(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語のＮグラムからなる言語モデルと、
ユーザ固有の語彙を有し単語のＮグラムからなり、ユーザ操作によって作成されるユーザテキストからユーザ固有の語彙、表現を追加することができるユーザ言語モデルと、
音声を入力する音声入力手段と、
音素環境依存の音素ＨＭＭからなる音響モデル、前記言語モデル及び前記ユーザ言語モデルを参照して、音声認識処理によって、単語列の尤度を前記それぞれの言語モデルで計算して大きいほうの尤度に基づいて、入力音声を尤度が最大の単語列に変換する音声文字変換手段と、
前記音声文字変換手段により変換された単語列を一時記憶するテキストバッファと、
前記テキストバッファに一時記憶された文字を表示する表示手段と、
前記表示手段に表示された文字をユーザ操作によって必要に応じて修正してユーザテキストを作成する修正手段と、
対象業務に特化した辞書であるテキスト解析専用の解析用辞書を有し、前記解析用辞書を参照して前記ユーザテキストを解析し、前記ユーザテキストを構成する単語に分割し、分割された単語の列から、連続するＮ単語（Ｎは整数）の組をもれなく抽出し、抽出したＮ単語の組を集計してＮ単語の組毎の出現回数をカウントし、Ｎ単語の組の出現回数を前記ユーザ言語モデルに追加してユーザ固有の語彙、ユーザ固有の表現を学習するユーザ言語モデル学習手段と
を備えたことを特徴とする音声認識文章入力装置。
【請求項２】
ユーザ操作に呼応して学習開始の通知を発生する学習開始通知手段と、
前記学習開始通知手段からの学習開始の通知を受けてから前記ユーザ言語モデル学習手段を起動する制御手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の音声認識文章入力装置。
【請求項３】
前記修正手段により文字が修正されたことを検知する検知手段と、
前記検知手段により前記文字修正が検知された後、前記ユーザ言語モデル学習手段を起動する制御手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の音声認識文章入力装置。
【請求項４】
前記言語モデルは、対象業務の文例から学習した対象業務言語モデルである
ことを特徴とする請求項１記載の音声認識文章入力装置。
【請求項５】
一般文例から学習した背景言語モデル
をさらに備えたことを特徴とする請求項４記載の音声認識文章入力装置。
【請求項６】
前記対象業務言語モデルの学習に用いるための文例を記憶する文例記憶手段と、
前記ユーザテキストに基いて文例を前記文例記憶手段に追加する文例追加手段と、
前記文例記憶手段に記憶された文例を用いて前記対象業務言語モデルを作成する言語モデル学習手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項４記載の音声認識文章入力装置。
【請求項７】
前記対象業務言語モデルの学習に用いるための解析済文例を記憶する解析済文例記憶手段と、
前記ユーザテキストを解析して解析結果を出力する文章解析手段と、
前記文章解析手段により解析された解析済文例を前記解析済文例記憶手段に追加記憶する解析済文例追加手段と、
前記解析済文例記憶手段に記憶された解析済文例を用いて前記対象業務言語モデルを作成する言語モデル学習手段と
をさらに備え、
前記ユーザ言語モデル学習手段は、前記文章解析手段からの解析済文例を用いて前記ユーザ言語モデルを作成する
ことを特徴とする請求項４記載の音声認識文章入力装置。
【請求項８】
前記ユーザテキスト中に未知語が存在する場合、ユーザ発話の音節認識結果を発音として前記未知語とともに前記文章解析手段に受け渡す未知語抽出手段
をさらに備えたことを特徴とする請求項７記載の音声認識文章入力装置。
【請求項９】
前記音声文字変換手段は、
前記言語モデルの単語をクラスに分類し、クラスの並び方の特徴から文例にない単語の並び方の確率を推定する言語確率推定手段と、
前記言語確率推定手段により推定された確率を用いて単語ラティスを作成する予備探索手段と、
前記言語確率推定手段により推定された確率を用いて前記単語ラティスから単語列を探索する単語列探索手段とを有する
ことを特徴とする請求項１から請求項８までのいずれかに記載の音声認識文章入力装置。
【請求項１０】
前記音声文字変換手段は、
前記言語モデルの単語をクラスに分類し、クラスの並び方の特徴から文例にない単語の並び方の確率を推定する言語確率推定手段と、
基本記号列の認識誤り傾向を記憶した差分モデルと、
前記言語モデルを参照することなく基本記号列を認識する基本記号列認識手段と、
前記認識された基本記号列から前記差分モデル及び前記言語確率推定手段を介して前記言語モデル用いて単語列の探索を行う単語列探索手段とを有する
ことを特徴とする請求項１から請求項８までのいずれかに記載の音声認識文章入力装置。
【請求項１１】
音声を入力する音声入力手段、
音声から文字へ変換された単語列を一時記憶するテキストバッファ、
前記テキストバッファに一時記憶された文字を表示する表示手段、及び
前記表示手段に表示された文字をユーザ操作によって必要に応じて修正してユーザテキストを作成する修正手段を有するクライアントコンピュータと、
前記クライアントコンピュータにネットワークを通じて接続され、
単語のＮグラムからなる言語モデル、
ユーザ固有の語彙を有し単語のＮグラムからなり、ユーザ操作によって作成されるユーザテキストからユーザ固有の語彙、表現を追加することができるユーザ言語モデル、
音素環境依存の音素ＨＭＭからなる音響モデル、前記言語モデル及び前記ユーザ言語モデルを参照して、音声認識処理によって、単語列の尤度を前記それぞれの言語モデルで計算して大きいほうの尤度に基づいて、入力音声を尤度が最大の単語列に変換する音声文字変換手段、及び
対象業務に特化した辞書であるテキスト解析専用の解析用辞書を有し、前記解析用辞書を参照して前記ユーザテキストを解析し、前記ユーザテキストを構成する単語に分割し、分割された単語の列から、連続するＮ単語（Ｎは整数）の組をもれなく抽出し、抽出したＮ単語の組を集計してＮ単語の組毎の出現回数をカウントし、Ｎ単語の組の出現回数を前記ユーザ言語モデルに追加してユーザ固有の語彙、ユーザ固有の表現を学習するユーザ言語モデル学習手段を有するホストコンピュータと
を備えたことを特徴とする音声認識文章入力装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声を認識して文章を入力する業務自動適応機能を有する音声認識文章入力装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
利便性や特別な訓練が不要であることなどから、音声入力による文書作成への期待は極めて高く、音声認識による日本語の文章入力ソフトウェアが各社から市販され注目を浴びている。
【０００３】
従来の音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図２３は、上記のソフトウェアをコンピュータで動作させることで実現される従来の音声認識文章入力装置の一般的なブロック構成を示す図である。
【０００４】
図２３において、１は音声、２は入力の音声１を取り込む音声入力手段、３は例えば単語のＮグラムからなる言語モデル、４は言語モデル３を参照して音声入力手段２が取得した入力音声１を単語の列に変換する音声文字変換手段、５は音声文字変換手段４の出力単語列を一時記憶するテキストバッファ、６はテキストバッファ５に記憶された文字を表示する表示手段、８はユーザ操作７によってテキストバッファ５中の文字を修正する修正手段、９はテキストバッファ５から抽出されるユーザが作成したユーザテキストである。なお、言語モデル３としては、単語連鎖の統計量に基づくＮｇｒａｍ（例えばＮ＝３）が用いられる。
【０００５】
つぎに、従来の音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【０００６】
上記の構成において、ユーザの音声１は、音声文字変換手段４によって言語モデル３に記憶された単語連鎖の情報に従って単語列に変換され、テキストバッファ５に一時記憶されると同時に、表示手段６によってユーザに表示される。
