(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｍ個の音素が組み合わされているｍ音素組について、テキストを読み上げる発話様式の読み上げ音声を用いて学習された読み上げ音声ｍ音素組モデルを格納している読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリと、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて、人と人が対話する発話様式の対話音声に含まれている少なくとも１以上のｍ音素組を認識し、少なくとも１以上のｍ音素組の中から認識率が第１の閾値以下のｍ音素組を抽出するｍ音素組抽出手段と、上記対話音声を用いて、上記ｍ音素組抽出手段により抽出されたｍ音素組に対する対話音声ｍ音素組モデルを学習する対話音声ｍ音素組モデル学習手段と、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルと上記対話音声ｍ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｍ音素組モデルを用いて、上記対話音声に含まれている上記ｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出手段と、上記対話音声を用いて、上記ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習する対話音声ｎ音素組モデル学習手段とを備えた音声パターンモデル学習装置。
【請求項２】
ｎ音素組抽出手段は、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組であり、かつ、同一のｎ音素組表記をもつデータ数が所定数以上のｎ音素組を抽出することを特徴とする請求項１記載の音声パターンモデル学習装置。
【請求項３】
ｍ個の音素が組み合わされているｍ音素組について、テキストを読み上げる発話様式の読み上げ音声を用いて学習された読み上げ音声ｍ音素組モデルを格納している読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリと、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて、人と人が対話する発話様式の対話音声に含まれている少なくとも１以上のｍ音素組を認識し、少なくとも１以上のｍ音素組の中から認識率が第１の閾値以下のｍ音素組を抽出するｍ音素組抽出手段と、上記対話音声を用いて、上記ｍ音素組抽出手段により抽出されたｍ音素組に対する対話音声ｍ音素組モデルを学習する対話音声ｍ音素組モデル学習手段と、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルと上記対話音声ｍ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｍ音素組モデルを用いて、上記対話音声に含まれている上記ｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出手段と、上記対話音声を用いて、上記ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習する対話音声ｎ音素組モデル学習手段と、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデル、上記対話音声ｍ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｍ音素組モデル及び上記対話音声ｎ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｎ音素組モデルを並列に接続することによって認識対象語彙に対する音声パターンモデルを作成する認識対象語彙モデル作成手段と、上記認識対象語彙モデル作成手段により作成された認識対象語彙に対する音声パターンモデルを用いて、入力音声の認識処理を行う認識手段とを備えた音声認識装置。
【請求項４】
ｍ音素組抽出手段が、ｍ個の音素が組み合わされているｍ音素組について、テキストを読み上げる発話様式の読み上げ音声を用いて学習された読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて、人と人が対話する発話様式の対話音声に含まれている少なくとも１以上のｍ音素組を認識し、少なくとも１以上のｍ音素組の中から認識率が第１の閾値以下のｍ音素組を抽出するｍ音素組抽出ステップと、対話音声ｍ音素組モデル学習手段が、上記対話音声を用いて、上記ｍ音素組抽出手段により抽出されたｍ音素組に対する対話音声ｍ音素組モデルを学習する対話音声ｍ音素組モデル学習ステップと、ｎ音素組抽出手段が、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルと上記対話音声ｍ音素組モデルを用いて、上記対話音声に含まれている上記ｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出ステップと、対話音声ｎ音素組モデル学習手段が、上記対話音声を用いて、上記ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習する対話音声ｎ音素組モデル学習ステップとを備えた音声パターンモデル学習方法。
【請求項５】
ｎ音素組抽出ステップでは、ｎ音素組抽出手段が、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組であり、かつ、同一のｎ音素組表記をもつデータ数が所定数以上のｎ音素組を抽出することを特徴とする請求項４記載の音声パターンモデル学習方法。
【請求項６】
ｍ音素組抽出手段が、ｍ個の音素が組み合わされているｍ音素組について、テキストを読み上げる発話様式の読み上げ音声を用いて学習された読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて、人と人が対話する発話様式の対話音声に含まれている少なくとも１以上のｍ音素組を認識し、少なくとも１以上のｍ音素組の中から認識率が第１の閾値以下のｍ音素組を抽出するｍ音素組抽出ステップと、対話音声ｍ音素組モデル学習手段が、上記対話音声を用いて、上記ｍ音素組抽出手段により抽出されたｍ音素組に対する対話音声ｍ音素組モデルを学習する対話音声ｍ音素組モデル学習ステップと、ｎ音素組抽出手段が、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルと上記対話音声ｍ音素組モデルを用いて、上記対話音声に含まれている上記ｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出ステップと、対話音声ｎ音素組モデル学習手段が、上記対話音声を用いて、上記ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習する対話音声ｎ音素組モデル学習ステップと、認識対象語彙モデル作成手段が、上記読み上げ音声ｍ音素組モデル、上記対話音声ｍ音素組モデル及び上記対話音声ｎ音素組モデルを並列に接続することによって認識対象語彙に対する音声パターンモデルを作成する認識対象語彙モデル作成ステップと、認識手段が、上記認識対象語彙モデル作成手段により作成された認識対象語彙に対する音声パターンモデルを用いて、入力音声の認識処理を行う認識ステップとを備えた音声認識方法。
【請求項７】
コンピュータに、ｍ音素組抽出手段による、ｍ個の音素が組み合わされているｍ音素組について、テキストを読み上げる発話様式の読み上げ音声を用いて学習された読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて、人と人が対話する発話様式の対話音声に含まれている少なくとも１以上のｍ音素組を認識し、少なくとも１以上のｍ音素組の中から認識率が第１の閾値以下のｍ音素組を抽出するｍ音素組抽出ステップと、対話音声ｍ音素組モデル学習手段による、上記対話音声を用いて、上記ｍ音素組抽出手段により抽出されたｍ音素組に対する対話音声ｍ音素組モデルを学習する対話音声ｍ音素組モデル学習ステップと、ｎ音素組抽出手段による、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルと上記対話音声ｍ音素組モデルを用いて、上記対話音声に含まれている上記ｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出ステップと、対話音声ｎ音素組モデル学習手段による、上記対話音声を用いて、上記ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習する対話音声ｎ音素組モデル学習ステップを実行させるための音声パターンモデル学習プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
コンピュータに、ｎ音素組抽出手段による、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組であり、かつ、同一のｎ音素組表記をもつデータ数が所定数以上のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出ステップを実行させる請求項７記載の音声パターンモデル学習プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
コンピュータに、ｍ音素組抽出手段による、ｍ個の音素が組み合わされているｍ音素組について、テキストを読み上げる発話様式の読み上げ音声を用いて学習された読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて、人と人が対話する発話様式の対話音声に含まれている少なくとも１以上のｍ音素組を認識し、少なくとも１以上のｍ音素組の中から認識率が第１の閾値以下のｍ音素組を抽出するｍ音素組抽出ステップと、対話音声ｍ音素組モデル学習手段による、上記対話音声を用いて、上記ｍ音素組抽出手段により抽出されたｍ音素組に対する対話音声ｍ音素組モデルを学習する対話音声ｍ音素組モデル学習ステップと、ｎ音素組抽出手段による、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルと上記対話音声ｍ音素組モデルを用いて、上記対話音声に含まれている上記ｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出ステップと、対話音声ｎ音素組モデル学習手段による、上記対話音声を用いて、上記ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習する対話音声ｎ音素組モデル学習ステップと、認識対象語彙モデル作成手段による、上記読み上げ音声ｍ音素組モデル、上記対話音声ｍ音素組モデル及び上記対話音声ｎ音素組モデルを並列に接続することによって認識対象語彙に対する音声パターンモデルを作成する認識対象語彙モデル作成ステップと、認識手段による、上記認識対象語彙モデル作成手段により作成された認識対象語彙に対する音声パターンモデルを用いて、入力音声の認識処理を行う認識ステップを実行させるための音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、対話音声のように発話速度がはやくかつ曖昧な音声について適切に音声パターンモデルを学習することが可能な音声パターンモデル学習装置、音声パターンモデル学習方法、および音声パターンモデル学習プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。さらに、この発明は、対話音声のように発話速度がはやくかつ曖昧な音声を精度よく認識することが可能な音声認識装置、音声認識方法、および音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、音声認識は、音声を音響分析して得られる音声の特徴ベクトルの時系列と、その特徴ベクトルの時系列のパターンをモデル化した音声パターンモデルとのパターンマッチングを行うことにより実現される。この音声パターンモデルとしては、ＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ，隠れマルコフモデル）が用いられることが多い。
【０００３】
音声パターンモデルとしてＨＭＭを用いる場合、モデル化する音声パターンの単位としては、音素を用いることが多い。音素は子音（／ｓ／，／ｈ／，／ｆ／，／ｐ／，／ｔ／，／ｋ／，／ｚ／，／ｂ／，／ｚ／，／ｇ／，／ｍ／，／ｎ／，／ｒ／）や母音（／ａ／，／ｉ／，／ｕ／，／ｅ／，／ｏ／）等である。日本語に現われる全音素をＨＭＭによってモデル化しておけば、音素ＨＭＭを接続することにより任意の単語や文章をモデル化することができ、単語音声や連続音声の認識を行うことができる。
【０００４】
音素をＨＭＭでモデル化する場合、以下のように音素を細分化してモデル化する場合が多い。例えば音節／ｈａ／と／ｈｉ／の第１番目の音素である／ｈ／は同じ音素であっても後続音素である／ａ／，／ｉ／の影響を受け、／ａ／に先行する／ｈ／と、／ｉ／に先行する／ｈ／では音響特徴量（以後、特徴ベクトルという）が異なっている。このように同じ音素での特徴ベクトルが異なるものを異音と呼ぶ。異音は主に音素の出現するコンテキスト、すなわち後続音素や先行音素の違いによって生じるものとされている。そこで、各音素を１つのモデルで表現するのではなく、コンテキストの違いにより別々のモデルで表現する方法が多く用いられている。特に近年、Ｒ．Ｓｃｈｗａｒｔｚ，Ｙ．Ｃｈｏｗ著「“ＩＭＰＲＯＶＥＤ  ＨＩＤＤＥＮ  ＭＡＲＫＯＶ  ＭＯＤＥＬＩＮＧ  ＯＦ  ＰＨＯＮＥＭＥＳ  ＯＦ  ＣＯＮＴＩＮＵＯＵＳ  ＳＰＥＥＣＨ  ＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮ”，ＩＥＥＥ  ＩＮＴＥＲＮＡＴＩＯＮＡＬ  ＣＯＮＦＥＲＥＮＣＥ  ＯＮＡＣＯＵＳＴＩＣＳ，  ＳＰＥＥＣＨ，  ＡＮＤ  ＳＩＧＮＡＬ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ，Ｖｏｌ．３，３５．６．１−３５．６．４」（以後、文献１と呼ぶ）等で提案された先行と後続の両方の音素コンテキストを考慮した３音素組（トライフォン）モデルを用いることが多い。例えば／ａｋｉ／の／ｋ／は３音素組では（ａ）ｋ（ｉ）、／ｈａｋｏ／の／ｋ／は３音素組では（ａ）ｋ（ｏ）である。ここで（）内は先行または後続の音素を示すものとする。上記（ａ）ｋ（ｉ）と（ａ）ｋ（ｏ）は、後続の音素が異なるため別の３音素組となる。この３音素組モデルを用いることによって、通常の音素モデルよりも高い認識性能を得ることができる。なお、上記の（ａ）ｋ（ｉ）と（ａ）ｋ（ｏ）等の表記法を以後、ｍ音素組表記と呼ぶことにする。
【０００５】
次に３音素組モデルの作成方法について説明する。
図２３は例えば上記文献１に開示された３音素組モデルを学習する従来の音声パターンモデル学習装置の一例の構成を示すブロック図である。なお、文献１では英語の音素で説明しているが、日本語でも全く同じ技術が使用できるので以下では日本語の音素を例にとって説明する。図２３において、１００は３音素組モデルの学習データが格納されている学習データメモリ、２００は学習データメモリ１００に格納されている学習データ中に含まれる音声の特徴ベクトルの時系列、３００は３音素組モデルの学習を行うモデル学習部、４００はモデル学習部３００により学習された３音素組モデルのパラメータ、５００は学習された３音素組モデルのパラメータ４００等を格納するための３音素組モデルメモリである。
【０００６】
次に動作について説明する。
学習データメモリ１００に格納されている学習データは、多様な３音素組のコンテキストを含んだ単語や文章を多数の話者が読み上げた音声や、人対人の対話音声等を音響分析して得られる、特徴ベクトルの時系列と発話内容を示す音素組表記であって、具体的には、学習データの音声波形を音響分析して得られる特徴ベクトルの時系列を音素区間ごとに切り出したトークンの集合と、学習データ中に存在する３音素組の３音素組表記とを対応づける３音素組テーブルである。この３音素組テーブルの例を図２４に示す。
【０００７】
