(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話音声に含まれるキーワードを認識する音声認識装置であって、
前記発話音声を分析することによって当該発話音声の音声成分の特徴量である発話音声特徴量を抽出する抽出手段と、
１または２以上の前記キーワードの音声成分の特徴量を示すキーワード特徴量データを予め格納する第１格納手段と、
前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の抽出された前記発話音声特徴量と前記格納手段に格納された前記キーワード特徴量データとに基づいて当該発話音声特徴量が前記キーワードである確率を示す各キーワード確率を算出する算出手段と、
前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の特徴量と、前記キーワードを構成しない不要語の音声成分の特徴量との、類似度である不要語類似度を予め設定された固定値として格納する第２格納手段と、
前記算出した各キーワード確率および前記予め設定された固定値としての不要語類似度に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定手段と、
を備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識装置において、
前記抽出手段が、予め設定された単位時間毎に前記発話音声を分析して前記発話音声特徴量情報を抽出するとともに、前記予め格納手段に格納された不要語類似度が前記単位時間における前記不要語類似度を示す場合であって、
前記算出手段が、前記抽出された各単位時間毎の発話音声特徴量に基づいて各前記キーワード確率を算出するとともに、
前記決定手段が、前記算出した各キーワード確率および前記単位時間における不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定することを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の音声認識装置において、
前記決定手段が、前記算出した前記各キーワード確率と前記単位時間における不要語類似度に基づいて、前記第１格納手段に格納された各前記キーワード特徴量データによって示される前記各キーワードと前記不要語との各組み合わせである確率を示す組み合わせ確率を算出するとともに、当該組み合わせ確率に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定することを特徴とする音声認識装置。
【請求項４】
発話音声に含まれるキーワードを認識する音声認識方法であって、
前記発話音声を分析することによって当該発話音声の音声成分の特徴量である発話音声特徴量を抽出する抽出処理工程と、
１または２以上の前記キーワードの音声成分の特徴量を示すキーワード特徴量データを予め取得する第１取得処理工程と、
前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の抽出された前記発話音声特徴量と前記格納手段に格納された前記キーワード特徴量データとに基づいて当該発話音声特徴量が前記キーワードである確率を示す各キーワード確率を算出する算出処理工程と、
前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の特徴量と、前記キーワードを構成しない不要語の音声成分の特徴量との、類似度である不要語類似度を予め設定された固定値として取得する第２取得処理工程と、
前記算出した各キーワード確率および前記予め設定された固定値としての不要語類似度に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定処理工程と、
を含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項５】
請求項４に記載の音声認識方法において、
前記抽出処理工程においては、予め設定された単位時間毎に前記発話音声を分析して前記発話音声特徴量情報を抽出し、
前記算出処理工程においては、前記抽出された各単位時間毎の発話音声特徴量に基づいて前記各キーワード確率を算出し、
前記第２取得処理工程においては、前記単位時間における不要語類似度を示す不要語類似度を予め取得し、
前記決定処理工程においては、前記算出した各キーワード確率および前記単位時間における不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定することを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
請求項５に記載の音声認識方法において、
前記決定処理工程においては、前記算出した前記各キーワード確率と前記単位時間における不要語類似度に基づいて、前記取得された各キーワード特徴量データによって示される各キーワードと前記不要語との各組み合わせである確率を示す組み合わせ確率を算出し、当該組み合わせ確率に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定することを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
コンピュータによって、発話音声に含まれるキーワードを認識する音声認識処理を行う音声認識プログラムであって、
前記コンピュータを、
前記発話音声を分析することによって当該発話音声の音声成分の特徴量である発話音声特徴量を抽出する抽出手段、
１または２以上の前記キーワードの音声成分の特徴量を示すキーワード特徴量データを予め取得する第１取得手段、
前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の抽出された前記発話音声特徴量と前記格納手段に格納された前記キーワード特徴量データとに基づいて当該発話音声特徴量が前記キーワードである確率を示す各キーワード確率を算出する算出手段、
前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の特徴量と、前記キーワードを構成しない不要語の音声成分の特徴量との、類似度である不要語類似度を予め設定された固定値として取得する第２取得手段、
前記算出した各キーワード確率および前記予め設定された固定値としての不要語類似度に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定手段、
として機能させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の音声認識プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
予め設定された単位時間毎に前記発話音声を分析して前記発話音声特徴量情報を抽出する抽出手段、
前記各単位時間毎に抽出された発話音声特徴量に基づいて前記各キーワード確率を算出する算出手段、
前記単位時間における前記不要語類似度を予め取得する第２取得手段、
