(57)【要約】【課題】ロバスト性が高く、誤認識率を低減させた音声認識装置を提供すること。【解決手段】音声認識装置は、音素系列のパターンに制限を与える言語モデル２２と、音素ラベルを記憶する単語音素ラベル辞書２１と、音素ラベルを変換するルールを記憶するラベル変換ルール辞書２３と、標準音声パターンを生成する音響モデル２４と、を有し、音声を特徴量化する音響特徴量変換部１２と、音響特徴量変換部により特徴量化された音声について、言語モデル２２と、単語音素ラベル辞書２１と、ラベル変換ルール辞書２３とを参照して音素ラベルに変換する音素ラベル変換部１３と、音素ラベル変換部１３で変換された音素ラベルを、音響モデル２４により標準音声パターンに変換し、音響特徴量変換部１２で特徴量化された音声との類似度を計算する類似度計算部１４と、類似度計算部１４による計算結果から入力文章を判定する最尤文法決定部１５と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音素系列のパターンに制限を与える固定文法を記憶する言語モデルと、
前記言語モデルにより抽出された文を音素ごとに分割する音素ラベルを記憶する単語音素ラベル辞書と、
前記単語音素ラベル辞書により分割された音素パターンに特定のパターンがある場合に、音素モデルを変換するルールを記憶するラベル変換ルール辞書と、
標準的な音素パターンを記憶した音響モデルと、を有し、
入力された音声信号を特徴量化する音響特徴量変換部と、
前記言語モデルと、前記単語音素ラベル辞書と、前記ラベル変換ルール辞書とを参照して、音素ラベルに変換する音素ラベル変換部と、
前記音素ラベル変換部により変換された音素ラベルを、前記音響モデルに基づいて音声パターンに変換し、前記音響特徴量変換部で特徴量化された音声信号との類似度を計算する類似度計算部と、
前記類似度計算部による計算結果に基づいて、適切な入力文章を判定する最尤文法決定部と、を備える音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、コマンド型の音声認識システムが用いられている。コマンド型の音声認識システムでは、タスクが限定されているため認識文法をあらかじめ固定することができる。音声認識制御において、認識文法は音素系列（音響モデルの連鎖パターン）の制約条件として利用される。
【０００３】
また従来では、通常読み仮名と音素パターンを１対１に割付ける方法がとられ、この方法は音声認識において、多くの場合に有効である。しかしながら、この方法を用いて音声認識を行ったであっても、誤認識率が５％〜５０％となる場合がある。
このような場合において、誤認識されやすいコマンドは偏っており、誤認識による結果も偏る場合が多い。すなわち、間違えやすいパターンが存在している。
【０００４】
特許文献１では、ノイズの存在によりＳ／Ｎ比が低下した場合の音声認識手法が開示されている。これによると、あらかじめ異なったＳ／Ｎ比の音響モデルを準備することで、音響的なゆれを吸収することができる。またノイズにより音素の変換が起こる点を、あらかじめ想定できる範囲で事前に音素パターンを生成する。
【０００５】
特許文献２では、音声認識箇所の誤認識部分を正しく且つ効率良く修正する修正箇所決定装置が開示されている。これによると、修正箇所決定手段は、正解文字列と発音が類似する文字列部分が音声認識結果に存在しない場合に、単語の接続制約を記述した言語モデルを用いて正解文字列が挿入される確率の高い位置を挿入位置として検索するものであり、認識結果修正手段は決定された挿入位置に正解文字列を挿入する。
【０００６】
特許文献３では、意味適合性を向上させつつ頑健性の高いに音声認識結果を得る音声認識装置が開示されている。これによると、微量抽出部で抽出された音声特徴量、音声モデル記憶部に記憶された音素ＨＭＭ、言語モデル記憶部に記憶された単語２−ｇｒａｍモデルを用いて、Ｎ個以上の最尤解及びその尤度（スコア）を演算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平８−１２３４６７号公報
【特許文献２】特開２００６−２６７３１９号公報
【特許文献３】特開２００５−２２１７５２号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】［平成２３年５月１０日検索］、インターネット＜URL：http://shower.human.waseda.ac.jp/~m-kouki/pukiwiki_public/66.html＞