音響分析として例えばＬＰＣ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｄｉｎｇ，線形予測分析）が使用され、特徴ベクトルはＬＰＣケプストラムである。音素区間ごとへの切り出しは例えば人間がスペクトログラムを観察して行う。また、各トークンには当該トークンの音素名と先行音素名および後続音素名を記した３音素組表記が付与されているものとする。３音素組表記の例を図２５に示す。
【０００８】
また、３音素組モデルは連続分布型のＨＭＭであると仮定する。この場合、各３音素組モデルの構造としては図２６に示すように５状態のｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔモデルを用いる。図２６において、状態１が初期状態、状態５が最終状態である。各３音素組モデルは、状態遷移確率ａｉｊと、ラベル出力確率ｂｉｊ（ｘ）から構成される。ここで添字ｉｊは状態ｉから状態ｊへの遷移を示すものであり、状態遷移確率ａｉｊは状態ｉから状態ｊへの遷移が起きる確率である。また、ラベル出力確率ｂｉｊ（ｘ）は、連続分布型のＨＭＭでは多次元正規分布で表現される。状態遷移確率ａｉｊおよびラベル出力確率ｂｉｊ（ｘ）をＨＭＭのパラメータという。ＨＭＭのパラメータを求めることをＨＭＭの学習という。
【０００９】
次にモデル学習動作について説明する。
（１）学習手順１：
モデル学習部３００は、学習データメモリ１００が保持する３音素組テーブルを読み込み、３音素組テーブルの記述内容にしたがって、３音素組を学習対象として選択する。３音素組テーブルが例えば図２４のように記述されている場合、モデル学習部３００はまず先頭の３音素組である（ａ）ａ（ａ）を学習対象として選択する。
【００１０】
（２）学習手順２：
次に、モデル学習部３００は、学習データメモリ１００から上記学習手順１において選択した３音素組と一致する３音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列２００を読み込み、例えばフォワード・バックワードアルゴリズムを用いて選択した３音素組についてモデルを学習する。学習を終了すると、モデル学習部３００は学習を終了したモデルのパラメータである状態遷移確率ａｉｊおよびラベル出力確率ｂｉｊ（ｘ）、ならびにその３音素組表記を、３音素組モデルメモリ５００に送出する。３音素組モデルメモリ５００は学習を終了したモデルのパラメータおよび３音素組表記を保持する。
【００１１】
（３）学習手順３：
モデル学習部３００は、学習データメモリ１００が保持する３音素組テーブルを参照し、学習データ中に存在する全ての３音素組についてモデルの学習が終了するまで、３音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次の３音素組を学習対象として選択し、上記学習手順２を繰り返す。このようにして、モデル学習部３００は、学習データ中に存在する全ての３音素組についてモデルを学習する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の音声パターンモデル学習装置は以上のように構成されているので、先行と後続の両方の音素コンテキストを考慮した３音素組モデルを用いて音素コンテキストの違いによって生じる音素の特徴ベクトルの変形を考慮したモデルを作成し、認識性能の向上を計っていたが、文章発声、朗読調、対話調などの発話様式の違いに対処できないという課題があった。すなわち、音素の特徴ベクトルの変形は音素コンテキストだけでなく、単語として発声する場合と文章発声、朗読調、対話調などの発話様式の違いによっても生じる。例えば、「予約」という言葉を単語として単独で発声する場合と、「明日、予約したいんですが」というテキストを読み上げる場合と、このテキストを人に向かって話しかける場合とでは、特徴ベクトルの変形状態が異なってくる。したがって、音声パターンモデル学習装置は、従来の学習データとしてテキストを読み上げた音声のみを用いた場合には、対話調の音声に対して適切な音声パターンモデルを提供できないという課題があった。
【００１３】
また、テキストを読み上げた音声、人との対話音声等の種々の発話様式の音声の学習データを同時に用いて音声パターンモデルを学習する場合には、特徴ベクトルの変形状態が異なる種々の特徴ベクトルを１個のモデルで表現するので、音声パターンモデルの精度が低下するという課題があった。
【００１４】
さらに、テキストを読み上げた音声、人との対話音声等の種々の発話様式の音声ごとの学習データを用いて音声パターンモデルを学習する場合には、音声パターンモデルの精度低下を避けることはできるが、音声パターンモデルの数が学習する発話様式の数に比例して増加してしまうという課題があった。
【００１５】
また、対話音声のように発話速度がはやくかつ曖昧な音声では、前後の１音素からだけではなく前後の２音素からも影響を受けて、特徴ベクトルの変形が生じることがあり、３音素組モデルでは十分な学習が行えないという課題があった。
【００１６】
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、対話調の音声に対しても、音声パターンモデルの数を大きく増加させることなく効率的に音声パターンモデルを学習する音声パターンモデル学習装置、音声パターンモデル学習方法、および音声パターンモデル学習プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を得ることを目的とする。
【００１７】
また、この発明は、３音素組モデルでは十分な学習が行えない、対話音声のように発話速度がはやくかつ曖昧な音声について、音声パターンモデルの数を大きく増加させることなく効率的に、より長い音素環境を考慮した音声パターンモデルを学習する音声パターンモデル学習装置、音声パターンモデル学習方法、および音声パターンモデル学習プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を得ることを目的とする。
【００１８】
さらに、この発明は、対話音声のように発話速度がはやくかつ曖昧な音声について精度よく音声認識を行う音声認識装置、音声認識方法、および音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を得ることを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る音声パターンモデル学習装置は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｍ音素組モデルを用いて、対話音声に含まれているｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出手段を設け、対話音声ｎ音素組モデル学習手段が対話音声を用いて、ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習するようにしたものである。
【００２２】
この発明に係る音声パターンモデル学習装置は、ｎ音素組抽出手段が、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組であり、かつ、同一のｎ音素組表記をもつデータ数が所定数以上のｎ音素組を抽出するようにしたものである。
【００２３】
この発明に係る音声認識装置は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデル、対話音声ｍ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｍ音素組モデル及び対話音声ｎ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｎ音素組モデルを並列に接続することによって認識対象語彙に対する音声パターンモデルを作成する認識対象語彙モデル作成手段を設け、認識手段が認識対象語彙モデル作成手段により作成された認識対象語彙に対する音声パターンモデルを用いて、入力音声の認識処理を行うようにしたものである。
【００２６】
この発明に係る音声パターンモデル学習方法は、ｎ音素組抽出手段が、読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルを用いて、対話音声に含まれているｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出ステップを設け、対話音声ｎ音素組モデル学習手段が、対話音声を用いて、ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習するようにしたものである。
【００２７】
この発明に係る音声パターンモデル学習方法は、ｎ音素組抽出ステップでは、ｎ音素組抽出手段が、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組であり、かつ、同一のｎ音素組表記をもつデータ数が所定数以上のｎ音素組を抽出するようにしたものである。
【００２８】
この発明に係る音声認識方法は、認識対象語彙モデル作成手段が、読み上げ音声ｍ音素組モデル、対話音声ｍ音素組モデル及び対話音声ｎ音素組モデルを並列に接続することによって認識対象語彙に対する音声パターンモデルを作成する認識対象語彙モデル作成ステップを設け、認識手段が、認識対象語彙モデル作成手段により作成された認識対象語彙に対する音声パターンモデルを用いて、入力音声の認識処理を行うようにしたものである。
【００３１】
この発明に係る音声パターンモデル学習プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、ｎ音素組抽出手段による、読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルを用いて、対話音声に含まれているｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出ステップと、対話音声ｎ音素組モデル学習手段による、対話音声を用いて、ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習する対話音声ｎ音素組モデル学習ステップを実行させるための音声パターンモデル学習プログラムを記録したものである。
【００３２】
この発明に係る音声パターンモデル学習プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、ｎ音素組抽出手段による、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組であり、かつ、同一のｎ音素組表記をもつデータ数が所定数以上のｎ音素組を抽出する音素組抽出ステップを実行させるための音声パターンモデル学習プログラムを記録したものである。
【００３３】
この発明に係る音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、認識対象語彙モデル作成手段による、読み上げ音声ｍ音素組モデル、対話音声ｍ音素組モデル及び対話音声ｎ音素組モデルを並列に接続することによって認識対象語彙に対する音声パターンモデルを作成する認識対象語彙モデル作成ステップと、認識手段による、認識対象語彙モデル作成手段により作成された認識対象語彙に対する音声パターンモデルを用いて、入力音声の認識処理を行う認識ステップを実行させるための音声認識プログラムを記録したものである。
【００３４】
【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による音声パターンモデル学習装置の構成を示すブロック図である。図において、３は、読み上げ音声学習データメモリ６に格納された各ｍ音素組についてテキストを読み上げた音声を用いて読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習するとともに、ｍ音素組抽出部（ｍ音素組抽出手段）１０によって抽出された各ｍ音素組について、対話音声学習データメモリ８に格納された対話音声学習データを用いて対話音声ｍ音素組モデルを学習するモデル学習部（モデル学習手段）、７は読み上げ音声学習データメモリ６に含まれる読み上げ音声の特徴ベクトルの時系列、９は対話音声学習データメモリ８に含まれる対話音声の特徴ベクトルの時系列、１１はｍ音素組抽出部１０によって抽出されたｍ音素組のｍ音素組表記、１２は抽出ｍ音素組表記メモリ、１３は読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびｍ音素組表記、１４は読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ、１５は対話音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびｍ音素組表記、１６は対話音声ｍ音素組モデルメモリである。なお、以下ではｍ＝３である３音素組を例にして説明する。また、典型的には、この実施の形態１で使用される読み上げ音声ｍ音素組モデルおよび対話音声ｍ音素組モデルはともに連続分布型のＨＭＭである。
【００３５】
読み上げ音声学習データメモリ６は、多様なｍ音素組のコンテキストを含んだ単語や文章を多数の話者が読み上げた音声を音響分析して得られる、特徴ベクトルの時系列と発話内容を示す音素組表記とを含む読み上げ音声学習データを格納するものであって、具体的には、読み上げ音声学習データは、テキストを読み上げた音声波形を音響分析して得られる特徴ベクトルの時系列を音素区間ごとに切り出したトークンの集合と、ｍ音素組のｍ音素組表記の集合とを対応づけるｍ音素組テーブルである。このｍ音素組テーブルは例えば従来技術と同様に図２４のように記述されている。ここで、音響分析方法としては従来技術と同様に例えばＬＰＣ分析を用い、特徴ベクトルはＬＰＣケプストラムである。音素区間ごとへの切り出しは例えば人間がスペクトログラムを観察して行う。また、読み上げ音声学習データメモリ６が保持する各トークン（各トークンにはトークン番号が付されている）には各トークンの音素名、先行音素名および後続音素名を記したｍ音素組表記が付与されている。各ｍ音素組表記は、例えばｍ＝３の場合、従来技術と同様に図２５のように記述される。
【００３６】
対話音声学習データメモリ８は、多様な場面での人対人の対話音声を音響分析して得られる、特徴ベクトルの時系列と発話内容を示す音素組表記とを含む対話音声学習データを格納するものであって、具体的には、対話音声学習データは、人対人の対話音声波形を音響分析して得られる特徴ベクトルの時系列を音素区間ごとに切り出したトークンの集合と、ｍ音素組のｍ音素組表記の集合とを対応づけるｍ音素組テーブルである。このｍ音素組テーブルは、読み上げ音声学習データメモリ６のｍ音素組テーブルと同様の形式を有している。また、音響分析の方法としては、読み上げ音声学習データと同様に例えばＬＰＣ分析を用い、特徴ベクトルはＬＰＣケプストラムである。音素区間ごとへの切り出しも読み上げ音声学習データと同様に例えば人間がスペクトログラムを観察して行うものとする。また対話音声学習データメモリ８が保持する各トークンにも（各トークンにはトークン番号が付されている）各トークンの音素名、先行音素名および後続音素名を記したｍ音素組表記が付与されているものとする。各ｍ音素組表記は、読み上げ音声学習データメモリ６のｍ音素組表記と同様のものである。
【００３７】
読み上げ音声学習データは、テキストを読み上げた音声のように比較的丁寧で明瞭な発声に関する学習データであるのに対し、対話音声学習データは人対人の自然な対話音声に関する学習データであるので音素の特徴ベクトルの変形が激しくなっているのが特徴である。
【００３８】
次に動作について説明する。
この発明の実施の形態１による音声パターンモデル学習装置は、読み上げ音声ｍ音素組モデルを次のようにして作成し、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する。この場合、音声パターンモデル学習装置は、モデル学習部３の入力端子Ａを読み上げ音声学習データメモリ６の出力端子Ｂ１に接続することにより、読み上げ音声学習データメモリ６が保持するデータをモデル学習部３へ入力するようにセットする。さらに、モデル学習部３の出力端子Ｃが読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４の入力端子Ｄ１に接続される。この接続状態で、以下の手順にしたがって、この実施の形態１による音声パターンモデル学習装置は読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習する。
【００３９】
（１）読み上げ音声モデル学習手順１：