【０００７】
ユーザは、表示手段６の表示に基づいてテキストバッファ５に一時記憶されたテキスト中の認識誤りを修正して、最終的に所望のユーザテキスト９を得ることが可能である。
【０００８】
しかし、このような従来の音声認識文章入力装置では、言語モデル３を新聞やＷＥＢなどの大量の一般文例から作成しているため、特殊な用語や言い回しを含む専門文章の認識は困難である。また、単に、専門用語を登録するだけでは認識性能が不十分である。この課題点に関しては、特開２０００−２５０５８４号公報にも述べられている。
【０００９】
これに対して、専門業務で蓄積された文例から、専門業務分野に対応した言語モデルを作成する方法も考えられるが、一般に専門業務ごとの文章蓄積が少なく（高々１万文程度）、有効な言語モデルの作成は困難とされている。例えば、言語モデルとして単語のＮグラムを用いる場合、Ｎ＝３のとき、１００万〜１０００万以上の例文が必要と言われている。
【００１０】
このため、特開平１０−１９８３９５号公報に開示された音声認識装置では、予め特定業務（タスク）のデータを複数の業務から用意して、これらを事前知識として用いて、文章入力の対象の業務に適応した言語モデルを生成している。
【００１１】
しかし、この方法を、例えば極めて専門性の高い業務（例えば、医療の特定診療科目）に適応する場合、事前に用意する学習用の特定業務のテキストデータは、適用対象の業務の専門用語や業務特有の表現（単語連鎖）が含まれていないことが多く、これら学習用テキストデータには、事前知識としての価値がほとんどないという課題がある。
【００１２】
一方、従来から認識対象の文章を単語のネットワークで表現した言語モデルを用いる構文駆動の音声認識の方法が知られているが、この場合、極めて専門性の高い分野を扱う場合には、少量の文例から、多大の労力と時間をかけて語彙・文法を作る必要があるという課題がある。
【００１３】
また、このように、対象業務の少量文章から作られた言語モデルでは、なお、文例に含まれないような表現、個人ごとの表現のゆらぎに対して認識性能の劣化が著しいという課題は解消されていない。
【００１４】
以上のようなことから、専門業務用ディクテーションソフトウェアの実用化は、進んでいないのが実情であった。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したような従来の音声認識文章入力装置では、言語モデルを新聞やＷＥＢなどの大量の一般文例から作成しているため、特殊な用語や言い回しを含む専門文章の認識は困難であるという問題点があった。
【００１６】
この発明は、前述した問題点を解決するためになされたもので、特定対象業務に適応し、しかも発話バリエーションに対して許容度が高い言語モデルを効果的に生成し、さらにシステム使用中に発生する未知の表現などに対する発話の自由度を改善した専門家向けの高い認識性能と十分な信頼性を持ち、多種業務への適応性に優れた音声認識文章入力装置を得ることを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１に係る音声認識文章入力装置は、単語のＮグラムからなる言語モデルと、ユーザ固有の語彙を有し単語のＮグラムからなり、ユーザ操作によって作成されるユーザテキストからユーザ固有の語彙、表現を追加することができるユーザ言語モデルと、音声を入力する音声入力手段と、音素環境依存の音素ＨＭＭからなる音響モデル、前記言語モデル及び前記ユーザ言語モデルを参照して、音声認識処理によって、単語列の尤度を前記それぞれの言語モデルで計算して大きいほうの尤度に基づいて、入力音声を尤度が最大の単語列に変換する音声文字変換手段と、前記音声文字変換手段により変換された単語列を一時記憶するテキストバッファと、前記テキストバッファに一時記憶された文字を表示する表示手段と、前記表示手段に表示された文字をユーザ操作によって必要に応じて修正してユーザテキストを作成する修正手段と、対象業務に特化した辞書であるテキスト解析専用の解析用辞書を有し、前記解析用辞書を参照して前記ユーザテキストを解析し、前記ユーザテキストを構成する単語に分割し、分割された単語の列から、連続するＮ単語（Ｎは整数）の組をもれなく抽出し、抽出したＮ単語の組を集計してＮ単語の組毎の出現回数をカウントし、Ｎ単語の組の出現回数を前記ユーザ言語モデルに追加してユーザ固有の語彙、ユーザ固有の表現を学習するユーザ言語モデル学習手段とを備えたものである。
【００１８】
この発明の請求項２に係る音声認識文章入力装置は、ユーザ操作に呼応して学習開始の通知を発生する学習開始通知手段と、前記学習開始通知手段からの学習開始の通知を受けてから前記ユーザ言語モデル学習手段を起動する制御手段とをさらに備えたものである。
【００１９】
この発明の請求項３に係る音声認識文章入力装置は、前記修正手段により文字が修正されたことを検知する検知手段と、前記検知手段により前記文字修正が検知された後、前記ユーザ言語モデル学習手段を起動する制御手段とをさらに備えたものである。
【００２０】
この発明の請求項４に係る音声認識文章入力装置は、前記言語モデルを、対象業務の文例から学習した対象業務言語モデルとしたものである。
【００２１】
この発明の請求項５に係る音声認識文章入力装置は、一般文例から学習した背景言語モデルをさらに備えたものである。
【００２２】
この発明の請求項６に係る音声認識文章入力装置は、前記対象業務言語モデルの学習に用いるための文例を記憶する文例記憶手段と、前記ユーザテキストに基いて文例を前記文例記憶手段に追加する文例追加手段と、前記文例記憶手段に記憶された文例を用いて前記対象業務言語モデルを作成する言語モデル学習手段とをさらに備えたものである。
【００２３】
この発明の請求項７に係る音声認識文章入力装置は、前記対象業務言語モデルの学習に用いるための解析済文例を記憶する解析済文例記憶手段と、前記ユーザテキストを解析して解析結果を出力する文章解析手段と、前記文章解析手段により解析された解析済文例を前記解析済文例記憶手段に追加記憶する解析済文例追加手段と、前記解析済文例記憶手段に記憶された解析済文例を用いて前記対象業務言語モデルを作成する言語モデル学習手段とをさらに備え、前記ユーザ言語モデル学習手段は、前記文章解析手段からの解析済文例を用いて前記ユーザ言語モデルを作成するものである。
【００２４】
この発明の請求項８に係る音声認識文章入力装置は、前記ユーザテキスト中に未知語が存在する場合、ユーザ発話の音節認識結果を発音として前記未知語とともに前記文章解析手段に受け渡す未知語抽出手段をさらに備えたものである。
【００２５】
この発明の請求項９に係る音声認識文章入力装置は、前記音声文字変換手段が、前記言語モデルの単語をクラスに分類し、クラスの並び方の特徴から文例にない単語の並び方の確率を推定する言語確率推定手段と、前記言語確率推定手段により推定された確率を用いて単語ラティスを作成する予備探索手段と、前記言語確率推定手段により推定された確率を用いて前記単語ラティスから単語列を探索する単語列探索手段とを有するものである。
【００２６】
この発明の請求項１０に係る音声認識文章入力装置は、前記音声文字変換手段が、前記言語モデルの単語をクラスに分類し、クラスの並び方の特徴から文例にない単語の並び方の確率を推定する言語確率推定手段と、基本記号列の認識誤り傾向を記憶した差分モデルと、前記言語モデルを参照することなく基本記号列を認識する基本記号列認識手段と、前記認識された基本記号列から前記差分モデル及び前記言語確率推定手段を介して前記言語モデル用いて単語列の探索を行う単語列探索手段とを有するものである。
【００２７】
