(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
漢字かな混じり書き起こしテキストデータおよび該漢字かな混じりテキストデータに対応する音素表記を記載した音素表記書き起こしテキストデータを入力する入力手段と、
当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理手段と、
文字列およびその読みが記載されており、１つの文字列について複数の読みが許容される読み辞書を記憶した記憶手段と、
前記第１の情報処理手段により分割されたテキストデータの分割位置と合致させたまま、前記読み辞書に基づき、前記分割された漢字かな混じりテキストデータ中の文字列を読みに変換し、同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、当該複数の読みの中の最適候補を前記入力手段から入力された音素表記書き起こしテキストデータに基づき決定し、当該読みに変換された文字列の前記分割位置に区切り記号を挿入して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する第２の情報処理手段と
を具えたことを特徴とする書き起こしテキスト自動生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の書き起こしテキスト自動生成装置において、前記所定の認識単位は形態素であり、前記第１の情報処理手段は形態素解析部であることを特徴とする書き起こしテキスト自動生成装置。
【請求項３】
請求項１に記載の書き起こしテキスト自動生成装置において、前記第２の情報処理手段は、変換対象の同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、ＤＰマッチング処理により最適候補を決定し、前記ＤＰマッチング処理のために前記読みに変換された文字列の中に区切り記号を付したリファレンスパターンを作成し、また、前記音素表記書き起こしテキストデータから所定長さの文字列を抽出してテストパターンを作成し、前記リファレンスパターンと前記テストパターンとをＤＰマッチング処理することを特徴とする書き起こしテキスト自動生成装置。
【請求項４】
漢字かな混じり書き起こしテキストデータおよび該漢字かな混じりテキストデータに対応する音素表記を記載した音素表記書き起こしテキストデータを入力する入力手段と、
当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理手段と、
文字列およびその読みが記載されており、１つの文字列について複数の読みが許容される読み辞書を記憶した記憶手段と、
前記第１の情報処理手段により分割されたテキストデータの分割位置と合致させたまま、前記読み辞書に基づき、前記分割された漢字かな混じりテキストデータ中の文字列を読みに変換し、同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、当該複数の読みの中の最適候補を前記入力手段から入力された音素表記書き起こしテキストデータに基づき決定すると共に、当該読みに変換された文字列の分割位置と対応させて前記入力手段から入力された音素表記書き起こしテキストデータの分割位置に区切り記号を挿入して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する第２の情報処理手段と
を具えたことを特徴とする書き起こしテキスト自動生成装置。
【請求項５】
請求項４に記載の書き起こしテキスト自動生成装置において、前記第２の情報処理手段は、前記ＤＰマッチング処理のために前記読みに変換された文字列からなるリファレンスパターンを作成し、また、前記音素表記書き起こしテキストデータから所定長さの文字列を抽出してテストパターンを作成し、前記リファレンスパターンと前記テストパターンとをＤＰマッチング処理すると共に、前記テストパターン上の、ＤＰマッチング処理結果により示される区切れ位置に区切り記号を挿入することを特徴とする書き起こしテキスト自動生成装置。
【請求項６】
請求項１または請求項４に記載の書き起こしテキスト自動生成装置において、音響モデルを記憶した音響モデル記憶手段と、学習用音声データを入力する音声データ入力手段と、前記第２の情報処理手段により生成された区切り記号挿入済み音素表記テキストデータとを使用して前記音声データ入力手段から入力された学習用音声データをデコードするデコード手段と、当該デコード結果に基づき、通過時間がゼロである区切り記号を検出し、前記区切り記号挿入済み音素表記テキストデータから検出した区切り記号を削除した書き起こしテキストデータを作成する第３の情報処理手段とをさらに具えたことを特徴とする書き起こしテキスト自動生成装置。
【請求項７】
漢字かな混じり書き起こしテキストデータを入力する入力手段と、
当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理手段と、
文字列およびその読みが記載された読み辞書を記憶した記憶手段と、
前記第１の情報処理手段により分割されたテキストデータを、前記読み辞書に基づき、読みに変換し、前記第１の情報処理手段により決定された分割位置に区切り記号を挿入する第２の情報処理手段と
を具えたことを特徴とする書き起こしテキスト自動生成装置。
【請求項８】