モデル学習部３は、読み上げ音声学習データメモリ６が保持するｍ音素組テーブルを読み込み、このｍ音素組テーブルの記述内容にしたがって先頭のｍ音素組をまず学習対象として選択する。この場合、ｍ＝３であるｍ音素組テーブルが従来技術と同様に例えば図２４のように記述されているならば、モデル学習部３はまず先頭のｍ音素組である（ａ）ａ（ａ）を学習対象として選択する。
【００４０】
（２）読み上げ音声モデル学習手順２：
モデル学習部３は、上記読み上げ音声モデル学習手順１または下記読み上げ音声モデル学習手順３において選択したｍ音素組と一致するｍ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列７を読み上げ音声学習データメモリ６から読み込み、例えばフォワード・バックワードアルゴリズムを用いて選択した上記ｍ音素組についてモデルを学習する。学習を終了すると、モデル学習部３はモデルのパラメータである状態遷移確率およびラベル出力確率ならびにそのｍ音素組表記１３を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に送出する。読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４は上記のように学習を終了したモデルのパラメータとそのｍ音素組表記１３を保持する。
【００４１】
（３）読み上げ音声モデル学習手順３：
その後、モデル学習部３は読み上げ音声学習データメモリ６が保持するｍ音素組テーブルを参照し、読み上げ音声学習データメモリ６に存在する全てのｍ音素組についてモデルの学習が終了するまで、上記ｍ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｍ音素組を学習対象として選択し、上記読み上げ音声モデル学習手順２を繰り返して、全てのｍ音素組について読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習を終了する。
【００４２】
次に、モデル学習部３は、ｍ音素組抽出部１０と協働して、対話音声ｍ音素組モデルを学習し、学習によって得た結果を対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６に格納する。学習を開始する前に、音声パターンモデル学習装置は、モデル学習部３の入力端子Ａを対話音声学習データメモリ８の出力端子Ｂ２に接続することにより、対話音声学習データメモリ８が保持するデータをモデル学習部３へ入力するようにセットする。さらに、モデル学習部３の出力端子Ｃが対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６の入力端子Ｄ２に接続される。この接続状態で、以下の手順にしたがって、この実施の形態１による音声パターンモデル学習装置は対話音声ｍ音素組モデルを学習する。
【００４３】
この対話音声ｍ音素組モデルの学習手順は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８に格納されている各トークンの認識を行い、認識率の低いｍ音素組を抽出する手順と、このようにして抽出した各ｍ音素組について対話音声ｍ音素組モデルを学習する手順との２つの手順からなる。
【００４４】
まず、認識率の低いｍ音素組を抽出する手順について説明する。
（１）ｍ音素組抽出手順１：
ｍ音素組抽出部１０は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記とを読み込む。
【００４５】
（２）ｍ音素組抽出手順２：
ｍ音素組抽出部１０は、対話音声学習データメモリ８が保持するｍ音素組テーブルを参照しこのｍ音素組テーブルの記述内容にしたがって、先頭のｍ音素組を認識対象として選択する。ｍ＝３のｍ音素組テーブルが例えば図２４のように記述されている場合、ｍ音素組抽出部１０はまず先頭のｍ音素組である（ａ）ａ（ａ）を認識対象として選択する。
【００４６】
（３）ｍ音素組抽出手順３：
ｍ音素組抽出部１０は、上記ｍ音素組抽出手順２または下記ｍ音素組抽出手順４において選択したｍ音素組と一致するｍ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８から読み込み、読み込んだ各トークンのそれぞれについて、上記ｍ音素組抽出手順１で読み込んだ全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルとの尤度を計算し、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記を当該トークンの認識結果とする。なお、尤度計算には例えばビタビアルゴリズムを用いる。ｍ音素組抽出部１０は、読み込んだ全てのトークンについて認識結果を求めた後、下記（１）式にしたがって認識率Ｒｔを計算する。
【００４７】
Ｒｔ＝  Ｃｔ／Ｎｔ＊１００．０                      （１）
【００４８】
但し、（１）式中で添字ｔは選択したｍ音素組の種類を示しており、Ｎｔはｍ音素組表記がｍ音素組の種類がｔであるトークンの個数、Ｃｔはその中で正認識であったトークンの個数である。ここで正認識とは、読み込んだ各トークンのｍ音素組表記が一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記と一致する場合を正認識とする。
【００４９】
ｍ音素組抽出部１０は、上記認識率Ｒｔを予め定めた閾値Ｔｒと比較し、閾値Ｔｒ以下であれば、そのｍ音素組のｍ音素組表記を抽出ｍ音素組表記メモリ１２に送出する。抽出ｍ音素組表記メモリ１２は、入力されたｍ音素組表記を保持する。
【００５０】
（４）ｍ音素組抽出手順４：
ｍ音素組抽出部１０は、対話音声学習データメモリ８が保持するｍ音素組テーブルを参照し、対話音声学習データメモリ８に存在する全てのｍ音素組から認識率の低いものを抽出するために、上記ｍ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｍ音素組を選択し、上記ｍ音素組抽出手順３を繰り返す。
【００５１】
以上のように、ｍ音素組抽出部１０は、上記ｍ音素組抽出手順１〜４を行うことによって、認識率Ｒｔが閾値Ｔｒ以下である全てのｍ音素組を抽出し、それらのｍ音素組表記を抽出ｍ音素組表記メモリ１２に格納する。
【００５２】
次に上記のようにして抽出した各ｍ音素組について対話音声ｍ音素組モデルを学習する手順を説明する。
【００５３】
（１）抽出ｍ音素組モデル学習手順１：
モデル学習部３は、抽出ｍ音素組表記メモリ１２に保持されているｍ音素組表記を読み込み、抽出ｍ音素組表記メモリ１２に保持されている順番にしたがい、まず先頭のｍ音素組を学習対象として選択する。抽出ｍ音素組表記メモリ１２の内容が例えば図２のようである場合、モデル学習部３は先頭のｍ音素組である（ａ）ａ（ｕ）を学習対象として選択する。
【００５４】
（２）抽出ｍ音素組モデル学習手順２：
モデル学習部３は、上記抽出ｍ音素組モデルの学習手順１または下記抽出ｍ音素組モデルの学習手順３において選択したｍ音素組と一致するｍ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８から読み込み、例えばフォワード・バックワードアルゴリズムを用いて選択したｍ音素組に対する対話音声ｍ音素組モデルを学習する。そして、モデル学習部３は、学習したモデルのパラメータとそのｍ音素組表記を対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６に送出する。対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６は、受け取ったモデルのパラメータおよびｍ音素組表記を保持する。
【００５５】
（３）抽出ｍ音素組モデル学習手順３：
次に、モデル学習部３は、抽出ｍ音素組表記メモリ１２に保持されている順番にしたがって、抽出ｍ音素組表記メモリ１２に保持されている次のｍ音素組を選択し、上記の抽出ｍ音素組モデル学習手順２を繰り返す。
【００５６】
次にこの実施の形態１による音声パターンモデル学習装置が使用する、ｍ音素組モデルを学習する方法を具体的に説明する。図３はこの発明の実施の形態１による音声パターンモデル学習方法の手順を示すフローチャートである。図３に示すとおり、この実施の形態１による音声パターンモデル学習装置ではｍ音素組モデルの学習手順は大きく３つのステップに分けられる。
【００５７】
まず、モデル学習部３は、第１ステップであるステップＳＴ１０１において、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し学習した結果であるモデルのパラメータおよびｍ音素組表記を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する。
【００５８】
次に、ｍ音素組抽出部１０は、第２ステップであるステップＳＴ１０２において、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８に格納されている各トークンの認識を行い、認識率の低いｍ音素組を抽出する。
【００５９】
その後、モデル学習部３は、第３ステップであるステップＳＴ１０３において、対話音声学習データメモリ８に格納されているトークンを用いて上記第２ステップで抽出したｍ音素組について、対話音声ｍ音素組モデルを学習する。
【００６０】
次に上記第１〜第３ステップを詳しく説明する。
図４は上記第１ステップである読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習手順を示すフローチャートである。図４を参照しながら読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習手順を詳細に説明する。
【００６１】
モデル学習部３は、ステップＳＴ２０１において、読み上げ音声学習データメモリ６のｍ音素組テーブルを読み込み、このｍ音素組テーブルの記述内容にしたがって、先頭のｍ音素組を学習対象として選択する。ｍ音素組テーブルが従来技術と同様に例えば図２４のように記述されている場合、モデル学習部３は先頭のｍ音素組である（ａ）ａ（ａ）を学習対象として選択する。
【００６２】
モデル学習部３は、次に、ステップＳＴ２０２において、上記ステップＳＴ２０１またはステップＳＴ２０６において選択したｍ音素組と一致するｍ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列７を読み上げ音声学習データメモリ６から読み込む。
【００６３】
そして、モデル学習部３は、ステップＳＴ２０３において、例えばフォワード・バックワードアルゴリズムを用いて上記ステップＳＴ２０１またはステップＳＴ２０６において選択したｍ音素組について読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習する。
【００６４】
その後、モデル学習部３は、ステップＳＴ２０４において、学習を終了すると上記ステップＳＴ２０３における学習の結果得たモデルのパラメータである状態遷移確率およびラベル出力確率ならびにそのｍ音素組表記１３を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に送出する。読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４は受け取ったこれらのモデルのパラメータおよびｍ音素組表記１３を保持する。
【００６５】
次に、モデル学習部３は、ステップＳＴ２０５において、読み上げ音声学習データメモリ６が保持するｍ音素組テーブルを参照し、読み上げ音声学習データメモリ６に存在する全てのｍ音素組について読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習を終了したか否かを判定し、全てのｍ音素組について学習が終了していない場合は、ステップＳＴ２０６において、ｍ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｍ音素組を学習対象として選択し、上記ステップＳＴ２０２に戻る。一方、全てのｍ音素組について学習が終了したならば、モデル学習部３はこの読み上げ音声ｍ音素組モデル学習手順を終了する。
【００６６】
次に、ｍ音素組抽出部１０が、第２ステップにおいて、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８に格納されている各トークンの認識を行い、認識率の低いｍ音素組を抽出する。図５はこの第２ステップの抽出手順を示すフローチャートであり、以下では、図５を参照しながらこの抽出手順を詳細に説明する。
【００６７】
まず、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ３０１において、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびそのｍ音素組表記１３を読み込む。
【００６８】
次に、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ３０２において、対話音声学習データメモリ８に格納されているｍ音素組テーブルを読み込み、このｍ音素組テーブルの記述内容にしたがって、先頭のｍ音素組を認識対象として選択する。ｍ音素組テーブルが例えば図２４のように記述されている場合、ｍ音素組抽出部１０は先頭のｍ音素組である（ａ）ａ（ａ）を認識対象として選択する。
【００６９】
そして、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ３０３において、上記ステップＳＴ３０２またはステップＳＴ３０８において選択したｍ音素組と一致するｍ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８から読み込む。
【００７０】
その後、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ３０４において、読み込んだ全てのトークンのそれぞれについて、上記ステップＳＴ３０１で読み込んだ全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルとの尤度を計算し、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記を、当該トークンの認識結果とする。なお、既に述べたように、尤度計算には例えばビタビアルゴリズムを用いる。ｍ音素組抽出部１０は、読み込んだ全てのトークンに対する認識結果を求めた後、上記（１）式にしたがって認識率Ｒｔを計算する。
【００７１】
次に、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ３０５において、上記ステップＳＴ３０４で求めた認識率Ｒｔを予め定めた閾値Ｔｒと比較し、閾値Ｔｒ以下であれば、ステップＳＴ３０６に進み、選択したｍ音素組のｍ音素組表記１１を抽出ｍ音素組表記メモリ１２に送出する。抽出ｍ音素組表記メモリ１２は、入力されたｍ音素組表記１１を保持する。一方、上記認識率Ｒｔが閾値Ｔｒよりも大きいならば、ｍ音素組抽出部１０は何も抽出ｍ音素組表記メモリ１２へ送出せずにステップＳＴ３０７に進む。
【００７２】
ステップＳＴ３０７に進むと、ｍ音素組抽出部１０は、対話音声学習データメモリ８に格納されたｍ音素組テーブルを参照し、対話音声学習データメモリ８に存在する全てのｍ音素組について認識率Ｒｔを計算したか否かを判定し、全てのｍ音素組について認識が終了していない場合は、ステップＳＴ３０８へ進み、ｍ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｍ音素組を認識対象として選択し、ステップＳＴ３０３に戻る。一方、ｍ音素組抽出部１０が全てのｍ音素組について認識を終了しているならばこのｍ音素組抽出手順を終了する。
【００７３】
このようにｍ音素組抽出部１０がｍ音素組抽出手順（図５のステップＳＴ３０１〜ステップＳＴ３０８）を行うことによって、認識率Ｒｔが閾値Ｔｒ以下である全てのｍ音素組を抽出しそれらのｍ音素組表記１１を抽出ｍ音素組表記メモリ１２に格納することができる。
【００７４】
最後に、モデル学習部３は第３ステップで対話音声学習データメモリ８に格納されているトークンを用いて上記第２ステップで抽出した各ｍ音素組について対話音声ｍ音素組モデルを学習する。図６は第３ステップの学習手順を示すフローチャートであり、以下では、図６を参照しながら学習手順の詳細を説明する。
