(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部から入力される音声信号を受け取る音声信号入力手段と、
前記音声信号入力手段から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する認識結果候補生成手段と、
前記認識結果候補生成手段から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う継続時間長正規化手段と、
前記認識結果候補生成手段の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する認識結果候補修正手段と、
前記継続時間長正規化手段が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を継続時間長系列と継続時間長の平均との間の自乗誤差が最小となるように継続時間長の平均、分散に基づいて計算する正規化定数計算手段と、
前記認識結果候補修正手段がスコアを計算する際、および、前記正規化定数計算手段が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する継続時間長統計量格納手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
単語列、単語継続時間長系列、スコアのＮ個の組（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）（ただしｋ＝１，２，…，、またＮｎ（ｋ）は第ｋ位候補の単語数）を出力する前記認識結果候補生成手段と、
単語列Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）に対応する継続時間長の平均μ（Ｗｋ，１），μ（Ｗｋ，２），…，μ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））と分散σ（Ｗｋ，１），σ（Ｗｋ，２），…，σ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））を格納する前記継続時間長統計量格納手段と、
前記認識結果候補生成手段から（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）を受け取り、前記継続時間長統計量格納手段からの単語列Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）に対応する継続時間長の平均μ（Ｗｋ，１），μ（Ｗｋ，２），…，μ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））と分散σ（Ｗｋ，１），σ（Ｗｋ，２），…，σ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））に基づいて、継続時間長のもっともらしさを表す量である
0004239479.tif 000012
が最大となるように正規化定数を計算する前記正規化定数計算手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
正規化定数κを
0004239479.tif 000013
正規化定数λを
0004239479.tif 000014
にしたがって計算する前記正規化定数計算手段と、
継続時間長の正規化を
0004239479.tif 000015
にしたがって行う前記継続時間長正規化手段と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の音声認識装置。
【請求項４】
外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順と、
前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順と、
前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順と、
前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順と、
前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を継続時間長系列と継続時間長の平均との間の自乗誤差が最小となるように継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順と、
前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順と、
を含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項５】
単語列、単語継続時間長系列、スコアのＮ個の組（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）（ただしｋ＝１，２，…，、またＮｎ（ｋ）は第ｋ位候補の単語数）を出力する前記第２の手順と、
単語列Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）に対応する継続時間長の平均μ（Ｗｋ，１），μ（Ｗｋ，２），…，μ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））と分散σ（Ｗｋ，１），σ（Ｗｋ，２），…，σ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））を格納する前記第６の手順と、
前記第２の手順で出力された（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）を受け取り、前記第６の手順で格納された単語列Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）に対応する継続時間長の平均μ（Ｗｋ，１），μ（Ｗｋ，２），…，μ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））と分散σ（Ｗｋ，１），σ（Ｗｋ，２），…，σ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））に基づいて、継続時間長のもっともらしさを表す量である
