104 特集論文

人工知能学会論文誌

25 巻 1 号 SP-K（2010 年）



PodCastle: ユーザ貢献により性能が向上する
音声情報検索システム
PodCastle: A Spoken Document Retrieval System Improved by User Contributions
後藤 真孝
Masataka Goto

産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

m.goto@aist.go.jp, http://staff.aist.go.jp/m.goto/

緒方 淳

（同

上）

江渡 浩一郎（同上）Jun Ogata

Kouichirou Eto

keywords: information retrieval, speech recognition, error correction, wisdom of crowds, Web 2.0
Summary
In this paper, we describe a public web service, “PodCastle”, that provides full-text searching of speech data
(Japanese podcasts) on the basis of automatic speech recognition technologies. This is an instance of our research
approach, “Speech Recognition Research 2.0”, which is aimed at providing users with a web service based on Web
2.0 so that they can experience state-of-the-art speech recognition performance, and at promoting speech recognition
technologies in cooperation with anonymous users. PodCastle enables users to find podcasts that include a searchterm, read full texts of their recognition results, and easily correct recognition errors by simply selecting from a listof candidates. Even if a state-of-the-art speech recognizer is used to recognize podcasts on the web, a number of
errors will naturally occur. PodCastle therefore encourages users to cooperate by correcting these errors so that those
podcasts can be searched more reliably. Furthermore, using the resulting corrections to train the speech recognizer, it
implements a mechanism whereby the speech recognition performance is gradually improved. Our experience withthis web service showed that user contributions we collected actually improved the performance of PodCastle.

1. は じ め にを音声認識によって自動的にテキスト化することで，それらをユーザが全文検索できるだけでなく，詳細な閲覧，

インターネット上のデータ量が増大し，情報検索は社会にとって不可欠な技術となった．既にテキスト（文字）
データの検索に関しては，多数の Web サービスが公開されて普及し，キーワードをタイプするだけで全文検索が可能となっている．音声データに関しても，近年，音声版のブログ (Weblog) ともいえる「ポッドキャスト」や音声を伴う動画等がインターネット上で急増しており，音声を含むデータに対する情報検索の重要性が増しつつある．
しかし，テキストデータと異なり，音声データ自体を索引として使えないため，その実現は難しい．テキスト同様に全文検索サービスを可能にするには，音声認識によるテキスト化（書き起こし）が必要だが，従来の音声認
識技術では，誤認識が多い上に，新しい言葉に対応できなかったため，インターネット上の多様な音声に対して，実用的な精度の音声情報検索サービスはできなかった．
そこで本研究では，Web 上の日本語のポッドキャスト

編集も可能な音声情報検索システム「PodCastle」（ポッドキャッスル）を提案する． PodCastle では，検索した
ポッドキャストの全文をテキスト表示することで，音声再生環境がなければ内容を把握できないポッドキャスト
を「読む」ことも可能にする．従来こうしたシステムが実現困難だったのは，ポッドキャストの多様な音声に対して，高い音声認識率を達成することが難しかったからである．本研究では，これを解決するために，すべての音声認識結果を積極的にユーザに開示し，多数のユーザに認識誤りを訂正（認識結果を編集）する協力をしてもらうことで，音声検索性能と音声認識性能をシステムの運用中に向上させる枠組みを提案する．これにより一般ユーザだけでなく，作成者（ポッドキャスタ）が自身のポッドキャストの認識誤りを把握し，訂正して適切に検索されるように改善できる．
そうしたユーザの自発的な協力を得るために，PodCas-

105

PodCastle: ユーザ貢献により性能が向上する音声情報検索システム

tle では音声認識結果のテキスト全文を表示するだけでなのような音声が認識されやすいかは充分には理解していく，認識誤りを容易に訂正できる編集（アノテーション）

ない．そのため，過去に自分の音声が正しく認識されな機能を提供する．閲覧中に認識誤りをユーザが発見してかった経験等があると，そのときの印象で音声認識の有マウスやキーボードで指摘すると，その競合候補（音声

効性に疑問を抱き，使わなくなることが多い．様々な研認識中に，最終的な認識結果以外に可能性の高かった単究により音声認識率が向上し，文献 [嵯峨山 94] で「なぜ語候補）が自動的に表示される．ユーザはその周辺の音

音声認識は使われないか」が分析されたときの状況から声を聞きながら，正しい候補を選択するか，正しいテキ

進展してはいるものの [中川 04]，ユーザの利用率が低い

ストをタイプすることで訂正する．これにより単にテキという問題は依然として解決されていない [畑岡 05, 赤

ストエディタで訂正するのに比べ，効率が良く，気軽に堀 05, 石川 06]．

作業ができる．以上のシステムを Web 上で公開して，多音声認識研究 2.0 では，この問題を解決すべく，ユーザ

数のユーザが検索，閲覧，編集を繰り返すと，誤認識箇に現在の音声認識の技術レベルを把握してもらい，その所に関する正解情報が日々集積されるので，それを自動普及と実用化を促すことができるという一つ目の特長を学習することで音声認識性能も向上できる．つまり，個々持つ．その実例として，音声認識に基づくポッドキャスの訂正の影響はそのポッドキャストにとどまらず，未訂ト検索・閲覧用 Web サービス PodCastle を公開し，様々

正のポッドキャストに対する性能向上も可能となる．こな音声の認識結果の全文テキストをユーザと共有するこ

うした多数のユーザによる「ソーシャルアノテーション」とを可能にする．ポッドキャストは，Web 上の音声デーを利用したアプローチは，従来の音声認識研究では実現

タとして多数公開されているため，ユーザ自身が発声しされていなかった新たな性能向上の枠組みと言える．

なくても，様々な難易度の音声に対する認識結果を閲覧

このように音声認識誤りを含む認識結果を幅広く開示することで，認識技術の現状が把握できる．例えば，マすることで，不特定多数の Web ユーザの協力を得て音声イク入力した自分の音声が誤認識されると，それを不快認識技術を発展させていく研究アプローチを我々は「音あるいは恥ずかしいと思うユーザがいるが，既に公開さ

