(57)【要約】【課題】ポーズの挿入された発声に対し、誤認識を発生させにくい発声モデルを生成する。【解決手段】本発明の音声認識装置１０は、入力音に対し、１）音声・非音声を判定する音声・非音声判定部１４と、２）音声・非音声判定部１４において、入力音のうち、音声と判定された区間に対しては単語モデルを生成し、非音声と判定された区間に対しては予め定められた非音声モデルを割り当て、このように生成された単語モデルと非音声モデルを各々のモデルに対応する入力音区間の時間順序に従って連結することにより１個のモデル（発声モデル）を生成する発声モデル生成部１６と、３）予め定められた認識対象語彙を保持し、また、発声モデル生成部１６において生成された発声モデルを発声ＩＤと対応付け格納する語彙登録部１８と、４）語彙登録部１８に登録された語彙と発声モデルを認識対象語彙として音声認識を行う音声認識部２０からなる。【選択図】      図１
2009288523.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音を入力する入力部と、
入力した入力音について、音声区間、または、非音声区間であるかを時系列で判定する判定部と、
前記音声区間に対しては単語モデルを生成し、前記非音声区間に対しては予め定められた非音声モデルを割り当て、前記単語モデルと前記非音声モデルを、前記各モデルに対応する前記入力音の前記区間の時系列の順番に連結して発声モデルを生成する生成部と、
前記発声モデルを発声ＩＤと対応を付けて格納する登録部と、
と有する音声処理装置。
【請求項２】
前記非音声区間の波形信号を、予め定めた波形信号に置き換えて編集波形信号を生成する編集部と、
前記発声モデルの前記発声ＩＤと、前記編集波形信号とを対応を付けて格納する第２登録部と、
ユーザによって指定された前記発声ＩＤに対応する前記編集波形信号を前記第２登録部から呼び出し再生する再生部と、
をさらに有する請求項１記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、
前記入力音の中で開始時刻が最も早い前記音声区間より前の時刻に非音声区間が存在する場合、または、
前記入力音の中で開始時刻が最も遅い前記音声区間より後の時刻に前記非音声区間が存在する場合、
これら前記非音声区間を除外して前記発声モデルを生成する、
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、
前記音声区間として判定された区間であっても、前記区間の長さが任意の時間長よりも短い場合には、前記区間の判定を前記非音声区間と修正する、
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、
前記音声区間として判定された区間であっても、前記区間の前後に前記非音声区間が隣接する場合には、前記区間と前後の前記非音声区間を連結して１個の前記非音声区間と修正する、
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項６】
前記判定部は、
前記非音声区間として判定された区間であっても、前記区間の長さが任意の時間長よりも短い場合には、前記区間の判定を前記音声区間と修正する、
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項７】
前記判定部は、
前記非音声区間として判定された区間であっても、前記区間の前後に前記音声区間が隣接する場合には、前記区間と前後の前記音声区間を連結して１個の前記音声区間に修正する、
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項８】
非音声モデルは、非音声を表すサブワードであって、かつ、０回以上の繰り返しを表現するサブワードである、
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項９】
前記登録部は、予め定められた認識対象語彙をさらに格納し、
前記格納された語彙と前記発声モデルを認識対象語彙として、音声認識を行う音声認識部をさらに有する、
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項１０】
音を入力する入力ステップと、