0004239479.tif 000016
が最大となるように正規化定数を計算する前記第５の手順と、
を含むことを特徴とする請求項４記載の音声認識方法。
【請求項６】
正規化定数κを
0004239479.tif 000017
正規化定数λを
0004239479.tif 000018
にしたがって計算する前記第５の手順と、
継続時間長の正規化を
0004239479.tif 000019
にしたがって行う前記第３の手順と、
を含むことを特徴とする請求項５記載の音声認識方法。
【請求項７】
外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順と、
前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順と、
前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順と、
前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順と、
前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を継続時間長系列と継続時間長の平均との間の自乗誤差が最小となるように継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順と、
前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項８】
単語列、単語継続時間長系列、スコアのＮ個の組（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）（ただしｋ＝１，２，…，、またＮｎ（ｋ）は第ｋ位候補の単語数）を出力する前記第２の手順と、
単語列Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）に対応する継続時間長の平均μ（Ｗｋ，１），μ（Ｗｋ，２），…，μ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））と分散σ（Ｗｋ，１），σ（Ｗｋ，２），…，σ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））を格納する前記第６の手順と、
前記第２の手順で出力された（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）を受け取り、前記第６の手順で格納された単語列Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）に対応する継続時間長の平均μ（Ｗｋ，１），μ（Ｗｋ，２），…，μ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））と分散σ（Ｗｋ，１），σ（Ｗｋ，２），…，σ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））に基づいて、継続時間長のもっともらしさを表す量である
0004239479.tif 000020
が最大となるように正規化定数を計算する前記第５の手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７記載の音声認識プログラム。
【請求項９】
正規化定数κを
0004239479.tif 000021
正規化定数λを
0004239479.tif 000022
にしたがって計算する前記第５の手順と、
継続時間長の正規化を
0004239479.tif 000023
にしたがって行う前記第３の手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項８記載の音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムに関し、特に、連続発声された音声を認識しその発声内容を表す記号列に変換する音声認識装置、音声認識方法、および、音声認識プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の音声認識装置および音声認識プログラムを記録した記録媒体は、主として、音素（母音ａ、ｉ、ｕ、…、子音ｋ、ｓ、ｔ、…等）の標準パタンとして一方向型（ｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔ型）隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を用意し、これら標準パタンと入力音声信号の各部とのマッチングをくり返すことにより、入力音声信号ともっともよくマッチする音素列を導き出し、この音素列から一意に決まる記号列（例えば単語列）を認識結果として出力していた。
【０００３】
ＨＭＭに基づく音声認識技術では、音声信号の任意の部分がマッチングの対象となり得るため、極端に長い時間区間と子音がよくマッチし、短い時間区間と母音がよくマッチするということが起こり得る。しかし、多くの場合、母音は比較的長時間継続し、子音は短時間で終了するため、上記のような現象は認識誤りの原因となり得る。
【０００４】
一般に、母音や子音あるいは音節や単語などの種々の単位が音声信号中で継続する時間の長さを継続時間長と呼ぶ。ＨＭＭに基づく音声認識技術は、継続時間長を陽に制御する仕組みを持たない。これはＨＭＭの大きな欠点の一つであった。この欠点の解決法の一つとして、文献「１９８８年、中川聖一、確率モデルによる音声認識、電子情報通信学会」にも示されているような、継続時間分布モデルを導入する方法がある。
【０００５】
これは、音声の継続時間長の確率分布モデルを、ＨＭＭの最適状態遷移系列を求めるヴィタビ探索中に組み入れて尤度の算出を行うことにより継続時間を制御する方法である。より簡略には、通常のヴィタビ探索によって複数個の認識結果候補を算出し（第１パス）、その後、継続時間長の確率分布モデルに基づいて各候補の継続時間長の並びのもっともらしさを計算し、各候補のスコア（尤度）を修正する（第２パス）という２段階の手順を踏む方法でも代用可能である。なお、確率分布としては、予め学習によって推定された平均値、分散値で定義される正規分布などを用いる。
【０００６】
図５は、上述の従来技術のうち、２段階の手順を踏む後者の方法を導入した音声認識装置の実施の形態の一例を示す構成図である。
