(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の音響モデルから構成された音響辞書を複数個記憶するとともに、複数の語彙を記憶する辞書記憶手段と、入力音声を音響分析して時系列データを出力する音響分析手段と、上記辞書記憶手段に記憶されている複数の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算し、最大尤度の語彙を認識結果として出力する語彙認識手段と、上記語彙認識手段の認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索し、その平均継続時間長にしたがって上記時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するセグメンテーション手段と、上記セグメンテーション手段が出力する対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段とを備えた音声認識装置。
【請求項２】
複数の音響モデルから構成された音響辞書を複数個記憶するとともに、複数の語彙を記憶する辞書記憶手段と、入力音声を音響分析して時系列データを出力する音響分析手段と、上記辞書記憶手段に記憶されている複数の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、最大尤度の語彙を認識結果として出力するとともに、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力する語彙認識手段と、上記語彙認識手段が出力するセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段とを備えた音声認識装置。
【請求項３】
複数の音響モデルから構成された音響辞書を複数個記憶するとともに、複数の語彙を記憶する辞書記憶手段と、入力音声を音響分析して時系列データを出力する音響分析手段と、上記辞書記憶手段に記憶されている複数の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算し、最大尤度の語彙を認識結果として出力する語彙認識手段と、その参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力するセグメンテーション手段と、上記セグメンテーション手段が出力するセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段とを備えた音声認識装置。
【請求項４】
セグメンテーション手段は、辞書選択手段が選択する音響辞書を参照せず、予め指定された音響辞書を参照することを特徴とする請求項３記載の音声認識装置。
【請求項５】
辞書記憶手段に記憶されている音響辞書と同一環境下で学習された音響辞書を記憶する第２の辞書記憶手段を別個用意し、語彙認識手段及び辞書選択手段は異なる辞書記憶手段をアクセスすることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項６】
辞書選択手段は、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項７】
辞書選択手段は、最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項８】
辞書選択手段は、語彙認識手段が出力する語彙の尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項９】
辞書選択手段は、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析手段が出力する時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いることを特徴とする請求項１から請求項８のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項１０】
辞書選択手段は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項１から請求項８のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項１１】
辞書選択手段は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外することを特徴とする請求項１から請求項８のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項１２】
辞書選択手段は、入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止することを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項１３】
辞書選択手段は、入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻すことを特徴とする請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項記載の音声認識装置。
【請求項１４】
入力音声を音響分析して時系列データを出力すると、複数の音響モデルから構成されている複数個の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、その時系列データに対する各語彙の尤度を計算し、最大尤度の語彙を認識結果として出力する一方、その認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索すると、その平均継続時間長にしたがって上記時系列データと各音響モデルの対応付けを実施し、その対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する音声認識方法。
【請求項１５】
入力音声を音響分析して時系列データを出力すると、複数の音響モデルから構成されている複数個の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、その時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、最大尤度の語彙を認識結果として出力し、かつ、上記時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力する一方、そのセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する音声認識方法。
【請求項１６】
入力音声を音響分析して時系列データを出力すると、複数の音響モデルから構成されている複数個の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、その時系列データに対する各語彙の尤度を計算し、最大尤度の語彙を認識結果として出力する一方、その参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力し、そのセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する音声認識方法。
【請求項１７】
時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力する際、予め指定された音響辞書を参照することを特徴とする請求項１６記載の音声認識方法。
【請求項１８】
同一環境下で学習された複数個の音響辞書を記憶する記憶媒体が２個存在する場合、最大尤度の語彙を認識する認識処理及び参照対象の指定処理が異なる記憶媒体をアクセスすることを特徴とする請求項１４から請求項１６のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項１９】
距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項１４から請求項１７のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２０】
最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項１４から請求項１７のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２１】
語彙の最大尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項１４から請求項１７のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２２】
時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析して出力した時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いることを特徴とする請求項１４から請求項２１のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２３】
距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項１４から請求項２１のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２４】
距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外することを特徴とする請求項１４から請求項２１のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２５】
入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止することを特徴とする請求項１４から請求項２４のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２６】
入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻すことを特徴とする請求項１４から請求項２４のうちのいずれか１項記載の音声認識方法。
【請求項２７】
複数の音響モデルから構成された音響辞書を複数個記憶するとともに、複数の語彙を記憶する辞書記憶機能と、入力音声を音響分析して時系列データを出力する音響分析機能と、上記辞書記憶機能に記憶されている複数の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算し、最大尤度の語彙を認識結果として出力する語彙認識機能と、上記語彙認識機能の認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索し、その平均継続時間長にしたがって上記時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するセグメンテーション機能と、上記セグメンテーション機能が出力する対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能とを備えた音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項２８】
複数の音響モデルから構成された音響辞書を複数個記憶するとともに、複数の語彙を記憶する辞書記憶機能と、入力音声を音響分析して時系列データを出力する音響分析機能と、上記辞書記憶機能に記憶されている複数の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、最大尤度の語彙を認識結果として出力するとともに、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力する語彙認識機能と、上記語彙認識機能が出力するセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能とを備えた音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項２９】