この発明の請求項１１に係る音声認識文章入力装置は、音声を入力する音声入力手段、音声から文字へ変換された単語列を一時記憶するテキストバッファ、前記テキストバッファに一時記憶された文字を表示する表示手段、及び前記表示手段に表示された文字をユーザ操作によって必要に応じて修正してユーザテキストを作成する修正手段を有するクライアントコンピュータと、前記クライアントコンピュータにネットワークを通じて接続され、単語のＮグラムからなる言語モデル、ユーザ固有の語彙を有し単語のＮグラムからなり、ユーザ操作によって作成されるユーザテキストからユーザ固有の語彙、表現を追加することができるユーザ言語モデル、音素環境依存の音素ＨＭＭからなる音響モデル、前記言語モデル及び前記ユーザ言語モデルを参照して、音声認識処理によって、単語列の尤度を前記それぞれの言語モデルで計算して大きいほうの尤度に基づいて、入力音声を尤度が最大の単語列に変換する音声文字変換手段、及び対象業務に特化した辞書であるテキスト解析専用の解析用辞書を有し、前記解析用辞書を参照して前記ユーザテキストを解析し、前記ユーザテキストを構成する単語に分割し、分割された単語の列から、連続するＮ単語（Ｎは整数）の組をもれなく抽出し、抽出したＮ単語の組を集計してＮ単語の組毎の出現回数をカウントし、Ｎ単語の組の出現回数を前記ユーザ言語モデルに追加してユーザ固有の語彙、ユーザ固有の表現を学習するユーザ言語モデル学習手段を有するホストコンピュータとを備えたものである。
【００２８】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００２９】
図１において、２はユーザの発話した音声１を取り込む音声入力手段、３は言語モデル、３ｂはユーザ言語モデル、４は言語モデル３とユーザ言語モデル３ｂとを参照して音声入力手段２が取得した入力音声１を単語の列に変換する音声文字変換手段、５は音声文字変換手段４の出力単語列を一時記憶するテキストバッファ、６はテキストバッファ５に記憶された文字を表示する表示手段、８はユーザ操作７によってテキストバッファ５中の文字を修正する修正手段、９はテキストバッファ５から抽出されるユーザが作成したユーザテキスト、１０はユーザテキスト９を解析してユーザ言語モデル３ｂを作成するユーザ言語モデル学習手段である。
【００３０】
つぎに、この実施の形態１に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図２は、この発明の実施の形態１に係る音声認識文章入力装置のユーザ言語モデル学習手段の動作を示すフローチャートである。
【００３１】
音声入力手段２は、ユーザの発話した音声１を取り込む。次に、音声文字変換手段４は、音素環境依存の音素ＨＭＭからなる音響モデル、並びに言語モデル３及び３ｂを参照して、公知の音声認識処理によって、入力音声を尤度が最大の単語列に変換する。
【００３２】
ここで、単語列の尤度は、単語列と入力音声との照合尤度（音響尤度）、および、言語モデル３およびユーザ言語モデル３ｂに基づく単語列の尤度（言語尤度）の積（対数領域では和）として計算される。
【００３３】
音響尤度は、単語列の発音記号に従って音素環境依存音素ＨＭＭを並べた音響モデルに対して音声１の特徴ベクトルを入力したときの尤度として計算される。言語モデル３およびユーザ言語モデル３ｂは、それぞれ、単語のＮグラムからなる。
【００３４】
言語尤度は、単語列の尤度をそれぞれの言語モデルで計算し大きい方の尤度を用いる。
【００３５】
音声文字変換手段４による音声１から単語列への変換結果は、テキストバッファ５に記憶される。表示手段６は、テキストバッファ５中の文字をコンピュータのディスプレイ上に表示する。
【００３６】
修正手段８は、コンピュータのディスプレイ上に表示された文字入力位置を示すカーソル表示位置に、キーボード入力やマウスなどからなるユーザ操作７によって、文字の挿入置換削除などの処理を行い、テキストバッファ５中の文字を必要に応じて修正する。なお、ユーザの発話の文字変換結果自身もキーボード等の文字列と同等にカーソル表示位置に挿入や置換が可能なように構成されている。
【００３７】
ユーザは、入力音声１やユーザ操作７を組み合わせて、目的の文書を作成した結果をユーザテキスト９としてコンピュータ上のファイルに記憶する。ユーザテキスト９がファイルに記憶されると同時に、ユーザテキスト９はユーザ言語モデル学習手段１０に送られる。
【００３８】
このユーザ言語モデル学習手段１０は、テキスト解析専用の解析用の辞書を備え、この辞書を参照して、ユーザテキスト９を単語（形態素と呼ぶ）の列に分解し、さらに、単語の連鎖の頻度を計数することにより、単語のＮグラムを求め、ユーザ言語モデル３ｂとして出力する。
【００３９】
つまり、ステップ１０１において、ユーザ言語モデル学習手段１０は、ユーザテキスト９をファイルから取得する。
【００４０】
次に、ステップ１０２において、取得したユーザテキスト９を解析して、ユーザテキスト９を構成する単語（形態素とも呼ばれる）に分割する。この処理は、公知の形態素解析技術を用いて行う。なお、形態素解析に用いる辞書は、対象業務に特化した辞書であり、対象業務で現れる専門用語が登録されている。
【００４１】
次に、ステップ１０３において、分割された単語の列Ｗｌ、Ｗ２、Ｗ３、・・・から、連続するＮ単語（Ｎは例えば３）の組をもれなく抽出する。このように抽出されたＮ単語の組を集計し、Ｎ単語の組毎の出現回数をカウントする。
【００４２】
そして、ステップ１０４において、Ｎ単語の組の出現回数からなるユーザ言語モデル３ｂを出力する。
【００４３】
以上のように、ユーザテキスト９からユーザ言語モデル３ｂを作成し、以後作成されたユーザ言語モデル３ｂを参照して音声文字変換するようにしているので、ユーザ固有の語彙や表現をユーザ言語モデル３ｂに追加することができ、ユーザ固有の発話バリエーションに対応して認識性能の高い音声認識文章入力装置を提供できる。
【００４４】
すなわち、この実施の形態１に係る音声認識文章入力装置は、１人以上のユーザが音声を入力して文章を作成する音声認識文章入力装置において、２つ以上のそれぞれ独立した言語モデル３、３ａと、前記２つ以上のそれぞれの独立した言語モデル３、３ａのいずれも参照して単語列の尤度を計算して前記音声を文字に変換する音声文字変換手段４と、前記変換された文字を表示する表示手段６と、前記表示された文字を前記ユーザが修正する修正手段８と、前記ユーザによって修正された文字から前記２以上の言語モデルのうちの少なくとも１つの言語モデルを更新するユーザ言語モデル学習手段１０とを備えるものである。
【００４５】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図３は、この発明の実施の形態２に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【００４６】
上記の実施の形態１では、ユーザテキスト９をファイルに出力した後で、ユーザテキスト９を用いてユーザ言語モデル３ｂを作成するようにしたものであるが、この実施の形態２では、ユーザテキスト９の作成途中で随時学習を可能とするものである。
【００４７】
図３において、７ａはユーザ操作、８ａはユーザ操作７ａに呼応して学習開始の通知を発生する学習開始通知手段、１１は学習開始通知手段８ａが発生する学習開始の通知に基づいてユーザ言語モデル学習手段１０による処理を開始させるようにプログラムされた制御手段である。また、ユーザ言語モデル学習手段１０は、学習開始通知手段８ａが発生する学習開始の通知を入力するように変更されている。なお、他の構成は、上記実施の形態１と同様である。
【００４８】
つぎに、この実施の形態２に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図４は、この発明の実施の形態２に係る音声認識文章入力装置の表示手段による表示例を示す図である。また、図５は、この発明の実施の形態２に係る音声認識文章入力装置の学習開始通知手段、制御手段、及びユーザ言語モデル学習手段の動作を示すフローチャートである。
【００４９】
ユーザの発話した音声１から音声文字変換手段４によって変換された文字は、テキストバッファ５に一時記憶される。この一時記憶された文字は、図４に示すように、表示手段６によってコンピュータディスプレイ上に表示された編集用の枠内に表示される。
【００５０】
次に、修正手段８は、ユーザ操作７を入力して、編集用の枠内に表示されたテキストに対して挿入・削除・置換などの編集を行ない、ユーザテキスト９を作成する。
【００５１】
