(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
標準音声パターン情報と、この標準音声パターン情報に対応する単語インデックスと、当該単語の出現確率を示す言語尤度とを格納している単語辞書と、
前記単語辞書を参照して、入力された音声を発声単語単位で認識すると共に、認識結果に対応する単語インデックスと上記認識の確からしさを示す音響尤度と上記言語尤度とからなる単語候補系列を生成する音声認識部と、
例文を格納している例文記憶部と、
前記例文から予め抽出した単語インデックスを格納している単語出現情報格納部と、
前記単語候補系列の単語インデックスと前記単語出現情報格納部の単語インデックスとを比較、照合して、共通する単語インデックスが含まれる前記例文毎に評価点を求め、該評価点に基づいて前記例文を選択する例文選択・検索部と、
前記選択された例文を表示する表示部
を備え、
上記例文選択・検索部は、前記例文毎の評価点に、当該例文との比較、照合の対象となった前記単語候補系列に含まれた音響尤度と言語尤度とを加えるようになっている
ことを特徴とする音声による情報検索装置。
【請求項２】
前記単語出現情報格納部の単語インデックスは、同じ意味カテゴリーに属する単語インデックスが含まれている例文に関連付けられている
ことを特徴とする請求項１に記載の音声による情報検索装置。
【請求項３】
前記例文記憶部は、例文に対応した複数の応答文と、且つ、前記複数の応答文のそれぞれに対応付けられた応答区分情報とを格納し、
所望の前記応答文を表示するのに、前記応答区分情報を選択する手段を備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の音声による情報検索装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識を利用した情報検索装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識を利用した文字列の入力は音声認識部の性能不足のため、キーボードからの入力のように確定的なものではなく、尤度がついた認識結果の単語候補系列が求められ、そのうち最も尤度の高い候補が選択される仕組みになっている。音声認識部の技術が十分に進展し、音響的な情報だけでほぼ１００％の精度で正解を選ぶことができることが理想であるが、現状の技術レベルだけでは非常に困難である。
【０００３】
しかし、認識率（上位ｎ位までの候補単語系列の中に正解が含まれる率）を約１００％に近くする技術は確立されており、上位ｎ位に含まれる正解をいかに候補の第１位にするかという技術が重要になってくる。
【０００４】
そこで音響的な情報で得られた単語候補系列に対し、単語候補系列の言語的情報を利用して正解を選び直すという試みが行われている。特開平１−２５５９２５号公報では、複数個得られる単語候補系列から、単語間の関係で予め表現された概念ネットワークを用いて、検索条件文となる単語系列をひとつ、あるいは複数個選択し、そこから情報検索を行う方法が提案されている。
【０００５】
また、正解を選び出すための候補検索方式に関しては、特開平３−６７３６４号公報に記載の候補順位の上位から下位方向にｎ位までの候補探索を行い、且つ、ｎ−１位までの深さ優先探索で生成した候補を除外して深さ優先検索する方法が提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の特開平１−２５５９２５号公報に記載の技術では、概念ネットワークを非常に大規模で構築するのは一般に困難であり、構築しても実用上耐え得るものになり難い。これは、言語の体系化が困難であるのと同じ理由で、必ず記載漏れが現れてくるという問題があるからである。また、検索処理部と単語候補系列検索部が関連していないので、単語候補系列の選択してから情報を検索するので、効率が良くないという問題があった。
【０００７】
又、上記の特開平３−６７３６４号公報に記載の技術では、単純深さ優先探索より効率良く探索できるものの、候補数が多いと組み合わせ数が膨大となり、探索時間が多大に掛かるという問題がある。つまり、上位ｎ位まで求めた候補単語系列がｍ単語分ある場合、その組み合わせはｎのｍ乗個あり、ｍが大きくなると飛躍的にその組み合わせ数は増大する。