複数の音響モデルから構成された音響辞書を複数個記憶するとともに、複数の語彙を記憶する辞書記憶機能と、入力音声を音響分析して時系列データを出力する音響分析機能と、上記辞書記憶機能に記憶されている複数の音響辞書のうち参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算し、最大尤度の語彙を認識結果として出力する語彙認識機能と、その参照対象に指定された音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力するセグメンテーション機能と、上記セグメンテーション機能が出力するセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能とを備えた音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３０】
セグメンテーション機能は、辞書選択機能が選択する音響辞書を参照せず、予め指定された音響辞書を参照することを特徴とする請求項２９記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３１】
辞書記憶機能に記憶されている音響辞書と同一環境下で学習された音響辞書を記憶する第２の辞書記憶機能を別個用意し、語彙認識機能及び辞書選択機能は異なる辞書記憶機能をアクセスすることを特徴とする請求項２７から請求項２９のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３２】
辞書選択機能は、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項２７から請求項３０のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３３】
辞書選択機能は、最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項２７から請求項３０のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３４】
辞書選択機能は、語彙認識機能が出力する語彙の尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項２７から請求項３０のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３５】
辞書選択機能は、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析機能が出力する時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いることを特徴とする請求項２７から請求項３４のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３６】
辞書選択機能は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択することを特徴とする請求項２７から請求項３４のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３７】
辞書選択機能は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外することを特徴とする請求項２７から請求項３０のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３８】
辞書選択機能は、入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止することを特徴とする請求項２７から請求項３７のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【請求項３９】
辞書選択機能は、入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻すことを特徴とする請求項２７から請求項３７のうちのいずれか１項記載の音声認識プログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、入力音声を分析して、その入力音声の認識結果を出力する音声認識装置，音声認識方法及び音声認識プログラムが記録された記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図２５は従来の音声認識装置を示す構成図であり、図において、１は入力音声を音響分析して時系列データを出力する音響分析手段、２は認識対象の語彙を複数個記憶する認識語彙辞書、３は複数の音響モデルから構成された音響辞書を複数個記憶する音響辞書記憶手段、４は音響辞書記憶手段３に記憶されている複数の音響辞書のうち、辞書選択結果記憶手段９に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、上記時系列データに対する各語彙の尤度を計算する照合手段、５は最大尤度の語彙を認識結果として出力する認識結果出力手段、６は音響分析手段１が出力する時系列データを記憶する分析結果記憶手段である。
【０００３】
７は認識結果出力手段５が出力する認識結果を音響モデルの系列に変換して、その音響モデルの系列の分析結果記憶手段７に記憶されている時系列データに対する各音響辞書の尤度を計算する選択用照合手段、８は最大尤度の音響辞書を参照対象に選択するため、その音響辞書のＩＤ番号を出力する辞書選択手段、９は辞書選択手段８が出力するＩＤ番号を記憶する辞書選択結果記憶手段である。
【０００４】
次に動作について説明する。
まず、音響分析手段１は、入力音声を受けると、その入力音声を音響分析して時系列データを出力する。
照合手段４は、音響分析手段１が時系列データを出力すると、音響辞書記憶手段３に記憶されているＮ個の音響辞書のうち、辞書選択結果記憶手段９に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、その時系列データに対する各語彙の尤度を計算する。
【０００５】
例えば、５個の語彙が認識語彙辞書２に記憶されている場合には、５個の語彙と時系列データを照合する。
認識結果出力手段５は、照合手段４が時系列データに対する各語彙の尤度を計算すると、最大尤度の語彙を認識結果として出力する。
【０００６】
選択用照合手段７は、次回入力される音声の認識処理に用いる音響辞書を最適化するため、認識結果出力手段５が出力する認識結果を音響モデルの系列に変換して、その音響モデルの系列の分析結果記憶手段７に記憶されている時系列データに対する各音響辞書の尤度を計算する。
例えば、３個の音響辞書が音響辞書記憶手段３に記憶されている場合には、３個の音響辞書と認識結果を照合する。
【０００７】
辞書選択手段８は、選択用照合手段７が音響モデルの系列に対する各音響辞書の尤度を計算すると、最大尤度の音響辞書を参照対象に選択するため、その音響辞書のＩＤ番号を辞書選択結果記憶手段９に格納する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従来の音声認識装置は以上のように構成されているので、入力音声の認識結果を音響モデルの系列に変換して、その音響モデルの系列に対する各音響辞書の尤度を計算すれば、音声の認識処理に用いる音響辞書を最適化することができるが、計算時間が長い尤度の計算を各音響辞書毎に実施する必要があるため、選択対象となる音響辞書の個数が増えると、音響辞書の選択に長時間を要する課題があった。
【０００９】
また、過去の入力音声に最適な音響辞書を用いて、未知の入力音声の認識処理を実施するが、その音響辞書の選択に一旦誤りが生じると、入力音声の認識精度が劣化するため、音響辞書の選択精度も劣化し、悪循環を繰り返すなどの課題もあった。
【００１０】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、音響辞書を速やかに選択することができる音声認識装置，音声認識方法及び音声認識プログラムが記録された記録媒体を得ることを目的とする。
また、この発明は、入力音声の認識精度の劣化を防止することができる音声認識装置，音声認識方法及び音声認識プログラムが記録された記録媒体を得ることを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る音声認識装置は、語彙認識手段の認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索し、その平均継続時間長にしたがって時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するセグメンテーション手段と、そのセグメンテーション手段が出力する対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段とを設けたものである。
【００１２】
この発明に係る音声認識装置は、語彙認識手段が出力するセグメントデータに基づいて時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けたものである。
【００１３】
この発明に係る音声認識装置は、参照対象に指定された音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力するセグメンテーション手段と、そのセグメンテーション手段が出力するセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段とを設けたものである。
【００１４】
この発明に係る音声認識装置は、辞書選択手段が選択する音響辞書を参照せず、予め指定された音響辞書を参照するセグメンテーション手段を設けたものである。
【００１５】
この発明に係る音声認識装置は、辞書記憶手段に記憶されている音響辞書と同一環境下で学習された音響辞書を記憶する第２の辞書記憶手段を別個用意し、語彙認識手段及び辞書選択手段が異なる辞書記憶手段をアクセスするようにしたものである。
【００１６】
この発明に係る音声認識装置は、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けたものである。
【００１７】
この発明に係る音声認識装置は、最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けたものである。
【００１８】
この発明に係る音声認識装置は、語彙認識手段が出力する語彙の尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択するこ辞書選択手段を設けたものである。
【００１９】
この発明に係る音声認識装置は、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析手段が出力する時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いる辞書選択手段を設けたものである。
【００２０】
この発明に係る音声認識装置は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けたものである。
【００２１】
この発明に係る音声認識装置は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外する辞書選択手段を設けたものである。
【００２２】
この発明に係る音声認識装置は、入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止する辞書選択手段を設けたものである。
【００２３】
