複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する選択手段と、前記選択手段により選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う第1適応手段と、前記選択手段により選択されたテストデータを用いて、前記第1適応手段により適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う音声認識手段と、前記音声認識手段による音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定する第1判定手段と、前記第1判定手段の判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する信頼度変更手段と、前記信頼度変更手段により変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別するデータ判別手段と、前記データ判別手段により判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う第2適応手段と、を備える、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項1記載の音響モデル適応装置であって、前記選択手段による選択、前記第1適応手段による適応処理、前記音声認識手段による音声認識処理、及び、前記信頼度変更手段による変更、を所定回数以上、繰返し実行する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項1又は2記載の音響モデル適応装置であって、前記信頼度変更手段は、前記第1判定手段により認識精度が向上していると判定されたとき、前記音声認識データの信頼度を増加させ、前記第1判定手段により認識精度が向上していないと判定されたとき、前記音声認識データの信頼度を減少させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項1乃至3のうちいずれか1項記載の音響モデル適応装置であって、前記音声認識手段による音声認識結果に所定の自立語が含まれているか否かを判定する第2判定手段を更に備え、前記信頼度変更手段は、前記第1判定手段による認識精度の判定結果と、前記第2判定手段による所定の自立語の判定結果と、に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項4記載の音響モデル適応装置であって、前記第1判定手段により認識結果の精度が向上していると判定されとき、前記信頼度変更手段は、前記第2判定手段による所定の自立語が含まれていると判定されたときは、前記所定の自立語が含まれていないと判定されたときよりも、前記音声認識データの信頼度を大きく増加させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項1乃至3のうちいずれか1項記載の音響モデル適応装置であって、前記音声認識手段による音声認識結果に所定の自立語が含まれている割合を判定する第2判定手段を更に備え、前記信頼度変更手段は、前記第1判定手段による認識精度の判定結果と、前記第2判定手段による所定の自立語の割合と、に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項6記載の音響モデル適応装置であって、前記第1判定手段により認識結果の精度が向上していると判定されとき、前記信頼度変更手段は、前記第2判定手段による所定の自立語の割合が大きいほど、前記音声認識データの信頼度を大きく増加させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項4乃至7のうちいずれか1項記載の音響モデル適応装置であって、前記所定の自立語は、所定タスクと関連性を有する名詞、形容詞、副詞及び動詞のうち少なくとも1つを含むと共に、前記所定の自立語には、前記所定タスクとの関連の度合いを示す関連度が付加されており、前記信頼度変更手段は、前記第2判定手段により前記所定の自立語が含まれていると判定されたとき、前記所定の自立語の関連度に応じて前記音声認識データの信頼度を変更する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項4乃至8のうちいずれか1項記載の音響モデル適応装置であって、複数の自立語データを記憶する第3記憶手段と、前記複数の自立語データから前記所定の自立語を抽出する第1抽出手段と、前記音声認識手段による音声認識結果から自立語を抽出する第2抽出手段と、を更に備える、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項1乃至9のうちいずれか1記載の音響モデル適応装置であって、前記複数の音声認識データを記憶する第1記憶手段と、前記信頼度変更手段により変更された信頼度を含む複数の音声認識データを記憶する第2記憶手段と、を更に備え、前記選択手段は、前記第1記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データの中から前記選択を行い、前記データ判別手段は、前記第2記憶手段に記憶された前記音声認識データを判別する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項10記載の音響モデル適応装置であって、前記第1記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データに対して識別番号を付与する付与手段と、前記第1記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データの音素ラベルを作成する作成手段と、を更に備え、前記選択手段は、前記付与手段により付与された識別番号を用いて、前記選択を行う、ことを特徴とする音響モデル適応装置。