【手続補正書】
【提出日】平成17年9月13日(2005.9.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  音声認識システムを実現する方法であって、
複数の離散的に発話された訓練ワードを示す分離音声訓練データを受け取るステップと、
複数の連続的に発話された訓練ワードを示す連続音声訓練データを受け取るステップと、
前記連続音声訓練データおよび前記分離音声訓練データにおける音声単位を表す出力確率分布を含む複数の音声単位モデルを与えるステップであって、前記モデルが、前記分離音声訓練データおよび前記連続音声訓練データの両方に基づいて訓練される、ステップと、
前記訓練した音声単位モデルに基づいて音声を認識する認識装置を設けるステップと、
を含む方法。
【請求項２】  請求項１記載の方法において、前記分離音声訓練データを受け取るステップが、第１の複数の音響信号を受け取るステップを含み、連続音声訓練データを受け取るステップが、第２の複数の音響信号を受け取るステップを含み、複数の音声単位モデルを与えるステップが、
前記第１および第２の複数の音響信号に基づいて、複数の音響モデルを生成するステップ、
を含む、方法。
【請求項３】  請求項２記載の方法において、複数の音響モデルを生成するステップが、
前記第１および第２の複数の音響信号に基づいて、前記連続音声訓練データおよび分離音声訓練データにおける音素を表わす複数の出力確率分布を生成するステップ、
を含む、方法。
【請求項４】  請求項１記載の方法において、分離音声訓練データを受け取るステップが、
複数の離散的に発話された訓練ワードに関連する無声前後関係情報を含む分離音声データを受け取るステップ、
を含む、方法。
【請求項５】  請求項４記載の方法において、離散音声データを受け取るステップが、
ユーザが、前記複数の訓練ワードの各々の間にポーズを入れて前記複数の訓練データを離散的に発話したことを示す、前記離散音声データを受け取るステップ、
を含む、方法。
【請求項６】  請求項１記載の方法において、連続音声訓練データを受け取るステップが、
ユーザが複数の訓練ワードを流暢に発話したことを示す連続音声データを受け取るステップ、
を含む、方法。
【請求項７】  請求項１記載の方法であって、更に、
前記音声単位モデルを訓練する前に、認識する予想音声に基づいて、前記連続音声訓練データおよび前記分離音声訓練データに重み付けするステップ、
を含む方法。
【請求項８】  請求項１記載の方法であって、更に、
ユーザが複数の訓練ワードを異なる様式で発話したことを示す追加音声訓練データを受け取るステップ、
を含む方法。
【請求項９】  請求項８記載の方法において、追加音声訓練データを受け取るステップが、
前記ユーザが前記複数の訓練ワードを第１振幅および第２振幅で発話したことを示す、前記追加音声訓練データを受け取るステップ、
を含み、前記第２振幅が前記第１振幅よりも大きい、方法。
【請求項１０】  請求項８記載の方法において、追加音声訓練データを受け取るステップが、
前記ユーザが前記複数の訓練ワードを流暢に、第１ペースおよび第２ペースで発話したことを示す、前記追加音声訓練データを受け取るステップ、
を含み、前記第２ペースが前記第１ペースよりも速い、方法。
【請求項１１】  請求項３記載の方法において、複数の音声単位モデルを与えるステップが、更に、
前記出力分布の各々を、前記訓練ワードの１つのものの少なくとも一部を形成する音素における所定数の状態の１つと関連付けるステップ、
を含む方法。
【請求項１２】  請求項１１記載の方法であって、更に、
音素毎に、選択した音素を含む前記訓練ワードの全てからの前記選択した音素に関連する出力分布をグループ化して、出力分布グループを形成するステップと、
各音素における状態毎に、前記出力分布グループにおいて選択した状態に関連する出力分布を、前記選択した音素に関連する言語学的前後関係情報に基づいてセノンに分離することによって、前記選択した音素において選択した状態について、セノン・ツリーを作成するステップと、
を含む、方法。
【請求項１３】  請求項１２記載の方法において、音声を認識する認識装置を設けるステップが、
認識すべき目標ワードにおける各連続目標音素の各連続状態に対する出力分布を受け取るステップと、
目標音素毎に、該目標音素を表わす可能性が最も高い、ある数の音素候補を特定するステップと、
前記音素候補の状態に関連するセノンを、前記目標音素の対応する状態と関連する前記出力分布と比較するステップと、
前記目標音素の前記出力分布と最も密接に一致するセノンを有する最尤音素を特定するステップと、
を実行するように、前記音声認識装置を構成するステップを含む、方法。
【請求項１４】  請求項１３記載の方法において、比較するステップが、
各音素候補における各状態に関連する前記セノン・ツリーを、前記目標音素の言語学的前後関係情報に基づいて通り抜けて、前記目標音素における各状態毎にセノンを特定するステップと、
前記目標音素における状態に関連する前記出力分布を、前記音素候補において特定したセノンに関連する前記出力分布と比較するステップと、
を含む、方法。
【請求項１５】  請求項１３記載の方法において、ある数の音素候補を特定するステップが、
前記分離音声訓練データおよび前記連続音声訓練データに基づいて、前記訓練ワードにおける音素を示す複数の単音モデルを形成するステップと、
前記目標音素に関連する前記出力分布を、前記単音モデルと比較するステップと、
