(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
発声内容を記述したテキストデータと、前記テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして予め格納しておく音声情報格納部と、
前記テキストデータと前記音声データとを前記音声情報格納部から受理し、保持する音声情報入力部とを含み、
前記音声情報入力部で保持された一対のデータである前記テキストデータと前記音声データに基づいて、使用前に前記ユーザ固有の音響的特徴の学習を行うことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
ユーザによる使用開始前に、テキストデータと音声データに基づいて前記ユーザに固有の認識結果について学習を行う音声認識装置であって、
予め音響モデルを格納しておく音響モデル格納部と、
ユーザに固有の音響モデルを格納するユーザ別音響モデル格納部と、
発声内容を記述したテキストデータと、前記テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして予め格納しておく音声情報格納部から、前記テキストデータと前記音声データとを受理し、保持する音声情報入力部と、
前記音声情報入力部で保持されたテキストデータに基づいて、音素列を生成する言語処理部と、
前記生成された音素列と前記音響モデル格納部の音響モデルに基づき、前記音声情報入力部で保持された音声データのラベリングを行うラベリング部と、
前記音声データと前記ラベリングされた結果とに基づき、前記ユーザに固有の音響モデルを作成して、前記ユーザ別音響モデル格納部に格納するユーザ固有音響モデル生成部とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
前記音声情報格納部が、ネットワークを介してアクセス可能なデータサーバである請求項１または２記載の音声認識装置。
【請求項４】
前記テキストデータが、ユーザが所有している文書に基づいて作成される請求項１または２記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記認識結果、もしくは前記認識結果に修正を加えた結果を、前記テキストデータとして用いる請求項１または２記載の音声認識装置。
【請求項６】
発声内容を記述した前記テキストデータと、前記テキストデータに対応してユーザが発声した前記音声データとを、一対のデータとして物理的に移動可能な記憶媒体に格納する請求項１または２記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記物理的に移動可能な記憶媒体に格納された一対の前記テキストデータと前記音声データを、前記音声情報入力部から入力する請求項６記載の音声認識装置。
【請求項８】
発声内容を記述したテキストデータと、前記テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして音声情報格納部に予め格納しておく工程と、
前記テキストデータと前記音声データとを前記音声情報格納部から受理し、保持する工程と、
前記音声情報格納部から受理し、保持された一対のデータである前記テキストデータと前記音声データに基づいて、使用前に前記ユーザ固有の音響的特徴の学習を行う工程とを含むことを特徴とする音声認識方法。
【請求項９】
発声内容を記述したテキストデータと、前記テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして音声情報格納部に予め格納しておくステップと、
前記テキストデータと、前記音声データとを前記音声情報格納部から受理し、保持するステップと、
前記音声情報格納部から受理し、保持された一対のデータである前記テキストデータと前記音声データに基づいて、使用前に前記ユーザ固有の音響的特徴の学習を行うステップ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方法を具現化するプログラム。
【請求項１０】
ユーザによる音声認識装置の使用開始前に、テキストデータと音声データに基づいて前記ユーザに固有の認識結果について学習を行い、前記音声認識装置のユーザ別音響モデル格納部へ格納する方法であって、
発声内容を記述したテキストデータと、前記テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして予め格納しておく音声情報格納部から、前記テキストデータと前記音声データとを受理し、保持する工程と、
前記保持されたテキストデータに基づいて、音素列を生成する工程と、
前記生成された音素列と音響モデルとに基づき、前記保持された音声データのラベリングを行う工程と、
前記音声データと前記ラベリングされた結果とに基づき、前記ユーザに固有の音響モデルを作成して、前記ユーザ別音響モデル格納部に格納する工程とを備えたことを特徴とする方法。
【請求項１１】