【００７５】
モデル学習部３は、まず、ステップＳＴ４０１において、抽出ｍ音素組表記メモリ１２に保持されているｍ音素組表記１１を読み込み、抽出ｍ音素組表記メモリ１２に保持されている順番にしたがって、まず先頭のｍ音素組を学習対象として選択する。抽出ｍ音素組表記メモリ１２の内容が例えば図２のようである場合、モデル学習部３はまず先頭のｍ音素組である（ａ）ａ（ｕ）を学習対象として選択する。
【００７６】
次に、モデル学習部３は、ステップＳＴ４０２において、上記ステップＳＴ４０１またはステップＳＴ４０６において選択したｍ音素組と一致するｍ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８から読み込む。
【００７７】
そして、モデル学習部３は、ステップＳＴ４０３において、例えばフォワード・バックワードアルゴリズムを用いて選択したｍ音素組について対話音声ｍ音素組モデルを学習する。
【００７８】
その後、モデル学習部３は、ステップＳＴ４０４において、上記ステップＳＴ４０３における学習の結果得たモデルのパラメータおよびそのｍ音素組表記１５を対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６に送出する。対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６は受け取ったモデルのパラメータおよびｍ音素組表記１５を保持する。
【００７９】
次に、モデル学習部３は、ステップＳＴ４０５において、抽出ｍ音素組表記メモリ１２に保持されている全てのｍ音素組について、全てのｍ音素組モデルを学習したか否かを判定し、全てのｍ音素組について学習が終了していない場合は、ステップＳＴ４０６に進み、抽出ｍ音素組表記メモリ１２に記述されている順番にしたがって次のｍ音素組を学習対象として選択し、ステップＳＴ４０２に戻る。一方、モデル学習部３は、全てのｍ音素組について学習を終了しているならば、この対話音声ｍ音素組モデル学習手順を終了する。
【００８０】
この実施の形態１による音声パターンモデル学習方法をソフトウェアで実現する場合、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習する第１ステップと、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８に格納されている各トークンの認識を行い、認識率の低いｍ音素組を抽出する第２ステップと、対話音声学習データメモリ８に格納されているトークンを用いて上記第２ステップで抽出した全てのｍ音素組のそれぞれについて、対話音声ｍ音素組モデルを学習する第３ステップとを有する、コンピュータに音声パターンモデルを学習させるための音声パターンモデル学習プログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【００８１】
以上説明したように、この実施の形態１の音声パターンモデル学習装置および音声パターンモデル学習方法によれば、読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８に保持されている全てのｍ音素組のそれぞれの認識を行い、認識率の低いｍ音素組を抽出して、抽出したｍ音素組についてのみ対話音声学習データメモリ８が保持するトークンの特徴ベクトルの時系列を用いて対話音声ｍ音素組モデルを学習するので、全てのｍ音素組に対して対話音声ｍ音素組モデルを学習することなしに、読み上げ音声で学習した読み上げ音声ｍ音素組モデルでは認識が困難であった対話音声をも認識可能な対話音声ｍ音素組モデルを効率良く学習できる効果を奏する。なお、この実施の形態１ではｍ＝３として説明したが、ｍが３以外の任意の整数を選ぶことも可能であり、その場合にも同様の効果を奏する。
【００８２】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２による音声パターンモデル学習装置は、上記実施の形態１によるｍ音素組抽出手順１〜４に代わって以下に示す改良ｍ音素組抽出手順１〜４を実行するｍ音素組抽出部１０を備えたものである。なお、この実施の形態２による音声パターンモデル学習装置は図１に示す上記実施の形態１によるものと同一の構成を有しており、ｍ音素組抽出部１０以外の構成要素は上記実施の形態１による音声パターンモデル学習装置と同じ動作をするので、以下ではその他の構成要素の説明を省略する。また、この実施の形態２においてもｍ＝３のｍ音素組を対象として説明する。
【００８３】
次に動作について説明する。
（１）改良ｍ音素組抽出手順１：
ｍ音素組抽出部１０は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびそのｍ音素組表記１３を読み込む。
【００８４】
（２）改良ｍ音素組抽出手順２：
次に、ｍ音素組抽出部１０は、対話音声学習データメモリ８に格納されたｍ音素組テーブルを読み込み、このｍ音素組テーブルの記述内容にしたがって、対話音声学習データ中から先頭のｍ音素組を認識対象として選択する。ｍ音素組テーブルが例えば図２４のように記述されている場合、ｍ音素組抽出部１０は先頭のｍ音素組である（ａ）ａ（ａ）を認識対象として選択する。
【００８５】
（３）改良ｍ音素組抽出手順３：
ｍ音素組抽出部１０は、上記改良ｍ音素組抽出手順２または下記改良ｍ音素組抽出手順４において選択したｍ音素組と一致するｍ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８から読み込む。読み込んだトークンの数Ｎｔ（添字ｔは選択したｍ音素組の名前を示す）が予め定めた閾値Ｎ未満であれば、ｍ音素組抽出部１０は抽出ｍ音素組表記メモリ１２には何も送出せず、下記改良ｍ音素組抽出手順４に移る。一方、Ｎｔが予め定めた閾値Ｎ以上であれば、上記実施の形態１と同様に認識を行う。すなわち、読み込んだ各トークンについて、上記改良ｍ音素組抽出手順１で読み込んだ全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルとの尤度を計算し、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記を、当該トークンの認識結果とする。なお、尤度計算には例えばビタビアルゴリズムを用いる。読み込んだ全てのトークンに対する認識結果を求めた後、ｍ音素組抽出部１０は、上記実施の形態１と同様に上記（１）式によって認識率Ｒｔを計算する。そして、ｍ音素組抽出部１０は、上記認識率Ｒｔを予め定めた閾値Ｔｒと比較し、閾値Ｔｒ以下であれば、そのｍ音素組のｍ音素組表記１１を抽出ｍ音素組表記メモリ１２に送出する。抽出ｍ音素組表記メモリ１２は入力されたｍ音素組表記１１を保持する。
【００８６】
（４）改良ｍ音素組抽出手順４：
ｍ音素組抽出部１０は、対話音声学習データメモリ８が保持するｍ音素組テーブルを参照し、対話音声学習データ中に存在する全てのｍ音素組について上記改良ｍ音素組抽出手順３を実行するために、上記ｍ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｍ音素組を選択し、上記改良ｍ音素組抽出手順３を繰り返す。このようにして、対話音声学習データ中に存在する全てのｍ音素組について認識率を求めると、ｍ音素組抽出部１０は改良ｍ音素組抽出手順を終了する。
【００８７】
次にこの実施の形態２による音声パターンモデル学習装置が使用するｍ音素組モデルを学習する方法を具体的に説明する。実施の形態２による音声パターンモデル学習装置では、上記実施の形態１による音声パターンモデル学習装置と同様にｍ音素組モデルの学習手順は大きく３つのステップに分けられる。
【００８８】
まず、第１ステップは、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し学習により得た結果であるモデルのパラメータおよびそのｍ音素組表記１３を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習するステップである。
【００８９】
次の第２ステップは、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて、対話音声学習データメモリ８が保持するｍ音素組テーブルに記述されたｍ音素組の中からトークンの数Ｎｔが閾値Ｎ以上でかつ認識率Ｒｔが閾値Ｔｒ以下であるｍ音素組を抽出するステップである。
【００９０】
そして、次の第３ステップは、対話音声学習データメモリ８に格納されているトークンを用いて上記第２ステップで抽出した各ｍ音素組について、対話音声ｍ音素組モデルを学習するステップである。
【００９１】
上記第１〜第３ステップのうち、第１および第３ステップは上記実施の形態１と全く同じ手順であるので以下ではその説明を省略し、第２ステップであるｍ音素組の抽出手順を詳細に説明する。図７はこの第２ステップの抽出手順を示すフローチャートであり、以下では図７を参照しながら抽出手順を詳細に説明する。
【００９２】
ｍ音素組抽出部１０は、まず、ステップＳＴ５０１において、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびそのｍ音素組表記１３を読み込む。
【００９３】
次に、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ５０２において、対話音声学習データメモリ８に格納されたｍ音素組テーブルを読み込み、このｍ音素組テーブルの先頭に記述されているｍ音素組を認識対象として選択する。ｍ音素組テーブルが例えば図２４のように記述されている場合、ｍ音素組抽出部１０は先頭のｍ音素組である（ａ）ａ（ａ）を認識対象として選択する。
【００９４】
そして、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ５０３において、上記ステップＳＴ５０２またはステップＳＴ５０９において選択したｍ音素組と一致するｍ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８から読み込む。
【００９５】
その後、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ５０４において、読み込んだトークンの数Ｎｔ（添字ｔは選択したｍ音素組の名前を示す）を予め定めた閾値Ｎと比較し、Ｎｔ＜Ｎであれば、抽出ｍ音素組表記メモリ１２には何も送出せず、ステップＳＴ５０８に移る。一方、Ｎｔ＞＝Ｎであれば、ｍ音素組抽出部１０はステップＳＴ５０５に移る。
【００９６】
ステップＳＴ５０５においては、ｍ音素組抽出部１０は、読み込んだ各トークンについて、上記ステップＳＴ５０３で読み込んだ全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルとの尤度を計算し、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記を、当該トークンの認識結果とする。なお、尤度計算には例えばビタビアルゴリズムを用いる。読み込んだ全てのトークンについて認識結果を求めた後、ｍ音素組抽出部１０は上記（１）式にしたがって認識率Ｒｔを計算する。
【００９７】
次に、ｍ音素組抽出部１０は、ステップＳＴ５０６において、上記ステップＳＴ５０５において求めた認識率Ｒｔを予め定めた閾値Ｔｒと比較し、閾値Ｔｒ以下であれば、ステップＳＴ５０７に進み、そのｍ音素組のｍ音素組表記１１を抽出ｍ音素組表記メモリ１２に送出する。抽出ｍ音素組表記メモリ１２は入力されたｍ音素組表記１１を保持する。一方、上記認識率Ｒｔが閾値Ｔｒよりも大きいならば、ｍ音素組抽出部１０はステップＳＴ５０８に進む。
【００９８】
そして、ステップＳＴ５０８では、ｍ音素組抽出部１０は、対話音声学習データメモリ８に格納されたｍ音素組テーブルを参照し、対話音声学習データメモリ８に存在する全てのｍ音素組を既に選択し終えたか否かを判定し、未選択のｍ音素組が存在する場合は、ステップＳＴ５０９に進み上記ｍ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｍ音素組を認識対象として選択し、ステップＳＴ５０３に戻る。一方、ｍ音素組抽出部１０は、既に全てのｍ音素組を選択し終えたのであるならばｍ音素組の抽出手順を終了する。
【００９９】
なお、この実施の形態２による音声パターンモデル学習方法をソフトウェアで実現する場合、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し学習により得た結果を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習する第１ステップと、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８に格納されたｍ音素組テーブルに記述されたｍ音素組の中からトークンの数Ｎｔが閾値Ｎ以上でかつ認識率Ｒｔが閾値Ｔｒ以下であるｍ音素組を抽出する第２ステップと、対話音声学習データメモリ８に格納されているトークンを用いて上記第２ステップで抽出したｍ音素組について、対話音声ｍ音素組モデルを学習する第３ステップとを有した、コンピュータに音声パターンモデルを学習させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１００】
以上説明したように、この実施の形態２による音声パターンモデル学習装置は、上記改良ｍ音素組抽出手順１〜４（図７のステップＳＴ５０１〜ステップＳＴ５０９）を実行することによって、トークンの数Ｎｔが閾値Ｎ以上でかつ認識率Ｒｔが閾値Ｔｒ以下である全てのｍ音素組のｍ音素組表記１１を抽出し、抽出した全てのｍ音素組のｍ音素組表記１１を抽出ｍ音素組表記メモリ１２に格納する。したがって、この実施の形態２による音声パターンモデル学習装置は、抽出ｍ音素組モデルの学習においてトークンの数Ｎｔが閾値Ｎ以上のｍ音素組のみモデルを学習するので、読み上げ音声ｍ音素組モデルで認識率が低い対話音声のｍ音素組のうち、トークンの数Ｎｔが閾値Ｎ未満で統計的に信頼度の低いモデルの学習を回避し、統計的に信頼度の高いモデルのみを効率的に学習できるという効果を奏する。なお、この実施の形態２ではｍ＝３として説明したが、ｍが３以外の任意の整数を選ぶことも可能であり、その場合にも同様の効果を奏する。
【０１０１】
実施の形態３．
図８はこの発明の実施の形態３による音声パターンモデル学習装置の構成を示すブロック図である。図において、３０は、読み上げ音声学習データメモリ６に格納された各ｍ音素組についてテキストを読み上げた音声を用いて読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習するとともに、ｍ音素組抽出部（ｍ音素組抽出手段）１０によって抽出された各ｍ音素組について、対話音声学習データメモリ８０に格納された対話音声学習データを用いて対話音声ｍ音素組モデルを学習し、さらに、上記読み上げ音声ｍ音素組モデルと上記対話音声ｍ音素組モデルとを用いてｎ音素組抽出部（ｎ音素組抽出手段）１７によって上記対話音声学習データから抽出された各ｎ音素組について、上記対話音声学習データを用いて対話音声ｎ音素組モデルを学習するモデル学習部（対話音声ｍ音素組モデル学習手段、対話音声ｎ音素組モデル学習手段）、７は読み上げ音声学習データメモリ６に含まれる読み上げ音声の特徴ベクトルの時系列、９は対話音声学習データメモリ８０に含まれる対話音声の特徴ベクトルの時系列、１１はｍ音素組抽出部１０によって抽出されたｍ音素組のｍ音素組表記、１２は抽出ｍ音素組表記メモリ、１３は読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびｍ音素組表記、１４は読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ、１５は対話音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびｍ音素組表記、１６は対話音声ｍ音素組モデルメモリ、１８はｎ音素組抽出部１７によって抽出されたｎ音素組のｎ音素組表記、１９は抽出ｎ音素組表記メモリ、２０は対話音声ｎ音素組モデルのパラメータおよびｎ音素組表記、２１は対話音声ｎ音素組モデルメモリである。なお、図８において、図１に示すものと同一の符号は上記実施の形態１による音声パターンモデル学習装置の構成要素と同一または相当するものを示している。なお、以下では、ｍ＝３、ｎ＝５として説明する。また、この実施の形態３による音声パターンモデル学習装置が使用する音声パターンモデルは、上記実施の形態１と同じく連続分布型のＨＭＭであるとする。