請求項１、請求項４および請求項８のいずれかに記載の書き起こしテキスト自動生成装置と、
学習用音声データを入力する音声データ入力手段と、
前記自動生成装置により生成された書き起こしテキストと前記音声データ入力手段から入力された学習用音声データに基づき音響モデルを作成する音響モデル作成手段とを具え、
当該作成された音響モデルを使用して音声認識を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項９】
文字列およびその読みが記載されており、１つの文字列について複数の読みが許容される読み辞書を記憶した記憶手段を有する書き起こしテキスト自動生成装置で実行されるプログラムを記録した記録媒体において、前記プログラムは、
漢字かな混じり書き起こしテキストデータおよび該漢字かな混じりテキストデータに対応する音素表記を記載した音素表記書き起こしテキストデータを入力する入力ステップと、
当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理ステップと、
前記第１の情報処理ステップにより分割されたテキストデータの分割位置と合致させたまま、前記読み辞書に基づき、前記分割された漢字かな混じりテキストデータ中の文字列を読みに変換し、同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、当該複数の読みの中の最適候補を前記入力ステップから入力された音素表記書き起こしテキストデータに基づき決定し、当該読みに変換された文字列の前記分割位置に区切り記号を挿入して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する第２の情報処理ステップと
を具えたことを特徴とする記録媒体。
【請求項１０】
文字列およびその読みが記載されており、１つの文字列について複数の読みが許容される読み辞書を記憶した記憶手段を有する書き起こしテキスト自動生成装置で実行されるプログラムを記録した記録媒体において、前記プログラムは、
漢字かな混じり書き起こしテキストデータおよび該漢字かな混じりテキストデータに対応する音素表記を記載した音素表記書き起こしテキストデータを入力する入力ステップと、
当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理ステップと、
前記第１の情報処理ステップにより分割されたテキストデータの分割位置と合致させたまま、前記読み辞書に基づき、前記分割された漢字かな混じりテキストデータ中の文字列を読みに変換し、同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、当該複数の読みの中の最適候補を前記入力ステップから入力された音素表記書き起こしテキストデータに基づき決定すると共に、当該読みに変換された文字列の分割位置と対応させて前記入力ステップから入力された音素表記書き起こしテキストデータの分割位置に区切り記号を挿入して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する第２の情報処理ステップと
を具えたことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音響モデルの学習に使用する書き起こしテキストを自動生成する書き起こしテキスト自動生成装置、音声データ、対応する書き起こしテキストから学習される音響モデルを使用して音声認識を行う音声認識装置および書き起こしテキストを自動生成するためのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識システムにおいて使用される音響モデルは入力された音声がどの程度候補音素らしいかを算出するための統計モデルであり、（NHK技研R&D  No.５７，１９９９．８ｐｐ３６を参照）モデルのパラメータは大量の音声データとその書き起こしテキストから学習される。このかな漢字混じり書き起こしデータおよび音素表記書き起こしテキストデータの作成は人手に頼っている。従来では書き起こし作業担当者の作業量に限界があることから認識単位ごとに区切り記号が挿入された音素表記書き起こしテキストデータの入手が困難であり、区切り記号が挿入されないまま音響モデルを作成する場合が多かった。
【０００３】
また、一部区切り記号が挿入された書き起こしテキストデータを入手できたとしても適用しようとする音声認識システムで扱う認識単位と同じ認識単位が書き起こしテキストで用いられるとは限らず、音響モデル学習データと認識システムが扱うデータに不一致があるまま書き起こしテキストが使用されてきた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
音声認識システムを構成する際に、音声認識デコーダが取り扱う、音声認識単位と言語モデルが扱う音声認識単位および音響モデルを作成する際に取り扱う音声認識単位を統一することは認識精度を確保する上で不可欠である。
【０００５】
従来のシステムでは、上述した理由により最適な位置に区切り記号が挿入されていない音素表記書き起こしテキストをしなければならない状況が発生する。
【０００６】
ここで、一般的に用いられている形態素を認識単位とし、形態素中の連続する３音素を考慮し、形態素にまたがる３音素は考慮しない音声認識システムを例とする。
【０００７】
