(57)【要約】【課題】利用者が目的のデータを簡単に検索できる音声検索装置を提供する。【解決手段】音声認識部Ｂ１１、候補管理部Ｂ２１、結果出力部Ｂ３１、関連度算出部Ｂ４１、認識辞書文法Ｄ１０１、検索データベースＤ２０１、候補データベースＤ３０１から構成され、利用者から発声された検索のための検索音声及び検索を絞り込むための絞り込み音声をそれぞれ音声認識して、検索候補及び絞り込み候補を求め、検索候補に基づいて検索データベースＤ２０１を検索して、複数のデータとデータが有する属性情報を検索情報として取得し、絞り込み認識候補に基づいて検索データベースＤ２０１を検索して複数のデータと各データが有する属性情報を絞り込み情報として取得し、検索情報に含まれる複数のデータのそれぞれと、絞り込み情報に含まれる複数のデータのそれぞれの間の関連性が高いほど大きい値となる関連度をそれぞれ、検索情報に含まれる前記各データの属性情報と、絞り込み情報に含まれる各データの属性情報とから算出する。【選択図】      図１
2009282835.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者から発声された検索のための検索音声及び前記検索を絞り込むための絞り込み音声をそれぞれ音声認識して、検索候補及び絞り込み候補を求める音声認識部と、
複数のデータと、前記各データにそれぞれ対応した属性情報を格納する第１データベースと、
（１）前記検索候補に基づいて前記第１データベースを検索して、複数の前記データと前記データに対応した前記属性情報を検索情報として取得し、（２）前記絞り込み認識候補に基づいて前記第１データベースを検索して複数の前記データと前記属性情報を絞り込み情報として取得する候補管理部と、
前記検索情報に含まれる複数の前記データのそれぞれと、前記絞り込み情報に含まれる複数の前記データのそれぞれの間の関連性が高いほど大きい値となる関連度をそれぞれ、前記検索情報に含まれる前記各データの前記属性情報と、前記絞り込み情報に含まれる前記各データの前記属性情報とから算出する関連度算出部と、
高い値の前記関連度を有する前記検索情報に含まれる一または複数の前記データを出力する出力部と、
を有する音声検索装置。
【請求項２】
前記属性情報が入力情報であり、前記関連度を出力結果とする計算関数が、少なくとも１つ格納された第２データベースをさらに有し、
前記関連度算出部は、
前記検索情報、または、前記絞り込み情報に含まれる前記データに対応する複数の前記属性情報の中から着目する前記属性情報を決定し、
前記決定した前記属性情報に基づいて前記第２データベースの中から一つの前記計算関数を選択し、
前記選択した計算関数に基づいて前記関連度を計算する、
請求項１記載の音声検索装置。
【請求項３】
前記検索音声と前記絞り込み音声との間の関係を示唆するフレーズを、前記絞り込み候補から抽出するフレーズ解析部をさらに有し、
前記関連度算出部は、前記検索情報に含まれる前記各データの前記属性情報、前記絞り込み情報に含まれる前記各データの前記属性情報、前記フレーズに基づいて前記関連度を算出する、
請求項１記載の音声検索装置。
【請求項４】
前記利用者から入力された音声、または、前記認識候補を格納する第３データベースと、
前記第３データベースに格納された前記音声、または、前記認識候補を比較して、前記利用者の発声間の類似度を求める類似度判定部と、
をさらに有し、
前記候補管理部は、
前記類似度が閾値より低いときには、前記利用者の前記音声に基づいて絞り込みを行い、
前記類似度が閾値より高いときには、前記利用者の前記音声に関する前記認識候補を前記検索候補、または、前記絞り込み候補に対し上書きする、
請求項１記載の音声検索装置。
【請求項５】
前記音声認識部は、前記検索候補、及び、前記絞り込み候補について、前記音声認識に用いる認識辞書から削除する、
請求項１記載の音声検索装置。
【請求項６】
前記検索したいデータが、一つの地点に存在する目標物であり、
前記属性情報が、前記地点の緯度と経度、または、住所であり、
前記関連度は、前記地点を中心とした距離である、
請求項１記載の音声検索装置。
【請求項７】
前記音声認識部は、
前記音声認識に用いる認識辞書を参照して、前記検索音声を認識して一以上の前記検索候補と、前記認識の確からしさを表す検索認識スコアを求め、また、前記絞り込み音声を認識して一以上の前記絞り込み候補と、前記認識の確からしさを表す絞り込み認識スコアを求め、
前記関連度算出部は、
前記検索情報に含まれる前記各データの前記属性情報、前記絞り込み情報に含まれる前記各データの前記属性情報、前記検索認識スコア、前記絞り込み認識スコアに基づいて、前記関連度を算出する、
請求項１記載の音声検索装置。
【請求項８】
利用者から発声された検索のための検索音声及び前記検索を絞り込むための絞り込み音声をそれぞれ音声認識して、検索候補及び絞り込み候補を求める音声認識ステップと、
（１）前記検索候補に基づいて、複数のデータと、前記各データにそれぞれ対応した属性情報を格納する第１データベースを検索して、複数の前記データと前記データに対応した前記属性情報を検索情報として取得し、（２）前記絞り込み認識候補に基づいて前記第１データベースを検索して複数の前記データと前記属性情報を絞り込み情報として取得する候補管理ステップと、
前記検索情報に含まれる複数の前記データのそれぞれと、前記絞り込み情報に含まれる複数の前記データのそれぞれの間の関連性が高いほど大きい値となる関連度をそれぞれ、前記検索情報に含まれる前記各データの前記属性情報と、前記絞り込み情報に含まれる前記各データの前記属性情報とから算出する関連度算出ステップと、
高い値の前記関連度を有する前記検索情報に含まれる一または複数の前記データを出力する出力ステップと、
を有する音声検索方法。
【請求項９】
利用者から発声された検索のための検索音声及び前記検索を絞り込むための絞り込み音声をそれぞれ音声認識して、検索候補及び絞り込み候補を求める音声認識機能と、
（１）前記検索候補に基づいて、複数のデータと、前記各データにそれぞれ対応した属性情報を格納する第１データベースを検索して、複数の前記データと前記データに対応した前記属性情報を検索情報として取得し、（２）前記絞り込み認識候補に基づいて前記第１データベースを検索して複数の前記データと前記属性情報を絞り込み情報として取得する候補管理機能と、