ユーザによる音声認識装置の使用開始前に、テキストデータと音声データに基づいて前記ユーザに固有の認識結果について学習を行い、前記音声認識装置のユーザ別音響モデル格納部へ格納する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
発声内容を記述したテキストデータと、前記テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして予め格納しておく音声情報格納部から、前記テキストデータと前記音声データとを受理し、保持するステップと、
前記保持されたテキストデータに基づいて、音素列を生成するステップと、
前記生成された音素列と音響モデルとに基づき、前記保持された音声データのラベリングを行うステップと、
前記音声データと前記ラベリングされた結果とに基づき、前記ユーザに固有の音響モデルを作成して、前記ユーザ別音響モデル格納部に格納するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、事前に入力されているユーザの音声情報に基づいて、ユーザの発声内容を認識する音声認識装置に関する。特に、エンロール機能を有する音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
昨今のコンピュータ技術の急速な進展によって、アナログデータであるユーザの発話内容を認識して、様々なデジタルアプリケーションを制御可能とする音声認識装置が実用化され始めている。
【０００３】
かかる音声認識の精度を向上させるためには、ユーザの音声データを事前に収集し、格納し、ユーザに固有の認識結果について事前に学習しておくことが必要となっている。例えば、ユーザに固有の音響モデルを生成する場合においては、事前にユーザ固有の認識結果を反映した音響モデルを生成しておくエンロールと呼ばれる作業を行うことが必要となっている。すなわち、不特定多数のユーザに関する音声データに基づく音響モデルでは、ユーザ固有の音声データを正確に認識することが難しく、またユーザの発声時における癖やイントネーションによって誤認識する可能性も高いことから、ユーザに固有の音響モデルを生成しておく必要性が高いのである。
【０００４】
具体的な作業としては、音声認識装置自体が事前に用意している発声内容をユーザに提示し、提示された内容に従ってユーザ自身が発声した音声データを用いて、ユーザ固有の音響モデルを生成することになる。
【０００５】
上述したような従来の音声認識装置の構成例示図を図１に示す。図１において、１は発声対象テキストデータ提示部を、２は音声入力部を、３は音声認識部を、４は音響モデル格納部を、５はユーザ別音響モデル格納部を、それぞれ示している。
【０００６】
まず、発声対象テキストデータ提示部１において、ユーザに対して、音声データを入力する際に発声すべき内容を、テキストデータとして表示する。表示方法としては、画面表示でも良いし、プリンタ等による出力表示であっても良い。
【０００７】
次に、音声入力部２において、表示されたテキストデータに従ってユーザが発声した音声データを入力する。そして、音声認識部３では、事前に音響モデル格納部４に準備しておいた不特定ユーザに関する音声データに基づいて生成された音響モデルに従って、入力された音声データのラベリングを行うことによって音声データを認識する。
【０００８】
ここで生成される音響モデルとしては、一般的なＨＭＭ（Hidden Markov Model）モデルが考えられ、ラベリングは当該ＨＭＭモデルに対してビタビ（Viterbi）アルゴリズムを用いて最適音素系列を求めることにより行われる。もちろん、音響モデルの構造としてＨＭＭモデルに特に限定されるものではないし、ラベリング方法についても特に限定されるものではない。
【０００９】
さらに音声認識部３における音声認識では、正確に認識されない音素列が存在するため、ラベリングの修正を行って、入力された音声データを基調としたユーザ固有の音響モデルを生成し、ユーザ別音響モデル格納部５へ保存することになる。
【００１０】
なお、上述した説明においては、音響モデルを事前に学習しておく方法を例に挙げて説明しているが、事前に学習しておくべき客体としては、特にこれに限定されるものではない。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような従来の方法では、ユーザが認識精度を高く保ちながら音声認識するためには、音声認識システムを新規に利用、あるいはインストールするたびに、ユーザに固有の認識結果について事前に学習しておくために音声データの入力を求めなければならないという問題点があった。すなわち、全く同一タイプの音声認識装置を用いる場合であっても、複数個の音声認識装置を用いる場合には、各々の音声認識装置ごとにエンロール作業等を行うことが必要であり、ユーザはその度に同一内容の音声入力をする必要があった。したがって、ユーザにとっては過大な重複作業となっていた。
【００１２】