この発明に係る音声認識装置は、入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻す辞書選択手段を設けたものである。
【００２４】
この発明に係る音声認識方法は、認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索すると、その平均継続時間長にしたがって時系列データと各音響モデルの対応付けを実施し、その対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するようにしたものである。
【００２５】
この発明に係る音声認識方法は、セグメントデータに基づいて時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するようにしたものである。
【００２６】
この発明に係る音声認識方法は、参照対象に指定された音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力し、そのセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するようにしたものである。
【００２７】
この発明に係る音声認識方法は、時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力する際、予め指定された音響辞書を参照するようにしたものである。
【００２８】
この発明に係る音声認識方法は、同一環境下で学習された複数個の音響辞書を記憶する記憶媒体が２個存在する場合、最大尤度の語彙を認識する認識処理及び参照対象の指定処理が異なる記憶媒体をアクセスするようにしたものである。
【００２９】
この発明に係る音声認識方法は、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択するようにしたものである。
【００３０】
この発明に係る音声認識方法は、最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択するようにしたものである。
【００３１】
この発明に係る音声認識方法は、語彙の最大尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択するようにしたものである。
【００３２】
この発明に係る音声認識方法は、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析して出力した時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いるようにしたものである。
【００３３】
この発明に係る音声認識方法は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するようにしたものである。
【００３４】
この発明に係る音声認識方法は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外するようにしたものである。
【００３５】
この発明に係る音声認識方法は、入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止するようにしたものである。
【００３６】
この発明に係る音声認識方法は、入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻すようにしたものである。
【００３７】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、語彙認識機能の認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索し、その平均継続時間長にしたがって時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するセグメンテーション機能と、そのセグメンテーション機能が出力する対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能とを記録するものである。
【００３８】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、語彙認識機能が出力するセグメントデータに基づいて時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するものである。
【００３９】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、参照対象に指定された音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力するセグメンテーション機能と、そのセグメンテーション機能が出力するセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能とを記録するものである。
【００４０】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、辞書選択機能が選択する音響辞書を参照せず、予め指定された音響辞書を参照するセグメンテーション機能を記録するものである。
【００４１】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、辞書記憶機能に記憶されている音響辞書と同一環境下で学習された音響辞書を記憶する第２の辞書記憶機能を別個用意し、語彙認識機能及び辞書選択機能が異なる辞書記憶機能をアクセスするようにしたものである。
【００４２】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するものである。
【００４３】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するものである。
【００４４】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、語彙認識機能が出力する語彙の尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するものである。
【００４５】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析機能が出力する時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いる辞書選択機能を記録するものである。
【００４６】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するものである。
【００４７】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外する辞書選択機能を記録するものである。
【００４８】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止する辞書選択機能を記録するものである。
【００４９】
この発明に係る音声認識プログラムが記録された記録媒体は、入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻す辞書選択機能を記録するものである。
【００５０】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による音声認識装置を示す構成図であり、図において、１１は入力音声を音響分析して音声の特徴量を表わす特徴ベクトルの時系列データを出力する音響分析手段、１２は認識対象の語彙を複数個記憶する認識語彙辞書、１３は複数の音響モデルから構成された音響辞書を複数個記憶する音響辞書記憶手段である。
なお、認識語彙辞書１２及び音響辞書記憶手段１３から辞書記憶手段が構成されている。
【００５１】
１４は音響辞書記憶手段１３に記憶されている複数の音響辞書のうち、辞書選択結果記憶手段２０に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、音響分析手段１１より出力された時系列データに対する各語彙の尤度を計算する照合手段、１５は最大尤度の語彙を認識結果として出力する認識結果出力手段、１６は音響分析手段１１が出力する時系列データを記憶する分析結果記憶手段である。
なお、照合手段１４，認識結果出力手段１５及び分析結果記憶手段１６から語彙認識手段が構成されている。
【００５２】
１７は音響辞書記憶手段１３に記憶されている音響辞書毎に、当該音響辞書の音響モデルに対応する平均継続時間長を記憶する継続時間辞書である。ただし、ここでは、各音響辞書毎に、当該音響辞書の音響モデルに対応する平均継続時間長を記憶するようにしているが、各音響辞書に共通の音響モデルに対応する平均継続時間長を記憶するようにしてもよい。
１８は認識結果出力手段１５が出力する認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書１７から検索し、その平均継続時間長にしたがって分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するセグメンテーション手段、１９はセグメンテーション手段１８が出力する対応関係に基づいて分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段、２０は辞書選択手段１９が選択する音響辞書のＩＤ番号を記憶する辞書選択結果記憶手段である。
【００５３】
図１４〜１６はこの発明の実施の形態１による音声認識方法を示すフローチャートである。
なお、図１の音声認識装置をソフトウェアのみで実施する場合、下記の機能を実現できる音声認識プログラムが記録された記録媒体を用意する必要がある。
【００５４】
・音声分析手段１１と同様の処理を実現する音声分析機能
・認識語彙辞書１２と同様の処理を実現する認識語彙辞書記憶機能
・音響辞書記憶手段１３と同様の処理を実現する音響辞書記憶機能
・照合手段１４と同様の処理を実現する照合機能
・認識結果出力手段１５と同様の処理を実現する認識結果出力機能
・分析結果記憶手段１６と同様の処理を実現する分析結果記憶機能
・継続時間辞書１７と同様の処理を実現する継続時間辞書記憶機能
・セグメンテーション手段１８と同様の処理を実現するセグメンテーション機能
・辞書選択手段１９と同様の処理を実現する辞書選択機能
・辞書選択結果記憶手段２０と同様の処理を実現する辞書選択結果記憶機能
【００５５】
次に動作について説明する。
音声認識を開始すると（図１４のステップＳＴ１）、最初に音声認識装置の初期化を実施する。
なお、開始タイミングとしては、電話音声認識であれば電話回線接続時、音声応答サービスなどではユーザーがシステムの使用を開始した時点である。
【００５６】
具体的には、照合手段１４等が音声認識の初期段階において参照する音響辞書を設定するため、辞書選択手段１９が辞書選択結果記憶手段２０を初期化する（ステップＳＴ２）。即ち、特定の音響辞書のＩＤ番号を辞書選択結果記憶手段２０に格納する。
【００５７】
照合手段１４は、辞書選択手段１９が辞書選択結果記憶手段２０を初期化すると、辞書選択結果記憶手段２０に格納されているＩＤ番号をリードし、そのＩＤ番号を有する音響辞書を参照対象の音響辞書として、音響辞書記憶手段１３に記憶されている複数の音響辞書から選択する（ステップＳＴ３）。
【００５８】
ここで、図１０は音響辞書記憶手段１３に記憶されている音響辞書の構成例を示す説明図である。図１０では認識の際の単位となる音響モデルとして、音素片単位の音響モデルを用いているものである。
音響辞書記憶手段１３では、条件を変えて学習された音響辞書をＮ個記憶している。音響辞書記憶手段１３が記憶する音響辞書としては、例えば、下記の条件により学習された音響辞書がある。
・男性女性話者から学習した不特定話者用音響辞書（音響辞書１）
・男性話者のみから学習した男性用音響辞書（音響辞書２）
・女性話者のみから学習した女性用音響辞書（音響辞書３）
【００５９】
