(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の音声認識対象語を、階層構造に構造化して記憶している第１の辞書と、
第２の音声認識対象語を記憶している第２の辞書と、
前記第１または第２の辞書それぞれに記憶されている第１または第２の音声認識対象語の両方を、同時に対象にして音声認識を行う認識手段と
を備え、
前記認識手段が、入力された音声に対する音声認識対象語のスコアを求め、そのスコアに基づいて、入力された音声を音声認識する場合において、
前記第１および第２の音声認識対象語の中から、スコアの高い順に所定数だけ抽出し、
その抽出された所定数の中に含まれる前記第１の音声認識対象語の下位階層に属する前記第１の音声認識対象語のスコアを求める
ことを、最下位階層にたどりつくまで繰り返す
ことを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
第１の音声認識対象語を、階層構造に構造化して記憶している第１の辞書と、
第２の音声認識対象語を記憶している第２の辞書と
を備える音声認識装置の音声認識方法であって、
前記第１または第２の辞書それぞれに記憶されている第１または第２の音声認識対象語の両方を、同時に対象にして音声認識を行う音声認識方法であり、
入力された音声に対する音声認識対象語のスコアを求め、そのスコアに基づいて、入力された音声を音声認識する場合において、
前記第１および第２の音声認識対象語の中から、スコアの高い順に所定数だけ抽出し、
その抽出された所定数の中に含まれる前記第１の音声認識対象語の下位階層に属する前記第１の音声認識対象語のスコアを求める
ことを、最下位階層にたどりつくまで繰り返す
ことを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、音声認識装置および音声認識方法に関し、特に、例えば、大語彙の辞書と小語彙の辞書との両方を対象に音声認識を行う場合などに用いて好適な音声認識装置および音声認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図６は、従来の、単語音声認識を行う音声認識装置の一例の構成を示している。
【０００３】
認識部３１には、音声認識すべき音声が入力されるようになされている。認識部３１では、音声が入力されると、辞書３２に音声認識対象語として記憶されている単語の中から、入力された音声に対応する（あるいは、その音声に含まれる）ものが、ひとつまたは複数選択され、音声認識結果として出力される。
【０００４】
以上のような音声認識装置において、認識部３１では、一般に、音声認識の対象とする単語（音声認識対象語）について、入力音声信号との間の距離や生起確率などのスコアが求められ、そのスコアの高いもの（距離が短いもの、または生起確率が高いもの）が、音声認識結果として選択される。スコアを付ける方法としては、例えば、ＤＰ（Dynamic Programing）マッチング、ニューラルネットワーク、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）などによるものが広く用いられている。
【０００５】
ところで、最近では、音声認識装置は、例えば、カーナビゲーションシステムその他に適用され、これにより、キーやレバーなどを操作するのではなく、音声により、その操作やデータベースの検索を行うことができるようになされている。
【０００６】
即ち、例えば、カーナビゲーションシステムにおいては、地名やコマンドなどを辞書に記憶させておき、音声により地名が入力された場合には、その音声を音声認識し、その音声認識結果としての地名を含む地図を表示するようになされている。さらに、このようにして地図が表示されている場合において、例えば、「拡大」などのコマンドが音声で入力されたときには、やはり、その音声が音声認識され、その音声認識結果としてのコマンドに対応する処理（ここでは、地図の拡大処理）が行われるようになされている。
【０００７】
なお、全国の主要な都市の地名は３２６５程度あるのに対し、カーナビゲーションシステムにコマンドとして用意しておく必要のある語は、その１／１０以下の１００程度しかなく、従って、地名の辞書は大語彙の辞書となるが、コマンドの辞書は小語彙の辞書となる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、認識部３１において、音声認識の対象とするすべての単語についてスコアの計算を行い、そのスコアの最も高いもの、またはスコアの高い上位幾つかを、音声認識結果とする方法（以下、適宜、全探索法という）により音声認識を行う場合においては、音声認識の対象とする単語数に比例して演算量が増大するため、大語彙の辞書を用いる場合には、応答時間の遅延などが生じる。
【０００９】
