることである。
以上のように、入力されるデータの複雑度に応じて適切な音声認識処理を実行するようにすることにより、単純な入力に対するレスポンスの向上、複雑な音声認識の実行が可能となる。
【００１５】
次に、情報端末１００における音声処理の別の例を図３を用いて説明する。
図中２１０は、情報端末１００における音声処理の概要を示したフローチャートである。
【００１６】
音声処理２１０では、まず、音声入力部１０２を介して、音声データの取り込みを行う（ステップ２１１）。次に、音声認識処理部１０７で、ステップ３０１で取り込んだ音声データの特徴点抽出処理を実行する（ステップ２１２）。次に、情報端末１００内の音声認識処理部１０７で音声認識を実行する（ステップ２１３）。そして、音声認識結果が得られたか否かを判定する（ステップ２１４）。音声認識結果が得られた場合は、音声認識を結果に基づいて処理を実行する（ステップ２１６）。音声認識結果が得られなかった場合は、ＤＳＲを利用した音声認識を実行する（ステップ２１５）。そして、ステップ２１６を実行する。
【００１７】
以上のように、最初に情報端末１００内で音声認識を実行し、端末内で認識を処理できない場合のみＤＳＲによる音声認識処理を実行するようにすることにより、単純な入力に対するレスポンスの向上、複雑な音声認識の実行が可能となる。
【００１８】
なお、音声処理２００、２１０のいずれにおいても、情報端末１００内で、単純な入力に対する音声認識処理を実行するため、通信ができないような状態（例えば携帯電話における通信圏外時）であっても、単純な音声入力に対する処理だけは実行できるようになるため、ユーザの利便性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施例における情報端末の構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の実施例における音声処理の概要を示したフォローチャートである。
【図３】本発明の別の実施例における音声処理の概要を示したフォローチャートである。
【符号の説明】
【００２０】
１００…情報端末
１１０…音声認識サーバ
１２０…通信回線
【図１】
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【図２】
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【図３】
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