(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を入力する入力手段と、上記入力手段が出力する音声信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力する音韻確率算出手段と、対象言語の音韻列と音韻列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスと、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、上記音韻確率算出手段が出力する音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出手段と、上記音韻確率算出手段により算出された音韻生起確率と上記単語確率算出手段により算出された単語生起確率を用いて、上記入力手段により入力された音声に適合する単語列候補を算出する単語出力手段とを備えた音声認識装置において、上記単語確率算出手段は、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
発声の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成することを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
すべての単語を第１単語の音韻インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成することを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項４】
仮名漢字混じりの文字列を入力する入力手段と、仮名漢字混じりの文字列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスと、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、上記入力手段により入力された文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出手段と、上記単語確率算出手段により算出された単語生起確率を用いて、上記入力手段により入力された文字列に適合する単語列候補を算出する単語出力手段とを備えた形態素解析装置において、上記単語確率算出手段は、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする形態素解析装置。
【請求項５】
仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成することを特徴とする請求項４記載の形態素解析装置。
【請求項６】
すべての単語を第１単語の漢字インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成することを特徴とする請求項４記載の形態素解析装置。
【請求項７】
仮名文字列を入力する入力手段と、仮名文字列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスと、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、上記入力手段により入力された仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出手段と、上記単語確率算出手段により算出された単語生起確率を用いて、上記入力手段により入力された仮名文字列に適合する単語列候補を算出する単語出力手段とを備えた仮名漢字変換装置において、上記単語確率算出手段は、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする仮名漢字変換装置。
【請求項８】
仮名文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成することを特徴とする請求項７記載の仮名漢字変換装置。
【請求項９】
すべての単語を第１単語の仮名インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成することを特徴とする請求項７記載の仮名漢字変換装置。
【請求項１０】
音声を入力すると、その音声信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力する一方、対象言語の音韻列と音韻列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、その音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出し、その音韻生起確率と単語生起確率を用いて、その音声に適合する単語列候補を算出する音声認識方法において、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする音声認識方法。
【請求項１１】
発声の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照することを特徴とする請求項１０記載の音声認識方法。
【請求項１２】
すべての単語を第１単語の音韻インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照することを特徴とする請求項１０記載の音声認識方法。
【請求項１３】
仮名漢字混じりの文字列を入力すると、仮名漢字混じりの文字列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、その仮名漢字混じりの文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出し、その単語生起確率を用いて、その仮名漢字混じりの文字列に適合する単語列候補を算出する形態素解析方法において、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする形態素解析方法。
【請求項１４】
仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照することを特徴とする請求項１３記載の形態素解析方法。
【請求項１５】
すべての単語を第１単語の漢字インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照することを特徴とする請求項１３記載の形態素解析方法。
【請求項１６】
仮名文字列を入力すると、仮名文字列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、その仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出し、その単語生起確率を用いて、その仮名文字列に適合する単語列候補を算出する仮名漢字変換方法において、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする仮名漢字変換方法。
【請求項１７】
仮名文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照することを特徴とする請求項１６記載の仮名漢字変換方法。
【請求項１８】
すべての単語を第１単語の仮名インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照することを特徴とする請求項１６記載の仮名漢字変換方法。
【請求項１９】
音声を入力する入力処理機能と、上記入力処理機能が出力する音声信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力する音韻確率算出処理機能と、対象言語の音韻列と音韻列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、上記音韻確率算出処理機能が出力する音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出処理機能と、上記音韻確率算出処理機能により算出された音韻生起確率と上記単語確率算出処理機能により算出された単語生起確率を用いて、上記入力処理機能により入力された音声に適合する単語列候補を算出する単語出力処理機能とを備えた音声認識プログラムを記録した記録媒体において、上記単語確率算出処理機能は、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする音声認識プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２０】