【非特許文献２】［平成２３年５月１０日検索］、インターネット＜URL：http://www.slp.is.ritsumei.ac.jp/C/pattern-rec/pr.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
通常読み仮名と音素パターンを１対１に割付ける方法の場合において、音素が消滅した場合と、音素の変換がある場合と、音素の中間化がある場合には、誤認識が発生しやすい。音素が消滅した場合とは、例えば「秋田」の発音について「i」が発音されず、「a k (i) t a」となる場合である。音素の変換がある場合とは、例えば「本」は「h o N」であるが、「一本」は「i q p o N」となるような場合である。音素の中間化がある場合とは、例えば「右ロール」の発音は「m i g i r o_ r u」であるが、音素の「i r」が「ｙ」と置き換わり、「m i g y o_ r u」となるような場合である。
【００１０】
このようなケースでは、先に出る音素パターンに認識結果が影響され、誤認識を起こしやすい。例えば、認識文法に「芥（あくた）」があれば「秋田」と間違えやすく、ユーザ発話が「秋田」であっても、認識結果が「芥」となる場合がある。また同様に、「右ヨー」があれば「右ロール」と間違えやすく、ユーザ発話が「右ロール」であっても、認識結果が「右ヨー」となる場合がある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
音声認識装置は、音素系列のパターンに制限を与える固定文法を記憶する言語モデルと、前記言語モデルにより抽出された文を音素ごとに分割する音素ラベルを記憶する単語音素ラベル辞書と、前記単語音素ラベル辞書により分割された音素パターンに特定のパターンがある場合に、音素モデルを変換するルールを記憶するラベル変換ルール辞書と、標準音素パターンをモデル化した音響モデルと、を有し、入力された音声信号を特徴量化する音響特徴量変換部と、前記言語モデルと、前記単語音素ラベル辞書と、前記ラベル変換ルール辞書とを参照して、音素ラベルに変換する音素ラベル変換部と、前記音素ラベル変換部により変換された音素ラベルを、前記音響モデルに基づいて音声パターンに変換し、前記音響特徴量変換部で特徴量化された音声信号との類似度を計算する類似度計算部と、前記類似度計算部による計算結果に基づいて、適切な入力文章を判定する最尤文法決定部と、を備える。
これにより、音響モデルや言語モデルの事前学習は必要とせず、特定のパターンついて音素ラベルをオンラインで変換することができる。
【発明の効果】
【００１２】
ロバスト性が高く、誤認識率を低減させた音声認識装置を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１にかかる音声認識装置の構成物品を示す図である。
【図２】実施の形態１にかかる音素ラベルを示す図である。
【図３】実施の形態１にかかる音声認識装置の構成物品とデータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、音声認識装置１の構成物品を示した図である。音声認識装置１は、音声入力部１１、音響特徴量変換部１２、音素ラベル変換部１３、類似度計算部１４、最尤文法決定部１５、単語音素ラベル辞書２１、言語モデル２２、ラベル変換ルール辞書２３、音響モデル２４、により構成されている。
【００１５】
音声入力部１１は、使用者が発した音声を集音する。例えば、音声入力部１１はマイクである。音声入力部１１は、入力された音声を、音響特徴量変換部１２に出力する。
【００１６】
音響特徴量変換部１２は、集音された音声をサンプリングし、サンプリングされた音声データについて音声分析を行う。これにより、音響特徴量変換部１２では、一定の区間ごとに特徴量を抽出する。例えば、音響特徴量変換部１２は、ＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstral Coefficient：メル周波数ケプストラム）（非特許文献１）を用いて、音声の特徴量化を行う。音響特徴量変換部１２は、特徴量化した音声を、類似度計算部１４に出力する。
【００１７】
音素ラベル変換部１３は、単語音素ラベル辞書２１と、言語モデル２２と、ラベル変換ルール辞書２３をそれぞれ参照することにより、音素ラベルを変換する。また、音素ラベル変換部１３は、記憶した音素ラベルを、類似度計算部１４に出力する。
【００１８】