すなわち、このシステムでは、形態素間に使用される音響モデルは後続の音素に依存しない形態素中の最初の２音素を考慮する。
【０００８】
上記のモデルを学習するために、従来技術では音素書き起こしテキスト中のすべての３連続音素を使用した音響モデルと、すべての２連続音素を使用した音響モデルを別々に作成し、使用しなければならない。
【０００９】
しかも、この２連続音素の音響モデルが形態素間に出現する２連続音素という条件を考慮していない場合には、十分な精度を確保することはできない。
【００１０】
このため、音響モデルの精度確保のためには、形態素間にまたがる部分は２音素のみ考慮したモデルとして学習し、それ以外の部分は３音素を考慮したモデルが必要となる。このモデル作成のためには形態素区切り記号を挿入した音素書き起こしテキストが必要であり、このテキスト作成には人手を多く介しない方法が望まれている。
【００１１】
また、上記以外の例、形態素にまたがる３音素を考慮するシステムにおいても短い無音、息継ぎ部など２連続音素を考慮しなければならない位置に区切り記号が挿入された書き起こしテキストが必要であるという点では上述と同様である。
【００１２】
そこで、本発明は、上述の点に鑑みて、音響モデル学習のための書き起こしテキストを自動生成することができる書き起こしテキスト自動生成装置、それを搭載した音声認識い装置および記録媒体を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、請求項１の発明は、漢字かな混じり書き起こしテキストデータおよび該漢字かな混じりテキストデータに対応する音素表記を記載した音素表記書き起こしテキストデータを入力する入力手段と、
当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理手段と、文字列およびその読みが記載されており、１つの文字列について複数の読みが許容される読み辞書を記憶した記憶手段と、前記第１の情報処理手段により分割されたテキストデータの分割位置と合致させたまま、前記読み辞書に基づき、前記分割された漢字かな混じりテキストデータ中の文字列を読みに変換し、同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、当該複数の読みの中の最適候補を前記入力手段から入力された音素表記書き起こしテキストデータに基づき決定し、当該読みに変換された文字列の前記分割位置に区切り記号を挿入して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する第２の情報処理手段とを具えたことを特徴とする。
【００１４】
請求項２の発明は、請求項１に記載の書き起こしテキスト自動生成装置において、前記所定の認識単位は形態素であり、前記第１の情報処理手段は形態素解析部であることを特徴とする。
【００１５】
請求項３の発明は、請求項１に記載の書き起こしテキスト自動生成装置において、前記第２の情報処理手段は、変換対象の同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、ＤＰマッチング処理により最適候補を決定し、前記ＤＰマッチング処理のために前記読みに変換された文字列の中に区切り記号を付したリファレンスパターンを作成し、また、前記音素表記書き起こしテキストデータから所定長さの文字列を抽出してテストパターンを作成し、前記リファレンスパターンと前記テストパターンとをＤＰマッチング処理することを特徴とする。
【００１６】
請求項４の発明は、漢字かな混じり書き起こしテキストデータおよび該漢字かな混じりテキストデータに対応する音素表記を記載した音素表記書き起こしテキストデータを入力する入力手段と、当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理手段と、文字列およびその読みが記載されており、１つの文字列について複数の読みが許容される読み辞書を記憶した記憶手段と、前記第１の情報処理手段により分割されたテキストデータの分割位置と合致させたまま、前記読み辞書に基づき、前記分割された漢字かな混じりテキストデータ中の文字列を読みに変換し、同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、当該複数の読みの中の最適候補を前記入力手段から入力された音素表記書き起こしテキストデータに基づき決定すると共に、当該読みに変換された文字列の分割位置と対応させて前記入力手段から入力された音素表記書き起こしテキストデータの分割位置に区切り記号を挿入して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する第２の情報処理手段とを具えたことを特徴とする。
【００１７】
請求項５の発明は、請求項４に記載の書き起こしテキスト自動生成装置において、前記第２の情報処理手段は、前記ＤＰマッチング処理のために前記読みに変換された文字列からなるリファレンスパターンを作成し、また、前記音素表記書き起こしテキストデータから所定長さの文字列を抽出してテストパターンを作成し、前記リファレンスパターンと前記テストパターンとをＤＰマッチング処理すると共に、前記テストパターン上の、ＤＰマッチング処理結果により示される区切れ位置に区切り記号を挿入することを特徴とする。
【００１８】