【０００７】
この例は、外部から入力される音声信号を受け取る音声信号入力手段２０１と、音声信号入力手段２０１から音声信号の時系列を受け取り、認識に有用な特徴量（例えばメルケプストラム）の系列を計算し、あらかじめ準備された音響モデル（標準パタンのセット）と、必要に応じて準備される文法（単語辞書）から、特徴量系列にもっともよくマッチする標準パタン（音素）の系列をヴィタビ探索などによって上位から順にＮ個求め、求められたＮ個の音素列からそれぞれ一意に決まるＮ個の記号列（文字や単語の系列）と、Ｎ個の記号列それぞれに対応する記号の継続時間長系列と、Ｎ個のスコア（尤度）を出力する認識結果候補生成手段２０２と、認識結果候補生成手段２０２から記号列、継続時間長系列、スコアを受け取り、継続時間長分布モデルに基づいて継続時間長のもっともらしさを表すスコアを計算し、認識結果候補生成手段２０２の出したスコアを加減してスコア補正する認識結果候補修正手段２０３と、認識結果候補修正手段２０３が継続時間長のもっともらしさを表すスコアを計算するために参照する継続時間長の平均や分散の値を格納する継続時間長統計量格納手段２０４を備える。
【０００８】
認識結果候補修正手段２０３が認識結果候補生成手段２０２から受け取る情報の内容および受け取った情報の処理手順について、もう少し詳しく述べる。
認識結果候補生成手段２０２が生成するＮ個の認識結果候補とは、記号列（例えば単語の系列）、記号の継続時間長系列と、スコア（尤度）の組で表される。この組の１つを（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）と表し、第ｋ位候補と呼ぶ。認識結果候補修正手段２０３は、認識結果候補生成手段２０２よりＮ個の組（第１位候補から第Ｎ位候補まで）を受け取る。ここにｋ＝１，２，…，Ｎ。
【０００９】
また、Ｌ１＞Ｌ２＞…＞ＬＮとする。Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）が認識結果の第ｋ位候補の実体をなす記号列（例えば単語の系列）であり、Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）は、記号列と一対一に対応する継続時間長系列である。Ｌｋは、音響モデルの観点（入力音声信号と標準パタンとの整合の度合い）から算出されたスコアあるいは尤度であり、第ｋ位候補の音響的なもっともらしさを表す。たとえば、文献「１９９５年、ローレンス・ラビナー他(古井貞煕監訳)、音声認識の基礎(下)、ＮＴＴアドバンステクノロジ株式会社、１８８〜１９４頁」にＬｋの算出の例が記載されている。
【００１０】
認識結果候補修正手段２０３は、各認識結果候補のもっともらしさを継続時間長の観点から検証し、その結果に応じて第ｋ位候補のスコアＬｋを補正する。すなわち、認識結果の第ｋ位候補記号列の各要素Ｗｋ，ｉに対応する継続時間長Ｘｋ，ｉが、その平均値μ（Ｗｋ，ｉ）から外れていればスコア値Ｌｋを下方修正する。具体的には、次式（数式１）に従ってスコアを修正する。
【００１１】
【数１】
0004239479.tif 000002
【００１２】
ここにμ（Ｗｋ，ｉ）およびσ（Ｗｋ，ｉ）はそれぞれ認識結果記号列を構成する記号（例えば単語）Ｗｋ，ｉの継続時間長の平均および分散であり、あらゆる要素Ｗに対する平均μ（Ｗ）および分散σ（Ｗ）が継続時間長統計量格納手段２０４に格納されている。またαは継続時間長のもっともらしさにかかる重み係数（定数）である。認識結果候補修正手段２０３は、必要に応じて継続時間長統計量格納手段２０４からμ（Ｗ）およびσ（Ｗ）の値を読み出して使用する。なお、これらの値は事前に大規模な学習データに対してヴィタビ探索を行うことによって計算し保持しておくものとする。
【００１３】
しかしながら、上述した従来の技術は、発話速度が極端に速いあるいは遅い場合や、発話の前後に突発的な雑音が重なる場合に、頑健性を失うという問題を有する。
【００１４】
通常、継続時間長統計量格納手段２０４に格納される統計量μ（Ｗ）およびσ（Ｗ）は、いろいろな発話速度の音声データから抽出された継続時間長から計算される平均や分散であるため、標準的な発話速度の発話に対しては正しく推定された統計量となるが、標準から外れる発話に対しては、正確な推定量とはならない。正確でない統計量を用いて数式１のスコア修正を行うと、スコアが不適切に修正されてしまい、認識誤りの原因となる。すなわち、発話速度の変動に応じて統計量μ（Ｗ）およびσ（Ｗ）を適宜調節（発話速度正規化）する必要がある。
【００１５】
上に述べた発話速度の変動について、頑健性を確保する１つの方策として、「特開平１１−３１１９９４号公報」記載の「情報処理装置および方法、並びに提供媒体」の技術が知られている。この技術は、「個々の単語の継続時間長と、各単語の継続時間長の合計との比」を「正規化継続時間長」と定義することにより、発話速度の変動に対する頑健性をある程度確保するものである。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記公報に記載された技術は、発話の前後に突発的な雑音が重なったりして一部の単語の継続時間長が極端な擾乱を受けた場合、頑健性を失う可能性がある。例えば、発話の直前に雑音が重なった場合、先頭の単語の継続時間長だけが極端に長くなり、「各単語の継続時間長の合計」が大きく増加する。すると、本来あるべき値よりも大きな値で除するような正規化を行うことになり、正規化後の各単語の継続時間長は、本来あるべき値よりも小さくなる。結果として、継続時間長の正規化が誤って行われ、発話速度に対する頑健性が損なわれる。発話の直後に雑音が重なった場合にも、同様の問題が発生することは明らかである。この種の問題は、よく知られているように、発話に含まれる単語数が少ない場合に特に起こりやすい。
【００１７】
その一方で、上記公報に示された従来技術では、継続時間長が発話速度と比例関係にあると仮定している点も問題となり得る。この技術では、各単語の継続時間長の合計の逆数という定数係数を各単語の継続時間長に乗ずることにより、継続時間長の正規化を行っていた。しかしながら、一般に単語は母音と子音から構成されるが、母音は発話速度に対して直接的に変動して比例関係をなすが、子音は発話速度にはそれほど依存せずに一定値を保つことが知られている。すなわち、一般に継続時間長は発話速度に依存して変化する線形成分と、発話速度に依存しないバイアス成分からなると考えられる。したがって、ある定数を乗ずる（掛け算）手続きと、ある別の定数を加える（足し算）手続きを組み合わせなければ、継続時間長の適切な正規化を実現することは難しい。