声認識研究 2.0」と名付ける．本研究は，「PodCastle」とれているポッドキャストの認識結果を見てもそうした問いう音声情報検索システムの実現自体が重要で一つの貢題がなく，利用に躊躇がない．

献となっているだけでなく，「音声認識研究 2.0」というWeb 技術を音声認識研究で活用するための新しい研究アであり，現在の音声認識技術では多くの誤認識箇所が発プローチを提案する点も貢献となっている．そこで，以生する．こうした問題に対する典型的アプローチは，認下ではまず， 2 章 で音声認識研究 2.0 として提案する研

識対象の音声データを大量に収録してコーパスを作成し，究アプローチについて議論し，具体的に Web 技術を活用

書き起こしテキストを用意して学習・適応する方法であする方法を示す．次に 3 章で，その実例として Web サー

る．ただし，このアプローチでポッドキャストの全文検

ビス PodCastle を提案する．そして， 4 章で Web 2.0 と索を実現しようとすると，あらゆる音声に対するコーパの関連を考察し，今後の展望を議論する．最後に， 5 章

スを整備する状況に近くなり，コストや労力の観点からで本研究の意義を総括する．

も現実的でない．

しかし，ポッドキャストの内容や収録環境は多種多様

音声認識研究 2.0 では，この問題を解決すべく，事前

2. 音声認識研究 2.0に対象となるコーパスを用意する考えを捨て，不特定多数のユーザの力を借りて音声情報検索と音声認識の性能「音声認識研究 2.0」とは，不特定多数のエンドユーザ

向上を実現するという二つ目の特長を持つ．PodCastle での協力を仰ぎながら，音声認識の性能向上と実用化（利は，音声認識技術では不可避な誤認識箇所をユーザに訂用率の向上）を共に実現することを目指した，音声認識正する協力をしてもらうことで，適切に検索できるようの新たな研究アプローチである．以下，その特長を議論にしていく．さらに，その訂正履歴を学習に利用するこした上で，どのように可能にしていくかを述べる．

とで，運用中に自動的に音声認識の性能向上が図れる仕組みを実現する．これは，ユーザに「音声認識を育てて

2 ·1 二 つ の 特 長もらう」アプローチと言える．

音声認識研究 2.0 は，(1) ユーザに対して音声認識の現状を積極的に開示し，(2) ユーザの協力を得て音声認識技
術を発展させていく，という二つの特長を持つ．

2 ·2 ポジティブスパイラル
音声認識研究 2.0 で性能向上と利用率向上を共に実現

一般に，多くのエンドユーザ（音声認識利用者）は，音するには，図 1 のポジティブスパイラルを回す，つまり三声認識が有用な技術であることを実感していない．音声段階が繰り返されることが重要である．従来は，音声認認識研究者は，音声認識が高度な技術に基づいており，ど識の普及のために重要なこの三段階のそれぞれに阻害要のような音声が認識しやすく高い性能を示すかを知って因があったため，これが回っていなかったと考えられる．

いる．一方，エンドユーザは音声認識の原理を知らず，ど• (i) の性能理解に関しては，従来は，ユーザ自身の発106

人工知能学会論文誌(i) ユーザが音声認識を体験することで，その性能を理解する．

(ii) 音声認識の性能向上にユーザが貢献する．
(iii) 性能が向上したら，それがより良いユーザ体験に結びつく．

25 巻 1 号 SP-K（2010 年）

表 1 従来の音声認識研究のアプローチ 「音声認識研究 1.0」と本研究で提案するアプローチ 「音声認識研究 2.0」の対比

音声認識研究 1.0

音声認識研究 2.0

スタンドアロンアプリ

Web サービス

ディクテーション

検索・閲覧

コーパス

Web 上のデータ

話題限定

話題非限定

図 1 「利用される音声認識」へ向けたポジティブスパイラル（(i)〜(iii) の各段階が繰り返される好循環）

書き起こし

アノテーション

未知語

未アノテーション語声を認識した結果を見て，性能を誤解する可能性が

専門家参加

ユーザ参加

高かった．多くの音声認識研究者は，ユーザとして

個人的訂正

社会的訂正

の自分の発声ではなく，他人の適切な発声（コーパ

個人知

集合知

ス中の音声）を認識した結果を目にする機会が多い

完成版

永久にベータ版

ため，性能を誤解することはなかった．しかし，ユー

上記は，Web 1.0 と Web 2.0 を対比した文献 [O’Reilly]

ザは何度か自分の発声が認識されない体験をするだの表に影響を受けて記述した．これらの項目を満たすほけで，他の人の音声も同様に認識されないものだとど音声認識研究 2.0 的な研究事例と言えるが，Web 2.0 の

誤解することがあった．

場合と同様に，すべてを満たさなければならないわけで• (ii) の性能向上に関しては，従来，話者適応のためにはない．

ユーザに例文を発声させたり，未知語を辞書登録させたりすることが多かった∗1 ．しかし，そうしたエ

点をより一層自覚することで，音声認識研究 1.0 に継続

ンドユーザによる性能改善が，他のユーザと共有さ的かつ積極的に取り組んでいる．これはあくまで，「音声れて再利用されることはなく，総体としての音声認認識研究 1.0」を土台として，それに加えて「音声認識研

識の性能向上には，音声認識研究者しか貢献できな

究 2.0」のアプローチにも取り組むべきであるという提かった．そのために，不特定多数のユーザが共に性案である．なお，音声認識の手法自体について議論して能向上を実感して，それに共同で貢献していくこといるのではなく，研究の方法論，アプローチについて議を動機付ける要因はなかった．

論しているため，「音声認識 2.0」ではなく「音声認識研• (iii) のユーザ体験向上に関しては，音声認識研究者

究 2.0」と名付けた．これは Web 2.0 [O’Reilly] を意識しの手元で日々性能が向上していても，その高い性能て付けた名称であり，これにより，研究分野全体での問をユーザが体験する機会は限られていた．例えば，