請求項1乃至11のうちいずれか1項記載の音響モデル適応装置であって、前記データ判別手段は、前記第2記憶手段に記憶された複数の音声認識データの中から、前記信頼度が所定閾値以上である音声認識データを判別し、前記第2適応手段は、前記データ判別手段により判別された前記信頼度が所定閾値以上の音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う、ことを特徴とする音響モデル適応装置。複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択するステップと、前記選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行うステップと、前記選択されたテストデータを用いて、前記適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行うステップと、前記音声認識処理された音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定するステップと、前記判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更するステップと、前記変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別するステップと、前記判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行うステップと、を含む、ことを特徴とする音響モデル適応装置の適応方法。複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する処理と、前記選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う処理と、前記選択されたテストデータを用いて、前記適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う処理と、前記音声認識処理された音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定する処理と、前記判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する処理と、前記変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別する処理と、前記判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置のプログラム。しかしながら、上記特許文献1に係る音響モデル適応装置においては、元の音響モデルに対して音声認識精度が依存するため、その信頼度を正確に推測するのが困難となり、高精度の音響モデルを構築することが困難となる虞がある。本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、高精度の音響モデルを構築できる音響モデル適応装置、その適応方法及びプログラムを提供することを主たる目的とする。上記目的を達成するための本発明の一態様は、複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する選択手段と、前記選択手段により選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う第1適応手段と、前記選択手段により選択されたテストデータを用いて、前記第1適応手段により適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う音声認識手段と、前記音声認識手段による音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定する第1判定手段と、前記第1判定手段の判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する信頼度変更手段と、前記信頼度変更手段により変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別するデータ判別手段と、前記データ判別手段により判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う第2適応手段と、を備える、ことを特徴とする音響モデル適応装置である。この一態様によれば、高精度の音響モデルを構築できる。この一態様において、前記選択手段による選択、前記第1適応手段による適応処理、前記音声認識手段による音声認識処理、及び、前記信頼度変更手段による変更、を所定回数以上、繰返し実行してもよい。この一態様において、前記信頼度変更手段は、前記第1判定手段により認識精度が向上していると判定されたとき、前記音声認識データの信頼度を増加させ、前記第1判定手段により認識精度が向上していないと判定されたとき、前記音声認識データの信頼度を減少させてもよい。この一態様において、前記音声認識手段による音声認識結果に所定の自立語が含まれているか否かを判定する第2判定手段を更に備え、前記信頼度変更手段は、前記第1判定手段による認識精度の判定結果と、前記第2判定手段による所定の自立語の判定結果と、に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更してもよい。この一態様において、前記第1判定手段により認識結果の精度が向上していると判定されとき、前記信頼度変更手段は、前記第2判定手段による所定の自立語が含まれていると判定されたときは、前記所定の自立語が含まれていないと判定されたときよりも、前記音声認識データの信頼度を大きく増加させてもよい。