(57)【要約】【課題】音声認識システムに適用される言語モデルを改良することにより、ユーザワードの認識率を向上させることが可能な装置を提供する。【解決手段】実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルを改良するための装置は、ユーザによって提供されたユーザ文書からユーザワードを抽出する抽出部と、前記音声認識システムのシステム辞書に基づいて前記ユーザワードを分類する分類部と、この分類部の分類結果に基づいて前記ユーザワードの少なくとも１つに対して前記言語モデルの確率の重み係数を設定する設定部とを備える。【選択図】図１
2017045054.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識システムの言語モデルを改良するための装置であって、
ユーザによって提供されたユーザ文書からユーザワードを抽出する抽出部と、
前記音声認識システムのシステム辞書に基づいて、前記ユーザワードを分類する分類部と、
この分類部の分類結果に基づいて、前記ユーザワードの少なくとも１つに対して、前記言語モデルの確率の重み係数を設定する設定部と、
を備える言語モデル改良装置。
【請求項２】
前記分類部は、前記ユーザワード及び前記ユーザによって供給されたユーザ辞書内の単語を、前記システム辞書及び前記ユーザ辞書に基づいて、新ワード、キーワード、及び他ワードに分類する、請求項１に記載の言語モデル改良装置。
【請求項３】
前記新ワードは前記システム辞書に含まれない単語を含み、
前記キーワードは前記システム辞書と前記ユーザ辞書の両方に含まれる単語を含み、
前記他ワードは前記システム辞書に含まれるが前記ユーザ辞書に含まれない単語を含む、請求項２に記載の言語モデル改良装置。
【請求項４】
前記設定部は、前記新ワード、前記キーワード、及び前記他ワードの夫々の前記重み係数を、１より大きく設定する、請求項３に記載の言語モデル改良装置。
【請求項５】
前記設定部は、前記音声会話システムに蓄積されたユーザコーパス内の前記ユーザワードの関連単語に対して、重み係数を設定する、請求項１記載の言語モデル改良装置。
【請求項６】
前記設定部は、分野相関、単語相関、及び時間相関の少なくとも１つに基づいて、前記関連単語に対して重み係数を設定する、請求項５に記載の言語モデル改良装置。
【請求項７】
前記分野相関が高いほど、前記重み係数が大きく設定され、
前記単語相関が高いほど、前記重み係数が大きく設定され、
前記時間相関が高いほど、前記重み係数が大きく設定される、請求項６に記載の言語モデル改良装置。
【請求項８】
認識すべき音声を入力する入力部と、
音響モデルを用いて、前記音声をテキスト文として認識する認識部と、
言語モデルを用いて、前記テキスト文のスコアを計算する計算部と、
を備え、
前記言語モデルは、請求項１〜７のいずれかの装置により改良された言語モデルを含むことを特徴とする音声認識装置。
【請求項９】
音声認識システムの言語モデルを改良するための方法であって、
ユーザによって提供されたユーザ文書からユーザワードを抽出するステップと、
前記音声認識システムのシステム辞書に基づいて、前記ユーザワードを分類するステップと、
このステップの分類結果に基づいて、前記ユーザワードの少なくとも１つに対して、前記言語モデルの確率の重み係数を設定するステップと、
を備える、音声認識システムの言語モデル改良方法。
【請求項１０】
認識すべき音声を入力するステップと、
音響モデルを用いて、前記音声をテキスト文として認識するステップと、
言語モデルを用いて、前記テキスト文のスコアを計算するステップと、
を備え、
前記言語モデルは、請求項９の方法により改良された言語モデルを含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項１１】
音声認識システムの言語モデルを改良するためのコンピュータに用いられるプログラムであって、
前記コンピュータに、
ユーザによって提供されたユーザ文書からユーザワードを抽出する機能と、
前記音声認識システムのシステム辞書に基づいて、前記ユーザワードを分類する機能と、
この機能の分類結果に基づいて、前記ユーザワードの少なくとも１つに対して、前記言語モデルの確率の重み係数を設定する機能と、