請求項６の発明は、請求項１または請求項４に記載の書き起こしテキスト自動生成装置において、音響モデルを記憶した音響モデル記憶手段と、学習用音声データを入力する音声データ入力手段と、前記第２の情報処理手段により生成された区切り記号挿入済み音素表記テキストデータとを使用して前記音声データ入力手段から入力された学習用音声データをデコードするデコード手段と、当該デコード結果に基づき、通過時間がゼロである区切り記号を検出し、前記区切り記号挿入済み音素表記テキストデータから検出した区切り記号を削除した書き起こしテキストデータを作成する第３の情報処理手段とをさらに具えたことを特徴とする。
【００１９】
請求項８の発明は、漢字かな混じり書き起こしテキストデータを入力する入力手段と、当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理手段と、文字列およびその読みが記載された読み辞書を記憶した記憶手段と、前記第１の情報処理手段により分割されたテキストデータを、前記読み辞書に基づき、読みに変換し、前記第１の情報処理手段により決定された分割位置に区切り記号を挿入する第２の情報処理手段とを具えたことを特徴とする。
【００２０】
請求項９の発明は、請求項１、請求項４および請求項８のいずれかに記載の書き起こしテキスト自動生成装置と、学習用音声データを入力する音声データ入力手段と、前記自動生成装置により生成された書き起こしテキストと前記音声データ入力手段から入力された学習用音声データに基づき音響モデルを作成する音響モデル作成手段とを具え、当該作成された音響モデルを使用して音声認識を行うことを特徴とする。
【００２１】
請求項１０の発明は、文字列およびその読みが記載されており、１つの文字列について複数の読みが許容される読み辞書を記憶した記憶手段を有する書き起こしテキスト自動生成装置で実行されるプログラムを記録した記録媒体において、前記プログラムは、漢字かな混じり書き起こしテキストデータおよび該漢字かな混じりテキストデータに対応する音素表記を記載した音素表記書き起こしテキストデータを入力する入力ステップと、当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理ステップと、前記第１の情報処理ステップにより分割されたテキストデータの分割位置と合致させたまま、前記読み辞書に基づき、前記分割された漢字かな混じりテキストデータ中の文字列を読みに変換し、同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、当該複数の読みの中の最適候補を前記入力ステップから入力された音素表記書き起こしテキストデータに基づき決定し、当該読みに変換された文字列の前記分割位置に区切り記号を挿入して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する第２の情報処理ステップとを具えたことを特徴とする。
【００２２】
請求項１１の発明は、文字列およびその読みが記載されており、１つの文字列について複数の読みが許容される読み辞書を記憶した記憶手段を有する書き起こしテキスト自動生成装置で実行されるプログラムを記録した記録媒体において、前記プログラムは、漢字かな混じり書き起こしテキストデータおよび該漢字かな混じりテキストデータに対応する音素表記を記載した音素表記書き起こしテキストデータを入力する入力ステップと、当該入力された漢字かな混じりテキストデータを所定の認識単位毎に分割する第１の情報処理ステップと、前記第１の情報処理ステップにより分割されたテキストデータの分割位置と合致させたまま、前記読み辞書に基づき、前記分割された漢字かな混じりテキストデータ中の文字列を読みに変換し、同一の文字列について複数の読みが存在する場合には、当該複数の読みの中の最適候補を前記入力ステップから入力された音素表記書き起こしテキストデータに基づき決定すると共に、当該読みに変換された文字列の分割位置と対応させて前記入力ステップから入力された音素表記書き起こしテキストデータの分割位置に区切り記号を挿入して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する第２の情報処理ステップとを具えたことを特徴とする。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２４】
以下に述べる実施形態の認識単位は形態素であり、使用する音素モデルは形態素中では連続する３音素を考慮したモデルであり、形態素間に使用されるモデルは後続もしくは先行する音素に依存しない２音素を考慮したモデルである。また、区切り記号に対応するモデルとしてはジャンプ可能な短い無音を意味するＳＰの表記を使用する。
【００２５】
図１は本発明第１の実施形態の音声認識システムの機能構成を示す。
【００２６】
なお、図１の構成は音声認識システムの音響モデル作成部の構成を示す。音声認識システムの他の部分の構成は従来と同様であり、たとえば、ＮＨＫ技研  Ｒ＆Ｄ  Ｎｏ．５７  １９９９．８  ｐｐ３６に記載された音声認識システムを使用することができる。
【００２７】
図１において、１０１は学習用音声データに対応したかな漢字文字列を記載した漢字混じり書き起こしデータである。１０２は区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを自動生成するために使用する形態素の読み辞書であり、形態素の文字列の表記とそれに対応する１以上の読み（音素表記）を１組のデータセットとし、複数組のデータセットが読み辞書１０２に記載されている。
