"複数の話者の発話の音声データと、前記音声データに対応する正解文である文書データとを対応づけて記憶する音声言語資源記憶部と、前記音声言語資源記憶部に記憶されている非目的話者の音声データから得られる音響特徴量を、目的話者の音響特徴量に近づける変換を行う音響特徴量変換部と、前記音声言語資源記憶部に記憶されている前記文書データから言語的特徴を抽出する言語特徴抽出部と、前記音響特徴量変換部により変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、前記変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから、前記言語特徴抽出部により抽出された言語的特徴を用いて認識誤りを評価する評価関数により算出された前記正解文候補の評価値に基づいて誤り傾向を統計的に学習する誤り傾向学習部と、を備えることを特徴とする音声認識装置。前記言語的特徴は、正解文の単語または音素の特徴を表す素性関数であり、前記誤り傾向学習部は、前記素性関数とその重みにより定義される誤り修正モデルを用いて認識誤りを評価する評価関数により、前記音響特徴量変換部により変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、前記変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから算出された前記正解文候補の評価値に基づき前記重みを統計的に算出する、ことを特徴とする請求項1に記載の音声認識装置。前記言語特徴抽出部は、特定の話題についての前記文書データから言語的な特徴を抽出する、ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の音声認識装置。前記誤り傾向学習部によって学習された音声認識の誤り傾向を用いて前記目的話者の発話の音声認識を行う音声認識部をさらに備える、ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の音声認識装置。複数の話者の発話の音声データと、前記音声データに対応する正解文である文書データとを対応づけて記憶する音声言語資源記憶過程と、前記音声言語資源記憶過程で記憶された非目的話者の音声データから得られる音響特徴量を、目的話者の音響特徴量に近づける変換を行う音響特徴量変換過程と、前記音声言語資源記憶過程で記憶された前記文書データから言語的特徴を抽出する言語特徴抽出過程と、前記音響特徴量変換過程で変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、前記変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから、前記言語特徴抽出過程で抽出された言語的特徴を用いて認識誤りを評価する評価関数により算出された前記正解文候補の評価値に基づき誤り傾向を統計的に学習する誤り傾向学習過程と、を有することを特徴とする誤り傾向学習方法。コンピュータを、複数の話者の発話の音声データと、前記音声データに対応する正解文である文書データとを対応づけて記憶する音声言語資源記憶部、前記音声言語資源記憶部に記憶されている非目的話者の音声データから得られる音響特徴量を、目的話者の音響特徴量に近づける変換を行う音響特徴量変換部、前記音声言語資源記憶部に記憶されている前記文書データから言語的特徴を抽出する言語特徴抽出部、前記音響特徴量変換部により変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、前記変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから、前記言語特徴抽出部により抽出された言語的特徴を用いて認識誤りを評価する評価関数により算出された前記正解文候補の評価値に基づいて誤り傾向を統計的に学習する誤り傾向学習部、を備える音声認識装置として機能させるためのプログラム。非特許文献1の従来技術は、不特定複数の話者が発話する場合には有効であるが、あらかじめ話者がわかっている場合は、必ずしも有効な手法であるとはいえない。話者が既知の場合、従来技術には、次のような欠点がある。第一に、音声認識の誤り傾向は、さまざまな話者による音声から統計的に学習しており、認識誤りは話者に依存せず、平均的に削減される。従って、特定の話者の認識誤りを大きく削減することはできない。第二に、特定の話者にマッチした音声や書き起こしといったデータの量は一般的に少量であるため、音声認識の誤り傾向を頑健に推定することができない。図10は、話者に依存した音声認識の誤り傾向を説明するための図である。