ユーザ操作７ａは、図４に示すように、表示手段６の編集用の枠に近接して表示されている学習ボタンが押下されることに対応して信号を発生する。学習開始通知手段８ａは、ユーザ操作７ａの発生した信号から、学習開始の通知を発生し、制御手段１１は、ユーザ言語モデル学習手段１０のユーザテキスト９を用いる学習を開始させる。
【００５２】
つまり、ステップ２０１において、学習開始通知手段８ａは、学習ボタンが押されたことを検知する。
【００５３】
次に、ステップ２０２において、学習開始通知を発生する。
【００５４】
次に、ステップ２０３において、学習開始通知に基き制御手段１１により起動されたユーザ言語モデル学習手段１０は、一時記憶からユーザテキスト９を取得する。
【００５５】
次に、ステップ２０４において、取得したユーザテキストを解析して、ユーザテキスト９を構成する単語（形態素とも呼ぱれる）に分割する。この処理は、公知の形態素解析技術を用いて行う。なお、形態素解析に用いる辞書は、対象業務に特化した辞書であり、対象業務で現れる専門用語が登録されている。
【００５６】
次に、ステップ２０５において、分割された単語の列Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３・・・から、連続するＮ単語（Ｎは例えば３）の組をもれなく抽出する。このように抽出されたＮ単語の組を集計し、Ｎ単語の組毎の出現回数をカウントする。
【００５７】
そして、ステップ２０６において、Ｎ単語の組の出現回数からなるユーザ言語モデル３ｂを出力する。
【００５８】
以上のように、ユーザがテキストの途中で随時学習するようにしているので、学習以後はテキストを高精度で入力することができる。
【００５９】
すなわち、この実施の形態２に係る音声認識文章入力装置は、修正手段８に、ユーザによって文字の修正が終了し学習開始を指示する学習開始通知手段８ａを併設し、この学習開始通知手段８ａの通知を受けてからユーザ言語モデル学習手段１０を起動させる制御手段１１とを備えたものである。
【００６０】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図６は、この発明の実施の形態３に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【００６１】
上記の実施の形態２では、学習のためユーザ操作７ａに基づいてユーザ言語モデル３ｂの学習を行う場合を示したが、この実施の形態３では、学習のための明示的なユーザ操作７ａを不要とするものである。
【００６２】
図６において、８ｂは修正手段８に接続され、ユーザのテキスト修正を検知する検知手段である。また、１１は検知手段８ｂによるテキスト修正検知に基づいてユーザ言語モデル学習手段１０によるユーザ言語モデル３ｂの学習処理を開始させるようにプログラムされた制御手段である。さらに、ユーザ言語モデル学習手段１０は、検知手段８ｂが発生する学習開始の通知を入力するように変更されている。
【００６３】
つぎに、この実施の形態３に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図７は、この発明の実施の形態３に係る音声認識文章入力装置の検知手段、制御手段、及びユーザ言語モデル学習手段の動作を示すフローチャートである。
【００６４】
検知手段８ｂは、ユーザによる次の発話がなされ、音声入力手段２が音声の開始端を検知したら直ぐに修正検知信号を発生して制御手段１１に通知する。制御手段１１は、ユーザ言語モデル学習手段１０を起動し、直ちにユーザ言語モデル３ｂを作成し、変更されたユーザ言語モデル３ｂを参照した音声文字変換手段４は、この入力音声の認識結果をテキストバッファ５に一時記憶する。
【００６５】
なお、修正検知の方法としては、次の発話をもって検知するものでなくても、例えば、最後にユーザによるテキストバッファ５中の文字の修正がなされてから一定時間が経過したことによって検知してもよい。
【００６６】
つまり、ステップ３０１において、検知手段８ｂは、ユーザの次の発話がなされたことを検知する。
【００６７】
次に、ステップ３０２において、学習開始通知を発生する。
【００６８】
次に、ステップ３０３において、学習開始通知に基き制御手段１１により起動されたユーザ言語モデル学習手段１０は、前の発話のユーザテキスト９を一時記憶から取得する。
【００６９】
次に、ステップ３０４において、取得したユーザテキスト９を解析して、ユーザテキスト９を構成する単語（形態素とも呼ばれる）に分割する。この処理は、公知の形態素解析技術を用いて行う。なお、形態素解析に用いる辞書は、対象業務に特化した辞書であり、対象業務で現れる専門用語が登録されている。
【００７０】
次に、ステップ３０５において、分割された単語の列Ｗｌ、Ｗ２、Ｗ３・・・から、連続するＮ単語（Ｎは例えば３）の組をもれなく抽出する。このように抽出されたＮ単語の組を集計し、Ｎ単語の組毎の出現回数をカウントする。
【００７１】
そして、ステップ３０６において、Ｎ単語の組の出現回数からなるユーザ言語モデル３ｂを出力する。
【００７２】
以上のように、文字修正を装置が検知するようにしているので、ユーザの学習ボタンの操作を不要とすることができる。
【００７３】
すなわち、この実施の形態３に係る音声認識文章入力装置は、修正手段８に、文字がユーザによって修正されたことを検知する検知手段８ｂを併設し、前記文字修正が検知された後、ユーザ言語モデル学習手段１０を起動させる制御手段１１とを備えたものである。
【００７４】
実施の形態４．
この発明の実施の形態４に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図８は、この発明の実施の形態４に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【００７５】
この実施の形態４では、上記の実施形態１〜３において、言語モデル３の代わりに、適用対象の業務文例から学習した対象業務言語モデル３ａを用いるようにしたものである。
【００７６】
図８において、３ａは対象業務言語モデルである。
【００７７】
つぎに、この実施の形態４に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図９は、この発明の実施の形態４に係る音声認識文章入力装置の言語モデル学習手段の動作を示すフローチャートである。
【００７８】
対象業務言語モデル３ａは、対象業務の蓄積文例から学習されている。従って、対象業務言語モデル３ａの単語連鎖の情報を参照するため音声文字変換手段４によって、蓄積文例に類似した単語連鎖を認識することができる。
【００７９】
つまり、ステップ４０１において、対象業務の文例を事前に人手で収集する。これらの文例は、電子化されファイルに蓄積されているものとする。
【００８０】
次に、ステップ４０２において、図示していない言語モデル学習手段は、電子化されファイルに蓄積された文例テキストを解析して、文例テキストを構成する単語（形態素とも呼ばれる）に分割する。この処理は、公知の形態素解析技術を用いて行う。
【００８１】
次に、ステップ４０３において、分割された単語の列Ｗｌ、Ｗ２、Ｗ３・・・から、連続するＮ単語（Ｎは例えば３）の組をもれなく抽出する。このように抽出されたＮ単語の組を集計し、Ｎ単語の組毎の出現回数をカウントする。
【００８２】
そして、ステップ４０４において、Ｎ単語の組の出現回数からなる対象業務言語モデル３ａを出力する
【００８３】
以上のように、対象業務の蓄積文例から学習された対象業務言語モデル３ａを備えるようにしているので、対象業務の文例を認識することができる。
【００８４】
すなわち、この実施の形態４に係る音声認識文章入力装置は、２つ以上の言語モデルのうちの少なくとも１つの言語モデルは、対象業務の文例から学習した対象業務言語モデル３ａからなるものを有する。
【００８５】
実施の形態５．
この発明の実施の形態５に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図１０は、この発明の実施の形態５に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【００８６】