【００２８】
１０３は音素表記書き起こしテキストデータであり、かな混じり書き起こしテキストデータの記載内容に対応する音素表記が記載されている。１０４は音響モデルの学習に使用する学習用音声データであり、漢字混じり書き起こしテキストデータに記載された文字列を発声したときに得られる学習用音声データである。
【００２９】
１０５は漢字かな混じり書き起こしテキストデータに記載されている文字列をを解析し、上記文字列を形態素単位に分割する形態素解析部である。形態素解析部１０５は周知であり、本実施形態では、日本語解析プログラム“茶筌”ｖｅｒｓｉｏｎ１．５を実行するＣＰＵを形態素解析部１０５として使用する。
【００３０】
１０６は形態素解析部１０５により形態素ごとに分割された漢字混じりテキストデータ（以下、分割済みテキストデータと称す）である。１０７は分割済みテキストデータ１０６、読み辞書１０２および音素表記書き起こしテキストデータ１０３を使用して区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ１０８を自動生成するパターンマッチング部である。パターンマッチング部１０７は図２〜図４に示す処理を実行するＣＰＵを使用することができる。
【００３１】
１０８は形態素単位で区切り記号が挿入された音素表記テキストデータ（以下、区切り記号挿入済み音素表記テキストデータと称す）である。１０９は区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ１０８と学習用音声データ１０４を使用して音響モデル１１０を作成する音響モデル学習部である。音響モデル学習部１０９としてはＨＴＫ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ  Ｔｏｏｌｋｉｔ，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｎｔｒｏｐｉｃ．ｃｏｍ／ｈｔｋ／ｈｔｍｌ）を搭載し実行するＣＰＵを使用することができる。
【００３２】
図２は図１のパターンマッチング部１０７の詳細を示す。なお、図１と同様の個所には同一の符号を付しており、詳細な説明を省略する。
【００３３】
図２において、２０１はリファレンスパターン作成部であり、リファレンスパターン２０２を作成する。
【００３４】
２０２はリファレンスパターンであり、分割済みテキストデータ１０６に示される形態素の分割位置に対応させて、読み辞書１０２に記載された１以上の読みを並べたデータである。分割位置には区切り記号が挿入される。
【００３５】
リファレンスパターンの一作成方法を紹介しておく。
【００３６】
分割済みテキストデータから最初の区切り記号までの文字列、この場合、「それでは」（句読点を除く）を抽出し、「それでは」に対応する表記を持つデータセットを読み辞書１０２の中で検索する。検索の結果得られるデータセットの中から表記に対応する読み「ｓｏｒｅｄｅｗａ」が取り出され、リファレンスパターンに挿入される。次に、分割済みテキストデータ１０６から２番目の分割位置の形態素の表記「今日」が取り出される。読み辞書１０２により「今日」と同じ表記を有するデータセットが得られると、そのデータセットの中から対応する読み、この場合、「ｋｙｏ」と「ｋｏＮｎｉｃｈ」が得られる。
【００３７】
そこで、リファレンスパターンの文字列の最後の文字の次に区切り記号を付した後、２番目に得られた２つの表記を追加する。このとき、１つの表記に対して複数の読み候補があることを示すために{}で２組の文字列をくくり、「，」記号で２組の文字列の区切りを表す。
【００３８】
このようにして、分割済みテキストデータ１０６に記載された形態素毎の文字列表記に対応する読みを読み辞書１０２に基づき取得し、区切り記号を付してリファレンスパターンを作成する。分割済みテキストデータに記載されている表記の文字列全てについて、読み辞書から読みを示す表記を取り出し、区切り記号を付して並べることによりリファレンスパターン２０２を作成することができる。
【００３９】
２０３は音素書き起こしテキストデータからＤＰマッチングのために所定長さ単位で取り出したテストパターンである。
【００４０】
２０４はＤＰ（動的計画法(Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｉｎｇ)）アルゴリズム、たとえば、２段ＤＰやビルディングレベルアルゴリズム（“音声認識の基礎（下）ＮＴＴアドバンステクノロジ、ｐｐ１８８−２４１）にしたがって、リファレンスパターン２０２とテストパターン２０３とを比較し、リファレンスパターン２０２の中の、１つの形態素の文字列について、複数存在する表記候補の中から最適候補を決定する情報処理部である。
【００４１】
２０５はＤＰ結果処理部であり、リファレンスパターン中に挿入されている区切り記号の位置と合致するように、決定された組み合わせ文字列の中に区切り記号ＳＰを挿入する。
【００４２】