【０００８】
本発明は、言語間の関係を予め規定した概念ネットワークを構築する必要がなく、短時間で高効率な音声による情報検索装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る音声による情報検索装置は、
標準音声パターン情報と、この標準音声パターン情報に対応する単語インデックスと、当該単語の出現確率を示す言語尤度とを格納している単語辞書と、
前記単語辞書を参照して、入力された音声を発声単語単位で認識すると共に、認識結果対応する単語インデックスと上記認識の確からしさを示す音響尤度と上記言語尤度とからなる単語候補系列を生成する音声認識部と、
例文を格納している例文記憶部と、
前記例文から予め抽出した単語インデックスを格納している単語出現情報格納部と、
前記単語候補系列の前記単語インデックスと前記単語出現情報格納部の単語インデックスとを比較、照合して、共通する単語インデックスが含まれる前記例文毎に評価点を求め、該評価点に基づいて前記例文を選択する例文選択・検索部と、
前記選択された例文を表示する表示部
を備え、
上記例文選択・検索部は、前記例文毎の評価点に、当該例文との比較、照合の対象となった前記単語候補系列に含まれた音響尤度と言語尤度とを加えるようになっている
ことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項１に記載の音声による情報検索装置において、
前記単語出現情報格納部の単語インデックスは、同じ意味カテゴリーに属する単語インデックスが含まれている例文に関連付けられている
ことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項１に記載の音声による情報検索装置において、
前記例文記憶部は、例文に対応した複数の応答文と、且つ、前記複数の応答文のそれぞれに対応付けられた応答区分情報とを格納し、
所望の前記応答文を表示するのに、前記応答区分情報を選択する手段を備えた
ことを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明に係る実施の形態を示す概略のブロック図を図１に示す。
【００１３】
検索者が単語単位に区切って数個の単語を発声し、情報検索を開始すると、その入力音声は、音声認識部１で電気信号に変換され、単語辞書２に格納してある標準音声パターン情報を参照することで、入力された音声の電気信号との距離計算を行い、距離の短い単語インデックスから順に並べられた単語候補系列が発声単語単位で作成される。
【００１４】
単語辞書２には単語インデックスと標準音声のパターン情報のみではなく、ある文章における単語の出現確率を示す言語尤度の情報も格納されている。ここで、上記「ある文章」とは、上記言語尤度を求める際に任意に用いられた文章のことであり、特に限定されるものではない。単語辞書２の音声パターン情報と比較、照合して生成された単語候補系列は、単語インデックスと、音声認識部で計算された音声認識の確からしさを示す音響尤度と、言語尤度の３組で構成される。図２に単語候補系列の構成を示す。図２の単語インデックスの右に記載のｓ１１、ｓ１２・・・等が音響尤度を示し、ｔ１１、ｔ１２・・・等が言語尤度を示す。
【００１５】
単語候補系列記憶部３は、音声認識部１が生成した単語候補系列を保存し、例文選択・検索部４に受け渡すための一時的なメモリーである。
【００１６】
例文選択・検索部４では、計算作業記憶部５を通して、単語出現情報格納部６と、例文記憶部７とを参照して、単語候補系列記憶部３から受け渡された単語候補系列のなかで尤も可能性の高い単語、及び同時に、最も可能性の高い例文を求める働きをする。
【００１７】
計算作業記憶部５は、単語候補系列の中の個々の単語に対して、単語出現情報格納部６を基に例文記憶部７中の例文の評価点の計算を行うための一時的なメモリである。
【００１８】