この一態様において、前記音声認識手段による音声認識結果に所定の自立語が含まれている割合を判定する第2判定手段を更に備え、前記信頼度変更手段は、前記第1判定手段による認識精度の判定結果と、前記第2判定手段による所定の自立語の割合と、に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更してもよい。この一態様において、前記第1判定手段により認識結果の精度が向上していると判定されとき、前記信頼度変更手段は、前記第2判定手段による所定の自立語の割合が大きいほど、前記音声認識データの信頼度を大きく増加させてもよい。この一態様において、前記所定の自立語は、所定タスクと関連性を有する名詞、形容詞、副詞及び動詞のうち少なくとも1つを含むと共に、前記所定の自立語には、前記所定タスクとの関連の度合いを示す関連度が付加されており、前記信頼度変更手段は、前記第2判定手段により前記所定の自立語が含まれていると判定されたとき、前記所定の自立語の関連度に応じて前記音声認識データの信頼度を変更してもよい。この一態様において、複数の自立語データを記憶する第3記憶手段と、前記複数の自立語データから前記所定の自立語を抽出する第1抽出手段と、前記音声認識手段による音声認識結果から自立語を抽出する第2抽出手段と、を更に備えていてもよい。この一態様において、前記複数の音声認識データを記憶する第1記憶手段と、前記信頼度変更手段により変更された信頼度を含む複数の音声認識データを記憶する第2記憶手段と、を更に備え、前記選択手段は、前記第1記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データの中から前記選択を行い、前記データ判別手段は、前記第2記憶手段に記憶された前記音声認識データを判別してもよい。この一態様において、前記第1記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データに対して識別番号を付与する付与手段と、前記第1記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データの音素ラベルを作成する作成手段と、を更に備え、前記選択手段は、前記付与手段により付与された識別番号を用いて、前記選択を行っても良い。この一態様において、前記データ判別手段は、前記第2記憶手段に記憶された複数の音声認識データの中から、前記信頼度が所定閾値以上である音声認識データを判別し、前記第2適応手段は、前記データ判別手段により判別された前記信頼度が所定閾値以上の音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行っても良い。他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択するステップと、前記選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行うステップと、前記選択されたテストデータを用いて、前記適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行うステップと、前記音声認識処理された音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定するステップと、前記判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更するステップと、前記変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別するステップと、前記判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行うステップと、を含む、ことを特徴とする音響モデル適応装置の適応方法であってもよい。また、上記目的を達成するための本発明の一態様は、複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する処理と、前記選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う処理と、前記選択されたテストデータを用いて、前記適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う処理と、前記音声認識処理された音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定する処理と、前記判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する処理と、前記変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別する処理と、前記判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置のプログラムであってもよい。本発明によれば、高精度の音響モデルを構築できる音響モデル適応装置、その適応方法及びプログラムを提供することができる。実施の形態1.以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図1は、本発明の実施の形態1に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態1に係る音響モデル適応装置10は、音声の統計的な性質を表現する音響モデルの適応処理を行うものである。さらに、音響モデル適応装置10は、音声認識システムにより認識された音声認識結果等を正解テキストとした学習データを用いる所謂教師なし適応を行うものである。これにより、音響モデルの適応を適宜行うことができるため、変化する環境に対してロバスト性を高めることができる。本実施の形態1に係る音響モデル適応装置10は、ログデータベース1と、グループ分割処理部2と、ラベル作成処理部3と、適応データベース4と、グループ選択部5と、第1音響モデル適応処理部6と、音声認識処理部7と、認識尤度判定部8と、信頼度変更処理部9と、適応データ判別部11と、第2音響モデル適応処理部12と、を備えている。