発声の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録することを特徴とする請求項１９記載の音声認識プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２１】
すべての単語を第１単語の音韻インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録することを特徴とする請求項１９記載の音声認識プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２２】
仮名漢字混じりの文字列を入力する入力処理機能と、仮名漢字混じりの文字列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、上記入力処理機能により入力された文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出処理機能と、上記単語確率算出処理機能により算出された単語生起確率を用いて、上記入力処理機能により入力された文字列に適合する単語列候補を算出する単語出力処理機能とを備えた形態素解析プログラムを記録した記録媒体において、上記単語確率算出処理機能は、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする形態素解析プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２３】
仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録することを特徴とする請求項２２記載の形態素解析プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２４】
すべての単語を第１単語の漢字インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録することを特徴とする請求項２２記載の形態素解析プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２５】
仮名文字列を入力する入力処理機能と、仮名文字列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍインデックスを参照して、上記入力処理機能により入力された仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出処理機能と、上記単語確率算出処理機能により算出された単語生起確率を用いて、上記入力処理機能により入力された仮名文字列に適合する単語列候補を算出する単語出力処理機能とを備えた仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体において、上記単語確率算出処理機能は、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、上記ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照することを特徴とする仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２６】
仮名文字列の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録することを特徴とする請求項２５記載の仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体。
【請求項２７】
すべての単語を第１単語の仮名インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録することを特徴とする請求項２５記載の仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、自然言語の統計量を用いて、対象言語の文字または単語の連接生起確率であるｎ−ｇｒａｍに基づいて音声認識、または、形態素解析、または、仮名漢字変換を実施する音声認識装置及び方法、形態素解析装置及び方法、仮名漢字変換装置及び方法、音声認識プログラムを記録した記録媒体、形態素解析プログラムを記録した記録媒体、仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
自然言語の統計量を用いた解析技術は、多くの文書処理に応用されている。例えば、音声認識による日本語の入力は、文書入力の手段として有用であり、更に認識精度の向上が望まれる。
音声を精度よく認識するために、言語モデルとしてｎ−ｇｒａｍを用いる方式が注目されている。
しかし、ｎ−ｇｒａｍの次数Ｎを３、４、５と増加させていくにしたがって頻度を計数する表が巨大になるという深刻な問題がある。
これを解決するため特開平４−７３６９４号公報には、ｎ−ｇｒａｍの次数を３に制限することによりデータ数の巨大化を抑制する方式が提案されている。
【０００３】
図１４は従来の音声認識装置を示す構成図であり、図において、１は音声を入力し、その音声を電気信号（音声信号）に変換して出力するマイク、２はマイク１が出力する電機信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力する音韻確率算出装置、３は次数３のｎ−ｇｒａｍ表（以下、３−ｇｒａｍ表という）、４は３−ｇｒａｍ表を参照して、音韻確率算出装置２が出力する音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語予測装置、５は音韻確率算出装置２が出力する音韻列候補や単語予測装置４が算出する単語生起確率を記憶するＲＡＭ、６は単語生起確率が最も高い単語列を出力する出力装置である。
【０００４】
次に動作について説明する。
まず、単語列候補の生成は、単語列の確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にするＷを算出することで得られる。単語列の確率は次式から得られる。
【０００５】
【数１】
0003904763.tif 000002
【０００６】
このとき、Ｗは発話された単語列であり、Ｙは音韻列である。このうちＰ（Ｗ｜Ｙ）を最大にするＷを求めればよいから、右辺のうち単語列に共通なＰ（Ｙ）は省略でき、Ｐ（Ｙ｜Ｗ）Ｐ（Ｗ）を最大にするＷを求めればよい。
Ｐ（Ｙ｜Ｗ）は単語列Ｗが与えられたときの音韻列の音韻生起確率であり、Ｐ（Ｗ）は単語列の単語生起確率である。
時刻ｔ＝１，２，３，…，Ｌにおいて、単語列Ｗに対応する音韻列Ｙが次式で決定されるとき、音韻列の音韻生起確率Ｐ（Ｙ｜Ｗ）は、下記に示すように音韻確率から算出される。
【０００７】
【数２】
0003904763.tif 000003
【０００８】
また、単語列の単語生起確率Ｐ（Ｗ）は、ｍ語の単語列Ｗが次式で決定されるとき、音韻確率とは独立して次式（単語３−ｇｒａｍの確率）から近似する。
【０００９】
【数３】
0003904763.tif 000004
【００１０】
上述の計算により音韻列候補のうち３−ｇｒａｍ表に単語の列が存在するものについて、単語列確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にするＷを算出する。それぞれの単語の単語生起確率Ｐ（Ｗ）は、単語の３−ｇｒａｍ表に予め記憶してある頻度値を元に算出する。
【００１１】
図１５は３−ｇｒａｍ表の例を示す説明図である。
３単語の音素表記列をインデックスとして３単語の表記、音素表記、仮名表記、及び品詞がポイントされる構造とする。インデックスのそれぞれの単語には頻度値が記憶されている。
その算出した単語列Ｗを認識結果として出力装置６より出力する。
【００１２】
次に、本装置を使用して音声認識する過程を具体的に解説する。図１６は従来の音声認識方法を示すフローチャートである。
マイク１に対して発声すると、マイク１は音声を入力して、その音声を電気信号に変換する（ステップＳＴ１，ＳＴ２）。
【００１３】
音韻確率算出装置２は、マイク１が音声を電気信号に変換すると、その電気信号をＡ／Ｄ変換して量子化した後、スペクトル分析を実行して、音韻単位に分離する。
そして、その認識結果を連接し、音韻列候補としてＲＡＭ５に記憶する（ステップＳＴ３）。
【００１４】
単語予測装置４は、音韻確率算出装置２が音韻列候補をＲＡＭ５に記憶すると、そのＲＡＭ５から音韻列候補を１つ取り出し、先頭単語列を初期化する（ステップＳＴ４）。
また、検索キーとして対応する３−ｇｒａｍ情報を３−ｇｒａｍ表より検索する（ステップＳＴ５）。
【００１５】
そして、単語予測装置４は、対応する３−ｇｒａｍ情報を検索すると、その３−ｇｒａｍ情報を元に単語３連鎖の確率値（単語生起確率）を計算する（ステップＳＴ６）。