また、発声内容についても事前に決められている内容に沿って発声する必要があり、ユーザにとって馴染みのない文章を一定量発声しなければならないということは、ユーザにとって大きな負担となっていた。
【００１３】
本発明は、上記問題点を解消するために、使用前にユーザ固有の認識結果についての学習を少なくとも１回実行しておけば、新たに学習することなくユーザ固有の認識結果を反映することができる音声認識装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明にかかる音声認識装置は、発声内容を記述したテキストデータと、テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして格納する音声情報格納部と、テキストデータと、音声データとを入力する音声情報入力部とを含み、一対のデータであるテキストデータと音声データに基づいて、使用前にユーザ固有の認識結果について学習を行うことを特徴とする。
【００１５】
かかる構成により、複数個の音声認識装置を用いる場合であっても、各々の音声認識装置ごとに再度音声入力をする必要が無くなり、ユーザにとっては重複した音声入力作業を行うことなく一定の水準の認識精度を維持した音声認識装置を得ることが可能となる。
【００１６】
また、本発明にかかる音声認識装置は、音声情報格納部が、ネットワークを介してアクセス可能なデータサーバであることが好ましい。ネットワークに接続されている他の音声認識装置においても利用することができるからである。
【００１７】
また、本発明にかかる音声認識装置は、テキストデータが、ユーザが所有している文書に基づいて作成されることが好ましい。ユーザにとってなじみのあるテキストデータである方が、音声入力の負担が小さいものと考えられるからである。
【００１８】
また、本発明にかかる音声認識装置は、認識結果、もしくは認識結果に修正を加えた結果を、テキストデータとして用いることが好ましい。事前にテキストデータを準備しておく手間が省けると共に、修正された部分については誤認識しやすい部分であるとして、学習することができるからである。
【００１９】
また、本発明にかかる音声認識装置は、発声内容を記述したテキストデータと、テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして物理的に移動可能な記憶媒体に格納することが好ましい。他の音声認識装置においても利用することができるからである。
【００２０】
また、本発明にかかる音声認識装置は、物理的に移動可能な記憶媒体に格納された一対のテキストデータと音声データを、音声情報入力部から入力することが好ましい。ユーザによる重複入力を回避することができるからである。
【００２１】
また、本発明は、上記のような音声認識装置の機能をコンピュータの処理ステップとして実行するソフトウェアを特徴とするものであり、具体的には、発声内容を記述したテキストデータと、テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして格納する工程と、テキストデータと、音声データとを入力する工程とを含み、一対のデータであるテキストデータと音声データに基づいて、使用前にユーザ固有の認識結果について学習を行う音声認識方法並びにそのような方法を具現化するコンピュータで実行可能なプログラムであることを特徴とする。
【００２２】
かかる構成により、コンピュータ上へ当該プログラムをロードさせ実行することで、複数個の音声認識装置を用いる場合であっても、各々の音声認識装置ごとに再度音声入力をする必要が無くなり、ユーザにとっては重複した音声入力作業を行うことなく一定の水準の認識精度を維持した音声認識装置を得ることができる音声認識装置を実現することが可能となる。
【００２３】
なお、上述したような構成と同様の構成により、音声認証装置にも適用することが可能であり、同様の効果が期待できる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置について、図面を参照しながら説明する。図２は本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置の構成図である。図２において、図１と同様の機能を有する部分については、同じ符号を付することによって詳細な説明を省略する。
【００２５】
図２では、発声内容を示すテキストデータ１１と、当該テキストデータの内容をユーザが発声した音声データ１２との両方を、音声情報入力部１３から入力する点において従来の音声認識装置と相違する。すなわち、ユーザは、発声内容を記述したテキストデータ１１と発声した音声データ１２を、一対のデータとして入力することになる。
【００２６】
したがって、入力すべきテキストデータ１１と音声データ１２とは、一対のデータとして保存しておく必要がある。すなわち、図２に示すように、音声情報格納部２１に一対のテキストデータ１１と音声データ１２とを保存するようにしておくことで、複数の音声認識装置を使用する場合であっても、既に保存されている一対のテキストデータ１１と音声データ１２を各々の音声認識装置に入力することで足りることになり、ユーザにとって新たに音声認識装置を使用する場合であっても、保存されている一対のテキストデータ１１と音声データ１２を入力するだけで、新たに音声データを入力し直す必要がなくなるという効果が生ずることになる。