データベースの検索、即ち、ここでは、地名の検索だけを行う場合には、多少の応答遅延があっても（音声を発してから、検索結果が得られるまでの時間が多少長くても）、ユーザに違和感を感じさせることは、それほど多くない。
【００１０】
しかしながら、コマンドを入力することにより、システムの操作などを行う場合に、その応答に遅延があることは、ユーザに違和感を感じさせることになる。
【００１１】
従って、カーナビゲーションシステムにおいて、コマンドが入力された場合には、高速に応答を行う必要があるが、上述したように、大規模な地名の辞書と、小規模なコマンドの辞書との両方を対象に音声認識を行うのでは、そのような高速な応答を行うのは困難であった。
【００１２】
そこで、あらかじめ簡単な評価式を用いて予備選択を行う方法や、途中まで計算したスコアに基づいて枝苅りを行うビームサーチと呼ばれる方法などが提案されているが、大幅な演算量削減に至らなかったり、認識性能の劣化を引き起こす場合があった。
【００１３】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、認識性能を劣化させることなく、音声認識結果を、迅速に得ることができるようにするものである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の音声認識装置は、第１の音声認識対象語を、階層構造に構造化して記憶している第１の辞書と、第２の音声認識対象語を記憶している第２の辞書と、第１または第２の辞書それぞれに記憶されている第１または第２の音声認識対象語の両方を、同時に対象にして音声認識を行う認識手段とを備え、認識手段が、入力された音声に対する音声認識対象語のスコアを求め、そのスコアに基づいて、入力された音声を音声認識する場合において、第１および第２の音声認識対象語の中から、スコアの高い順に所定数だけ抽出し、その抽出された所定数の中に含まれる第１の音声認識対象語の下位階層に属する第１の音声認識対象語のスコアを求めることを、最下位階層にたどりつくまで繰り返すことを特徴とする。
【００１５】
請求項２に記載の音声認識方法は、第１の音声認識対象語を、階層構造に構造化して記憶している第１の辞書と、第２の音声認識対象語を記憶している第２の辞書との両方を、同時に対象にして音声認識を行う音声認識方法であり、入力された音声に対する音声認識対象語のスコアを求め、そのスコアに基づいて、入力された音声を音声認識する場合において、第１および第２の音声認識対象語の中から、スコアの高い順に所定数だけ抽出し、その抽出された所定数の中に含まれる第１の音声認識対象語の下位階層に属する第１の音声認識対象語のスコアを求めることを、最下位階層にたどりつくまで繰り返すことを特徴とする。
【００１６】
請求項１に記載の音声認識装置においては、第１の辞書は、第１の音声認識対象語を、階層構造に構造化して記憶しており、第２の辞書は、第２の音声認識対象語を記憶している。認識手段は、第１または第２の辞書それぞれに記憶されている第１または第２の音声認識対象語の両方を、同時に対象にして音声認識を行うようになされている。また、認識手段が、入力された音声に対する音声認識対象語のスコアを求め、そのスコアに基づいて、入力された音声を音声認識する場合において、第１および第２の音声認識対象語の中から、スコアの高い順に所定数だけ抽出し、その抽出された所定数の中に含まれる第１の音声認識対象語の下位階層に属する第１の音声認識対象語のスコアを求めることを、最下位階層にたどりつくまで繰り返すようになされている。
【００１７】
請求項２に記載の音声認識方法においては、第１の音声認識対象語を、階層構造に構造化して記憶している第１の辞書と、第２の音声認識対象語を記憶している第２の辞書との両方を、同時に対象にして音声認識を行うようになされている。また、入力された音声に対する音声認識対象語のスコアを求め、そのスコアに基づいて、入力された音声を音声認識する場合において、第１および第２の音声認識対象語の中から、スコアの高い順に所定数だけ抽出し、その抽出された所定数の中に含まれる第１の音声認識対象語の下位階層に属する第１の音声認識対象語のスコアを求めることを、最下位階層にたどりつくまで繰り返すようになされている。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用したナビゲーションシステムの一実施例の構成を示している。このナビゲーションシステムは、例えば自動車などに装備され、ボタンなどの操作による他、音声にも対応して、動作するようになされている。なお、このナビゲーションシステムは、自動車などに装備する他、例えば携帯して用いることもできるようになされている。
【００１９】