【０１０２】
対話音声学習データメモリ８０は、上記実施の形態１による対話音声学習データメモリ８が保持するデータに加えて、対話音声学習データ中に存在するｎ音素組の種類を記述したｎ音素組テーブルを保持する。ここでｎはｎ＞ｍなる整数であり、ｎ音素組とは、ｍ音素組よりも長い範囲の音素の違いを考慮したｎ個の音素のセットである。例えばｎ＝５の場合には、／ｓａＱｐｏｒｏ（札幌）／の／ｐ／はｎ（＝５）音素組では（ａＱ）ｐ（ｏｒ）となる。なお、この（ａＱ）ｐ（ｏｒ）等の表記法を以後、５音素組表記と呼ぶことにする。５音素組テーブルの例を図９に示す。また、対話音声学習データメモリ８０が保持する各トークン（各トークンにはトークン番号が付されている）には、３音素組表記とともに当該トークンの音素名と先々行音素名、先行音素名および後続音素名、後々続音素名とを記した５音素組表記が付与されている。３音素組表記とともに付与された５音素組表記の例を図１０に示す。
【０１０３】
次に動作について説明する。
この実施の形態３による音声パターンモデル学習装置は、以下のように分かれた５つの手順：（１）読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習手順、（２）対話音声学習データメモリ８０が保持する認識率の低いｍ音素組の抽出手順、（３）抽出したｍ音素組に対する対話音声ｍ音素組モデルの学習手順、（４）対話音声学習データメモリ８０が保持する認識率の低いｎ音素組の抽出手順、（５）抽出した対話音声ｎ音素組モデルの学習手順を順番に実行することによりモデル学習を行う。
【０１０４】
まず、読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習手順について説明する。音声パターンモデル学習装置は、図８に示すモデル学習部３０の入力端子Ａを読み上げ音声学習データメモリ６に接続された端子Ｂ１に接続し、読み上げ音声学習データメモリ６中のデータを入力とするようにセットする。また、音声パターンモデル学習装置は、モデル学習部３０の出力端子Ｃを読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に接続された端子Ｄ１に接続する。音声パターンモデル学習装置は、まず、この接続状態で読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習する。この実施の形態３による音声パターンモデル学習装置のモデル学習部３０は、上記実施の形態１で説明した読み上げ音声モデル学習手順１〜３にしたがって、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に学習の結果得たモデルのパラメータとそのｍ音素組表記を格納する。読み上げ音声学習データメモリ６に存在する全てのｍ音素組について読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習を終了した時に、モデル学習部３０は読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習手順を終了する。
【０１０５】
次に音声パターンモデル学習装置はｍ音素組抽出部１０により対話音声学習データメモリ８０が保持する認識率の低いｍ音素組の抽出を行う。ｍ音素組抽出部１０は、上記実施の形態１で説明したｍ音素組抽出手順１〜４にしたがって認識率の低いｍ音素組の抽出手順を実行し、抽出した全てのｍ音素組のｍ音素組表記を抽出ｍ音素組表記メモリ１２に格納する。
【０１０６】
次にモデル学習部３０は対話音声ｍ音素組モデルの学習を行う。学習を開始する前に、音声パターンモデル学習装置はモデル学習部３０の入力端子Ａを対話音声学習データメモリ８０の出力端子Ｂ２に接続し、また、モデル学習部３０のもう一つの入力端子Ｅを抽出ｍ音素組表記メモリ１２の出力端子Ｆ１に接続する。さらに、音声パターンモデル学習装置はモデル学習部３０の出力端子Ｃを対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６の入力端子Ｄ２に接続する。この接続状態で、モデル学習部３０は対話音声ｍ音素組モデルを学習する。
【０１０７】
モデル学習部３０は、上記実施の形態１による抽出ｍ音素組モデルの学習手順１〜３にしたがって、対話音声ｍ音素組モデルを学習し、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６に学習の結果得たモデルのパラメータとそのｍ音素組表記を格納する。そして、モデル学習部３０は抽出ｍ音素組表記メモリ１２に保持された全てのｍ音素組について対話音声ｍ音素組モデルの学習を終了した時に対話音声ｍ音素組モデルの学習手順を終了する。
【０１０８】
次に音声パターンモデル学習装置はｎ音素組抽出部１７により対話音声学習データメモリ８０が保持する認識率の低いｎ音素組の抽出を行う。ｎ音素組を抽出する手順は以下のとおりである。
【０１０９】
（１）ｎ音素組抽出手順１：
ｎ音素組抽出部１７は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記１３を読み込む。ｎ音素組抽出部１７は、さらに、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６から全ての対話音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記１５を読み込む。
【０１１０】
（２）ｎ音素組抽抽出手順２：
次に、ｎ音素組抽出部１７は、対話音声学習データメモリ８０が保持するｎ音素組テーブルを参照し、この音素組テーブルの記述内容にしたがって先頭のｎ音素組を認識対象として選択する。ｎ＝５でｎ音素組テーブルが例えば図９のように記述されている場合、ｎ音素組抽出部１７は、まず、先頭のｎ音素組である（ｋａ）ａ（ａｉ）を認識対象として選択する。
【０１１１】
（３）ｎ音素組抽出手順３：
ｎ音素組抽出部１７は、上記ｎ音素組抽出手順３または下記ｎ音素組抽出手順４において選択したｎ音素組と一致するｎ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８０から読み込み、読み込んだ各トークンについて、上記ｎ音素組抽出手順１で読み込んだ全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルおよび全ての対話音声ｍ音素組モデルとの尤度を計算し、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記を、当該トークンの認識結果とする。なお、尤度計算には例えばビタビアルゴリズムを用いる。読み込んだ全てのトークンに対する認識結果を求めた後、ｎ音素組抽出部１７は下記（２）式にしたがって認識率Ｒｑを計算する。
【０１１２】
Ｒｑ＝Ｃｑ／Ｎｑ＊１００．０                      （２）
【０１１３】
但し、添字ｑは選択したｎ音素組の種類を示し、Ｎｑは、ｎ音素組表記のｎ音素組種類がｑであるトークンの個数、Ｃｑはその中で正認識であったトークンの個数である。ここで正認識とは、当該トークンのｍ音素組表記が一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記と一致する場合を正認識とする。例えばｎ音素組表記（ｎ＝５）が（ｋａ）ａ（ａｉ）であるトークンはｍ音素組表記（ｍ＝３）が（ａ）ａ（ａ）であるので、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記が（ａ）ａ（ａ）であれば正認識とする。
【０１１４】
ｎ音素組抽出部１７は、上記認識率Ｒｑを予め定めた閾値Ｔｑと比較し、閾値Ｔｑ以下であれば、そのｎ音素組のｎ音素組表記１８を抽出ｎ音素組表記メモリ１９に送出する。抽出ｎ音素組表記メモリ１９は入力されたｎ音素組表記１８を保持する。
【０１１５】
（４）ｎ音素組抽出手順４：
ｎ音素組抽出部１７は、対話音声学習データメモリ８０が保持するｎ音素組テーブルを参照し、対話音声学習データメモリ８０中に存在する全てのｎ音素組について上記ｎ音素組抽出手順３を実行するために、上記ｎ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｎ音素組を選択し、上記ｎ音素組抽出手順３を繰り返す。
【０１１６】
このようにしてｎ音素組抽出部１７はｎ音素組を抽出する手順を終了する。ｎ音素組抽出部１７は、上記ｎ音素組抽出手順１〜４を実行することによって、認識率Ｒｑが閾値Ｔｑ以下である全てのｎ音素組のｎ音素組表記１８を抽出し、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に格納することができる。
【０１１７】
次にモデル学習部３０は上記のようにして抽出した各ｎ音素組について対話音声ｎ音素組モデルを学習する。学習を開始する前に、音声パターンモデル学習装置は、モデル学習部３０の入力端子Ａを対話音声学習データメモリ８０の出力端子Ｂ２に接続し、またモデル学習部３０のもう一つの入力端子Ｅを抽出ｎ音素組表記メモリ１９の出力端子Ｆ２に接続する。さらに、音声パターンモデル学習装置は、モデル学習部３０の出力端子Ｃを対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１の入力端子Ｄ３に接続する。この接続状態で、モデル学習部３０は対話音声ｎ音素組モデルを学習する。学習手順を以下に示す。
【０１１８】
（１）抽出ｎ音素組モデル学習手順１：
モデル学習部３０は、まず、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に保持されている各ｎ音素組表記を読み込み、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に保持されていた順番にしたがって、先頭のｎ音素組を学習対象として選択する。抽出ｎ音素組表記メモリ１９の内容が例えば図１１のようである場合、モデル学習部３０は先頭のｎ音素組である（ｋａ）ａ（ａｉ）を学習対象として選択する。
【０１１９】
（２）抽出ｎ音素組モデル学習手順２：
次に、モデル学習部３０は、上記抽出ｎ音素組モデル学習手順１または下記抽出ｎ音素組モデル学習手順３において選択したｎ音素組と一致するｎ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８０から読み込み、例えばフォワード・バックワードアルゴリズムを用いて選択したｎ音素組に対するモデルを学習する。そして、モデル学習部３０は、学習の結果得たモデルのパラメータとそのｎ音素組表記を対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１に送出する。対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１は受け取ったモデルのパラメータとそのｎ音素組表記を保持する。
【０１２０】
（３）抽出ｎ音素組モデル学習手順３：
モデル学習部３０は、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に保持されている全てのｎ音素組について上記抽出ｎ音素組モデル学習手順２を実行するために、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に保持されている順番にしたがって次のｎ音素組を選択し、上記抽出ｎ音素組モデル学習手順２を繰り返す。このようにして、モデル学習部３０は抽出ｎ音素組モデルの学習を終了する。
【０１２１】
次にこの実施の形態３による音声パターンモデル学習装置が使用する、ｍ音素組モデルとｎ音素組モデルを学習する方法を具体的に説明する。図１２はこの発明の実施の形態３による音声パターンモデル学習方法の手順を示すフローチャートである。図１２に示すとおり、この実施の形態３による音声パターンモデル学習方法における読み上げ音声ｍ音素組モデル、対話音声ｍ音素組モデルおよび対話音声ｎ音素組モデルの学習手順は大きく５つのステップに分けられる。
【０１２２】
すなわち、第１ステップ（図１２のステップＳＴ６０１）は、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し学習の結果得たモデルのパラメータおよびｍ音素組表記１３を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する、読み上げ音声ｍ音素組モデル学習手順である。
【０１２３】
次の第２ステップ（図２のステップＳＴ６０２）は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８０に格納されている各トークンの認識を行い、認識率の低いｍ音素組を抽出する手順である。
【０１２４】
次の第３ステップ（図１２のステップＳＴ６０３）は、対話音声学習データメモリ８０に格納されているトークンを用いて上記第２ステップで抽出した各ｍ音素組について、対話音声ｍ音素組モデルを学習し学習の結果得たモデルのパラメータおよびｍ音素組表記１５を対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６に格納する、対話音声ｍ音素組モデル学習手順である。
【０１２５】
次の第４ステップ（図１２のステップＳＴ６０４）は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６に格納されている対話音声ｍ音素組モデルとを用いて対話音声学習データメモリ８０に格納されている各トークンの認識を行い、認識率の低いｎ音素組を抽出する手順である。
【０１２６】
次の第５ステップ（図１２のステップＳＴ６０５）は、対話音声学習データメモリ８０に格納されているトークンを用いて上記第４ステップで抽出したｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習し学習の結果得たモデルのパラメータおよびｎ音素組表記２０を対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１に格納する、対話音声ｎ音素組モデル学習手順である。
【０１２７】
上記第１〜第５ステップのうち、第１、第２および第３ステップは上記実施の形態１のものと全く同じであるので説明を省略し、以下では第４ステップと第５ステップを説明する。図１３は第４ステップの詳細を示すフローチャートであり、以下では図１３を参照しながら第４ステップである認識率の低いｎ音素組の抽出手順を詳細に説明する。
【０１２８】
まず、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ７０１において、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記１３を読み込む。また、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ７０２において、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６から全ての対話音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記１５を読み込む。
【０１２９】
次に、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ７０３において、対話音声学習データメモリ８０が保持するｎ音素組テーブルを参照し、このｎ音素組テーブルの記述内容にしたがって先頭のｎ音素組を認識対象として選択する。ｎ音素組テーブルが例えば図９のように記述されている場合、ｎ音素組抽出部１７はまず先頭のｎ音素組である（ｋａ）ａ（ａｉ）を認識対象として選択する。
【０１３０】
そして、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ７０４において、上記ステップＳＴ７０３またはステップＳＴ７０９において選択したｎ音素組と一致するｎ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８０から読み込む。
【０１３１】