【００１８】
以上述べたように、発話の前後に雑音が重なった場合のように一部の単語の継続時間長が極端な擾乱を受けた場合でも精度を落とさず、なおかつ発話速度に依存する部分と依存しない部分をともに考慮に入れた継続時間長の正規化を行い、これにより継続時間長に関するもっともらしさを適切に数値化し、音声認識のスコアに反映させる技術が望まれる。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
一般的な傾向として、発話の前後に雑音が重なった場合、先頭の単語や末尾の単語の継続時間長が増大することはあっても、先頭や末尾の単語以外の、発話の途中に位置する各単語の継続時間長はほとんど雑音の影響を受けない。したがって、発話に含まれる各単語の継続時間長について、それぞれの平均からのずれが平等に小さくなるように継続時間長正規化のための係数を決定すれば、一部の単語の継続時間長が誤っていたとしても、残りの単語の継続時間長も利用することにより、誤った継続時間長の影響が緩和されて、頑健な正規化が行えると期待される。さらに、正規化の手続きを、ある定数を乗じてなおかつ別のある定数を加える処理とすることで、発話速度変動の現象論に即した継続時間長の正規化が行えると期待される。
【００２０】
そこで、上述した課題を解決するために、本発明による音声認識装置および音声認識プログラムを記録した記録媒体は、従来に加えて、継続時間長の正規化を行う手段と、前記継続時間長の正規化を行う手段が継続時間長を正規化する際に必要となる正規化定数（比例定数およびバイアス定数）を計算する手段を備え、さらに、前記正規化係数を計算する手段は、認識結果単語列と、継続時間長系列と、あらかじめ準備された継続時間長統計量を使用して、各単語の継続時間長とその平均値との差異がなるべく小さくなるように、自乗誤差最小化に基づいて正規化定数を計算する。
【００２１】
本発明の第１の音声認識装置は、外部から入力される音声信号を受け取る音声信号入力手段と、前記音声信号入力手段から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する認識結果候補生成手段と、前記認識結果候補生成手段から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う継続時間長正規化手段と、前記認識結果候補生成手段の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する認識結果候補修正手段と、前記継続時間長正規化手段が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を継続時間長の平均、分散に基づいて計算する正規化定数計算手段と、前記認識結果候補修正手段がスコアを計算する際、および、前記正規化定数計算手段が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する継続時間長統計量格納手段と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明の第２の音声認識装置は、外部から入力される音声信号を受け取る音声信号入力手段と、前記音声信号入力手段から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する認識結果候補生成手段と、前記認識結果候補生成手段から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う継続時間長正規化手段と、前記認識結果候補生成手段の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する認識結果候補修正手段と、継続時間長の定数倍を行う第１種の正規化定数、および、継続時間長の定数加算を行う第２種の正規化定数を前記継続時間長正規化手段が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数として継続時間長の平均、分散に基づいて計算する正規化定数計算手段と、前記認識結果候補修正手段がスコアを計算する際、および、前記正規化定数計算手段が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する継続時間長統計量格納手段と、を備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明の第３の音声認識装置は、外部から入力される音声信号を受け取る音声信号入力手段と、前記音声信号入力手段から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する認識結果候補生成手段と、前記認識結果候補生成手段から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う継続時間長正規化手段と、前記認識結果候補生成手段の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する認識結果候補修正手段と、前記継続時間長正規化手段が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を前記継続時間長系列と継続時間長の平均との間の自乗誤差が最小となるように継続時間長の平均、分散に基づいて計算する正規化定数計算手段と、前記認識結果候補修正手段がスコアを計算する際、および、前記正規化定数計算手段が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する継続時間長統計量格納手段と、を備えることを特徴とする。
【００２４】
本発明の第１の音声認識方法は、外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順と、前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順と、前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順と、前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順と、前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順と、前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順と、を含むことを特徴とする。