単語３連鎖の確率値を計算すると、その確率値に基づいて音韻列候補に対して最も確率の高い単語列をＲＡＭ５に記憶する（ステップＳＴ７）。
【００１６】
出力装置６は、単語予測装置４がすべての音韻列候補に対して上述の計算を実施すると、最も確率の高い単語列をＲＡＭ５から読み込んで出力する（ステップＳＴ８）。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の音声認識装置は以上のように構成されているので、ｎ−ｇｒａｍ表のデータ数を削減することができるが、データを削減すると単語列の認識精度の低下を免れることができず、長い単語連鎖を弁別することが極めて困難になる。具体的には、ｎ−ｇｒａｍ表の次数Ｎを２や３の小さな値に制限してしまうと、それより長い連続単語の認識対象に対して正しく認識することができなくなる課題があった。
【００１８】
例えば、図書名を音声認識対象とする場合を考える。「９８年の日本の工業」という図書名を認識して検索する場合、「工業」の単語生起確率は、３−ｇｒａｍ表を用いると「日本」と「の」の２語の次にくる「工業」の確率で示される。しかし、「開かれた日本の鉱業」や「７つの日本の功業」など、「にほんのこうぎょう」という同一の発声を含む図書名が存在する場合、「工業」は弁別することができない。
これに対してｎ−ｇｒａｍ表の次数を大きく取れば、さらに前に連接する単語「９８」や「年」で弁別できるので正確な認識が可能となる。従って、データ数を制限せずに、データ容量を削減することが課題である。
【００１９】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる音声認識装置及び方法、形態素解析装置及び方法、仮名漢字変換装置及び方法、音声認識プログラムを記録した記録媒体、形態素解析プログラムを記録した記録媒体、仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体を得ることを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る音声認識装置は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出手段を設けたものである。
【００２１】
この発明に係る音声認識装置は、発声の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたものである。
【００２２】
この発明に係る音声認識装置は、すべての単語を第１単語の音韻インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたものである。
【００２３】
この発明に係る形態素解析装置は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出手段を設けたものである。
【００２４】
この発明に係る形態素解析装置は、仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたものである。
【００２５】
この発明に係る形態素解析装置は、すべての単語を第１単語の漢字インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたものである。
【００２６】
この発明に係る仮名漢字変換装置は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出手段を設けたものである。
【００２７】
この発明に係る仮名漢字変換装置は、仮名文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたものである。
【００２８】
この発明に係る仮名漢字変換装置は、すべての単語を第１単語の仮名インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたものである。
【００２９】
この発明に係る音声認識方法は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照するようにしたものである。
【００３０】
この発明に係る音声認識方法は、発声の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するようにしたものである。
【００３１】
この発明に係る音声認識方法は、すべての単語を第１単語の音韻インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するようにしたものである。
【００３２】
この発明に係る形態素解析方法は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照するようにしたものである。
【００３３】
この発明に係る形態素解析方法は、仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するようにしたものである。
【００３４】
この発明に係る形態素解析方法は、すべての単語を第１単語の漢字インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するようにしたものである。
【００３５】
この発明に係る仮名漢字変換方法は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照するようにしたものである。
【００３６】
この発明に係る仮名漢字変換方法は、仮名文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するようにしたものである。
【００３７】
この発明に係る仮名漢字変換方法は、すべての単語を第１単語の仮名インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するようにしたものである。
【００３８】
この発明に係る音声認識プログラムを記録した記録媒体は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出処理機能を記録するものである。
【００３９】
この発明に係る音声認識プログラムを記録した記録媒体は、発声の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するものである。
【００４０】
この発明に係る音声認識プログラムを記録した記録媒体は、すべての単語を第１単語の音韻インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するものである。
【００４１】
この発明に係る形態素解析プログラムを記録した記録媒体は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出処理機能を記録するものである。
【００４２】
この発明に係る形態素解析プログラムを記録した記録媒体は、仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するものである。
【００４３】
この発明に係る形態素解析プログラムを記録した記録媒体は、すべての単語を第１単語の漢字インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するものである。
【００４４】
この発明に係る仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体は、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出処理機能を記録するものである。
【００４５】
この発明に係る仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体は、仮名文字列の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するものである。
【００４６】
この発明に係る仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体は、すべての単語を第１単語の仮名インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するものである。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による音声認識装置を示す構成図であり、図において、１１は音声を入力し、その音声を電気信号（音声信号）に変換して出力するマイク（入力手段）、１２はマイク１１が出力する電気信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力する音韻確率算出装置（音韻確率算出手段）、１３は対象言語の音韻列と音韻列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス（ｎ−ｇｒａｍインデックス）、１４は例文の分析結果であるコーパスである。
