(57)【要約】【課題】認識誤り単語の後に続く正解単語を認識誤り単語として検出してしまうケースを削減することができる音声認識誤り単語検出技術を提供する。【解決手段】低信頼度区間抽出部１０１が、入力された信頼度付き音声認識結果単語列に基づいて、信頼度が連続して所定の閾値以下である単語列の区間である低信頼度区間と、低信頼度区間の直後の単語である信頼度復帰単語とを抽出する。誤り単語列検出部１０２が、低信頼度区間と信頼度復帰単語とから構成される単語列の後方から所定の個数の単語列を選択し、選択された所定の個数の単語列が所定の学習データにおいて出現しない又は出現する確率が高くない場合には低信頼度区間を誤り単語列として検出し、選択された所定の個数の単語列が所定の学習データにおいて出現する場合又は出現する確率が高い場合には所定の個数の単語列を低信頼度区間から削除する処理を繰り返す。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された信頼度付き音声認識結果単語列に基づいて、信頼度が連続して所定の閾値以下である単語列の区間である低信頼度区間と、低信頼度区間の直後の単語である信頼度復帰単語とを抽出する低信頼度区間抽出部と、
上記低信頼度区間と上記信頼度復帰単語とから構成される単語列の後方から所定の個数の単語列を選択し、選択された所定の個数の単語列が所定の学習データにおいて出現しない又は出現する確率が高くない場合には上記低信頼度区間を誤り単語列として検出し、選択された所定の個数の単語列が上記所定の学習データにおいて出現する場合又は出現する確率が高い場合には上記所定の個数の単語列を上記低信頼度区間から削除する処理を繰り返す誤り単語列検出部と、
を含む音声認識誤り単語検出装置。
【請求項２】
低信頼度区間抽出部が、入力された信頼度付き音声認識結果単語列に基づいて、信頼度が連続して所定の閾値以下である単語列の区間である低信頼度区間と、低信頼度区間の直後の単語である信頼度復帰単語とを抽出する低信頼度区間抽出ステップと、
誤り単語列検出部が、上記低信頼度区間と上記信頼度復帰単語とから構成される単語列の後方から所定の個数の単語列を選択し、選択された所定の個数の単語列が所定の学習データにおいて出現しない又は出現する確率が高くない場合には上記低信頼度区間を誤り単語列として検出し、選択された所定の個数の単語列が上記所定の学習データにおいて出現する場合又は出現する確率が高い場合には上記所定の個数の単語列を上記低信頼度区間から削除する処理を繰り返す誤り単語列検出ステップと、
を含む音声認識誤り単語検出方法。
【請求項３】
請求項１の音声認識誤り単語検出装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声認識結果中の認識誤り単語を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識結果中の認識誤り単語を検出する方法として、各単語の確からしさを表す単語信頼度（以下、信頼度とも書く。）に対する閾値処理がよく用いられる。音声認識結果から信頼度が所定の閾値よりも低い単語を認識誤り単語とみなして取り除くことにより、音声認識の後段に位置する処理が誤認識により悪影響を受けることを軽減する。例えば、音声認識結果から重要なキーワードを抽出する処理において、事前に信頼度の低い単語を取り除いてから処理を行うことにより、認識誤り単語をキーワードとして抽出してしまうことを防ぐことができる。
【０００３】
各単語に単語信頼度を付与して音声認識結果を出力する方法は、例えば非特許文献１において開示されている（例えば、非特許文献１参照。）。この方法は、音声認識中に得られる複数の結果候補を、一旦コンフュージョンネットワークの形式で保持する。コンフュージョンネットワークの例を図１に示す。ノードとノードを結ぶアーク１本が１単語を表し、同じノードの間に張られた複数のアークが競合する単語候補（以下、コンフュージョンセットと書く。）を表す。εは単語が存在しないことを表す記号である。コンフュージョンセット内の各単語には、単語の音声認識スコアをコンフュージョンセット内で合計１となるように正規化した単語事後確率が付与される（図１の各単語の”／”の右側の数値）。冒頭のコンフュージョンセットから順にコンフュージョンセット内で事後確率が最大の単語を選び、連結することで最終的な音声認識結果を生成し、出力する。