前記検索情報に含まれる複数の前記データのそれぞれと、前記絞り込み情報に含まれる複数の前記データのそれぞれの間の関連性が高いほど大きい値となる関連度をそれぞれ、前記検索情報に含まれる前記各データの前記属性情報と、前記絞り込み情報に含まれる前記各データの前記属性情報とから算出する関連度算出機能と、
高い値の前記関連度を有する前記検索情報に含まれる一または複数の前記データを出力する出力機能と、
をコンピュータによって実現するための音声検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の属性を持つ大規模なデータベースから利用者が望むデータを音声で選択する音声検索装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の音声信号処理技術や半導体技術の進展により、車載機器のような小型機器にも
、システムと利用者が音声によるやり取りを繰り返すことで大規模な施設データベースから目的地を検索、設定できるカーナビゲーションシステムが実現されている。
【０００３】
現在市販されているカーナビゲーションでは、例えば、住所で目的地を指定する住所検索、郵便番号で目的地を指定する郵便番号検索、目的の施設を直接指定する施設検索などいくつかの目的地を設定する手段が提供されている。
【０００４】
施設検索では、データベース上に登録された数十万規模の施設名を、都道府県名から順番に地域を限定する発話により語彙を絞り込んだ上で、施設名が入力できる設計になっていることが多い。これは、車載機器のような限られた計算リソースでは実時間で大規模な語彙を正しく認識できないことが原因で、実用的な性能と速度で動作させるために手間の多いやりとりを利用者に強要する設計となっている。
【０００５】
そのため特に利用者が施設名を明確に知っている場合には、施設名以外の属性を指定する発声が冗長となり、手間がかかって使いにくいインタフェースとなる問題点を含んでいる。
【０００６】
この問題点を解決する方法として、特許文献１では、大規模な認識語彙に対して複数の認識候補を取り出すように音声認識を動作させた上で、候補が十分に絞り込めなかった場合には、候補を絞り込むための関連質問の入力を促し、関連質問に対する発声を認識して絞り込みのための認識候補を取得し、絞り込み対象となる候補と、絞り込み条件となる候補の関係から絞込みを行う方法が提案されている。
【０００７】
この方法ではさらに、絞り込み対象となる候補の認識尤度と、絞込み条件となる候補の認識尤度に基づいて、絞り込まれた候補を並び替えるという特徴を持っている。
【０００８】
しかしながら、この方法では、利用者が関連質問に答えられないときには、対話が破綻してしまうという問題点がある。施設名検索を例に考えても、目的の施設名は知っているが住所や施設が属するジャンルは知らないために質問に答えられないという状況は起こる。すなわちこの方法は、検索したい目的のデータに関する多くの属性値を覚えていることを前提とした解決策であり、確実に絞り込みが行なえる方法とは言えない。
【特許文献１】特許第３４２０９６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
このように従来技術は、大語彙から目的のデータを絞り込む関連質問に答えるために、目的データに関して様々な属性値を覚えておかないといけないという問題点があった。
【００１０】
そこで、本発明は上記問題点に鑑みて、最初の発声で十分に絞り込むことができなかった場合に、利用者が知っている関連情報だけを使って絞り込むことができる音声検索装置及びその方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、利用者から発声された検索のための検索音声及び前記検索を絞り込むための絞り込み音声をそれぞれ音声認識して、検索候補及び絞り込み候補を求める音声認識部と、複数のデータと、前記各データにそれぞれ対応した属性情報を格納する第１データベースと、（１）前記検索候補に基づいて前記第１データベースを検索して、複数の前記データと前記データに対応した前記属性情報を検索情報として取得し、（２）前記絞り込み認識候補に基づいて前記第１データベースを検索して複数の前記データと前記属性情報を絞り込み情報として取得する候補管理部と、前記検索情報に含まれる複数の前記データのそれぞれと、前記絞り込み情報に含まれる複数の前記データのそれぞれの間の関連性が高いほど大きい値となる関連度をそれぞれ、前記検索情報に含まれる前記各データの前記属性情報と、前記絞り込み情報に含まれる前記各データの前記属性情報とから算出する関連度算出部と、高い値の前記関連度を有する前記検索情報に含まれる一または複数の前記データを出力する出力部と、を有する音声検索装置である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、検索音声で絞り込むことができなかった場合でも、利用者が知っている目的のデータに関連する情報から簡単に絞り込むことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施形態の音声検索装置について図面に基づいて説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態の音声検索装置について図１〜図１１に基づいて説明する。
【００１５】
本実施形態の音声検索装置は、複数の属性を持つ大規模なデータベースから利用者が望むデータを音声で選択するものである。
【００１６】
より詳細には、１）利用者の最初の発声で目的のデータを十分に絞り込めなかった場合に、２）利用者に関連質問を提示して次の発声で入力される属性を指定するのではなく、３）目的のデータに関連する発声を受け付けた上で、４）最初の発声に含まれる候補と次の発声に含まれる候補の意味的な関連性を表す関連度を算出し、５）最初の発声と次の発声それぞれの認識尤度と関連度を鑑みて候補の絞込みを行なう。
【００１７】
（１）音声検索装置の構成
図１は、本実施形態に係る音声検索装置の構成図である。
【００１８】
図１に示すように音声検索装置は、音声認識部Ｂ１１、候補管理部Ｂ２１、結果出力部Ｂ３１、関連度算出部Ｂ４１、認識辞書文法Ｄ１０１、検索データベースＤ２０１、候補データベースＤ３０１から構成される。
【００１９】
各部Ｂ１１〜Ｂ４１の機能は、コンピュータに伝達または格納されたプログラムによっても実現できる。
【００２０】
（２）各部の説明
以下、音声検索装置の各構成について説明する。
【００２１】
（２−１）検索データベースＤ２０１
検索データベースＤ２０１は、音声検索装置において検索対象となる１つ以上のデータと、そのデータに対応した属性情報を格納したデータベースである。
