(57)【要約】【課題】運転者の音声を高い精度で音声認識することが可能な技術を提供する。【解決手段】運転者状態に応じた識別辞書データを予め記憶しておく。そして、音声認識に際しては、運転者状態を検出して、運転者状態に応じた識別辞書データを用いて音声認識する。運転者の音声認識に関しては、運転者の個体差による影響よりも、運転者状態の方が、認識精度に大きな影響を与えると考えられる。従って、運転者状態に応じた識別辞書データを用いて音声認識することによって、音声認識の認識精度を向上させることが可能となる。【選択図】図２
2016143050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の音声を取得して、該音声を所定時間幅の音素に分割し、該音素を識別辞書データと比較することによって前記音声を認識する音声認識装置であって、
前記運転者の運転者状態を検出する運転者状態検出部と、
前記運転者状態に応じた前記識別辞書データを記憶している識別辞書データ記憶部と、
前記記憶されている識別辞書データの中から前記運転者状態に応じた前記識別辞書データを選択する識別辞書データ選択部と、
前記選択された前記識別辞書データを用いて前記音声を認識する音声認識部と
を備える音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置であって、
前記運転者状態検出部は、前記運転者の顔画像を解析することによって、前記運転者状態を検出する検出部である
音声認識装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の音声認識装置であって、
標準的な運転者を想定して設定された標準識別辞書データを記憶しておく標準識別辞書データ記憶部と、
前記運転者の音声を学習して、前記標準的な運転者の音声に対する修正量を検出することにより、前記標準識別辞書データから該運転者の前記識別辞書データを生成する識別辞書データ生成部と
を備える音声認識装置。
【請求項４】
運転者の音声を取得して、該音声を所定時間幅の音素に分割し、該音素を識別辞書データと比較することによって前記音声を認識する音声認識方法であって、
前記運転者の運転者状態を検出する工程と、
前記運転者状態に応じて記憶されている識別辞書データの中から前記運転者状態に応じた前記識別辞書データを選択する工程と、
前記選択された前記識別辞書データを用いて前記音声を認識する工程と
を備える音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に適用されて運転者が発する音声を認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日の車両には、運転者の運転負荷を軽減したり、快適な運転を可能としたり、あるいは安全な運転を確保したりすることを目的として、様々な機能が搭載されている。これに伴って、運転者が車両に対して操作あるいは設定を要する事柄も増加する傾向にあり、この面での運転者の負担を軽減するために、様々な事柄を運転者が容易に操作あるいは設定可能とする技術も提案されている。
そのような技術の一つとして、運転者の音声を認識する技術が開発されている。車両側で運転者の音声を認識することができれば、運転者が声を発することで車両に対する操作あるいは設定することが可能となる。
【０００３】
音声認識では、次のような原理で音声を認識する。先ず、マイクロフォンで検出した音声信号を、「音素」と呼ばれる所定時間の短い音声信号に分割し、それぞれの音素を所定の方法で解析することによって複数個の特徴量を抽出する。こうして得られた複数個の特徴量に基づいて、その音素が表す音を特定することができる。例えば日本語であれば、５種類の母音と、９種類の子音とが存在し、それらの変化形も含めると４０種類程度の音が存在すると言われているが、それぞれについて複数個の特徴量を求めると、特徴量の組合せは異なったものとなる。そこで、これらの特徴量の組合せを識別辞書データとして記憶しておく。そして、ある音素から特徴量の組合せが得られたら、識別辞書データの中から最も近い特徴量の組合せを選択することで、その音素が表す母音あるいは子音を特定することができる。このような処理を、マイクロフォンで検出した音声信号の全体に対して施すことによって音声を認識することが可能となる。
【０００４】