この例では図３に示すようにリファレンスパターン２０２とテストパターン２０３とのＤＰマッチングにより符号３０１で示す文字列の組み合わせ、すなわち、「ｓｏｒｅｄｅｗａ→ｋｙｏ→ｎｏ→ｎｙｕ：ｓｕ→ｄｅｓｕ」の文字列の組み合わせについての距離の累積結果（スコアＡ）と「ｓｏｒｅｄｅｗａ→ｋｏＮｎｉｃｈｉ→ｎｏ→ｎｙｕ：ｓｕ→ｄｅｓｕ」の文字列の組み合わせについての距離の累積結果（スコアＢ）が得られる。この例では前の組み合わせが距離の累積結果が低いので、前の組み合わせが最良パス（文字列の組み合わせ方）として、情報処理部２０４内の最良パス選択部３０２により決定される。この後、ＤＰ結果処理部２０５内の区切り記号置換部３０３によりＤＰ結果３０１内の区切り記号がＳＰの区切り記号に置換される。
【００４３】
図３の例は、分割済みテキストデータを読み辞書１０２に基づき第１の音素表記書き起こしテキストデータに変換し、音素書き起こしテキストデータ１０３と比較して、同一の文字列について複数の音素表記から最適候補を決定する例であった。この例では、読み辞書に記載されている読みが実際の表記と一致しない場合（図３のｎｙｕ：ｓｕ（リファレンスパターン２０２とｎｉｕ：ｓｕ（テストパターン２０３とを参照）には、区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ１０８には部分的に誤った表記が混在してしまうという欠点がある。
【００４４】
そこで、この欠点を改良した形態を図４に示す。図４において最良パス選択部３０２から出力されるＤＰ結果（最良パス）４０１とテストパターン（漢字かな混じり書き起こしテキストデータの読みを最も忠実に表す音素表記書き起こしデータから順次に取り出した音素表記の文字列）２０３は、区切り挿入位置算出部４０２に入力され、最良パス４０１が得られたＤＰ結果の区切れ記号位置（分割位置）をトレースすることで得られるテストパターン２０３中の区切り記号対応位置を算出する。
【００４５】
区切り記号挿入部（４０３）ではテストパターン２０３の、算出された区切り位置に所望の区切り記号ＳＰを挿入し、区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ１０８を出力する。
【００４６】
これは、漢字かな混じり書き起こしテキストを形態素解析して得られる形態素ごとの分割位置に対応するように、音素表記書き起こしテキストデータ中に区切り記号を挿入していくことにほかならない。このため、漢字書き起こしテキストに辞書に登録されていない読みの漢字が混在していても、その漢字の読みが正しく区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ１０８に反映される。
【００４７】
以上の機能構成で実行される書き起こしテキスト自動生成処理および音響モデル学習処理を説明する。
【００４８】
漢字かな混じり書き起こしテキストデータ１０１は言語モデル作成などに用いられる形態素解析部１０５に入力され、形態素解析部１０５から形態素毎に分割された分割済みテキストデータ１０６が出力される。パターンマッチング部１０７は分割済みテキストデータ１０６の示す表記に対応する読みの文字列（音素表記）を読み辞書１０２から取得し、分割済みテキストデータ１０６を読みの文字列に並べ替える。このとき、形態素の分割位置と合致するように区切り記号も付されてリファレンスパターン２０２（図２参照）が作成される。
【００４９】
リファレンスパターン２０２と音素表記書き起こしテキストデータとのＤＰマッチングにより、リファレンスパターンの中に含まれる複数の読み候補の中で、テストパターンの文字列に最も類似する文字列が選択される。また、リファレンスパターンの中の区切り文字は、ＳＰの文字に変換されて区切り記号挿入済み音素記号テキストデータ１０８が自動生成される。
【００５０】
学習用音声データ１０４と区切り記号挿入済み音素記号テキストデータ１０８とに基づいて音響モデル学習部１０９は従来と同様にして学習を行って、音響モデル１１０を作成する。作成された音響モデル１１０を使用して、音声認識が実行される。
【００５１】
さらに単語間にまたがる連続する３音素を考慮したモデルを使用して音声認識を行う場合の区切り文字挿入済み音素表記テキストデータを生成する処理について図５を使用して説明する。
【００５２】
図５において、音響モデル１１０は図１の装置により生成された音響モデルである。形態素毎区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ１０８は図１の装置により生成されたテキストデータである。
【００５３】
５０１は上述のデータに基づきデコードを行うデコーダである。
【００５４】
５０２はデコーダ５０１のデコードにおいて、通過時間が０（ゼロ）であるＳＰすなわち、ジャンプパスを通った形態素毎区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ１０８中のＳＰを削除するジャンプパスＳＰ検出削除部である。
【００５５】
ジャンプパスＳＰ検出削除部５０２の出力が、連続する３音素を考慮したＳＰ毎の区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ５０３となる。
【００５６】
このような構成では、作成された音響モデル１１０とこの音響モデル１１０を学習する際に用いた形態素毎に挿入記号が挿入された音素表記テキストデータ１０８を使用して学習用音声データ１０４をデコーダ５０１でデコードする。ジャンプパスＳＰ検出削除部ではデコード結果により通過時間が０（ゼロ）であるＳＰ、すなわち、ジャンプパスを通ったＳＰを検出し、そのＳＰを音素表記テキストデータ１０８から削除してＳＰ毎の区切り記号挿入済み音素表記テキストデータ５０３を生成する。