なお、音響モデル適応装置10は、例えば、演算処理等と行うCPUCentralProcessingUnitと、CPUによって実行される演算プログラム等が記憶されたROMReadOnlyMemoryと、処理データ等を一時的に記憶するRAMRandomAccessMemoryと、を有するマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。また、これらCPU、ROM、及びRAMは、データバスによって相互に接続されている。ログデータベース1は、第1記憶手段の一具体例であり、音声認識システムなどから出力される予め音声認識処理されたログデータ音声認識データの一例を記憶する。ログデータベース1、適応データベース4、後述の例文データベース21、及び、関連データベース31は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置などの記憶装置により構成されている。なお、ログデータベース1には、音声認識システムにより認識された認識データが予め記憶されていてもよく、あるいは、音声認識システムから自動的に入力される構成であってもよい。各ログデータは、例えば、音声ファイル、音声認識結果を示すテキスト以下、認識結果テキストと称す、認識尤度もっともらしい度合を含む。ログデータベース1にはグループ分割処理部2が接続されている。グループ分割処理部2は、付与手段の一具体例であり、ログデータベース1の各ログデータに対して、グループ番号識別番号の一例を任意に付与する。グループ分割処理部2には、ラベル作成処理部3が接続されている。ラベル作成処理部3は、作成手段の一具体例であり、各ログデータの認識結果テキストに対して音素ラベルを作成し、作成した音素ラベルを含む各ログデータを適応データとして、適応データベース4に記憶させる。この適応データは、例えば、音声ファイル、音素ラベル、信頼度、グループ番号、認識尤度などの情報を夫々含む構成となっている。なお、ラベル作成処理部3は、上記作成した音素ラベルを含み、信頼度を0とした適応データを適応データベース4に記憶させる。ここで、音素とは、例えば、語と語の意味を区別する機能をもつ音声の最小単位を指し、音素ラベルとは、例えば、音素記号などを記述したものを指す。ラベル作成処理部3には、適応データベース4が接続されている。適応データベース4は、第2記憶手段の一具体例であり、複数の適応データ変更後の信頼度、音素ラベル、グループ番号などを含む音声認識データを複数記憶する。なお、適応データベース4及びログデータベース1は別体として構成されているが、これに限らず、一体で構成されていてもよい。適応データベース4には、グループ選択部5が接続されている。グループ選択部5は、選択手段の一具体例であり、適応データベース4に記憶された複数の適応データの中から、音声認識を行うためのテストデータとしての適応データと、音響モデルにおける学習を行うための学習データとしての適応データと、を夫々ランダムに選択する。グループ選択部5は、適応データベース4に記憶された複数の適応データの中から、例えば、グループ番号1~5の適応データを学習データとし、グループ番号10の適応データをテストデータとして、選択する。グループ選択部5には、第1音響モデル適応処理部6が接続されている。第1音響モデル適応処理部6は、第1適応手段の一具体例であり、グループ選択部5により選択された学習データの適応データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う。より具体的には、第1音響モデル適応処理部6は、学習データの適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルを構成する。なお、この音響モデルには、例えば、SVMサポートベクターマシーンやブーステイングといった機械学習に基づくモデル、最尤推定法や最大エントロピー法といった確率モデルに基づくモデル、ニューラルネットワークに基づくモデル、隠れマルコフモデルHMM:HiddenMarkovModel、などが適用されている。第1音響モデル適応処理部6には、音声認識処理部7が接続されている。音声認識処理部7は、音声認識手段の一具体例であり、グループ選択部5により選択されたテストデータの適応データを用いて、第1音響モデル適応処理部6により適応処理された音響モデルに基づいて、音声認識処理を行い、その認識結果を出力する。なお、この認識結果には、例えば、音声認識により得られた単語系列形態素、音声認識により各単語に付与される付加情報例えば、各単語の品詞情報、認識尤度音響尤度、言語尤度、単語尤度等、単語継続時間長、音素数、音素継続時間長等などを含むものとする。音声認識処理部7には、認識尤度判定部8が接続されている。認識尤度判定部8は、第1判定手段の一具体例であり、音声認識処理部7から出力された認識結果と、ログデータベース1から出力された対応するログデータと、を比較し、その認識精度向上の有無を判定する。例えば、認識尤度判定部8は、音声認識処理部7から出力された認識結果の認識尤度と、ログデータベース1から出力された対応するログデータの認識尤度と、を比較し、音声認識処理部7の認識尤度がログデータの認識尤度を超えている場合、認識精度が向上していると判定する。この処理により、その音響モデルの予備的な適応処理を行った結果、認識精度を向上させることができたか否かを判定することができる。認識尤度判定部8には信頼度変更処理部9が接続されており、認識尤度判定部8は、上記認識精度が向上しているか否の判定結果を信頼度変更処理部9に対して出力する。信頼度変更処理部9は、信頼度変更手段の一具体例であり、認識尤度判定部8からの判定結果に基づいて、適応データの信頼度を夫々変更し、適応データベース4に記憶させる。