もっとも、運転者が声を使って各種の車載機能を操作あるいは設定するためには、音声を十分な精度で認識できることが重要となる。そこで、予め設定しておいた内容（単語や文章など）を話者に読み上げさせて、話者の声を学習することによって認識精度を向上させることも提案されている（特許文献１など）。母音や子音を解析して得られる特徴量の組合せ（識別辞書データ）は、話者によって少しずつ違うので、標準的な話者から得られる識別辞書データを用いるよりも、音声認識しようとする話者から得られた識別辞書データを用いた方が認識精度を向上させることが可能と考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１６２２９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、運転者が車両に対して声を使って各種機能を操作あるいは設定する目的からすると、運転者の声を学習しても認識精度が不足する場合があり、認識精度をより一層向上させることが可能な技術の開発が要請されていた。
【０００７】
この発明は、運転者の音声を高い認識精度で音声認識することが可能な技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために本発明の音声認識装置および音声認識方法は、運転者状態に応じた識別辞書データを予め記憶しておく。そして、音声認識に際しては、運転者状態を検出して、運転者状態に応じた識別辞書データを用いて音声認識する。
詳細な理由については後述するが、運転者の音声認識に関しては、運転者の個体差による影響よりも、運転者状態の方が、認識精度に大きな影響を与えると考えられる。従って、運転者状態に応じた識別辞書データを用いて音声認識することによって、音声認識の認識精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施例の音声認識装置１００を搭載した車両１を示す説明図である。
【図２】音声認識装置１００の大まかな内部構造を示すブロック図である。
【図３】音声認識の概要についての説明図である。
【図４】識別辞書データを用いて音声認識する様子を概念的に示した説明図である。
【図５】音声認識の結果を例示した説明図である。
【図６】本実施例の音声認識処理のフローチャートである。
【図７】運転者状態を例示した説明図である。
【図８】運転者状態に応じて設定された識別辞書データを例示した説明図である。
【図９】変形例の音声認識装置２００の大まかな内部構造を示すブロック図である。
【図１０】変形例の音声認識装置２００が運転者に応じた識別辞書データを生成する処理のフローチャートである。
【図１１】運転者に応じて識別辞書データが生成される様子を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために実施例について説明する。
Ａ．装置構成  ：
図１には、音声認識装置１００を搭載した車両１が示されている。図示されるように車両１には、運転者が発する声の音声信号を取得するマイクロフォン１０と、マイクロフォン１０で取得した音声信号を解析して音声認識する音声認識装置１００が搭載されている。また、車両１には、運転者の顔画像を撮影する車載カメラ２０も搭載されており、音声認識装置１００は、車載カメラ２０で得られた顔画像を解析することによって、運転者状態（例えば、疲れている状態、眠たい状態、興奮している状態）を検出することが可能である。
尚、本実施例では、車載カメラ２０で顔画像を撮影することによって運転者状態を検出するものとして説明する。これは、運転者の顔画像を解析して運転者状態を検出する技術は、様々な運転者状態を高い精度で検出可能な技術として、十分な実績を有するためである。もっとも、運転者状態を検出することができるのであれば、車載カメラ２０で顔画像を撮影することに限られるわけではない。例えば、運転者の生体情報（心拍数や、血圧、発汗量など）を検出して、運転者状態を検出しても良いし、あるいは運転者の運転挙動（ハンドル操作やアクセル操作、ブレーキ操作についての大きさ、速さ、頻度など）を検出して、運転者状態を検出しても良い。
【００１１】
図２には、本実施例の音声認識装置１００の大まかな内部構造が示されている。図示されるように音声認識装置１００は、運転者状態検出部１０１や、識別辞書データ選択部１０２、識別辞書データ記憶部１０３、音声取得部１０４、音声認識部１０５を備えている。