【００２５】
本発明の第２の音声認識方法は、外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順と、前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順と、前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順と、前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順と、継続時間長の定数倍を行う第１種の正規化定数、および、継続時間長の定数加算を行う第２種の正規化定数を前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数として継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順と、前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順と、を含むことを特徴とする。
【００２６】
本発明の第３の音声認識方法は、外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順と、前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順と、前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順と、前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順と、前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を前記継続時間長系列と継続時間長の平均との間の自乗誤差が最小となるように継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順と、前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順と、を含むことを特徴とする。
【００２７】
本発明の第１の音声認識プログラムは、外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順と、前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順と、前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順と、前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順と、前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順と、前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
本発明の第２の音声認識プログラムは、外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順と、前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順と、前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順と、前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順と、継続時間長の定数倍を行う第１種の正規化定数、および、継続時間長の定数加算を行う第２種の正規化定数を前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数として継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順と、前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２９】
本発明の第３の音声認識プログラムは、外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順と、前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順と、前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順と、前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順と、前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を前記継続時間長系列と継続時間長の平均との間の自乗誤差が最小となるように継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順と、前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００３１】
図１は、本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００３２】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、外部から入力される音声信号を受け取る音声信号入力手段１０１と、音声信号入力手段１０１から音声信号の時系列を受け取り、認識に有用な特徴量（例えばメルケプストラム）の系列を計算し、あらかじめ準備された音響モデル（標準パタンのセット）、および、必要に応じて準備される文法（単語辞書）から、特徴量系列にもっともよくマッチする標準パタン（音素）の系列をヴィタビ探索などによって上位から順にＮ個求め、求められたＮ個の音素列からそれぞれ一意に決まるＮ個の単語列、Ｎ個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、Ｎ個のスコア（尤度）を出力する認識結果候補生成手段１０２と、認識結果候補生成手段１０２から単語列、継続時間長系列、スコアを受け取り、単語列と継続時間長から継続時間長の正規化（数値揃え）を行う継続時間長正規化手段１０３と、継続時間長分布モデルに基づいて継続時間長のもっともらしさを表すスコアを計算し、認識結果候補生成手段１０２の出したスコアを加減してスコア補正する認識結果候補修正手段１０４と、継続時間長正規化手段１０３が継続時間長の正規化を行う際に必要となる正規化定数を計算する正規化定数計算手段１０５と、認識結果候補修正手段１０４が継続時間長のもっともらしさを表すスコアを計算する際、および、正規化定数計算手段１０５が正規化定数を計算する際に参照する継続時間長の平均や分散の値を格納する継続時間長統計量格納手段１０６（たとえば、メモリ）とから構成される。