前記算出した各キーワード確率および前記単位時間における不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定手段、
として機能させることを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の音声認識プログラムにおいて、
前記コンピュータを、前記算出した各キーワード確率と前記単位時間における不要語類似度に基づいて、前記予め取得した各キーワード特徴量データによって示される各キーワードと前記不要語との各組み合わせである確率を示す組み合わせ確率を算出し、当該組み合わせ確率に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定手段として機能させること特徴とする音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＨＭＭ（Hidden Markov Models）法を用いて音声認識を行う技術分野に属し、より詳細には、発話された音声からキーワードを認識する技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、人間が発声した音声を認識する音声認識装置が開発されており、このような音声認識装置では、人間が所定の語句の音声を発声すると、その入力信号から語句の音声を認識するようになっている。
【０００３】
また、このような音声認識装置を、車載されたナビゲーション装置やパーソナルコンピュータなど各種装置に適用すれば、その装置はキーボードやスイッチ選択の手動操作を要することなく、各種の情報を入力することができるようになる。
【０００４】
したがって、自動車の運転中にナビゲーション装置を利用するなどの人間が両手を使用する作業環境下であっても、操作者は、所望の情報を当該装置に入力することができるようになっている。
【０００５】
このような音声認識の代表的なものにＨＭＭ（隠れマルコフモデル）と呼ばれる確率モデルを利用して音声認識を行う方法（以下、単に音声認識という）がある。
【０００６】
この音声認識は、発話音声の特徴量のパターンを、予め用意されたキーワードとなる認識候補の語句（以下、認識対象語（キーワード）という）を示す音声の特徴量のパターンとマッチングさせることにより音声認識を行うようになっている。
【０００７】
具体的には、この音声認識は、予め定められた時間間隔毎に入力された発話音声（入力信号）を分析して特徴量を抽出し、この入力信号の特徴量に予めデータベースに格納されたＨＭＭによって示される認識対象語の特徴量のデータとマッチングの割合、すなわち、入力信号の特徴量が特徴量データであることを示す確率（以下、類似度という）を算出するとともに、発話音声の全てにおけるこの類似度を積算し、この積算された類似度が最も高い認識対象語を認識結果として確定するようになっている。
【０００８】
この結果、この音声認識は、発話音声である入力信号から所定の語句の音声認識を行うことができるようになっている。
【０００９】
なお、ＨＭＭは、遷移する状態の集まりとして表される統計的信号源モデルであり、予めキーワードなどの認識すべき音声の特徴量を示す。また、このＨＭＭは、予め複数の音声データを採取し、これらの音声データに基づいて生成されるようになっている。
【００１０】
このような音声認識では、発話音声に含まれる認識対象語となるキーワード部分を如何に抽出するかが重要になる。
【００１１】
発話音声には、通常、キーワードの他に、予め既知の認識する際に不要な語である不要語（認識対象語の前後に付加される「えー」や「です」等の語）が含まれることが多く、この場合の発話音声の構成は、原則的には、不要語と当該不要語に挟まれたキーワードによって形成される。
【００１２】
従来、一般的に、音声認識を行う場合、音声認識の対象となるキーワードを認識することによって行うワードスポッティングという手法（以下、単にワードスポッティング音声認識という）がよく用いられている。
【００１３】
このワードスポッティング音声認識は、認識対象となる発話音声を、キーワードモデルを示すＨＭＭの他に、不要語のモデル（以下、ガーベージモデルという）を示すＨＭＭを用意し、最も特徴量の類似度が高いキーワードモデル、ガーベージモデルまたはそれらの組み合わせを認識することによって音声認識を行うようになっている。
【００１４】
すなわち、このワードスポッティング音声認識は、積算された類似度に基づいて、最も特徴量の類似度が高いキーワードモデル、ガーベージモデルまたはそれらの組み合わせを認識し、当該発話音声にキーワードが含まれている場合には、そのキーワードを認識結果として出力するようになっている。
【００１５】
このように音声認識を行う場合に、不要語モデルの構成方法としては、フィラーモデルと呼ばれる確率モデル（以下、単にフィラーモデルをいう）を利用する方法がある。
【００１６】
フィラーモデルは、図５に示すように、全ての音声をモデル化するために接続可能な全ての母音および子音の接続関係をネットワークで表現したモデルであり、このフィラーモデルを用いてワードスポッティングを実現するためには、キーワードモデルの前後にそれぞれフィラーモデルを接続する必要がある。
【００１７】
すなわち、フィラーモデルでは、認識可能な全てのパターン、具体的には認識すべき発話音声の特徴量と各音素毎の特徴量のマッチングを算出することによって発話音声の音素の繋がりを算出し、言語として考える全ての接続パターンにおける音韻、音素または音節などの単語を構成する単位である各サブワードの類似度を累積して得られる累積類似度（累積尤度）に基づいて認識すべき不要語を認識するようになっている。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような音声認識装置では、不要語を認識するため、発話音声の特徴量と音素など当該不要語の構成要素となり得る各特徴量のデータとのマッチング処理を行うので、計算量が膨大となり、計算処理の負荷がかかるという問題を有していた。
【００１９】
具体的には、マッチング処理とは、発話音声の特徴量と、不要語の構成要素となり得る特徴量データとの類似する割合を示す類似度（尤度）を計算し、最も類似度が高くなる特徴量データを有する不要語として認識すべきものと判断するものであるため、日本語のフィラーモデルの場合、発話音声の特徴量を、あ行、か行、さ行、た行などのすべての音節の特徴量データとの類似度の計算を行う必要がある。
【００２０】
したがって、上述の音声認識装置では、各特徴量データ毎の類似度の計算により、計算量が膨大となるので、計算処理の負荷がかかるという問題を有していた。
【００２１】
特に、上述の音声認識装置であっては、認識すべきキーワードの前後に不要語認識用のフィラーモデルを接続した言語モデルを想定しているため、キーワードの前後において、発話音声の特徴量と各特徴量データとのマッチング処理を行うことになるので、さらに多くの計算量が必要となる。
【００２２】