入力部１は、音声を入力するためのマイク１Ａ、その音声を音声認識する音声認識装置１Ｂ、およびボタンやジョイスティックなどの操作部１Ｃから構成されている。そして、入力部１は、マイク１Ａに入力され、音声認識装置１Ｂで音声認識された音声を、制御部２に送信するようになされている。さらに、入力部１は、操作部１Ｃの操作に対応した信号を、制御部２に送信するようにもなされている。制御部２は、システムを構成する各ブロックとの間で情報の送受を行い、システム全体の動作を制御するようになされている。ＣＤ−ＲＯＭ３には、例えば、電子化された地図情報（地図の画像データだけでなく、その地図上の地名や施設名などのテキストデータなどを含む）、その他のナビゲーションに必要な情報が記録（記憶）されており、そこからは、制御部２からの指令に基づいて必要な情報が読み出されるようになされている。
【００２０】
測定部４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からの電波を受信したり、ジャイロスコープなどの測定装置を用いることなどによって、現在地を測定するようになされている。出力部５は、制御部２より供給される所定の情報を出力するようになされている。即ち、出力部５は、所定の情報が、合成音を生成するのに必要なものである場合にその情報に基づいて音声合成を行う音声合成装置５Ａ、およびその音声合成装置５Ａで生成された合成音その他音声出力可能な情報を出力するためのスピーカ５Ｂ、並びに、所定の情報が、画像その他の表示可能なもの（例えば、地図など）である場合にそれを表示するための、例えば液晶モニタやＣＲＴなどでなる表示部５Ｃを有している。
【００２１】
以上のように構成されるナビゲーションシステムにおいては、例えば、操作部１Ｃが、現在地を表示するように操作されると、その操作に対応した操作信号が、入力部１から制御部２に出力される。すると、制御部２では、測定部４によって測定されている現在地が受信され、その現在地を含む、所定のスケールの地図が、ＣＤ−ＲＯＭ３から読み出される。さらに、制御部２は、ＣＤ−ＲＯＭ３から読み出した地図を、出力部５の表示部５Ｃに供給する。これにより、表示部５Ｃでは、例えば、現在地を中心とする地図が、自身を表すマーク（例えば、自動車の進行方向を向いた矢印など）とともに表示される。
【００２２】
さらに、ユーザが、地名やコマンドを発話すると、その音声は、マイク１Ａにおいて電気信号としての音声信号に変換され、音声認識装置１Ｂに供給される。音声認識装置１Ｂでは、マイク１Ａの出力に基づいて音声認識が行われ、その音声認識結果が、制御部２に出力される。制御部２は、音声認識結果として、例えば地名を受信すると、その地名を含む地図を、ＣＤ−ＲＯＭ３から読み出し、上述したように、表示部５Ｃに表示させる。
【００２３】
また、制御部２は、音声認識結果として、例えば、現在地を報知するコマンドを受信すると、測定部４の出力から現在地を認識し、その現在地の地名（交差点名や、施設名などを含む）を、ＣＤ−ＲＯＭ３から読み出す。そして、その地名を、音声合成に必要な情報とともに、出力部５の音声合成装置５Ａに出力する。音声合成装置５Ａでは、制御部２から情報を受信すると、その情報に基づいて、例えば規則音声合成が行われ、合成音が生成される。即ち、地名が、例えば「北品川」などであった場合、音声合成装置５Ａでは、例えば、現在地をユーザに報知するための合成音「北品川付近です。」が生成される。この合成音は、スピーカ５Ｂに供給されて出力され、これにより、ユーザは、表示部５Ｃに視線を移動することなく、現在地を認識することができる。
【００２４】
なお、ＣＤ−ＲＯＭ３は、システムに対し、着脱可能になされており、これにより将来、地図などに変更があっても、その変更後の地図情報が記憶されたＣＤ−ＲＯＭを、ＣＤ−ＲＯＭ３に代えて装着することによって、ＣＤ−ＲＯＭ３に記憶されている情報の陳腐化により、システムが実質的に使用不可になることを防止することができるようになされている。
【００２５】
次に、音声認識装置１Ｂの詳細について説明するが、その前段階の準備として、音声認識対象語を階層構造に構造化して音声認識を行う方法について説明する。
【００２６】
この方法は、音声認識対象語どうしの相関値に基づき、あらかじめ辞書に含まれる音声認識対象語すべてを階層的なグラフ構造で表現し、そのグラフ構造を用いてスコアを計算すべき音声認識対象語を効率的に決定していくもので、１）音声認識対象語間の相関値の定義、２）音声認識対象語の構造化（グラフ構造化）、３）グラフ構造を用いた音声認識、の３つステップから構成される。
【００２７】
音声認識対象語間の相関値の定義は、次にようにして行われる。即ち、音声認識のアルゴリズムとして、ＤＰマッチングを用いる場合には、例えば、各音声認識対象語に対応した実音声データを用いて、全ての認識対象単語についてのスコアの期待値を計算し、そのスコアの期待値によって、相関値を定義する。あるいは、そのスコアの期待値に基づいて、スコアの高い順に、すべての音声認識対象語を順序付け、その順位によって、相関値を定義する。
【００２８】