【００３３】
各々の手段はそれぞれ計算機上に記憶されたプログラムとして動作させることにより実現可能である。
【００３４】
次に、本発明の第１の実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
【００３５】
音声信号入力手段１０１は、マイクなどの入力デバイスを備え、入力音声信号の時系列データを取り込み格納する。
【００３６】
認識結果候補生成手段１０２は、あらかじめ適当な音声データとそれに対応する正解単語列を用いて学習された音響モデル（標準パタンＨＭＭのセット）と、認識タスクに応じて準備された文法（単語の並びを規定する辞書）を備え、音声信号入力手段１０１から音声信号の時系列データを受け取り、これを認識に有用な特徴量ベクトル（例えばメルケプストラム）の系列に変換し、前記音響モデルと、前記文法を用いて、特徴量ベクトル系列にもっともよくマッチし、かつ文法に合致する標準パタン（例えば音素）の系列をヴィタビ探索などによって上位から順に複数個（ここではＮ個とする）求め、求められたＮ個の音素列からそれぞれ一意に決まるＮ個の単語列と、Ｎ個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列と、Ｎ個のスコア（尤度）を出力する。
【００３７】
以下では、これら単語列、単語継続時間長系列、スコアのＮ個の組を（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）という記号で表す。ただしｋ＝１，２，…，Ｎであり、単語列、単語継続時間長系列、スコアの各組はスコアＬｋの高い順にソートされているとする。ｎ（ｋ）は第ｋ位候補の単語数である。
【００３８】
継続時間長正規化手段１０３は、認識結果候補生成手段１０２より上位Ｎ個の認識結果候補（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）、ｋ＝１，２，…，Ｎを受け取り、１候補ずつ順に、発話速度に起因する変動要因が小さくなるように継続時間長を正規化する。
【００３９】
ここでの正規化は、次式（数式２）のような、２種のパラメータ（正規化定数）κおよびλで規定される１次関数による写像である。κは、継続時間長のスケーリング(定数倍)を行う正規化定数であり、λは、継続時間長のシフト(定数加算)を行う定数正規化定数である。
【００４０】
【数２】
0004239479.tif 000003
【００４１】
上記正規化定数κおよびλの値は、正規化に先立って、正規化定数計算手段１０５によって決められる。その手順は以下のようである。
【００４２】
継続時間長正規化手段１０３は、第ｋ位候補の単語列Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）、および、継続時間長系列Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）を正規化定数計算手段１０５に送る。一方、継続時間長統計量格納手段１０６には、あらゆる単語に関する継続時間長の平均および分散があらかじめ準備され格納されている。
【００４３】
正規化定数計算手段１０５は、継続時間長正規化手段１０３より、上記単語列および継続時間長系列を受け取り、さらに継続時間長統計量格納手段１０６より、単語列Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）に対応する継続時間長の平均μ（Ｗｋ，１），μ（Ｗｋ，２），…，μ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））と分散σ（Ｗｋ，１），σ（Ｗｋ，２），…，σ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））を読み出す。そして、正規化定数計算手段１０５は正規化定数κおよびλを次式（数式３、数式４）に従って算出する。
【００４４】
【数３】
0004239479.tif 000004
【００４５】
【数４】
0004239479.tif 000005
【００４６】
これらの算出式は、継続時間長系列Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）と継続時間長の平均の系列μ（Ｗｋ，１），μ（Ｗｋ，２），…，μ（Ｗｋ，ｎ（ｋ））の間の自乗誤差が最小となるように設定されている。より正確には、継続時間長のもっともらしさを表す量（前記数式１、または、後記数式５の右辺第２項）が最大となるように設計されている。正規化定数計算手段１０５は、これらの算出式にしたがって算出された正規化定数κおよびλを、継続時間長正規化手段１０３に渡し、継続時間長正規化手段１０３は前述した数式２に従って、継続時間長を正規化する。
【００４７】
認識結果候補修正手段１０４は、継続時間長正規化手段１０３より、Ｎ個の認識結果候補（Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）；Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）；Ｌｋ）、ｋ＝１，２，…，Ｎを受け取り（ここでＬｋは正規化済みであることに注意）、また、継続時間長統計量格納手段１０６より単語Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）に対応する継続時間長の平均および分散を読み出し、このうちのスコアＬｋを、正規化継続時間長のもっともらしさに基づいて修正する。
【００４８】
その修正の方法は、従来の技術において示した数式１（後述する数式５）と同一である。さらに認識結果候補修正手段１０４は、修正されたスコアＬｋの大きい順にＮ個の認識結果候補をソートし直し、１位の認識結果候補（あるいは、必要に応じて上位複数個の認識結果候補）を最終的な認識結果として出力する。