図３に、単語出現情報格納部６の構成を示す。参照される単語出現情報格納部６は、例文記憶部７中の例文から抽出された単語インデックスと、その単語インデックスを含まれる例文Ｎｏ．からなっている。単語候補系列の単語インデックスと単語出現情報格納部６の単語インデックスとを対照させることで、対応する例文を見出すことができる。
【００１９】
図４に、例文記憶部７の構成を示す一例を示す。例文記憶部７は、例文Ｎｏ．と例文と応答文とで構成されている。例文Ｎｏ．は、例文、応答文に共通の固有の例文Ｎｏ．であり、単語出現情報格納部６の例文Ｎｏ．と対応するものである。図４に示す応答文は、簡易翻訳のシステムに使用するものである。
【００２０】
表示部８は、例文検索、選択部４で検索された例文や応答文を表示する。
【００２１】
制御部９は、音声認識や単語選択、検索、表示といった個々の処理を制御する役割を果たす。
【００２２】
本実施の形態では、数個の単語を発声して情報検索を開始したが、１つの単語を発声した時に評価点の計算を開始し、その後入力される音声毎に例文に対する評価点の加算を行って、求める情報をリアルタイムに検索を行うようにすることもできる。
【００２３】
次に、本発明に係るシステムのフローチャートを図５に示し、詳細に本システムを説明する。
【００２４】
まず、音声認識部１で入力された入力単語の認識を行い、単語候補系列を単語候補系列記憶部３に生成する。具体例として「おすすめ」、「料理」、「どれ」と発話した場合を説明する。この時、図２に示したような単語候補系列を生成させる。この処理は図５のステップＳ１に相当する。尚、以下、ｗ（ｉ，ｊ）という記載は、単語候補系列における第ｉ番目に発話された発声単語の第ｊ番目の単語候補系列の単語インデックスを意味する。例えば、図２の例では、ｗ（１，１）は「お進み」、ｗ（１，２）は「おすすめ」、ｗ（１，３）は「お伝え」、ｗ（２，１）は「料理」、ｗ（２，２）は「用意」、ｗ（２，３）は「興味」、ｗ（３、１）は「だれ」、ｗ（３、２）は「グレイ」、ｗ（３、３）は「どれ」となる。従って、発話数をＭ、１つの発話の単語数をＮとすると、１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎとなる。
【００２５】
次に、ステップＳ２で各例文の評価点を計算するための記憶領域を初期化する。この記憶領域は、例文の数（以下、例文の数をＬとする）だけ有り、ｓｃｏｒｅ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｌ）と表す。ｓｃｏｒｅ（ｋ）は、計算作業記憶部５に記憶されている。
【００２６】
最初はｉ←１（ステップＳ３）、ｊ←１（ステップＳ４）として、ステップＳ５にてｗ（１，１）の「お進み」を単語出現情報格納部６の単語インデックスから２分探索等の手法を用いて見つける。
【００２７】
ステップＳ６では，単語出現情報格納部６の単語インデックスの例文Ｎｏ．のポインタをたどり、出現する全ての例文Ｎｏ．を求める。例えばｗ（１，２）の「おすすめ」という単語は、例文Ｎｏ．が１００、２００・・・等の例文に出現する。
【００２８】
ステップＳ７では、ステップＳ６で求めたすべての例文Ｎｏ．を変数ｋにセットして、ステップＳ８では、例文Ｎｏ．の評価点ｓｃｏｒｅ（ｋ）に音響尤度と言語尤度の加算を行う。具体的には、例文Ｎｏ．１００の評価点ｓｃｏｒｅ（１００）に音響尤度ｓ１２と言語尤度ｔ１２、ｓｃｏｒｅ（２００）にも音響尤度ｓ１２と言語尤度ｔ１２を重み付けして加算を行う。すなわち、音響尤度・言語尤度が高いほど例文の評価点は高くなる。以上の処理を単語候補系列の全ての単語インデックスについて、すなわちｊをＮまで（ステップＳ１０）、ｉをＭまで（ステップＳ１１）まで処理を繰り返す。
【００２９】
その結果、候補単語を含まない例文は、音響尤度、言語尤度が加算されないため、単語候補系列に含まれる単語インデックスが多い例文ほど、評価点が高くなる。具体的に説明すると、図４の例文記憶部の例文Ｎｏ．３００の「そこの定休日はいつですか」という例文は、図２に示す単語候補系列中の単語インデックスを含んでいない。一方、例文Ｎｏ．９０の「何か特別な料理が食べたい」という例文は、ｗ（２，１）の「料理」という単語インデックスを含むため、例文Ｎｏ．３００よりも評価点が高い。さらに、例文Ｎｏ．１００の「おすすめの料理はどれですか」という例文はｗ（１，２）の「おすすめ」、ｗ（２，１）の「料理」、ｗ（３，３）の「どれ」の３語を含んでいるため例文Ｎｏ．９０よりもさらに評価点が高くなる。