例えば、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果に基づいて、上記認識精度が向上していると判定したとき、その適応データの信頼度は高いと判断し、信頼度の値に1を加算1し、信頼度を増加させる。一方、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果に基づいて、上記認識精度が向上していないと判定したとき、その適応データの信頼度は低いと判断し、信頼度の値から1を減算-1し、信頼度を減少させる。このように、認識精度の向上に応じて、その適応データの信頼度を最適に変更することができる。なお、信頼度変更処理部9が加減算する値は、ユーザが最適な値に任意に設定変更できるように構成されていてもよい。上記、グループ選択部5による適応データの選択、第1音響モデル適応処理部6による音響モデル適応処理、音声認識処理部7による音声認識処理、認識尤度判定部8による認識精度向上の判定、及び信頼度変更処理部9による信頼度の変更を、所定回数N以上繰り返すのが好ましい。これにより、各適応データに対する信頼度の精度を向上させることができる。なお、上記所定回数Nは、ユーザが任意に設定変更できるように構成されている。適応データ判別部11は、データ判別手段の一具体例であり、所定回数N以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データベース4の複数の適応データの中から、その信頼度が所定閾値E以上である適応データを判別する。これにより、信頼度の高い適応データだけを抽出することができる。適応データ判別部11には、第2音響モデル適応処理部12が接続されている。第2音響モデル適応処理部12は、第2適応手段の一具体例であり、適応データ判定部11によりその信頼度が閾値E以上であると判別された適応データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う。これにより、信頼度の高い適応データのみを用いて音響モデルの適応処理を行うことで、高精度の音響モデルを構築することができる。なお、第2音響モデル適応処理部12は、上記第1音響モデル適応処理部6と同様に、適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し音響モデルを構成することで、音響モデルの適応処理を行なう。次に、本実施の形態1に係る音響モデル適応装置10の適応方法について詳細に説明する。図2は、本実施の形態1に係る音響モデル適応装置の適応処理フローを示すフローチャートである。グループ分割処理部2は、ログデータベース1の各ログデータに対して、グループ番号を任意に付与するステップS101。次に、ラベル作成処理部3は、各ログデータの認識結果テキストに対して音素ラベルを作成し、作成した音素ラベルを含む各ログデータを適応データとして、適応データベース4に記憶させるステップS102。その後、グループ選択部5は、適応データベース4に記憶された複数の適応データの中から、テストデータとしての適応データと、学習データとしての適応データと、を夫々任意に選択するステップS103。さらに、第1音響モデル適応処理部6は、グループ選択部5により選択された学習データの適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルの予備的な適応処理を行うステップS104。音声認識処理部7は、グループ選択部5により選択されたテストデータの適応データを用いて、第1音響モデル適応処理部6により適応処理された音響モデルに基づいて、音声認識処理を行い、その認識結果を出力するステップS105。次に、認識尤度判定部8は、音声認識処理部7から出力された認識結果と、ログデータベース1から出力された対応するログデータと、を比較し、その認識精度向上の有無を判定するステップS106。その後、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果に基づいて、適応データの信頼度を夫々変更するステップS107。ここで、グループ選択部5による適応データの選択、第1音響モデル適応処理部6による音響モデル適応処理、音声認識処理部7による音声認識処理、認識尤度判定部8による認識精度向上の判定、及び信頼度変更処理部9による信頼度の変更を、所定回数N以上繰り返すステップS108。適応データ判別部11は、所定回数N以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データベース4の複数の適応データの中から、その信頼度が閾値E以上である適応データを判別するステップS109。最後に、第2音響モデル適応処理部12は、適応データ判定部11によりその信頼度が閾値E以上であると判別された適応データ中における事例ができるだけ多く成り立つように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルの最終的な適応処理を行うステップS110。以上、本実施の形態1に係る音響モデル適応装置10において、複数の適応データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択し、選択された学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行い、選択されたテストデータを用いて適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行い、音声認識処理された音声認識結果と複数の適応データとを比較して認識結果の精度が向上しているか否かを判定し、その判定結果に基づいて適応データの信頼度を変更し、変更された信頼度に基づいて適応データを判別し、判別された適応データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行う。