【００２７】
また、音声情報格納部２１としては、図２に示すように音声認識装置本体の内部に設置するものであっても良いし、ネットワーク環境上にアクセス可能なデータサーバとして設置するものであっても良い。こうすることで、ネットワークを介して接続されている音声認識装置であれば、ユーザはどの音声認識装置を使用しても同程度の認識精度を得ることが期待できる。
【００２８】
また、図３は本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置における音声認識部３の詳細構成図である。図３において、３１は言語処理部を、３２はラベリング部を、３３はユーザ固有音響モデル生成部を、それぞれ示している。
【００２９】
まず、音声情報入力部１３における入力のうち、テキストデータ１１については、言語処理部３１において音素列が生成される。すなわち、言語処理部３１では、音響モデル格納部４において事前に保存されている不特定多数のユーザに関する音声データに基づいて生成された音響モデルを参照して、当該音響モデルが用いている音素定義に従った音素列を生成することになる。
【００３０】
次に、ラベリング部３２では、言語処理部３１において生成された音素列に従って、音響モデル格納部４における音響モデルに基づいた音声データ１２のラベリングを行う。ラベリングすることによって、音声データとテキストデータが対応付けられる。
【００３１】
なお、本実施の形態１においても、従来と同様に、音響モデルとしては一般的なＨＭＭ（Hidden Markov Model）モデルを採用している。また、ラベリングについても、当該ＨＭＭモデルに対してビタビ（Viterbi）アルゴリズムを用いて最適音素系列を求めることにより行うものとする。もちろん、音響モデルの構造としてＨＭＭモデルに特に限定されるものではないし、ラベリング方法についても特に限定されるものではないことは言うまでもない。
【００３２】
そして、ユーザ固有音響モデル生成部３３では、音声データ１２と、ラベリングされた結果に基づいて、ユーザに固有の音響モデルを生成することになる。ユーザに固有の音響モデルの構成については、音響モデル格納部４に事前に保存されている音響モデルと同様である。
【００３３】
また、音響モデル格納部４に保存されている音響モデルを基礎として、ラベリングの結果が実際の発声内容と相違している音素列に対応している音声データについては除外し、音声データ自体を更新すること等を行うことで、追加あるいは修正モデルとしてユーザ固有音響モデルを生成するものであっても良い。
【００３４】
なお、言語処理部３１において生成された音素列については、処理方法によっては正確性を欠く場合も生じうる。同様に、不特定ユーザに関する音声データに基づいて生成された音響モデルについても、ユーザの発声内容によっては必ずしも認識精度が高いモデルであるとは言い切れない場合も生じうる。したがって、ラベリングされた結果と実際の発声内容との不一致度合を評価して、入力された音声データを、ユーザ固有音響モデルの生成時に使用することができるか否かを判定するものであっても良い。
【００３５】
例えば図４に示すように、「あいち（a-i-ch-i）」という発声内容に関するユーザの音声データが入力されると、当該音声データについてラベリングを行うことで、音素列に分解することができると共に、当該音素列の信頼度を示す評価値を算出することができる。
【００３６】
図４において、音声データとして使用するか否かの判断基準を評価値‘８０’であるものとすると、音素列‘ch’の区間の音声データは信頼度が低いことから使用できないものと判断することができる。したがって、‘a’、‘i’、‘i’の区間に相当する音声データのみがユーザ固有音響モデルの生成あるいは更新に使用されることになる。
【００３７】
なお、ユーザ固有の認識結果を事前に学習しておく方法としては、上述したような方法に限定されるものではなく、例えば不特定ユーザの音声データに基づいた典型的な音素の特徴量群と、ラベリングされた音素の音声データの特徴量群とを対応付けた線形変換関数を求め、フィルタ６として使用することも考えられる。
【００３８】
フィルタ６を用いる場合には、図５に示すように、音声認識部３の中にユーザ固有音響モデル生成部３３の代わりにユーザ固有フィルタ生成部３４を設けることになる。ユーザ固有フィルタ生成部３４では、不特定ユーザの音声データに基づいた音響モデルから抽出できる典型的な音素の特徴量群とラベリング結果とを対応付けることで、線形変換関数をフィルタ６として保存することになる。
【００３９】
また、音声認識時には、入力された音声データに基づいて音素の特徴量Ｘを求め、フィルタ６を介して新たな音響特徴量Ｘ’を生成することになる。そして、音響モデル格納部４に保存されている音響モデルと、求まった音響特徴量Ｘ’を用いて音声認識することで、ユーザ固有の音響モデルを生成せずに同様の効果を期待することができる。