【００２２】
検索データベースとしては、カーナビゲーションシステムに格納されている、都道府県名、市区町村名、緯度経度、ジャンルなどの属性情報に持つ施設名データベースが一例として挙げられる。
【００２３】
ここで、「属性情報」とは、施設名などのデータを特定するために、そのデータ特有の所在地の都道府県、区町村名、緯度経度、そのデータのジャンルをいう。
【００２４】
（２−２）認識辞書文法Ｄ１０１
認識辞書文法Ｄ１０１は、検索データベースＤ２０１から目的のデータを選択するために利用者が検索キーとして入力する単語、複数単語系列、フレーズ、または、文などを受理するために語彙リストや文法などを記述したものである。
【００２５】
（２−３）音声認識部Ｂ１１
音声認識部Ｂ１１は、認識辞書文法Ｄ１０１に基づいて利用者から入力された音声を認識して認識候補を生成する。
【００２６】
入力された音声に雑音が重畳しているなどの理由で入力された音声に近い候補が一つも出力されない場合を除いて、音声認識部Ｂ１１によって１つ以上の認識候補が生成される。
【００２７】
また、認識候補の確からしさを表す認識スコアを候補それぞれに対して取得するように動作してもよい。
【００２８】
なお、音声認識部Ｂ１１はマイクロフォンや音声を増幅させるアンプ、さらにはＡＤコンバーターなどを前段に組み込んだ構成として、入力される音声をデジタル音声信号に変換してから音声認識をするように動作してもよく、デジタル音声信号を記録媒体に保存しておき、必要に応じて記録媒体から音声信号を読み出すように動作してもよい。
【００２９】
（２−４）候補管理部Ｂ２１
候補管理部Ｂ２１は、音声認識部Ｂ１１によって生成された認識候補及び認識スコアを受け取ると、認識候補から検索キーを生成した上で検索データベースＤ２０１を検索し、検索条件に合致するデータを取得する。
【００３０】
また、このときにデータが持つ複数の属性情報を一緒に取得するように動作してもよい。
【００３１】
検索されたデータと認識候補は、履歴情報として候補データベースＤ３０１に格納される。
【００３２】
さらに、候補管理部Ｂ２１は、候補データベースＤ３０１を参照して、複数の発声が履歴情報として管理されている場合には絞り込み対象となる発声と、絞込み条件となる発声を決定した上で、発声間の関係に基づいて候補を絞り込むために、各発声に含まれる候補同士の意味的な類似性を関連度算出部Ｂ４１に問い合わせて関連度を取得する。
【００３３】
取得した関連度及び認識スコアを利用して、絞込み対象となる候補を絞り込むように動作する。
【００３４】
候補を絞込んだ場合には候補データベースＤ３０１を更新して、さらにその結果を結果出力部Ｂ３１に通知する。
【００３５】
（２−５）関連度算出部Ｂ４１
関連度算出部Ｂ４１は、候補管理部Ｂ２１から問い合わせのあった候補同士の意味的な類似性を関連度として算出して、算出結果を候補管理部Ｂ２１に返すように動作する。
【００３６】
なお、関連度算出部Ｂ４１及び候補管理部Ｂ２１の詳細な動作については、具体例を使って後で詳しく述べる。
【００３７】
（２−６）結果出力部Ｂ３１
結果出力部Ｂ３１は、候補管理部Ｂ２１から通知された検索結果を利用者に提示する。
【００３８】
結果出力部Ｂ３１に表示装置を含む構成として、検索結果を画面に表示するように動作してもよく、音声合成及びスピーカーを含む構成として候補を順に読み上げるように動作してもよく、利用者に結果を提示すればどのような構成でもよい。
【００３９】
（３）具体例
次に、具体的な音声検索装置の動作を説明する。
【００４０】
具体例として、カーナビゲーションシステムをモチーフに目的地を設定するタスクを達成するために大規模な施設データベースから施設名を音声で検索する状況を例にとって説明を進める。
【００４１】
図２に検索対象となる施設名データベースの一例を示す。図２に示すように、施設名データベースには、１００００個の施設データに関する名称、施設のある都道府県名と市区町村名、階層表現された施設のジャンル名及び緯度経度の属性情報が格納されている。
【００４２】
また、図３は利用者から入力される音声を認識するための認識辞書文法の一例を示したものである。図３に示すように、施設データの施設名１００００語が登録されており、施設名の単語発声を受理するように記述されている。
【００４３】
これは施設検索タスクにおいて、利用者が、東京都にある「高尾山」を目的地として設定したい状況を例に詳細な動作を説明する。
【００４４】
（４）音声認識部Ｂ１１の動作
まず、音声認識部Ｂ１１の動作について説明する。
【００４５】
ここで施設名の入力を促された利用者が、検索したい施設名である「高尾山（たかおさん）」と発声すると、音声認識部Ｂ１１は図３に記述された認識辞書文法にしたがって入力された音声に合致する複数の単語を出力する。
【００４６】
出力する認識単語の候補数を設定する方法は様々考えられるが、例えば認識スコアが一定の閾値を越える候補のみを選定できる。本実施形態では認識スコアが５０を越える単語を候補として出力する。
【００４７】
図４に音声認識部Ｂ１１によって１００個の候補が出力された認識結果を例示する。ここで図４には同じ施設名を持った単語が認識候補として表示されているが、音声認識で等価に扱われる同じ読みを持つエントリーに関しては、認識辞書文法ではまとめあげて認識結果として出力するときに同じ読みを持つ候補を生成するのが効率的である。
【００４８】
（５）候補管理部Ｂ２１、候補データベースＤ３０１の動作
次に、候補管理部Ｂ２１の動作について図５のフローチャートを用いて説明する。図５は、受け取った認識結果を使って検索データベースＤ２０１を検索し、複数発声から候補を絞り込む候補管理部Ｂ２１のフローチャートを示している。
【００４９】
まず、候補管理部Ｂ２１は、図４に例示した音声認識結果を取得する（ステップＳ２１０１）。
【００５０】
次に、取得した音声認識結果から、検索データベースＤ２０１を検索するための検索キーを抽出する（ステップＳ２１０２）。本実施形態では、利用者から受理する単語を施設名としているため、認識結果そのものが検索データベースＤ２０１の属性である施設名を引くための検索キーとなり、重複を含めて述べ１００個の検索キーが生成される。
【００５１】