を実現させるプログラム。
【請求項１２】
音声認識するためのコンピュータに用いられるプログラムであって、
前記コンピュータに、
認識すべき音声を入力する機能と、
音響モデルを用いて、前記音声をテキスト文として認識する機能と、
言語モデルを用いて、前記テキスト文のスコアを計算する機能と、
を実現させるプログラムであって、
前記言語モデルは、請求項１１のプログラムにより改良された言語モデルを含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、音声認識システムの言語モデルの改良装置及び方法、該言語モデルを使用した音声認識装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識システムは、音響モデルと言語モデルを共通に有する。音響モデルは、音素単位に関連する音響特徴の確率分布についての統計を収集するモデルである。言語モデルは、単語列の出現分布についての統計を収集するモデルである。音声認識プロセスは、これら２モデルの確率スコアの重み付き和から、最も高いスコア結果を主に獲得するものである。
【０００３】
一般的な音声認識システムにおいては、音響モデルと言語モデルが固定されている。ユーザにより提供されたユーザ文書が事前に得られた時、音声認識システムは、音響モデルと言語モデルに対して、目標とするための調整を行えない。しかしながら、音声認識システムの言語モデルは、適用分野の情報や、使用可能性ある単語に非常によく反応する。従って、もし言語モデルが調整できるならば、音声認識率がこの適用に対して各段に向上する。
【０００４】
ある音声認識システムでは、（システム語彙以外の）ユーザが提供した新ワードや（システム語彙に含まれる）キーワードを登録し、分類ベースの言語モデルを用いて、これらの新ワードやキーワードに高い確率を割り当てることができる。しかしながら、これら新ワードやキーワードに対して、認識率を効率良く向上することは不可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】ＵＳ２０１４／０２４４２５２号公報
【特許文献２】ＵＳ２０１２／０１４３６０５号公報
【特許文献３】ＵＳ８５３２９９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
音声認識システムに適用される言語モデルを改良することにより、ユーザワードの認識率を向上させることが可能な装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルを改良するための装置は、ユーザによって提供されたユーザ文書からユーザワードを抽出する抽出部と、前記音声認識システムのシステム辞書に基づいて前記ユーザワードを分類する分類部と、この分類部の分類結果に基づいて前記ユーザワードの少なくとも１つに対して前記言語モデルの確率の重み係数を設定する設定部とを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルの改良方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態に係る、音声認識方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルの改良装置のブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係る、音声認識装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、発明を実施するための実施形態について説明する。
【００１０】
＜音声認識システムの言語モデルの改良方法＞
図１を参照して詳細な説明を行う。図１は、本発明の実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルの改良方法のフローチャートである。
【００１１】