例えば、同図に示すように、Aさん、Bさんがきょうの東京外国為替市場はと発話する。この場合のAさんの音声認識結果は、きょうの東京外国川瀬市場は、きょうの東京外国為替私情はである。一方、Bさんの音声認識結果は、きょうの問う共為替市場は、京の東京外国為替市場はである。このように、異なる話者が同じように発話しても、話者によって声の特徴音響特徴量が異なるため、音声認識の誤りも異なったものとなる。本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、特定の話者の発話に関する過去のデータが少ない場合であっても、その特定の話者の発話内容を音声認識する際の認識誤りを削減して音声認識率を改善することができる音声認識装置、誤り傾向学習方法、及びプログラムを提供する。[1]本発明の一態様は、複数の話者の発話の音声データと、前記音声データに対応する正解文である文書データとを対応づけて記憶する音声言語資源記憶部と、前記音声言語資源記憶部に記憶されている非目的話者の音声データから得られる音響特徴量を、目的話者の音響特徴量に近づける変換を行う音響特徴量変換部と、前記音声言語資源記憶部に記憶されている前記文書データから言語的特徴を抽出する言語特徴抽出部と、前記音響特徴量変換部により変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、前記変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから、前記言語特徴抽出部により抽出された言語的特徴を用いて認識誤りを評価する評価関数により算出された前記正解文候補の評価値に基づいて誤り傾向を統計的に学習する誤り傾向学習部と、を備えることを特徴とする音声認識装置である。この発明によれば、音声認識装置は、非目的話者の音声データから得られる音響特徴量を目的話者の音響特徴量に近づけて音声に認識を行い、その音声認識結果と音声データが表す発話の正解文とを用いて音声認識の誤り傾向を統計的に学習する。この学習において、音声認識装置は、文書データから得られた言語的特徴を用いて認識誤りを評価する評価関数の評価値が、最も認識誤りが少ないことを示す評価値となるようにする。これにより、音声認識装置は、学習データとして蓄積された目的話者の音声データが少ない場合であっても、大量の非目的話者の音声から目的話者を擬似した音声を生成し、この擬似した音声とその正解文を用いて、目的話者の音声認識の誤り傾向を学習することができる。[2]本発明の一態様は、上述する音声認識装置であって、前記言語的特徴は、正解文の単語または音素の特徴を表す素性関数であり、前記誤り傾向学習部は、前記素性関数とその重みにより定義される誤り修正モデルを用いて認識誤りを評価する評価関数により、前記音響特徴量変換部により変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、前記変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから算出された前記正解文候補の評価値に基づき前記重みを統計的に算出する、ことを特徴とする。この発明によれば、音声認識装置は、正解文の単語または音素の特徴を表す素性関数とその重みとで定義される誤り修正モデルを用いた評価関数により、目的話者の音響特徴に疑似した非目的話者の音声の音声認識結果である正解文候補について算出した評価値が、最も認識誤りが少ないことを示す評価値となるように重みを決定する。これにより、音声認識装置は、目的話者の音声認識に適した誤り修正モデルを生成することができる。[3]本発明の一態様は、上述する音声認識装置であって、前記言語特徴抽出部は、特定の話題についての前記文書データから言語的な特徴を抽出する、ことを特徴とする。この発明によれば、音声認識装置は、特定の話題について抽出された言語的特徴を用いて誤り傾向を学習する。これにより、音声認識装置は、目的話者の特定話題にマッチした誤り修正モデルを生成することができる。[4]本発明の一態様は、上述する音声認識装置であって、前記誤り傾向学習部によって学習された音声認識の誤り傾向を用いて前記目的話者の発話の音声認識を行う音声認識部をさらに備える、ことを特徴とする。この発明によれば、音声認識装置は、学習した目的話者の誤り傾向に基づいて、目的話者の音声認識を行う。これにより、音声認識装置は、音声認識率のよい目的話者の音声認識結果を得ることができる。