入力した入力音について、音声区間、または、非音声区間であるかを時系列で判定する判定ステップと、
前記音声区間に対しては単語モデルを生成し、前記非音声区間に対しては予め定められた非音声モデルを割り当て、前記単語モデルと前記非音声モデルを、前記各モデルに対応する前記入力音の前記区間の時系列の順番に連結して発声モデルを生成する生成ステップと、
前記発声モデルを発声ＩＤと対応を付けて格納する登録ステップと、
と有する音声処理方法。
【請求項１１】
音を入力する入力機能と、
入力した入力音について、音声区間、または、非音声区間であるかを時系列で判定する判定機能と、
前記音声区間に対しては単語モデルを生成し、前記非音声区間に対しては予め定められた非音声モデルを割り当て、前記単語モデルと前記非音声モデルを、前記各モデルに対応する前記入力音の前記区間の時系列の順番に連結して発声モデルを生成する生成機能と、
前記発声モデルを発声ＩＤと対応を付けて格納する登録機能と、
とコンピュータによって実現するための音声処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ユーザの入力音声から単語モデルを生成し、そのモデルを認識対象語彙として登録することが可能な音声認識装置及びその方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの入力音声から単語モデルを生成し、そのモデルを認識対象語彙として登録することが可能な例として、例えば、特許文献１に記載の音声認識装置が挙げられる。この音声認識装置では、入力音声に対しサブワード列を算出し、そのサブワード列を単語モデルとして登録する。なお、「サブワード」とは、特許文献１に示すように部分単語を意味する。
【０００３】
この従来法では、特に雑音環境下において、間をおいて発声される一連の単語列を登録するときに次のような問題点が生じる。
【０００４】
例えば、人名をフルネームで登録するときに、ユーザが無意識的に姓と名の間にポーズを入れて（間をおいて）、「姓／ポーズ／名」のように発声することは良くあることである。なお、「／」は、文字表記上、便宜的に挿入した単語の区切りを示す記号であり、発声された音声には「／」は存在しない。
【０００５】
従来法では、このようなポーズが挿入された入力音声に対して、理想的には「姓を表すサブワード列＋非音声列＋名を表すサブワード列」を出力する。なお、ここでいう非音声列とは、音声以外の音によって学習された非音声モデルを表すサブワードの列のことである。一般的には、音声認識装置は１個以上の非音声モデルＮａ，Ｎｂ，．．．を持ち、非音声列として「Ｎｂ，Ｎａ，Ｎａ，Ｎc，Ｎｂ」のような列を出力する。
【０００６】
しかし、現実的には、非音声モデルよりも音声モデルのほうがより良くポーズ部分にマッチするという誤認識が発生する場合がある。そのような誤認識が生じた場合、出力されるサブワード列は「姓を表すサブワード列＋何らかの音声を表すサブワード列＋名を表すサブワード列」となり、非音声であるはずの部分に音声を表すサブワード列（音声サブワード列）が生成されてしまうという問題点がある。
【０００７】
さらに、このような非音声部分にマッチする音声サブワード列は、非音声部分である雑音の種類によって、マッチする音声サブワード列が大きく異なる。そのため、ある雑音環境下において「姓／ポーズ／名」という発声を登録し、別の雑音環境下において全く同じ発声を認識させたとしても、登録時のサブワード列と認識時ではポーズ部分におけるマッチングが上手くとれず、誤認識を引き起こすという問題点がある。
【特許文献１】特許第３７９００３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
以上に説明したように、非音声部分に音声サブワード列がマッチングすることにより誤認識が発生するという問題点がある。
【０００９】