題意識の共有を図り，問題解決へ向けて力を合わせて取研究目的で音声認識ソフトウェア（例えば文献 [李り組んでいけることを狙っている．

05]）が公開されても，主に開発者向けでエンドユー
ザが直接利用する機会は少なく，音声対話システム（例えば文献 [鹿野 06]）が街中に設置されても，その地域を訪れたユーザしか体験できなかった．音声認識を利用した市販ソフトウェアでも，数ヶ月〜数年のバージョンアップのサイクルでしかユーザは性能向上を体験できなかった．
音声認識研究 2.0 では，これらの問題を解決することで，図 1 のポジティブスパイラルを回し，音声認識を取り巻く状況を変革することを目指す．従来の典型的な研究アプローチ（以下，「音声認識研究 1.0」と呼ぶ）との対比を表 1 に示す．ここでは対比する便宜上，従来の研究アプローチを「音声認識研究 1.0」と名付けたが，それは決して劣るものでも不要なものでもなく，今後の音声認識の発展のために継続して研究することが必要不可欠であることは間違いない．我々自身も，音声認識研究 2.0
によって難易度の高い音声データに対する性能上の問題∗1 ただし，ユーザに意識させることなく利用中に自動的に話者適応したり，研究レベルでは未知語を自動獲得したりできるシ
ステムも存在する．しかし，いずれの場合も，それらがエンドユーザ間で共有されることはなかった．

以下，表 1 の項目について説明しながら，図 1 がどのように実現されるかを述べる．

• 音声認識研究 2.0 では，コーパスに基づいて学習した音声認識システムをディクテーション等のスタン
ドアロンアプリケーションとして提供するのではな
く，ポッドキャスト等の Web 上の音声データを対象に，ユーザが直接検索・閲覧できる Web サービスを実現する．これにより，図 1(i) の性能理解が促進される．

• しかし，Web 上の音声データを対象とすると，話題が従来の音声認識研究のようには限定できず，コー
パスやその書き起こしも整備されていないため，多くの誤認識が起きる．また，認識用の辞書に登録されていない未知語も多くなる．そこで音声認識研究2.0 では，話題非限定な状況で多様な音声データの認識に挑戦し，誤認識箇所はユーザに訂正してもらって検索可能にする方針をとる．つまり，各音声デー
タの検索用アノテーションとして，書き起こしに相当する全文テキストをユーザの協力により整備していく．ここで重要なのは，その訂正内容を学習する

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PodCastle: ユーザ貢献により性能が向上する音声情報検索システム

ことで，まだ訂正していない部分や他の音声データ

ポッドキャストのタイトルだけが列挙され，音声認識結に対する認識結果が改善される点である．未知語に果のテキストは一切表示されないものの，検索語が出現関しても，ユーザがまだアノテーション（訂正）してする箇所は再生できる．一方，PodZinger では，これに加いない未アノテーション語に過ぎないと考え，ユーえ，検索語が出現した周辺のテキストも表示され，ユー

ザの訂正後に学習して語彙を増やしていく．このよザが内容を把握しやすくなっている．これらが英語の音

うに，専門家である研究者だけでなく，ユーザ自身

声認識に基づくサービスであるのに対して，PodCastle はも訂正作業により図 1(ii) の性能向上へ貢献すること初めて日本語のポッドキャストに対する全文検索を実現ができる．

するものであるが，言語の違いを除いても，以下の三つ• さらに，これを個人的な訂正作業に留めずに，このの点で本研究とは相違していた．

ユーザ参加型の仕組みを発展させ，多数のユーザの1. 従来は音声認識をしていても，表示される認識結

訂正結果を Web サービス上で共有して性能改善を

果は一部に限定されており，音声を聞かずにポッド図る社会的訂正の枠組みを実現する．社会的訂正でキャストの詳細な内容を把握できなかった．

は，他の人々の利便性に貢献している実感が得られる上に，他のユーザが訂正している活動を見ること
で，訂正の意欲が高まる可能性がある．これは集合
知 (wisdom of crowds) を利用して図 1(iii) のユーザ
体験向上を実現するものである．
つまり音声認識研究 2.0 は，いわば永久にベータ版 (per-2. 音声認識により索引付けされた全文テキストは内部に隠蔽され，外部のテキスト全文検索 Web サービ
スからは検索できなかった．

3. 音声認識にとって不可避な認識誤りが起きて検索に悪影響を与えていても，ユーザがそれらを訂正して改善することは不可能だった．

petual beta) とも言える完全ではない音声認識に基づく
Web サービスを，Web 上で多数のユーザの協力を仰ぎな

このように音声認識結果の完全開示による外部の検索サーがら使ってもらうことで機能改善し，研究を進めていく

音声認識性能の向上を可能にするのは，我々の調査したアプローチとして位置付けられる．

範囲では PodCastle が初めてであった．

ビスからの利用や，不特定多数のユーザの協力に基づく

我々は，このように図 1 を回していくことを目指し，

PodCastle は，ポッドキャストをテキストで検索，閲3 ·1 PodCastle の 3 つの機能
PodCastle では，
「検索」，
「閲覧」，
「編集」の 3 つの機能を提供する Web サービスを一般公開しながら研究を進めることで，表 1 の音声認識研究 2.0 のすべての項目を満たし，図 1 のポジティブスパイラルを回していく．図 1の (i) の性能理解は，「検索」機能と「閲覧」機能によって実現され， (ii) のユーザによる性能向上への貢献は，「編集」機能によって実現される． (iii) のより良いユーザ体