その後、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ７０５において、読み込んだ各トークンについて、上記ステップＳＴ７０１と上記ステップＳＴ７０２で読み込んだ全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルおよび全ての対話音声ｍ音素組モデルとの尤度を計算し、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記を、当該トークンの認識結果とする。なお、尤度計算には例えばビタビアルゴリズムを用いる。読み込んだ全てのトークンについて認識結果を求めた後、ｎ音素組抽出部１７は上記（２）式によって認識率Ｒｑを計算する。
【０１３２】
次に、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ７０６において、上記認識率Ｒｑを予め定めた閾値Ｔｑと比較し、閾値Ｔｑ以下であれば、ステップＳＴ７０７に進み、そのｎ音素組のｎ音素組表記１８を抽出ｎ音素組表記メモリ１９に送出する。抽出ｎ音素組表記メモリ１９は入力されたｎ音素組表記１８を保持する。一方、上記認識率Ｒｑが閾値Ｔｑよりも大きいならば、ｎ音素組抽出部１７はステップＳＴ７０８に進む。
【０１３３】
ステップＳＴ７０８では、ｎ音素組抽出部１７は、対話音声学習データメモリ８０が保持するｎ音素組テーブルを参照し、対話音声学習データ中に存在する全てのｎ音素組について認識率を計算したか否かを判定する。そして、全てのｎ音素組について認識が終了していない場合は、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ７０９において、上記ｎ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｎ音素組を認識対象として選択し、ステップＳＴ７０４に戻る。一方、全てのｎ音素組について認識が終了していれば、ｎ音素組抽出部１７はｎ音素組を抽出する手順を終了する。
【０１３４】
以上のように、ｎ音素組抽出部１７は、上記ｎ音素組抽出手順（図１３におけるステップＳＴ７０１〜ステップＳＴ７０９）を実行することによって、認識率Ｒｑが閾値Ｔｑ以下である全てのｎ音素組のｎ音素組表記１８を抽出して、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に格納することができる。
【０１３５】
次に、モデル学習部３０は、第５ステップである対話音声ｎ音素組モデル学習手順を実行する。学習を実行する前に、音声パターンモデル学習装置は、モデル学習部３０の入力端子Ａを対話音声学習データの出力端子Ｂ２に接続し、またモデル学習部３０のもう一つの入力端子Ｅを抽出ｎ音素組表記メモリ１９の出力端子Ｆ２に接続する。さらに、音声パターンモデル学習装置はモデル学習部３０の出力端子Ｃを対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１の入力端子Ｄ３に接続する。この接続状態で、モデル学習部３０は対話音声ｎ音素組モデルを学習する。
【０１３６】
図１４は対話音声ｎ音素組モデル学習手順の詳細を示すフローチャートであり、以下では、図１４を参照しながら学習手順の詳細について説明する。まず、モデル学習部３０は、ステップＳＴ８０１において、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に保持されているｎ音素組表記１８を読み込み、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に保持されていた順番にしたがって先頭のｎ音素組を学習対象として選択する。抽出ｎ音素組表記メモリ１９の内容が例えば図１１のようである場合、モデル学習部３０は先頭のｎ音素組である（ｋａ）ａ（ａｉ）を学習対象として選択する。
【０１３７】
次に、モデル学習部３０は、ステップＳＴ８０２において、上記ステップＳＴ８０１またはステップＳＴ８０６において選択したｎ音素組と一致するｎ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８０から読み込む。そして、モデル学習部３０は、ステップＳＴ８０３において、例えばフォワード・バックワードアルゴリズムを用いて選択したｎ音素組についてモデルを学習する。
【０１３８】
その後、モデル学習部３０は、ステップＳＴ８０４において、学習の結果得た上記モデルのパラメータとそのｎ音素組表記を対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１に送出する。対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１は受け取ったモデルのパラメータおよびｎ音素組表記を保持する。
【０１３９】
次に、モデル学習部３０は、ステップＳＴ８０５において、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に保持されている全てのｎ音素組について対話音声ｎ音素組モデルを学習したか否かを判定し、全てのｎ音素組について学習が終了していない場合には、モデル学習部３０は、ステップＳＴ８０６において、抽出ｎ音素組表記メモリ１９に記述されている順番にしたがって次のｎ音素組を学習対象として選択し、ステップＳＴ８０２に戻る。一方、全てのｎ音素組について学習が終了しているならば、モデル学習部３０は、第５ステップである対話音声ｎ音素組モデルの学習手順を終了する。
【０１４０】
なお、この実施の形態３による音声パターンモデル学習方法をソフトウェアで実現する場合、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し学習の結果を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習する第１の手順と、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８０に格納されている各トークンの認識を行う、認識率の低いｍ音素組を抽出する第２の手順と、対話音声学習データメモリ８０に格納されているトークンを用いて上記第２の手順で抽出した各ｍ音素組について、対話音声ｍ音素組モデルを学習する第３の手順と、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６に格納されている対話音声ｍ音素組モデルとを用いて対話音声学習データメモリ８０に格納されている各トークンの認識を行い認識率の低いｎ音素組を抽出する第４の手順と、対話音声学習データメモリ８０に格納されているトークンを用いて抽出した各ｎ音素組について対話音声ｎ音素組モデルを学習する第５の手順とを有した、コンピュータに音声パターンモデルを学習させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１４１】
以上説明したように、この実施の形態３による音声パターンモデル学習装置および音声パターンモデル学習方法では、上記ｎ音素組抽出手順（図１４のステップＳＴ８０１〜ステップＳＴ８０６）を行うことによって、認識率Ｒｑが閾値Ｔｑ以下である全てのｎ音素組を抽出し、抽出した各ｎ音素組について、対話音声学習データが保持するトークンを用いて対話音声ｎ音素組モデルを学習するので、対話音声のように発話速度がはやくかつ曖昧な音声で読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルでは十分な認識性能が得られない各ｎ音素組について効率的に対話音声ｎ音素組モデルを学習することができる効果を奏する。なお、この実施の形態３では、ｍ＝３、ｎ＝５として説明したが、ｍ、ｎは、ｍ＜ｎなる任意の整数の組を選択してもよく、この場合にも同様の効果を奏する。
【０１４２】
実施の形態４．
この発明の実施の形態４による音声パターンモデル学習装置は、上記実施の形態３によるｎ音素組抽出手順１〜４に代わって以下に示す改良ｎ音素組抽出手順１〜４を実行するｎ音素組抽出部１７を備えたものである。なお、実施の形態４による音声パターンモデル学習装置は図８に示す上記実施の形態３によるものと同一の構成を有しており、ｎ音素組抽出部１７以外の構成要素は上記実施の形態３による音声パターンモデル学習装置と同じ動作をするので、以下ではその他の構成要素の説明を省略する。また、この実施の形態４においてもｍ＝３のｍ音素組およびｎ＝５のｎ音素組を対象として説明する。
【０１４３】
次に動作について説明する。
（１）改良ｎ音素組抽出手順１：
ｎ音素組抽出部１７は、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記１３を読み込む。ｎ音素組抽出部１７は、さらに、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６から全ての対話音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記１５を読み込む。
【０１４４】
（２）改良ｎ音素組抽出手順２：
次に、ｎ音素組抽出部１７は、対話音声学習データメモリ８０に格納されたｎ音素組テーブルを読み込み、このｎ音素組テーブルの記述内容にしたがって、対話音声学習データ中から先頭のｎ音素組を認識対象として選択する。ｎ音素組テーブルが例えば図９のように記述されている場合、ｎ音素組抽出部１７は先頭のｎ音素組である（ｋａ）ａ（ａｉ）を認識対象として選択する。
【０１４５】
（３）改良ｎ音素組抽出手順３：
ｎ音素組抽出部１７は、上記改良ｎ音素組抽出手順２または下記改良ｎ音素組抽出手順４において選択したｎ音素組と一致するｎ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８０から読み込む。そして読み込んだトークンの数Ｎｑ（添字ｑは選択したｎ音素組の名前を示す）が予め定めた閾値Ｎ未満であれば、抽出ｎ音素組表記メモリ１９には何も送出せず、次の改良ｎ音素組抽出手順４に移る。一方、Ｎｑが予め定めた閾値Ｎ以上であれば、ｎ音素組抽出部１７は上記実施の形態３と同様に認識を行う。すなわち、ｎ音素組抽出部１７は、読み込んだ各トークンについて、上記改良ｎ音素組抽出手順１で読み込んだ全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルおよび全ての対話音声ｍ音素組モデルとの尤度を計算し、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記を、当該トークンの認識結果とする。なお、尤度計算には例えばビタビアルゴリズムを用いる。読み込んだ全てのトークンに対する認識結果を求めた後、ｎ音素組抽出部１７は、上記（２）式によって認識率Ｒｑを計算する。そして、ｎ音素組抽出部１７は、上記認識率Ｒｑを予め定めた閾値Ｔｑと比較し、閾値Ｔｑ以下であれば、そのｎ音素組のｎ音素組表記を抽出ｎ音素組表記メモリ１９に送出する。抽出ｎ音素組表記メモリ１９は、入力されたｎ音素組表記を保持する。
【０１４６】
（４）改良ｎ音素組抽出手順４：
ｎ音素組抽出部１７は、対話音声学習データメモリ８０が保持するｎ音素組テーブルを参照し、対話音声学習データメモリ８０に存在する全てのｎ音素組について上記改良ｎ音素組抽出手順３を実行するために、上記ｎ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｎ音素組を認識対象として選択し、上記改良ｎ音素組抽出手順３を繰り返す。このようにして、対話音声学習データ中に存在する全てのｎ音素組について認識率を求めると、ｎ音素組抽出部１７は改良ｎ音素組抽出手順を終了する。
【０１４７】
次にこの実施の形態４による音声パターンモデル学習装置が使用する、ｍ音素組モデルとｎ音素組モデルを学習する方法を具体的に説明する。実施の形態４による音声パターンモデル学習装置では、上記実施の形態３による音声パターンモデル学習装置と同様にｍ音素組モデルとｎ音素組モデルの学習手順は大きく５つのステップに分けられる。
【０１４８】
まず、第１ステップは、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し学習により得た結果であるモデルのパラメータおよびｍ音素組表記１３を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習するステップである。
【０１４９】
次の第２ステップは、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて、対話音声学習データメモリ８０に格納されている各トークンの認識を行い、認識率の低いｍ音素組を抽出するステップである。
【０１５０】
次の第３ステップは、対話音声学習データメモリ８０に格納されているトークンを用いて上記第２ステップで抽出したｍ音素組について、対話音声ｍ音素組モデルを学習するステップである。
【０１５１】
次の第４ステップは、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルおよび対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６に格納されている対話音声ｍ音素組モデルを用いて、対話音声学習データメモリ８０が保持するｎ音素組テーブルに記述されたｎ音素組の中からトークンの数Ｎｑが閾値Ｎ以上でかつ認識率Ｒｑが閾値Ｔｑ以下であるｎ音素組を抽出するステップである。
【０１５２】
次の第５ステップは、対話音声学習データメモリ８０に格納されているトークンを用いて上記第４ステップで抽出した各ｎ音素組について、対話音声ｎ音素組モデルを学習するステップである。
【０１５３】
上記第１〜第５ステップのうち、第１、第２、第３および第５ステップは上記実施の形態３と全く同じ手順であるので以下ではその説明を省略し、第４ステップであるｎ音素組の抽出手順を詳細に説明する。図１５はこの第４ステップの抽出手順を示すフローチャートであり、以下では図１５を参照しながら抽出手順を詳細に説明する。
【０１５４】
ｎ音素組抽出部１７は、まず、ステップＳＴ９０１において、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記１３を読み込む。続いて、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ９０２において、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６から全ての対話音声ｍ音素組モデルのパラメータとそのｍ音素組表記１５を読み込む。
【０１５５】
次に、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ９０３において、対話音声学習データメモリ８０が保持するｎ音素組テーブルを読み込み、このｎ音素組テーブルの記述内容にしたがって先頭のｎ音素組を認識対象として選択する。ｎ音素組テーブルが例えば図９のように記述されている場合、ｎ音素組抽出部１７は先頭のｎ音素組である（ｋａ）ａ（ａｉ）を認識対象として選択する。
【０１５６】
次に、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ９０４において、上記ステップＳＴ９０３またはステップＳＴ９１０において選択したｎ音素組と一致するｎ音素組表記を持つ全てのトークンの特徴ベクトルの時系列９を対話音声学習データメモリ８０から読み込む。
【０１５７】
そして、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ９０５において、読み込んだトークンの数Ｎｑ（添字ｑは選択したｎ音素組の名前を示す）を予め定めた閾値Ｎと比較し、Ｎｑ＜Ｎであれば、抽出ｎ音素組表記メモリ１９には何も送出せず、ステップＳＴ９０９に移る。一方、Ｎｑ＞＝Ｎであれば、ｎ音素組抽出部１７はステップＳＴ９０６に移る。
【０１５８】
次に、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ９０６において、読み込んだ各トークンについて、上記ステップＳＴ９０２およびステップＳＴ９０３で読み込んだ全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルおよび全ての対話音声ｍ音素組モデルとの尤度を計算し、一番高い尤度を示したｍ音素組モデルのｍ音素組表記を、当該トークンの認識結果とする。なお、尤度計算には例えばビタビアルゴリズムを用いる。読み込んだ全てのトークンについて認識結果を求めた後、ｎ音素組抽出部１７は上記（２）式によって認識率Ｒｑを計算する。
【０１５９】