そこで本発明では、上記問題点に鑑み、ポーズ区間でのサブワード列のミスマッチによる誤認識が削減できる音声認識装置及びその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、音を入力する入力部と、入力した入力音について、音声区間、または、非音声区間であるかを時系列で判定する判定部と、前記音声区間に対しては単語モデルを生成し、前記非音声区間に対しては予め定められた非音声モデルを割り当て、前記単語モデルと前記非音声モデルを、前記各モデルに対応する前記入力音の前記区間の時系列の順番に連結して発声モデルを生成する生成部と、前記発声モデルを発声ＩＤと対応を付けて格納する登録部と、と有する音声処理装置である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、発声モデルを生成するときに、非音声と判定された区間については強制的に非音声モデルを割り当てるため、ポーズ区間において音声サブワード列が湧き出さない。これにより背景技術において述べた、ポーズ区間でのサブワード列のミスマッチによる誤認識が削減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態の音声認識装置１０について図面に基づいて説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態の音声認識装置１０について図１に基づいて説明する。
【００１４】
（１）音声認識装置１０の構成
図１に本実施形態に係る音声認識装置１０の構成例を示す。
【００１５】
図１に示すように、音声認識装置１０は、スイッチ１２、音声・非音声判定部１４、発声モデル生成部１６、語彙登録部１８、音声認識部２０によって構成される。
【００１６】
各部１２〜２０は、コンピュータに伝達または記憶されたプログラムによっても実現可能である。
【００１７】
（２）スイッチ１２
スイッチ１２は、入力音に対し、音声認識部２０に接続した場合には通常の音声認識を行い、音声・非音声判定部１４に接続した場合には語彙登録を行うようための動作を切り替えるものであり、接続はユーザが指定する。
【００１８】
（３）音声・非音声判定部１４
音声・非音声判定部１４は、入力音に対し音声・非音声の判定を行う。この判定方法について順番に説明する。
【００１９】
まず、入力音の開始時刻をｔ＝１とする。時刻１から音声区間検出を開始し、各時刻ｔにおいて音声区間が検出されたか否か確認する。音声区間検出の具体的な方法は、例えば、特許文献２（特開２００７−１１４４１３号）に記載された方法に従って行えばよい。例えば、基準音量以上の区間を音声区間とし、基準音量未満を非音声区間とする。また、特定周波数帯域内の音を音声区間とし、それ以外の帯域を非音声区間としてもよい。
【００２０】
次に、時刻ｔ＝Ｔ１において、音声区間Ｓ１＝［ｓ１，ｅ１］（但し、１＜＝ｓ１＜ｅ１＜＝Ｔ１）が検出されたとする。このとき、音声区間Ｓ１より前の区間Ｎ１＝［１，ｓ１−１］が存在すれば、すなわち、ｓ１＞１ならば、区間Ｎ１は非音声区間とする。
【００２１】
次に、今検出された音声区間の次の時刻ｔ＝ｅ１＋１に遡り、再度音声区間検出を開始する。
【００２２】
次に、時刻Ｔ２（Ｔ２＞Ｔ１）において、音声区間Ｓ２＝［ｓ２，ｅ２］（但し、ｓ２＞ｅ１）を検出したとする。このとき、先に検出した音声区間との間の区間Ｎ２＝［ｅ１＋１，ｓ２−１］は非音声区間とする。
【００２３】
もし、ｓ２＝ｅ２＋１となったとすると、音声区間Ｓ１とＳ２を合わせた区間は連続した１個の区間［ｓ１，ｅ２］となり、これを改めてＳ１と考えれば、これはＳ１を検出した直後の状況に帰着できる。そのため、不要な煩雑さを避けるため、以下では常に相異なる２つの音声区間の間には必ず非音声区間が存在するものとする。
【００２４】
以上のように、音声区間を検出する毎に、今検出された音声区間の次の時刻ｔ＝ｅ１＋１に遡り音声検出を繰り返す処理を、時刻ｔ＝Ｔにおいて音声区間が検出されなくなるまで繰り返す。
【００２５】
なお、最後に検出された音声区間Ｓｎ＝［ｓｎ，ｅｎ］より後の区間が存在すれば、すなわち、ｅｎ＜Ｔならば、Ｎｎ＋１＝［ｅｎ＋１，Ｔ］は非音声区間とする。
【００２６】
以上の処理によって得られた音声・非音声区間系列Ｎ１，Ｓ１，Ｎ２，Ｓ２，．．．Ｎｎ，Ｓｎ，Ｎｎ＋１を発声モデル生成部１６に出力する。
【００２７】
（４）発声モデル生成部１６
発声モデル生成部１６では、まず、検出された音声区間Ｓ１〜Ｓｎの各々に対し、サブワード列を計算する。
【００２８】
ここで音声区間Ｓｋから求めたサブワード列をＷｋ＝「Ｐｋ１，Ｐｋ２，．．．Ｐｋｍｋ」とする。但し、Ｐｋ１等は１個のサブワードである。
【００２９】
サブワード列の具体的な計算方法は、特許文献１に記載された方法と同様に行えばよい。
【００３０】