単語音素ラベル辞書２１には、音素ごとに設けられたラベルが記憶されている。図２は、単語音素ラベル辞書２１に記憶されている音素ラベルの例である。なお、単語音素ラベルによる記述を行う場合には、長音はスペースをつけずに記述する。例えば、「あー」であれば「a_」、「ヨーカン」であれば「y o_ k a N」とする。
【００１９】
言語モデル２２は、形態素の系列を固定的に定義し、音素系列のパターンに制限を与える固定文法である。すなわち言語モデル２２は、語の連鎖を、文法および統計に基づいてモデル化したものである。
例えば言語モデル２２は、音素ラベル変換部１３に入力された音データが「佐藤さんの電話番号を教えて」であれば、「佐藤」「さん」「の」「電話」「番号」「を」「教え」「て」の各要素について、文法と統計的モデルに基づいて、出現パターンの制限を与える。より具体的には、「佐藤」の後には、「さん」や「君」などの語が出現するものとして制限する。また例えば、「さん」の後には、「の」や「は」などの語が出現するものとして制限する。その他の語についても同様に、出現パターンの制限を行う。なお、言語モデル２２は、確率付きのN-gramを用いて同様の処理が可能である。
【００２０】
ラベル変換ルール辞書２３は、単語音素ラベル辞書２１と、言語モデル２２の結合から定義される音素ラベル中に特定のパターンがあれば、対応するラベルパターンに変換するルールが記録される。例えば、音素パターンの{i r}がある場合には｛i y r｝に変更するというルールなどである。典型的には、ラベル変換ルール辞書２３は、任意にルールの追加や削除を行うことができる。
音素ラベル変換部１３は、ラベル変換ルール辞書２３に記録されている音素のパターンが含まれていれば、ルールに従って音素のパターンを変更したものを記録する。なお、音素ラベル変換部１３では、音素パターン変更前及び音素パターン変更後の両方の音素モデルを記録しているのが望ましい。
【００２１】
類似度計算部１４は、音響モデル２４を参照し、言語的制限のもとで標準音素パターンと入力音声パターンの類似度を計算する。より具体的には、類似度計算部１４は、音素ラベル変換部１３から入力された音素ラベルについて、音響モデル２４を参照して生成した音声パターンと、音響特徴量変換部１２から入力された音声パターンとの類似度を計算する。
類似度計算部１４は、計算した類似度を最尤文法決定部１５に出力する。
【００２２】
音響モデル２４には、１つの音素について、その前後の他の音素との組み合わせの標準パターンが記録されている。例えば、音素｛m｝について、その前後の音素{aやiなど}との組み合わせのパターンが記録されている。さらに音響モデル２４には、音素の組合せに応じた発音が記録されている。
類似度計算部１４は、音素ラベル変換部１３から入力された音素ラベルと、音響モデル２４に基づいて標準音声パターンを作成し、音響特徴量変換部１２の出力である特徴量化された音声との類似度を計算する。
【００２３】
最尤文法決定部１５は、類似度計算部１４で計算された類似度に基づいて、最も類似度の高い文法を決定する。
【００２４】
次に、音声認識装置１の動作について説明する。以下では、音声入力部１１に、「右ロール」が音声として入力されるものとして説明する。図３は、音声認識装置１の構成物品と、音声入力部１１に「右ロール」が音声入力される場合のデータについて示した図である。
【００２５】
音声入力部１１は、使用者が発した音声を集音する。また、音声入力部１１は、集音された音声を音響特徴量変換部１２に出力する。
【００２６】
音響特徴量変換部１２は、音声入力部１１に入力された音声信号を分析して、無音で区切られた音声区間を切り出し、特徴量化する。音響特徴量変換部１２は、類似度計算部１４に特徴量化した音声パターンを出力する。
【００２７】
音素ラベル変換部１３は、ルールに基づいて、音素ラベルを変換する。
具体的には、音素ラベル変換部１３は言語モデル２２を参照する。これにより、音素ラベル変換部１３は、音声入力部１１に入力された「右ロール方向」という文のうち、「右」「ロール」「方向」の各要素の出現パターンについて、文法及び統計的モデルに基づいて制限を与える。より具体的には、音素ラベル変換部１３では、言語モデル２２を参照することにより、「右」という語に文法として繋がる、「ロール」や「ヨー」を抽出する。
次に、音素ラベル変換部１３は、言語モデル２２を用いて抽出された語について、単語音素ラベル辞書２１を参照し、「右」｛m i g i｝、「ロール」｛r o_ r u｝、「ヨー」｛y o_｝を抽出する。すなわち、音素ラベル変換部１３には、「右ロール」として｛m i g i r o_ r u｝と「右ヨー」として｛m i g i y o_｝が記憶される。