本発明は、上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題は、マッチング処理を行う場合の類似度の算出量を少なくし、高速にかつ的確に音声認識を行う音声認識装置を提供することにある。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、発話音声に含まれるキーワードを認識する音声認識装置であって、前記発話音声を分析することによって当該発話音声の音声成分の特徴量である発話音声特徴量を抽出する抽出手段と、１または２以上の前記キーワードの音声成分の特徴量を示すキーワード特徴量データを予め格納する第１格納手段と、前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の抽出された前記発話音声特徴量と前記格納手段に格納された前記キーワード特徴量データとに基づいて当該発話音声特徴量が前記キーワードである確率を示す各キーワード確率を算出する算出手段と、前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の特徴量と、前記キーワードを構成しない不要語の音声成分の特徴量との、類似度である不要語類似度を予め設定された固定値として格納する第２格納手段、と前記算出した各キーワード確率および前記予め設定された固定値としての不要語類似度に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定手段と、を備えた構成を有している。
【００２４】
この構成により、請求項１に記載の発明では、発話音声特徴量が各キーワード特徴量データによって示されるキーワードであることを示すキーワード確率を算出し、当該算出したキーワード確率および予め設定された固定値としての不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべきキーワードを決定する。
【００２５】
したがって、発話音声特徴量と不要語の特徴量データとの特徴量の特性を算出せずに、不要語とキーワードを識別し、認識すべきキーワードを決定することができるので、不要語類似度を算出する際の処理負担を軽減することができ、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができる。
【００２６】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の音声認識装置において、前記抽出手段が、予め設定された単位時間毎に前記発話音声を分析して前記発話音声特徴量情報を抽出するとともに、前記予め格納手段に格納された不要語類似度が前記単位時間における前記不要語類似度を示す場合であって、前記算出手段が、前記抽出された各単位時間毎の発話音声特徴量に基づいて各前記キーワード確率を算出するとともに、前記決定手段が、前記算出した各キーワード確率および前記単位時間における不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する構成を有している。
【００２７】
この構成により、請求項２に記載の発明では、各単位時間毎に発話音声特徴量がキーワード特徴量データによって示されるキーワードであることを示すキーワード確率を算出し、当該算出したキーワード確率および予め設定された単位時間における不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべきキーワードを決定する。
【００２８】
したがって、発話音声から音素単位、または、音声単位などの単語を構成する単位であるサブワード単位で表現される各言語音毎に類似度を算出することによって認識すべきキーワードを決定することができるとともに、発話音声特徴量と不要語の特徴量データとの特徴量の特性を算出せずに、不要語とキーワードを識別し、認識すべきキーワードを決定することができるので、類似度を算出する際の処理負担を軽減することができ、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができるとともに、誤認識を防止することができる。
【００２９】
また、請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の音声認識装置において、前記決定手段が、前記算出した前記各キーワード確率と前記単位時間における不要語類似度に基づいて、前記第１格納手段に格納された各前記キーワード特徴量データによって示される前記各キーワードと前記不要語との各組み合わせである確率を示す組み合わせ確率を算出するとともに、当該組み合わせ確率に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する構成を有している。
【００３０】
この構成により、請求項３に記載の発明では、キーワード特徴量データによって示されるキーワードと不要語との各組み合わせに基づいて各単位時間毎に算出した各キーワード確率と不要語類似度に基づいて、キーワード特徴量データによって示される各キーワードと不要語との各組み合わせ確率を算出し、当該組み合わせ確率に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する。
【００３１】
したがって、不要語類似度および算出した各キーワード類似度の各組み合わせを考慮しつつ、発話音声に含まれるキーワードを決定することができるので、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができるとともに、誤認識を防止することができる。
【００３２】
また、請求項４に記載の発明は、発話音声に含まれるキーワードを認識する音声認識方法であって、前記発話音声を分析することによって当該発話音声の音声成分の特徴量である発話音声特徴量を抽出する抽出処理工程と、１または２以上の前記キーワードの音声成分の特徴量を示すキーワード特徴量データを予め取得する第１取得処理工程と、前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の抽出された前記発話音声特徴量と前記格納手段に格納された前記キーワード特徴量データとに基づいて当該発話音声特徴量が前記キーワードである確率を示す各キーワード確率を算出する算出処理工程と、前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の特徴量と、前記キーワードを構成しない不要語の音声成分の特徴量との、類似度である不要語類似度をあらかじめ設定された固定として取得する第２取得処理工程と、前記算出した各キーワード確率および前記予め設定された固定値としての不要語類似度に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定処理工程と、を含む構成を有している。
【００３３】
この構成により、請求項４に記載の発明では、発話音声特徴量が各キーワード特徴量データによって示されるキーワードであることを示すキーワード確率を算出し、当該算出したキーワード確率および予め設定された固定値としての不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべきキーワードを決定する。
【００３４】