また、音声認識のアルゴリズムとして、ＨＭＭなどの確率モデルを用いる場合には、実音声データを用いるのではなく、まず、状態遷移確率をもとに状態遷移系列を決定し、その状態遷移系列に対応する出力シンボル確率に基づいて、出力シンボルを決定する。さらに、得られた出力シンボル系列を用いて、すべての音声認識対象語のスコアを計算し、そのスコアによって、相関値を定義する。なお、この場合も、上述した場合と同様に、スコアの高い順に、音声認識対象語を順序付け、その順位によって、相関値を定義することもできる。さらに、ＨＭＭによる場合においても、ＤＰマッチングにおける場合と同様に、実音声データを用いてスコアを計算し、そのスコアや、順位によって、相関値を定義することが可能である。
【００２９】
音声認識対象語の構造化は、次のようにして行われる。即ち、まず、図２（ａ）に示すように、相互に相関値が大きい音声認識対象語どうしをグループ化し、各グループから代表（以下、適宜、代表語という）を選び出す（以下、適宜、このような処理を構造化処理という）。なお、このグループ化の際には、１つの音声認識対象語（但し、代表語以外の音声認識対象語）が、複数のグループに属するのを許すものとする。そして、代表語だけを対象に、再び、構造化処理を行い、以下、同様の処理を繰り返す。
【００３０】
以上の処理により得られる代表語を上位階層の語とするとともに、各代表語が代表するグループに属する語を下位階層の語とすることにより、音声認識対象語は、図２（ｂ）に示すように階層構造に構造化される。
【００３１】
以上のような構造化によれば、最下位階層は、音声認識対象語すべてで構成され、その１つ上位の階層は、最初に選ばれた代表語で構成され、同様にして、順次選ばれた代表語が各階層に配置されたグラフが得られるので、以下、適宜、構造化により得られる階層構造を、グラフ構造という。
【００３２】
グラフ構造においては、各階層に配置される音声認識対象語の数は、上位の階層ほど少なくなり、各階層の代表語からは、その１つ下位の階層にある、その代表語が代表するグループに属する語へパスが張られる。
【００３３】
次に、グラフ構造を用いた音声認識においては、グラフ構造にされた音声認識対象語により、入力された音声（入力音声）の音声認識を行う。即ち、まず、最上位階層に属する音声認識対象語の、入力音声に対するスコアを計算する。そして、そのスコアの高い上位幾つかの音声認識対象語を抽出し、それからパスが張られた１つ下位の階層に属する音声認識対象語のスコアを計算する。以下、同様にして、最下位階層に至るまで、スコアの計算と、そのスコアの高い音声認識対象語の抽出とを繰り返し、最下位階層において求められたスコアの最も高い音声認識対象語、またはその上位幾つかの音声認識対象語を、音声認識結果とする。
【００３４】
図３は、以上のようにして音声認識を行う音声認識装置の一実施例の構成を示している。
【００３５】
認識部１１は、辞書１２に記憶されている音声認識対象語を対象に、入力された音声を音声認識するようになされている。辞書１２は、認識部１１において音声認識の対象とする語（音声認識対象語）を記憶している。また、辞書１２は、グラフ記憶部１３を内蔵しており、このグラフ記憶部１３には、辞書１２が記憶している音声認識対象語を、上述したように構造化することにより得られるグラフ構造が記憶されている。
【００３６】
以上のように構成される音声認識装置においては、認識部１１に音声が入力されると、認識部１１は、その音声について、グラフ記憶部１３に記憶されているグラフ構造を用いた音声認識を行い、その音声認識結果を出力する。
【００３７】
グラフ構造を用いた音声認識によれば、入力された音声に対してスコアの計算を行う音声認識対象語が、その上位階層のスコアによって制限されるため、認識性能をほとんど低下させることなく演算量を大幅に削減することができる。
【００３８】
音声認識装置が単位時間あたりに処理することのできる演算能力や、音声認識装置が有する記憶容量などには制限があるため、入力音声信号に同期させてスコアの計算を行うことのできる音声認識対象語の数には限界がある。従って、入力音声信号に同期させてスコアの計算を行うことができる音声認識対象語の数を越える大語彙を対象に音声認識を行う場合、全探索法によれば、その処理能力を超えた演算量の分だけ応答の遅延が生じることとなる。即ち、例えば、入力音声信号に同期させてスコアの計算を行うことのできる音声認識対象語の数が、４００語程度である場合、８０００語の大語彙の辞書を対象に音声認識を行うと、入力に同期させてスコアの計算を行うことができない７６００（＝８０００−４００）語については、発話の終了後にスコアの計算を行うしかなく、その計算の分だけ応答の遅延が生じることになる。
【００３９】
そこで、上述したように、音声認識対象語を、その相関値に基づいて、階層的なグラフ構造に構造化し、そのグラフ構造にしたがって、スコアを計算すべき音声認識対象語を効率的に決定していくことで、認識性能を劣化させることなく、応答の遅延の大幅な削減を図ることができる。