覧，編集できるソーシャルアノテーションシステムであ験に結び付けるための性能向上については，訂正結果にり，同時に Web サービスの名称でもある．ポッドキャス

基づく音響モデル，言語モデルの再学習等によって実現

トには，一連のエピソードと呼ばれる音声データ（MP3される．以下，これら 3 つの機能を説明する．

ファイル）に加え，その流通を促すために，ブログなど§ 1 「検索」機能

音声認識研究 2.0 と Web 2.0 の両者の考え方に基づく

Web サービス PodCastle (http://podcastle.jp) の試験公開
を 2006 年 12 月 1 日から開始した [緒方 06]．

3. 音声認識に基づくポッドキャスト検索サー
ビス PodCastle

で更新情報を通知するために用いられているメタデータ

音声認識結果，訂正結果の全文テキストを索引情報とRSS (Really Simple Syndication) が付与されている．エ

して使用して，全文検索する機能である．画面表示例を

ピソードは作成者（ポッドキャスタ）側で任意のタイミ

図 2 に示す．一般的なテキスト全文検索サービスのようング（毎日，毎週等）で追加できる．この仕組みによりに検索語をタイプすると，その語を含むエピソードの一

ポッドキャストは音声版ブログとも言われ，個人による

覧が検索語付近のテキストと共に表示され，エピソード

音声データの発信，流通，入手が容易にできる点が普及ごとに用意された「再生」「停止」ボタンを押して試聴でを促してきた．そして，Web 上のテキストに対して全文

きる．検索語の出現箇所は着色されており，そのうち一

検索サービスが不可欠になったのと同様に，音声データ

つを選択すると，次の「閲覧」機能に移行して，全文テに対しても PodCastle のような全文検索サービスの重要キストを選択した検索語付近から見ることができる．

性が増している．

§ 2 「閲覧」機能

PodCastle よりも以前に，ポッドキャストを音声認識検索したポッドキャストを「聞く」だけでなく，テキス

によりテキスト化し，ユーザが Web ブラウザ上で入力

トで「読む」ことができる機能である．画面表示例を図した検索語を含むポッドキャストの一覧を提示できる

3 に示す．表示では，音声の再生に同期してテキスト中のカーソル（ハイライト）が動く．再生速度を，10 ％単

Web サービスとして，Podscope [Podscope] と PodZinger[PodZinger] の二つが公開されていた． Podscope では，位で再生中に自在に早くしたり遅くしたりできる機能も108

人工知能学会論文誌

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図 2 PodCastle の「検索」機能の画面表示例: 左のトップページの画面でキーワードをタイプ入力すると，右のような全文検索結果の画面が表示される．

図 3 PodCastle の「閲覧」「編集」機能の画面表示例: 全文検索結果から興味のあるポッドキャストを選択すると，左の詳細表示画面になり，検索したキーワード周辺の音声認識結果を再生しながら見ることができる．
区間ごとに一番上が認識結果， その下に並んでいるのが可能性の高い候補であり，適切な候補を選択するだけで訂正できる．右の図のような全文表示画面にも切り替えられる．全文表示画面では，音声認識の信頼性が低い区間が赤色で着色されており，誤り箇所（単語）をクリックするとその下に選択用の候補が表示される．詳細表示画面と全文表示画面は，訂正中のカーソル位置がそのままの状態で，再生中でも自由に切り替えられる．

用意した．また，誤りを発見しやすいよう，音声認識時なる．

に推定した形態素ごとの信頼度に応じて赤色で着色され，§ 3 「編集」機能

訂正済の区間は水色で着色される．

ユーザが検索・閲覧中に認識誤りを発見したら，そのポッドキャストの音声再生は魅力的である一方，音声

テキストを編集して「アノテーション」ができる機能でであるために，その内容に関心があるかどうかを聞く前ある．ここでのアノテーションは，ポッドキャストに対に把握することは容易でなかった．再生スピードを上げ

して書き起こしテキストを作成することを意味し，各認ることで聞く時間を短縮しようとしても限界がある．本

識誤りの箇所において，競合候補の中から正しい候補を機能により，聞く前にざっと全文テキストを眺められる

選択するか，正しいテキストをタイプして訂正する．

ことで，内容に対する関心を短時間で判断でき，ポッド

そのために，閲覧に適した図 3 右側の全文表示画面とキャストの取捨選択が効率良くできる．また，収録時間は別に，音声に同期してスクロールする図 3 左側の詳細の長いポッドキャストでは，どの辺に関心のある部分が表示画面で，前後の見通し良く効率的な訂正ができる機

あるのかを見つけて，そこから聞くことができて便利で能を用意した．これは，文献 [緒方 07a] の「音声訂正」にある．仮に音声認識誤りが含まれていても，こうした関基づくインタフェースであり，音声認識の内部状態であ心の有無は判断できることが多い．

る単語グラフ（認識結果の膨大な可能性の探索結果）を本機能により，各エピソードの全文テキストは外部公圧縮した confusion network（信頼度付き競合候補）を求開されているため，外部のテキスト全文検索サービスで，めることで，候補表示を可能にした．この表示で，競合

通常の Web ページと共に PodCastle のエピソード閲覧

候補の個数が多い箇所は認識時の曖昧性が高かった（音ページが発見される．その結果，ポッドキャストがより声認識時に自信がなかった）ことを表しており，候補の多くのユーザの目に触れて価値が高まる．これはポッド個数に注意しながら作業することで，誤り箇所を見逃しキャスタ（ポッドキャスト作成者）にとってもメリット

にくい．各区間の競合候補は信頼度の高い順に並んでおがあるので，不特定多数のユーザに加え，ポッドキャス

り，通常は上から下へ候補を見ていくと，早く正解にた

タ自身も次の「編集」機能で訂正する動機付けの一つとどり着けることが多い．また，競合候補には必ず空白の109

データベース管理部
音声認識状態管理部
Speechrecognizer
recognizer
SpeechSpeechrecognizer
Speechrecognizer
音声認識器

検索サーバ

Ｗｅｂクローラ

ポッドキャストPodcast(MP3+ RSS)
Podcast(MP3+ RSS)
Podcast(MP3+ RSS)(MP3 + RSS)

PodCastle: ユーザ貢献により性能が向上する音声情報検索システム

インタフェース
インタフェース

彙が認識対象となるように，毎日新聞記事 10 年分（1991
年〜2001 年）のテキストデータと，日本語話し言葉コー
パスの 2670 講演分の書き起こしデータを，基本的な学

インタフェース

習用コーパスとして利用した．しかしポッドキャストの場合，最新の話題や新しい言葉（新語，時事用語，芸能

図 4 PodCastle のシステム構成図

人名，固有名詞等）を含むものが多く，従来の音声認識技術では対応できない．従来の技術では，事前に用意し候補が含まれる．これは「スキップ候補」と呼ばれ，そた音声認識辞書の語句しか認識できないため，辞書になの区間の認識結果をないものとする役割を持つ．つまりい新しい言葉は，既存の何らかの語句の組み合わせとしこれをクリックするだけで，余分な単語が挿入されていて誤認識されてしまうからである．また，手作業で言葉る箇所を容易に削除できる．各訂正操作は取り消し（アを登録するのは対象が膨大すぎて現実的でないだけでなンドゥ）ができ，保存ボタンを押したときだけ，そのエ