したがって、発話音声特徴量と不要語の特徴量データとの特徴量の特性を算出せずに、不要語とキーワードを識別し、認識すべきキーワードを決定することができるので、不要語類似度を算出する際の処理負担を軽減することができ、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができる。
【００３５】
また、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の音声認識方法において、前記抽出処理工程においては、予め設定された単位時間毎に前記発話音声を分析して前記発話音声特徴量情報を抽出し、前記算出処理工程においては、前記抽出された各単位時間毎の発話音声特徴量に基づいて前記各キーワード確率を算出し、前記第２取得処理工程においては、前記単位時間における不要語類似度を示す不要語類似度を予め取得し、前記決定処理工程においては、前記算出した各キーワード確率および前記単位時間における不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する構成を有している。
【００３６】
この構成により、請求項５に記載の発明では、各単位時間毎に発話音声特徴量がキーワード特徴量データによって示されるキーワードであることを示すキーワード確率を算出し、当該算出したキーワード確率および予め設定された単位時間における不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべきキーワードを決定する。
【００３７】
したがって、発話音声から音素単位、または、音声単位などの単語を構成する単位であるサブワード単位で表現される各言語音毎に類似度を算出することによって認識すべきキーワードを決定することができるとともに、発話音声特徴量と不要語の特徴量データとの特徴量の特性を算出せずに、不要語とキーワードを識別し、認識すべきキーワードを決定することができるので、類似度を算出する際の処理負担を軽減することができ、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができるとともに、誤認識を防止することができる。
【００３８】
また、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の音声認識方法において、前記決定処理工程においては、前記算出した前記各キーワード確率と前記単位時間における不要語類似度に基づいて、前記取得された各キーワード特徴量データによって示される各キーワードと前記不要語との各組み合わせである確率を示す組み合わせ確率を算出し、当該組み合わせ確率に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する構成を有している。
【００３９】
この構成により、請求項６に記載の発明では、キーワード特徴量データによって示されるキーワードと不要語との各組み合わせに基づいて各単位時間毎に算出した各キーワード類似度と不要語類似度を積算して累積類似度を算出し、累積類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する。
【００４０】
したがって、不要語類似度および算出した各キーワード類似度の各組み合わせを考慮しつつ、発話音声に含まれるキーワードを決定することができるので、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができるとともに、誤認識を防止することができる。
また、請求項７に記載の発明は、コンピュータによって、発話音声に含まれるキーワードを認識する音声認識処理を行う音声認識プログラムであって、前記コンピュータを、前記発話音声を分析することによって当該発話音声の音声成分の特徴量である発話音声特徴量を抽出する抽出手段、１または２以上の前記キーワードの音声成分の特徴量を示すキーワード特徴量データを予め取得する第１取得手段、前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の抽出された前記発話音声特徴量と前記格納手段に格納された前記キーワード特徴量データとに基づいて当該発話音声特徴量が前記キーワードである確率を示す各キーワード確率を算出する算出手段、前記発話音声の少なくとも一部の音声区間の特徴量と、前記キーワードを構成しない不要語の音声成分の特徴量との、類似度である不要語類似度を予め設定された固定値として取得する第２取得手段、前記算出した各キーワード確率および前記予め設定された固定値としての不要語類似度に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定手段、として機能させる構成を有している。
【００４１】
この構成により、請求項７に記載の発明では、キーワード特徴量データによって示されるキーワードと不要語との各組み合わせに基づいて各単位時間毎に算出した各キーワード確率と不要語類似度に基づいて、キーワード特徴量データによって示される各キーワードと不要語との各組み合わせ確率を算出し、当該組み合わせ確率に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する。
【００４２】
したがって、発話音声特徴量と不要語の特徴量データとの特徴量の特性を算出せずに、不要語とキーワードを識別し、認識すべきキーワードを決定することができるので、不要語類似度を算出する際の処理負担を軽減することができ、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができる。
【００４３】
また、請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の音声認識プログラムにおいて、前記コンピュータを、予め設定された単位時間毎に前記発話音声を分析して前記発話音声特徴量情報を抽出する抽出手段、前記各単位時間毎に抽出された発話音声特徴量に基づいて前記各キーワード確率を算出する算出手段、前記単位時間における前記不要語類似度を予め取得する第２取得手段、前記算出した各キーワード確率および前記単位時間における不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定手段、として機能させる構成を有している。
【００４４】
この構成により、請求項８に記載の発明では、各単位時間毎に発話音声特徴量がキーワード特徴量データによって示されるキーワードであることを示すキーワード確率を算出し、当該算出したキーワード確率および予め設定された単位時間における不要語確率に基づいて発話音声に含まれる認識すべきキーワードを決定する。
【００４５】
したがって、発話音声から音素単位、または、音声単位などの単語を構成する単位であるサブワード単位で表現される各言語音毎に類似度を算出することによって認識すべきキーワードを決定することができるとともに、発話音声特徴量と不要語の特徴量データとの特徴量の特性を算出せずに、不要語とキーワードを識別し、認識すべきキーワードを決定することができるので、類似度を算出する際の処理負担を軽減することができ、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができるとともに、誤認識を防止することができる。