【００４８】
１５はｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３を参照して、音韻確率算出装置１２が出力する音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するが、出現度数の数が１になる単語連鎖についてはコーパス１４を直接参照して、音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出装置（単語確率算出手段）、１６は音韻確率算出装置１２が出力する音韻列候補や単語確率算出装置１５が算出する単語生起確率を記憶するＲＡＭ、１７は音韻確率算出装置１２により算出された音韻生起確率と単語確率算出装置１５により算出された単語生起確率を用いて、マイク１１により入力された音声に適合する単語列候補を算出して出力する出力装置（単語出力手段）である。
【００４９】
なお、図１の音声認識装置をソフトウエアのみで構成する場合、マイク１１と同様の処理を実現する入力処理機能と、音韻確率算出装置１２と同様の処理を実現する音韻確率算出処理機能と、単語確率算出装置１５と同様の処理を実現する単語確率算出処理機能と、出力装置１７と同様の処理を実現する単語出力処理機能とから構成された音声認識プログラムを記録した記録媒体を用意する必要がある。
【００５０】
次に動作について説明する。
まず、単語列候補の生成は、単語列の確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にするＷを算出することで得られる。単語列の確率は下記の式から得られる。
【００５１】
【数４】
0003904763.tif 000005
【００５２】
このとき、Ｗは発話された単語列であり、Ｙは音韻列である。このうちＰ（Ｗ｜Ｙ）を最大にするＷを求めればよいから、右辺のうち単語列に共通なＰ（Ｙ）は省略でき、Ｐ（Ｙ｜Ｗ）Ｐ（Ｗ）を最大にするＷを求めればよい。
Ｐ（Ｙ｜Ｗ）は単語列Ｗが与えられたときの音韻列の音韻生起確率であり、Ｐ（Ｗ）は単語列の単語生起確率である。
時刻ｔ＝１，２，３，…，Ｌにおいて、単語列Ｗに対応する音韻列Ｙが次式で決定されるとき、音韻列の音韻生起確率Ｐ（Ｙ｜Ｗ）は、下記に示すように音韻確率から算出される。
【００５３】
【数５】
0003904763.tif 000006
【００５４】
また、単語列の単語生起確率Ｐ（Ｗ）は、ｍ語の単語列Ｗが次式で決定されるとき、音韻確率とは独立して次式（単語ｎ−ｇｒａｍ情報）から求まる。
【００５５】
【数６】
0003904763.tif 000007
【００５６】
上述の計算により音韻列候補のうちｎ−ｇｒａｍインデックスに単語の列が存在するものについて、単語列確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にするＷを算出する（組み合わせの計算については、例えば、中川聖一著：「確率モデルによる音声認識」に示されるＶｉｔｅｒｂｉやスタックデコーディングの方法を用いて高速に行ってもよい。また、確率を対数確率として、計算式を総和で計算可能としてもよい）。それぞれの単語の単語生起確率Ｐ（Ｗ）は、単語のｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３に予め記憶してある頻度値を元に算出し、インデックス末端以降の単語については出現頻度が１であるので確率は１として計算する。
【００５７】
ここで、図２の例文を元に作成したｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３とコーパス１４の例を図３に示す。
【００５８】
ｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３は、それぞれの例文の文頭からの単語列を、それぞれ音素表記列と、単語の出現頻度の対で表し、木構造（ＴＲＩＥ構造）としたインデックスとし、末端はコーパスをポイントする。
インデックスの末端は、出現頻度が１になったことで判定され、出現頻度が１になった単語の次の単語からは、コーパス１４を直接ポイントする。
コーパス１４はそれぞれの例文の解析結果を持ち、表記、音素表記、仮名表記、及び品詞の組の連鎖で表現される。
その算出した単語列Ｗを認識結果として出力装置１７より出力する。
【００５９】
次に、本装置を使用して認識単語列を抽出する過程を具体的に解説する。図４はこの発明の実施の形態１による音声認識方法を示すフローチャートである。
マイク１１に対して発声すると、マイク１１は音声を入力して、その音声を電気信号に変換する（ステップＳＴ１１，ＳＴ１２）。
【００６０】
音韻確率算出装置１２は、マイク１１が音声を電気信号に変換すると、アナログデータである電気信号をＡ／Ｄ変換して量子化した後、スペクトル分析を実行し、音韻単位に分離する（詳細については、例えば、中川聖一著：「確率モデルによる音声認識」に示される種々の手法による）。
【００６１】
そして、音韻確率算出装置１２は、音韻単位に分離した認識候補を音韻列候補として出力する。
音韻列候補は、マイク１１より取り込んだアナログデータに対応する各音韻の確からしさを確率値で表現し、連鎖した音韻連鎖とその連鎖の音響尤度の対で出力し、これらをＲＡＭ１６に記憶する（ステップＳＴ１３）。
この実施の形態１では、音韻連鎖と音響尤度は、以下のものが出力されたものと仮定する。
ただし、音響尤度については、確率以外に対数確率等を用いてもよい。音韻連鎖についてはラティス等の効率的な記憶方式を用いてもよい。
【００６２】
【数７】
0003904763.tif 000008
【００６３】
単語確率算出装置１５は、音韻確率算出装置１２が出力した音韻列候補と音響尤度をＲＡＭ１６より１つ取り出すとともに、初期化処理を実行する（ステップＳＴ１４）。
初期化処理として、ヌル単語「＃  ＃  ＃  文頭」と、その確率値「１」を先行単語列候補の初期言語尤度値としてＲＡＭ１６に記憶する。
ここでは、まず、音韻列候補として、「＃ｉｇａｋｕｓｅｅｂｕｃｕｇａｋｕｎｏｔａｍｅｎｏｓｏｏｓａｄｅＮｓｉｋｅＮｂｉｋｊｏｏｎｊｕｕｍｏＮ＃」が取り出される。
【００６４】
そして、単語確率算出装置１５は、すべての先行単語列候補が音韻列候補の末端の音韻と対応するか否かをチェックし、すべて対応していれば、ステップＳＴ２１に処理を移し、対応していなければ、以下の処理を行なう（ステップＳＴ１５）。
【００６５】
単語確率算出装置１５は、ＲＡＭ１６から先行単語列候補を１つ取り出す（ステップＳＴ１６）。
この実施の形態１では、最初に「＃  ＃  ＃  文頭」が先行単語列候補として取り出される。
【００６６】
ｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３を先行単語列候補の音韻列情報により検索する。
この実施の形態１の場合、まず、初期の先行単語列である「＃  ＃  ＃  文頭」を検索する。検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックする。
前方一致する後方単語が無い場合は、ステップＳＴ１５に処理を移し、前方一致する後方単語がある場合は、以下の処理を行なう（ステップＳＴ１７）。
【００６７】
この実施の形態１では、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」の後方単語としてｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３を検索し、「＃」に後続する「ｉｇａｋｕｓｅｅ…」の先頭からの音素列が部分一致する単語を検索して後方単語とする。
「ｉｇａｋｕ，２」が音韻列「ｉｇａｋｕ」と一致するので、このｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３のポイントする「医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞」を後方単語の候補の１つとする。
さらに、曖昧な音韻連鎖を想定して、音韻列の部分一致の処理にはＤＰマッチング処理や、阿部他：「１段目の最適解と正解の差分傾向を考慮した２段階探索法」，音講論，１−Ｒ−１５，１９９８．９に示されるような手法を用いてもよい。
【００６８】
後方単語それぞれについて、同様に尤度を計算してＲＡＭ１６に記憶するとともに、先行単語列に後方単語を接続し、新たに先行単語列としてＲＡＭ１６に記憶する（ステップＳＴ１８）。