このように、学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行い、その前後で適応データの認識精度を比較することで、信頼度の高い適応データのみを抽出できる。そして、この抽出した信頼度の高い適応データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行うことで、高精度の音響モデルを自動的に構築できる。実施の形態2.図3は、本発明の実施の形態2に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態2に係る音響モデル適応装置20は、上記実施の形態1に係る音響モデル適応装置10の構成に加えて、例文データベース21と、形態素抽出部22と、一致判定部23と、を更に備える点を特徴とする。例文データベース21は、第3記憶手段の一具体例であり、例えば、ロボットなどが使用するタスク用の例文冷たい牛乳を取ってきて。、携帯電話を取ってきてなどのコマンド文自立語データの一例を、予め複数記憶する。なお、ログデータベース1、適応データベース4、及び例文データベース21は別体として構成されているが、これに限らず、一体で構成されていてもよい。形態素抽出部22は、第1抽出手段の一具体例であり、例文データベース21に記憶されたタスク用の例文以下、タスク例文と称すを読み出し、読み出したタスク例文に対して構文解析を行なうことで、タスク例文の中から形態素を抽出し、さらにその中から、例えば、述語動詞、所定の自立語の一例を抽出する。ここで、ロボットのタスク例文などは、一般に述語がその文のキーとなっていることが多いため、述語だけを抽出している。形態素抽出部22には一致判定部23が接続されており、形態素抽出部22は抽出した述語を、一致判定部23に対して出力する。一致判定部23は、第2判定手段の一具体例であり、形態素抽出部22により抽出された述語構造と、音声認識処理部7により音声認識された認識結果に含まれる述語と、を比較し、両者が一致しているか否かを判定する。これにより、タスク例文の述語が認識結果に含まれているか否かを判定でき、適応データの信頼度をより高精度に判定できる。一致判定部23には信頼度変更処理部9が接続されており、一致判定部23は上記一致判定結果を信頼度変更処理部9に対して出力する。信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、一致判定部23からの一致判定結果と、に基づいて、その適応データの信頼度を変更する。例えば、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、一致判定部23からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ述語が一致していると判定したとき、その信頼度に1を加算1する。このように、認識精度が向上しており、さらに、タスク例文の述語を含む場合は、信頼度が高いと判断できるため、その適応データの信頼度を大きく増加させる。また、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、一致判定部23からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ述語が不一致であると判定したとき、その信頼度に0.5を加算0.5する。このように、認識精度が向上しているが、タスク例文の述語を含まない場合は、やや信頼度が高いと判断できるため、その適応データの信頼度を少し増加させる。さらに、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、一致判定部23からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上していないと判定したときは、述語が一致及び不一致にかかわらず、その信頼度から1を減算-1する。このように、認識精度が向上していない場合は、信頼度が低いと判断できるため、その適応データの信頼度を低下させる。なお、上記信頼度変更処理部9が加算及び減算する値は、一例であり任意に設定変更できるものとする。上記実施の形態1と同様に、グループ選択部5による適応データの選択、第1音響モデル適応処理部6による音響モデル適応処理、音声認識処理部7による音声認識処理、認識尤度判定部8による認識精度向上の判定、一致判定部23による述語一致の判定、信頼度変更処理部9による信頼度の変更を、所定回数N以上繰り返すのが好ましい。これにより、その信頼度の精度を向上させることができる。そして、所定回数N以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データ判別部11は、適応データベース4の複数の適応データの中から、その信頼度が閾値E例えば、E=100程度を設定以上である適応データを判別する。第2音響モデル適応処理部12は、適応データ判定部11によりその信頼度が閾値E以上であると判別された適応データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う。なお、本実施の形態2において他の構成は、上記実施の形態1と略同一であるため、詳細な説明は省略する。図4は、本実施の形態2に係る音響モデル適応装置の適応処理フローを示すフローチャートである。グループ分割処理部2は、ログデータベース1の各ログデータに対して、グループ番号を任意に付与するステップS201。次に、ラベル作成処理部3は、各ログデータの認識結果テキストに対して音素ラベルを作成し、作成した音素ラベルを含む各ログデータを適応データとして、適応データベース4に記憶させるステップS202。その後、グループ選択部5は、適応データベース4に記憶された複数の適応データの中から、テストデータとしての適応データと、学習データとしての適応データと、を夫々任意に選択するステップS203。さらに、第1音響モデル適応処理部6は、グループ選択部5により選択された学習データの適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルの予備的な適応処理を行うステップS204。