次に、生成された複数の検索キーを使って、検索データベースＤ２０１を検索し、検索条件に合致するデータ及びその属性を取得し（ステップＳ２１０３）、認識結果と検索結果をリンクして候補データベースＤ３０１に履歴情報として記録する（ステップＳ２１０４）。図６は、候補データベースＤ３０１に書き込まれた履歴情報の一例を示しており、結果を取得した順番、認識結果（スコア及び順位）、対応する検索データベースＤ２０１の属性情報などが対応付けられている。なお、候補データベースＤ３０１にはデータの属性情報を全て格納する例を示したが、検索データベースＤ２０１へのポインタのみを保持するようにしてもよい。
【００５２】
次に、新しく取得した認識結果が絞り込みのための発声であるか、新しく入力された発声であるかの判定を行なう（Ｓ２１０５）。ここでは最初に認識結果が取得されたため絞込み発声ではなく新しく入力された発声であると判断され、候補管理部Ｂ２１の動作を終える。
【００５３】
（６）結果出力及び絞込み発声
利用者の発声から取得されたキーを使って検索データベースＤ２０１を検索する候補管理部Ｂ２１の処理が終わると、結果出力部Ｂ３１は更新された候補リストを受け取って、その結果を利用者に通知する。
【００５４】
例えば、候補の結果を可能性の高いものから順に読み上げることで利用者への通知を行なう場合には、次のようなプロンプト「１００件の候補が見つかりました。１件目は熊本県にある中尾山、２件目は茨城県にある武生山・・・」を出す。また画面を利用して利用者への通知を行なう場合には、候補の上位を画面にリストとして表示できる。
【００５５】
複数候補の上位に目的とするデータが入っている場合には、それを指定する入力により目的を達成することができるが、本実施形態ではすぐには見つからないと仮定する。
【００５６】
出力結果を確認することで、利用者は最初の発声では目的のデータまで絞り込めなかったことを把握して、絞込みのために更なる入力を行なう。
【００５７】
例えば、利用者は高尾山の近くにある相模湖を記憶していて、関連情報として「相模湖」を絞込みのための発声として入力した場合を考える。
【００５８】
音声認識部Ｂ１１は、図３に書かれた認識辞書文法にしたがって入力された音声に合致する複数の単語を出力する。図７に音声認識部Ｂ１１によって３０個の候補が出力された認識結果を例示する。
【００５９】
（７）候補管理部Ｂ２１、候補データベースＤ３０１の動作
次に、絞込み発声に対する認識結果が生成された場合の、候補管理部Ｂ２１の動作について図５のフローチャートを用いて説明する。
【００６０】
まず、候補管理部Ｂ２１は図７に例示した音声認識結果を取得する（ステップＳ２１０１）。
【００６１】
次に、取得した音声認識結果から、検索データベースＤ２０１を検索するための検索キーを抽出する（ステップＳ２１０２）。本実施形態では、利用者から受理する単語を施設名としているため、認識結果そのものが検索データベースＤ２０１の属性である施設名に対する検索キーとなり、重複を含めて述べ３０個の検索キーが生成される。
【００６２】
次に、生成された複数の検索キーを使って、検索データベースＤ２０１を検索し、検索条件に合致するデータ及びその属性を取得し（ステップＳ２１０３）、認識結果と検索結果をリンクして候補データベースＤ３０１に履歴情報として記録する（ステップＳ２１０４）。図８は、候補データベースＤ３０１に書き込まれた履歴情報の一例を示しており、結果を取得した順番、認識結果（スコア及び順位）、対応する検索データベースＤ２０１の属性情報などが対応付けられている。なお、候補データベースＤ３０１にはデータの属性情報を全て格納するような例を示したが、検索データベースＤ２０１へのポインタのみを保持するようにしてもよい。
【００６３】
次に、新しく取得した認識結果が絞り込みのための発声であるか、新しく入力された発声であるかの判定を行なう（Ｓ２１０５）。
【００６４】
そして、ここでは入力された認識結果群が２つあるため、２回目に入力された発声が絞込み発声であると判断して、発声間の候補それぞれに対する関連度を関連度算出部Ｂ４１に問い合わせるように動作する（Ｓ２１０６）。本実施形態では、絞込み対象となる最初の発声から１００候補、絞り込み条件となる次の発声から３０候補が候補データベースＤ３０１に記録されているため、１００ｘ３０＝３０００の候補間の関連度を計算する。具体的な関連度の計算方法については、引き続いて詳細に説明する。
【００６５】
（８）関連度算出部Ｂ４１の動作
次に、関連度算出部Ｂ４１の動作について説明する。
【００６６】
関連度算出部Ｂ４１では、候補管理部Ｂ２１から問い合わせのあった候補対毎に、データの属性情報を比較して意味的な類似性を表す関連度を算出する。
【００６７】
関連度算出に必要な属性情報は、候補とセットにして候補管理部Ｂ２１から受け取るようにしても、関連度算出部Ｂ４１が検索データベースＤ２０１へのポインタから直接参照するようにしてもよい。
【００６８】
具体的な関連度の計算方法は、例えば、一つの地点に存在する目標物、例えば、施設名の検索においては関連情報として緯度経度が接近する施設、すなわち近い施設が発声されるとの前提を置き、様々な属性の中で緯度経度の属性情報に着目して関連度を計算する。候補の緯度経度を比較することで、例えばユークリッド距離を求めることができる。求めたユークリッド距離に基づき、距離が大きいほど関連度が小さく、距離が小さいほど関連度が大きくなるように正規化することで候補間の関連度を計算する。
【００６９】
この計算を全ての候補間１００ｘ３０に対して行なった結果の例を図９に示す。
【００７０】
（９）候補管理部Ｂ２１による絞込み動作
再び、図５を参照しながら候補管理部Ｂ２１の動作に戻る。
【００７１】
（９−１）ステップＳ２１０７
関連度算出部Ｂ４１によって図９のように候補間の関連度が計算され、その結果が候補管理部Ｂ２１に通知されると、算出された関連度を利用して、絞込み対象となる候補を絞り込むための絞込みスコアを算出する（Ｓ２１０７）。
【００７２】
ｉ番目の絞込みスコアＤｉ（０＜ｉ＜＝１００）を関連度Ｗｉｊ（ｉ番目の絞込み対象候補とｊ番目の絞込み条件候補の間の関連度）とｊ番目の認識スコアＲｊから算出する方法としては、下記の方法がある。
【００７３】
Ｄｉ＝Σｊ（Ｗｉｊ）ｘ（Ｒｊ）
但し、０＜ｊ＜＝３０である。上の式にしたがって絞り込みスコアを算出した結果を図１０に示す。ここで絞り込むか否かを判断するためのスコアを上記の例に示すように、意味的な関連度だけでなく絞込みのための発声における認識の信頼度を加味することで、信頼性の高い絞込みを行なうことを目的としている。
【００７４】
（９−２）ステップＳ２１０８
このように絞込みスコアを算出すると、絞込みスコアと認識スコアを鑑みて最初の絞込み対象となる１００個の施設候補を絞り込む（Ｓ２１０８）。