この実施の形態１では、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」を「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞」に置き換える。言語尤度は、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」の確率１と、先行単語列のインデックス「＃，２」と後方単語のインデックス「ｉｇａｋｕ，２」から次式で計算される。
【００６９】
【数８】
0003904763.tif 000009
【００７０】
すべての音韻列候補に対して一致する単語が得られていなければ、ステップＳＴ１５に処理を移して同様の処理を繰り返し、得られていれば、以下の処理を実行する（ステップＳＴ１９〜ステップＳＴ２１）。
この実施の形態１では、以上により、音韻列候補に対応して、「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞  生物  ｓｅｅｂｕｃｕ  せいぶつ普通名詞  学  ｇａｋｕ  がく  名詞性接尾辞  …」の順に先行単語列候補が得られる。
【００７１】
出力装置１７は、ＲＡＭ１６から最大尤度を持つ解の単語列を読み出す処理を実行する（ステップＳＴ２２）。最大尤度は、言語尤度と音響尤度の積の最大値である。
この実施の形態１では、音韻列候補「＃ｉｇａｋｕｓｅｅｂｕｃｕｇａｋｕｎｏｔａｍｅｎｏｓｏｏｓａｄｅＮｓｉｋｅＮｂｉｋｊｏｏｎｊｕｕｍｏＮ＃」に対して、「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞  生物  ｓｅｅｂｕｃｕ  せいぶつ  普通名詞  学  ｇａｋｕ  がく  名詞性名詞接尾辞  の  ｎｏ  の  名詞接続助詞  ため  ｔａｍｅ  ため  副詞的名詞  の  ｎｏ  の  名詞接続助詞  走査  ｓｏｏｓａ  そうさ  普通名詞  電子顕微鏡  ｄｅＮｓｉｋｅＮｂｉｋＹｏｏ  でんしけんびきょう  普通名詞  入門  ｎｊｕｕｍｏＮ  にゅうもん  サ変名詞」が、最大尤度  ０．４５（音響尤度  ０．９  言語尤度  ０．５）で得られる。
【００７２】
出力装置１７は、解の単語列から表記のみを取り出して出力し、処理を終了する（ステップＳＴ２３）。
この実施の形態１では、「医学生物学のための走査電子顕微鏡入門」が得られる。
【００７３】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、ｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３における末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３の代わりに、例文の分析結果であるコーパス１４を直接参照するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３を巨大化することなく大きな次数のｎ−ｇｒａｍを構成することができるようになり、その結果、認識精度が高い音声認識装置を構築することができる効果を奏する。
【００７４】
実施の形態２．
図５はこの発明の実施の形態２による形態素解析装置を示す構成図であり、図において、２１は仮名漢字混じりの文字列（以下、漢字文字列という）を入力するファイル入力装置（入力手段）、２２は漢字文字列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス（ｎ−ｇｒａｍインデックス）、２３は例文の分析結果であるコーパスである。
【００７５】
２４はｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２を参照して、ファイル入力装置２１により入力された漢字文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するが、出現度数の数が１になる単語連鎖についてはコーパス２３を直接参照して、漢字文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する形態素確率算出装置（単語確率算出手段）、２５は形態素確率算出装置２４により算出された単語生起確率等を記憶するＲＡＭ、２６は形態素確率算出装置２４により算出された単語生起確率を用いて、ファイル入力装置２１により入力された漢字文字列に適合する単語列候補を算出して出力する出力装置（単語出力手段）である。
【００７６】
なお、図５の形態素解析装置をソフトウエアのみで構成する場合、ファイル入力装置２１と同様の処理を実現する入力処理機能と、形態素確率算出装置２４と同様の処理を実現する単語確率算出処理機能と、出力装置２６と同様の処理を実現する単語出力処理機能とから構成された形態素解析プログラムを記録した記録媒体を用意する必要がある。
【００７７】
次に動作について説明する。
単語列候補の生成は、単語列の確率Ｐ（Ｗ）を最大にするＷを算出することで得られる。
このとき、Ｗは入力された単語列であり、Ｐ（Ｗ）は単語列の単語生起確率である。また、単語列の単語生起確率Ｐ（Ｗ）は、ｍ語の単語列Ｗが次式で決定されるとき、次式（単語ｎ−ｇｒａｍ情報）から求まる。
【００７８】
【数９】
0003904763.tif 000010
【００７９】
上述の計算によりｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２に単語の列が存在するものについて、単語列確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にするＷを算出する（組み合わせの計算については、例えば、長尾真著：「自然言語処理」に示されるＶｉｔｅｒｂｉ方法を用いて高速に行ってもよい。また、確率を対数確率として計算式を総和で計算可能としてもよい）。それぞれの単語の単語生起確率Ｐ（Ｗ）は、単語のｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２に予め記憶してある頻度値を元に算出し、インデックス末端以降の単語については出現頻度が１であるので確率は１として計算する。
【００８０】
ここで、図２の例文を元に作成したｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２とコーパス２３の例を図６に示す。
【００８１】
ｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２は、それぞれの例文の文頭からの単語列を、それぞれ漢字表記列と、単語の出現頻度の対で表し、木構造（ＴＲＩＥ構造）としたインデックスとし、末端はコーパスをポイントする。
インデックスの末端は、出現頻度が１になったことで判定され、出現頻度が１になった単語の次の単語からは、コーパス２３を直接ポイントする。
コーパス２３はそれぞれの例文の解析結果を持ち、表記、音素表記、仮名表記、及び品詞の組の連鎖で表現される。
その算出した単語列Ｗを認識結果として出力装置２６より出力する。
【００８２】
次に、本装置を使用して認識単語列を抽出する過程を具体的に解説する。図７はこの発明の実施の形態２による形態素解析方法を示すフローチャートである。
まず、ファイル入力装置２１が漢字文字列を入力すると（ステップＳＴ３１）、形態素確率算出装置２４は、その漢字文字列をＲＡＭ２５に記憶する（ステップＳＴ３２）。
この実施の形態２では、以下に示す漢字文字列が入力されたものと仮定する。
医学生物学のための走査電子顕微鏡入門
【００８３】
形態素確率算出装置２４は、漢字文字列をＲＡＭ２５に記憶すると、ＲＡＭ２５から漢字列候補を取り出して初期化処理を実施する（ステップＳＴ３３）。
初期化処理として、ヌル単語「＃  ＃  ＃  文頭」とその確率値「１」を先行単語列候補の初期値としてＲＡＭ２５に記憶する。
ここでは、まず、漢字列候補として、「＃医学生物学のための走査電子顕微鏡入門＃」が取り出される。
【００８４】
形態素確率算出装置２４は、すべての先行単語列候補が漢字列候補の末端の漢字と対応するか否かをチェックし、すべて対応していれば、ステップＳＴ４０に処理を移し、対応していなければ、以下の処理を行なう（ステップＳＴ３４）。
【００８５】
形態素確率算出装置２４は、ＲＡＭ２５から先行単語列候補を１つ取り出す（ステップＳＴ３５）。
この実施の形態２では、最初に「＃  ＃  ＃  文頭」が先行単語列候補として取り出される。
【００８６】
ｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２を先行単語列候補の漢字列情報により検索する。
この実施の形態２の場合、まず、初期の先行単語列である「＃  ＃  ＃  文頭」を検索する。検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックする。