音声認識結果の各単語には単語事後確率が信頼度として付与される。図１の例では、「速い／0.5  インターネット／0.7」が音声認識結果として出力される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Lidia Mangu et al., “Finding consensus in speech recognition: word error minimization and other applications of confusion networks,” Computer Speech & Language, volume 14, issue 4, pp.373-400, October 2000.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１に記載された技術により信頼度を付与すると、認識誤り単語に付与された信頼度は（狙い通り）値が低くなるが、当該認識誤り単語の後に続く単語も（その単語が正解か誤りかに関わらず）信頼度が低くなる、という現象が生じる。
【０００６】
音声認識では、自然な（尤もらしい）順序で並んだ単語列を音声認識結果として出力するために、大量のテキストデータを用いて事前に単語３ｇｒａｍ確率と呼ばれる３単語連鎖の出現確率を求めて（学習して）おくことがしばしば行われている。大量のテキストデータ中にほとんど現れない不自然な３単語連鎖の出現確率の値は低くなる。自然な単語列の音声認識スコアが高くなるように、音声認識スコアの算出過程で単語３ｇｒａｍ確率を例えば利用する。しかし、認識誤り単語を含む３単語連鎖は、大量のテキストデータ中に現れないことが多い。そのため、音声認識結果中の認識誤り単語を含む３単語連鎖は（残り２単語が正解だったとしても）音声認識スコアが高くなりにくい。音声認識スコアが高くなりにくいため、そこから算出される信頼度の値も高くなりにくい。これが認識誤り単語の後に続く単語の信頼度が（正解であろうが誤りであろうが）低くなる現象が生じる原因である。
【０００７】
この現象を考慮せず、単純に信頼度が所定の閾値よりも低い単語を認識誤り単語とみなして取り除いてしまうと、上記の現象により信頼度が高くならなかった正解単語も取り除いてしまうことになり、信頼度を活用する有効性が低下する。
【０００８】
この発明の目的は、認識誤り単語の後に続く正解単語を認識誤り単語として検出してしまうケースを削減する音声認識誤り単語検出装置、方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明の一態様による音声認識誤り単語検出装置は、入力された信頼度付き音声認識結果単語列に基づいて、信頼度が連続して所定の閾値以下である単語列の区間である低信頼度区間と、低信頼度区間の直後の単語である信頼度復帰単語とを抽出する低信頼度区間抽出部と、低信頼度区間と信頼度復帰単語とから構成される単語列の後方から所定の個数の単語列を選択し、選択された所定の個数の単語列が所定の学習データにおいて出現しない又は出現する確率が高くない場合には低信頼度区間を誤り単語列として検出し、選択された所定の個数の単語列が所定の学習データにおいて出現する場合又は出現する確率が高い場合には所定の個数の単語列を低信頼度区間から削除する処理を繰り返す誤り単語列検出部と、を備えている音声認識誤り単語検出装置。
【発明の効果】
【００１０】
認識誤り単語の後に続く正解単語を認識誤り単語として検出してしまうケースを削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】コンフュージョンネットワークの例を示す図。
【図２】音声認識誤り単語検出装置の例を説明するためのブロック図。
【図３】音声認識誤り単語検出方法の例を説明するための流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［技術的背景］
この発明は、「発明が解決しようとする課題」の欄で述べた現象を考慮しつつ信頼度を活用することで、正確に認識誤り単語だけを検出する。
【００１３】