【００４０】
なお、以上のような音声認識方法については、本件出願人が先に出願した、例えば、特願平７−１８２８５１号などに、その詳細が記載されている。
【００４１】
次に、大規模な地名の辞書と、小規模なコマンドの辞書との両方を対象とした音声認識を、上述したグラフ構造を用いて行うことを考えると、その適用の仕方としては、例えば、両方の辞書をあわせて一つの辞書とし、これを構造化することでグラフ構造にし、これを用いて音声認識を行うというものと、大語彙の地名の辞書に関してのみ構造化によるグラフ構造を用いたスコアの計算を行う一方、小語彙のコマンドの辞書に関しては全探索法によるスコアの計算を行い、その両方の結果から、最もスコアの高いもの（あるいは、上位複数個）を選び出すというものとが考えられる。
【００４２】
しかしながら、グラフ構造を用いる場合においては、いずれにしても、少なくとも、最上位階層においてスコアの高い音声認識対象語を決定した後でなければ、それよりも下位の階層に属する音声認識対象語のスコアの計算を行うことができない。従って、例えば、最上位階層についてのスコアのみ、入力音声信号のフレームに同期して計算するようにした場合、発話が終了してから、順次下位階層のスコアの計算が行われることになり、やはり、その演算に要する実行時間の分だけ、応答の遅延が生じる。
【００４３】
この遅延は、全探索法による場合に比較して、かなり小さいものではあるが、それでも、入力音声がコマンドである場合には、ユーザに違和感を感じさせることになる。
【００４４】
そこで、図１の音声認識装置１Ｂでは、入力音声がコマンドである場合には、次のようにして、より迅速に音声認識結果を得ることができるようになされている。
【００４５】
即ち、図４は、図１の音声認識装置１Ｂの構成例を示している。
【００４６】
認識部２１（認識手段）は、辞書２２および２４（第１および第２の辞書）の両方に記憶されている音声認識対象語を、同時に対象にして音声認識を行うようになされている。即ち、認識部２１は、辞書２２および２４に記憶されている音声認識対象語の、入力音声に対するスコアを計算し、そのスコアの最も高いもの、またはその上位幾つかを、音声認識結果として出力するようになされている。
【００４７】
辞書２２は、音声認識対象語として、地名を記憶している大語彙の辞書で、グラフ記憶部２３を内蔵している。グラフ記憶部２３は、辞書２２が記憶している地名を構造化したグラフ構造を記憶している。辞書２４は、音声認識対象語として、ナビゲーションシステムに対するコマンドを記憶している小語彙の辞書である。
【００４８】
スコア記憶部２５（記憶手段）は、認識部２１が計算したスコアを、必要に応じて記憶するようになされている。
【００４９】
ここで、辞書２２に音声認識対象語として記憶されている地名を、Ｗ1，Ｗ2，．．．，ＷNとするとともに、辞書２４に音声認識対象語として記憶されているコマンドを、Ｖ1，Ｖ2，．．．，ＶMとする。なお、ＮまたはＭは、辞書２２または２４それぞれに記憶されている音声認識対象語の総数を表し、従って、Ｍは、Ｎと比較して十分小さい数とする。即ち、例えば、Ｎ＝８０００に対して、Ｍ＝１００などとなっている。
【００５０】
また、認識部２１においては、例えば、ＨＭＭにより音声認識が行われるようになされている。即ち、入力音声信号Ｙに対して、単語Ｗi（ｉ＝１，・・・，Ｎ）の生起する確率（生起確率）Ｐ（Ｗi｜Ｙ）、および、単語Ｖj（ｊ＝１，・・・，Ｍ）の生起する確率Ｐ（Ｖj|Ｙ）が、スコアとして計算され、その生起確率の最も高い単語（あるいは、上位複数単語）が入力音声信号Ｙの音声認識結果とされるようになされている。
【００５１】
さらに、グラフ記憶部２３においては、例えば、８０００語の地名が、最下位階層から上位階層方向に、８０００語、４０００語、２０００語、１０００語、５００語、２５０語の順で配置された、６階層からなるグラフ構造とされて記憶されている。なお、各階層の地名からは、その１つ下位の階層の地名に、平均１０本のパスが接続されているものとする。ここで、ある階層の１つ上位の階層に配置された地名は、そのある階層のグループから選び出された代表語であり、従って、各階層の地名から、下位階層に延びるパスは、その地名が代表するグループの地名に接続されている。なお、ある音声認識対象語の集合についてのグラフ構造は一意に決定されるものではなく、従って、上述のグラフ構造は、その一例を示したものである。
【００５２】
次に、その動作について説明する。
【００５３】