【００４９】
次に、本発明の第１の実施の形態の動作についてより詳細に図面を参照して説明する。
【００５０】
図２は、単語継続時間長に基づくスコア修正による認識結果候補の修正の例を示す説明図である。
【００５１】
図２を参照すると、住所の番地部分などの認識でよく現れる、任意桁数の数字と「の」が交互に現れるような発声を認識した場合の認識結果であり、上から順に実際の発話内容、認識結果候補生成手段１０２が出力する修正前の認識結果候補（第４位候補まで）、認識結果候補修正手段１０４が出力する修正後の認識結果候補（同）となっている。各認識結果候補には、そのスコアＬｋとともに、単語Ｗｋ，１，Ｗｋ，２，…，Ｗｋ，ｎ（ｋ）、および、継続時間長Ｘｋ，１，Ｘｋ，２，…，Ｘｋ，ｎ（ｋ）［ｍｓｅｃ単位］の対を記してある。
【００５２】
たとえば、認識結果候補（修正前）の１位候補は、単語［継続時間長］が、にせん［６６７］、さん［４４４］、の［４６６］、よん［４３６］、の［１８９］、いち［４２１］である。
【００５３】
図３は、単語継続時間長統計量の例を示す説明図である。図３を参照すると、継続時間長統計量格納手段１０６が有する単語ごとの継続時間長の平均および分散の値が示されている。この例では、平均および分散の単位は、ｍｓｅｃ、および、平方ｍｓｅｃである。
【００５４】
正規化定数計算手段１０５は、数式３および数式４に基づいて、認識結果候補ごとに正規化定数κ、λを算出する。
【００５５】
たとえば、１位候補においては、κ＝｛（１／１０８９８＋１／５２５４＋１／１５２６＋１／１５２６＋１／５１２３）×（６６７×４４２／１０８９８＋４６６×１６０／１５２６＋４３６×２８５／４５３０＋１８９×１６０／１５２６＋４２１×３５１／５１２３）−（６６７／１０８９８＋４４４／５２５４＋４６６／１５２６＋４３６／４５３０＋１８９／１５２６＋４２１／５１２３）×（４４２／１０８９８＋２９４／５２５４＋１６０／１５２６＋２８５／４５３０＋１６０／１５２６＋３５１／５１２３）｝／｛（１／１０８９８＋１／５２５４＋１／１５２６＋１／１５２６＋１／５１２３）×（６６７２／１０８９８＋４４４２／５２５４＋４６６２／１５２６＋４３６２／４５３０＋１８９２／１５２６＋４２１２／５１２３）−（６６７／１０８９８＋４４４／５２５４＋４６６／１５２６＋４３６／４５３０＋１８９／１５２６＋４２１／５１２３）２｝＝０．３３４である。
【００５６】
また、λ＝（４４２／１０８９８＋２９４／５２５４＋１６０／１５２６＋２８５／４５３０＋１６０／１５２６＋３５１／５１２３）／（１／１０８９８＋１／５２５４＋１／１５２６＋１／１５２６＋１／５１２３）−０．３３４×（６６７／１０８９８＋４４４／５２５４＋４６６／１５２６＋４３６／４５３０＋１８９／１５２６＋４２１／５１２３）／（１／１０８９８＋１／５２５４＋１／１５２６＋１／１５２６＋１／５１２３）＝９２．７である。
【００５７】
よって、正規化定数は、１位候補から順に（κ，λ）＝（０．３３４，９２．７）、（０．９９４，−２２１）、（０．６１４，４６．３）、（０．６７８，３１．９）、…となる。
【００５８】
継続時間長正規化手段１０３は、数式２に基づいて、各認識結果候補の継続時間長を正規化（修正）する。なお、修正後の継続時間長は、図２の修正後の認識結果候補に記されている。
【００５９】
たとえば、認識結果候補（修正後）の１位候補（修正前の２位候補）の単語「にせん」の継続時間長は、０．３３４×６６７＋９２．７＝３１５である。
【００６０】
認識結果候補修正手段１０４は、継続時間長正規化手段１０３によって正規化された継続時間長を用いて、次式（数式５）に基づき、第ｋ位候補のスコアＬｋを修正する。
【００６１】
【数５】
0004239479.tif 000006
【００６２】
修正後のスコア値は、図２の修正後の認識結果候補に記されている。ただしここではα＝１．０で計算している。
【００６３】
たとえば、認識結果候補（修正後）の２位候補（修正前の１位候補）のスコア値は、８６．０−｛（３１５−４４２）２／１０８９８＋（２４０−２９４）２／５２５４＋（２４８−１６０）２／１５２６＋（２３８−２８５）２／４５３０＋（１５５−１６０）２／１５２６＋（２３３＋３５１）２／５１２３｝＝８６．０−１０．３＝７５．３である。
認識結果候補修正手段１０４はさらに、修正後のスコア値に基づいて認識結果候補を再ソートし、順位を付け直す。結果として、修正前に１位、２位であった候補は修正によって大きくスコアが下がり（主として、単語「の」の継続時間長が不自然に大きいことによる）、修正前に４位であった候補も若干スコアが下がり（主として、単語「いっせん」の継続時間長が不自然に小さいことによる）、修正前に３位であった候補（正解）が１位に上がっている。
【００６４】
ここで、図３で例示した、あらかじめ準備しておく継続時間長統計量（平均および分散）の算出手順の一例について説明する。学習サンプルとして、音声データとそれに対応する正解単語列を用意する。この音声データに対して、認識結果候補生成手段１０２が使用しているのと同一の音響モデルを用いて、ヴィタビ探索による単語の最適アラインメント（各単語の開始時刻と終了時刻）を求める。
【００６５】
これにより、種々の単語の継続時間長がわかるので、単語ごとに集計して、継続時間の平均と分散を計算すればよい。学習サンプルの規模については、大きければ大きいほどよいが、１種の単語が数回以上は出現していることが望ましい。
【００６６】
なお、もしも、正規化定数計算手段１０５における正規化定数の計算にかかるコストを削減したい場合は、単語ごとの分散の違いを無視することによって、多くの場合さほど実効性を落とすことなく、前記数式３および数式４の計算量を減らすことが可能となる。その計算式は次式（数式６、数式７）である。
【００６７】
【数６】
0004239479.tif 000007
【００６８】
【数７】
0004239479.tif 000008
【００６９】
以上では、継続時間長を正規化する、すなわち継続時間長をその平均に近づけるように変換するという手続きを説明したが、逆も可能である。つまり、継続時間長の平均を、実際に得られた継続時間長に近づけるように変換するという手続きでも、実効上同等の処理が実現できる。その場合には、継続時間長正規化手段１０３における継続時間長の正規化は行わず、代わりに認識結果候補修正手段１０４において、正規化された継続時間長統計量を用いた尤度の補正を行う。その方法は次式（数式８）となる。