次に、ｎ音素組抽出部１７は、ステップＳＴ９０７において、上記ステップＳＴ９０６において求めた認識率Ｒｑを予め定めた閾値Ｔｑと比較し、閾値Ｔｑ以下であれば、ステップＳＴ９０８に進み、そのｎ音素組のｎ音素組表記１８を抽出ｎ音素組表記メモリ１９に送出する。抽出ｎ音素組表記メモリ１９は入力されたｎ音素組表記１８を保持する。一方、上記認識率Ｒｑが閾値Ｔｑよりも大きいならば、ｎ音素組抽出部１７はステップＳＴ９０９に進む。
【０１６０】
そして、ステップＳＴ９０９では、ｎ音素組抽出部１７は、対話音声学習データメモリ８０に格納されたｎ音素組テーブルを参照し、対話音声学習データメモリ８０に存在する全てのｎ音素組を既に選択し終えたか否かを判定し、未選択のｎ音素組が存在する場合は、ステップＳＴ９１０に進み上記ｎ音素組テーブルに記述されている順番にしたがって次のｎ音素組を認識対象として選択し、ステップＳＴ９０４に戻る。一方、ｎ音素組抽出部１７は、既に全てのｎ音素組を選択し終えたのであるならばｎ音素組の抽出手順を終了する。
【０１６１】
なお、この実施の形態４による音声パターンモデル学習方法をソフトウェアで実現しようとする場合、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習し学習により得た結果を読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納する、読み上げ音声ｍ音素組モデルを学習する第１ステップと、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４に格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルを用いて対話音声学習データメモリ８０に格納されている各トークンの認識を行い、認識率の低いｍ音素組を抽出する第２ステップと、対話音声学習データメモリ８０に格納されているトークンを用いて上記第２ステップで抽出した各ｍ音素組について、対話音声ｍ音素組モデルを学習する第３ステップと、対話音声学習データメモリ８０が保持するｎ音素組テーブルに記述されたｎ音素組のなかからトークンの数Ｎｑが閾値Ｎ以上でかつ認識率Ｒｑが閾値Ｔｑ以下であるｎ音素組を抽出する第４ステップと、対話音声学習データメモリ８０に格納されているトークンを用いて抽出した各ｎ音素組について対話音声ｎ音素組モデルを学習するステップとを有した、コンピュータに音声パターンモデルを学習させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１６２】
以上説明したように、この実施の形態４による音声パターンモデル学習装置は、上記改良ｎ音素組抽出手順（図１５のステップＳＴ９０１〜ステップＳＴ９１０）を実行することによって、トークンの数Ｎｑが閾値Ｎ以上でかつ認識率Ｒｑが閾値Ｔｑ以下である全てのｎ音素組のｎ音素組表記を抽出し、抽出した全てのｎ音素組のｎ音素組表記１８を抽出ｎ音素組表記メモリ１９に格納する。したがって、この実施の形態４による音声パターンモデル学習装置は、抽出ｎ音素組モデルの学習においてトークンの数Ｎｑが閾値Ｎ以上のｎ音素組のみモデルを学習するので、読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルでは認識率が低い対話音声のｎ音素組のうち、トークンの数Ｎｑが閾値Ｎ未満で統計的に信頼度の低いモデルの学習を回避し、統計的に信頼度の高いモデルのみを効率的に学習できるという効果を奏する。なお、この実施の形態４ではｍ＝３、ｎ＝５として説明したが、ｍ、ｎは、ｍ＜ｎなる任意の整数の組を選択してもよく、その場合にも同様の効果を奏する。
【０１６３】
実施の形態５．
図１６はこの発明の実施の形態５による音声認識装置の構成を示すブロック図である。図において、１４は読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ、１６は対話音声ｍ音素組モデルメモリ、２１は対話音声ｎ音素組モデルメモリ、２２は音声信号の入力端子、２３は音声信号の入力端子２２から入力された音声信号、２４は音声信号２３の音響特徴ベクトルの時系列を算出する音響分析部、２５は音響分析部２４の出力である特徴ベクトルの時系列、２６は認識対象語彙の音素表記を格納する認識対象語彙メモリ、２７は認識対象語彙の音素組表記、２８は上記実施の形態３または４による音声パターンモデル学習装置によって学習された読み上げ音声ｍ音素組モデル、対話音声ｍ音素組モデルおよび対話音声ｎ音素組モデルを並列に接続することによって認識対象語彙に対する音声パターンモデル（すなわち認識対象語彙モデル）を作成する認識対象語彙モデル作成部（認識対象語彙モデル作成手段）、２９は認識対象語彙モデルのパラメータおよび音素組表記、３１は認識対象語彙モデルメモリ、３２は認識対象語彙モデル作成部２８によって作成した認識対象語彙に対する音声パターンモデルを用いて、入力音声の認識を行う認識部（認識手段）、３３は認識結果である。なお、図１６において、図８に示すものと同一の符号は上記実施の形態３による音声パターンモデル学習装置の構成要素と同一または相当するものを示している。
【０１６４】
読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４は、上記実施の形態３または４による音声パターンモデル学習装置によって作成された全ての読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびそのｍ音素組表記を保持している。また、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６は、同様に、上記実施の形態３または４による音声パターンモデル学習装置によって作成された全ての対話音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびそのｍ音素組表記を保持している。さらに、対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１は、上記実施の形態３または４による音声パターンモデル学習装置によって作成された全ての対話音声ｎ音素組モデルのパラメータおよびそのｎ音素組表記を保持している。なお、以下では、ｍ＝３、ｎ＝５として説明する。また、以下では、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６は、上記実施の形態４による音声パターンモデル学習装置によって作成された全ての対話音声ｍ音素組モデルのパラメータおよびそのｍ音素組表記を保持しており、対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１は、上記実施の形態４による音声パターンモデル学習装置によって作成された全ての対話音声ｎ音素組モデルのパラメータおよびそのｎ音素組表記を保持していると仮定する。
【０１６５】
次に動作について説明する。
この実施の形態５による音声認識装置は、認識を行う前に認識対象語彙モデルを作成し、作成した認識対象語彙モデルを認識対象語彙モデルメモリ３１に保持する。
【０１６６】
まずこの実施の形態５による音声認識装置が用いる認識対象語彙モデルの作成方法について説明する。認識対象語彙モデル作成部２８は、認識対象語彙メモリ２６に格納されている認識対象語彙のモデルを作成する。認識対象語彙メモリ２６にはまた認識対象とする語彙の音素表記が記述されている。認識対象語彙メモリ２６の内容の例を図１７に示す。この例ではホテル予約を想定したユーザの発話を認識対象としており、語彙番号１の語彙は「予約お願いします」、語彙番号２は「あした空いてますか」、１０００は「駅から近いですか」である。認識対象語彙モデル作成部２８は、以下のように認識対象語彙モデルを作成する。
【０１６７】
（１）認識対象語彙モデル作成手順１：
認識対象語彙モデル作成部２８は、認識対象語彙メモリ２６に記載されている語彙番号の順番にモデル作成の対象とする認識対象語彙を選択してこの認識対象語彙の音素表記２７を読み込む。例えば認識対象語彙メモリ２６の内容が図１７のようであれば、認識対象語彙モデル作成部２８はまず語彙番号１である／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／を選択する。
【０１６８】
（２）認識対象語彙モデル作成手順２：
次に、認識対象語彙モデル作成部２８は、選択した認識対象語彙の音素表記２７にしたがって読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から、読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータ１３を読み込み、読み上げ音声ｍ音素組モデルを直列接続して、選択した認識対象語彙について直列接続モデルを作成する。例えば音素表記が／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／の場合、ｍ＝３であるので、／（＃）ｙ（ｏ）／，／（ｙ）ｏ（ｙ）／，／（ｏ）ｙ（ａ）／，／（ｙ）ａ（ｋ）／，／（ａ）ｋ（ｕ）／，／（ｋ）ｕ（ｏ）／，／（ｕ）ｏ（ｎ）／，／（ｏ）ｎ（ｅ）／，／（ｎ）ｅ（ｇ）／，／（ｅ）ｇ（ａ）／，／（ｇ）ａ（ｉ）／，／（ａ）ｉ（ｓ）／，／（ｉ）ｓ（ｉ）／，／（ｓ）ｉ（ｍ）／，／（ｉ）ｍ（ａ）／，／（ｍ）ａ（ｓ）／，／（ａ）ｓ（ｕ）／，／（ｓ）ｕ（＃）／の計１８個のｍ音素組モデルを接続する。ここで、／＃／は発話の前後の無音区間を意味する。この実施の形態５では、各ｍ音素組モデルは図２６に示すように５状態の構造を有しているとする。図２６において、状態１が初期状態、状態５が最終状態である。／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／に対する直列接続モデルは図１８のようになる。
【０１６９】
（３）認識対象語彙モデル作成手順３：
次に、認識対象語彙モデル作成部２８は、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６が保持するｍ音素組表記を参照し、上記／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／を構成するｍ（＝３）音素組である／（＃）ｙ（ｏ）／，／（ｙ）ｏ（ｙ）／，／（ｏ）ｙ（ａ）／，／（ｙ）ａ（ｋ）／，／（ａ）ｋ（ｕ）／，／（ｋ）ｕ（ｏ）／，／（ｕ）ｏ（ｎ）／，／（ｏ）ｎ（ｅ）／，／（ｎ）ｅ（ｇ）／，／（ｅ）ｇ（ａ）／，／（ｇ）ａ（ｉ）／，／（ａ）ｉ（ｓ）／，／（ｉ）ｓ（ｉ）／，／（ｓ）ｉ（ｍ）／，／（ｉ）ｍ（ａ）／，／（ｍ）ａ（ｓ）／，／（ａ）ｓ（ｕ）／，／（ｓ）ｕ（＃）／のうち、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６が保持するｍ音素組表記に存在するｍ音素組のモデルのパラメータ１５を対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６から読み込み、上記認識対象語彙モデル作成手順１で作成した直列接続モデルの該当する場所に読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルとを並列に接続することによって、選択した認識対象語彙に対する並列接続モデルを作成する。
【０１７０】
並列に接続するとは、接続対象とする読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルの初期状態同士と最終状態同士を共有化し、一個の初期状態からどちらのモデルへも遷移が可能で、どちらのモデルへ遷移した場合でも、共通の最終状態で遷移を終えるように接続するものである。例えば、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６が保持するｍ音素組表記に存在するｍ音素組が、／（ｙ）ｏ（ｙ）／，／（ｏ）ｙ（ａ）／，／（ａ）ｋ（ｕ）／，／（ｕ）ｏ（ｎ）／，／（ｎ）ｅ（ｇ）／，／（ｅ）ｇ（ａ）／，／（ｇ）ａ（ｉ）／，／（ｉ）ｍ（ａ）／の８個であるとすると、対話音声ｍ音素組モデルを図１９のように図１８の直列接続モデルに並列に接続して並列接続モデルを作成する。
【０１７１】
（４）認識対象語彙モデル作成手順４：
次に、認識対象語彙モデル作成部２８は、対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１が保持するｎ音素組表記を参照し、上記／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／を構成するｎ（本例ではｎ＝５）音素組である／（＃＃）ｙ（ｏｙ）／，／（＃ｙ）ｏ（ｙａ）／，／（ｙｏ）ｙ（ａｋ）／，／（ｏｙ）ａ（ｋｕ）／，／（ｙａ）ｋ（ｕｏ）／，／（ａｋ）ｕ（ｏｎ）／，／（ｋｕ）ｏ（ｎｅ）／，／（ｕｏ）ｎ（ｅｇ）／，／（ｏｎ）ｅ（ｇａ）／，／（ｎｅ）ｇ（ａｉ）／，／（ｅｇ）ａ（ｉｓ）／，／（ｇａ）ｉ（ｓｉ）／，／（ａｉ）ｓ（ｉｍ）／，／（ｉｓ）ｉ（ｍａ）／，／（ｓｉ）ｍ（ａｓ）／，／（ｉｍ）ａ（ｓｕ）／，／（ｍａ）ｓ（ｕ＃）／，／（ａｓ）ｕ（＃＃）／のうち、対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１が保持するｎ音素組表記に存在するｎ音素組のモデルのパラメータ２０を対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１から読み込み、上記認識対象語彙モデル作成手順３で作成した並列接続モデルの該当する場所にさらに並列に接続することによって、選択した認識対象語彙に対する認識対象語彙モデルを作成する。例えば、対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１が保持するｎ音素組表記に存在するｎ音素組が／（＃ｙ）ｏ（ｙａ）／，／（ｙｏ）ｙ（ａｋ）／，／（ｎｅ）ｇ（ａｉ）／の３個であるとすると、認識対象語彙モデル作成部２８は対話音声ｎ音素組モデルを図２０のように接続して認識対象語彙モデルを作成する。認識対象語彙モデル作成部２８は、接続を完了した上記認識対象語彙モデルのパラメータおよびその音素表記２９を認識対象語彙モデルメモリ３１に送出する。
【０１７２】
（５）認識対象語彙モデル作成手順５：
次に、認識対象語彙モデル作成部２８は、認識対象語彙メモリ２６を参照して認識対象語彙メモリ２６に存在する全ての認識対象語彙について認識対象語彙モデルの作成が終了するまで語彙番号の順番にモデル作成の対象とする次の認識対象語彙を選択し、上記認識対象語彙モデル作成手順２〜４を繰り返す。このようにして、認識対象語彙モデル作成部２８は、認識対象語彙メモリ２６に存在する全ての認識対象語彙について認識対象語彙モデルを作成すると、認識対象語彙モデル作成手順を終了する。
【０１７３】
次にこの実施の形態５による音声認識装置の認識動作について説明する。
認識動作を開始する前に、認識部３２は、認識対象語彙モデルメモリ３１に保持されている全ての認識対象語彙モデルのパラメータと各認識対象語彙モデルがモデル化する音素表記とを読み込む。例えば認識対象語彙が図１７のようであれば、認識部３２は、１０００個の認識対象語彙モデルとこれらの認識対象語彙モデルに対応する音素表記とを認識対象語彙モデルメモリ３１から読み込む。
【０１７４】
認識部３２の認識動作は次のように行う。入力端子２２から音声信号２３が入力されると、音響分析部２４は音声信号２３を特徴ベクトルの時系列２５に変換する。この特徴ベクトルの時系列２５は例えばＬＰＣケプストラムの時系列である。
【０１７５】
認識部３２は特徴ベクトルの時系列２５を入力とし、予め読み込んである全ての認識対象語彙モデルとの尤度を例えばビタビアルゴリズムによって計算し、一番高い尤度を示した認識対象語彙モデルがモデル化する音素表記を認識結果３３として出力する。
【０１７６】
次にこの実施の形態５による音声認識装置が使用する、音声認識方法を具体的に説明する。上記したように、この実施の形態５による音声認識方法では、認識を行う前に認識対象語彙モデルを作成し、作成した認識対象語彙モデルを認識対象語彙モデルメモリ３１に保持する。まず、認識対象語彙モデルの作成手順について説明する。
【０１７７】
図２１はこの発明の実施の形態５による音声認識方法における認識対象語彙モデルの作成手順の詳細を示したフローチャートであり、以下では、図２１を参照しながら認識対象語彙モデルの作成手順について説明する。
【０１７８】
まず、認識対象語彙モデル作成部２８が、ステップＳＴ１００１において、認識対象語彙メモリ２６を参照して、モデル作成の対象となる語彙番号１の認識対象語彙を選択してこの認識対象語彙の音素表記２７を認識対象語彙メモリ２６から読み込む。例えば認識対象語彙メモリ２６の内容が図１７のようであれば、認識対象語彙モデル作成部２８はまず語彙番号１である／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／を選択する。