【００７５】
例えば、絞込みとして、絞り込みスコアが０となる候補を除去して認識スコアと絞り込みスコアの合計値でリソートするように動作させると、図１１に例示する３施設が候補として残り、これを候補データベースＤ３０１に履歴情報として書き込む。
【００７６】
（１０）結果出力
利用者の発声から取得されたキーを使って検索データベースＤ２０１を検索し、最初の発声に対する絞込みの処理が終わると、結果出力部Ｂ３１は更新された候補リストを受け取って、その結果を利用者に通知する。
【００７７】
例えば、候補の結果を可能性の高いものから順に読み上げることで利用者への通知を行なう場合には、次のようなプロンプト「３件の候補が見つかりました。１件目は東京都にある高尾山、２件目は・・・」を出す。
【００７８】
ここで利用者は目的とする施設が最初の候補として読上げられたことを聞いて、目的の候補が検索されたことを確認でき、最初の候補を指定する発声または画面指定などの入力によって目的のデータを指定できる。
【００７９】
（１１）効果
本実施形態によれば、１）複数の属性を持つ大規模なデータベースから利用者が望むデータを音声で選択するときに、２）最初の発声で目的のデータを十分に絞り込めなかった場合に、３）利用者に関連質問を提示して次の発声で入力される属性を指定するのではなく、４）目的のデータに関連する発声を受け付けた上で、５）最初の発声に含まれる候補と次の発声に含まれる候補の意味的な関連性を表す関連度を算出し、６）最初の発声と次の発声それぞれの認識尤度と関連度を鑑みて候補の絞込みを行なう。
【００８０】
したがって、利用者がシステムからの関連質問に答えられずに対話が破綻といった状況を回避して、大規模なデータベースから目的のデータを選択できる。
【００８１】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態の音声検索装置について図１２〜図１３に基づいて説明する。
【００８２】
（１）音声検索装置の構成
図１２は、本実施形態に係る音声検索装置の概略構成図である。
【００８３】
本実施形態に係る音声検索装置は、関連度算出部Ｂ４２が第１の実施形態における関連度算出部Ｂ４１と動作が異なり、加えて関連度計算方法決定部Ｂ５１と関連度計算方法データベースＤ４０１が新しく追加された構成になっている。
【００８４】
なお、第１の実施形態における構成図と同じ番号が付与されたものは同じ動作をするために説明を省略する。
【００８５】
本実施形態では、関連度の計算方法を、関連度計算方法データベースＤ４０１を参照して動的に切り替える点が以前の実施形態と異なっている。
【００８６】
関連度計算方法データベースＤ４０１には、データ間の関連度を計算するための方法と計算方法を採用するための条件が１つ以上格納されている。
【００８７】
関連度計算方法決定部Ｂ５１は、関連度算出部Ｂ４２が関連度を計算するための方法を、計算対象となる候補の属性情報や関連度計算方法データベースＤ４０１を参照して決定する。
【００８８】
（２）関連度計算方法決定部Ｂ５１
図１３には、関連度計算方法データベースＤ４０１の一例を示す。本実施形態で扱うカーナビゲーションにおける施設検索タスクでは、検索データベースＤ２０１には施設のジャンルが属性に存在しており、このジャンルの属性情報によって適用される計算方法を切り分けるような条件となっている。
【００８９】
具体的な計算方法は、次の通りである。
【００９０】
第１に、駅のような利用者の行動基点となる施設では、徒歩圏内のような範囲の狭い施設に関してのみ関連度の値を持つように算出する。
【００９１】
第２に、道路や河川など地点ではなく一定の範囲にわたって存在する施設では、同じ施設名を持つ施設データとして登録された複数の地点を直線で補完して、絞込み対象の候補と補完された直線との最短距離が一定範囲に入っている施設のみ関連度の値を持つように算出する。
【００９２】
このように絞り込み条件として入力する施設と直感的な近さを対応させて計算方法を切り替えることで、意図しない候補の関連度が高くなって十分に絞り込めないといった状況を回避できる。
【００９３】
そして、関連度計算方法データベースＤ４０１は、上記のような計算方法について、属性情報を入力情報、関連度を出力情報とした計算関数で格納しておき、ジャンルの属性情報によって計算関数を選択する。
【００９４】
（３）効果
本実施形態によれば、関連度の計算方法を複数保持しておき、比較する候補によって計算方法を切り替えることで、利用者の直感に近い方法で関連度の計算をすることが可能となり、結果として利用者が効率よく候補を絞り込むことができる。
【００９５】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態の音声検索装置について図１４〜図１６に基づいて説明する。
【００９６】
（１）音声検索装置の構成
図１４は、本実施形態に係る音声検索装置の概略構成図である。
【００９７】
本実施形態に係る音声検索装置は、第２の実施形態における認識辞書文法Ｄ１０２、候補管理部Ｂ２２、関連度算出部Ｂ４３、関連度計算方法決定部Ｂ５２の動作が異なり、加えてフレーズ解析部Ｂ６１が新しく追加された構成になっている。
【００９８】
以前の実施形態における構成図と同じ番号が付与されたものは、同じ動作をするために説明を省略する。
【００９９】
本実施形態では、発声間の関係を示唆するフレーズを含む発声を受理した上でフレーズを解析し、解析結果から得られたフレーズに応じて関連度の計算方法を切り替える点が以前の実施形態と異なっている。
【０１００】
（２）認識辞書文法Ｄ１０２
図１５に、本実施形態に最適のフレーズを含む発声を受理するための認識辞書文法Ｄ１０２の一例を示す。
【０１０１】
図１５に示すように、施設データの施設名１００００語単独か、または施設名に続いて発声間の関係を示唆するフレーズが連続する発声を受理するように記述されている。
【０１０２】
（３）フレーズ解析部Ｂ６１
フレーズ解析部Ｂ６１は、音声認識から得られた複数の認識結果を受け取って、認識結果の中に含まれる施設名と、「発声間の関係を示唆するフレーズ」を分離した上で、フレーズが示唆する属性の同定を行なう。
【０１０３】
ここで「発声間の関係を示唆するフレーズ」とは、検索のための音声と絞り込みのための音声について、両音声間、すなわち、両発声間の関係を示すフレーズといい、例えば、「近い」とかの言葉である。
【０１０４】