図１に示す様に、先ずＳ１０１において、ユーザによって提供されたユーザ文書１０から、ユーザワード（ユーザ単語）が抽出される。音声認識システムの適用前に、ユーザが事前に文書を提供する。例えば、会議補助システムの場合、ユーザは事前にシステムサーバに対し、会議関連文書をアップロードする。又、講義補助システムの場合、ユーザは事前にシステムサーバに対し、講義関連文書をアップロードする。ここで、ユーザより事前に提供された文書を「ユーザ文書」と呼称する。本実施形態においては、ユーザ文書は上記の会議文書や講義文書に限定されない。音声認識システムの適用前に、ユーザによって提供されたいかなる文書であってもよく、本実施形態ではこれらに限定されない。
【００１２】
ユーザ文書１０からユーザワードを抽出する時、当業者に周知のセグメンテーション技術を使用してもよい。本実施形態はこれに限定されないが、簡潔にするため、この説明は行わない。更に、ユーザは一般的にユーザ辞書も提供する。ユーザ辞書とは、（音声認識システムの）適用において必ず使用される単語を特定するものである。ユーザワードを抽出する時、この抽出は、ユーザ辞書に基づいて行ってもよい。こうして抽出における正確さが向上できる。例えば、
2017045054.tif 000003
という非使用単語をユーザ辞書に特定する時、ユーザ辞書に基づく１単語として
2017045054.tif 000004
が正確に抽出される。
【００１３】
次にＳ１０５において、音声認識システムのシステム辞書に基づいて、ユーザワードが分類される。１例として、ユーザワードがシステム辞書に含まれない時、それらは新ワード（新語）として扱われる。
【００１４】
更にユーザがユーザ辞書を提供した場合、Ｓ１０５において、望ましくはシステム辞書やユーザ辞書に基づいて、ユーザワードやユーザ辞書内のワード（単語）は「新ワード」「キーワード」「他ワード」として分類される。新ワードはシステム辞書に含まれない単語を含む。キーワードはシステム辞書とユーザ辞書の両方に含まれる単語を含む。他ワードはシステム辞書に含まれるがユーザ辞書に含まれない単語を含む。こうして以後のステップにおいて、対応する重み係数が分類結果に基づいて設定され、音声認識システムにおけるフレキシビリティが向上する。
【００１５】
次にＳ１１０において、分類結果に基づいて、言語モデルの確率P(W|*)の重み係数b(W)がユーザワードの少なくとも１つに設定される。特に重み係数b(W)が１より大きくなるように設定される。１より大きい重み係数b(W)が設定されることにより、ユーザワードに対する言語モデルの確率スコアが増加するため、この認識率が向上する。更にＳ１０５において、ユーザ辞書における単語が分類された場合、言語モデルの確率の重み係数がユーザ辞書内の該単語に対して設定されてもよい。
【００１６】
本実施形態において、キーワード用の重み係数は新ワードや他ワード用のそれらよりも大きく設定すべきである。キーワードはユーザ辞書に含まれる単語であり、ユーザ辞書は（音声認識システムの）適用においてユーザによって確実に用いられる特定単語を含んでいる。従ってキーワード用の重み係数を新ワードや他ワード用のそれらよりも大きく設定することにより、（音声認識システムの）適用においてユーザによって確実に用いられる単語の認識率を効率良く向上できる。
【００１７】
更に、長期間適用中の音声認識システムによって大量のユーザコーパス（ユーザ文書の集積体）が蓄積されるため、上記ユーザワード以外に、音声認識システムに蓄積されたユーザコーパス内のユーザ文書１０に関連する単語（以後、「関連単語」と言う）に重み係数を設定してもよい。関連単語に重み係数を設定することにより、該関連単語の認識率が調整でき、音声認識システムの性能が向上する。
【００１８】
関連単語に重み係数を設定した時、その設定を分野相関、単語相関、時間相関の少なくとも１つに基づいて行ってもよい。特に、分野相関が高いほど重み係数を大きく設定する。単語相関が高いほど重み係数を大きく設定する。時間相関が高いほど重み係数を大きく設定する。
【００１９】
分野相関は、ユーザ文書１０の分野（情報科学、人的資源管理、医学的健康管理など）との共存分野における単語の確率を意味する。この確率が高いほど分野相関が高くなる。更に、単語相関は、（音声認識システムの）適用におけるユーザワードとの共存単語の確率を意味する。この確率が高いほど単語相関が高くなる。更に、時間相関は時間軸上の相関の度合を意味する。蓄積したユーザコーパス内のある単語が、（音声認識システムの）最近の適用において頻繁に発生するならば、この時間相関は相対的に高い。一方、その単語が長期間使われないならば、最近の適用において発生する確率が相対的に低い、つまり時間相関が低い。