いま、辞書２２に記憶されている８０００語の地名について、上述したようなグラフ構造が得られているものとし、この辞書２２のみを対象に音声認識を行うとすると、認識部２１においては、まず、最上位の階層の２５０語についてスコアの計算が行われ、そのスコアの高い上位ｎ語からパスが接続された１つ下位の階層の地名が抽出される。そして、それらの地名についてスコアの計算が行われる。さらに、そのスコアの高い上位ｎ語からパスが接続された、さらに１つ下位の階層の地名が抽出され、それらの地名について、スコアの計算が行われる。以下同様にして、最下位階層に至るまで、地名の抽出と、そのスコアの計算が繰り返し行われる。
【００５４】
例えば、ｎ＝１０とし、スコアの高い上位１０語の地名に接続されたパスをたどることにすれば、１つの地名から平均１０本のパスが下位階層の地名に接続されている場合、１階層につき平均１００語が抽出されることになる。従って、最上位階層についてのスコアの計算を発話に同期して行い、それより下位の５階層についてのスコアの計算を、発話の終了後に行うものとすると、発話の終了後においては、５階層についての約５００語のスコアの計算を行えば良い。この計算量は、上述した全探索の場合の７６００語分のスコアの計算量に比較して充分少なく、従って、高速な応答を実現することができる。
【００５５】
しかしながら、それでも、最上位階層より下位の階層についてのスコアの計算が、発話終了後から行われるために、最下位階層に到達するまでに要する処理時間の分だけ、応答に遅延が生じる。即ち、上述の場合においては、５階層についての約５００語のスコアの計算に要する時間だけ、応答に遅延が生じる。従って、辞書２２だけでなく、コマンドが記憶されている辞書２４をも対象にして、それぞれ独立に音声認識を行った場合には、約５００語のスコアの計算に要する時間以上の遅延が生じ、上述したように、コマンドが入力された場合には、ユーザに違和感を感じさせることになる。
【００５６】
そこで、認識部２１においては、次のようにして、コマンドが入力された場合の遅延時間が短縮されるようになされている。
【００５７】
即ち、例えば、認識部２１において、入力音声信号に同期してスコアの計算を行うことのできる音声認識対象語の数が４００語程度あるとすると、入力音声信号に同期して、辞書２２に記憶されている最上位階層の２５０語の他に、辞書２４に記憶されている１００語についてのスコアの計算も行うことができる。従って、この場合、発話の終了時までに、辞書２２に記憶されている最上位階層の２５０語と、辞書２４に記憶されている１００語についてのスコアの計算を終了することができる。
【００５８】
そこで、認識部２１は、発話の終了後、既に計算の終了している、辞書２２における最上位階層の２５０の地名と、辞書２４における１００のコマンドとの両方をあわせた中から、スコアの高い上位ｋ語を抽出する。そして、そのｋ語の中に含まれる地名の中から、スコアの高い上位ｎ語（但し、ｎ≦ｋで、ｋ語の中に含まれる地名の数が、ｎ語未満である場合には、その数）を抽出し、そのｎ語の地名からパスが接続された１つ下位の階層の地名についてのスコアを計算する。さらに、そのスコアの計算を行った地名と、辞書２４における１００のコマンドとの両方をあわせた中から、スコアの高い上位ｋ語を抽出し、以下、同様の処理を、最下位階層に至るまで繰り返す。
【００５９】
次に、図５のフローチャートを参照して、音声認識装置１Ｂの動作について、さらに説明する。
【００６０】
音声認識装置１Ｂにおいては、認識部２１に音声信号が入力されると、まず最初に、ステップＳ１において、初期のスコア計算が行われる。即ち、ステップＳ１では、認識部２１において、辞書２２に記憶されている地名のうち、グラフ構造における最上位階層に属するものと、辞書２４に記憶されているコマンドすべてについてのスコアの計算が、入力された音声信号に同期して行われる。
【００６１】
そして、ステップＳ２に進み、認識部２１は、辞書２２における最上位階層の地名と、辞書２４におけるコマンドとの両方をあわせた中から、スコアの高い上位ｋ語（ワード）を抽出し、さらに、ステップＳ３において、そのｋ語の中に含まれる地名の中から、スコアの高い上位ｎ語を抽出する。その後、認識部２１は、ステップＳ４において、そのｎ語の地名からパスが接続された１つ下位の階層に属する地名を抽出し、ステップＳ５において、その抽出した地名についてのスコアを計算する。そして、ステップＳ６に進み、認識部２１において、最下位階層までの地名についてのスコアの計算が終了したかどうかが判定される。ステップＳ６において、最下位階層までの地名についてのスコアの計算が終了していないと判定された場合、ステップＳ２に戻り、ステップＳ５でスコアが計算された地名と、辞書２４におけるコマンドとの両方をあわせた中から、スコアの高い上位ｋ語が抽出され、以下、ステップＳ３以降の処理が繰り返される。
【００６２】
一方、ステップＳ６において、最下位階層までの地名についてのスコアの計算が終了したと判定された場合、即ち、最下位階層までたどりついた場合、認識部２１において、スコアが計算された最下位階層の地名と、辞書２４におけるコマンドとの両方をあわせた中から、例えば、スコアの最も高いものが抽出され、これが、音声認識結果として出力され、処理を終了する。