尚、音声認識装置１００は、ＣＰＵを中心として、メモリーや、タイマー、入出力周辺装置などが、バスを介して相互にデータを通信可能に接続されたマイクロコンピューターによって実現されている。従って、これらの「部」は、音声認識装置１００が、音声を認識する機能に着目して、便宜的に音声認識装置１００の内部構造を分類したものに過ぎず、音声認識装置１００がこれらの部に物理的に区分されることを表すものではない。従って、これらの「部」は、ＣＰＵで実行されるコンピュータープログラムとして実現することもできるし、ＬＳＩやメモリーを含む電子回路として実現することもできるし、更にはこれらを組合せることによって実現することもできる。
【００１２】
運転者状態検出部１０１は、車載カメラ２０で撮影した運転者の顔画像を解析することによって、運転者状態を検出する。運転者状態検出部１０１が運転者状態として検出する内容については後述する。
識別辞書データ選択部１０２は、運転者状態検出部１０１から運転者状態を受け取ると、識別辞書データ記憶部１０３に記憶されている識別辞書データの中から、運転者状態に応じた識別辞書データを選択する。識別辞書データ記憶部１０３には、後述する複数種類の識別辞書データが、運転者状態に応じて記憶されている。
音声取得部１０４は、マイクロフォン１０で検出した運転者の音声信号を取得する。
そして音声認識部１０５は、識別辞書データ選択部１０２で選択された識別辞書データを参照しながら、音声取得部１０４で取得した音声信号を用いて音声認識する。
このように本実施例の音声認識装置１００では、運転者状態に応じた識別辞書データを参照して音声認識することによって、認識精度を向上させている。以下、この理由について説明するが、その準備として、音声認識の概要について簡単に説明しておく。
【００１３】
音声認識では、大まかに言うと３つの工程を経て行われる。先ず、第1の工程では、音声信号を複数の音素に分割して、音素毎に特徴量を抽出する。続く第２の工程では、抽出した特徴量を識別辞書データと照合することによって、音素毎に音を特定する。そして第３の工程では、音が特定された音素を組み合わせて、音声として認識する。
【００１４】
図３には、音声信号を複数の音素に分割して、音素毎に特徴量を抽出する様子が概念的に示されている。たとえば図３（ａ）に示すような音声信号が得られたとすると、この音声信号を所定時間（たとえば２５ｍｓｅｃ）幅の複数の音素に分割する。図３（ｂ）では、音声信号が（１）〜（１６）の音素に分割された様子が例示されている。
また、図３（ｃ）には、一部の音素が拡大して表示されている。例えば（２）の音素は、（８）や、（１０）、（１６）の音素とは明らかに波形が異なっている。また、（１６）の音素は、（２）や、（８）、（１０）の音素とは明らかに波形が異なっている。これに対して、（８）の音素と（１０）の音素とは、波形に共通する特徴がある。実際、人間には、（８）の音素と（１０）の音素とは同じ音と認識され、（２）の音素や（１６）の音素は、他の音素とは違う音と認識される。そこで、（１）〜（１６）の全ての音素について、音素に含まれる波形を解析して特徴量を抽出する。このとき抽出する特徴量は、音の大きさや高さについての特徴量ではなく、人間が識別する音の種類（すなわち母音なのか子音なのか、何という母音あるいは子音なのか）に関連する特徴量とする。このような特徴量としては、フォルマント周波数に代表される複数の特徴量が知られている。一般的には、それぞれの音素から１０種類程度の特徴量が抽出される。
【００１５】
続いて、音素から抽出した複数の特徴量を識別辞書データと照合することによって、その音素が表す音の種類を特定する。ここで、識別辞書データとは、次のようなものである。
例えば、「あ」という音声を多数集めてきて、複数の特徴量を抽出したとする。集めた音声の個数が１００個であれば、複数の特徴量の組が、１００組得られることになる。これら１００組の特徴量は、厳密に一致することはないにしても、大まかには似た値となる筈である。例えば、１つの音素から５種類の特徴量（特徴量１〜特徴量５）を抽出するとして、それら特徴量の組を５次元座標の座標点として表すと、「あ」という音声から得られた音素の座標点は、集まって分布する筈である。
同様な操作を「い」の音声について行うと、「い」の音声から得られた音素の座標点は、「あ」の音素の座標点とは異なる位置に、集まって分布する筈である。「う」の音声、「え」の音声、「お」の音声についても同様に、それぞれの音素の座標点は、それぞれの位置に集まって分布する。図４には、このように複数の特徴量を軸とする座標空間（特徴量空間と呼ばれる）内で、それぞれの音素が異なる位置に集まって分布する様子が概念的に示されている。