【００４６】
また、請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の音声認識プログラムにおいて、前記コンピュータを、前記算出した各キーワード確率と前記単位時間における不要語類似度に基づいて、前記予め取得した各キーワード特徴量データによって示される各キーワードと前記不要語との各組み合わせである確率を示す組み合わせ確率を算出し、当該組み合わせ確率に基づいて前記発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する決定手段として機能させる構成を有している。
【００４７】
この構成により、請求項９に記載の発明では、キーワード特徴量データによって示されるキーワードと不要語との各組み合わせに基づいて各単位時間毎に算出した各キーワード確率と不要語類似度に基づいて、キーワード特徴量データによって示される各キーワードと不要語との各組み合わせ確率を算出し、当該組み合わせ確率に基づいて発話音声に含まれる認識すべき前記キーワードを決定する。
【００４８】
したがって、不要語類似度および算出した各キーワード類似度の各組み合わせを考慮しつつ、発話音声に含まれるキーワードを決定することができるので、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができるとともに、誤認識を防止することができる。
【００４９】
【発明の実施の形態】
次に、本発明に好適な実施の形態について、図面に基づいて説明する。
【００５０】
なお、以下に説明する実施の形態は、本発明に係る音声認識装置を適用した場合の実施形態である。
【００５１】
まず、図１を用いて本実施形態のＨＭＭを用いた音声言語モデルについて説明する。
【００５２】
なお、図１は、本実施形態のＨＭＭを用いた認識ネットワークを示す音声言語モデルを示す図である。
【００５３】
本実施形態では、図１に示すようなＨＭＭを用いた認識ネットワークを示すモデル（以下、音声言語モデルという）、すなわち、認識すべきキーワードが含まれる音声言語モデル１０を想定する。
【００５４】
この音声言語モデル１０は、キーワードモデル１１の前後にガーベージモデルと呼ばれる不要語を構成する単位を示すモデル（以下、不要語構成要素モデルという）１２ａ、１２ｂを接続する構成を有し、発話音声に含まれるキーワードはキーワードモデル１１に、不要語は各不要語構成要素モデル１２ａ、１２ｂにマッチングさせることによってキーワードと不要語を識別し、発話音声に含まれるキーワードを認識するようになっている。
【００５５】
実際には、本実施形態では、このキーワードモデル１１は、発話音声の任意の区間毎に遷移する状態の集まりを表し、非定常信号源を定常信号の連結で表す統計的信号源モデルであるＨＭＭによって表し、不要語構成要素モデル１２ａ、１２ｂは、後述するように計算量を軽減するために、予め設定された固定値によって表すようになっている。
【００５６】
キーワードモデル１１のＨＭＭ（以下、キーワードＨＭＭという）は、ある状態からある状態に状態の遷移の確率を示す状態遷移確率と状態が遷移するときに観測されるベクトル（フレーム毎の特徴量ベクトル）の確率を出力する出力確率の２つのパラメータを有し、各キーワードの特徴量パターンを示すようになっている。
【００５７】
一般的に、発話音声は、同じ単語や音節であっても様々な原因によって生じる音響的変動を有するため、発話者が異なれば、発話音声を構成する言語音が大幅に変化するが、同じ言語音は、主に、スペクトル包絡とその時間的推移によって特徴付けられるようになっており、このような変動の時系列パターンの確率的な性質を、ＨＭＭによって精密に表現することができるようになっている。
【００５８】
したがって、本実施形態では、後述するように、入力された発話音声の特徴量と各キーワードＨＭＭとの類似度を算出し、不要語を考慮しつつマッチング処理を行うことによってこの発話音声に含まれるキーワードを認識するようになっている。
【００５９】
なお、本実施形態では、このＨＭＭは、各キーワードの特徴量パターンの特徴量を示す一定時間毎の各周波数毎におけるパワーを示すスペクトル包絡のデータまたはこのパワースペクトルの対数をとって逆フーリエ変換を行うことによって得られたケプストラムのデータを有する確率モデルを示すようになっている。
【００６０】
このようなＨＭＭを用いて発話音声などの音声に含まれるキーワードの音声認識を行う場合には、当該認識する音声を予め定められた一定時間毎に分割し、予め格納されたキーワードＨＭＭのデータとのマッチング処理に基づいて各分割された状態から次の状態に変化する場合の確率を算出するとともに、後述する不要語類似度として予め設定された値とのマッチング処理を行うことにより、発話音声に含まれるキーワードと不要語を識別して認識すべきキーワードを確定するようになっている。
【００６１】
具体的には、本実施形態では、この特徴量パターンと任意の状態を示す発話音声の一定時間に区切られた各音声区間の特徴量と比較することによって、このＨＭＭの特徴量パターンと各音声区間の特徴量の一致度を示す類似度（本願発明のキーワード確率に相当）を算出し、この算出された類似度と、発話音声の各区間が不要語であると想定した場合の当該各音声区間の音声特徴量と予め設定された不要語類似度とに基づいて後述するマッチング処理を行い、あらゆるＨＭＭの繋がり、すなわち、キーワードと不要語の繋がりの確率を示す累積類似度（本発明の組み合わせ確率に相当）を算出し、最も類似度の高いＨＭＭの繋がりを発話音声の言語として認識するようになっている。
【００６２】
次に、図２を用いて本実施形態の音声認識装置の構成について説明する。
【００６３】
図２は、本発明に係るワードスポッティング音声認識装置の一実施形態の構成概要を示すブロック図である。
【００６４】
音声認識装置１００は、図２に示すように、認識すべき発話音声を入力するマイクロホン１０１と、ローパスフィルター（以下、ＬＰＦ：Low  Pass  Filterという）１０２と、マイクロホン１０１から出力された音声信号をデジタル信号に変換するアナログ／デジタル変換部（以下、Ａ／Ｄ変換部という）１０３と、デジタル信号に変換された音声信号から発話音声部分の音声信号を切り出し、予め設定された時間間隔毎にフレーム分割する入力処理部１０４と、各フレーム毎に音声信号の特徴量を抽出する音声分析部１０５と、認識すべき複数のキーワードの特徴量パターンを示すキーワードＨＭＭが予め格納されているキーワードモデルデータベース１０６と、抽出されたフレーム毎の特徴量とキーワードＨＭＭに基づいてこの各フレームの特徴量の類似度を算出する類似度算出部１０７と、算出された各フレーム毎の各キーワードＨＭＭとの類似度および予め設定された前記キーワードを構成しない不要語の類似度に基づいて後述するマッチング処理を行うマッチング処理部１０８と、マッチング処理に基づいて発話音声に含まれるキーワードを判定する判定部１０９とを備えている。