前方一致する後方単語が無い場合は、ステップＳＴ３４に処理を移し、前方一致する後方単語がある場合は、以下の処理を行なう（ステップＳＴ３６）。
【００８７】
この実施の形態２では、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」の後方単語としてｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２を検索し、「＃」に後続する「医学生…」の先頭からの漢字列が部分一致する単語を検索して後方単語とする。
「医学，２」が漢字列「医学」と一致するので、このｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２のポイントする「医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞」を後方単語の候補の１つとする。
【００８８】
後方単語それぞれについて尤度を計算してＲＡＭ２５に記憶するとともに、先行単語列に後方単語を接続し、新たに先行単語列としてＲＡＭ２５に記憶する（ステップＳＴ３７）。
この実施の形態２では、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」を「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞」に置き換える。言語尤度は、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」の確率１と、先行単語列のインデックス「＃，２」と後方単語のインデックス「医学，２」から次式で計算される。
【００８９】
【数１０】
0003904763.tif 000011
【００９０】
すべての漢字列候補に対して一致する単語が得られていなければ、ステップＳＴ３４に処理を移して同様の処理を繰り返し、得られていれば、以下の処理を実行する（ステップＳＴ３８，ステップＳＴ３９）。
この実施の形態２では、以上により、漢字列候補に対応して、「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞  生物  ｓｅｅｂｕｃｕ  せいぶつ普通名詞  学  ｇａｋｕ  がく  名詞性接尾辞  …」の順に先行単語列候補が得られる。
【００９１】
出力装置２６は、ＲＡＭ２５から最大尤度を持つ解の単語列を読み出す処理を実行する（ステップＳＴ４０）。
この実施の形態２では、漢字列候補「＃医学生物学のための走査電子顕微鏡入門＃」に対して、「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞  生物  ｓｅｅｂｕｃｕ  せいぶつ  普通名詞  学  ｇａｋｕ  がく  名詞性名詞接尾辞  の  ｎｏ  の  名詞接続助詞  ため  ｔａｍｅ  ため  副詞的名詞  のｎｏ  の  名詞接続助詞  走査  ｓｏｏｓａ  そうさ  普通名詞  電子顕微鏡ｄｅＮｓｉｋｅＮｂｉｋＹｏｏ  でんしけんびきょう  普通名詞  入門  ｎｊｕｕｍｏＮ  にゅうもん  サ変名詞」が、最大尤度  ０．５で得られる。
出力装置２６は、解の単語列を取り出して出力し、処理を終了する（ステップＳＴ４１）。
【００９２】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、ｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２における末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２の代わりに、例文の分析結果であるコーパス２３を直接参照するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２を巨大化することなく大きな次数のｎ−ｇｒａｍを構成することができるようになり、その結果、精度の高い形態素解析装置を構築することができる効果を奏する。
【００９３】
実施の形態３．
図８はこの発明の実施の形態３による仮名漢字変換装置を示す構成図であり、図において、３１は仮名文字列を入力するキーボード（入力手段）、３２は仮名文字列に対応する単語表記列と出現度数を記憶するｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス（ｎ−ｇｒａｍインデックス）、３３は例文の分析結果であるコーパスである。
【００９４】
３４はｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２を参照して、キーボード３１により入力された仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するが、出現度数の数が１になる単語連鎖についてはコーパス３３を直接参照して、仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する漢字確率算出装置（単語確率算出手段）、３５は漢字確率算出装置３４により算出された単語生起確率等を記憶するＲＡＭ、３６は漢字確率算出装置３４により算出された単語生起確率を用いて、キーボード３１により入力された仮名文字列に適合する単語列候補を算出して出力する漢字出力装置（単語出力手段）である。
【００９５】
なお、図８の仮名漢字変換装置をソフトウエアのみで構成する場合、キーボード３１と同様の処理を実現する入力処理機能と、漢字確率算出装置３４と同様の処理を実現する単語確率算出処理機能と、漢字出力装置３６と同様の処理を実現する単語出力処理機能とから構成された仮名漢字変換プログラムを記録した記録媒体を用意する必要がある。
【００９６】
次に動作について説明する。
単語列候補の生成は、単語列の確率Ｐ（Ｗ）を最大にするＷを算出することで得られる。
このとき、Ｗは入力された単語列であり、Ｐ（Ｗ）は単語列の単語生起確率である。また、単語列の単語生起確率Ｐ（Ｗ）は、ｍ語の単語列Ｗが次式で決定されるとき、次式（単語ｎ−ｇｒａｍ情報）から求まる。
【００９７】
【数１１】
0003904763.tif 000012
【００９８】
上述の計算によりｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２に単語の列が存在するものについて、単語列確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にするＷを算出する（組み合わせの計算については、例えば、長尾真著：「自然言語処理」に示されるＶｉｔｅｒｂｉ方法を用いて高速に行ってもよい。また、確率を対数確率として計算式を総和で計算可能としてもよい）。それぞれの単語の単語生起確率Ｐ（Ｗ）は、単語のｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２に予め記憶してある頻度値を元に算出し、インデックス末端以降の単語については出現頻度が１であるので確率は１として計算する。
【００９９】
ここで、図２の例文を元に作成したｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２とコーパス３３の例を図９に示す。
【０１００】
ｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２は、それぞれの例文の文頭からの単語列を、それぞれ仮名表記列と、単語の出現頻度の対で表し、木構造（ＴＲＩＥ構造）としたインデックスとし、末端はコーパスをポイントする。
インデックスの末端は、出現頻度が１になったことで判定され、出現頻度が１になった単語の次の単語からは、コーパス３３を直接ポイントする。
コーパス３３はそれぞれの例文の解析結果を持ち、表記、音素表記、仮名表記、及び品詞の組の連鎖で表現される。
その算出した単語列Ｗを認識結果として漢字出力装置３６より出力する。
【０１０１】
次に、本装置を使用して認識単語列を抽出する過程を具体的に解説する。図１０は仮名漢字変換方法を示すフローチャートである。
まず、キーボード３１を用いて仮名文字列を入力すると（ステップＳＴ５１）、漢字確率算出装置３４は、その仮名文字列をＲＡＭ３５に記憶する（ステップＳＴ５２）。
この実施の形態３では、以下に示す仮名文字列が入力されたものと仮定する。
いがくせいぶつがくのためのそうさでんしけんびきょうにゅうもん
【０１０２】
漢字確率算出装置３４は、仮名文字列をＲＡＭ３５に記憶すると、ＲＡＭ３５から仮名文字列を取り出して初期化処理を実施する（ステップＳＴ５３）。
初期化処理として、ヌル単語「＃  ＃  ＃  文頭」とその確率値「１」を先行単語列候補の初期値としてＲＡＭ３５に記憶する。