く，その前後の文脈が得られないために性能が低下する

ピソードに関するすべての訂正結果がアップロードされことがある．そこで我々は，インターネット上のニュースて，PodCastle のデータベースに蓄積される．

記事や辞書から，そうした新しい言葉を日々収集して自3 ·2 PodCastle の実装
PodCastle のシステム構成図を図 4 に示す．Web クロー
ラは RSS が登録されている各ポッドキャストにおいて，更新されたエピソード（音声データの MP3 ファイル）をニュースに掲載された記事と，不特定多数のユーザの協みを実現した．その際，音声認識辞書に言葉を追加する

定期的に収集して，データベース管理部へ登録する．そしだけでなく，その前後の文脈（n-gram 確率）も学習し，て，認識処理を繰り返している複数の音声認識器から音より的確な認識が可能となった．

動学習する新たな技術を開発した．具体的には，Yahoo!
力で構築されているインターネット辞書「はてなキーワー
ド」[はてな] を用いて，新しい言葉を自動学習する仕組

声認識状態管理部へリクエストがあると，次に認識すべ

一連の機能のサーバ側動作は，Web アプリケーション

きエピソードが引き渡される．音声認識器がその認識処理

フレームワーク Ruby on Rails で実装されている．プログを終えると，認識結果は音声認識状態管理部を経てデー

ラミング言語 Ruby，Web サーバ Mongrel，データベー

タベース管理部に渡される．データベース管理部では，ス MySQL を用い，ポッドキャストのメタデータと音声

ポッドキャストとその音声認識結果 (confusion network)，

認識結果をデータベースに登録して運用した．confusion

ユーザによる訂正情報を索引付けして，処理状態の管理

network の各候補をパースし，データベースにレコードをする．最後に，検索サーバは，Web サイトとしての機として登録する．ユーザがブラウザ（クライアント）上で能を持ち，ユーザによる検索とインタフェースの画面遷

検索語を入力すると，サーバ側で Senna (Tritonn) の全文

移を管理する．なお，ユーザが PodCastle を利用中に再検索機能によって検索し，検索結果のページを表示する．

生される音声データ（MP3 ファイル）は，PodCastle をクライアント側のインタフェース（画面描画，カーソル

経由せずに元のポッドキャスト配信サイトから，ユーザ

移動，候補表示等）の機能は，JavaScript 及び JavaScriptのブラウザ（クライアント）へ直接ダウンロードされる．

ライブラリ MochiKit を用いて実装した．ただし，音声

音声認識器には， confusion network（信頼度付き競合

ファイル中の任意の位置からの再生や再生速度の変更は，候補）を生成できる特殊な機能を持つ大語彙連続音声認
識器 [緒方 07d, Ogata 07b, 緒方 07c] を用いた．音声認

JavaScript だけでは実現できないため， Quicktime プラ
グイン，Flash プラグインと連携させることによって実識の内部状態を適切な個数の競合候補にまとめ上げるの現した．なお，ユーザの利便性向上のためにユーザ識別は難しく，通常の音声認識器では候補表示ができないた（ユーザ ID）機能も既に実装しており，既存の Web 認証めである．本認識器は back-off 制約 N -best 探索アルゴ

API として OpenID に対応している．匿名状態でも使用

リズム [緒方 01] に基づいており，その結果の単語グラできるが，ログインすることにより，過去の自分の訂正

フに対して，consensus デコーディング [Mangu 00] を行

履歴を閲覧でき，過去に途中まで訂正したエピソードのい，confusion network を生成する．ポッドキャストには続きを作業することが容易となっている．また，「訂正回

純粋な音声のみのデータ以外にも，騒音下での音声デー

数の多いユーザ」のランキングにも表示される．

タや，背景に音楽が重畳している音声データなども多く存在する．そこで，音声認識の前処理として， GMM を

3 ·3 PodCastle の運用結果

用いた音声，音楽，無音の 3 種類の音響イベント検出に

PodCastle (http://podcastle.jp) の試験公開を 2006 年 12

よって，認識すべき音声発話区間を推定し，雑音対処の

月 1 日から開始し [緒方 06]，2008 年 6 月 12 日にプレス

ために ETSI Advanced Front-End [ETSI 02] を音響分析発表をして一般公開による実証実験を開始した．2009 年に適用して性能を改善した．

7 月 29 日時点で，登録済のポッドキャスト数は 571 件，エピソード (MP3) 数は 52917 件，そのうち一部でも訂正

音声認識器の言語モデルとしては，できるだけ多くの語110䉣䊏䉸䊷䊄(MP3)ᢙ
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人工知能学会論文誌

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図 5 PodCastle の利用状況: 登録済のポッドキャスト数，エピソー
ド (MP3) 数，検索回数の累積件数

2008/6/17
2008/6/19
2008/6/22

2008/8/3

2008/8/11

2008/9/2

2008/11/9
2008/12/6

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図 7 学習の効果の例: ユーザによる訂正量 （あるポッドキャスト
に対する訂正されたエピソードの総数）の増加に伴う単語誤り率の減少（吹き出し部分は，そのエピソード数の訂正が得られた日付を示す）

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実際に，その訂正を学習に利用することで，音声認識

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の性能を向上させることが可能であることを実験的に確認している [Ogata 09a, 緒方 09b]．そうした性能向上の

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25 巻 1 号 SP-K（2010 年）

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図 6 PodCastle の利用状況: 訂正済エピソード数，訂正区間数の累積件数