【００２０】
分野相関、単語相関、時間相関の少なくとも１つを考慮して重み係数の大きさを決定することにより、ユーザ単語と関連性の高い単語の認識が促進され、ユーザ単語と関連性の低い単語の認識が抑圧される。つまり関連単語の認識率がより正確に調整され、音声認識システムの性能が更に向上する。ここで、関連単語に設定される重み係数は１より大きいか小さいかのいずれでもよい。重み係数が１より大きい場合、その関連単語の認識率が高まることを意味する。一方、重み係数が１より小さい場合、その関連単語の認識率が低下することを意味する。
【００２１】
本実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルの改良方法によれば、少なくとも１つのユーザ単語に言語モデルの確率の重み係数を設定することにより、ユーザ単語の認識率を効率良く向上できる。更にユーザワードやユーザ辞書内の単語を、システム辞書に含まれない新ワード、システム辞書とユーザ辞書の両方に含まれるキーワード、システム辞書には含まれるがユーザ辞書には含まれない他ワードとして分類することにより、以後のステップにおける分類結果に対応する重み係数を設定でき、音声認識システムのフレキシビリティを向上できる。更に、新ワード、キーワード、他ワードの重み係数を夫々１より大きく設定することにより、新ワード、キーワード、他ワードの言語モデルの確率スコアを増加でき、その認識率を向上できる。更に、キーワードの重み係数を新ワードや他ワードのそれらよりも大きく設定することにより、（音声認識システムの）適用においてユーザによって必ず使用される単語の認識率を効率良く向上できる。更に、音声認識システムに蓄積されたユーザコーパス内のユーザワードに関連する単語に重み係数を設定することにより、この関連単語の認識率を調整でき、音声認識システムの性能が向上する。更に、分野相関、単語相関、時間相関の少なくとも１つを考慮して重み係数の大きさを決定することにより、ユーザワードと関連性の高い単語の認識を促進させ、ユーザワードと関連性の低い単語の認識を抑圧させる。従って関連単語の認識率をより正確に調整でき、音声認識システムの性能がより向上する。
【００２２】
＜音声認識方法＞
図２を参照して詳細な説明を行う。図２は、本発明の実施形態に係る、音声認識方法のフローチャートである。
【００２３】
先ずＳ２０１において、認識すべき音声を入力する。
【００２４】
次にＳ２０５において、音響モデルを用いることにより、該音声をテキスト文に認識する。本実施形態においては、音響モデルは当業者に周知のいかなる音響モデルでもよい。又、音響モデルを用いて音声をテキスト文に認識する方法は、当業者に周知のいかなる認識方法であってよい。つまり本実施形態はこれらを限定しない。
【００２５】
次にＳ２１０において、言語モデルを用いてテキスト文のスコアを計算する。ここでＳ２１０で用いる言語モデルは、（上述した）音声認識システムの言語モデルの改良方法によって改良された言語モデルである。
【００２６】
本実施形態に係る音声認識方法によれば、（上述した）音声認識システムの言語モデルの改良方法によって改良された言語モデルを用いることにより、上記改良方法と同様の効果を達成できる。
【００２７】
＜音声認識システムの言語モデルの改良装置＞
図３を参照して詳細な説明を行う。図３は、本発明の実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルの改良装置のブロック図である。  
図３に示す様に、本実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルの改良装置３００は、抽出部３０１、分類部３０５、設定部３１０を備える。
【００２８】
ユーザによって提供されたユーザ文書１０から、抽出部３０１によってユーザワード（ユーザ単語）が抽出される。音声認識の適用前に、ユーザが事前に文書を提供する。例えば、会議補助システムの場合、ユーザは事前にシステムサーバに対し、会議関連文書をアップロードする。又、講義補助システムの場合、ユーザは事前にシステムサーバに対し、講義関連文書をアップロードする。ここで、ユーザより事前に提供された文書を「ユーザ文書」と呼称する。本実施形態においては、ユーザ文書は上記の会議文書や講義文書に限定されない。音声認識システムの適用前に、ユーザによって提供されたいかなる文書であってもよく、本実施形態ではこれに限定されない。