音響辞書記憶手段１３に記憶する辞書は、学習に用いる話者が異なる音響辞書だけでなく、学習用音声に対して雑音の重畳等の条件を変えて学習した音響辞書や、伝達特性を考慮して学習に用いる音声の伝達特性の条件を変えて学習した音響辞書、さらには、複数の話者の環境を組み合わせて作成した音響辞書等であってもよい。
なお、各音響モデルは、“／Ａ／，／Ａ＄＿Ｂ／，／Ａ＄＿Ｃ／，…，／Ｌ３／”のようなラベルを持つものとし、このラベルが示す音響モデルの組み合わせにより認識を行う。
【００６０】
照合手段１４は、参照対象の音響辞書を選択すると、認識語彙辞書１２に記憶されている複数の語彙から認識対象の語彙を１個選択する（ステップＳＴ４）。
認識語彙辞書１２には認識語彙として、例えば、“はちのへ”，“けせんぬま”，“ゆくはし”，…，“きよせ”などの単語が含まれているので、何れかの単語を選択する。
なお、認識語彙辞書１２に記憶する語彙は、入力音声の認識処理を実施する毎に入れ替えるようにしてもよい。
【００６１】
次に、音声の入力を開始すると（ステップＳＴ５）、音響分析手段１１が入力音声を音響分析して時系列データを出力し、照合手段１４が時系列データと認識語彙の照合処理を実施する（ステップＳＴ７）。
即ち、音響分析手段１１は、入力音声を一定長の長さ（以後、フレーム長と呼ぶ）で一定周期（以後、フレーム周期と呼ぶ）毎に切り出し、この切り出したデータを音響分析する（図１５のステップＳＴ１１）。各フレーム毎の音響分析した結果による複数のパラメータを（例えば、周波数特性を表わすケプストラム係数１次〜１２次及び周波数特性の変動量を表わす各ケプストラム係数のデルタ成分を）１つの特徴ベクトルとする。
そして、音響分析手段１１は、音響分析の結果を特徴ベクトルの時系列データとして照合手段１４に出力するとともに、分析結果記憶手段１６に記憶する（ステップＳＴ１２）。
【００６２】
照合手段１４は、音響分析手段１１が時系列データを出力すると、ステップＳＴ３において選択した音響辞書を参照して、その時系列データの１フレーム毎に、その時系列データに対する認識語彙（ステップＳＴ４において選択された語彙）の尤度を計算する。
【００６３】
なお、照合手段１４は、認識語彙辞書１２に記憶されている全ての語彙の尤度を計算するため、１つの語彙に対する尤度の計算が終了すると、認識語彙辞書１２から別の語彙を選択して、その語彙の尤度の計算を実行する（ステップＳＴ１３〜ＳＴ１５）。
例えば、５個の語彙が認識語彙辞書１２に記憶されている場合には、５個の語彙と時系列データを照合する。
音響分析手段１１及び照合手段１４の処理（ステップＳＴ７の処理）は、音声の入力が終了するまで繰り返し実施する（ステップＳＴ６）。
【００６４】
認識結果出力手段１５は、音声の入力が終了すると、照合手段１４の計算結果を参照し、最大尤度の語彙を認識結果として出力する（ステップＳＴ８）。
このようにして、認識結果出力手段１５が認識結果を出力すると、セグメンテーション手段１８が分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データと各音響モデルの対応付けを実施し、辞書選択手段１９が次回の音声認識に参照する音響辞書を選択する（ステップＳＴ９）。
【００６５】
具体的には、セグメンテーション手段１８は、認識結果出力手段１５から認識結果を受けると、その認識結果を音響モデルの系列に変換する（図１６のステップＳＴ２１）。
ここで、音声の認識結果が“ｈａｃｉｎｏｈｅ”である場合の音響モデルのラベル系を求めた例を下記に示す（図１１のＨＭＭを参照）。
ただし、この場合は、音響モデルのラベル数が２０個であり、音響モデルのラベル系列をＬａｂ（１），Ｌａｂ（２），Ｌａｂ（３），…，Ｌａｂ（２０）とする。
【００６６】
Ｌａｂ（１）  ＝／Ｌ１／、      Ｌａｂ（２）  ＝／Ｌ１＄＿Ｈ、
Ｌａｂ（３）  ＝／Ｈ＿Ａ／、    Ｌａｂ（４）  ＝／Ａ＄＿Ｈ／、
Ｌａｂ（５）  ＝／Ａ／、        Ｌａｂ（６）  ＝／Ａ＄＿Ｃ／、
Ｌａｂ（７）  ＝／Ｑ／、        Ｌａｂ（８）  ＝／Ｃ＿Ｉ／、
Ｌａｂ（９）  ＝／Ｉ＄＿Ｃ／、  Ｌａｂ（１０）＝／Ｉ／、
Ｌａｂ（１１）＝／Ｉ＄＿Ｎ／、  Ｌａｂ（１２）＝／Ｎ＿Ｏ／、
Ｌａｂ（１３）＝／Ｏ＄＿Ｎ／、  Ｌａｂ（１４）＝／Ｏ／、
Ｌａｂ（１５）＝／Ｏ＄＿Ｈ／、  Ｌａｂ（１６）＝／Ｈ＿Ｅ／、
Ｌａｂ（１７）＝／Ｅ＄＿Ｈ／、  Ｌａｂ（１８）＝／Ｅ／、
Ｌａｂ（１９）＝／Ｅ＄＿Ｌ２／、Ｌａｂ（２０）＝／Ｌ２／
【００６７】
そして、セグメンテーション手段１８は、認識結果を音響モデルの系列に変換すると、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書１７から検索し、その平均継続時間長にしたがって分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データと各音響モデルの対応付けを実施する（ステップＳＴ２２）。
ここで、図９は平均継続時間長による時系列データと各音響モデルの対応付けの例を示す説明図である。
【００６８】
具体的には、継続時間辞書１７に記憶されている音響ラベル／Ａ／に対応する平均継続時間長をＤｕｒＤｉｃ（／Ａ／）のように表記すると、認識結果から得られた音響モデル系列におけるｉ番目の音響モデルの平均継続時間長Ｔｍ（ｉ）は以下の式により表される。
【００６９】
【数１】
0004060015.tif 000002
【００７０】
このときｉ番目の音響モデルの入力音声に対応付ける時の継続時間長Ｔｉ（ｉ）は、入力音声の時間（フレーム数）がＴ１であるとすると下記のように表される。
セグメンテーション手段１８は、その認識結果に対応する音響モデルのラベル系列Ｌａｂ（１），Ｌａｂ（２），…，Ｌａｂ（２０）と、各音響モデルに対応する継続時間長Ｔｉ（１），Ｔｉ（２），…，Ｔｉ（２０）をセグメンテーション結果として出力する。
【００７１】
【数２】
0004060015.tif 000003
【００７２】
辞書選択手段１９は、セグメンテーション手段１８からセグメンテーション結果を受けると、各音響辞書毎に、そのセグメンテーション結果通りに入力音声に音響モデルを割り当てたときのスコアを求める。ここで、スコアは、音響モデルと入力音声の距離値の差の累積とする。入力音声の開始時から時間ｔだけ経過した時点（以下、時刻ｔと呼ぶ）での音響モデルのラベルＬ（ｔ）は、下記の不等式を満たすＬａｂ（ｋ）である。
【００７３】
【数３】
0004060015.tif 000004
【００７４】
具体的には、辞書選択手段１９は、時系列データが終了するまで（ステップＳＴ２３）、分析結果記憶手段１６から時系列データの１フレーム分を取得し（ステップＳＴ２４）、各音響辞書毎に、現在の分析フレーム（上記時系列データの１フレーム分）と、それに対応する音響モデルの距離値を演算する（ステップＳＴ２５〜ＳＴ２７）。
【００７５】
ここで、時刻ｔ（フレーム番号），辞書ＩＤ＝ｌの時の音響辞書と、時系列データの１フレーム分の距離値ｄｉｓｔ（ｌ，ｔ）は、時刻ｔにおける入力音声の特徴量をＶ（ｔ），時刻ｔにおける辞書ＩＤ＝ｌの音響モデルの特徴量をＤｉｃ（ｌ，Ｌ（ｔ））とすると、下記のようになる。
【００７６】
【数４】
0004060015.tif 000005
【００７７】
辞書選択手段１９は、１フレーム分の距離値をすべての音響辞書、フレームに対して演算を実行すると、各音響辞書毎の累積距離値を求める（ステップＳＴ２８）。
入力音声に対する音響辞書（ＩＤ＝ｌ）の距離値Ｄｉｓｔ（ｌ）は、以下のように求める。
【００７８】
【数５】
0004060015.tif 000006
【００７９】
辞書選択手段１９は、最後に、入力音声に対する音響辞書の距離値Ｄｉｓｔ（ｌ）が最小となる音響辞書を選択する。この距離値が最小となる音響辞書のＩＤ番号をＩとすると、以下の式が成立し、辞書選択結果記憶手段２０のＩＤ番号をＩに更新する（ステップＳＴ２９）。
【００８０】
【数６】
0004060015.tif 000007
【００８１】
ここで、入力音声に対する音響辞書の距離値として、以下の式のように、入力音声の時間で正規化した値としてもよい。
【００８２】
【数７】
0004060015.tif 000008
【００８３】
また、スコアとして距離値の変わりにセグメンテーション結果の通りに音響モデルを割り当てた際の尤度を用い、一番尤度の高い結果を出力した音響辞書で辞書選択結果記憶手段２０の内容を更新してもよい。
ここで、音声認識装置の対話シーケンスが続いているなど、次の音声の入力待ちになる場合（ステップＳＴ１０）、辞書選択結果記憶手段２０に記憶している辞書選択結果から音響辞書を１つ選択し（ステップＳＴ３）、認識処理を繰り返す。
【００８４】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルＬａｂ（ｉ）に対応する平均継続時間長Ｔｍ（ｉ）を継続時間辞書１７から検索すると、その平均継続時間長Ｔｍ（ｉ）にしたがって時系列データと各音響モデルの対応付けを実施し、その対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、各音響モデルＬａｂ（ｉ）に対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果を奏する。
【００８５】
実施の形態２．
図２はこの発明の実施の形態２による音声認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２１は音響辞書記憶手段１３に記憶されている複数の音響辞書のうち、辞書選択結果記憶手段２０に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、音響分析手段１１が出力する時系列データに対する各語彙の尤度を計算するとともに、各語彙の尤度を計算する際に得られるセグメントデータ（時系列データに対応する各音響モデルを示すデータ）を出力する照合手段、２２は照合手段２１が出力するセグメントデータを記憶するセグメントデータ記憶手段である。
なお、照合手段２１，認識結果出力手段１５，分析結果記憶手段１６及びセグメントデータ記憶手段２２から語彙認識手段が構成されている。
【００８６】
２３は認識結果出力手段１５が出力する最大尤度の語彙に対応するセグメントデータをセグメントデータ記憶手段２２から読み込み、そのセグメントデータに基づいて分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段である。
【００８７】
なお、図２の音声認識装置をソフトウェアのみで実施する場合、下記の機能を実現できる音声認識プログラムが記録された記録媒体を用意する必要がある。
・音声分析手段１１と同様の処理を実現する音声分析機能
・認識語彙辞書１２と同様の処理を実現する認識語彙辞書記憶機能
・音響辞書記憶手段１３と同様の処理を実現する音響辞書記憶機能
・照合手段２１と同様の処理を実現する照合機能
・認識結果出力手段１５と同様の処理を実現する認識結果出力機能
・分析結果記憶手段１６と同様の処理を実現する分析結果記憶機能
・セグメントデータ記憶手段２２と同様の処理を実現するセグメントデータ記憶機能
・辞書選択手段２３と同様の処理を実現する辞書選択機能
・辞書選択結果記憶手段２０と同様の処理を実現する辞書選択結果記憶機能
【００８８】
次に動作について説明する。
上記実施の形態１では、セグメンテーション手段１８が時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するものについて示したが、照合手段２１が時系列データに対する各語彙の尤度を計算する際、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータ（セグメンテーション手段１８による対応関係と同様のデータ）が得られるので、セグメンテーション手段１８を省略するようにしてもよい。
【００８９】