具体例として，図 7 に，あるポッドキャストにおける学習の効果を示す．この図から，ユーザによる訂正量 (訂正されたエピソードの総数) が増加するにつれて，単語誤り率が減少して性能が向上していることがわかる．本ポッ
ドキャストでは週一回エピソードが配信されており，それに追従して，ほぼすべてのエピソードに対して多くの訂正がなされていた．なお上記は，音声認識の音響モデされたエピソード数は 1870 件（全エピソードの 3.53 ％）ルに関して学習した結果であり，具体的な学習方法の詳であった．ポッドキャストの登録件数の増加の様子を図5 に示す．2008 年 6 月に多数の報道がなされた結果，利細やその他の実験結果については，文献 [Ogata 09a, 緒方
09b] を参照されたい．また，言語モデルの学習効果の評用がさらに延びていたことがわかる．また，訂正済エピ

価に関しては今後の課題であり，稿を改めて報告予定でソード数の増加の様子を図 6 に示す．訂正済エピソードある．このように，本ポッドキャストの事例に限らず，訂数は，一部でも訂正がなされれば集計されるが，一つの正が多くなされる前は頻繁に誤っていたポッドキャスト

エピソード内でどの程度訂正されているかはわからない．

でも，訂正量が増えるにつれて，新しく配信されるエピ

そこで，実際に訂正がなされた区間数の総計 (413522 件)

ソードの認識結果ではあきらかに認識誤りが減り，ユーザも示した．基本的にユーザは匿名で訂正しており，これの訂正の負担や訂正時間が減少していたことがわかった．

が何人のユーザによる訂正かは不明である．しかし，3 ·2

なぜ訂正したくなるのかという動機については，不特節で述べたようにユーザは希望すれば OpenID によって

定多数のユーザが訂正している関係上，直接調査するのログインすることができ，「訂正回数の多いユーザ」のラは困難だが，我々が考察したりインターネット等で情報ンキングを表示する機能があるので，その上位 10 ユー

収集したりした結果から，主に以下の四つの理由がある

ザによる訂正区間数を求めたところ，42965 件であった．

と推測される．

これは訂正区間数の総計 (413522 件) の 10.39 ％に相当するため，それ以外のユーザによる訂正の貢献は 89.61％とみなすことができる∗2 ．

• 面白いから
PodCastle が提供する訂正インタフェースは，操作が快適なように注意深く実装されており，訂正操作

図 6 の訂正区間数から，特に 2008 年 6 月の報道以降，自体が面白いものとなっている．実際に慣れてくる

ユーザによる訂正が増えていることがわかる．実際に，複と，誤りを発見してすばやく訂正する操作を，ゲー数のポッドキャストにおいて，新規エピソードが配信さ

ム感覚で楽しむことができる．

れると短期間で，ほぼすべての認識誤りが訂正される現• 貢献したいから象が観測されており，週一回配信される芸能人や声優に自分の利便性を向上させたいという動機だけでな

よるポッドキャストだけでなく，毎日配信されるニュー

く，音声認識，音声検索の性能向上に貢献できるこスのポッドキャストまで頻繁に訂正されている現象が起と自体が嬉しいという気持ちから，自発的に訂正すきていた．

ることがある．

∗2 ただし，上位 10 ユーザがログインをしない状態で訂正していた可能性もあるため，あくまで目安に過ぎない．

• 検索されて欲しいから
主に個人のポッドキャストの作成者（ポッドキャ

111

PodCastle: ユーザ貢献により性能が向上する音声情報検索システム

スタ）が，自分の配信しているポッドキャストの誤

ユーザによる貢献に関してさらに議論を深めると，認識を減らし，より的確に検索・閲覧されるように本研究で「ユーザの貢献を増幅」する枠組みを実現し訂正することがある．

た点が，通常の Web 2.0 にはない「PodCastle ならで• 誤認識を許せないから自分が好きなポッドキャストの認識結果に，誤認は」の大きな特長となっている．例えば，Wikipedia[Wikipedia] 等の集合知を利用した他の Web サービ

識がそのまま残っているのが許せず，誤認識を訂正

スでは，ユーザの貢献は編集した項目に限定され，自することがある．主に芸能人のポッドキャスト等で，動的に他の項目へ波及して改善されることはない．そそのファンがこうした動機で訂正することがあるとれに対して PodCastle では，その訂正内容を学習す考えられる．

ることで，まだ訂正していない部分や他の音声デー
タに対する認識結果が改善されるという技術を初め

4. 議

論

て実現した．この「ユーザの貢献を増幅して性能向上へ繋げる技術」により，ユーザが貢献（訂正）し音声認識研究 2.0 は，音声認識に Web 2.0 の考え方を導入したものであるが，以下では，その実例である PodCastle がどの点で Web 2.0 的と言えるのかを考察し，様々な観点から今後の展望を議論する．

ていない箇所へ波及して改善される点が重要である．

• ロングテール (long tail)
有名なポッドキャストと有名でなく通常は発見されにくいポッドキャストは対等なので，PodCastle 上の検索結果として表示されることで聴取が促される．

4 ·1 PodCastle と Web 2.0 との関連

さらに， 3 章でも述べたように，全文テキストを公

PodCastle という Web サービスと， Web 2.0 との関連性を考察する． Web 2.0 [O’Reilly] は，Tim O’Reilly らによって 2004 年に提唱された概念で，近年， Web 上の開することで， Google 等の外部の一般的なテキス
ト検索エンジンから検索されることも意図している．

一連の新しい潮流を包含して説明する際に用いられるこ

PodCastle のサイト上で，ユーザは新たなポッドキャ
ストの RSS の URL を自由に登録できるので，さらとが多い．そこで以下では，インターネットアプリケーに検索対象が拡大し，豊かなテールを築いていける．

ションである PodCastle が持つ特長の中で， Web 2.0 の考え方に基づいているものを列挙する．

• 集合知 (wisdom of crowds)，参加のアーキテクチャ，• パーマリンク (permalink)
PodCastle では，ポッドキャストやそれを構成する
各エピソードの URL は，パーマリンクとしてユー

ユーザによる貢献

ザが外部利用できることを重視している．これによ

PodCastle は，Web の力を使って集合知を利用するという Web 2.0 の原則を実践している．不特定多数

りある特定のポッドキャストについて言及したいとのユーザによる誤認識箇所の訂正が前提であり，そ文テキストが見られる PodCastle のパーマリンクをうしたユーザの参加を促すアーキテクチャを内在しきに，RSS や MP3 ファイルの URL でなく，その全利用できて便利である．