【００７０】
【数８】
0004239479.tif 000009
【００７１】
また、上式で使用される正規化定数の計算は、次式（数式９、数式１０）となる。
【００７２】
【数９】
0004239479.tif 000010
【００７３】
【数１０】
0004239479.tif 000011
【００７４】
次に、本発明の第２の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００７５】
本発明の第２の実施の形態は、外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順（音声信号入力手段１０１相当）と、
前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順（認識結果候補生成手段１０２相当）と、
前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順（継続時間長正規化手段１０３相当）と、
前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順（認識結果候補修正手段１０４相当）と、
前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を前記継続時間長系列と継続時間長の平均との間の自乗誤差が最小となるように継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順（正規化定数計算手段１０５相当）と、前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順（継続時間長統計量格納手段１０６相当）とを含む方法である。
【００７６】
次に、本発明の第３の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００７７】
本発明の第３の実施の形態は、外部から入力される音声信号を受け取る第１の手順（音声信号入力手段１０１相当）と、
前記第１の手順から音声信号を受け取り、あらかじめ準備された標準パタンのセット、および、文法に基づいて、音声信号に適合するスコアの高い単語列を上位から順に複数個求め、複数個の単語列、複数個の単語列それぞれに対応する単語継続時間長系列、および、複数個の単語列それぞれに対応するスコアを出力する第２の手順（認識結果候補生成手段１０２相当）と、
前記第２の手順から単語列、継続時間長系列およびスコアを受け取り、単語列、継続時間長から正規化定数を用いて継続時間長の正規化を行う第３の手順（継続時間長正規化手段１０３相当）と、
前記第２の手順の出力したスコアを継続時間長の平均、分散に基づいて補正し、出力する第４の手順（認識結果候補修正手段１０４相当）と、
前記第３の手順が継続時間長の正規化のために用いる正規化定数を前記継続時間長系列と継続時間長の平均との間の自乗誤差が最小となるように継続時間長の平均、分散に基づいて計算する第５の手順（正規化定数計算手段１０５相当）と、前記第４の手順がスコアを計算する際、および、前記第５の手順が正規化定数を計算する際に使用する継続時間長の平均、分散を格納する第６の手順（継続時間長統計量格納手段１０６相当）とをコンピュータに実行させるプログラムである。
【００７８】
次に、本発明の第４の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００７９】
図４は、本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００８０】
図４を参照すると、本発明の第４の実施の形態は、音声認識プログラムを記録した記録媒体３０１を備える。この記録媒体３０１はＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、半導体メモリその他のものでも可能であり、ネットワークを介して流通する場合も含む。
【００８１】
音声認識プログラムは記録媒体３０１からデータ処理装置３０２に読み込まれ、データ処理装置３０２の動作を制御する。
【００８２】
本発明の第４の実施の形態の実施例としては、データ処理装置３０２は音声認識プログラムの制御により、第１の実施の形態における音声信号入力手段１０１、認識結果候補生成手段１０２、継続時間長正規化手段１０３、認識結果候補修正手段１０４、正規化定数計算手段１０５による処理と同一の処理を実行して、第１の実施の形態における継続時間長統計量格納手段１０６と同等の情報を有する継続時間長統計量記録媒体３０３を参照することによって、音声認識結果を出力する。
【００８３】
【発明の効果】
本発明の効果は、継続時間長の情報をより有効に利用することができ、その結果として音声認識の精度を向上させることができることである。
【００８４】
その理由は、継続時間長の情報を利用して音声認識の精度を向上させる技術において、雑音等により継続時間長に擾乱が加わった場合でも発話速度の変動をより高精度に推定し、かつ変動要因をより詳細に吸収できるようにしたからである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である
【図２】単語継続時間長に基づくスコア修正による認識結果候補の修正の例を示す説明図である
【図３】単語継続時間長統計量の例を示す説明図である
【図４】本発明の第４の実施の形態機の構成を示すブロック図である
【図５】従来技術の構成を示すブロック図である
【符号の説明】
１０１    音声信号入力手段
１０２    認識結果候補生成手段
１０３    継続時間長正規化手段
１０４    認識結果候補修正手段
１０５    正規化定数計算手段
１０６    継続時間長統計量格納手段
２０１    音声信号入力手段
２０２    認識結果候補生成手段
２０３    認識結果候補修正手段
２０４    継続時間長統計量格納手段
３０１    記録媒体
３０２    データ処理装置
３０３    継続時間長統計量記録媒体
【図１】
0004239479.tif 000024
【図２】
0004239479.tif 000025
【図３】
0004239479.tif 000026
【図４】
0004239479.tif 000027
【図５】
0004239479.tif 000028