【００４０】
このようにすることで、ユーザ固有の音響モデルを生成する必要が無くなり、フィルタ６のみを保存しておけば足りることから、記憶容量が少なくて済み、計算機資源をより有効に活用することが可能となる。
【００４１】
次に、本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置を実現するプログラムの処理の流れについて説明する。図６に本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置を実現するプログラムの処理の流れ図を示す。
【００４２】
図６に示すように、まず、テキストデータと、それに対応する音声データとを一対のデータとして保存しておき、（ステップＳ６０１）、保存されている一対のテキストデータと音声データとを入力する（ステップＳ６０２）。
【００４３】
次に、入力されたテキストデータに基づいて音素列を抽出する（ステップＳ６０３）。そして、不特定ユーザの音声データに基づいて生成されている音響モデルとのラベリングを音素列単位に実行し（ステップＳ６０４）、ラベリングの結果、ユーザの意図と合致している音素列があるか否か、すなわち誤認識している音素列があるか否かを判断することになる（ステップＳ６０５）。
【００４４】
誤認識している音素列があれば（ステップＳ６０５：Ｙｅｓ）、当該音素列に対応する音声データはユーザ固有音響モデル生成時に使用せず（ステップＳ６０６）、誤認識している音素列がなければ（ステップＳ６０５：Ｎｏ）、含まれている全ての音声データをユーザ固有音響モデル生成時に使用して、ユーザ固有音響モデルを生成することになる（ステップＳ６０７）。
【００４５】
なお、本実施の形態１では、誤認識している音声データを除外しているが、逆に当該音声データは不特定話者の音響モデルとの違いが顕著に現れているデータであるものとして、当該音声データのみを積極的に学習する方法であっても良い。
【００４６】
以上のように本実施の形態１によれば、複数個の音声認識装置を用いる場合であっても、各々の音声認識装置ごとに再度音声入力をする必要が無くなり、ユーザにとっては重複した音声入力作業を行うことなく一定の水準の認識精度を維持した音声認識装置を得ることが可能となる。
【００４７】
（実施の形態２）
以下、本発明の実施の形態２にかかる音声認識装置について、図面を参照しながら説明する。図７は本発明の実施の形態２にかかる音声認識装置の構成図である。図７において、図１及び図２と同様の機能を有する部分については、同じ符号を付することによって詳細な説明を省略する。
【００４８】
図７では、生成されたユーザ固有音響モデル自体を評価し、追加すべき入力データの有無を判定する追加入力要／不要判定部７１と、サンプルテキストデータ格納部７に保存されているサンプルテキストデータから、必要となるテキストデータを抽出するサンプルテキストデータ抽出部７２とを、音声認識部３にさらに備えている点に特徴を有する。
【００４９】
すなわち、音声認識装置３においてエンロールされ、ユーザ固有音響モデルが生成されると、音声認識装置３における追加入力要／不要判定部７１において当該ユーザ固有音響モデルを再評価し、音響モデルとして十分な認識精度が確保できているか否かを判定する。
【００５０】
具体的には、ユーザ固有音響モデルの中で、特定の音素列とラベリングされる音声データが欠けているか否かを判断する。例えば図４に示す例では、音素列‘a’及び‘i’については音声データが存在しているのに対し、‘ch’についてはユーザ固有音響モデルの生成に対応する音声データが使用されていない。したがって、音素列‘ch’とラベリングされる音声データが欠けていることを確認することができ、認識精度を向上させるためには音素列‘ch’とラベリングされる音声データを再入力すれば良いことになる。
【００５１】
したがって、音響モデルとして十分な認識精度が確保できていない、すなわち特定の音素列に対応する音声データが欠如していると判定された場合には、サンプルテキストデータ抽出部７２において、エンロールする上で含まれていないと判断される音素、あるいは音素列を抽出し、該当する音素あるいは音素列をサンプルテキストデータ格納部７に保存されているサンプルテキストデータの中からサーチし、発声対象テキストデータとして抽出することになる。
【００５２】
必要となる音素あるいは音素列を含むサンプルテキストデータが抽出されると、発声対象テキストデータ提示部１においてユーザに音声入力が依頼され、ユーザはマイクロフォン等の音声入力媒体を通じて対応する音声データを入力することになる。
【００５３】
ここで、サンプルテキストデータ格納部７に保存されているサンプルテキストデータとして様々なものが考えられるが、その種類は特に限定されるものではなく、例えばユーザが所有する文書データやユーザに馴染みのある良く用いる文書であっても良い。
【００５４】