ここでは、まず、漢字列候補として、「＃いがくせいぶつがくのためのそうさでんしけんびきょうにゅうもん＃」が取り出される。
【０１０３】
漢字確率算出装置３４は、すべての先行単語列候補が仮名文字列の末端の仮名と対応するか否かをチェックし、すべて対応していれば、ステップＳＴ６０に処理を移し、対応していなければ、以下の処理を行なう（ステップＳＴ５４）。
【０１０４】
漢字確率算出装置３４は、ＲＡＭ３５から先行単語列候補を１つ取り出す（ステップＳＴ５５）。
この実施の形態３では、最初に「＃  ＃  ＃  文頭」が先行単語列候補として取り出される。
【０１０５】
ｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２を先行単語列候補の仮名列情報により検索する。
この実施の形態３の場合、まず、初期の先行単語列である「＃  ＃  ＃  文頭」を検索する。検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックする。
前方一致する後方単語が無い場合は、ステップＳＴ５４に処理を移し、前方一致する後方単語がある場合は、以下の処理を行なう（ステップＳＴ５６）。
【０１０６】
この実施の形態３では、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」の後方単語としてｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２を検索し、「＃」に後続する「いがくせい…」の先頭からの仮名列が部分一致する単語を検索して後方単語とする。
「いがく，２」が仮名列「いがく」と一致するので、このｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２のポイントする「医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞」を後方単語の候補の１つとする。
【０１０７】
後方単語それぞれについて尤度を計算してＲＡＭ３５に記憶するとともに、先行単語列に後方単語を接続し、新たに先行単語列としてＲＡＭ３５に記憶する（ステップＳＴ５７）。
この実施の形態３では、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」を「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞」に置き換える。言語尤度は、先行単語列「＃  ＃  ＃  文頭」の確率１と、先行単語列のインデックス「＃，２」と後方単語のインデックス「いがく，２」から次式で計算される。
【０１０８】
【数１２】
0003904763.tif 000013
【０１０９】
すべての仮名列候補に対して一致する単語が得られていなければ、ステップＳＴ５４に処理を移して同様の処理を繰り返し、得られていれば、以下の処理を実行する（ステップＳＴ５８，ステップＳＴ５９）。
この実施の形態３では、以上により、仮名列候補に対応して、「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞  生物  ｓｅｅｂｕｃｕ  せいぶつ普通名詞  学  ｇａｋｕ  がく  名詞性接尾辞  …」の順に先行単語列候補が得られる。
【０１１０】
漢字出力装置３６は、ＲＡＭ３５から最大尤度を持つ解の単語列を読み出す処理を実行する（ステップＳＴ６０）。
この実施の形態３では、漢字列候補「＃いがくせいぶつがくのためのそうさでんしけんびきょうにゅうもん＃」に対して、「＃  ＃  ＃  文頭  医学  ｉｇａｋｕ  いがく  普通名詞  生物  ｓｅｅｂｕｃｕ  せいぶつ  普通名詞  学  ｇａｋｕ  がく  名詞性名詞接尾辞  の  ｎｏ  の  名詞接続助詞  ため  ｔａｍｅ  ため  副詞的名詞  の  ｎｏ  の  名詞接続助詞  走査  ｓｏｏｓａ  そうさ  普通名詞  電子顕微鏡  ｄｅＮｓｉｋｅＮｂｉｋＹｏｏ  でんしけんびきょう  普通名詞  入門  ｎｊｕｕｍｏＮ  にゅうもん  サ変名詞」が、最大尤度  ０．５で得られる。
漢字出力装置３６は、解の単語列を取り出して出力し、処理を終了する（ステップＳＴ６１）。
【０１１１】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、ｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２における末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２の代わりに、例文の分析結果であるコーパス３３を直接参照するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２を巨大化することなく大きな次数のｎ−ｇｒａｍを構成することができるようになり、その結果、高精度な仮名漢字変換装置を構築することができる効果を奏する。
【０１１２】
実施の形態４．
上記実施の形態１では、常に発声の先頭である「＃」をルートにするｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３について示したが、図１１に示すように、すべての単語を第１単語の音韻インデックスとするｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス１３を構成するようにしてもよい。
これにより、すべての単語が発声の先頭になることが許されるため、部分的な入力にも対応でき、柔軟な音声認識が可能になる効果を奏する。
【０１１３】
実施の形態５．
上記実施の形態２では、常に入力文字の先頭である「＃」をルートにするｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２について示したが、図１２に示すように、すべての単語を第１単語の漢字インデックスとするｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス２２を構成するようにしてもよい。
これにより、すべての単語が入力文字列の先頭になることが許されるため、部分的な入力にも対応でき、柔軟な形態素解析が可能になる効果を奏する。
【０１１４】
実施の形態６．
上記実施の形態３では、常に入力文字の先頭である「＃」をルートにするｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２について示したが、図１３に示すように、すべての単語を第１単語の仮名インデックスとするｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス３２を構成するようにしてもよい。
これにより、すべての単語が入力文字列の先頭になることが許されるため、部分的な入力にも対応でき、柔軟な仮名漢字変換が可能になる効果を奏する。
【０１１５】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出手段を設けるように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１１６】
この発明によれば、発声の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１１７】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の音韻インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたので、すべての単語が発声の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な音声認識が可能になる効果がある。
【０１１８】
この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出手段を設けるように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１１９】
この発明によれば、仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１２０】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の漢字インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたので、すべての単語が入力文字列の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な形態素解析が可能になる効果がある。
【０１２１】