【００６３】
なお、認識部２１は、辞書２２および２４に記憶されている音声認識対象語のスコアの計算後、そのスコアを、必要に応じて、スコア記憶部２５に記憶させ、このスコア記憶部２５を、適宜参照するようになされており、これにより、ある入力音声について一度計算した音声認識対象単語のスコアを重複して計算せずに済むようになされている。
【００６４】
以上のように、辞書２２と２４とを独立に扱い、辞書２２について、グラフ構造における各階層から、スコアの高いｎ語を、単純に抽出するのではなく、辞書２２に記憶されているコマンドをも含めて、スコアの上位のものを抽出するようにすることで、コマンドが入力された場合における応答時間の短縮化を図ることができる。
【００６５】
即ち、各階層で抽出されるｋ語の中に含まれるコマンドの割合が大きくなるほど、グラフ構造における下位の階層に属する地名の中で、次にスコアの計算が行われるものの数は減少し、その結果、最下位階層に到達するまでに行われる地名のスコアの演算量は少なくなる。
【００６６】
一方、各階層で抽出されるｋ語の中に含まれるコマンドの割合が小さくなるほど、グラフ構造のみを用いた場合の演算量に近づくことになる。
【００６７】
ここで、例えば、コマンドが入力された場合、そのコマンドに対応する音声認識対象語のスコアは高くなり、その結果、図５のステップＳ２において抽出されるｋ語の上位に、そのコマンドが含まれることになる。これに対して、地名が入力された場合、グラフ構造において、その地名とパスが接続されている地名、即ち、入力された地名と、それに類似する地名のスコアが高くなり、それらが、ステップＳ２において抽出されるｋ語の上位を占めることになる。
【００６８】
一般に、コマンドと地名とは類似しないから、コマンドが入力された場合、地名のスコアが高くなることはほとんどなく、その結果、ステップＳ２において抽出されるｋ語の中に含まれる地名の割合は小さくなる。従って、コマンドが入力された場合には、その音声認識結果を、高速に得ることが可能となる。
【００６９】
具体的には、例えば、辞書２２に、６０９１の地名を記憶させるとともに、辞書２４に、１３９のコマンドを記憶させ、また、辞書２２に記憶させた６０９１の地名については、構造化を行うことにより、全５階層で、最上位階層に２１０語が配置されたグラフ構造を得て、音声認識を行うことにより、次のような実験結果が得られた。
【００７０】
即ち、ｎ＝ｋ＝１６とし、地名を入力した場合には、その地名の入力に同期して、最上位階層の２１０語と、コマンドの１３９語との合計３４９語のスコア計算を行った後に、グラフ構造の最下位階層に至るまでに、平均４２７語が抽出されてスコアの計算（音声認識処理）が終了した。
【００７１】
また、コマンドを入力した場合には、やはり、３４９語のスコアの計算を行った後に、グラフ構造の最下位階層に至るまでに、平均６７語が抽出されただけでスコアの計算が終了した。
【００７２】
一方、辞書２２と２４とを独立に扱い、地名はグラフ構造を用いて、各階層においてスコアの高い上位１６語を抽出し、また、コマンドは、全探索法により音声認識を行った場合には、地名を入力したときには、上述したように３４９語のスコアの計算を行った後に、グラフ構造の最下位階層に至るまでに、平均４３５語が抽出されてスコアの計算が終了した。
【００７３】
また、コマンドを入力したときには、上述したように、３４９語のスコアの計算を行った後に、グラフ構造の最下位階層に至るまでに、平均３３５語が抽出されるという結果が得られた。
【００７４】
さらに、認識率に関しては、本発明による場合と、辞書２２と２４とを独立に扱った場合とで、ほとんど変化はなかった。
【００７５】
以上のように、辞書２２と２４とを独立に扱った場合、コマンドの入力に対して、発話終了後に平均３３５語のスコアの計算が必要であったものが、本発明によれば、平均６７語に制限される。（地名の入力に関しては、辞書２２と２４とを独立に扱った場合と、本発明による場合とでほとんど変わりはないが、それでも、本発明による場合の方が、スコアの計算量が少なくなっている）。従って、コマンドが入力された場合には、その音声認識結果を、瞬時に得ることができる。
【００７６】
以上、本発明を、ナビゲーションシステムに適用した場合について説明したが、本発明は、ナビゲーションシステムの他、音声により、コマンドその他の入力を行うあらゆる装置に適用可能である。
【００７７】
なお、本発明においては、辞書２２と２４に記憶させておく音声認識対象語を、あわせて構造化するのではなく、辞書２２に記憶されている音声認識対象語だけを構造化するようにしたので、例えば、辞書２２を他の辞書に変更したり、また、辞書２４に、新たな音声認識対象語を追加したりすることを、容易に行うことが可能である。
【００７８】