上記の実施の形態４では、専門業務文に現れる確率の高い文例を主に音声入力するようにしたものであるが、この実施の形態５では、専門業務文の作成中にどうしても現れる一般文に対しても認識率が低下しないような場合でも認識率が低下しないようにするものである。
【００８７】
図１０において、３ａは対象業務言語モデル、３ｂはユーザ言語モデル、３ｃは一般文例から学習した背景言語モデルである。この背景言語モデル３ｃは、図示しない言語モデル学習手段により作成される。
【００８８】
つぎに、この実施の形態５に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図１１は、この発明の実施の形態５に係る音声認識文章入力装置の音声文字変換手段の動作を示すフローチャートである。
【００８９】
ユーザの音声１が、例えば、「熱性痙攣と判断抗痙攣剤６ｍｇ投入」のような業務内発話である場合は、音声文字変換手段４は、対象業務言語モデル３ａの言語尤度が高いため、「熱性痙攣と判断抗痙攣剤６ｍｇ投入」という認識結果を出力する。
【００９０】
また、入力音声１が、例えば、「お弁当の最中に幼稚園で倒れたらしい。」のような業務外発話である場合でも、「お弁当の最中に幼稚園で倒れたらしい。」という認識結果を出力する。
【００９１】
つまり、ステップ５０１において、音声文字変換手段４は、ユーザ音声１を入力する。
【００９２】
次に、ステップ５０２において、ユーザ音声１に対して、対象業務言語モデル３ａを用いてテキスト変換を行い尤度１を計算する。
【００９３】
次に、ステップ５０３において、ユーザ音声１に対して、ユーザ言語モデル３ｂを用いてテキスト変換を行い尤度２を計算する。
【００９４】
次に、ステップ５０４において、ユーザ音声１に対して、背景言語モデル３ｃを用いてテキスト変換を行い尤度３を計算する。
【００９５】
そして、ステップ５０５において、尤度１、尤度２、尤度３とを比較して最大の尤度を与えるテキスト変換結果を、テキスト変換結果としてテキストバッファ５に出力する。
【００９６】
以上のように、一般の文例から学習した背景言語モデル３ｃを用いるようにしているので、業務外の文章入力において認識誤りを削減することができる。
【００９７】
すなわち、この実施の形態５に係る音声認識文章入力装置は、２以上の言語モデルは、少なくとも３以上の言語モデル３ａ〜３ｃからなるとともに、そのうち、少なくとも１つの言語モデルは、対象業務の文例から学習し、さらに、少なくとも１つの言語モデルは、対象業務以外の文例から学習した言語モデル３ｃを用いるものである。
【００９８】
実施の形態６．
この発明の実施の形態６に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図１２は、この発明の実施の形態６に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【００９９】
上記の実施び形態５では、対象業務言語モデル３ａは事前に学習されたものであるが、この実施の形態６では、対象業務言語モデル３ａを更新するものである。
【０１００】
図１２において、１２はユーザテキスト９に接続された文例追加手段、１３は文例追加手段１２により追加記憶可能な文例記憶手段、１４は文例記憶手段１３に記憶された文例から対象業務言語モデル３ａを作成する言語モデル学習手段である。
【０１０１】
つぎに、この実施の形態６に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図１３は、この発明の実施の形態６に係る音声認識文章入力装置の文例追加手段及び言語モデル学習手段の動作を示すフローチャートである。
【０１０２】
まず、ステップ６０１において、音声文字変換手段４によって、ユーザの音声１がテキスト（文字）に変換され、テキストバッファ５に一時記憶されたあと、ユーザがユーザ操作により編集した結果として、ユーザテキスト９が作成される。
【０１０３】
次に、ステップ６０２において、文例追加手段１２は、ユーザテキスト９を文例記憶手段１３に追加する。
【０１０４】
そして、ステップ６０３において、言語モデル学習手段１４は、文例記憶手段１３に記憶された文例を用いて、対象業務言語モデル３ａを作成する。なお、この対象業務言語モデル３ａは、複数のユーザの文例を対象とする。一方、ユーザ言語モデル３ｂは、ユーザ毎に作成する。
【０１０５】
以上のように、文例追加手段１２によりユーザテキスト９を文例記憶して対象業務言語モデル３ａを学習するようにしているので、比較的長期間に渡るユーザの語彙や文法の使用傾向を加味してユーザの音声を認識することができる。
【０１０６】
すなわち、この実施の形態６に係る音声認識文章入力装置は、対象業務言語モデル３ａの学習に用いるための文例を記憶する文例記憶手段１３と、ユーザの入力した文章を前記文例記憶手段１３に記憶された文例として追加する文例追加手段１２と、前記文例記憶手段１３に記憶された文例から前記対象業務の言語モデル３ａを学習する言語モデル学習手段１４とを備えたものである。
【０１０７】
実施の形態７．
この発明の実施の形態７に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図１４は、この発明の実施の形態７に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【０１０８】
上記の実施の形態６では、ユーザテキスト９を文例記憶手段１３に記憶するようにしたものであるが、この実施の形態７では、ユーザテキスト９を解析（単語分割）してから記憶するものである。
【０１０９】
図１４において、１２ａはユーザテキスト９を解析して解析結果を出力する文章解析手段、１３ａは解析済文例記憶手段、１２ｂは文章解析手段１２ａの出力する解析結果を解析済文例記憶手段１３ａに追加記憶する解析済文例追加手段、１４は解析済文例記憶手段１３ａの解析済文例を用いて対象業務言語モデル３ａを作成する言語モデル学習手段である。
【０１１０】
つぎに、この実施の形態７に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図１５は、この発明の実施の形態７に係る音声認識文章入力装置の文章解析手段、解析済文例追加手段及び言語モデル学習手段の動作を示すフローチャートである。
【０１１１】
まず、ステップ７０１において、音声文字変換手段４によって、ユーザの音声１がテキスト（文字）に変換され、テキストバッファ５に一時記憶されたあと、ユーザがユーザ操作により編集した結果として、ユーザテキスト９が作成される。
【０１１２】
次に、ステップ７０２において、文章解析手段１２ａは、ユーザテキスト９を形態素解析（単語分割）する。
【０１１３】
次に、ステップ７０３において、解析済文例追加手段１２ｂは、解析された文例を解析済文例記憶手段１３ａに追加する。
【０１１４】
そして、ステップ７０４において、言語モデル学習手段１４は、解析済文例記憶手段１３ａに記憶された解析済文例を用いて、対象業務言語モデル３ａを作成する。
【０１１５】
以上のように、ユーザテキスト９の文章解析を行ってその結果をユーザ言語モデル３ｂの作成に用いると共に、解析済文例記憶手段１３ａに追加記憶するようにしているので、ユーザテキスト９の解析に要する演算量を１回で済ますことができる。
【０１１６】
すなわち、この実施の形態７に係る音声認識文章入力装置は、解析済文例記憶手段１３ａに記憶する文例は、解析済の文例としたものである。
【０１１７】
実施の形態８．
この発明の実施の形態８に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図１６は、この発明の実施の形態８に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【０１１８】
上記の実施の形態７では、ユーザのテキストに未知語は含まれなかったものであるが、この実施の形態８では、ユーザのテキストに未知語が含まれる場合に対応するものである。
【０１１９】
図１６において、１５はユーザテキスト９から未知語を抽出する未知語抽出手段である。
【０１２０】