即ち、照合手段２１は、上記実施の形態１と同様に、辞書選択結果記憶手段２０に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算するとともに（図１７のステップＳＴ７）、各語彙に対する尤度が最大になるときの経路（最尤経路）を求める（ステップＳＴ３１）。
そして、照合手段２１は、各語彙に対する尤度が最大になるときの経路を求めると、その経路をセグメントデータとしてセグメントデータ記憶手段２２に出力する（ステップＳＴ３２）。
【００９０】
辞書選択手段２３は、認識結果出力手段１５が出力する最大尤度の語彙を音響モデルの系列に変換し（図１８のステップＳＴ２１）、その語彙に対応するセグメントデータをセグメントデータ記憶手段２２から読み込む処理を実行する（ステップＳＴ４１）。
辞書選択手段２３は、以後、セグメントデータに基づいて時系列データと各音響辞書に係る距離値を求めるが、上記実施の形態１と同様であるため説明を省略する。
【００９１】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、認識結果出力手段１５が出力する最大尤度の語彙に対応するセグメントデータをセグメントデータ記憶手段２２から読み込み、そのセグメントデータに基づいて分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、各音響モデルＬａｂ（ｉ）に対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果を奏する。
【００９２】
実施の形態３．
図３はこの発明の実施の形態３による音声認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２４は辞書選択結果記憶手段２０に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより得られるセグメントデータ（時系列データに対応する各音響モデルを示すデータ）を出力するセグメンテーション手段である。
【００９３】
なお、図３の音声認識装置をソフトウェアのみで実施する場合、下記の機能を実現できる音声認識プログラムが記録された記録媒体を用意する必要がある。
・音声分析手段１１と同様の処理を実現する音声分析機能
・認識語彙辞書１２と同様の処理を実現する認識語彙辞書記憶機能
・音響辞書記憶手段１３と同様の処理を実現する音響辞書記憶機能
・照合手段１４と同様の処理を実現する照合機能
・認識結果出力手段１５と同様の処理を実現する認識結果出力機能
・分析結果記憶手段１６と同様の処理を実現する分析結果記憶機能
・セグメンテーション手段２４と同様の処理を実現するセグメンテーション機能
・辞書選択手段１９と同様の処理を実現する辞書選択機能
・辞書選択結果記憶手段２０と同様の処理を実現する辞書選択結果記憶機能
【００９４】
次に動作について説明する。
上記実施の形態１では、セグメンテーション手段１８が平均継続時間長にしたがって時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するものについて示したが、分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、セグメントデータ（セグメンテーション手段１８による対応関係と同様のデータ）を得るようにしてもよい。
【００９５】
即ち、セグメンテーション手段２４は、認識結果出力手段１５が出力する最大尤度の語彙を音響モデルの系列に変換する（図１９のステップＳＴ２１）。
一方、辞書選択結果記憶手段２０に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データに対する各語彙の尤度を計算し、各語彙に対する尤度が最大になるときの経路（最尤経路）を求める（ビタビアルゴリズムを実施する）。
そして、セグメンテーション手段２４は、各語彙に対する尤度が最大になるときの経路を求めると、音響モデルの系列に変換した語彙に対応する最尤経路を選択し、その最尤経路をセグメントデータとして辞書選択手段１９に出力する（ステップＳＴ５１）。
【００９６】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、辞書選択結果記憶手段２０に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力し、そのセグメントデータに基づいて時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、各音響モデルＬａｂ（ｉ）に対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果を奏する。
なお、図１の継続時間辞書１７や図２のセグメントデータ記憶手段２２が不要になるため、メモリを削減することができる効果も奏する。
【００９７】
実施の形態４．
図４はこの発明の実施の形態４による音声認識装置を示す構成図であり、図において、図３と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２５は予め指定された音響辞書を参照して、分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより得られるセグメントデータ（時系列データに対応する各音響モデルを示すデータ）を出力するセグメンテーション手段である。
【００９８】
なお、図４の音声認識装置をソフトウェアのみで実施する場合、下記の機能を実現できる音声認識プログラムが記録された記録媒体を用意する必要がある。
・音声分析手段１１と同様の処理を実現する音声分析機能
・認識語彙辞書１２と同様の処理を実現する認識語彙辞書記憶機能
・音響辞書記憶手段１３と同様の処理を実現する音響辞書記憶機能
・照合手段１４と同様の処理を実現する照合機能
・認識結果出力手段１５と同様の処理を実現する認識結果出力機能
・分析結果記憶手段１６と同様の処理を実現する分析結果記憶機能
・セグメンテーション手段２５と同様の処理を実現するセグメンテーション機能
・辞書選択手段１９と同様の処理を実現する辞書選択機能
・辞書選択結果記憶手段２０と同様の処理を実現する辞書選択結果記憶機能
【００９９】
次に動作について説明する。
上記実施の形態３では、セグメンテーション手段２４が辞書選択結果記憶手段２０に記憶されているＩＤ番号を有する音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算するものについて示したが、予め指定された音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算するようにしてもよい。
【０１００】
このように、予めセグメンテーションに適する音響辞書を選択することにより、現在使用している音響辞書が、万一入力音声と適合しない場合でも、語彙の認識精度の劣化を防止することができる。
例えば、音響辞書記憶手段１３が音響辞書として、男性用音響辞書と、女性用音響辞書と、不特定話者用音響辞書とを記憶する場合、常に、不特定話者用音響辞書を用いてセグメンテーションを行うようにすれば、セグメントデータの認識精度が極端に劣化しないため、誤選択された音響辞書を用いてセグメンテーションを行うより、セグメントデータが不正確になって、辞書選択を誤る可能性を低減することができる。
【０１０１】
実施の形態５．
図５はこの発明の実施の形態５による音声認識装置を示す構成図であり、図において、図３と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２６は音響辞書記憶手段１３に記憶されている音響辞書と同一環境下で学習された音響辞書を記憶する選択用音響辞書記憶手段（第２の辞書記憶手段）である。
【０１０２】
なお、図５の音声認識装置をソフトウェアのみで実施する場合、下記の機能を実現できる音声認識プログラムが記録された記録媒体を用意する必要がある。
・音声分析手段１１と同様の処理を実現する音声分析機能
・認識語彙辞書１２と同様の処理を実現する認識語彙辞書記憶機能
・音響辞書記憶手段１３と同様の処理を実現する音響辞書記憶機能
・照合手段１４と同様の処理を実現する照合機能
・認識結果出力手段１５と同様の処理を実現する認識結果出力機能
・分析結果記憶手段１６と同様の処理を実現する分析結果記憶機能
・セグメンテーション手段２４と同様の処理を実現するセグメンテーション機能
・辞書選択手段１９と同様の処理を実現する辞書選択機能
・辞書選択結果記憶手段２０と同様の処理を実現する辞書選択結果記憶機能
・選択用音響辞書記憶手段２６と同様の処理を実現する音響辞書記憶機能
【０１０３】
次に動作について説明する。
上記実施の形態３では、照合手段１４，セグメンテーション手段２４及び辞書選択手段１９が共通の音響辞書（音響辞書記憶手段１３に記憶されている音響辞書）を参照するものについて示したが、図５に示すように、照合手段１４については選択用音響辞書記憶手段１３に記憶されている音響辞書（以後、照合用音響辞書と呼ぶ）を参照し、セグメンテーション手段２４及び辞書選択手段１９については音響辞書記憶手段２６に記憶されている音響辞書（以後、選択用音響辞書と呼ぶ）を参照するようにしてもよい。
【０１０４】
選択用音響辞書の作成は、照合用音響辞書と共通の環境（話者、伝達特性等）の音声に対して学習を実施することにより作成し、照合用音響辞書と対応付けて記憶する。この実施の形態５では、音響辞書のＩＤ番号が同一になるように設定している。
選択用音響辞書は、音響辞書選択時の演算量を削減するため、照合用音響辞書に比べて簡易化したものとする。
【０１０５】
例えば、照合用音響辞書を混合分布（８混合）のモデルとして、選択用音響辞書を単一分布の音響辞書とする。
または、照合用音響辞書を１音素当たり３状態のモデルとして、選択用音響辞書を１音素当たり１状態のモデルとする。
または、照合用音響辞書は、単語汎用のモデルと特定単語専用のモデルとを有し、選択用音響辞書は単語汎用のモデルのみを有するものとする。
その他、選択用音響辞書を照合用音響辞書のモデルの部分集合とするなどの方法がある。
【０１０６】
なお、音声認識装置の具体的な処理の流れは、上記実施の形態３と略同一であるが、図２０に示すように、セグメンテーション手段２４及び辞書選択手段１９が参照する音響辞書が、音響辞書記憶手段２６に記憶されている選択用音響辞書である点のみが相違する（ステップＳＴ６１〜ＳＴ６５）。
【０１０７】
以上で明らかなように、この実施の形態５によれば、選択用音響辞書を照合用音響辞書より簡易化して作成することができるため、音響辞書を選択する際の演算量を軽減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果を奏する。
【０１０８】
なお、この実施の形態５では、上記実施の形態３に適用する場合について示したが、上記実施の形態１に適用するようにしてもよい。
図６は実施の形態１に適用する場合の構成例を示し、この場合、継続時間辞書１７は選択用音響辞書記憶手段２６に記憶されている各選択用音響辞書に対応した各音響モデル毎に、継続時間長の平均値を有する。
【０１０９】
また、この実施の形態５では、上記実施の形態３に適用する場合について示したが、上記実施の形態２に適用するようにしてもよい。
この場合、照合手段２１から出力されたセグメントデータを、照合用音響辞書の音響モデルと、選択用音響辞書の音響モデルとの対応付けにより、セグメントデータを変更することにより実施する。
【０１１０】
実施の形態６．
上記実施の形態１から実施の形態４では、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するものについて示したが、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書（デフォルトの音響辞書）を参照対象に選択するようにしてもよい。
【０１１１】
即ち、最小距離値の音響辞書のＩＤ番号をＩ、２番目に小さい距離値を持つ音響辞書のＩＤ番号をＩ２とするとき、その距離値の差が閾値Ｔｈ以下であって、下記の不等式が成立するとき、デフォルトの音響辞書を選択するようにしてもよい。
【０１１２】