また、本実施例においては、辞書２４に記憶させておく音声認識対象語は構造化するようにしなかったが、辞書２４に記憶させておく音声認識対象語も構造化するようにすることが可能である。この場合、辞書２４について、最下位階層に至るまでのスコアの計算を行ってから、その辞書２４に記憶されている音声認識対象語と、辞書２２に記憶されている音声認識対象語との両方をあわせた中から、スコアの高い上位ｋ語を抽出するようにすることもできるし、また、辞書２２と２４について、各階層に属する音声認識対象語のスコアを計算した後、両方をあわせた中から、スコアの高い上位ｋ語を抽出するようにすることもできる。
【００７９】
なお、辞書２４に記憶させておく音声認識対象語を構造化するのは、その数が多い場合に有効である。即ち、辞書２４に記憶させる音声認識対象語が数百程度以下の場合は、構造化によっても、また、全探索法によっても、それほど演算量は変わらないため、辞書２４に記憶させる音声認識対象語が数百程度を越える場合に、構造化は有効である。
【００８０】
また、本実施例では、辞書２２の語彙数に比較して、辞書２４の語彙数を充分少なくするようにしたが、辞書２２と２４の語彙数は同程度にすることが可能である。また、辞書２２と辞書２４には、類似しない音声認識対象語（本実施例においては、地名とコマンド）を記憶させるようにしたが、両者には、類似する音声認識対象語を記憶させるようにすることも可能である。但し、本発明は、辞書２２の語彙数に比較して、辞書２４の語彙数が充分少なく、かつ、両者に記憶させておく音声認識対象語が非類似の場合に、特に有効である。
【００８１】
さらに、本実施例では、辞書２２または２４それぞれに、単語である地名またはコマンドを記憶させ、認識部２１に、単語単位で音声の認識を行わせるようにしたが、辞書２２や２４には、単語の他、文節や複合語などの複数の単語で構成される語を音声認識対象語として記憶させ、認識部２１には、そのような文節や複合語単位で、音声認識を行わせるようにすることが可能である。
【００８２】
また、本実施例では、辞書２２について、最初に、最上位階層に属する地名のスコアを計算するようにしたが、辞書２２についてのスコアの計算は、最上位階層ではなく、中間階層に属する地名から開始するようにすることも可能である。
【００８３】
さらに、辞書２２と２４とは物理的に異なるものとして構成することもできるし、一体的に構成することも可能である。
【００８４】
【発明の効果】
請求項１に記載の音声認識装置および請求項２に記載の音声認識方法によれば、第１の音声認識対象語を、階層構造に構造化して記憶している第１の辞書と、第２の音声認識対象語を記憶している第２の辞書との両方を、同時に対象にして音声認識が行われるので、認識性能を劣化させることなく、音声認識結果を、迅速に得ることが可能となる。また、入力された音声に対する音声認識対象語のスコアを求め、そのスコアに基づいて、入力された音声を音声認識する場合において、第１および第２の音声認識対象語の中から、スコアの高い順に所定数だけ抽出し、その抽出された所定数の中に含まれる第１の音声認識対象語の下位階層に属する第１の音声認識対象語のスコアを求めることを、最下位階層にたどりつくまで繰り返すようになされているので、コマンドが入力された場合には、高速に応答を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したナビゲーションシステムの一実施例の構成例を示すブロック図である。
【図２】音声認識対象語の構造化を説明するための図である。
【図３】グラフ構造を用いた音声認識を行う音声認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】図１の音声認識装置１Ｂの構成例を示すブロック図である。
【図５】図４の音声認識装置１Ｂの動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】従来の音声認識装置の一例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  入力部，  １Ａ  マイク，  １Ｂ  音声認識装置，  １Ｃ  操作部，  ２制御部，  ３  ＣＤ−ＲＯＭ，  ４  測定部，  ５  出力部，  ５Ａ  音声合成装置，  ５Ｂ  スピーカ，  ５Ｃ  表示部，  １１  認識部，  １２  辞書，１３  グラフ記憶部，  ２１  認識部（認識手段），  ２２  辞書（第１の辞書），  ２３  グラフ記憶部，  ２４  辞書（第２の辞書），  ２５  スコア記憶部（記憶手段）
【図１】
0003817784.tif 000002
【図２】
0003817784.tif 000003
【図３】
0003817784.tif 000004
【図４】
0003817784.tif 000005
【図５】
0003817784.tif 000006
【図６】
0003817784.tif 000007