つぎに、この実施の形態８に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図１７は、この発明の実施の形態８に係る音声認識文章入力装置の動作を示すフローチャートである。
【０１２１】
未知語抽出手段１５は、ユーザテキスト９中に未知語の存在区間と発音を推定し、未知語が存在する場合、ユーザに発話を要求する。ユーザ発話の音節認識結果を発音として、語彙辞書に追加する。
【０１２２】
つまり、ステップ８０１において、音声文字変換手段４によって、ユーザの音声１がテキスト（文字）に変換され、テキストバッファ５に一時記憶されたあと、ユーザがユーザ操作により編集した結果として、ユーザテキスト９が作成される。
【０１２３】
次に、ステップ８０２において、文章解析手段１２ａは、ユーザテキスト９を形態素解析する。
【０１２４】
次に、ステップ８０３において、形態素解析結果に未知語が存在する場合は、次のステップ８０４を実行する。存在しないときはステップ８０５を実行する。
【０１２５】
次に、ステップ８０４において、未知語抽出手段１５は、ユーザに未知語の表記を表示するとともに、その未知語の読みを得るため、ユーザに発話を要求する。ユーザの発話がなされたら、ユーザの発話を入力した音声に対して、音節認識を行い、その音節認識結果をその未知語の発音とする。
【０１２６】
次に、ステップ８０５において、解析済文例追加手段１２ｂは、解析された文例を解析済文例記憶手段１３ａに追加する。
【０１２７】
そして、ステップ８０６において、言語モデル学習手段１４は、解析済文例記憶手段１３ａに記憶された解析済文例を用いて、対象業務言語モデル３ａを作成する。
【０１２８】
以上のように、文章解析用辞書に存在しない未知語をその前後の単語連鎖とともに言語モデル３ａ、３ｂに追加するようにしているので、ユーザが修正手段８により未知語を入力しても、文章解析用辞書に存在しない未知語を以後入力することができる。
【０１２９】
すなわち、この実施の形態８に係る音声認識文章入力装置は、修正された文字から未知語を抽出する未知語抽出手段１５を有し、言語モデル学習手段１０、１４は、前記未知語抽出手段１５から抽出される未知語と未知語を含む単語連鎖を言語モデルに学習するものである。
【０１３０】
実施の形態９．
この発明の実施の形態９に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図１８は、この発明の実施の形態９に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【０１３１】
上記の各実施の形態では、言語モデルとして単語のＮグラムを用いるようにしたものであるが、この実施の形態９では、単語を分類したクラスのＮグラムを用いるものである。
【０１３２】
図１８において、３ａは単語ＮグラムとクラスＮグラムからなる対象業務言語モデル、４１は予備探索手段、４２は対象業務言語モデル３ａを参照して単語列探索における単語列仮説の言語尤度を計算するための言語確率を推定する言語確率推定手段、４３は言語確率推定手段４２と接続された単語列探索手段である。
【０１３３】
つぎに、この実施の形態９に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図１９は、この発明の実施の形態９に係る音声認識文章入力装置の音声文字変換手段の動作を示すフローチャートである。
【０１３４】
対象業務言語モデル３ａおよびユーザ言語モデル３ｂは、それぞれ、単語のＮグラムと、単語を分類したクラスのＮグラムの両方から構成されている（Ｎ＝２およびＮ＝３）。
【０１３５】
音声文字変換手段４の予備探索手段４１は、内蔵の音素環境依存音素ＨＭＭを音響モデルとして音声１の音響尤度を計算するとともに、Ｎ＝２とした対象業務言語モデル３ａおよびユーザ言語モデル３ｂのそれぞれについての言語尤度の大きい方の言語尤度を計算し、音響尤度と言語尤度の積（対数領域では和）の大きい単語列の候補ラティスを出力する。
【０１３６】
次に、単語列探索手段４３は、言語確率推定手段４２を駆動して、単語列の候補ラティスからよりＮ＝３としたＮグラムの尤度が最大となる単語列を出力する。言語確率推定手段４２は、単語列探索手段４３が用いる単語列の尤度として、単語列の部分が単語のＮグラムにヒット（存在）する（学習用の文例に単語列の並びが存在する）場合には単語のＮグラムの尤度を用いる。また、単語のＮグラムにヒットしない場合には単語の所属するクラスのＮグラムの尤度を用いる。
【０１３７】
つまり、ステップ９０１において、予備探索手段４１は、音響モデル、および、Ｎ＝２としたバイグラム言語モデルを用いて、単語ラティスを作成する。
【０１３８】
次に、ステップ９０２において、単語列探索手段４３は、単語ラティスから、Ｎ＝３としたＮグラムを用いて、単語列を探索する。Ｎグラムの確率は、言語確率推定手段４２によって得られる。
【０１３９】
以上のように、単語列のつながりが例文に存在する場合には単語のＮグラムを適用し、存在しない場合にはクラスのＮグラムを適用するようにしているので、学習データに存在しない単語のつながりを含む単語列に対しても尤度を与えることができるため、言語モデルの学習に使える文例数が少ない場合に対応することができる。
【０１４０】
すなわち、この実施の形態９に係る音声認識文章入力装置は、単語をクラスに分類し、クラスの並び方の特徴から文例にない単語の並び方の確率を推定する言語確率推定手段４２を有し、音声文字変換手段４は、前記言語確率推定手段４２から推定される確率を用いるものである。
【０１４１】
実施の形態１０．
この発明の実施の形態１０に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図２０は、この発明の実施の形態１０に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【０１４２】
上記の実施の形態９では、予備探索手段４１がＮ＝２などのＮグラム言語モデルを参照するものであるが、この実施の形態１０では、予備探索の段階では言語モデルを参照しないものである。
【０１４３】
図２０において、４１ａは基本記号列認識手段、４２は言語確率推定手段、４４は基本記号列の認識誤り傾向を記憶した差分モデル、４３ａは差分モデル４４を参照する単語列探索手段である。
【０１４４】
つぎに、この実施の形態１０に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。図２１は、この発明の実施の形態１０に係る音声認識文章入力装置の音声文字変換手段の動作を示すフローチャートである。
【０１４５】
上記の構成において、基本記号列認識手段４１ａは、音素環境依存音素ＨＭＭからなる音響モデルを内蔵し、この音響モデルに対する音声１の音響尤度を言語モデルを参照することなく計算し、音響尤度が最大となる基本記号列を出力する。基本記号は、音節、音素、サブワードなどであり、この実施の形態１０では音節である。
【０１４６】
単語列探索手段４３ａは、基本記号列認識手段４１ａの出力する基本記号列から、差分モデル４４および言語確率推定手段４２を介して対象業務言語モデル３ａおよびユーザ言語モデル３ｂを参照し、尤度が最大の単語列を出力する。
【０１４７】
ここで、単語列の尤度は、単語列の発音記号列に沿って並べられた正解の基本記号列から、基本記号列認識手段４１ａによって認識された基本記号列が出現する差分モデル４４による尤度と、対象業務言語モデル３ａおよびユーザ言語モデル３ｂによる大きい方の単語列の言語尤度の積（対数領域では和）として計算される。
【０１４８】
つまり、ステップ１００１において、基本記号列認識手段４１ａは、入力音声１に対して、音響モデルを用いて、基本記号列を作成する。
【０１４９】
次に、ステップ１００２において、単語列探素手段４３ａは、基本記号列から、言語モデルを用いて、単語列を探索する。言語モデルはＮグラムモデルであり、Ｎグラムの確率は、言語確率推定手段４２によって得られる
【０１５０】
以上のように、予備探索手段４１としての基本記号列認識手段４１ａは、言語モデルを参照しないので、言語モデルごとに基本記号列の認識処理が不要となるため、音響モデルとユーザの音声１との尤度計算を１発話につき１回に削減できる。