【００２９】
ユーザ文書１０からユーザワードを抽出する時、当業者に周知のセグメンテーション技術を抽出部３０１が使用してもよい。本実施形態はこれに限定されないが、簡潔にするため、この説明は行わない。更に、ユーザは一般的にユーザ辞書も提供する。ユーザ辞書とは、（音声認識システムの）適用において必ず使用される単語を特定するものである。ユーザワードを抽出する時、この抽出は、ユーザ辞書に基づいて行ってもよい。こうして抽出における正確さが向上できる。例えば、
2017045054.tif 000005
という非使用単語をユーザ辞書に特定する時、ユーザ辞書に基づく１単語として
2017045054.tif 000006
が正確に抽出される。
【００３０】
音声認識システムのシステム辞書に基づいて、抽出部３０１によって抽出されたユーザワードが分類される。１例として、ユーザワードがシステム辞書に含まれない時、それらは分類部３０５によって新ワード（新語）として扱われる。
【００３１】
更にユーザがユーザ辞書を提供した場合、望ましくはシステム辞書やユーザ辞書に基づいて、ユーザワードやユーザ辞書内のワード（単語）は「新ワード」「キーワード」「他ワード」として分類部３０５によって分類される。新ワードはシステム辞書に含まれない単語を含む。キーワードはシステム辞書とユーザ辞書の両方に含まれる単語を含む。他ワードはシステム辞書に含まれるがユーザ辞書に含まれない単語を含む。こうして後述する設定部３１０によって、対応する重み係数が分類結果に基づいて設定され、音声認識システムにおけるフレキシビリティが向上する。
【００３２】
分類部３０５の分類結果に基づいて、設定部３１０によって、言語モデルの確率P(W|*)の重み係数b(W)がユーザワードの少なくとも１つに設定される。特に重み係数b(W)が１より大きくなるように設定される。１より大きい重み係数b(W)が設定されることにより、ユーザワードに対する言語モデルの確率スコアが増加するため、この認識率が向上する。更に、分類部３０５によってユーザ辞書における単語が分類された場合、言語モデルの確率の重み係数がユーザ辞書内の該単語に対して設定されてもよい。
【００３３】
本実施形態において、キーワード用の重み係数は新ワードや他ワード用のそれらよりも大きく設定すべきである。キーワードはユーザ辞書に含まれる単語であり、ユーザ辞書は（音声認識システムの）適用においてユーザによって確実に用いられる特定単語を含んでいる。従ってキーワード用の重み係数を新ワードや他ワード用のそれらよりも大きく設定することにより、（音声認識システムの）適用においてユーザによって確実に用いられる単語の認識率を効率良く向上できる。
【００３４】
更に、長期間適用中の音声認識システムによって大量のユーザコーパス（ユーザ文書の集積体）が蓄積されるため、上記ユーザワード以外に、音声認識システムに蓄積されたユーザコーパス内のユーザ文書１０に関連する単語（以後、「関連単語」と言う）に対し、設定部３１０が重み係数を設定してもよい。関連単語に重み係数を設定することにより、該関連単語の認識率が調整でき、音声認識システムの性能が向上する。
【００３５】
設定部３１０が関連単語に重み係数を設定する時、その設定を分野相関、単語相関、時間相関の少なくとも１つに基づいて行ってもよい。特に、分野相関が高いほど重み係数を大きく設定する。単語相関が高いほど重み係数を大きく設定する。時間相関が高いほど重み係数を大きく設定する。
【００３６】
分野相関は、ユーザ文書１０の分野（情報科学、人的資源管理、医学的健康管理など）との共存分野における単語の確率を意味する。この確率が高いほど分野相関が高くなる。更に、単語相関は、（音声認識システムの）適用におけるユーザワードとの共存単語の確率を意味する。この確率が高いほど単語相関が高くなる。更に、時間相関は時間軸上の相関の度合を意味する。蓄積したユーザコーパス内のある単語が、（音声認識システムの）最近の適用において頻繁に発生するならば、この時間相関は相対的に高い。一方、その単語が長期間使われないならば、最近の適用において発生する確率が相対的に低い、つまり時間相関が低い。