【数８】
0004060015.tif 000009
【０１１３】
なお、予め設定する音響辞書は、入力が想定されている環境／話者に全体に対して悪影響の少ない音響辞書とする。
例えば、音響辞書記憶手段１３が男性用音響辞書と、女性用音響辞書と、不特定話者用音響辞書とを記憶する場合において、女性話者に対して男性用辞書を誤選択、男性話者に対して女性用辞書を誤選択するなど、音響辞書の誤選択が発生すると、音声の認識精度が著しく低下する。
しかし、不特定話者用音響辞書を選択する場合は、専用の音響辞書と比べて、音声の認識精度が多少劣化するが、著しい劣化を生じることはない。
【０１１４】
そこで、音響辞書の選択に用いる音響辞書間の距離値の差が小さい場合は、音響辞書の選択結果の信頼性が低いと判断して不特定話者用音響辞書を選択し、音響辞書を誤選択することによる認識精度の低下を最小限に抑えるようにする。
なお、音響辞書間の距離値の差が小さい場合に、デフォルトの音響辞書に変更することにより、音響辞書の誤選択を続ける可能性が減り安定性が増す効果も奏する。
これは、音響辞書間の距離値の差が低い場合は、認識結果が誤っているなど、音響辞書選択の結果の信頼性が低いことが考えられるためである。
【０１１５】
実施の形態７．
上記実施の形態１から実施の形態４では、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するものについて示したが、最小距離値の音響辞書とデフォルトの音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、そのデフォルトの音響辞書を参照対象に選択するようにしてもよい。
【０１１６】
即ち、デフォルトの音響辞書のＩＤ番号をＩ、予め設定した閾値をＴｈとすると、最小距離値の音響辞書（ＩＤ＝ｉ）に係る距離値Ｄｉｓｔ（ｉ）と、デフォルトの音響辞書の距離値Ｄｉｓｔ（Ｉ）とを比べて、下記の不等式が成立しない場合には、上記実施の形態１等と同様に、最小距離値の音響辞書（ＩＤ＝ｉ）を選択するが、下記の不等式が成立する場合には、デフォルトの音響辞書（ＩＤ＝Ｉ）を選択するようにする。
【０１１７】
【数９】
0004060015.tif 000010
【０１１８】
デフォルトの音響辞書に係る距離値と、最小距離値の音響辞書に係る距離値の差が小さい場合は、認識結果が誤っているなど、辞書選択結果の信頼性が低いか、あるいは、入力音声がデフォルトの音響辞書に近く、他の音響辞書を選択しても、あまり距離値が小さくならないことが考えられる。
この際、信頼性が低くなる理由として、現在使用している音響辞書の選択に誤っていた可能性があるため、デフォルトの音響辞書に変更することにより、誤った辞書選択を続ける可能性を低減し、音声認識の安定性を高めるようにする。
【０１１９】
実施の形態８．
上記実施の形態１から実施の形態４では、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するものについて示したが、認識結果出力手段１５が出力する語彙の尤度が所定の閾値より小さい場合、デフォルトの音響辞書を参照対象に選択するようにしてもよい。
【０１２０】
即ち、認識結果である認識の尤度が低い場合は、入力音声の認識結果が誤っているなど、認識結果の信頼性が低いといえる。
この場合、信頼性が低くなる理由として、現在使用している音響辞書の選択に誤っていた可能性があるため、デフォルトの辞書に変更することにより、誤った辞書選択を続ける可能性を低減し、音声認識の安定性を高めるようにする。
【０１２１】
実施の形態９．
上記実施の形態１から実施の形態８では、音響分析手段１１が出力するすべての時系列データを分析結果記憶手段１６が記憶して、その時系列データの全フレーム分のセグメントデータを求めて辞書選択をするものについて示したが、分析結果記憶手段１６が認識開始から予め設定されたフレーム数（Ｎｆｒ）分の時系列データのみを記憶し、Ｎｆｒフレーム分のセグメントデータを求めて辞書選択をするようにしてもよい。
【０１２２】
例えば、平均継続時間長を用いてセグメンテーションを行う場合は、入力音声の開始時点をｔ、入力音声の長さをＴ１とすると、分析結果記憶手段１６に記憶されている時系列データうち、開始時間ｔｓから終了時間ｔｅまでの時系列データを対応付ける。
また、最尤経路によりセグメンテーションを行う方法では、ｔｓ＝０の場合、図１２に示すようなＨＭＭを用いて最尤経路を求める。また、ｔｓ≠０の場合、図１３に示すようなＨＭＭを用いて最尤経路を求める。どちらの図も認識結果が“ｈａｃｉｎｏｈｅ”である場合の例である。
【０１２３】
辞書選択手段１９における入力音声に対する音響辞書（ＩＤ＝ｌ）の距離値Ｄｉｓｔ（ｌ）は下記の式（１０）を用いて求められる。また、フレーム数で正規化する場合は、式（１１）を用いて求められる。
なお、入力音声がＮｆｒフレーム以下の場合は、上記実施の形態１から実施の形態５と同様の動作になる。
【０１２４】
【数１０】
0004060015.tif 000011
【０１２５】
この実施の形態９により、分析結果記憶手段１６のメモリ量を削減することができるとともに、セグメンテーション手段１８及び辞書選択手段１９における演算量を削減することができる効果を奏する。
【０１２６】
実施の形態１０．
上記実施の形態１から実施の形態８では、各音響辞書毎の累積距離値を求め、その累積距離値が最小の音響辞書を選択するものについて示したが、距離値の演算の途中段階において、Ｎｆ２フレーム毎に各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が閾値Ｔｈより大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するようにしてもよい。
【０１２７】
例えば、上記実施の形態３の音声認識方式に対して適用する場合、辞書選択手段１９は、時系列データが終了するまで（図２１のステップＳＴ２３）、分析結果記憶手段１６から時系列データの１フレーム分を取得し（ステップＳＴ２４）、各音響辞書毎に、現在の分析フレーム（上記時系列データの１フレーム分）と、それに対応する音響モデルの距離値を演算する（ステップＳＴ２５〜ＳＴ２７）。
【０１２８】
そして、辞書選択手段１９は、現在、累積距離値のチェックを許可する条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳＴ７１）。
例えば、現在の時刻ｔ（フレーム番号）で、以下の式が成立するか否かを判定成立する。
【０１２９】
【数１１】
0004060015.tif 000012
【０１３０】
式（１２）が成立する場合、時刻ｔ（フレーム番号）までの、音響辞書（ＩＤ＝ｌ）の時の音響辞書と時系列データとの累積距離値Ｄｉｓｔ（ｌ，ｔ）を求める（ステップＳＴ７２）。
【０１３１】
【数１２】
0004060015.tif 000013
【０１３２】
なお、累積距離値Ｄｉｓｔ（ｌ，ｔ）をフレームで正規化する場合には、下式を用いるようにしてもよい。
【０１３３】
【数１３】
0004060015.tif 000014
【０１３４】
このようにして、各音響辞書に係る累積距離値を求めると、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が閾値Ｔｈより大きいか否かを判定する（ステップＳＴ７３）。
即ち、その距離値の差が閾値Ｔｈより大きくなると、下式が成立するので、下式が成立するか否かを判定する。
【０１３５】
【数１４】
0004060015.tif 000015
【０１３６】
そして、式（１５）が成立する場合、距離値の演算を中止して、現時点における最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する。
なお、音響辞書の最後まで距離値の差がＴｈ以上にならない場合の処理は、上記実施の形態３と同様である。
【０１３７】
この実施の形態１０により、セグメンテーション手段２４及び辞書選択手段１９における演算量を削減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果を奏する。
【０１３８】
実施の形態１１．
上記実施の形態１０では、距離値の演算の途中段階において、Ｎｆ２フレーム毎に各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が閾値Ｔｈより大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するものについて示したが、Ｎｆ２フレーム毎に各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書と距離値が閾値Ｔｈ以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外するようにしてもよい。
【０１３９】
具体的には、図２２に示すように、最初に、音響辞書記憶手段１３に記憶されているすべての音響辞書を選択辞書の候補とし（ステップＳＴ８１）、時系列データが終了するまで（ステップＳＴ２３）、分析結果記憶手段１６から時系列データの１フレーム分を取得し（ステップＳＴ２４）、各音響辞書毎に、現在の分析フレーム（上記時系列データの１フレーム分）と、それに対応する音響モデルの距離値を演算する（ステップＳＴ２５〜ＳＴ２７）。
【０１４０】
そして、辞書選択手段１９は、現在、累積距離値のチェックを許可する条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳＴ７１）。
例えば、現在の時刻ｔ（フレーム番号）で、以下の式が成立するか否かを判定成立する。
【０１４１】
【数１５】
0004060015.tif 000016
【０１４２】
式（１６）が成立する場合、時刻ｔ（フレーム番号）までの、音響辞書（ＩＤ＝ｌ）の時の音響辞書と時系列データとの累積距離値Ｄｉｓｔ（ｌ，ｔ）を求める（ステップＳＴ７２）。
【０１４３】
【数１６】
0004060015.tif 000017
【０１４４】
なお、累積距離値Ｄｉｓｔ（ｌ，ｔ）をフレームで正規化する場合には、下式を用いるようにしてもよい。
【０１４５】
【数１７】
0004060015.tif 000018
【０１４６】
このようにして、各音響辞書に係る累積距離値を求めると、その時点における最小距離値の音響辞書と距離値が閾値Ｔｈ以上離れた音響辞書を検索し、その音響辞書を選択辞書の候補から除外する（ステップＳＴ８２）。
即ち、最小距離値の音響辞書から距離値が閾値Ｔｈ以上離れた音響辞書は、下式が成立するので、下式が成立する音響辞書を選択辞書の候補から除外する。
【０１４７】
【数１８】
0004060015.tif 000019
【０１４８】
そして、選択辞書の候補数が１個になると（ステップＳＴ８３）、その音響辞書を選択用音響辞書として辞書選択結果記憶手段２０を更新する（ステップＳＴ２９）。
なお、選択辞書の候補数が最後まで複数個の残る場合の処理は、上記実施の形態３と同様である。
この実施の形態１１により、セグメンテーション手段２４及び辞書選択手段１９における演算量を削減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果を奏する。
【０１４９】
実施の形態１２．
図７はこの発明の実施の形態１２による音声認識装置を示す構成図であり、図において、図３と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２７は入力信号に特定信号が含まれていると、特定信号の検出通知を出力する特定信号検出手段、２８は特定信号検出手段２７から特定信号の検出通知を受けると、辞書選択を実施するため距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止する辞書選択手段である。
ここでは、辞書選択手段２８と別個に特定信号検出手段２７を設けているが、辞書選択手段２８が特定信号検出手段２７を内蔵するようにしてもよい。
【０１５０】