【００６５】
なお、入力処理部１０４および音声分析部１０５は、本発明に係る抽出手段を構成し、キーワードモデルデータベース１０６は、本発明に係る第１格納手段を構成する。
【００６６】
また、類似度算出部１０７は、本発明に係る算出手段および第１取得手段を構成し、マッチング処理部１０８は、第２格納手段、第２取得手段および決定手段を構成するとともに、判定部１０９は、本発明に係る決定手段を構成する。
【００６７】
マイクロホン１０１には、発話音声が入力されるようになっており、このマイクロホン１０１は、入力された発話音声に基づいて音声信号を生成し、ＬＰＦ１０２に出力されるようになっている。
【００６８】
ＬＰＦ１０２には、マイクロホン１０１において生成された音声信号が入力されるようになっており、このＬＰＦ１０２は、入力された音声信号のうち高周波数成分を取り除き、当該高周波数成分を取り除いた音声信号をＡ／Ｄ変換部１０３に出力するようになっている。
【００６９】
Ａ／Ｄ変換部１０３には、ＬＰＦ１０２において高周波数成分が取り除かれた音声信号が入力されるようになっており、このＡ／Ｄ変換部１０３は、入力された音声信号をアナログ信号からデジタル信号に変換し、デジタル信号に変換された音声信号を入力処理部１０４に出力するようになっている。
【００７０】
入力処理部１０４には、デジタル信号に変換された音声信号が入力されるようになっており、この入力処理部１０４は、入力したデジタル信号の発話音声部分の音声区間を示す音声信号を切り出すとともに、この切り出された音声区間の音声信号を予め設定された時間間隔毎のフレームに分割し、音声分析部１０５に出力するようになっている。
【００７１】
なお、例えば、入力処理部１０４は、１フレーム、１０ｍｓ〜２０ｍｓ程度の時間間隔毎に分割するようになっている。
【００７２】
音声分析部１０５には、フレーム分割された音声信号が入力されるようになっており、この音声分析部１０５は、入力されたフレーム毎に当該音声信号を分析するとともに、当該フレーム毎の音声信号の特徴量を抽出して類似度算出部１０７に出力するようになっている。
【００７３】
具体的には、音声分析部１０５は、各フレーム毎に、一定時間毎の各周波数毎におけるパワーを示すスペクトル包絡の情報、または、このパワースペクトルの対数をとって逆フーリエ変換を行うことによって得られたケプストラムの情報を特徴量として抽出し、当該抽出した特徴量をベクトル化して類似度算出部１０７に出力ようになっている。
【００７４】
キーワードモデルデータベース１０６は、認識すべきキーワードの特徴量のパターンデータを示すキーワードＨＭＭが予め格納されている。この格納されている複数のキーワードＨＭＭのデータは、認識すべき複数の認識対象語の各々の特徴量のパターンを示すようになっている。
【００７５】
例えば、車載されたナビゲーション装置で用いる場合には、キーワードモデルデータベース１０６には、自動車が向かう目的地名や現在位置名、レストランなどの施設名といった音声信号の特徴量のパターンを示すＨＭＭが格納されるようになっている。
【００７６】
本実施形態では、各キーワードの特徴量パターンを示すＨＭＭは、上述のように、一定時間毎の各周波数毎におけるパワーを示すスペクトル包絡のデータまたはこのパワースペクトルの対数をとって逆フーリエ変換によって得られたケプストラムのデータを有する確率モデルを示すようになっている。
【００７７】
また、通常、キーワードは、「現在地」や「目的地」のように、複数の音節または音素から構成されるようになっているので、本実施形態では、１つのキーワードＨＭＭは、複数のキーワード構成要素ＨＭＭによって構成されており、類似度算出部１０７では、各キーワード構成要素ＨＭＭ毎に１のフレーム毎の特徴量との類似度を算出するようになっている。
【００７８】
このように、キーワードモデルデータベース１０６には、認識すべきキーワードの各キーワードＨＭＭ、すなわち、キーワード構成要素ＨＭＭが格納されるようになっている。
【００７９】
類似度算出部１０７には、各フレーム毎のベクトル特徴量が入力されるようになっており、この類似度算出部１０７は、入力された各フレーム毎の特徴量とキーワードモデルデータベース１０６に格納されているキーワードＨＭＭモデルの特徴量とを比較して入力された各フレームと各ＨＭＭとの類似度を算出し、この算出された類似度をマッチング処理部１０８に出力するようになっている。
【００８０】
本実施形態では、類似度算出部１０７は、各フレーム毎の特徴量およびキーワードモデルデータベース１０６に格納されるＨＭＭの特徴量に基づいて、各フレームがキーワードモデルデータベース１０６に格納されるＨＭＭを示す場合などの確率を算出するようになっている。
【００８１】
具体的には、類似度算出部１０７は、各フレームが各キーワード構成要素ＨＭＭを示す出力確率を算出するとともに、任意のフレームから次のフレームへの状態遷移が各キーワード構成要素ＨＭＭからキーワード構成要素ＨＭＭまたは不要語構成要素への状態遷移を示す状態遷移確率を算出し、これらの確率を類似度としてマッチング処理部１０８に出力するようになっている。
【００８２】
なお、状態遷移確率には、各キーワード構成要素ＨＭＭから自己のキーワード構成要素ＨＭＭへの状態遷移を示す状態遷移確率が含まれるようになっている。
【００８３】
また、類似度算出部１０７は、各フレーム毎に算出された各出力確率および各状態遷移確率を各フレームの類似度としてマッチング処理部１０８に出力するようになっている。
【００８４】
マッチング処理部１０８には、類似度算出部１０７において各フレーム毎の各出力確率および各遷移出力確率が入力されるようになっており、マッチング処理部１０８は、この入力された各出力確率および各遷移出力確率、並びに、不要語類似度に基づいて各キーワードモデルＨＭＭと不要語類似度の各組み合わせの類似度を示す累積類似度を算出するマッチング処理を行い、この算出された累積類似度を判定部１０９に出力するようになっている。
【００８５】
具体的には、マッチング処理部１０８は、当該フレームが不要語構成要素であると想定した場合の当該フレームの音声成分の特徴量と不要語構成要素の音声成分の特徴量の特性の不要語類似度を示す出力確率および状態遷移確率を、予め内部に格納しておき、この不要語類似度と類似度算出部１０７によって算出された各キーワードの類似度を各フレーム毎に積算することによってキーワードと不要語とのあらゆる組み合わせの累積類似度を算出するようになっており、後述するように各キーワード毎に１の累積類似度を算出するとともに、キーワードなしの場合の累積類似度を算出するようになっている。
【００８６】
なお、このようなマッチング処理部１０８で行われるマッチング処理の詳細については後述する。
【００８７】
本実施形態では、このように、発話音声にキーワードを構成しない不要語を認識する場合に、発話音声の特徴量と当該不要語の特徴量データとの類似度を算出せず、互いの特徴量が類似すると想定した不要語類似度として予め設定された値を用いるようになっている。
【００８８】
例えば、不要語類似度には、予め不要語類似度をｋと設定し、このｋの値を変えながら実際に音声の認識実験を行い、変化させたｋの値のうち最も性能のよい値を不要語類似度と決定するといったような実験的に算出された値を用いるようになっている。