【００２８】
次に、音素ラベル変換部１３は、ラベル変換ルール辞書２３を参照する。ここで、ラベル変換ルール辞書２３に｛i r｝を｛i y r｝に変換するルールが記載されているものとする。
「右ロール方向」を音素ラベルで記述した場合には、｛m i g i r o_ r u h o_ k o_｝であり、ラベル変換ルール辞書２３に｛i r｝を｛i y r｝に変換するルールがあるため、音素ラベル変換部１３は、｛m i g i r o_ r u h o_ k o_｝を｛m i g i y r o_ r u h o_ k o_｝に変換して記憶する。なお、音素ラベル変換部１３は、ラベル変換ルール辞書２３に基づいて変換される前の音素モデルと、変換された後の音素モデルの両方を記憶する。すなわち、音素ラベル変換部１３は、「右ロール」として｛m i g i r o_ r u｝と｛m i g i y r o_ r u｝の両方を記録する。
なお、ラベル変換ルール辞書２３には、「右ヨー」に含まれる音素ラベルを変換するルールは記録されていない。したがって、音素ラベル変換部１３には、「右ヨー」として｛m i g i y o_｝が記録されたままの状態となる。
【００２９】
類似度計算部１４は、音素ラベル変換部１３に記録されている｛m i g i r o_ r u｝、｛m i g i y r o_r u｝、｛m i g i y o_｝のそれぞれについて、音響モデル２４に記録されている標準音素パターンの当てはめを行う。これにより、類似度計算部１４は、｛m i g i r o_ r u｝、｛m i g i y r o_ r u｝、｛m i g i y o_｝のそれぞれについて、音声パターンを生成する。
【００３０】
類似度計算部１４は、音響モデル２４と音素ラベル変換部１３に記録された音素ラベルを用いて生成した複数の音声パターンと、音響特徴量変換部１２から入力された音声パターンとの類似度を計算する。すなわち、音響特徴量変換部１２から入力された音声パターンに対し、「右ロール」として｛m i g i r o_ r u｝、｛m i g i y r o_ r u｝、「右ヨー」として｛m i g i y o_｝の音声パターンの類似度を計算する。典型的には、類似度計算部１４は、生成した音声パターンの音声の周波数と、音響特徴量変換部１２から入力された音声パターンの音声の周波数の類似度を計算する（非特許文献２）。
【００３１】
最尤文法決定部１５は、類似度計算部１４により算出された類似度のうち、最も類似度の高いものを判定する。例えば、類似度計算部１４において、言語モデルの｛m i g i y r o_ r u｝の類似度が最も高いという計算結果であれば、「右ロール」が入力されていたものと判定する。
【００３２】
これにより音声認識装置１は、音声認識に際して、誤認識率を低減させることができる。
音声認識装置１は、特定の音素パターンについて、対応する音素パターンへの変更を行うことができる。この変更対象は、音響モデルではなく言語モデルである。したがって、音響モデルにおいて変更を行う場合には音声認識装置１による学習やデータの収集などが必要となるところ、学習やデータの収集を行うことなく、ユーザが任意にラベル変換ルール辞書２３の変更パターンの設定を行うことができる。
【００３３】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、ラベル変換ルール辞書２３には、｛i r｝を｛i y r｝に変換するルールが記載されているものとして説明したが、さらに多数の変換ルールを記憶しておき、音素ラベルの変換に用いても良い。さらに、音素ラベル変換部１３は、１つの音素モデルについて、ラベル変換ルール辞書２３に登録されている変換のルールの複数個が該当する場合には、例えば、第１の変換ルールのみを適用したもの、第２の変換ルールのみを適用したもの、第１と第２のルールの両方を適用したもの、などの様々な組み合わせの、変換後の音素ラベルを生成しても良い。
【符号の説明】
【００３４】
１  音声認識装置
１１  音声入力部
１２  音響特徴量変換部
１３  音素ラベル変換部
１４  類似度計算部
１５  最尤文法決定部
２１  単語音素ラベル辞書
２２  言語モデル
２３  ラベル変換ルール辞書
２４  音響モデル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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