【０１５１】
すなわち、この実施の形態１０に係る音声認識文章入力装置は、音声文字変換手段４が、音声１から２以上の何れの言語モデルも参照することなく基本記号列を認識する基本記号列認識手段４１ａと、前記認識された基本記号列から前記２以上の言語モデル３ａ、３ｂを用いて単語列の探索を行う単語列探索手段４３ａとを有するものである。
【０１５２】
実施の形態１１．
この発明の実施の形態１１に係る音声認識文章入力装置について図面を参照しながら説明する。図２２は、この発明の実施の形態１１に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【０１５３】
上記の実施の形態１では、１時に１ユーザが使用するようにしたものであるが、この実施の形態１１では、１時に複数ユーザが使用するものである。
【０１５４】
図２２において、２００はネットワーク、２０１はホストコンピュータ、２０２はクライアントコンピュータである。クライアントコンピュータ２０２は、図示していないが、複数台あり、同一業務で複数のユーザが１台のホストコンピュータ２０１を共有する。
【０１５５】
つぎに、この実施の形態１１に係る音声認識文章入力装置の動作について図面を参照しながら説明する。基本的な動作は、上記実施の形態１０と同様である。
【０１５６】
ホストコンピュータ２０１には、対象業務言語モデル３ａを内蔵し、複数のユーザが作成したユーザテキスト９を解析し解析済文例記憶手段１３ａに記憶し、一定の時間間隔でたとえば夜間の一定時間帯に定期的に更新を行う。
【０１５７】
以上のように、ホストコンピュータ２０１に内蔵される対象業務言語モデル３ａを複数のユーザで共有してユーザテキスト９に基づいて更新するようにしているので、単一のユーザよりも発話のバリエーションに対するカバー率の広い言語モデルを提供することができる。
【０１５８】
すなわち、この実施の形態１１に係る音声認識文章入力装置は、ホストコンピュータ２０１に接続された複数のクライアントコンピュータ２０２から構成されるシステムであって、少なくとも解析済文例記憶手段１３ａをホストコンピュータ２０１に配置して一括管理される構成としたものである。
【０１５９】
【発明の効果】
この発明の請求項１に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、単語のＮグラムからなる言語モデルと、ユーザ固有の語彙を有し単語のＮグラムからなり、ユーザ操作によって作成されるユーザテキストからユーザ固有の語彙、表現を追加することができるユーザ言語モデルと、音声を入力する音声入力手段と、音素環境依存の音素ＨＭＭからなる音響モデル、前記言語モデル及び前記ユーザ言語モデルを参照して、音声認識処理によって、単語列の尤度を前記それぞれの言語モデルで計算して大きいほうの尤度に基づいて、入力音声を尤度が最大の単語列に変換する音声文字変換手段と、前記音声文字変換手段により変換された単語列を一時記憶するテキストバッファと、前記テキストバッファに一時記憶された文字を表示する表示手段と、前記表示手段に表示された文字をユーザ操作によって必要に応じて修正してユーザテキストを作成する修正手段と、対象業務に特化した辞書であるテキスト解析専用の解析用辞書を有し、前記解析用辞書を参照して前記ユーザテキストを解析し、前記ユーザテキストを構成する単語に分割し、分割された単語の列から、連続するＮ単語（Ｎは整数）の組をもれなく抽出し、抽出したＮ単語の組を集計してＮ単語の組毎の出現回数をカウントし、Ｎ単語の組の出現回数を前記ユーザ言語モデルに追加してユーザ固有の語彙、ユーザ固有の表現を学習するユーザ言語モデル学習手段とを備えたので、ユーザ固有の語彙や表現をユーザ言語モデルに追加することができ、ユーザ固有の発話バリエーションに対応して認識性能を高めることができるという効果を奏する。
【０１６０】
この発明の請求項２に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、ユーザ操作に呼応して学習開始の通知を発生する学習開始通知手段と、前記学習開始通知手段からの学習開始の通知を受けてから前記ユーザ言語モデル学習手段を起動する制御手段とをさらに備えたので、テキストの途中で随時学習でき、学習以後はテキストを高精度で入力することができるという効果を奏する。
【０１６１】
この発明の請求項３に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、前記修正手段により文字が修正されたことを検知する検知手段と、前記検知手段により前記文字修正が検知された後、前記ユーザ言語モデル学習手段を起動する制御手段とをさらに備えたので、学習ボタンの操作を不要とすることができるという効果を奏する。
【０１６２】
この発明の請求項４に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、前記言語モデルを、対象業務の文例から学習した対象業務言語モデルとしたので、対象業務の文例を認識することができるという効果を奏する。
【０１６３】
この発明の請求項５に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、一般文例から学習した背景言語モデルをさらに備えたので、業務外の文章入力において認識誤りを削減することができるという効果を奏する。
【０１６４】
この発明の請求項６に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、前記対象業務言語モデルの学習に用いるための文例を記憶する文例記憶手段と、前記ユーザテキストに基いて文例を前記文例記憶手段に追加する文例追加手段と、前記文例記憶手段に記憶された文例を用いて前記対象業務言語モデルを作成する言語モデル学習手段とをさらに備えたので、比較的長期間に渡るユーザの語彙や文法の使用傾向を加味してユーザの音声を認識することができるという効果を奏する。
【０１６５】
この発明の請求項７に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、前記対象業務言語モデルの学習に用いるための解析済文例を記憶する解析済文例記憶手段と、前記ユーザテキストを解析して解析結果を出力する文章解析手段と、前記文章解析手段により解析された解析済文例を前記解析済文例記憶手段に追加記憶する解析済文例追加手段と、前記解析済文例記憶手段に記憶された解析済文例を用いて前記対象業務言語モデルを作成する言語モデル学習手段とをさらに備え、前記ユーザ言語モデル学習手段は、前記文章解析手段からの解析済文例を用いて前記ユーザ言語モデルを作成するので、ユーザテキストの解析に要する演算量を１回で済ますことができるという効果を奏する。
【０１６６】
この発明の請求項８に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、前記ユーザテキスト中に未知語が存在する場合、ユーザ発話の音節認識結果を発音として前記未知語とともに前記文章解析手段に受け渡す未知語抽出手段をさらに備えたので、ユーザが修正手段により未知語を入力しても、文章解析用辞書に存在しない未知語を以後入力することができるという効果を奏する。
【０１６７】
この発明の請求項９に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、前記音声文字変換手段が、前記言語モデルの単語をクラスに分類し、クラスの並び方の特徴から文例にない単語の並び方の確率を推定する言語確率推定手段と、前記言語確率推定手段により推定された確率を用いて単語ラティスを作成する予備探索手段と、前記言語確率推定手段により推定された確率を用いて前記単語ラティスから単語列を探索する単語列探索手段とを有するので、言語モデルの学習に使える文例数が少ない場合に対応することができるという効果を奏する。
【０１６８】