なお、図７の音声認識装置をソフトウェアのみで実施する場合、下記の機能を実現できる音声認識プログラムが記録された記録媒体を用意する必要がある。
・音声分析手段１１と同様の処理を実現する音声分析機能
・認識語彙辞書１２と同様の処理を実現する認識語彙辞書記憶機能
・音響辞書記憶手段１３と同様の処理を実現する音響辞書記憶機能
・照合手段１４と同様の処理を実現する照合機能
・認識結果出力手段１５と同様の処理を実現する認識結果出力機能
・分析結果記憶手段１６と同様の処理を実現する分析結果記憶機能
・セグメンテーション手段２４と同様の処理を実現するセグメンテーション機能
・辞書選択手段２８と同様の処理を実現する辞書選択機能
・辞書選択結果記憶手段２０と同様の処理を実現する辞書選択結果記憶機能
・特定信号検出手段２７と同様の処理を実現する特定信号検出機能
【０１５１】
次に動作について説明する。
上記実施の形態１から実施の形態１１では、入力音声に特定信号が含まれていても、特に特定信号を検出することなく、辞書選択を継続するものについて示したが、入力音声に特定信号が含まれている場合には、辞書選択を中止するようにしてもよい。
【０１５２】
具体的には、特定信号検出手段２７は、照合手段１４が照合処理を実施している間、特定信号を入力音声から検出する処理を実施する（図２３のステップＳＴ９１）。
辞書選択手段２８は、特定信号検出手段２７から特定信号の検出通知を受けなければ（ステップＳＴ９２）、上記実施の形態１から実施の形態１１と同様に、辞書選択の処理を実施するが（ステップＳＴ９）、特定信号検出手段２７から特定信号の検出通知を受けると（ステップＳＴ９２）、辞書選択の処理を中止して、参照対象の更新を中止する。
【０１５３】
例えば、電話系認識において、特定信号としてＰＢ（プッシュボタン）の検出を行う特定信号検出手段２７を併用する場合、入力音声にＰＢが入力されると、その旨が辞書選択手段２８に通知されるので、照合手段１４がＰＢによって音声認識を誤認しても、その認識結果による辞書選択を行わずに済むようになる。
この実施の形態１２により、音響辞書の誤選択を防止することができる効果を奏する。
【０１５４】
実施の形態１３．
図８はこの発明の実施の形態１３による音声認識装置を示す構成図であり、図において、図７と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
２９は辞書選択結果記憶手段２０の記憶内容（音響辞書を更新前のＩＤ番号）を一時的に記憶する適応化前データ記憶手段、３０は辞書選択手段２８と同様に特定信号の検出通知を受けると辞書選択の処理を中止するが、参照対象の更新後に特定信号の検出通知を受けると、辞書選択結果記憶手段２０の記憶内容を適応化前データ記憶手段２９に記憶されている更新前のＩＤ番号に戻す辞書選択手段である。
【０１５５】
なお、図８の音声認識装置をソフトウェアのみで実施する場合、下記の機能を実現できる音声認識プログラムが記録された記録媒体を用意する必要がある。
・音声分析手段１１と同様の処理を実現する音声分析機能
・認識語彙辞書１２と同様の処理を実現する認識語彙辞書記憶機能
・音響辞書記憶手段１３と同様の処理を実現する音響辞書記憶機能
・照合手段１４と同様の処理を実現する照合機能
・認識結果出力手段１５と同様の処理を実現する認識結果出力機能
・分析結果記憶手段１６と同様の処理を実現する分析結果記憶機能
・セグメンテーション手段２４と同様の処理を実現するセグメンテーション機能
・辞書選択手段３０と同様の処理を実現する辞書選択機能
・辞書選択結果記憶手段２０と同様の処理を実現する辞書選択結果記憶機能
・特定信号検出手段２７と同様の処理を実現する特定信号検出機能
・適応化前データ記憶手段２９と同様の処理を実現する適応化前データ記憶機能
【０１５６】
次に動作について説明する。
まず、適応化前データ記憶手段２９は、辞書選択結果記憶手段２０の記憶内容が更新される前に、予め辞書選択結果記憶手段２０に記憶されているＩＤ番号を記憶する（図２４のステップＳＴ１０１）。
なお、この記憶するタイミングは適応化（辞書選択）前の時点であれば、何時でもかまわない。
【０１５７】
辞書選択手段３０は、特定信号検出手段２７から特定信号の検出通知を受けると（ステップＳＴ９２）、上記実施の形態１２と同様に、辞書選択の処理を中止するが（ステップＳＴ１０）、参照対象の更新後に特定信号の検出通知を受けると（ステップＳＴ１０２）、辞書選択結果記憶手段２０の記憶内容を適応化前データ記憶手段２９に記憶されている更新前のＩＤ番号に戻す処理を実施する（ステップＳＴ１０３）。
【０１５８】
例えば、電話系認識において、特定信号としてＰＢ（プッシュボタン）の検出を行う特定信号検出手段２７を併用する場合、入力音声にＰＢが入力されると、その旨が辞書選択手段３０に通知されるので、照合手段１４がＰＢによって音声認識を誤認しても、その認識結果による辞書選択を行わずに済むようになる。
なお、音声認識装置とは別の入力音声を監視する方法と併用し、そちらの入力音声監視用装置により入力が音声以外と判定された場合に、適応化を中止するようにしてもよい。
この実施の形態１３により、特定信号の検出通知が適用化後になっても、参照対象の音響辞書を復帰することができる。
【０１５９】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、語彙認識手段の認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索し、その平均継続時間長にしたがって時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するセグメンテーション手段と、そのセグメンテーション手段が出力する対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段とを設けるように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。
【０１６０】
この発明によれば、語彙認識手段が出力するセグメントデータに基づいて時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けるように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。
【０１６１】
この発明によれば、参照対象に指定された音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力するセグメンテーション手段と、そのセグメンテーション手段が出力するセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段とを設けるように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。
また、継続時間辞書やセグメントデータ記憶手段が不要になるため、メモリを削減することができる効果もある。
【０１６２】
この発明によれば、辞書選択手段が選択する音響辞書を参照せず、予め指定された音響辞書を参照するセグメンテーション手段を設けるように構成したので、語彙の認識精度の劣化を防止することができる効果がある。
【０１６３】
この発明によれば、辞書記憶手段に記憶されている音響辞書と同一環境下で学習された音響辞書を記憶する第２の辞書記憶手段を別個用意し、語彙認識手段及び辞書選択手段が異なる辞書記憶手段をアクセスするように構成したので、選択用音響辞書を照合用音響辞書より簡易化して作成することができるようになり、その結果、音響辞書を選択する際の演算量を軽減することができるため、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１６４】
この発明によれば、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けるように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１６５】
この発明によれば、最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けるように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１６６】
この発明によれば、語彙認識手段が出力する語彙の尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けるように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１６７】
この発明によれば、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析手段が出力する時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いる辞書選択手段を設けるように構成したので、メモリ量を削減することができるとともに、演算量を削減することができる効果がある。
【０１６８】
この発明によれば、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択手段を設けるように構成したので、辞書選択の演算量を削減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１６９】
この発明によれば、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外する辞書選択手段を設けるように構成したので、辞書選択の演算量を削減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１７０】
この発明によれば、入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止する辞書選択手段を設けるように構成したので、音響辞書の誤選択を防止することができる効果がある。
【０１７１】
この発明によれば、入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻す辞書選択手段を設けるように構成したので、特定信号を音響辞書の更新後に検出しても、参照対象の音響辞書を復帰することができる効果がある。
【０１７２】
この発明によれば、認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索すると、その平均継続時間長にしたがって時系列データと各音響モデルの対応付けを実施し、その対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。
【０１７３】
この発明によれば、セグメントデータに基づいて時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。
【０１７４】
この発明によれば、参照対象に指定された音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力し、そのセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。また、メモリを削減することができる効果もある。
の音響辞書を復帰することができる効果がある。
【０１７５】
この発明によれば、時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力する際、予め指定された音響辞書を参照するように構成したので、語彙の認識精度の劣化を防止することができる効果がある。
【０１７６】
この発明によれば、同一環境下で学習された複数個の音響辞書を記憶する記憶媒体が２個存在する場合、最大尤度の語彙を認識する認識処理及び参照対象の指定処理が異なる記憶媒体をアクセスするように構成したので、選択用音響辞書を照合用音響辞書より簡易化して作成することができるようになり、その結果、音響辞書を選択する際の演算量を軽減することができるため、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１７７】