[5]本発明の一態様は、複数の話者の発話の音声データと、前記音声データに対応する正解文である文書データとを対応づけて記憶する音声言語資源記憶過程と、前記音声言語資源記憶過程で記憶された非目的話者の音声データから得られる音響特徴量を、目的話者の音響特徴量に近づける変換を行う音響特徴量変換過程と、前記音声言語資源記憶過程で記憶された前記文書データから言語的特徴を抽出する言語特徴抽出過程と、前記音響特徴量変換過程で変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、前記変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから、前記言語特徴抽出過程で抽出された言語的特徴を用いて認識誤りを評価する評価関数により算出された前記正解文候補の評価値に基づいて誤り傾向を統計的に学習する誤り傾向学習過程と、を有することを特徴とする誤り傾向学習方法である。[6]本発明の一態様は、コンピュータを、複数の話者の発話の音声データと、前記音声データに対応する正解文である文書データとを対応づけて記憶する音声言語資源記憶部、前記音声言語資源記憶部に記憶されている非目的話者の音声データから得られる音響特徴量を、目的話者の音響特徴量に近づける変換を行う音響特徴量変換部、前記音声言語資源記憶部に記憶されている前記文書データから言語的特徴を抽出する言語特徴抽出部、前記音響特徴量変換部により変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、前記変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから、前記言語特徴抽出部により抽出された言語的特徴を用いて認識誤りを評価する評価関数により算出された前記正解文候補の評価値に基づいて誤り傾向を統計的に学習する誤り傾向学習部、を備える音声認識装置として機能させるためのプログラムである。本発明によれば、特定の話者の発話に関する過去のデータが少ない場合であっても、その特定の話者の発話内容を音声認識する際の認識誤りの傾向を学習することができるため、特定話者の音声認識率を改善することができる。以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。[1.本実施形態の概要]本実施形態の音声認識装置は、ある特定の話者が、ある特定の話題に関して発話を行うが話者と話題の情報が既知、その実際の発話内容は不明であるという状況において、その発話について予想される音声認識の誤りを予測する。音声認識装置は、この予測した誤りを削減する統計的な誤り修正モデルを構成し、音声認識に適用する。そこで、本実施形態の音声認識装置は、ある話者のある話題の発話について音声認識した際の誤り傾向を、その話者に関する少量の音声およびその書き起こしと、その話者を除く他の話者による大量の音声およびその書き起こしとを用いて、統計的により精度よく推測する。なお、誤り傾向とは、音声認識において、どのような単語を誤りやすいかという傾向を意味する。この推測により、音声認識装置は、仮に同じ話者が過去に同じ話題に関する発話を行っていなくても、予測された単語誤りの傾向に基づいて音声認識の認識誤りを削減し、音声認識率を改善する。以下では、音声認識率を向上させたい話者を目的話者、目的話者以外の話者を非目的話者、音声認識率を向上させたい話題を着目話題と記載する。図1は、本実施形態の音声認識装置1による話者性を考慮した音声認識の誤り傾向を説明するための図である。また、図2は、本実施形態の音声認識装置1による話題性を考慮した音声認識誤り傾向を説明するための図である。従来技術では、図10に示すように、異なる話者が同じように発話しても、話者によって声の特徴が異なるため、音声認識の誤りも異なったものとなる。同様に、話題によっても、音声認識の誤りの傾向は異なったものとなる。従来技術では、さまざまな話者によるさまざまな話題に従った発話から誤り傾向を学習しているため、特定の話題の認識誤りを大きく削減することはできない。特定の話者や特定の話題に応じた音声認識の誤りを頑健に予測するためには、単に話者や話題にマッチした音声データだけではなく、話者性や話題性に依存した大量のデータから音声認識の誤り傾向を得ることが重要である。そこで、図1に示すように、本実施形態の音声認識装置1は、目的話者の認識誤りの傾向を頑健にするための学習において、非目的話者の音響特徴量を目的話者の音響特徴量に近づける。これにより、音声認識装置1は、本来、Bさんの発話であるにもかかわらず、あたかもAさんの発話であるかのようにみなすことで、目的話者であるAさんの発話の音声認識結果を擬似的に生成する。これは、Bさんの音響特徴量x1をAさんの音響特徴量に近づけるための変換x1’=Fx1を行なうことによって、誤り傾向の話者性を取り除き、Aさんの音声認識の誤り傾向を模擬することを意味する。