前記目標音素に関連する前記出力分布に密接に一致する単音モデルを有する、ある数の音素候補を特定するステップと、
を含む、方法。
【請求項１６】  請求項１記載の方法であって、更に、
前記分離音声訓練データおよび前記連続音声訓練データに基づいて、可変の長さのワード・フレーズに含まれるワードの近似ワード持続時間を示す、複数のワード持続時間モデルを与えるステップ、
を含み、前記長さは、前記ワード・フレーズにおけるワード・カウントにより定まる、方法。
【請求項１７】  請求項１６記載の方法において、音声を認識する音声認識装置を設けるステップが、
認識すべき複数の目標ワードを受け取るステップと、
前記目標ワードにおける目標ワード・フレーズを示すフレーズ境界を検出するステップと、
前記目標ワード・フレーズの近似持続時間を判定するステップと、
前記目標ワード・フレーズによって表わされるワード・フレーズ候補を示す、複数のワード・フレーズ仮説を得るステップと、
前記ワード・フレーズ仮説におけるワードの近似ワード・カウントおよび持続時間を判定するステップと、
前記ワード・フレーズ仮説における前記ワードのワード持続時間を、前記ワード・フレーズ仮説におけるワード数に等しいワード・カウントを有するワード持続時間モデルと比較して、前記ワード・フレーズ仮説における前記ワード持続時間がどれ位緊密に前記ワード持続時間モデルと一致するかに基づいて、最尤ワード・フレーズ仮説を得るステップと、
を実行するように前記認識装置を構成するステップを含む、方法。
【請求項１８】  請求項１６記載の方法において、複数のワード持続時間モデルを与えるステップが、
前記分離音声訓練データおよび前記連続音声訓練データにおいて訓練ワード・フレーズを検出するステップと、
前記訓練ワード・フレーズにおけるワード数を判定するステップと、
複数の前記検出した訓練ワード・フレーズにおける前記ワードの近似ワード持続時間を判定するステップと、
前記訓練ワード・フレーズにおけるワード数、および前記訓練ワード・フレーズにおける前記ワードの持続時間についてパラメータ化した、複数のワード持続時間分布を判定するステップと、
を含む、方法。
【請求項１９】  音声認識方法であって、
認識すべき音声を示す入力データを受け取るステップと、
前記入力データに基づいて、前記音声においてポーズを検出して、フレーズの持続時間を特定するステップと、
前記検出したポーズの間にある前記入力データによって表わされるワード・フレーズ候補を表わす複数のフレーズ仮説を生成するステップと、
各フレーズ仮説における各ワードに関連するワード持続時間を、前記フレーズ仮説におけるワード数に基づいておよび前記フレーズ持続時間に基づいて、前記フレーズ仮説におけるワード数に等しいワード数を有するフレーズについての予想ワード持続時間と比較するステップと、
前記ワード持続時間の前記予想ワード持続時間との比較に基づいて、各フレーズ仮説にスコアを割り当てて、前記入力データにより表わされる最尤フレーズ仮説を得るステップと、
を含む方法。
【請求項２０】  請求項１９記載の方法であって、更に、
認識すべきワードを示す訓練データを受け取るステップと、
前記訓練データにおいてポーズを検出して、複数の訓練ワード・フレーズを識別するステップと、
前記訓練ワード・フレーズの各々におけるワード数を判定するステップと、
前記訓練ワード・フレーズの各々におけるワード数に基づいて、前記訓練ワード・フレーズに対応する複数のワード持続時間の分布を生成するステップと、
を含む、方法。
【請求項２１】  請求項２０記載の方法において、各フレーズ仮説におけるワード持続時間を予想ワード持続時間と比較するステップが、
仮説毎に当該仮説におけるワード数および前記フレーズの持続時間に基づいて、前記仮説におけるワードのワード持続時間を判定するステップと、
前記仮説におけるワード数に等しい、フレーズ毎のワード数に関連する前記複数の分布から、選択された１つを選ぶステップと、
前記仮説に対して判定した前記ワード持続時間を、前記選択した分布と比較するステップと、
を含む、方法。
【請求項２２】  請求項２１記載の方法において、各フレーズ仮説にスコアを割り当てるステップが、
前記仮説に対して判定したワード持続時間がどの位緊密に前記選択した分布と一致するかを示すスコアを、各ワード仮説に割り当てるステップ、
を含む、方法。
【請求項２３】  音声認識を行う方法であって、
複数の離散的に発話された訓練ワードを示す分離音声訓練データを受け取るステップであって、前記分離音声訓練データが第１の複数の出力分布を含み、各出力分布が、前記離散的に発話された訓練ワードの１つのものの少なくとも一部を形成する音素における所定数の状態の１つに関連する、ステップと、
複数の連続的に発話された訓練ワードを示す連続音声訓練データを受け取るステップであって、前記連続音声訓練データが第２の複数の出力分布を含み、該第２複数の出力分布の各々が、前記連続的に発話された訓練ワードの１つのものの少なくとも一部を形成する音素における所定数の状態の１つと関連する、ステップと、
選択した音素を含む前記訓練ワードの全てから、前記選択した音素に関連する出力分布をグループ化して、出力分布グループを形成するステップと、
前記選択した音素における選択した状態について、セノン・ツリーを作成するステップであって、前記選択した音素に関連する言語学的前後関係情報に基づいて、前記出力分布グループにおける前記選択した状態に関連する前記出力分布を分離することによって作成する、ステップと、
を含む方法。