【誤訳訂正書】
【提出日】平成21年6月3日(2009.6.3)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００８】
シンタクス的制限の異なる範囲を有する２つの異なる認識方法を組み合わせて適用することは、有利には、一義的なシンタクスを有する言語モデルと統計的なＮグラム言語モデルとによる認識方法を組み合わせて適用することは、驚くほど大幅に拡大された使用領域をもたらし、様々な組合せの可能性が生じる。この組み合わせにおいて重要なことは、まとまりのある語列の互いに連続する語列区間が異なる認識方法によって処理されることである。この場合、使用領域に応じて、語列全体を複数の区間に区別できるように分割して、異なる認識方法を適用することが有利である。この場合、語とは、ここでも以下においても、割り当て可能な概念内容を有する音系列として言語的な意味における語だけを意味するのではなく、むしろ音声認識器において一般的に単一に処理される音系列を意味し、例えば個々の文字の発音、所定の概念割り当てのない音節又は音節列をも意味する。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００９】
語列を２つ又は複数の区間に分割する際には、とりわけ少なくとも１つの区間が位置及び/又は長さにおいて固定的に予め設定される。このような固定的に予め設定された区間はとりわけ語列の最初に位置決めされ、さらにこの場合この区間に含まれる語の個数において固定的な長さを有する。有利には、この場合、この区間に対して、統合された一義的なシンタクスを有する認識方法が割り当てられる。この区間の限定された長さによって、シンタクスの予めの設定の際のコスト及び統合された一義的なシンタクスを有する認識方法による処理の際のコストが受容可能な制限内にとどまる。同時に、シンタクスの予めの設定及びこのシンタクスの予めの設定を考慮することによって、有意味な語列の量が第１の区間において大いに制限される。これに対する有利な適用領域は一字ずつ区切って読むことによる概念の入力である。例えば、数万の異なる都市名の認識は、一字ずつ区切って読む音声入力の場合に、固定長の最初の区間及び統合された一義的なシンタクスを有する認識方法によるこの最初の区間の処理と、この区間に続く音声入力を統計的なＮグラム認識方法、とりわけバイグラム又はトライグラム認識方法による後続処理との組み合わせによって、驚くほど高い認識率及び僅少なコストで実施される。統合された一義的なシンタクスを有する認識方法だけを適用する場合には、シンタクス統合及び処理のためのコストが容認できる枠を越えてしまうだろう。他方で、このようなケースにおいて統計的な言語モデルだけを使用することは不十分な認識率しか示さない。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１０】
区間に使用される統合された一義的なシンタクスを有する認識方法の有利な使用のための他の適用事例は、日付又は時間表示を有する語列であり、これらの語列の語周囲環境（Wortumfeld）はこの場合有利には統計的な言語モデルによって処理される。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１１】
反復される特徴的な概念又はフレーズが予想されうる語列の認識の際にも、統計的な言語モデルと統合されたシンタクス制限を有する言語モデルとを組み合わせることはとりわけ有利である。この場合、有利には統計的な認識方法を基準方法として使用し、さらに、所定の概念又はフレーズに対する語の流れ（ワードフロー）のそれ自体周知の監視（ワード・スポッティング又はフレーズ・スポッティング）によってこのような概念又はフレーズの検出の際に区間が導入され、この区間において統合された一義的なシンタクスを有する認識方法が行われる。この区間は、固定的な又は可変的な長さ、とりわけそれぞれの概念又はそれぞれのフレーズに適合された長さを有することもできる。この区間が終わった後で、語列が継続するならば、再び統計的な語列評価を有する基準認識方法に切り換えることができる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１２】
統合された一義的なシンタクスを有する認識方法に対しては、有利には冒頭に挙げた従来技術から周知のシンタクス的バイグラム認識方法が使用される。語列評価を有する統計的な音声認識方法に対しては、単一の音声認識器の適用のためにも同様にバイグラム認識方法が有利である。他方で、比較的大きいＮを有する統計的認識方法は改善された認識率を示すが、また比較的高い処理コストも必要とする。有利な妥協案は、統計的認識方法に対してトライグラム認識方法を使用することであり、本発明の有利な実施形態では、バイグラム処理の形式においてこのトライグラム認識方法の情報量によって認識を実施する。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１４】
図に基づいて本発明を説明するための例として、都市名を一字ずつ区切って読む音声入力を選択することにする。このために使用されるスペリング認識器の辞書はほぼ３０個の文字ならびにDoppel（double「二重の〜」）のようないくつかの付加語又はハイフンを含んでいる。都市名のリストは例えば数万のエントリを含み、このため、一義的なシンタクス的情報（このケースでは文字列）の完全な格納は、このシンタクス的情報を含む辞書のサイズならびに認識の際の所要計算時間を容認できないほどの大きさにしてしまうだろう。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１７】
ＤＥ１９５０１５９９Ｃ１ではこの問題を解決するために、ネットワークにおいて複数回現れるワードノードをインデクシングによって区別することが提案されている。インデクシングによってネットワークの全てのワードノードは一義的になり、さらに、各ワードノードにおいて、全ての許容可能な語列の全体を記述するシンタクスとして完全に許容可能な後続のワードノードが示される。とりわけ概念の大きなリストから概念を一字ずつ区切って読む入力の場合には、このインデクシングがなければ、ネットワークグラフの多義性・曖昧性が非常に高くなってしまう。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１８】
図４には、図３の例を基礎として本発明の方法が図示されている。わかりやすくするために、本発明の変形実施例が選択されている。この変形実施例では、語列の最初において、一定の予め設定された長さの区間が一義的なシンタクス統合を有する認識方法により処理され、その後で語列評価を有する統計的認識方法に切り換えられる。一義的なシンタクス的制限を有する認識方法としてシンタクス的バイグラム認識方法が基礎となる。語列の最初における開始区間の長さはｋ＝３語と仮定する。長さにおいてア・プリオリに既知でない又は限定されていない後続の語列区間に対しては、トライグラム方法の情報深度を有する語列評価を有する統計的認識方法の投入が仮定されている。さらに本発明のとりわけ有利な実施形態を説明するために、次のようにしてバイグラム認識方法のやり方でトライグラム情報を処理することが記述される。すなわち、トライグラム窓の内側に存在する３語（ワードトリプル(wordtriple)）の情報量が２つのオーバーラップする擬似語（ワードタプル（wordtuple））に分割され、これらの擬似語はそれぞれ基本となるトライグラム窓の２つの互いに連続する語の組み合わせから構成される。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２２】
シンタクス的バイグラム認識方法による処理を有する最初の区間からシンタクス的制限のない擬似語バイグラム認識方法による処理を有する第２の区間への移行においては、有利には、最初の区間において最後のワードノードにすぐ前のワードノードの情報を補足する。この結果、最初の区間において次のようなワードノード（文字）の系列が生じる。