【００８９】
なお、キーワードＨＭＭの前後で、同じ類似度を用いてもよいし、キーワードＨＭＭの前後で異なる類似度を設定するようにしてもよい。
【００９０】
また、不要語類似度は、図示しない操作部の操作によって予め設定するようにしてもよいし、また、本音声認識装置１００の製造時に予め組み込むようにしてもよい。
【００９１】
判定部１０９には、マッチング処理部１０８において算出された各キーワード毎の累積類似度が入力されるようになっており、入力された累積類似度を各キーワードのワード長、すなわち、各累積類似度に係るキーワードの時間的な長さによって正規化し、この各正規化された類似度の中で最も類似度が高いキーワードを発話音声に含まれるキーワードと判定してこのキーワードを認識結果として外部に出力するようになっている。
【００９２】
このとき、この判定部１０９は、不要語類似度のみの累積類似度も判定対象に加えてキーワードの判定を行うようになっており、この不要語類似度のみの累積類似度が最も入力された累積類似度の中で最も高い場合には、発話音声にキーワードが含まれていなかったものと判定してこの判定結果を外部に出力するようになっている。
【００９３】
次に、本実施形態のマッチング処理部１０８において行われるマッチング処理について説明する。
【００９４】
なお、本実施形態のマッチング処理では、ビタビアルゴリズムを用いるようになっており、このビタビアルゴリズムによってキーワードモデルおよび予め設定された不要語類似度との各組み合わせの累積類似度を算出するようになっている。
【００９５】
このビタビアルゴリズムは、各状態になる出力確率と各状態から他の状態へ遷移する場合の遷移確率に基づいて累積類似度を算出するアルゴリズムであり、累積類似度を算出した後に当該累積類似度が算出された組み合わせを出力するようになっている。
【００９６】
なお、一般的には、各フレームの特徴量によって示される状態とＨＭＭによって示される特徴量の状態のユーグリッド距離を算出し、この累積距離を求めることによって累積類似度を算出するようになっている。
【００９７】
具体的には、ビタビアルゴリズムは、任意の状態ｉから次の状態ｊへの遷移を示すパスに沿って計算される累積的な確率の計算を行うようになっており、この累積的な確率計算を行うことによって状態の遷移が可能な各パス、すなわち、ＨＭＭの繋がりおよび組み合わせを抽出するようになっている。
【００９８】
本実施形態では、類似度算出部１０７おいて算出された各出力確率および各状態遷移確率、並びに、予め設定された不要語類似度に基づいて、入力された発話音声の最初の分割フレームから最後の分割フレームまで、順次、各フレームがキーワードモデルの出力確率および状態遷移確率、並びに、不要語として予め定められている出力確率および状態遷移確率を当てはめ、キーワードモデルおよび不要語の任意の組み合わせによる最初の分割フレームから最後の分割フレームまでの累積的な確率を算出するようになっており、各キーワードモデル毎に算出された累積類似度の最も高い組み合わせを、１つずつ判定部１０９に出力するようになっている。
【００９９】
例えば、認識すべきキーワードが「現在地」「目的地」であり、入力された発話音声が「えーっと、現在地」の場合、本実施形態のマッチング処理は、以下の処理を行うようになっている。
【０１００】
なお、不要語が「えーっと」であり、予め不要語類似度（出力確率および状態遷移確率）が設定されているとともに、キーワードモデルデータベース１０６には、「現在地」「目的地」がそれぞれの音節毎のＨＭＭが格納されているものとする。
【０１０１】
また、マッチング処理部１０８には、既に類似度算出部１０７において算出された各出力確率および状態遷移確率が入力されているものとする。
【０１０２】
このような場合、本実施形態では、ビタビアルゴリズムによって、「現在地」のキーワードと「目的地」のキーワードそれぞれにおいて、不要語類似度と全ての組み合わせにおける累積類似度を、不要語類似度、出力確率および状態遷移確率に基づいて算出するようになっている。
【０１０３】
具体的には、任意の発話音声が入力された場合、「げんざいち」、「○げんざいち」、「げんざいち○」、「○げんざいち○」（○印は不要語類似度の固定値）の各組み合わせパターンにおけるすべての累積類似度と、現在地のキーワードと同様に、目的地のキーワードにおいても、「もくてきち」、「○もくてきち」、「もくてきち○」、「○もくてきち○」（同様に○印は不要語類似度）の各パターンにおける全ての累積類似度を、不要語類似度、出力確率および状態遷移確率に基づいて算出するようになっている。
【０１０４】
ビタビアルゴリズムは、１のキーワードモデル毎、この場合は、「現在地」と「目的地」毎に、発話音声の最初のフレームから順次各フレーム毎に同時に全ての組み合わせパターンにおける全ての累積類似度を算出するようになっている。
【０１０５】
また、このビタビアルゴリズムは、各キーワード毎の各組み合わせの累積類似度を算出する過程において、組み合わせパターンの累積類似度の低いものは順次算出途中で、発話音声がこの組み合わせパターンではないと判断して累積類似度の計算を中止するようになっている。
【０１０６】
具体的には、最初の分割フレームには、キーワード「現在地」のキーワード構成要素ＨＭＭである「げ」のＨＭＭを示す場合と、不要語構成要素ＨＭＭを示す場合との確率である類似度の何れかが加算されるようになるが、この場合、累積類似度の高いものが次の分割フレームの累積類似度を算出するようになっている。上述の場合では、不要語構成要素ＨＭＭの類似度の方が、「げ」のＨＭＭの類似度より高くなるので、「げ」に対するその後の累積類似度、すなわち、「げんざいち○」や「げんざいち」の算出処理を終了させるようになっている。
【０１０７】
この結果、このようなマッチング処理では、「現在地」および「目的地」の各キーワードにおける累積類似度が１つずつ算出されるようになっている。
【０１０８】
次に、図３を用いて本実施形態のキーワード認識処理について説明する。
【０１０９】
なお、図３は、本実施形態のキーワード認識処理の動作を示すフローチャートである。
【０１１０】
まず、図示しない操作部または制御部によってキーワード認識処理を開始するよう各部に指示が入力され、発話音声がマイクロホン１０１に入力されると（ステップＳ１１）、ＬＰＦ１０２およびＡ／Ｄ変換部１０３を介して入力処理部１０４に入力され、この入力処理部１０４は、入力された音声信号から発話音声部分の音声信号を切り出すとともに（ステップＳ１２）、予め設定された時間間隔毎にフレーム分割を行い、各フレーム毎に先頭のフレームから順次音声信号を音声分析部１０５に出力する（ステップＳ１３）。
【０１１１】
次いで、本動作は各フレーム毎に以下の処理を行う。
【０１１２】
まず、図示しない制御部によって、音声分析部１０５に入力されたフレームが最終の分割フレームか否かが判断され（ステップＳ１４）、最終の分割のフレームと判断されたときは、ステップＳ１９に行き、最終の分割フレームでないと判断されたときは、以下の動作を行う。