【００１６】
次に、ある音素から特徴量を抽出したところ、その音素の座標点が、図４中のＡ点だったとする。この場合、その音素が表す音は「あ」であると考えて良い。同様に、別の音素から抽出した特徴量の座標点が図４中のＢ点であれば、その音素が表す音は「え」と考えられる。
このように、母音や子音のそれぞれについて、特徴量空間での分布範囲を予め調べて記憶しておく。そうすれば、未知の音素についても、その音素から抽出した特徴量が、何れの分布範囲に含まれるかを判断することによって、音の種類（何れの母音あるいは子音に該当するか、あるいは何れにも該当しないか）を特定することができる。識別辞書データとは、母音や子音のそれぞれについて特徴量空間での分布範囲を記述した一組のデータを言う。
【００１７】
以上のようにして、音素から抽出した複数の特徴量を識別辞書データと照合する。こうすれば、図３に示した複数の音素のそれぞれについて、図５に示したように、音の種類を特定することができる。たとえば、（１）〜（３）の音素は子音の「Ｊ」を表しており、（４）〜（６）の音素は母音の「い」を表し、（７）〜（１０）は子音の「Ｂ」を表していると言ったように、音素毎に音の種類を特定することができる。
次に、複数の音素をまとめる処理を開始する。これは、音素は音声信号を一定の時間幅（例えば２５ｍｓｅｃ）で機械的に分割したものであって、音声として認識するには時間幅が短すぎるためである。図５に示した例では、（１）〜（３）の音素が子音の「Ｊ」にまとめられ、（４）〜（６）の音素が母音の「い」にまとめられる。同様に、（７）〜（１０）の音素が子音の「Ｂ」に、（１１）〜（１３）の音素が母音の「う」に、（１４）〜（１６）の音素が子音の「Ｎ」にまとめられる。
そして、これらを組み合わせることによって、「じ」、「ぶ」、「ん」と音声認識されることになる。
【００１８】
以上の説明から明らかなように、音声認識の精度は、使用する識別辞書データによって大きく依存するので、適切な識別辞書データを使用することが重要となる。また、人の声には個人差があることからも明らかなように、識別辞書データにも個人差がある。例えば、大きく口を開けてはっきりと話す人と、口をあまり開けずにくぐもって話す人とでは、異なった識別辞書データとなる。このため、識別辞書データは、どのような人であっても誤認識することがなく、それでいながら、ある程度の認識精度が得られるように設定されている。このことは、誤認識を避けるために認識精度を犠牲にしていることになり、従って、話者を特定して専用の識別辞書データを用いれば、音声認識の認識精度を向上させることが可能と考えられる。
しかし、話者を特定して専用の識別辞書データを用いた場合でも、運転者が声を用いて、車両に対して操作したり設定したりするためには認識精度が十分ではない場合がある。そこで、本実施例の音声認識装置１００は、以下に説明するように、運転者状態を考慮することによって認識精度を向上させている。
【００１９】
Ｂ．音声認識処理  ：
図６には、本実施例の音声認識装置１００で行われる音声認識処理のフローチャートが示されている。
図示されるように音声認識処理では、先ず始めに、運転者状態を検出する（Ｓ１０１）。図７には、検出する運転者状態が例示されている。例えば、状態Ａは通常の状態であり、状態Ｂは疲れている状態、状態Ｃは眠たい状態である。状態Ｄは焦っている状態であり、状態Ｅは興奮している状態、状態Ｆは喜んでいる状態、状態Ｇは悲しんでいる状態である。これらの運転者状態は、車載カメラ２０で撮影した運転者の顔画像を解析することによって検出する。もちろん、運転者の生体情報や、運転挙動を検出して、運転者状態を検出しても良い。
【００２０】
続いて、前回に検出した時から運転者状態が変化したか否かを判断する（Ｓ１０２）。例えば、前回に検出した運転者状態が状態Ａであり、今回の運転者状態も状態Ｂであれば、運転者状態が変化したと判断する（Ｓ１０２：ｙｅｓ）。そして、この場合は、今回の運転者状態に対応する識別辞書データを読み出す（Ｓ１０３）。
前述したように識別辞書データとは、音の種類（識別しようとする母音および子音）毎に特徴量の分布範囲を記述したデータである。音声認識装置１００の図示しないメモリーには、状態Ａ〜状態Ｇのそれぞれに対応する識別辞書データが記憶されている。
【００２１】