【００３０】
次にステップＳ１２においてｓｃｏｒｅ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｌ）をソートし、最も評価点の高い例文を選びだす。ステップＳ１３では、ｓｃｏｒｅ（ｋ）が一番高い例文Ｎｏ．の文中に含んでいる単語候補系列の中から単語インデックスを選びだす。「おすすめ」、「料理」、「どれ」の３単語が含まれる「おすすめの料理はどれですか」という例文の評価点が高くなるので単語インデックスは、ｗ（１，２）＝「おすすめ」、ｗ（２，１）＝「料理」、ｗ（３，３）＝「どれ」が単語候補系列中の単語インデックスの最適解として選ばれる。
【００３１】
最後にステップＳ１４で選びだされた例文とその応答文とを表示する。
【００３２】
また、図６に示すように例文記憶部７に応答区分情報を設けて英訳文や回答文などの複数の応答文を持たせ、検索者が応答区分情報を切り替えることのできる手段を備えることで、多目的の情報検索装置にすることができる。例えば、検索者が簡易英訳システムを選ぶと、応答文区分情報が１となり、選び出された例文が「おすすめの料理は何ですか」の場合、応答文から「ｗｈａｔ ｄｏ ｙｏｕｒｅｃｏｍｍｅｎｄ？」という応答が返ってくる。また、検索者がＱＡシステムを選ぶと、応答区分情報が２となり、「スペシャルメニューです」という応答が返ってくる。
【００３３】
また、単語出現情報格納部６に例文に含まれる単語インデックスと意味の近い言葉や、同じカテゴリーに属する単語を登録しておくことで、幅の広い発話表現に対応できる。例えば図７に示すように「推薦」という単語を「おすすめ」という単語があらわれる例文Ｎｏ．と関連付けておけば、「おすすめの料理は何ですか」という例文しかなくとも「推薦」、「料理」、「どれ」という発声に対応できる。
【００３４】
【発明の効果】
本発明によれば、概念ネットワークのような構築が困難なデータを用いることなく、入力された音声を認識して得られた単語候補系列から、最適な例文と、同時に、目的の情報を検索することができる。そのため、短い時間で効率良く検索できる。
【００３５】
また、単語候補系列に、音響尤度と言語尤度を持たせることによって、精密な例文のランキング付けができ、検索精度をあげることができる。
【００３６】
さらに、言語出現情報格納部に関連語を登録することによって、例文記憶部の例文に候補単語が含まれていなくとも、微妙な言い回しや異なる入力単語にも対応することができる。
【００３７】
さらに、例文記憶部で１つの例文に複数の応答文を持たせることで、検索区分を切り替える手段を有するだけで、容易に多目的の情報検索装置を構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る実施の形態を示すブロック図である。
【図２】  単語候補系列の構成を示す図である。
【図３】  単語出現情報格納部の詳細な構成を示す図である。
【図４】  例文記憶部の詳細な構成を示す図である。
【図５】  本発明に係るシステムのフロー図である。
【図６】  複数の応答文を格納する例文記憶部の構成を示す図である。
【図７】  同じ意味カテゴリーの単語を関連付けた単語出現情報格納部の構成を示す図である。
【符号の説明】
１  音声認識部
２  単語辞書
３  例文記憶部
４  例文選択・検索部
５  計算作業記憶部
６  単語出現情報格納部
７  例文記憶部
８  表示部
９  制御部
【図１】
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【図２】
0003819959.tif 000003
【図３】
0003819959.tif 000004
【図４】
0003819959.tif 000005
【図５】
0003819959.tif 000006
【図６】
0003819959.tif 000007
【図７】
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