特にこの場合、発声内容として提示されるテキストデータは、ユーザが良く用いる言い回しを多く含むことが予想されることから、最初に音声情報格納部２１へ保存されるテキストデータ１１として用いることも、認識精度向上の観点からは有効な手段と考えられる。
【００５５】
なお、追加入力した音声データと、当該読み上げられたサンプルテキストデータを、それぞれ音声データ１２とテキストデータ１１として追加すると、さらに認証精度が向上することが期待できる。
【００５６】
また、発声内容を記述したテキストデータは、発声した音声データを音声認識装置によって認識させた結果を用いるものであっても良い。この場合、結果が誤認識されていても、テキストデータ自体を修正することによって、発声内容を記述したテキストデータとして利用することができる。この場合には、言語情報と読み（音響的音素）との対応付けをエンロールすることも可能である。
【００５７】
例えば「today」を「ツダイ［tudai］」と発声するユーザの場合を考えると、最初に音声認識させたときに「tudie」と提示されることによって、通常は「today」に修正することが良く行われる。こうすることによって、修正前の音響モデルによるラベリングでは「today」＝「ツデイ［tudei］」と対応付けられているが、当該ユーザ固有の音響モデル生成後には、「today」＝「ツダイ［tudai］」と対応付けするようにエンロールすることが可能となる。
【００５８】
次に、本発明の実施の形態２にかかる音声認識装置を実現するプログラムの処理の流れについて説明する。図８に本発明の実施の形態２にかかる音声認識装置を実現するプログラムの処理の部分流れ図を示す。
【００５９】
図６において、ユーザ固有の音響モデルが生成されたら（ステップＳ６０７）、当該音響モデルについて対応する音声データが欠如している音素列の有無を検索する（ステップＳ８０１）。
【００６０】
対応する音声データが欠如している音素列が存在する場合には（ステップＳ８０１：Ｙｅｓ）、当該音素列を含んでいるサンプルテキストデータをサンプルテキストデータ格納部７から抽出し（ステップＳ８０２）、抽出されたサンプルテキストデータを新たな発声対象としてユーザに提示することになる（ステップＳ８０３）。
【００６１】
ユーザは、提示されたテキストデータに対応する音声データを、当該テキストデータの一対のデータとして新たに保存及び再入力することによって（ステップＳ６０１、Ｓ６０２）、より認識精度の高いユーザ固有の音響モデルを生成することが可能となる。
【００６２】
以上のように本実施の形態２によれば、不十分な音響モデルしか生成できていない場合であっても、必要十分な音声データを収集することができ、またユーザによる音声入力を必要最小限に抑制することが可能となる。
【００６３】
本発明にかかる音声認識装置は、音声を活用した様々なアプリケーションに適用することが可能である。最も代表的なものとしては、パーソナルコンピュータ上における音声ワードプロセッサ（以下、「音声ワープロ」という。）が考えられる。音声ワープロにおいては、ユーザがエンロールした発声内容を記述したテキストデータと音声データとを、ユーザが音声ワープロを使用するごとに蓄積することができることから、ユーザにとってはデータ入力の負荷を感じることなく大量のデータを蓄積することができ、音声認識精度の向上が期待できる。
【００６４】
また、このような音声ワープロに用いられるエンロールデータは、一般に大容量のデータとなってしまうことことから、携帯電話等の記憶容量に物理的な制限を有するメディアに適用することは困難になってしまう。
【００６５】
そこで、このような場合には少なくとも１音素に対して１データを有するようなエンロールデータに限定して携帯電話側に保持させることによって、携帯電話のような記憶容量の小さなメディア上においても本発明にかかる音声認識装置を利用することができるようになる。
【００６６】
例えば母音（ａ、ｉ、ｕ、ｅ、ｏ）と、それらを発声した音声データとをエンロールデータセットとして音声ワープロ上において選択しておき、当該データセットのみを携帯電話に転送しておく。そして、携帯電話において音声ワープロを使用する際には、当該エンロールデータセットを本発明にかかる音声認識装置により構成されているボイスポータルに送信することによって、ユーザが使用時において新たに学習のための音声入力を行う必要がなくなる。
【００６７】
もちろん、ボイスポータルを稼働させているコンピュータがインターネット上に常時接続されている場合には、携帯電話側にエンロールデータセットを保持しておく必要性はない。例えば携帯電話を利用した自動音声応答システムを例に挙げて説明すると、携帯電話からは自動音声応答システムを提供するサーバコンピュータにエンロールデータを保持しているインターネット常時接続されたコンピュータのアドレスを送信し、自動音声応答システムを提供するサーバコンピュータは当該アドレスに存在するコンピュータからエンロールデータを取得することになる。こうすることで、携帯電話側にはエンロールデータセットを保持することなく、通常用いられる形態での音声認識装置と同様の認識精度が期待できることになる。
【００６８】