図８には、「あ」〜「お」の５種類の母音について、状態Ａに対応する識別辞書データに設定された特徴量の分布範囲と、状態Ｂに対応する識別辞書データに設定された特徴量の分布範囲とが示されている。このように識別辞書データは、運転者状態によって変化する。これは次のような理由による。
先ず、人間が話す際には、口の開け方や、口の中の形、更には息を吐き出す強さなどを変えることによって音の種類を変化させる。従って、音の種類を特定するために用いる識別辞書データは、口の開け方や、口の中の形、息を吐き出す強さなどの違いが反映されている。そして、口の大きさは形、口の中の形、更には息を吐き出す強さなどには個人差があるから、識別辞書データにも個人差が現れる。このため、話者に応じて専用の識別辞書データを使い分ければ、音声認識の認識精度を向上させることができる。
【００２２】
ところが、口の開け方や、口の中の形、息を吐き出す強さなどは、話者の状態によって大きく変化する。例えば、疲れている時と、興奮している時とを比較すると、口の開け方や、息の強さが大きく異なることは直ちに了解できる。また、口の中の形にしても、興奮している時には口蓋の奥の部分が引き上げられた状態となり、疲れている時には垂れ下がった状態となる傾向にある。従って、話者の状態によっても識別辞書データは大きく異なったものとなる。
【００２３】
ここで、話者がＡさんの場合と、Ｂさんの場合とで識別辞書データを使い分けることによって認識精度が向上することは、半ば直感的に了解できる。ところが、疲れていても興奮していても、ＡさんはＡさんであり、ＢさんはＢさんであるから、疲れている場合と興奮している場合とで、識別辞書データを使い分ける必要性は、常識では考えられない。
しかし、上述したように、話者がＡさんの場合とＢさんの場合とで、識別辞書データを使い分けることによって認識精度を向上させることができる理由は、ＡさんとＢさんとで、口の開け方や、口の中の形、息を吐き出す強さなどが違っているからである。そして、口の開け方や、口の中の形、息を吐き出す強さなどが違うという点からは、話者の違いと、話者の状態の違いとで大きく異なることはない。
加えて、本実施例の話者は運転者であるから、子供や老人が話者になることはなく、音声認識の対象となる話者の範囲は、一般的な音声認識の場合よりも絞られる。更に、運転中の運転者は、体調的にも心理的にも様々な状態を取り得る。このことは、話者が違うことに起因して誤認識してしまう可能性よりも、運転者状態が違うことに起因して誤認識する可能性の方が高いことを意味している。逆に言えば、話者が運転者の場合には、話者によって識別辞書データを使い分けるよりも、話者の状態（運転者状態）によって識別辞書データを使い分けた方が、音声認識の認識精度を向上させることが可能と考えられるのである。
【００２４】
本実施例の音声認識装置１００では、このような理由から、図７に示した状態Ａ〜状態Ｇの運転者状態毎に識別辞書データを記憶している。そこで、図６に示した音声認識処理では、運転者状態が変わったと判断した場合には（Ｓ１０２：ｙｅｓ）、新たな運転者状態に対応する識別辞書データをメモリーから読み出すこととしている（Ｓ１０３）。
これに対して、運転者状態が変わっていない場合は（Ｓ１０２：ｎｏ）、既に読み出した識別辞書データを継続して使用できるので、識別辞書データを読み出す処理（Ｓ１０３）は省略する。
【００２５】
続いて、運転者が声を発したか否かを判断する（Ｓ１０４）。運転者が声を発するとマイクロフォン１０で検出されるので、運転者が声を発したか否かは、マイクロフォン１０の出力から直ちに判断することができる。
その結果、運転者が声を発していない場合は（Ｓ１０４：ｎｏ）、処理の先頭に戻って、再び運転者状態を検出した後（Ｓ１０１）、上述した続く一連の処理（Ｓ１０２〜Ｓ１０４）を実行する。
【００２６】
これに対して運転者が声を発した場合は（Ｓ１０４：ｙｅｓ）、そのまま運転者の音声を取得する（Ｓ１０５）。
そして、読み出しておいた識別辞書データを用いて音声を認識する（Ｓ１０６）。すなわち、取得した音声信号を複数の音素に分割して、それぞれの音素から複数の特徴量を抽出する（図３参照）。そして、音素毎に抽出された複数の特徴量を、読み出しておいた識別辞書データと照合することによって、音素が表す音の種類（何れの母音あるいは子音であるか）を特定する（図４参照）。その後、複数の音素を組み合わせることによって、音声を認識する（図５参照）。
【００２７】