この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出手段を設けるように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１２２】
この発明によれば、仮名文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１２３】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の仮名インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを構成するようにしたので、すべての単語が入力文字列の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な仮名漢字変換が可能になる効果がある。
【０１２４】
この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照するように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１２５】
この発明によれば、発声の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１２６】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の音韻インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するように構成したので、すべての単語が発声の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な音声認識が可能になる効果がある。
【０１２７】
この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照するように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１２８】
この発明によれば、仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１２９】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の漢字インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するように構成したので、すべての単語が入力文字列の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な形態素解析が可能になる効果がある。
【０１３０】
この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照するように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１３１】
この発明によれば、仮名文字列の先頭をルートにしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１３２】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の仮名インデックスとしてｎ−ｇｒａｍインデックスを参照するように構成したので、すべての単語が入力文字列の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な仮名漢字変換が可能になる効果がある。
【０１３３】
この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出処理機能を記録するように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１３４】
この発明によれば、発声の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１３５】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の音韻インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するように構成したので、すべての単語が発声の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な音声認識が可能になる効果がある。
【０１３６】
この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出処理機能を記録するように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１３７】
この発明によれば、仮名漢字混じりの文字列の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１３８】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の漢字インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するように構成したので、すべての単語が入力文字列の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な形態素解析が可能になる効果がある。
【０１３９】
この発明によれば、ｎ−ｇｒａｍインデックスにおける末端の単語の出現度数の数が１に記憶されている場合、出現度数の数が１になる単語の次の単語から、ｎ−ｇｒａｍインデックスの代わりに、例文の分析結果であるコーパスを直接参照する単語確率算出処理機能を記録するように構成したので、データ量の増加を招くことなく、単語列の認識精度を高めることができる効果がある。
【０１４０】
この発明によれば、仮名文字列の先頭をルートにして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するように構成したので、ｎ−ｇｒａｍインデックスの構成を簡略化することができる効果がある。
【０１４１】
この発明によれば、すべての単語を第１単語の仮名インデックスとして構成されたｎ−ｇｒａｍインデックスを記録するように構成したので、すべての単語が入力文字列の先頭になることが許される結果、部分的な入力にも対応できるため、柔軟な仮名漢字変換が可能になる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による音声認識装置を示す構成図である。
【図２】  認識対象の単語列の例文を示す説明図である。
【図３】  ｎ−ｇｒａｍ音韻インデックスとコーパスを説明する説明図である。
【図４】  この発明の実施の形態１による音声認識方法を示すフローチャートである。
【図５】  この発明の実施の形態２による形態素解析装置を示す構成図である。
【図６】  ｎ−ｇｒａｍ漢字インデックスとコーパスを説明する説明図である。
【図７】  この発明の実施の形態２による形態素解析方法を示すフローチャートである。
【図８】  この発明の実施の形態３による仮名漢字変換装置を示す構成図である。
【図９】  ｎ−ｇｒａｍ仮名インデックスとコーパスを説明する説明図である。
【図１０】  この発明の実施の形態３による仮名漢字変換方法を示すフローチャートである。
【図１１】  ｎ−ｇｒａｍ音韻インデックスとコーパスを説明する説明図である。
【図１２】  ｎ−ｇｒａｍ漢字インデックスとコーパスを説明する説明図である。
【図１３】  ｎ−ｇｒａｍ仮名インデックスとコーパスを説明する説明図である。
【図１４】  従来の音声認識装置を示す構成図である。
【図１５】  ３−ｇｒａｍ表の例を示す説明図である。
【図１６】  従来の音声認識方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１１  マイク（入力手段）、１２  音韻確率算出装置（音韻確率算出手段）、１３  ｎ−ｇｒａｍ音韻インデックス（ｎ−ｇｒａｍインデックス）、１４，２３，３３  コーパス、１５  単語確率算出装置（単語確率算出手段）、１７，２６  出力装置（単語出力手段）、２１  ファイル入力装置（入力手段）、２２  ｎ−ｇｒａｍ漢字インデックス（ｎ−ｇｒａｍインデックス）、２４  形態素確率算出装置（単語確率算出手段）、３１  キーボード（入力手段）、３２  ｎ−ｇｒａｍ仮名インデックス（ｎ−ｇｒａｍインデックス）、３４  漢字確率算出装置（単語確率算出手段）、３６  漢字出力装置（単語出力手段）。
【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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