分離された施設名の候補は検索データベースＤ２０１を検索するために候補管理部Ｂ２２に渡され、また分類されたフレーズは関連度算出方法決定部Ｂ５２に渡される。
【０１０５】
（４）候補管理部Ｂ２２
候補管理部Ｂ２２は、まず、フレーズ解析部Ｂ６１によって生成された認識候補及び認識スコアを受け取る。次に、認識候補から検索キーを生成した上で検索データベースＤ２０１Ｄ２０１を検索する。次に、検索条件に合致するデータを取得する。次に、検索されたデータと認識候補は履歴情報として候補データベースＤ３０１Ｄ３０１に格納される。
【０１０６】
また、候補管理部Ｂ２２は、候補データベースＤ３０１を参照して、複数の発声が履歴情報として管理されている場合には絞り込み対象となる発声と、絞込み条件となる発声を決定した上で、発声間の関係に基づいて候補を絞り込むために、各発声に含まれる候補同士の意味的な類似性を関連度算出部Ｂ４３に問い合わせて関連度を取得する。
【０１０７】
次に、取得した関連度及び認識スコアを利用して、絞込み対象となる候補を絞り込むように動作する。次に、候補を絞込んだ場合には候補データベースＤ３０１を更新して、さらにその結果を結果出力部Ｂ３１Ｂ３１に通知する。
【０１０８】
（５）関連度算出部Ｂ４３
関連度算出部Ｂ４３は、候補管理部Ｂ２２から問い合わせのあった候補同士の意味的な類似性を表す関連度を、その算出方法を関連度計算方法決定部Ｂ５２に問い合わせた上で算出し、算出結果を候補管理部Ｂ２２に返す。
【０１０９】
（６）関連度計算方法決定部Ｂ５２
関連度計算方法決定部Ｂ５２は、関連度算出部Ｂ４３が関連度を計算するための方法を、計算対象となる候補の属性情報やフレーズ解析部６１が出力するフレーズを元に関連度計算方法データベースＤ４０１を参照して決定する。
【０１１０】
（７）具体例
より具体的に説明するために、第１の実施形態と同じタスクの元で、施設名の入力を促された利用者が、検索したい施設名である「高尾山（たかおさん）」と発声して、施設名の候補が１００個に絞り込まれて、候補を絞り込むために「相模湖（さがみこ）の近く」と発声した状況を考える。
【０１１１】
（８）音声認識部Ｂ１１の動作
音声認識部Ｂ１１は、図１５に書かれた認識辞書文法にしたがって、入力された音声に合致する複数の認識結果を出力する。
【０１１２】
図１６に音声認識部Ｂ１１によって３０個の候補が出力された認識結果を例示する。説明を簡単にするため、音声認識部Ｂ１１から第１の実施形態の絞込み発声と同じ施設名に、「の近く」が連続した結果が取得されたとする。
【０１１３】
（９）フレーズ解析部Ｂ６１の動作
フレーズ解析部Ｂ６１は、取得した３０個の認識結果を受け取ると、各認識候補の中から施設名と発声間の関係を示唆するフレーズを分離する。
【０１１４】
本実施形態では、認識辞書文法Ｄ１０２に記述した受理する単語系列が｛施設名｝＋｛発声間の関係を示唆するフレーズ｝に限定している。そのため、認識結果の境界情報「／」から前者を施設名、後者をフレーズと割り当てることができる。
【０１１５】
ここで施設名に関する認識結果を更新し、結果として図７と同じ認識結果を候補管理部Ｂ２１に渡す。続いてフレーズ「の近く」を解析して、データが持つ、どの属性に着目すれば発声間の関係を求めることができるか判断する。
【０１１６】
フレーズの解析方法としては、文法に記述されたフレーズと着目すべき属性を対応付けたテーブルを保持しておいて、テーブルを参照して着目する属性を決定する方法が考えられる。例えばテーブルにある「近く／緯度経度」のエントリーから、着目すべき属性を「緯度経度」と決定して、その結果を関連度計算方法決定部Ｂ５１に通知する。
【０１１７】
（１０）候補管理部Ｂ２２の動作
次に、絞込み発声に対する認識結果が生成された場合の、候補管理部Ｂ２２の動作について図５のフローチャートを用いて説明する。
【０１１８】
まず、候補管理部Ｂ２２は図７に例示した音声認識結果を取得する（ステップＳ２１０１）。
【０１１９】
次に、取得した音声認識結果の中にある、検索データベースＤ２０１を検索するための検索キーを抽出する（ステップＳ２１０２）。本実施形態では重複を含めて述べ施設名に関する３０個の検索キーが生成される。
【０１２０】
次に、生成された複数の検索キーを使って、検索データベースＤ２０１を検索し、検索条件に合致するデータ及びその属性を取得し（ステップＳ２１０３）、認識結果と検索結果をリンクして候補データベースＤ３０１に履歴情報として記録する（ステップＳ２１０４）。図８は、候補データベースＤ３０１に書き込まれた履歴情報の一例を示しており、結果を取得した順番、認識結果（スコア及び順位）、対応する検索データベースＤ２０１の属性情報などが対応付けられている。
【０１２１】
次に、新しく取得した認識結果が絞り込みのための発声であるか、新しく入力された発声であるかの判定を行なう（Ｓ２１０５）。
【０１２２】
そして、ここでは入力された認識結果群が２つあるため、２回目に入力された発声が絞込み発声であると判断して、発声間の候補それぞれに対する関連度を関連度算出部Ｂ４３に問い合わせるように動作する（Ｓ２１０６）。本実施形態では、絞込み対象となる最初の発声から１００候補、絞り込み条件となる次の発声から３０候補が候補データベースＤ３０１に記録されているため、１００ｘ３０＝３０００の候補間の関連度を計算することになる。具体的な関連度の計算方法については、引き続いて詳細に説明する。
【０１２３】
（１１）関連度算出部Ｂ４３の動作
関連度算出部Ｂ４３では、候補管理部Ｂ２２から問い合わせのあった候補対毎に、データの属性情報を比較して意味的な類似性を表す関連度を算出する。
【０１２４】
具体的な関連度の計算方法は、関連度計算方法決定部Ｂ５２に問い合わせて関連度を計算する。
【０１２５】
関連度計算方法決定部Ｂ５２は、フレーズ解析部Ｂ６１から通知された着目すべき属性「緯度経度」に着目して、緯度経度が接近する施設、すなわち近い施設が発声されるとの前提を置き、様々な属性の中で緯度経度の属性情報に着目して関連度を計算する。候補の緯度経度を比較することで、例えばユークリッド距離を求めることができる。求めたユークリッド距離に基づき、距離が大きいほど関連度が小さく、距離が小さいほど関連度が大きくなるように正規化することで候補間の関連度を計算できる。この計算を全ての候補間１００ｘ３０に対して行なった結果の例を図９に示す。
【０１２６】
（１２）候補管理部Ｂ２２による絞込み動作
再び、候補管理部Ｂ２２の動作に戻る。
【０１２７】
（１２−１）ステップＳ２１０７