また、ＶｏＩＰ（Voice over IP）を利用した音声情報検索システムに適用することも考えられる。例えば駅の名前等をキー情報として時刻表や乗り換え案内等の情報を取得するためのシステムである。
【００６９】
すなわち、当該検索システムにおいて入力された検索条件を定める音声データに基づいて、本発明にかかる音声認識装置が稼働しているコンピュータに蓄積されているエンロールデータセットのうち認識対象となる語彙が含まれているエンロールデータセットのみを抽出して、当該検索システムにおける検索サーバへと転送する。このようにすることで、検索サーバには少量のエンロールデータセットしか存在しない場合であっても、高い認識精度を保持することが可能となる。
【００７０】
例えば、「おおさか」や「こうべ」といった認識対象語彙を有する場合、これらの語彙を発声した音声データを含んでいるエンロールデータ、例えば「今日は大阪に行きたい」や「神戸に到着しました」等を選択し、検索サーバへと送信することになる。
【００７１】
なお、本発明の実施の形態にかかる音声認識装置を実現するプログラムは、図９に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ９２−１やフレキシブルディスク９２−２等の可搬型記録媒体９２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置９１や、コンピュータ９３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体９４のいずれに記憶されるものであっても良く、プログラム実行時には、プログラムはローディングされ、主メモリ上で実行される。
【００７２】
また、本発明の実施の形態にかかる音声認識装置により生成されたユーザ固有の音響モデル等についても、図９に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ９２−１やフレキシブルディスク９２−２等の可搬型記録媒体９２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置９１や、コンピュータ９３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体９４のいずれに記憶されるものであっても良く、例えば本発明にかかる音声認識装置を利用する際にコンピュータ９３により読み取られる。
【００７３】
【発明の効果】
以上のように本発明にかかる音声認識装置によれば、複数個の音声認識装置を用いる場合であっても、各々の音声認識装置ごとに再度音声入力をする必要が無くなり、ユーザにとっては重複した音声入力作業を行うことなく一定の水準の認識精度を維持した音声認識装置を得ることが可能となる。
【００７４】
また本発明にかかる音声認識装置によれば、エンロールするための音声データの発声内容が指定されることがないため、ユーザの好きな発声内容をエンロールすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  従来の音声認識装置の構成図
【図２】  本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置の構成図
【図３】  本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置における音声認識部の構成図
【図４】  音声データ使用可否の判断の説明図
【図５】  本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置における音声認識部の構成図
【図６】  本発明の実施の形態１にかかる音声認識装置における処理の流れ図
【図７】  本発明の実施の形態２にかかる音声認識装置の構成図
【図８】  本発明の実施の形態２にかかる音声認識装置における処理の流れ図
【図９】  コンピュータ環境の例示図
【符号の説明】
１  発声対象テキストデータ提示部
２  音声入力部
３  音声認識部
４  音響モデル格納部
５  ユーザ別音響モデル格納部
６  フィルタ
７  サンプルテキストデータ保存部
１１  テキストデータ
１２  音声データ
１３  音声情報入力部
２１  音声情報格納部
３１  言語処理部
３２  ラベリング部
３３  ユーザ固有音響モデル生成部
３４  ユーザ固有フィルタ生成部
７１  追加入力要／不要判定部
７２  サンプルテキストデータ抽出部
９１  回線先の記憶装置
９２  ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク等の可搬型記録媒体
９２−１  ＣＤ−ＲＯＭ
９２−２  フレキシブルディスク
９３  コンピュータ
９４  コンピュータ上のＲＡＭ／ハードディスク等の記録媒体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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