音声認識処理部7は、グループ選択部5により選択されたテストデータの適応データを用いて、第1音響モデル適応処理部6により適応処理された音響モデルに基づいて、音声認識処理を行い、その認識結果を出力するステップS205。次に、認識尤度判定部8は、音声認識処理部7から出力された認識結果と、ログデータベース1から出力された対応するログデータと、を比較し、その認識精度向上の有無を判定するステップS206。その後、形態素抽出部22は、例文データベース21に記憶されたタスク用の例文を読み出し、読み出したタスク例文に対して構文解析を行なうことで、タスク例文の中から形態素を抽出し、さらにその中から述語を抽出するステップS207。そして、一致判定部23は、形態素抽出部22により抽出された述語構造と、音声認識処理部7により音声認識された認識結果に含まれる述語と、を比較し、両者が一致しているか否かを判定するステップS208。信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、一致判定部23からの判定結果と、に基づいて、適応データの信頼度を夫々変更するステップS209。ここで、グループ選択部5による適応データの選択、第1音響モデル適応処理部6による音響モデル適応処理、音声認識処理部7による音声認識処理、認識尤度判定部8による認識精度向上の判定、一致判定部23による一致判定、及び信頼度変更処理部9による信頼度の変更を、所定回数N以上繰り返すステップS210。適応データ判別部11は、所定回数N以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データベース4の複数の適応データの中から、その信頼度が閾値E以上である適応データを判別するステップS211。最後に、第2音響モデル適応処理部12は、適応データ判定部11によりその信頼度が閾値E以上であると判別された適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルの最終的な適応処理を行うステップS212。以上、本実施の形態2に係る音響モデル適応装置20によれば、学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行い、その前後で適応データの認識精度を比較するだけでなく、タスク例文の述語が含まれているか否かを判定することで、より信頼度の高い適応データを抽出できる。そして、この抽出した信頼度の高い適応データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行うことで、より高精度の音響モデルを自動的に構築できる。次に、本実施の形態2に係る音響モデル適応装置20の変形例について詳細に説明する。上記実施の形態2において、形態素抽出部22は、形態素を抽出し、さらにその中から、述語を抽出しているが、これに限らず、例えば、主語や目的語名詞、修飾語形容詞、副詞などの自立語を抽出してもよい。そして、一致判定部23は、形態素抽出部22により抽出された自立語と、音声認識処理部7により音声認識された認識結果に含まれる自立語と、を比較し、両者が一致しているか否かを判定する。さらに、一致判定部23は、形態素抽出部22により抽出された自立語と、音声認識処理部7により音声認識された認識結果に含まれる自立語と、の一致率を算出することで、認識結果に自立語が含まれている割合を判定してもよい。例えば、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部からの判定結果と、一致判定部23からの一致率と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ一致率が所定率以上であると判定したとき、その信頼度に1を加算する。また、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、一致判定部23からの一致率と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ一致率が所定率未満であると判定したとき、その信頼度に0.5を加算する。実施の形態3.図5は、本発明の実施の形態3に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態3に係る音響モデル適応装置30は、上記実施の形態1に係る音響モデル適応装置10の構成に加えて、関連データベース31と、関連抽出部32と、名詞抽出部33と、関連度判定部34と、を更に備える点を特徴とする。関連データベース31は、第3記憶手段の一具体例であり、例えば、ロボットなどのタスクに関連性のある複数の関連名詞自立語データの一例をそのタスクとの関連度と共に予め記憶している。例えば、タスクがキッチン作業の場合、そのキッチン作業と関連性の高い関連名詞は水となる。なお、ログデータベース1、適応データベース4、及び関連データベース31は別体として構成されているが、これに限らず、一体で構成されていてもよい。関連データベース31には、関連抽出部32が接続されている。関連抽出部32は、第1抽出手段の一具体例であり、関連データベース31に記憶された複数の関連名詞の中から、所定タスクと関連度の高い関連名詞を抽出する。なお、関連抽出部32は、例えば、ロボットなどに入力されたタスク情報に基づいて、その所定タスクと関連度の高い関連名詞を抽出してもよい。関連抽出部32には関連度判定部34が接続されており、関連抽出部32は抽出した関連名詞を関連度判定部34に対して出力する。名詞抽出部33は、第2抽出手段の一具体例であり、音声認識処理部7から出力された認識結果から、例えば、構文解析などを行い目的語の名詞所定の自立語の一例、以下、目的名詞と称すを抽出する。名詞抽出部33には関連度判定部34が接続されており、名詞抽出部33は抽出した目的名詞を関連度判定部34に対して出力する。