この発明によれば、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１７８】
この発明によれば、最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１７９】
この発明によれば、語彙の最大尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１８０】
この発明によれば、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析して出力した時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いるように構成したので、メモリ量を削減することができるとともに、演算量を削減することができる効果がある。
【０１８１】
この発明によれば、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択するように構成したので、辞書選択の演算量を削減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１８２】
この発明によれば、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外するように構成したので、辞書選択の演算量を削減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１８３】
この発明によれば、入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止するように構成したので、音響辞書の誤選択を防止することができる効果がある。
【０１８４】
この発明によれば、入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻すように構成したので、特定信号を音響辞書の更新後に検出しても、参照対象の音響辞書を復帰することができる効果がある。
【０１８５】
この発明によれば、語彙認識機能の認識結果を音響モデルの系列に変換して、各音響モデルに対応する平均継続時間長を継続時間辞書から検索し、その平均継続時間長にしたがって時系列データと各音響モデルの対応付けを実施するセグメンテーション機能と、そのセグメンテーション機能が出力する対応関係に基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能とを記録するように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。
【０１８６】
この発明によれば、語彙認識機能が出力するセグメントデータに基づいて時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。
【０１８７】
この発明によれば、参照対象に指定された音響辞書を参照して、時系列データに対する各語彙の尤度を計算することにより、その時系列データに対応する各音響モデルを示すセグメントデータを出力するセグメンテーション機能と、そのセグメンテーション機能が出力するセグメントデータに基づいて上記時系列データと各音響辞書に係る距離値を求め、次回音声認識のために最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能とを記録するように構成したので、各音響モデルに対応する各音響辞書の尤度を計算することなく、音響辞書を選択することができるようになり、その結果、音響辞書を速やかに選択することができる効果がある。また、メモリを削減することができる効果もある。
【０１８８】
この発明によれば、辞書選択機能が選択する音響辞書を参照せず、予め指定された音響辞書を参照するセグメンテーション機能を記録するように構成したので、語彙の認識精度の劣化を防止することができる効果がある。
【０１８９】
この発明によれば、辞書記憶機能に記憶されている音響辞書と同一環境下で学習された音響辞書を記憶する第２の辞書記憶機能を別個用意し、語彙認識機能及び辞書選択機能が異なる辞書記憶機能をアクセスするように構成したので、選択用音響辞書を照合用音響辞書より簡易化して作成することができるようになり、その結果、音響辞書を選択する際の演算量を軽減することができるため、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１９０】
この発明によれば、距離値が１番小さい音響辞書と２番目に小さい音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１９１】
この発明によれば、最小距離値の音響辞書と予め設定された特定の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より小さい場合、その特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１９２】
この発明によれば、語彙認識機能が出力する語彙の尤度が所定の閾値より小さい場合、予め設定された特定の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するように構成したので、認識精度の低下を最小限に抑えることができるとともに、音響辞書の誤選択を続ける可能性を低減することができる効果がある。
【０１９３】
この発明によれば、時系列データと各音響辞書に係る距離値を求める際、音響分析機能が出力する時系列データのうち、一定時間分の時系列データを用いる辞書選択機能を記録するように構成したので、メモリ量を削減することができるとともに、演算量を削減することができる効果がある。
【０１９４】
この発明によれば、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、その時点における最小距離値の音響辞書に係る距離値と他の音響辞書に係る距離値の差が所定の閾値より大きくなると、その最小距離値の音響辞書を参照対象に選択する辞書選択機能を記録するように構成したので、辞書選択の演算量を削減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１９５】
この発明によれば、距離値の演算の途中段階で各音響辞書に係る距離値を比較し、最小距離値の音響辞書と距離値が所定値以上離れた音響辞書に係る距離値の演算を中止して、その音響辞書を参照対象から除外する辞書選択機能を記録するように構成したので、辞書選択の演算量を削減することができるようになり、更に、速やかに音響辞書を選択することができる効果がある。
【０１９６】
この発明によれば、入力音声に特定信号が含まれていることを検出すると、距離値の演算を中止して、参照対象の更新を中止する辞書選択機能を記録するように構成したので、音響辞書の誤選択を防止することができる効果がある。
【０１９７】
この発明によれば、入力音声に特定信号が含まれていることを参照対象の更新後に検出すると、参照対象の音響辞書を更新前の状態に戻す辞書選択機能を記録するように構成したので、特定信号を音響辞書の更新後に検出しても、参照対象の音響辞書を復帰することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による音声認識装置を示す構成図である。
【図２】  この発明の実施の形態２による音声認識装置を示す構成図である。
【図３】  この発明の実施の形態３による音声認識装置を示す構成図である。
【図４】  この発明の実施の形態４による音声認識装置を示す構成図である。
【図５】  この発明の実施の形態５による音声認識装置を示す構成図である。
【図６】  この発明の実施の形態５による音声認識装置を示す構成図である。
【図７】  この発明の実施の形態１２による音声認識装置を示す構成図である。
【図８】  この発明の実施の形態１３による音声認識装置を示す構成図である。
【図９】  平均継続時間長による時系列データと各音響モデルの対応付けの例を示す説明図である。
【図１０】  音響辞書記憶手段２０に記憶されている音響辞書の構成例を示す説明図である。
【図１１】  ＨＭＭの具体例を示す説明図である。
【図１２】  ＨＭＭを用いた最尤経路を示す説明図である。
【図１３】  ＨＭＭを用いた最尤経路を示す説明図である。
【図１４】  この発明の実施の形態１による音声認識方法を示すフローチャートである。
【図１５】  この発明の実施の形態１による音声認識方法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１による音声認識方法を示すフローチャートである。
【図１７】  この発明の実施の形態２による音声認識方法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２による音声認識方法を示すフローチャートである。
【図１９】  この発明の実施の形態３による音声認識方法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５による音声認識方法を示すフローチャートである。
【図２１】  この発明の実施の形態１０による音声認識方法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による音声認識方法を示すフローチャートである。
【図２３】  この発明の実施の形態１２による音声認識方法を示すフローチャートである。
【図２４】  この発明の実施の形態１３による音声認識方法を示すフローチャートである。
【図２５】  従来の音声認識装置を示す構成図である。
【符号の説明】
１１  音響分析手段、１２  認識語彙辞書（辞書記憶手段）、１３  音響辞書記憶手段（辞書記憶手段）、１４  照合手段（語彙認識手段）、１５  認識結果出力手段（語彙認識手段）、１６  分析結果記憶手段（語彙認識手段）、１７  継続時間辞書、１８  セグメンテーション手段、１９  辞書選択手段、２０  辞書選択結果記憶手段、２１  照合手段（語彙認識手段）、２２  セグメントデータ記憶手段（語彙認識手段）、２３  辞書選択手段、２４  セグメンテーション手段、２５  セグメンテーション手段、２６  選択用音響辞書記憶手段（第２の辞書記憶手段）、２７  特定信号検出手段、２８  辞書選択手段、２９  適応化前データ記憶手段、３０  辞書選択手段。
【図１】
0004060015.tif 000020
【図２】
0004060015.tif 000021
【図３】
0004060015.tif 000022
【図４】
0004060015.tif 000023
【図５】
0004060015.tif 000024
【図６】
0004060015.tif 000025
【図７】
0004060015.tif 000026
【図８】
0004060015.tif 000027
【図９】
0004060015.tif 000028
【図１０】
0004060015.tif 000029
【図１１】
0004060015.tif 000030
【図１２】
0004060015.tif 000031
【図１３】
0004060015.tif 000032
【図１４】
0004060015.tif 000033
【図１５】
0004060015.tif 000034
【図１６】
0004060015.tif 000035
【図１７】
0004060015.tif 000036
【図１８】
0004060015.tif 000037
【図１９】
0004060015.tif 000038
【図２０】
0004060015.tif 000039
【図２１】
0004060015.tif 000040
【図２２】
0004060015.tif 000041
【図２３】
0004060015.tif 000042
【図２４】
0004060015.tif 000043
【図２５】
0004060015.tif 000044