【００３７】
分野相関、単語相関、時間相関の少なくとも１つを考慮して重み係数の大きさを決定することにより、ユーザ単語と関連性の高い単語の認識が促進され、ユーザ単語と関連性の低い単語の認識が抑圧される。つまり関連単語の認識率がより正確に調整され、音声認識システムの性能が更に向上する。ここで、関連単語に設定される重み係数は１より大きいか小さいかのいずれでもよい。重み係数が１より大きい場合、その関連単語の認識率が高まることを意味する。一方、重み係数が１より小さい場合、その関連単語の認識率が低下することを意味する。
【００３８】
本実施形態に係る、音声認識システムの言語モデルの改良装置によれば、少なくとも１つのユーザ単語に言語モデルの確率の重み係数を設定することにより、ユーザ単語の認識率を効率良く向上できる。更にユーザワードやユーザ辞書内の単語を、システム辞書に含まれない新ワード、システム辞書とユーザ辞書の両方に含まれるキーワード、システム辞書には含まれるがユーザ辞書には含まれない他ワードとして分類することにより、以後の処理における分類結果に対応する重み係数を設定でき、音声認識システムのフレキシビリティを向上できる。更に、新ワード、キーワード、他ワードの重み係数を夫々１より大きく設定することにより、新ワード、キーワード、他ワードの言語モデルの確率スコアを増加でき、その認識率を向上できる。更に、キーワードの重み係数を新ワードや他ワードのそれらよりも大きく設定することにより、（音声認識システムの）適用においてユーザによって必ず使用される単語の認識率を効率良く向上できる。更に、音声認識システムに蓄積されたユーザコーパス内のユーザワードに関連する単語に重み係数を設定することにより、この関連単語の認識率を調整でき、音声認識システムの性能が向上する。更に、分野相関、単語相関、時間相関の少なくとも１つを考慮して重み係数の大きさを決定することにより、ユーザワードと関連性の高い単語の認識を促進させ、ユーザワードと関連性の低い単語の認識を抑圧させる。従って関連単語の認識率をより正確に調整でき、音声認識システムの性能がより向上する。
【００３９】
＜音声認識方法＞
図４を参照して詳細な説明を行う。図４は、本発明の実施形態に係る、音声認識装置のフローチャートである。
【００４０】
本実施形態に係る音声認識装置４００は、入力部４０１、認識部４０５、計算部４１０を備える。
【００４１】
認識すべき音声が入力部４０１によって入力する。
【００４２】
音響モデルを用いることにより、認識部４０５によって該音声がテキスト文に認識される。本実施形態においては、音響モデルは当業者に周知のいかなる音響モデルでもよい。又、音響モデルを用いて音声をテキスト文に認識する認識部は、当業者に周知のいかなる認識部であってよい。つまり本実施形態はこれらを限定しない。
【００４３】
言語モデルを用いて、テキスト文のスコアが計算部４１０によって計算される。ここで計算部４１０で用いる言語モデルは、（上述した）音声認識システムの言語モデルの改良装置によって改良された言語モデルである。
【００４４】
本実施形態に係る音声認識装置によれば、（上述した）音声認識システムの言語モデルの改良装置によって改良された言語モデルを用いることにより、上記改良装置と同様の効果を達成できる。  
本発明に係る、音声認識システムの言語モデルの改良方法及び装置、音声認識方法及び装置は、各実施形態として詳細に説明したが、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、様々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００４５】
１０・・・ユーザ文書
３００・・・音声認識システムの言語モデルの改良装置
３０１・・・抽出部
３０５・・・分類部
３１０・・・設定部
４００・・・音声認識装置
４０１・・・入力部
４０５・・・認識部
４１０・・・計算部
【図１】
2017045054.tif 000007
【図２】
2017045054.tif 000008
【図３】
2017045054.tif 000009
【図４】
2017045054.tif 000010