索性能が改善していくポッドキャスト検索サービス，• RSS の配信
PodCastle 上で特定の検索語を含むエピソードをかつ，認識性能が改善していくポッドキャスト閲覧検索できるだけでなく，その検索語を含むエピソー（半自動書き起こし）サービスと捉えることができド群を購読し続けるための RSS を配信する機能も既る．そして，これらの改善がさらなるユーザの参加に提供している．ただし，RSS には様々なフォーマッている．PodCastle は，ユーザの集合知によって，検を促し，ユーザが増えるほど改善されるというソートがあり，すべてに対応することは難しい．そこで，シャルアノテーションのポジティブスパイラルが生

PodCastle では最小限の RSS を配信し，あとはユー

まれる．

ザ側でマッシュアップしてもらうことを期待するこ

ただし，ここで重要なのは「参加」つまり「訂正」ととする．例えば， Plagger [Plagger] 等の外部のカの仕方と質である．音声認識性能によっては，ポッド

スタマイズ可能なフィードアグリゲータで，最小限

キャストのエピソードを最初から最後まで訂正するの RSS を利用して，任意の形式の RSS や付加情報

作業は労力が大きく，数時間かかることがある．そを持つ RSS を生成して使うことができる．

こで PodCastle では，そうした完全な訂正は求めずに，ユーザの気付いた範囲，可能な範囲の一部分だ

4 ·2 今 後 の 展 望

けでも訂正して貢献すると，性能が向上する仕組み

PodCastle は，Web 2.0 の「永久にベータ版」という考になっていることが重要となる．つまり，少数の人

え方に基づき公開を開始したため，今後も以下に述べるから多大な貢献を期待するのではなく，多数の人かような様々なアイディアで拡張を続けていく予定である．

ら少しずつの貢献を期待する立場を取る．一方，訂• マッシュアップ (mashup)，フォークソノミー (folksonomy)

正の質の問題については，4 ·2 節 で改めて議論する．

112

人工知能学会論文誌

25 巻 1 号 SP-K（2010 年）

Web 2.0 が持つ重要な概念の中でまだ対応していな

さらに本研究は，音声コーパスの用意が困難な状況で，いものに，マッシュアップとフォークソノミーがある．

どのようにすれば音声認識が役に立つかを明らかにする

マッシュアップ用の各種 API に関しては，PodCastle

点でも意義がある．一般に，充分なコーパスが用意でき側で整備することを検討中である．フォークソノミー

れば音声認識技術は有用であるが，その整備は多大なコに関しては，各ポッドキャスト，エピソードに対す

ストと労力を要する上に，適用範囲が限定される問題がるタギング（ユーザによる任意のキーワードでのラあった．それに対して本研究では，誤認識も含めて全テベル付け）への対応も検討したが，各エピソードはキストを外部公開し，ユーザの訂正によって「音声認識パーマリンク化してあるため，タギングをサポート

を育ててもらう」方針を取った．この場合，誤認識が多した他のソーシャルブックマーク用 Web サービス等

いために批判を受けるリスクはあるが，そうした現状をとマッシュアップした方が，ユーザの利便性が高い

ユーザと共有してはじめて，音声認識技術の真の普及とと考えている．

発展があると我々は考える．本研究により，ユーザの貢• ユーザによる訂正の質（いたずら対策）
我々は Web 2.0 の「ユーザを信頼する」立場から，献を積極的に取り込んで音声認識の実用化へ向けて研究

基本的にはユーザによる訂正の質は高いものと考えり組むことで，今後の音声認識・音声情報検索の研究分野ており，実際に公開後に集まった訂正結果の質は高に新たな展開を引き起こすことができればと願っている．

する重要性と将来性が明らかになり，多くの研究者が取い．しかし，もし仮にユーザが故意に不適切な訂正（いたずら）をした場合には問題になるため，その謝

辞

信頼性を音響的に評価する方法の研究も進めている．

Web サーバとクライアントの実装を担当して頂いた沢

例えば，訂正結果の中で読みが判明する箇所に関し

田 洋平 氏，有限会社メロートーン（新井 俊一 氏），有て音響信号とのアラインメントを求め，その音響尤

限会社ブラジル（上津 竜太郎 氏）に感謝する．

度が低すぎたら信頼性の低い訂正結果と判定する方法等を検討している．

♦ 参 考 文 献 ♦• 個人的な書き起こし用インタフェースへの対応
インタビューや会議，講演等を書き起こす需要は高く，PodCastle はそのために有用だが，それらの音声データはポッドキャストとして公開できないことが多い．そこで，そうした訂正作業に強い動機を持つユーザの参加を促すために，他のユーザには開示されないアクセス制限をかけるオプションを用意することを検討している．ここで重要なのは，その場合でも，訂正結果は全体の性能向上に寄与し，逆にその恩恵も受けられることである．
上記以外にも，音声認識性能の改善等，様々な拡張の余地がある．例えば，語学学習用ポッドキャスト等で，言語識別機能や他言語への対応が必要なことが判明している．
語句の読みをユーザが明示的に教えられるインタフェー
スや，動画中の音声にも対応予定である．

5. お わ り に
本論文では，これまでの音声認識研究と相補関係にある「音声認識研究 2.0」という新たな研究アプローチと，その実例として，集合知を活用した音声情報検索用 Web
サービス「PodCastle」を紹介した．本研究の学術的意義
は，不特定多数のエンドユーザに音声認識誤りを訂正す
る協力をしてもらうことで，音声認識・音声情報検索の性能をどこまで高くできるかを探求することにある．同時に，日本語ポッドキャスト検索のための世界初の Web
サービスを公開して，エンドユーザの役に立つという社
会的意義も持っている．