こうして音声を認識したら、その結果を外部の機器（例えば車両１の図示しない制御装置）に出力した後（Ｓ１０７）、音声認識を終了するか否かを判断する（Ｓ１０８）。
その結果、音声認識を終了しないと判断した場合は（Ｓ１０８：ｎｏ）、処理の先頭に戻って、再び運転者状態を検出した後（Ｓ１０１）、上述した続く一連の処理（Ｓ１０２〜Ｓ１０８）を実行する。このような処理を繰り返しているうちに、音声認識を終了すると判断したら（Ｓ１０８：ｙｅｓ）、図６の音声認識処理を終了する。
【００２８】
以上に詳しく説明したように、本実施例の音声認識処理では、運転者状態に応じて適切な識別辞書データを使い分けているので、音声認識の認識精度を大幅に向上させることが可能となる。
【００２９】
Ｃ．変形例  ：
上述した実施例では、運転者状態に応じた識別辞書データが、予めメモリー内に記憶されているものとして説明した。しかし、運転者状態に応じた識別辞書データを生成しても良い。こうすれば、運転者毎に、運転者状態に応じた識別辞書データを生成することができるので、より一層、音声認識の認識精度を向上させることが可能となる。
【００３０】
図９には、運転者状態に応じた識別辞書データを運転者毎に生成する変形例の音声認識装置２００の大まかな内部構造が示されている。図示した変形例の音声認識装置２００は、図２を用いて前述した本実施例の音声認識装置１００に対して、音声学習部２０１と、識別辞書データ生成部２０２と、標準識別辞書データ記憶部２０３とが追加されている点が大きく異なっている。
【００３１】
このうちの音声学習部２０１は、音声取得部１０４で取得した運転者の音声信号に基づいて運転者の音声を学習する。
識別辞書データ生成部２０２は、学習した運転者の音声に基づいて、運転者状態に応じた識別辞書データを生成する。また、識別辞書データの生成に際しては、先ず、標準的な運転者を想定して運転者状態毎に設定された識別辞書データ（標準識別辞書データ）を、標準識別辞書データ記憶部２０３から取得する。続いて、取得した標準識別辞書データを、標準的な運転者の音声と、学習した運転者の音声との偏差の分だけ修正することによって、学習した運転者用の運転者状態に応じた識別辞書データを生成する。そして、識別辞書データ生成部２０２は、生成した識別辞書データを識別辞書データ記憶部１０３に記憶する。学習した運転者用の識別辞書データを生成する処理については、後ほど詳しく説明する。
【００３２】
その他の点については、図２を用いて前述した本実施例の音声認識装置１００と同様である。以下、簡単に説明すると、運転者状態検出部１０１は、運転者状態を検出して、その結果を識別辞書データ選択部１０２に出力する。すると、識別辞書データ選択部１０２は、識別辞書データ記憶部１０３に記憶されている識別辞書データの中から、運転者状態に応じた識別辞書データを選択する。そして音声認識部１０５は、識別辞書データ選択部１０２で選択された識別辞書データを参照しながら、音声取得部１０４で取得した音声信号を用いて音声認識する。
【００３３】
図１０には、変形例の音声認識装置２００が運転者状態に応じた識別辞書データを運転者毎に生成する識別辞書データ生成処理のフローチャートが示されている。
識別辞書データ生成処理では、先ず始めに、運転者状態を検出する（Ｓ２０１）。ここでは、車載カメラ２０で撮影した運転者の顔画像を解析することによって運転者状態を検出することとしているが、他の方法で運転者状態を検出してもよい。
【００３４】
そして、運転者状態が通常状態か否かを判断する（Ｓ２０２）。その結果、運転者状態が通常状態ではなかった場合は（Ｓ２０２：ｎｏ）、運転者状態に応じた識別辞書データを生成するには適さないと考えられる。そこで、処理の先頭に戻って、運転者状態を検出した後（Ｓ２０１）、再び、運転者状態が通常状態か否かを判断する（Ｓ２０２）。
このような判断を繰り返しているうちに、運転者状態が通常状態と判断されたら（Ｓ２０２：ｙｅｓ）、予め設定しておいた単語や文章などを運転者に読み上げて貰うなどの方法によって、運転者の学習用の音声を取得する（Ｓ２０３）。
【００３５】
こうして学習した運転者の音声に基づいて、通常状態用の識別辞書データを生成する（Ｓ２０４）。すなわち、複数の母音および子音のそれぞれについて、特徴量空間での分布範囲を生成する。学習した音声に基づいて識別辞書データを生成する方法については、様々な方法が知られており、何れの方法を用いても構わない。尚、こうして生成された識別辞書データは、運転者が通常状態にあるときの音声に基づいて生成されたものなので、通常状態用の識別辞書データとなる。