なお、名詞抽出部33は、音声認識処理部7から出力された認識結果から、目的名詞を抽出しているが、これに限らず、主語の名詞を抽出してもよい。関連度判定部34は、第2判定手段の一具体例であり、関連抽出部32から出力された関連名詞と、名詞抽出部33から出力された目的名詞と、を比較することで、認識結果に関連名詞が含まれるか否かを判定する。これにより、関連名詞が認識結果に含まれているか否かを判定することで、適応データの信頼度をより高精度に判定できる。なお、関連度判定部34は、関連抽出部32から出力された関連名詞と、名詞抽出部33から出力された目的名詞と、の一致率を判定してもよい。関連度判定部34には信頼度変更処理部9が接続されており、関連度判定部34は判定結果を信頼度変更処理部9に対して出力する。信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、関連度判定部34からの判定結果と、に基づいて、その適応データの信頼度を変更する。例えば、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、関連度判定部34からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ関連名詞を含んでいると判定したとき、その信頼度に所定値kを加算kする。ここで、所定値kは、例えば、関連名詞の関連度が設定されているが、ユーザが任意に設定変更できるように構成されている。このように、認識精度が向上しており、さらに、関連名詞を含む場合は、信頼度が高いと判断できるため、その適応データの信頼度を関連度に応じて大きく増加させる。また、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、関連度判定部34からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ関連名詞を含んでいないと判定したとき、その信頼度に0を加算0する。このように、認識精度が向上しているが、関連名詞を含まない場合は、信頼度が高いと判断できないため、その適応データの信頼度を変更しない。さらに、信頼度変更処理部9は、認識尤度判定部8からの判定結果と、関連度判定部3からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上していないと判定したときは、関連名詞を含んでいる及び含んでいないにかかわらず、その信頼度から1を減算-1する。このように、認識精度が向上していない場合は、信頼度が低いと判断できるため、その適応データの信頼度を低下させる。なお、上記信頼度変更処理部9が加算及び減算する値は一例であり、ユーザが任意に設定変更できるように構成されている。上記実施の形態1及び2と同様に、グループ選択部5による適応データの選択、第1音響モデル適応処理部6による音響モデル適応処理、音声認識処理部7による音声認識処理、認識尤度判定部8による認識精度向上の判定、関連度判定部34による一致判定、及び、信頼度変更処理部9による信頼度の変更を、所定回数N以上繰り返すのが好ましい。これにより、その信頼度の精度を向上させることができる。そして、所定回数N以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データ判別部11は、適応データベース4の複数の適応データの中から、その信頼度が閾値E以上である適応データを判別する。第2音響モデル適応処理部12は、適応データ判定部11によりその信頼度が閾値E以上であると判別された適応データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う。なお、本実施の形態3において他の構成は、上記実施の形態1と略同一であるため、詳細な説明は省略する。以上、本実施の形態3に係る音響モデル適応装置30によれば、学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行い、その前後で適応データの認識精度を比較するだけでなく、関連度の高い関連名詞が含まれているか否かを判定することで、より信頼度の高い適応データを抽出できる。そして、この抽出した信頼度の高い適応データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行うことで、より高精度の音響モデルを自動的に構築できる。なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、例えば、グループ分割処理部2、ラベル作成処理部3、グループ選択部5、第1音響モデル適応処理部6、音声認識処理部7、認識尤度判定部8、信頼度変更処理部9、適応データ判別部11、第2音響モデル適応処理部12などが実行する処理を、CPUにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体nontransitorycomputerreadablemediumを用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体tangiblestoragemediumを含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ、光磁気記録媒体例えば光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ例えば、マスクROM、PROMProgrammableROM、EPROMErasablePROM、フラッシュROM、RAMを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体transitorycomputerreadablemediumによってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。