この発明の請求項１０に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、前記音声文字変換手段が、前記言語モデルの単語をクラスに分類し、クラスの並び方の特徴から文例にない単語の並び方の確率を推定する言語確率推定手段と、基本記号列の認識誤り傾向を記憶した差分モデルと、前記言語モデルを参照することなく基本記号列を認識する基本記号列認識手段と、前記認識された基本記号列から前記差分モデル及び前記言語確率推定手段を介して前記言語モデル用いて単語列の探索を行う単語列探索手段とを有するので、尤度計算を１発話につき１回に削減できるという効果を奏する。
【０１６９】
この発明の請求項１１に係る音声認識文章入力装置は、以上説明したとおり、音声を入力する音声入力手段、音声から文字へ変換された単語列を一時記憶するテキストバッファ、前記テキストバッファに一時記憶された文字を表示する表示手段、及び前記表示手段に表示された文字をユーザ操作によって必要に応じて修正してユーザテキストを作成する修正手段を有するクライアントコンピュータと、前記クライアントコンピュータにネットワークを通じて接続され、単語のＮグラムからなる言語モデル、ユーザ固有の語彙を有し単語のＮグラムからなり、ユーザ操作によって作成されるユーザテキストからユーザ固有の語彙、表現を追加することができるユーザ言語モデル、音素環境依存の音素ＨＭＭからなる音響モデル、前記言語モデル及び前記ユーザ言語モデルを参照して、音声認識処理によって、単語列の尤度を前記それぞれの言語モデルで計算して大きいほうの尤度に基づいて、入力音声を尤度が最大の単語列に変換する音声文字変換手段、及び対象業務に特化した辞書であるテキスト解析専用の解析用辞書を有し、前記解析用辞書を参照して前記ユーザテキストを解析し、前記ユーザテキストを構成する単語に分割し、分割された単語の列から、連続するＮ単語（Ｎは整数）の組をもれなく抽出し、抽出したＮ単語の組を集計してＮ単語の組毎の出現回数をカウントし、Ｎ単語の組の出現回数を前記ユーザ言語モデルに追加してユーザ固有の語彙、ユーザ固有の表現を学習するユーザ言語モデル学習手段を有するホストコンピュータとを備えたので、単一のユーザよりも発話のバリエーションに対するカバー率の広い言語モデルを提供することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図２】  この発明の実施の形態１に係る音声認識文章入力装置のユーザ言語モデル学習手段の動作を示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態２に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図４】  この発明の実施の形態２に係る音声認識文章入力装置の表示手段の表示例を示す図である。
【図５】  この発明の実施の形態２に係る音声認識文章入力装置の学習開始通知手段、制御手段、及びユーザ言語モデル学習手段の動作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３に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図７】  この発明の実施の形態３に係る音声認識文章入力装置の検知手段、制御手段、及びユーザ言語モデル学習手段の動作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４に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図９】  この発明の実施の形態４に係る音声認識文章入力装置の言語モデル学習手段の動作を示すフローチャートである。
【図１０】  この発明の実施の形態５に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図１１】  この発明の実施の形態５に係る音声認識文章入力装置の音声文字変換手段の動作を示すフローチャートである。
【図１２】  この発明の実施の形態６に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図１３】  この発明の実施の形態６に係る音声認識文章入力装置の文例追加手段及び言語モデル学習手段の動作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７に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図１５】  この発明の実施の形態７に係る音声認識文章入力装置の文章解析手段、解析済文例追加手段及び言語モデル学習手段の動作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８に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図１７】  この発明の実施の形態８に係る音声認識文章入力装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】  この発明の実施の形態９に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図１９】  この発明の実施の形態９に係る音声認識文章入力装置の動作を示すフローチャートである。
【図２０】  この発明の実施の形態１０に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図２１】  この発明の実施の形態１０に係る音声認識文章入力装置の動作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１１に係る音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【図２３】  従来の音声認識文章入力装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
２  音声入力手段、３  言語モデル、３ａ  対象業務言語モデル、３ｂ  ユーザ言語モデル、３ｃ  背景言語モデル、４  音声文字変換手段、５  テキストバッファ、６  表示手段、７  ユーザ操作、７ａ  ユーザ操作、８  修正手段、８ａ  学習開始通知手段、８ｂ  検知手段、９  ユーザテキスト、１０  ユーザ言語モデル学習手段、１１  制御手段、１２  文例追加手段、１２ａ  文章解析手段、１２ｂ  解析済文例追加手段、１３  文例記憶手段、１３ａ  解析済文例記憶手段、１４  言語モデル学習手段、１５  未知語抽出手段、４１  予備探索手段、４１ａ  基本記号列認識手段、４２  言語確率推定手段、４３  単語列探索手段、４３ａ  単語列探索手段、４４  差分モデル、２００  ネットワーク、２０１  ホストコンピュータ、２０２  クライアントコンピュータ。
【図１】
0004089861.tif 000002
【図２】
0004089861.tif 000003
【図３】
0004089861.tif 000004
【図４】
0004089861.tif 000005
【図５】
0004089861.tif 000006
【図６】
0004089861.tif 000007
【図７】
0004089861.tif 000008
【図８】
0004089861.tif 000009
【図９】
0004089861.tif 000010
【図１０】
0004089861.tif 000011
【図１１】
0004089861.tif 000012
【図１２】
0004089861.tif 000013
【図１３】
0004089861.tif 000014
【図１４】
0004089861.tif 000015
【図１５】
0004089861.tif 000016
【図１６】
0004089861.tif 000017
【図１７】
0004089861.tif 000018
【図１８】
0004089861.tif 000019
【図１９】
0004089861.tif 000020
【図２０】
0004089861.tif 000021
【図２１】
0004089861.tif 000022
【図２２】
0004089861.tif 000023
【図２３】
0004089861.tif 000024