【０１１３】
まず、音声分析部１０５は、入力されたフレームの音声信号の特徴量を抽出するとともに、抽出したこのフレームの特徴量を類似度算出部１０７に出力する（ステップＳ１５）。
【０１１４】
具体的には、音声分析部１０５は、各フレームの音声信号に基づいて、一定時間毎の各周波数毎におけるパワーを示すスペクトル包絡の情報、または、このパワースペクトルの対数をとって逆フーリエ変換を行うことによって得られたケプストラムの情報を特徴量として抽出するとともに、当該特徴量をベクトル化して類似度算出部１０７に出力する。
【０１１５】
次いで、類似度算出部１０７は、入力されたフレームの特徴量とキーワードモデルデータベース１０６に格納されている各ＨＭＭモデルの特徴量とを比較するとともに、上述のように、各ＨＭＭモデル毎の当該フレームの出力確率および状態遷移確率を算出し、この出力確率および状態遷移確率をマッチング処理部１０８に出力する（ステップＳ１６）。
【０１１６】
次いで、マッチング処理部１０８は、類似度算出部１０７おいて算出された各出力確率および各状態遷移確率、並びに、予め設定され、当該マッチング処理部１０８の内部に格納されている不要語類似度に基づいて、上述のマッチング処理を行い、各キーワード毎の累積類似度を算出する（ステップＳ１７）。
【０１１７】
具体的には、マッチング処理部１０８は、前回までの累積類似度に入力された各キーワードＨＭＭによって示された類似度および不要語類似度を積算し、各キーワードの種別毎に最も累積類似度の高い累積類似度のみ算出する。
【０１１８】
次いで、図示しない制御部からの指示により次フレームの入力制御を行い（ステップＳ１８）、ステップＳ１４に戻る。
【０１１９】
一方、図示しない制御部において、最終の分割のフレームと判断されたときは、算出した各キーワード毎の最も高い累積類似度が判定部１０９に出力されるとともに、判定部１０９は、各キーワード毎の累積類似度のワード長に正規化処理を行う（ステップＳ１９）。
【０１２０】
最後に、判定部１０９は、各キーワード毎の正規化された類似度に基づいて、最も類似度の高い類似度を有するキーワードを、発話音声に含まれるキーワードであると判断して外部に出力し（ステップＳ２０）、本動作を終了させる。
【０１２１】
以上により本実施形態によれば、各フレーム毎に、発話音声特徴量とキーワード特徴量データとの特徴量の特性が類似する割合を示す類似度を算出し、当該算出した類似度および予め設定された不要語類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべきキーワードを決定することができるので、発話音声特徴量と不要語の特徴量データとの特徴量の特性を算出せずに、予め設定された不要語類似度を用いることにより、認識すべきキーワードを決定することができる。
【０１２２】
また、各フレーム毎に、不要語類似度および算出した各類似度を積算して当該不要語類似度および当該算出した各類似度の各組み合わせにおける累積類似度を算出し、当該累積類似度に基づいて発話音声に含まれる認識すべきキーワードを決定することができるので、不要語類似度および算出した各類似度の各組み合わせを考慮しつつ、発話音声に含まれるキーワードを決定することができる。
【０１２３】
この結果、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを的確に認識することができるとともに、誤認識を防止することができる。
【０１２４】
また、本実施形態において、１の発話音声において複数のキーワードを認識する場合には、さらに容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができるとともに、誤認識を防止することができる。
【０１２５】
例えば、２のキーワードを認識する場合に、図４に示すようなＨＭＭを用いた認識すべきキーワードが含まれる音声言語モデル２０を想定すると、各認識すべきキーワードモデルにおけるワード長に基づいてワード長の正規化を行うようにすれば、２のキーワードを同時に認識することができるようになる。
【０１２６】
すなわち、上記マッチング処理部１０８において、各キーワード毎の累積類似度を算出することに代えて、キーワードモデルデータベース１０６に格納される全てのキーワードの組み合わせ毎に累積類似度を算出し、判定部１０９において、各キーワードのワード長を加算して正規化処理を行うようにすれば、複数のキーワードを同時に認識することができるとともに、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができ、誤認識を防止することができる。
【０１２７】
また、本実施形態では、上述の音声認識装置によってキーワード認識処理行うようになっているが、音声認識装置にコンピュータおよび記録媒体を備え、この記録媒体に上述のキーワード認識処理を行うプログラムを格納し、このコンピュータによってキーワード認識処理プログラムを読み込むことによって上述と同様のキーワード認識処理を行うようにしてもよい。
【０１２８】
また、この場合に、この記録媒体は、ＤＶＤやＣＤなどの記録媒体により構成し、当該音声認識装置１００には、記録媒体からプログラムを読み出す読出装置を備えるようにしてもよい。
【０１２９】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、発話音声特徴量と不要語の特徴量データとの特徴量の特性を算出せずに、予め設定された不要語確率を用いることにより、不要語とキーワードを識別することによって認識すべきキーワードを決定することができるので、不要語類似度を算出する際の処理負担を軽減することができ、容易にかつ高速に発話音声に含まれるキーワードを認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＨＭＭを用いた認識ネットワークを示す音声言語モデルを示す図である。
【図２】本発明に係るワードスポッティング音声認識装置の一実施形態の構成概要を示すブロック図である。
【図３】ワードスポッティング音声認識装置の一実施形態におけるキーワード認識処理の動作を示すフローチャートである。
【図４】２のキーワードを認識する際のＨＭＭを用いた認識ネットワークを示す音声言語モデルを示す図である。
【図５】フィラーモデルの音声認識ネットワークを示す音声言語モデルを示す図。
【符号の説明】
１００  …  音声認識装置
１０１  …  マイクロホン
１０２  …  ＬＰＦ
１０３  …  Ａ／Ｄ変換部
１０４  …  入力処理部（抽出手段）
１０５  …  音声分析部（抽出手段）
１０６  …  キーワードモデルデータベース（第１格納手段）
１０７  …  類似度算出部（算出手段、第１取得手段）
１０８  …  マッチング処理部（決定手段、第２格納手段、第２取得手段）
１０９  …  判定部（決定手段）
【図１】
0004226273.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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