また、非音声を表すサブワードをΦとし、非音声区間Ｎ１〜Ｎｎ＋１に対しては、どの区間についても一律に、１個のΦを対応させる。
【００３１】
ここで、発声モデルは、対応する音声、非音声区間の時間順序に従って全サブワード列を１つに連結したサブワード列「ΦＷ１ΦＷ２．．．ΦＷｎΦ」、つまり、「ΦＰ１１Ｐ１２．．．Ｐ１ｍ１ΦＰ２１Ｐ２２．．．Ｐ２１ｍ２Φ．．．ΦＰｎ１Ｐｎ２．．．ＰｎｍｎΦ」というサブワード列とする。
【００３２】
なお、ここで、非音声区間Ｎ１やＮｎ＋１が存在しても、発声モデル生成部１６ではそれらを除外し、音声区間系列Ｓ１、Ｎ２、Ｓ２、．．．Ｎｎ、Ｓｎに対し発声モデル「Ｐ１１Ｐ１２．．．Ｐ１ｍ１ΦＰ２１Ｐ２２．．．Ｐ２１ｍ２Φ．．．ΦＰｎ１Ｐｎ２．．．Ｐｎｍｎ」を生成してもよい。
【００３３】
（４）語彙登録部１８
語彙登録部１８では、このように生成された発声モデルに対し、登録順に「通し番号ｘ」によってラベル付けされた「Ｓｘ」という発声ＩＤを発行し、これを今生成した発声モデルの単語ＩＤとして対応付けをして格納する。
【００３４】
また、語彙登録部１８には、予め用意された語彙に対するサブワード列の定義が格納してあり、単語ＩＤのVｘに対するサブワード列Ｐｘ１，Ｐｘ２，．．．Ｐｘｎｘが取得できる。
【００３５】
さらに、語彙登録部１８では、ユーザの指示があれば、指定された発声モデルを削除する。
【００３６】
（５）音声認識部２０
音声認識部２０では、隠れマルコフモデル（ＨＭＭモデル）を使用し、音声認識を行う。
【００３７】
音声認識部２０では、特許文献１の段落番号００３２の記載と同様に、語彙登録部１８から認識対象語彙及び登録された発声モデルのサブワード列を順次読み出し、各々のサブワードに対応した単語ＨＭＭを生成する。
【００３８】
スイッチ１２が音声認識部２０に接続されたときには、このようにして得られた単語ＨＭＭを用いて、入力音声を認識し、認識結果を出力する。
【００３９】
（６）効果
本実施形態によれば、発声モデルを生成することにより、ポーズを置いた発声から作成した発声モデルであっても、非音声区間に不要なサブワード列が生成されないため、音声認識の際に誤認識が軽減できる。
【００４０】
（７）変更例
なお、本実施形態では音声認識部２０を保持したが、図１の音声認識部２０とスイッチ１２を省き、音声・非音声判定部１４に直接入力音を入力し、単に発声モデルを生成・登録する装置として実現することも可能である。
【００４１】
また、このような装置の場合、語彙登録部１８を外部の音声認識装置１０と接続し、音声認識用語彙として使用するなどして、登録モデルを活用する。
【００４２】
（第２の実施形態）
本発明の第１の実施形態の音声認識装置１０について図２に基づいて説明する。本実施形態では、発声モデルを作成した際の音声を再生する機能を持ち、後でユーザが自分の発声を確認するという機能を持たせた音声認識装置１０について説明する。
【００４３】
（１）音声認識装置１０の構成
図２に本発明の第２の実施形態に係る音声認識装置１０の構成例を示す。
【００４４】
図２に示すように、本実施形態の音声認識装置１０は、スイッチ１２、音声・非音声判定部１４、発声モデル生成部１６、登録音声編集部２２、語彙登録部１８、音声再生部２４、音声認識部２０によって構成される。
【００４５】
スイッチ１２、音声・非音声判定部１４、発声モデル生成部１６、音声認識部２０は第１の実施形態と同じであるので説明を省略し、異なる構成について説明する。
【００４６】
（２）登録音声編集部２２
登録音声編集部２２では、音声・非音声判定部１４において、非音声と判定された各区間の波形信号を予め定められた編集波形信号に置き換えた信号を生成する。
【００４７】
したがって、ここで生成された信号は、音声区間に対しては入力音の波形信号がそのまま保持されており、非音声区間に対しては、置換された編集波形信号に変更されている。なお、非音声区間の波形は、これ以外にも、波形のパワー（振幅）を１／１０にしたものに置換するなど、入力音との違いが明確になるものであればよい。
【００４８】
（３）語彙登録部１８
語彙登録部１８では、発声モデルは、第１の実施形態と同様に発行された単語ＩＤと、さらには、登録音声編集部２２で生成された波形信号と入力信号のどちらか一方、または両方と対応づけて格納する。また、語彙登録部１８に格納されている語彙は、発声モデルと予め登録されている語彙を区別するためのモデルフラグをもち、発声モデルに対しては１、予め登録されている語彙に対しては０を設定する。