「発明が解決しようとする課題」の欄で述べた現象から考えると、音声認識結果中で連続して信頼度が低くなっている区間（以下、低信頼度区間とも言う。）の先頭の単語は誤りであることが多い。しかし、後に続く単語が正解か誤りかを信頼度の値だけから判定することは難しい。そこで、例えば、低信頼度区間の直後の単語（以下、信頼度復帰単語とも言う。）へと連なる３単語連鎖が、単語３ｇｒａｍ確率の学習データに現れたか否かを観点として、低信頼度区間内の単語の正誤を判定する。
【００１４】
信頼度復帰単語は高い信頼度が付与されているため正解である可能性が高い。信頼度復帰単語の直前に並ぶ単語は低信頼度区間内の単語であるが、信頼度復帰単語へと連なる３単語連鎖が学習データに現れていた場合は正解である可能性が高い。信頼度復帰単語へと連なる３単語連鎖に誤り単語が含まれる場合、信頼度復帰単語の信頼度も低くなる（復帰できなかった）はずである。
【００１５】
したがって、例えば、信頼度復帰単語から前方に向かって、３単語連鎖が学習データに現れたかどうかを見ることで、低信頼度区間に含まれる正解単語を発見することができる。さらに、発見した正解単語から前方に向かって３単語連鎖を見ることで、低信頼度区間に含まれる正解単語を続けて発見することができる。
【００１６】
［実施形態］
以下、図面を参照して、この発明の一実施形態について説明する。音声認識誤り単語検出装置は、図１に示すように、低信頼度区間抽出部１０１と、誤り単語列検出部１０２とを例えば備えている。音声認識誤り単語検出装置の各部が、図２の音声認識誤り単語検出ステップの処理を行うことにより、音声認識誤り単語検出方法が実現される。
【００１７】
＜低信頼度区間抽出部１０１＞
入力：信頼度付き音声認識結果単語列、信頼度閾値θ
出力：低信頼度区間単語列と信頼度復帰単語（誤り単語列検出部１０２へ）
処理：低信頼度区間抽出部１０１は、入力された信頼度付き音声認識結果単語列から、信頼度閾値θを用いて低信頼度区間単語列と信頼度復帰単語を抽出し、誤り単語列検出部１０２へ出力する。
【００１８】
信頼度付き音声認識結果単語列の先頭の単語から順に、当該単語の信頼度が所定の閾値θ以下であるかどうかをチェックし、信頼度が連続してθ以下となっている単語列を低信頼度区間単語列として抽出し、低信頼度区間（信頼度が連続してθ以下となっている単語列の区間）の直後の単語（信頼度がθより大きく、かつ直前単語の信頼度がθ以下となっている単語）を信頼度復帰単語として抽出する。信頼度を非特許文献１に記載の方法で算出した場合、信頼度の値は０〜１の実数値となる。この場合、θは通常０．８程度の値に設定する。低信頼度区間単語列は１以上の単語で構成される。低信頼度区間単語列は、１単語の場合もある。
【００１９】
音声認識結果単語列の末尾の単語の信頼度がθ以下となっていた場合、当該末尾の単語までを低信頼度区間単語列として抽出し、信頼度復帰単語として文末を意味する記号を抽出する。
【００２０】
入力された音声認識結果単語列には、複数の低信頼度区間単語列が含まれる場合もある。この場合、全ての低信頼度区間単語列と信頼度復帰単語を抽出してから、順に誤り単語列検出部１０２へ出力しても良いし、低信頼度区間単語列と信頼度復帰単語を一つ抽出するたびに誤り単語列検出部１０２へ出力しても良い。
【００２１】
このようにして、低信頼度区間抽出部１０１は、入力された信頼度付き音声認識結果単語列に基づいて、信頼度が連続して所定の閾値以下である単語列の区間である低信頼度区間と、低信頼度区間の直後の単語である信頼度復帰単語とを抽出する（ステップＳ１）。
【００２２】
＜誤り単語列検出部１０２＞
入力：低信頼度区間単語列と信頼度復帰単語（低信頼度区間抽出部１０１から）、学習データ中に現れた３単語連鎖リスト
出力：誤り単語列
処理：誤り単語列検出部１０２は、入力された低信頼度区間単語列の中から、信頼度復帰単語と学習データ中に現れた３単語連鎖リストとを例えば用いて誤り単語列を検出して出力する。
【００２３】
誤り単語列の検出は以下の手順で行われる。低信頼度区間単語列の長さ（単語数）をＬと書く。
【００２４】
（１）正解復帰単語←信頼度復帰単語とする。すなわち、信頼度復帰単語を正解復帰単語とする。
【００２５】
（２）Ｌ≦２であれば、低信頼度区間単語列を誤り単語列として出力し、終了する。Ｌ＞２であれば手順（３）へ進む。
【００２６】