【００５７】
以上の処理はソフトウェアプログラムで定義できる。また、そのソフトウェアプログラムをＣＰＵにより実行させればよい。
【００５８】
図１の機能構成を持つ書き起こしテキスト自動生成装置およびそれを有する音声認識装置の具体的な一実施例を図６に示す。
【００５９】
図１において、ＣＰＵ１０００、システムメモリ１０１０、入力装置１０２０、ディスプレイ１０３０、入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）１０４およびハードディスク１０６０がバスを介して接続されている。
【００６０】
ＣＰＵ１０００は、ハードディスク１０６０に記憶された自動生成プログラムをシステムメモリ１０１０にロードした後、自動生成プログラムを実行して、区切り記号挿入済みテキストデータ１０８を生成する。このとき、ＣＰＵ１０００が書き起こしテキストデータ生成装置として機能する。
【００６１】
また、ハードディスク１０６０に記憶された不図示の音声認識プログラム（従来と同一）を使用して音声認識を行う場合には、ＣＰＵ１０００は音声認識装置として機能する。
【００６２】
システムメモリ１０１０はＣＰＵ１０００が実行するプログラム、このプログラムにしたがって実行する情報処理のための入力データ、情報処理結果を一時記憶する。入力装置１０２０はキーボードおよびマウスを有し、実行すべきプログラムを指定したり、文字や文字処理のための動作指示を行う。
【００６３】
ディスプレイ１０３０は入力装置１０２０から入力された指示を表示すると共に、音声認識結果等を表示する。Ｉ／Ｏ１０４０はマイクロホン１０５０から入力されたアナログの音声信号をデジタル音声信号に変換してＣＰＵ１０００に引き渡す。マイクロホン１０４０から入力された音声信号は学習用音声データ１０６６（図１では符号１０４）としてハードディスク１０６０に保存される。
【００６４】
ハードディスク１０５０は自動生成プログラム１０６１、漢字かな混じり書き起こしテキスト１０６２（図１の符号１０１）、音素表記書き起こしテキスト１０６３（図１の符号１０３）、読み辞書１０６４（図１の符号１０２）、音響モデル１０６５、学習用音声データ１０６６を保存する。ハードディスク１０６０にはその他、システム全体の動作制御を行うオペレーティングシステムや音声認識プログラムも保存されている。
【００６５】
テキストデータ１０６２、１０６３、読み辞書１０６４はたとえば、ワードプロセッサやエディタなどの文書処理プログラムを使用して作成し、ハードディスク１０６０に入力（保存）してもよいし、他の情報処理装置で作成したデータをオンライン通信やフロッピーディスク等を介したオフライン通信で予めハードディク１０６０に転送入力してもよい。
【００６６】
自動生成プログラムはフロッピーディスク、ＣＤＲＯＭなどの携帯用記録媒体からＣＰＵ１０００の制御でハードディスク１０６０にインストールされる。
【００６７】
自動生成プログラム１０６１の内容を図７に示す。自動生成プログラム１０６１はＣＰＵ１０００が実行可能なプログラム言語で記載されているが、説明の便宜上、図７では機能表現している。当業者であれば、明細書の記載に基づいて、自動生成プログラムを作成することは容易であろう。
【００６８】
図７において、ステップＳ１０は、漢字かな混じり書き起こしテキストデータをハードディスク１０６０からシステムメモリ１０２０に読み出す処理である。
【００６９】
ステップＳ２０はシステムメモリ１０２０に記憶された漢字かな混じり書き起こしテキストデータについて形態素解析を行う処理である（図１の形態素解析部１０５に対応）。
【００７０】
ステップＳ３０は形態素解析により得られる分割済みテキストデータ（図１の１０６）をシステムメモリ１０２０に書き込む処理である。
【００７１】
ステップＳ４０は読み辞書１０６４をシステムメモリ１０２０に読み込む処理である。なお、この処理は読み辞書１０６４が大容量の場合には省略でき、後述のパターンマッチ処理の際に直接、ハードディスク１０６０から記載データを読み出すこともできる。
【００７２】
ステップＳ５０はシステムメモリ１０２０に記憶された読み辞書、音素表記書き起こしテキストデータおよび分割済みテキストデータに基づきパターンマッチング処理を行い区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを生成する処理である。この処理を実行するときのＣＰＵ１０００が図１のパターンマッチング部１０８に相当する。なお、区切り記号ＳＰの挿入方法は図３または図４で示した方法のいずれか使用者の好適な方法を使用する。
【００７３】
ステップＳ６０は生成された区切り記号挿入済み音素表記テキストデータをハードディスク１０６０に保存のために記憶する処理である。
【００７４】
ステップＳ７０は終了判定であり、複数組のテキストデータ１０６２、１０６３が存在する場合、それらテキスト全てについてステップＳ１０〜Ｓ６０の処理が繰り返されて、区切り記号挿入済み音素表記テキストデータの自動生成が行われる。
【００７５】
ステップＳ８０はハードディスク１０６０からシステムメモリ１０２０に学習用音声データを読み出す処理である。ステップＳ９０はハードディスク１０６０に保存されている区切り記号挿入済み音素表記テキストデータと、システムメモリ１０２０に記憶されている学習用音声データを使用して音響モデルを作成する処理である。この処理を実行するときのＣＰＵ１０００が図１の音響モデル学習部１０９として機能する。