【００４９】
なお、語彙登録部１８では、対応登録波形と入力音の波形信号のどちらを発声モデルに対応付けるか、または両方を対応付けるか、ユーザが設定できるようになっている。
【００５０】
そして、この設定にしたがって波形信号との対応付けを決定する。
【００５１】
また、ユーザの指示により登録した発声モデルを語彙登録部１８から削除するときには、対応付けられた波形も全て削除する。
【００５２】
（４）音声再生部２４
音声再生部２４は、語彙登録部１８に予め登録されている語彙の合成音を生成するために必要なデータを保持し、再生すべき単語が指定されると、その単語を語彙登録部１８から抽出し、そのモデルフラグが０であれば、音声合成によってその単語を読み上げ、モデルフラグが１であれば、その単語に対応付けられている波形信号を再生する。
【００５３】
なお、音声再生部２４では、編集波形信号と、編集前の入力音の波形信号の両方が対応づけられている場合には、どちらを再生するか優先順位をユーザが設定できるようになっており、設定に従って優先順位の高いほうを再生する。
【００５４】
（５）効果
本実施形態によれば、ユーザは登録時の音声を確認することが可能であり、しかも、登録波形を再生するように設定しておけば、入力音のうち、どの部分が非音声と判定されたかが確認できる。
【００５５】
したがって、もし音声・非音声判定部１４の判定が間違っている場合には、その発生モデルを削除し、再度登録し直すことが可能である。
【００５６】
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態の音声認識装置１０について図３と図４に基づいて説明する。  なお、本実施形態の音声認識装置１０の構成は、第１の実施形態の音声認識装置１０の構成と同様である。
【００５７】
本実施形態について、理解し易いようにするために、まず適用場面について説明する。現実的には、ユーザの発声間違いなどにより、次のようなことが起こる。
【００５８】
例えば、語彙登録時に、ユーザが「とうしば、たっ、たろう」のように言い淀んだときに、音声・非音声判定部１４は「とうしば」「たっ」「たろう」の３箇所を音声区間と判定する。
【００５９】
ここで、「たっ」のようなある程度短い音声区間は非音声区間として扱ってしまえば、このような言い淀んだ発声に対しても「とうしば／ポーズ／たろう」と発声した場合と同様に正常に単語が登録できるため、ユーザにとって好都合である。
【００６０】
逆に、非音声区間であっても、あまりに短い区間の場合には、それを無視し、その非音声区間は隣接する音声区間と連結した大きな音声区間とするほうがいい場合もある。
【００６１】
そこで、本実施形態においては、上記処理を実現するものである。
【００６２】
（１）音声区間に対する処理
まず、音声区間に対する処理のフローチャートを図４に示す。
【００６３】
初めに、全音声区間の集合をＳ＝｛Ｓ１，Ｓ２，．．．Ｓｎ｝、全非音声区間の集合をＮ＝｛Ｎ１，Ｎ２，．．．Ｎｎ，Ｎｎ＋１｝とする。時刻の早い順に、すなわちｋ＝１から順にＳｋに対して処理を行う。なお、入力音全体は、Ｎｋ，Ｓｋを交互に連結した区間Ｎ１＋Ｓ１＋Ｎ２＋Ｓ２＋．．．＋Ｓｎ＋Ｎｎ＋１と表される区間である。
【００６４】
区間Ｓｋの開始時刻をｓｋ、終了時刻をｅｋとし、区間長Ｄｋ＝ｅｋ−ｓｋ＋１が予め定められた閾値ＴＳよりも短い場合には区間Ｓｋを非音声区間とみなす。すると、区間列Ｎｋ、Ｓｋ、Ｎｋ＋１は全て非音声区間となり、また、これらは連続した区間なので、それと隣接する雑音区間Ｎｋ、Ｎｋ＋１と結合し、１個のまとまった区間に更新する。つまり、Ｎｋ＋１をＮｋの開始時刻からＮｋ＋１の終了時刻までの区間に更新し、Ｓｋは集合Ｓから、Ｎｋは集合Ｎから削除する。
【００６５】
以上をｋ＝ｎまで繰り返す。ここで集合Ｓと集合Ｎは、以上の処理によって残ったものに対し、改めて、時間順序に従って、１から順に通し番号を振りなおす。
【００６６】
（２）非音声区間に対する処理
音声区間に対して以上の処理を行った後、今度は非音声区間についても同様の処理を行う。非音声区間に対する処理のフローチャートを図４に示す。わずかに処理が異なるが、本質的には音声区間と同様の処理であるため、説明は省略する。
【００６７】
（３）変更例