（３）低信頼度区間単語列の末尾２単語と正解復帰単語を並べた３単語連鎖が、学習データ中に現れた３単語連鎖リスト中に存在するかどうかをチェックする。存在しない場合、低信頼度区間単語列を誤り単語列として出力し、終了する。存在する場合、正解復帰単語に低信頼度区間単語列の末尾から２番目の単語を代入し、低信頼度区間単語列の末尾２単語を削除（Ｌが２減少）して、手順（２）へ戻る。
【００２７】
手順（３）で、低信頼度区間単語列の末尾２単語と正解復帰単語を並べた３単語連鎖が、学習データ中に現れた３単語連鎖リストに存在する場合、低信頼度区間単語列の末尾２単語に認識誤り単語が含まれる可能性は低いため、誤り単語列として検出されないように削除する。手順（２）により、長さが３以上の場合のみ手順（３）によるチェックが行われるため、低信頼度区間単語列の先頭の単語は必ず誤り単語列として出力されることになる。［技術的背景］の欄に記載したように、これは意図通りの動作である。
【００２８】
学習データ中に含まれる３単語連鎖リストは、音声認識に用いた言語モデルの学習データ（テキストデータ）に含まれる３単語連鎖を全てリストアップすることで事前に作成しておく。
【００２９】
なお、学習データ中に含まれる３単語連鎖リストの代わりに、音声認識に用いた言語モデルを入力する構成も考えられる。この場合、上記の手順（３）で、低信頼度区間単語列の末尾２単語と正解復帰単語を並べた３単語連鎖がリストに存在するかをチェックする代わりに、当該３単語連鎖の出現確率（単語３ｇｒａｍ確率）を言語モデルを参照して求め、出現確率が所定の閾値Ｐよりも大きいかどうかをチェックする。出現確率がＰ以下の場合、リストに存在しなかった場合と同様に低信頼度区間単語列を誤り単語列を出力して終了し、出現確率がＰより大きい場合、リストに存在した場合と同様に正解復帰単語に低信頼度区間単語列の末尾から２番目の単語を代入し、低信頼度区間単語列の末尾２単語を削除（Ｌが２減少）して手順（２）へ戻る。Ｐには通常０．０００１程度の小さな値を設定する。
【００３０】
以上の処理により、低信頼度区間単語列のうち、正解単語である可能性が高い単語は誤り単語としては検出されなくなり、低信頼度区間単語列を全て誤り単語として検出する方法よりも正確に認識誤り単語を検出することができる。
【００３１】
このようにして、誤り単語列検出部１０２は、低信頼度区間と信頼度復帰単語とから構成される単語列の後方から所定の個数（上記の例では、３個）の単語列を選択し、選択された所定の個数の単語列が所定の学習データにおいて出現しない又は出現する確率が高くない場合には低信頼度区間を誤り単語列として検出し、選択された所定の個数の単語列が所定の学習データにおいて出現する場合又は出現する確率が高い場合には所定の個数の単語列を低信頼度区間から削除する処理を繰り返す（ステップＳ２）。
【００３２】
これにより、認識誤り単語の後に続く正解単語を誤り単語として検出してしまうケースを削減することができ、音声認識の後段の処理で従来よりも正確に認識誤り単語だけを取り除くことが可能となる。その結果、後段の処理が出力するシステムの最終結果の質が向上し、システムの利便性が高まる。例えばキーワード抽出処理が適切なキーワードを出力するようになる。
【００３３】
[プログラム及び記録媒体]
音声認識誤り単語検出装置及び方法において説明した処理は、記載の順にしたがって時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【００３４】
また、音声認識誤り単語検出装置における各処理をコンピュータによって実現する場合、音声認識誤り単語検出装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、その各処理がコンピュータ上で実現される。
【００３５】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００３６】
また、各処理手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【００３７】
その他、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【符号の説明】
【００３８】
１０１  低信頼度区間抽出部
１０２  誤り単語列検出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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