【０１７９】
次に、認識対象語彙モデル作成部２８は、ステップＳＴ１００２において、上記ステップＳＴ１００１またはステップＳＴ１００７において選択した認識対象語彙の音素表記２７にしたがって読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ１４から、読み上げ音声ｍ音素組モデルのパラメータ１３を読み込み、読み上げ音声ｍ音素組モデルを直列接続して、認識対象語彙に対する直列接続モデルを作成する。例えば音素表記が／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／の場合、ｍ＝３であるならば、／（＃）ｙ（ｏ）／，／（ｙ）ｏ（ｙ）／，／（ｏ）ｙ（ａ）／，／（ｙ）ａ（ｋ）／，／（ａ）ｋ（ｕ）／，／（ｋ）ｕ（ｏ）／，／（ｕ）ｏ（ｎ）／，／（ｏ）ｎ（ｅ）／，／（ｎ）ｅ（ｇ）／，／（ｅ）ｇ（ａ）／，／（ｇ）ａ（ｉ）／，／（ａ）ｉ（ｓ）／，／（ｉ）ｓ（ｉ）／，／（ｓ）ｉ（ｍ）／，／（ｉ）ｍ（ａ）／，／（ｍ）ａ（ｓ）／，／（ａ）ｓ（ｕ）／，／（ｓ）ｕ（＃）／の計１８個のｍ音素組モデルを接続する。ここで／＃／は発話の前後の無音区間を意味するものとする。上記したように、この実施の形態５では図２６に示すような各ｍ音素組モデルは５状態の構造を有しているとする。したがって、音素表記／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／に対する直列接続モデルは図１８のようになる。
【０１８０】
次に、認識対象語彙モデル作成部２８は、ステップＳＴ１００３において、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６が保持するｍ音素組表記を参照し、上記音素表記／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／を構成するｍ音素組である／（＃）ｙ（ｏ）／，／（ｙ）ｏ（ｙ）／，／（ｏ）ｙ（ａ）／，／（ｙ）ａ（ｋ）／，／（ａ）ｋ（ｕ）／，／（ｋ）ｕ（ｏ）／，／（ｕ）ｏ（ｎ）／，／（ｏ）ｎ（ｅ）／，／（ｎ）ｅ（ｇ）／，／（ｅ）ｇ（ａ）／，／（ｇ）ａ（ｉ）／，／（ａ）ｉ（ｓ）／，／（ｉ）ｓ（ｉ）／，／（ｓ）ｉ（ｍ）／，／（ｉ）ｍ（ａ）／，／（ｍ）ａ（ｓ）／，／（ａ）ｓ（ｕ）／，／（ｓ）ｕ（＃）／のうち、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６が保持するｍ音素組表記に存在するｍ音素組のモデルのパラメータ１５を対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６から読み込み、上記ステップＳＴ１００２で作成した直列接続モデルの該当する場所に読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデルとを並列に接続することによって、選択した認識対象語彙に対する並列接続モデルを作成する。
【０１８１】
例えば、対話音声ｍ音素組モデルメモリ１６が保持するｍ音素組表記に存在するｍ音素組が、／（ｙ）ｏ（ｙ）／，／（ｏ）ｙ（ａ）／，／（ａ）ｋ（ｕ）／，／（ｕ）ｏ（ｎ）／，／（ｎ）ｅ（ｇ）／，／（ｅ）ｇ（ａ）／，／（ｇ）ａ（ｉ）／，／（ｉ）ｍ（ａ）／の８個であるとすると、認識対象語彙モデル作成部２８は、これらの対話音声ｍ音素組モデルを図１９のように接続して並列接続モデルを作成する。
【０１８２】
次に、認識対象語彙モデル作成部２８は、ステップＳＴ１００４において、対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１が保持するｎ音素組表記を参照し、上記音素表記／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／を構成するｎ（この実施の形態５ではｎ＝５）音素組である／（＃＃）ｙ（ｏｙ）／，／（＃ｙ）ｏ（ｙａ）／，／（ｙｏ）ｙ（ａｋ）／，／（ｏｙ）ａ（ｋｕ）／，／（ｙａ）ｋ（ｕｏ）／，／（ａｋ）ｕ（ｏｎ）／，／（ｋｕ）ｏ（ｎｅ）／，／（ｕｏ）ｎ（ｅｇ）／，／（ｏｎ）ｅ（ｇａ）／，／（ｎｅ）ｇ（ａｉ）／，／（ｅｇ）ａ（ｉｓ）／，／（ｇａ）ｉ（ｓｉ）／，／（ａｉ）ｓ（ｉｍ）／，／（ｉｓ）ｉ（ｍａ）／，／（ｓｉ）ｍ（ａｓ）／，／（ｉｍ）ａ（ｓｕ）／，／（ｍａ）ｓ（ｕ＃）／，／（ａｓ）ｕ（＃＃）／のうち、対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１が保持するｎ音素組表記に存在するｎ音素組のモデルのパラメータ２０を対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１から読み込み、上記ステップＳＴ１００３で作成した並列接続モデルの該当する場所にさらに並列に接続することによって、選択した認識対象語彙に対する認識対象語彙モデルを作成する。例えば、対話音声ｎ音素組モデルメモリ２１が保持するｎ音素組表記に存在するｎ音素組が／（＃ｙ）ｏ（ｙａ）／，／（ｙｏ）ｙ（ａｋ）／，／（ｎｅ）ｇ（ａｉ）／の３個であるとすると、対話音声ｎ音素組モデルを図２０のように接続して認識対象語彙モデルを作成する。
【０１８３】
次に、認識対象語彙モデル作成部２８は、ステップＳＴ１００５において、並列接続を完了した上記認識対象語彙モデルのパラメータおよびその音素表記２９を認識対象語彙モデルメモリ３１に送出する。認識対象語彙モデルメモリ３１は、受け取った上記認識対象語彙モデルのパラメータおよび上記音素表記２９を保持する。
【０１８４】
次に、認識対象語彙モデル作成部２８が、ステップＳＴ１００６において、認識対象語彙メモリ２６を参照して認識対象語彙メモリ２６中に存在する全ての認識対象語彙について認識対象語彙モデルを作成したか否かを調べ、未作成の認識対象語彙が存在する場合は、ステップＳＴ１００７に進み、認識対象語彙メモリ２６から次の認識対象語彙を選択し、ステップＳＴ１００２に戻る。一方、認識対象語彙モデル作成部２８は、認識対象語彙モデルが未作成の認識対象語彙が認識対象語彙メモリ２６に存在しない場合は認識対象語彙モデル作成手順を終了する。
【０１８５】
次にこの実施の形態５による音声認識方法の音声認識手順を具体的に説明する。既に述べたように、認識動作を開始する前に、認識部３２は、認識対象語彙モデルメモリ３１に保持されている全ての認識対象語彙モデルのパラメータと各認識対象語彙モデルがモデル化する音素表記とを読み込む。例えば認識対象語彙が図１７のようであれば、認識部３２は、１０００個の認識対象語彙モデルとこれらの認識対象語彙モデルに対応する音素表記とを認識対象語彙モデルメモリ３１から読み込む。
【０１８６】
図２２はこの発明の実施の形態５による音声認識方法における音声認識手順の詳細を示したフローチャートであり、以下では、図２２を参照しながら音声認識手順について説明する。まず、音響分析部２４は、ステップＳＴ１２０１において、入力端子２２から入力された音声信号２３を特徴ベクトルの時系列２５に変換する。この特徴ベクトルの時系列２５はＬＰＣケプストラムの時系列である。
【０１８７】
次に、認識部３２が、ステップＳＴ１２０２において、特徴ベクトルの時系列２５を入力とし、予め読み込んである全ての認識対象語彙モデルとの尤度を例えばビタビアルゴリズムによって計算し、一番高い尤度を示した認識対象語彙モデルがモデル化する音素表記を認識結果３３として出力する。
【０１８８】
なお、この実施の形態５による音声認識方法をソフトウェアで実現しようとする場合、認識対象語彙に対する音声パターンモデル（すなわち認識対象語彙モデル）を作成する認識対象語彙モデル作成ステップと、音声信号の入力端子２２から入力された音声信号２３を特徴ベクトルの時系列２５に変換する音響分析のステップと、特徴ベクトルの時系列２５を入力とし、予め読み込んである全ての認識対象語彙モデルとの尤度を例えばビタビアルゴリズムによって計算し、一番高い尤度を示した認識対象語彙モデルがモデル化する音素表記を認識結果３３として出力するステップとを有した、コンピュータに音声認識を実行させるための音声認識プログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体が必要である。
【０１８９】
以上説明したように、この実施の形態５による音声認識装置は、図２０に示すように、上記実施の形態３または４による音声パターンモデル学習装置によって学習された読み上げ音声ｍ音素組モデル、対話音声ｍ音素組モデルおよび対話音声ｎ音素組モデルを用いて、対話音声のように発話速度がはやく曖昧な音声で認識性能が低いｍ音素組やｎ音素組に対して、認識対象語彙について別個に音声パターンモデルを作成してそのｍ音素組やｎ音素組の音響特徴を高精度にモデル化し、読み上げ音声ｍ音素組モデルと並列接続して認識対象語彙モデルを作成する。したがって、この実施の形態５によれば、読み上げ音声のような丁寧な発声を高精度に認識でき、かつ対話音声のように発話速度がはやく曖昧な音声でも認識精度を改善することができるという効果を奏する。なお、この実施の形態５では、ｍ＝３、ｎ＝５として説明したが、ｍ、ｎは、ｍ＜ｎなる任意の整数の組を選択してもよく、この場合でも同様の効果を奏する。
【０１９２】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデルと対話音声ｍ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｍ音素組モデルを用いて、対話音声に含まれているｍ音素組より音素の数が多いｎ音素組を少なくとも１以上認識し、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組を抽出するｎ音素組抽出手段を設け、対話音声ｎ音素組モデル学習手段が対話音声を用いて、ｎ音素組抽出手段により抽出されたｎ音素組に対する対話音声ｎ音素組モデルを学習するように構成したので、対話音声のように発話速度が早く、かつ、曖昧な音声についても、精度よく認識可能な音声パターンモデルを学習することができる効果がある。
【０１９３】
この発明によれば、ｎ音素組抽出手段が、少なくとも１以上のｎ音素組の中から認識率が第２の閾値以下のｎ音素組であり、かつ、同一のｎ音素組表記をもつデータ数が所定数以上のｎ音素組を抽出するように構成したので、読み上げ音声ｎ音素組モデルで認識率が低い対話音声のｎ音素組のうち、データ数が所定数未満で統計的に信頼度の低いモデルの学習を回避して、統計的に信頼度の高いモデルのみを効率的に学習することができる効果がある。
【０１９４】
この発明によれば、読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリに格納されている読み上げ音声ｍ音素組モデル、対話音声ｍ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｍ音素組モデル及び対話音声ｎ音素組モデル学習手段により学習された対話音声ｎ音素組モデルを並列に接続することによって認識対象語彙に対する音声パターンモデルを作成する認識対象語彙モデル作成手段を設け、認識手段が認識対象語彙モデル作成手段により作成された認識対象語彙に対する音声パターンモデルを用いて、入力音声の認識処理を行うように構成したので、読み上げ音声のような丁寧な発声を高精度に認識することができるほか、対話音声のように発話速度が早く曖昧な音声でも、認識精度を改善することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による音声パターンモデル学習装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  この発明の実施の形態１による音声パターンモデル学習装置の抽出ｍ音素組表記メモリの内容の一例を示す図である。
【図３】  この発明の実施の形態１による音声パターンモデル学習方法の手順を示すフローチャートである。
【図４】  この発明の実施の形態１における読み上げ音声ｍ音素組モデルの学習手順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１における認識率の低いｍ音素組を抽出する抽出手順を示すフローチャートである。
【図６】  この発明の実施の形態１における対話音声ｍ音素組モデルの学習手順を示すフローチャートである。
【図７】  この発明の実施の形態２による音声パターンモデル学習装置におけるトークン数が所定数以上で認識率の低いｍ音素組を抽出する抽出手順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による音声パターンモデル学習装置の構成を示すブロック図である。
【図９】  この発明の実施の形態３による音声パターンモデル学習装置の対話音声学習データメモリが保持する５音素組テーブルの一例を示す図である。
【図１０】  この発明の実施の形態３による音声パターンモデル学習装置の対話音声学習データメモリが保持する、３音素組表記とともに付与された５音素組表記の一例を示す図である。
【図１１】  この発明の実施の形態３による音声パターンモデル学習装置の抽出ｎ音素組表記メモリの内容の一例を示す図である。
【図１２】  この発明の実施の形態３による音声パターンモデル学習方法の手順を示すフローチャートである。
【図１３】  この発明の実施の形態３における認識率の低いｎ音素組を抽出する抽出手順を示すフローチャートである。
【図１４】  この発明の実施の形態３における対話音声ｎ音素組モデルの学習手順を示すフローチャートである。
【図１５】  この発明の実施の形態４による音声パターンモデル学習装置におけるトークン数が所定数以上で認識率の低いｎ音素組を抽出する抽出手順を示すフローチャートである。
【図１６】  この発明の実施の形態５による音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】  この発明の実施の形態５による音声認識装置の認識対象語彙メモリの内容の一例を示す図である。
【図１８】  認識対象語彙／ｙｏｙａｋｕｏｎｅｇａｉｓｉｍａｓｕ／に対する直列接続モデルを示す図である。
【図１９】  この発明の実施の形態５による音声認識装置により作成され、図１８の直列接続モデルに対話音声ｍ音素組モデルが並列に接続された並列接続モデルを示す図である。
【図２０】  この発明の実施の形態５による音声認識装置により作成され、図１８の直列接続モデルに対話音声ｎ音素組モデルおよび対話音声ｎ音素組モデルが並列に接続された認識対象語彙モデルを示す図である。
【図２１】  この発明の実施の形態５による音声認識方法における認識対象語彙モデルの作成手順を示すフローチャートである。
【図２２】  この発明の実施の形態５による音声認識方法における音声認識手順の詳細を示したフローチャートである。
【図２３】  従来の音声パターンモデル学習装置の一例の構成を示すブロック図である。
【図２４】  従来の音声パターンモデル学習装置の学習データメモリが保持する３音素組テーブルの一例を示す図である。
【図２５】  従来の音声パターンモデル学習装置の学習データメモリが保持するトークンの３音素組表記の一例を示す図である。
【図２６】  ３音素組モデルの構造の一例である５状態のｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔモデルを示す図である。
【符号の説明】
３  モデル学習部（モデル学習手段）、６  読み上げ音声学習データメモリ、８，８０  対話音声学習データメモリ、１０  ｍ音素組抽出部（ｍ音素組抽出手段）、１２  抽出ｍ音素組表記メモリ、１４  読み上げ音声ｍ音素組モデルメモリ、１６  対話音声ｍ音素組モデルメモリ、１７  ｎ音素組抽出部（ｎ音素組抽出手段）、１９  抽出ｎ音素組表記メモリ、２１  対話音声ｎ音素組モデルメモリ、２４  音響分析部、２６  認識対象語彙メモリ、２８  認識対象語彙モデル作成部（認識対象語彙モデル作成手段）、３０  モデル学習部（対話音声ｍ音素組モデル学習手段、対話音声ｎ音素組モデル学習手段）、３１  認識対象語彙モデルメモリ、３２  認識部（認識手段）。
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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