なお、以上では音声区間の集合に対して処理を行ってから非音声区間の集合に対し処理を行ったが、非音声区間の集合を先に行ってから音声区間の集合に対して処理を施してもよいし、非音声区間の集合または音声区間の集合のどちらか一方に対して行うだけでもよい。
【００６８】
（第４の実施形態）
本発明の第４の実施形態の音声認識装置１０について図５〜図７に基づいて説明する。
【００６９】
なお、本実施形態の音声認識装置１０の構成は、第１の実施形態の音声認識装置１０の構成と同様である。
【００７０】
語彙登録部１８に登録された発声モデル（サブワード列）は音声認識を行うときに、そのサブワード列に対応した単語モデルを生成する。本実施形態では、第１の実施形態では単語モデルは単語ＨＭＭであったので、本実施形態においてもＨＭＭを例にとって説明する。
【００７１】
第１の実施形態では、非音声区間は、非音声を表す１個のサブワードΦによって表されていた。したがって、Φに対応するＨＭＭを図５（Ａ）のような３個の出力状態（同図中の白丸）のleft-to-right型のＨＭＭとすると、単語モデルにおいては、初期状態、最終状態を除いて、図５（Ｂ）のように単語ＨＭＭの一部として連結する。図５（Ｂ）では、Φの前後に、それぞれ音声を表すサブワードＡとＢに接続している様子を示している。
【００７２】
なお、非音声を表すＨＭＭはこのようなleft-to-right型でなくとも、いわゆるエルゴディックＨＭＭなど、任意のトポロジー（ＨＭＭの状態同士の接続関係）のＨＭＭであってよい。
【００７３】
本実施形態ではこれ以外のサブワード列を示す。
【００７４】
サブワードΦの０回または１回の繰り返しを表すサブワードを［Φ］とし、発声モデル生成部１６において、非音声区間に対して割り当てるサブワード列を、１個のサブワード［Φ］とする。
【００７５】
例えば、二つの音声区間（それぞれに対応するサブワード列をそれぞれＷ１、Ｗ２とする）の間に１個の非音声区間がある場合、「Ｗ１［Φ］Ｗ２」というサブワード列となる。
【００７６】
［Φ］に対応するＨＭＭを図６（Ａ）に示す。これを単語ＨＭＭに組み込むときには、図６（Ｂ）のようになる。このＨＭＭでは、三個の出力状態を遷移するパスと、これらを迂回するパスがあり、これらがそれぞれ１個のΦと０個のΦに対応する。
【００７７】
さらには、０回以上のサブワードΦの繰り返しを表すサブワードΦ＊を用いてもよい。サブワードΦ＊を実現するＨＭＭは図７（Ａ）のようにすればよい。図７では３番目の状態から１番目の状態に戻るパスがあるため、これのパスをたどることにより、Φを任意回繰り返すことが可能である。これを単語ＨＭＭに組み込むときには、図７（Ｂ）のようになる。
【００７８】
本実施形態においては、このようなΦを省略、または、繰り返しできるようなＨＭＭを使用することにより、ユーザが登録時にはポーズを入れて「姓／ポーズ／名」と登録し、認識時にポーズを省略して「姓／名」と発声しても、または長いポーズを入れて発声したとしても、正しく認識することが可能となる。
【００７９】
（変更例）
本発明は上記各実施形態に限らず、その主旨を逸脱しない限り種々に変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の第１の実施形態の音声認識装置の構成図である。
【図２】第２の実施形態の音声認識装置の構成図である。
【図３】第３の実施形態の第１のフローチャートである。
【図４】第３の実施形態の第２のフローチャートである。
【図５】３個の出力状態のleft-to-right型のＨＭＭの第１の図である。
【図６】３個の出力状態のleft-to-right型のＨＭＭの第２の図である。
【図７】３個の出力状態のleft-to-right型のＨＭＭの第３の図である。
【符号の説明】
【００８１】
１０    音声認識装置
１２    スイッチ
１４    音声・非音声判定部
１６    発声モデル生成部
１８    語彙登録部
２０    音声認識部
【図１】
2009288523.tif 000003
【図２】
2009288523.tif 000004
【図３】
2009288523.tif 000005
【図４】
2009288523.tif 000006
【図５】
2009288523.tif 000007
【図６】
2009288523.tif 000008
【図７】
2009288523.tif 000009