【００３６】
続いて、標準の運転者を想定して運転者状態毎に設定された識別辞書データ（標準識別辞書データ）の中から、通常状態用の識別辞書データを取得する（Ｓ２０５）。変形例の音声認識装置２００のメモリーには、標準識別辞書データが予め記憶されている。
そして、Ｓ２０４で生成しておいた通常状態用の識別辞書データと、Ｓ２０５で読み出した通常状態用の識別辞書データとを比較する（Ｓ２０６）。こうすることにより、標準の運転者用の識別辞書データから、学習した運転者用の識別辞書データを生成するための識別辞書データの修正量を求めることができる。
その後、こうして求めた識別辞書データの修正量で標準識別辞書データを修正することによって、学習した運転者用の識別辞書データを生成する（Ｓ２０７）。
【００３７】
図１１には、標準識別辞書データを修正することによって、学習した運転者用の識別辞書データを生成する様子が例示されている。尚、図７に示したように、ここでは状態Ａ〜状態Ｇの７つの運転者状態が存在しており、従って、標準識別辞書データには、これら７つの運転者状態の識別辞書データが設定されている。しかし、図示が煩雑となることを避けるために、図１１では、状態Ａ〜状態Ｃの３つの運転者状態についての識別辞書データが表示されている。また、それぞれの識別辞書データには、複数の母音および子音のそれぞれについて特徴量空間での分布範囲が記述されているが、これについても図示が煩雑となることを避けるために、図１１では「あ」の母音について特徴量空間での分布範囲が表示されている。
【００３８】
例えば、状態Ａ（通常状態）で学習した運転者用の識別辞書データが、図１１（ａ）中に破線で示した分布であり、標準識別辞書データが図中に実線で示した分布であったとする。この分布の違いは、運転者の個体差によるものである。従って、状態Ａ（通常状態）で生じた個体差による違いは、他の運転者状態についても同様に生じると考えられる。
変形例の音声認識装置２００では、このような考え方に基づいて、それぞれの運転者状態に対応する識別辞書データを生成する。例えば、状態Ｂについては、標準識別辞書データが図１１（ｂ）中に実線で示した分布であったとすると、学習した運転者用の識別辞書データは図中に破線で示す分布になると考えられる。状態Ｃについても同様に、標準識別辞書データが図１１（ｃ）中に実線で示した分布であったとすると、学習した運転者用の識別辞書データは図中に破線で示す分布になると考えられる。
図１０のＳ２０７では、このようにして標準識別辞書データから、学習した運転者用の運転者状態に応じた識別辞書データを生成する。そして、生成した運転者用の識別辞書データを、図示しないメモリーに記憶した後（Ｓ２０８）、図１１の識別辞書データ生成処理を終了する。
【００３９】
以上のようにして、運転者毎に運転者状態に応じた識別辞書データを生成しておけば、運転者状態だけでなく、運転者の個体差による違いも考慮して音声認識することができるので、より一層、認識精度を向上させることが可能となる。
【００４０】
以上、本実施例および変形例について説明したが、本発明は上記の実施例および変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。
【符号の説明】
【００４１】
１…車両、                １０…マイクロフォン、      ２０…車載カメラ、
１００…音声認識装置、    １０１…運転者状態検出部、
１０２…識別辞書データ選択部、    １０３…識別辞書データ記憶部、
１０４…音声取得部、      １０５…音声認識部、        ２００…音声認識装置、
２０１…音声学習部、      ２０２…識別辞書データ生成部、
２０３…標準識別辞書データ記憶部。
【図１】
2016143050.tif 000003
【図２】
2016143050.tif 000004
【図３】
2016143050.tif 000005
【図４】
2016143050.tif 000006
【図５】
2016143050.tif 000007
【図６】
2016143050.tif 000008
【図７】
2016143050.tif 000009
【図８】
2016143050.tif 000010
【図９】
2016143050.tif 000011
【図１０】
2016143050.tif 000012
【図１１】
2016143050.tif 000013