[赤堀 05] 赤堀 一郎, 渡辺 隆夫, 河井 恒, 庄境 誠, 畑岡 信夫：パネ
ルディスカッション「音声認識技術の実用化」, 情処研報音声言語情報処理 2005-SLP-58-6, pp. 31–40 (2005)[ETSI 02] ETSI standard document: ETSI ES 202 050 v1.1.1: Speech
Processing, Transmission and Quality Aspects (STQ); Distributed
speech recognition; Advanced front-end feature extraction algorithm;
Compression algorithms (2002)[畑岡 05] 畑岡 信夫：音声技術実用化の課題と取り組み, 情処研
報 音声言語情報処理 2005-SLP-55-1, pp. 1–6 (2005)[石川 06] 石川 泰, 神沼 充伸, 中川 聖一, 磯 健一, 新田 恒雄：パネ
ルディスカッション「音声認識の実用化の阻害要因と課題」, 情処研報 音声言語情報処理 2006-SLP-63-9, pp. 45–54 (2006)[李 05] 李 晃伸：大語桑連続音声認識エンジン Julius の開発の進展,
情処研報音声言語情報処理 2005-SLP-59-22, pp. 127–132 (2005)[Mangu 00] Mangu, L., Brill, E., and Stolcke, A.: Finding Consensus in Speech Recognition: Word Error Minimization and Other Applications of Confusion Networks, Computer Speech and Language,Vol. 14, No. 4, pp. 373–400 (2000)[中川 04] 中川 聖一：音声言語処理の進歩と今後, 情処研報 音声
言語情報処理 2004-SLP-50-4, pp. 23–30 (2004)[緒方 01] 緒方 淳, 有木 康雄：大語彙連続音声認識における最ゆう
単語 back-off 接続を用いた効率的な N-best 探索法, 信学論 (D-II),Vol. J84-D-II, No. 12, pp. 2489–2500 (2001)[緒方 06] 緒方 淳, 後藤 真孝, 江渡 浩一郎：PodCastle: ポッドキャ
ストをテキストで検索， 閲覧，編集できるソーシャルアノテー
ションシステム, WISS 2006 論文集, pp. 53–58 (2006)[緒方 07a] 緒方 淳, 後藤 真孝：音声訂正：選択操作による効率的な誤り訂正が可能な音声入力インタフェース, 情処学論, Vol. 48,
No. 1, pp. 375–385 (2007)[Ogata 07b] Ogata, J., Goto, M., and Eto, K.: Automatic Transcription for a Web 2.0 Service to Search Podcasts, in Proc. of Interspeech2007 (2007)[緒方 07c] 緒方 淳, 後藤 真孝, 江渡 浩一郎：PodCastle: Web 2.0 に基づくポッドキャスト音声認識手法, 音講論集 秋季 1-3-5 (2007)[緒方 07d] 緒方 淳, 後藤 真孝, 江渡 浩一郎：PodCastle の実現: Web
2.0 に基づく音声認識性能の向上について, 情処研報 音声言語情報処理 2007-SLP-65-8, pp. 41–46 (2007)[Ogata 09a] Ogata, J. and Goto, M.: PodCastle: Collaborative Training of Acoustic Models on the Basis of Wisdom of Crowds for Pod-

PodCastle: ユーザ貢献により性能が向上する音声情報検索システム

cast Transcription, in Proc. of Interspeech 2009 (2009)[緒方 09b] 緒方 淳, 後藤 真孝：PodCastle: ポッドキャスト音声認
識のための集合知を活用した音響モデル学習, 第 3 回音声ドキュ
メント処理ワークショップ講演論文集, pp. 91–96 (2009)[O’Reilly] O’Reilly, T.: What Is Web 2.0 — Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software,
http://www.oreillynet.com/pub/a/oreilly/tim/news/20
05/09/30/what-is-web-20.html[Plagger] Plagger: http://plagger.org/[Podscope] Podscope: http://www.podscope.com/[PodZinger] PodZinger: http://www.podzinger.com/[嵯峨山 94] 嵯峨山 茂樹：なぜ音声認識は使われないか・どうすれば使われるか？, 情処研報音声言語情報処理 94-SLP-1-4, pp.
23–30 (1994)[鹿野 06] 鹿野 清宏, Tobias, C., 川波 弘道, 西村 竜一, 李 晃伸：音声情報案内システム「たけまるくん」および「キタちゃん」の開発, 情処研報 音声言語情報処理 2006-SLP-63-7, pp. 33–38 (2006)[Wikipedia] Wikipedia: http://www.wikipedia.org/[はてな] はてなキーワード ：http://d.hatena.ne.jp/keyword/〔担当委員：高間 康史〕

2009 年 5 月 6 日 受理

著

者

紹

介

後藤

真孝

1998 年早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了．
博士（工学）．同年，電子技術総合研究所に入所し，2001
年に改組された産業技術総合研究所において，現在，情報技術研究部門メディアインタラクション研究グループ長．
筑波大学大学院 准教授（連携大学院），統計数理研究所 客員教授，IPA 未踏 IT 人材発掘・育成事業 未踏ユースプロ
ジェクトマネージャーを兼任．ドコモ・モバイル・サイエ
ンス賞 基礎科学部門 優秀賞，科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞，情報処理学会 長尾真記念特別賞等，24 件受賞．

緒方淳

2003 年龍谷大学理工学研究科博士後期課程修了．同年，産業技術総合研究所に入所し，現在に至る．博士 (工学)．音
声認識，音声インタフェースに関する研究に従事． 2000 年
日本音響学会粟屋潔学術奨励賞，2001 年電子情報通信学会
学術奨励賞，2004 年 WISS2004 ベストペーパー賞，2006
年 WISS2006 ベストペーパー賞，2006 年情報処理学会山下記念研究賞各受賞． 電子情報通信学会， 情報処理学会，
日本音響学会各会員．

江渡

浩一郎

1997 年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修了．修士（政策・メディア）．同年，国際メディア研究財団に所属．
メディア・アーティストとして作品制作を行う． sensorium
プロジェクトでアルスエレクトロニカ賞グランプリ，同アルスエレクトロニカ賞 Honorary Mention を受賞．2002 年独立行政法人産業技術総合研究所に所属．現在，サービス工学研究センター最適化研究チーム研究員．主な著書に「パターン，Wiki，XP」（技術評論社）．日本ソフトウェア科
学会，情報処理学会，各会員．

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