【００７６】
このようにしてＣＰＵ１０００は作成された音響モデルを使用して、マイクロホン１０５０から入力された音声信号を音声認識プログラムにしたがって、音声認識する。この処理は従来と同様であるので、詳細な説明を要しないであろう。
【００７７】
以上、説明した実施形態の他に次の形態を実施できる。
１）上述の実施形態は音声認識処理の前処理として、区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを自動生成したが、図１のシステムで区切り記号挿入済み音素表記テキストデータを専用的に自動生成して、他の音声認識装置に引き渡してもよい。
【００７８】
２）図６のシステムはパソコンなどの汎用コンピュータを使用する例であるが、ハードウェアはパソコンに限らず、デジタルプロセッサを使用してもよいし、ワークステーションやサーバなど各種の情報処理装置を使用することができる。
【００７９】
３）上述の実施形態の中で、区切れ位置の算出処理や区切れ記号の置換処理については詳述しなかったが周知の情報処理方法を使用すればよい。たとえば、区切れ位置の算出位置については、オペレーティングシステム（たとえば、マイクロソフト社のウィンドウズ９５、９８）の中に、先頭から任意の単語／文字までの単語数／文字数を検出する関数が用意されているので、この関数を使用して、先頭からの単語数や文字数を区切れ記号位置とすることができる。
また、置換処理は文書編集処理でよく使用されているので、詳細な情報処理内容については説明を要しないであろう。
【００８０】
４）上述の実施形態は、実用を考え、複数の読みを許容した辞書を使用しているが、音声認識の対象とする音声内容が限定されている環境では、予め、かな漢字混じり単語の読みは１組だけを登録しておけばよい。
【００８１】
５）上述の図３および図４の処理方法を組み合わせた方法として、次の処理を行うことができる。すなわち、かな漢字混じり単語を読み辞書を使用し読みに変換する。読み辞書を検索しても読み辞書に該当するかな漢字混じり単語が存在しない場合は、音素表記テキストデータ中の分割位置が対応する音素表記を使用して区切り記号挿入済み音素表記書き起こしテキストデータを作成する。
【００８２】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、区切れ記号がない音素表記書き起こしテキストデータでは区切れ位置が分からないが漢字かな混じり書き起こしテキストデータを使用すると形態素分析等を行うことで、形態素ごとのかな混じり文字列（単語）の区切れを検出することができることに本願発明者は気がつき、区切れ位置で分割されたかな混じりテキストを読み辞書を使用して読み（音素表記の文字列）に変換する（請求項８の発明に対応）。また、これにより手動でなく自動での区切り記号挿入済み音素表記書き起こしテキストの自動生成が可能となる。
【００８３】
請求項１の発明では、区切れ記号が挿入されていない音素表記書き起こしテキストと、読みに変換され、同一の文字列について複数の読みが存在する分割済みテキストとの比較により、最適な読みを得ることができる。
【００８４】
請求項４の発明では、読みに変化された分割済みの音素表記テキストの示す位置にしたがって、かな漢字混じりテキストデータに対して最も忠実な読みを表し、区切れ記号が挿入されていない音素表記書き起こしテキストデータ（入力手段から入力される音素表記書き起こしテキストデータ）に区切れ記号を挿入するので、読みの精度がよい区切れ記号挿入済み音素表記テキストデータを自動生成することができる。
【００８５】
このようにして音響モデルの作成に使用する書き起こしテキストを自動生成することができるので、書き起こしテキストの生成時間を大幅に短縮することが可能となり、また、音響モデルの作成に関わるユーザの操作労力をも大幅に低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明実施形態の機能構成を示すブロックずである。
【図２】本発明実施形態のパターンマッチング部の機能構成を示すブロック図である。
【図３】本発明実施形態のＤＰマッチング処理内容を示すブロック図である。
【図４】本発明実施形態の区切り記号総処理内容を示すブロック図である。
【図５】デコーダを使用する区切り記号挿入方法を示すブロック図である。
【図６】本発明実施形態の具体的なシステム構成を示すブロック図である。
【図７】自動生成プログラムの処理内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１  漢字かな混じり書き起こしテキストデータ
１０２  読み辞書
１０３  音素表記書き起こしテキストデータ
１０４  学習用音声データ
１０５  形態解析部
１０６  分割済みテキストデータ
１０７  パターンマッチング部
１０８  区切り記号済み音素表記テキストデータ
１０９  音響モデル学習部
１１０  音響モデル
【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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