関連度算出部Ｂ４３によって図９のように候補間の関連度が計算されその結果が候補管理部Ｂ２２に通知されると、算出された関連度を利用して、絞込み対象となる候補を絞り込むための絞込みスコアを算出する（Ｓ２１０７）。
【０１２８】
ｉ番目の絞込みスコアＤｉ（０＜ｉ＜＝１００）を関連度Ｗｉｊ（ｉ番目の絞込み対象候補とｊ番目の絞込み条件候補の間の関連度）とｊ番目の認識スコアＲｊから算出する方法としては、次の通りである。
【０１２９】
Ｄｉ＝Σｊ（Ｗｉｊ）ｘ（Ｒｊ）
但し、０＜ｊ＜＝３０である。上の式にしたがって絞り込みスコアを算出した結果を図１０に示す。
【０１３０】
ここで絞り込むか否かを判断するためのスコアを上記の例に示すように、意味的な関連度だけでなく絞込みのための発声における認識の信頼度を加味することで、信頼性の高い絞込みを行なうことを目的としている。
【０１３１】
（１２−２）ステップＳ２１０８
このように絞込みスコアを算出すると、絞込みスコアと認識スコアを鑑みて最初の絞込み対象となる１００個の施設候補を絞り込む（Ｓ２１０８）。
【０１３２】
例えば、絞込みとして、絞り込みスコアが０となる候補を除去して認識スコアと絞り込みスコアの合計値でリソートするように動作させると、図１１に例示する３施設が候補として残り、これを候補データベースＤ３０１に履歴情報として書き込む。
【０１３３】
（１３）結果出力
利用者の発声から取得されたキーを使って検索データベースＤ２０１を検索し、最初の発声に対する絞込みの処理が終わると、結果出力部Ｂ３１は更新された候補リストを受け取って、その結果を利用者に通知する。
【０１３４】
例えば、候補の結果を可能性の高いものから順に読み上げることで利用者への通知を行なう場合には、次のようなプロンプト「３件の候補が見つかりました。１件目は東京都にある高尾山、２件目は・・・」を出す。ここで利用者は目的とする施設が最初の候補として読上げられたことを聞いて、目的の候補が検索されたことを確認でき、最初の候補を指定する発声または画面指定などの入力によって目的のデータを指定できる。
【０１３５】
（１４）変更例
本実施形態では、利用者から絞込みの発声を受け付けるときに、同時に発声間の関係性を示唆するフレーズを受け付けて、関連度の計算方法を動的に変更する。
【０１３６】
上記の例では、「の近く」を解析して得られた着目する属性が、第１の実施形態と同じ緯度経度になったため同じ結果が得られた。
【０１３７】
（１４−１）変更例１
上記の変更例１を説明する。
【０１３８】
第１発声「東芝旅館」に対して、「善光寺と同じ町」といった絞込み発声が入力されるとする。そして、「と同じ町」とのフレーズから市区町村名に着目して、候補間の市区町村名が合致すれば関連度を１、合致しなければ関連度０と計算する。これにより、異なる属性の類似性から候補を絞り込みできる。
【０１３９】
（１４−２）変更例２
上記の変更例２を説明する。
【０１４０】
第１発声「ショッピングモール川崎」に対して、「百貨店みたいな」といった絞込み発声からジャンル属性に着目するなど、フレーズに応じて関連度の計算方法を切り替えることで、利用者に意図にあった絞り込み方法を実現できる。
【０１４１】
（１５）効果
本実施形態によれば、１）複数の属性を持つ大規模なデータベースから利用者が望むデータを音声で選択するときに、２）最初の発声で目的のデータを十分に絞り込めなかった場合に、３）利用者に関連質問を提示して次の発声で入力される属性を指定するのではなく、４）目的のデータに関連する発声を関連性を示唆するフレーズと共に受け付けた上で、５）最初の発声に含まれる候補と次の発声に含まれる候補の意味的な関連性を表す関連度を、フレーズを解析した結果を元に計算方法を切り替えながら算出し、６）最初の発声と次の発声それぞれの認識尤度と関連度を鑑みて候補の絞込みを行なう。
【０１４２】
したがって、利用者がシステムからの関連質問に答えられずに対話が破綻といった状況を回避して、大規模なデータベースから効率よく目的のデータを選択できる。
【０１４３】
（第４の実施形態）
本発明の第４の実施形態の音声検索装置について図１７〜図１９に基づいて説明する。
【０１４４】
（１）音声検索装置の構成
図１７は、本実施形態に係る音声検索装置の概略構成図である。
【０１４５】
本実施形態に係る音声検索装置は、第２の実施形態における音声認識部Ｂ１２と候補管理部Ｂ２３の動作が異なり、加えて類似度判定部Ｂ７１と入力データベースＤ５０１が新しく追加された構成になっている。
【０１４６】
以前の実施形態における構成図と同じ番号が付与されたものは、同じ動作をするために説明を省略する。
【０１４７】
本実施形態では、入力された音声または音声を認識した結果を入力データベースＤ５０１に保持しておき、新しく入力された音声または音声を認識した結果を類似度判定部Ｂ７１で比較することによって、以前の発声の上書き発声なのか、絞込み発声なのかを判断する点が以前の実施形態と異なっている。
【０１４８】
（２）音声認識部Ｂ１２
音声認識部Ｂ１２は、認識辞書文法Ｄ１０１に基づいて利用者から入力された音声を認識して認識候補を生成する。
【０１４９】
入力された音声に雑音が重畳しているなどの理由で入力された音声に近い候補が一つも出力されない場合を除いて、音声認識部Ｂ１２によって１つ以上の認識候補が生成される。
【０１５０】
また、後に発声間の類似性を見るための入力された音声または認識された結果を入力データベースＤ５０１に格納する。認識された結果の一例として、ここでは音声認識の途中仮定で得られる音素系列を保持するようにする。保持された入力データベースＤ５０１の一例を図１８に示す。
【０１５１】
（３）候補管理部Ｂ２３
候補管理部Ｂ２３は入力された認識結果を図１９に示したフローチャートにしたがって検索データベースＤ２０１の検索から候補の絞込みまでを行なう。
【０１５２】
しかし、本実施形態は、２回目以降の認識結果が取得された場合に、新しく取得した結果が絞込み発声か否かを判断するステップ（Ｓ２１０５）及び絞込み発声でなかった場合のステップ（Ｓ２１０９）が図５のフローチャートと異なる。
【０１５３】
本実施形態では絞込み発声か否かの判断を行なうときに、類似度算出部Ｂ７１に問い合わせるように動作する。
【０１５４】
ここで最初の認識音素系列が図１８に示すように、｛Ｎ，ａ，ｋ，ａ，ｏ，ｓ，ａ｝であり、２回目の発声に対応する認識音素系列が｛Ｔ，ａ，ｋ，ａ，ｏ，ｓ，ａ，Ｎ｝だった場合を考える。
【０１５５】
類似度判定部Ｂ７１は、二つの音素系列の距離を、例えば編集距離などの距離尺度にしたがって測定し、結果が閾値を越えるか否かによって二つの発声が類似するか否かを判断する。
【０１５６】
今回のように閾値を越えて類似する音素系列であると判断された場合には、最初の発声に対応する候補を消去して、上書き発声である２回目の発声の候補のみを残すように動作する。
【０１５７】
このように上書き発声に対しては対応する過去の発声に対応する候補を消去することで、不自然な発声によって、意図とは異なる候補ばかりが上位に含まれる場合にも自然に絞込み対話を継続できる。
【０１５８】
（４）変更例
なお、本実施形態では、発声間の類似性を測定する方法として、音素系列の編集距離という尺度を採用したがこれに限定するものではない。
【０１５９】
例えば、音素対の置換しやすさを事前に観測しておき、これをコストとしたＤＰマッチングにより音素間距離を算出するといった方法などが適用できる。
【０１６０】
（５）効果
本実施形態によれば、複数回の発声で大規模なデータベースからの絞込みを行なうときに、新たに入力された音声が過去の発声の上書きなのか絞込み発声なのかを自動的に判断することで、利用者が目的のデータ施設名を繰り返し発声する場合でも不自然な絞込みを行なうことなく動作する。
【０１６１】
（第５の実施形態）
本発明の第５の実施形態の音声検索装置について図２０〜図２１に基づいて説明する。
【０１６２】
（１）音声検索装置の構成
図２０は、本実施形態に係る音声検索装置の概略構成図である。
【０１６３】
本実施形態に係る音声検索装置は以前の実施形態における候補管理部Ｂ２４と認識辞書文法Ｄ１０３の動作が異なる構成になっている。
【０１６４】
以前の実施形態における構成図と同じ番号が付与されたものは、同じ動作をするために説明を省略する。
【０１６５】
本実施形態では、絞込み発声において既に候補に挙がっている施設を認識候補から除去することで、認識対象の語彙を小さくして認識性能を高めるように動作する点が以前の実施形態と異なっている。
【０１６６】
（２）具体例
具体例で説明すると、第１の実施形態と同様に最初の発声を図３に示す認識辞書文法１０３に対する認識候補として図４に示す１００個の認識結果が得られたとする。
【０１６７】
（３）候補管理部Ｂ２４
候補管理部Ｂ２４は、第１の実施形態と同様に検索データベースＤ２０１の計算、候補データベースＤ３０１の更新を行なうと同時に、図４に示す１００個の候補を認識辞書文法１０３から除去するように変更して、図２１に示すように規模の小さな認識辞書文法１０３を生成する。
【０１６８】
小さな語彙で絞込み発声を待ち受けるため、認識性能が高まることが期待できる。
【０１６９】
（４）効果
本実施形態によれば、既に候補に挙がっている施設を認識候補から除去することで、認識対象の語彙を小さくすることができ、結果として認識性能を高めることができ、結果として効率よく候補を絞り込むことができる。
【０１７０】
（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できる。
【図面の簡単な説明】
【０１７１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声検索装置の概略構成例を表す図である。
【図２】第１の実施形態に係る検索データベースの一例を表す図である。
【図３】第１の実施形態に係る認識辞書文法の一例を表す図である。
【図４】第１の実施形態に係る音声認識部から出力される認識結果の一例を表す図である。
【図５】第１の実施形態に係る候補管理部の動作を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係る候補データベースに格納されたデータの一例を表す図である。
【図７】第１の実施形態に係る音声認識部から出力される認識結果の一例を表す図である。
【図８】第１の実施形態に係る候補データベースに格納されたデータの一例を表す図である。
【図９】第１の実施形態に係る関連度の計算結果の一例を表す図である。
【図１０】第１の実施形態に係る絞込みスコアの計算結果の一例を示す図である。
【図１１】第１の実施形態に係る更新された候補データベースの一例を示す図である。
【図１２】第２の実施形態に係る音声検索装置の概略構成例を表す図である。
【図１３】第３の実施形態に係る関連度計算方法データベースに格納されたデータの一例を表す図である。
【図１４】第３の実施形態に係る音声検索装置の概略構成例を表す図である。
【図１５】第３の実施形態に係る認識辞書文法の一例を表す図である。
【図１６】第３の実施形態に係る音声認識部から出力される認識結果の一例を表す図である。
【図１７】第４の実施形態に係る音声検索装置の概略構成例を表す図である。
【図１８】第４の実施形態に係る入力データベースの一例を表す図である。
【図１９】第４の実施形態に係る候補管理部の動作を示すフローチャートである。
【図２０】第五の実施形態に係る音声検索装置の概略構成例を表す図である。
【図２１】第五の実施形態に係る認識辞書文法の一例を表す図である。
【符号の説明】
【０１７２】
Ｂ１１      音声認識部
Ｂ２１      候補管理部
Ｂ３１      結果出力部
Ｂ４１      関連度算出部
Ｄ１０１    認識辞書文法
Ｄ２０１    検索データベース
【図１】
2009282835.tif 000003
【図２】
2009282835.tif 000004
【図３】
2009282835.tif 000005
【図４】
2009282835.tif 000006
【図５】
2009282835.tif 000007
【図６】
2009282835.tif 000008
【図７】
2009282835.tif 000009
【図８】
2009282835.tif 000010
【図１０】
2009282835.tif 000011
【図１１】
2009282835.tif 000012
【図１２】
2009282835.tif 000013
【図１３】
2009282835.tif 000014
【図１４】
2009282835.tif 000015
【図１５】
2009282835.tif 000016
【図１６】
2009282835.tif 000017
【図１７】
2009282835.tif 000018
【図１８】
2009282835.tif 000019
【図１９】
2009282835.tif 000020
【図２０】
2009282835.tif 000021
【図２１】
2009282835.tif 000022
【図９】
2009282835.tif 000023