また、図2に示すように、音声認識装置1は、着目話題について予測される音声認識の誤りを学習するために、2種類の特徴を利用する。1つめの特徴は、どのような話題にも出現が期待される、話題性に依存しない言語的特徴であり、2つめの特徴は、着目話題に出現が期待される、話題性に依存した言語的特徴である。つまり、本実施形態の音声認識装置1は、以下の処理を行うことを特徴としている。処理1非目的話者の発話の音響特徴量を変換し、目的話者の認識誤りを模擬する。処理2処理1において模擬した認識誤りから、単語の誤り傾向を話題に応じた言語的な特徴に基づいて統計的に学習する。上記処理により、音声認識装置1は、目的話者に関する少量の音声データから、目的話者の音声認識の誤り傾向を頑健に予測する統計的誤り修正モデルを生成することができる。よって、従来技術に比べて特定話者による発話の音声認識の性能が向上するという顕著な効果を奏する。加えて、音声認識装置1は、生成する統計的誤り修正モデルに、目的話者が発話する際の話題着目話題の依存性に応じた認識誤りの傾向を反映するため、従来技術に比べて特定話者による着目話題の発話についての音声認識の性能が向上する。このように、音声認識装置1は、話者および話題の依存性を反映した音声誤りの傾向を学習することにより、目的話者による着目話題の発話についての認識率を改善する。[2.処理概要]続いて、音声認識装置1の処理概要を説明する。[2.1誤り修正モデルの学習]ベイズの定理によれば、音声入力xが与えられたとき、この音声入力xに対して尤もらしい単語列w^^は、ハットを表す。は、以下の式1により求めることができる。音声入力x及び単語列wは、例えば、発話の単位に対応し、Pw|xは、音声入力xが発生したときに単語列文仮説wが得られる事後確率である。また、Px|wは、単語列wに対する音響的な尤もらしさを示す事後確率であり、そのスコア音響スコアは隠れマルコフモデルHiddenMarkovModel、HMM及びガウス混合分布GaussianMixtureModel,GMMに代表される統計的音響モデルに基づいて計算される。言い換えれば、HMM等に基づくある音響特徴量が与えられたとき、複数の正解候補の単語それぞれに対する尤もらしさを表すスコアが音響スコアである。一方、Pwは、単語列wに対する言語的な尤もらしさであり、そのスコア言語スコアは、単語n-gramモデル等の統計的言語モデルにより計算される。言い換えれば、音声認識対象の単語の前または後の単語列、あるいは前後両方の単語列が与えられたとき、複数の正解候補単語それぞれに対する尤もらしさを表すスコアが言語スコアである。なお、単語n-gramモデルは、N単語連鎖Nは、例えば1、2、または3である。の統計に基づいて、N-1単語の履歴から次の単語の生起確率を与えるモデルである。式1のPx|wPwが最大の場合は、その対数も最大である。そこで、音声認識では、上記の式1に基づいて、評価関数gw|xを以下の式2のように定める。なお、νは、音響スコアPx|wに対する言語スコアPwの重みである。そして、以下の式3に示すように、正解候補となる単語列wの集合Lの中から、式2が示す評価関数の結果が最良の単語列w^が音声入力xの音声認識結果として選択される。なお、単語列wの事後確率Pw|xは、式2の評価関数を用いて、式4のように算出される。なお、Lは、音声入力xから得られた正解候補の単語列wの集合である。目的話者と着目話題について最良の認識結果を得るためには、正解単語列に対して式2の値が最大になるように、そして、大量の学習音声から得られる誤り傾向を反映するように、PwまたはPx|wを学習すればよい。そこで、音声認識装置1は、音声認識の性能を向上させたい目的話者及び着目話題の音声認識性能を向上させるために、以下を行う。1着目話題で出現が期待される単語の誤り傾向を、大量の音声データとその書き起こしである文書データとを用いて統計的に学習する。21の学習においては、大量の音声データ中に含まれる非目的話者の音声の特徴を変換して目的話者の特徴に近づけることにより、話者に依存した誤り傾向を統計的に学習する。音声認識装置1は、上記の学習により、目的話者及び着目話題にマッチした統計的誤り修正モデルを作成する。この誤り修正モデルは、式2による評価関数の値を修正する。具体的には、誤り傾向を考慮した場合、音声認識のスコアは、以下の式5のように算出される。Swは、誤り修正モデルのスコアである。μlは音響スコアに対する言語スコアの重み、μdは誤り修正モデルのスコアの重みであり、これらは予め決められる。つまり、音声認識においては、統計的音響モデルおよび統計的言語モデルそれぞれに基づく音響スコアおよび言語スコアを用いて各正解候補のスコアを算出するが、これらのスコアに加えて、単語の誤り傾向に基づくペナルティや報償を表す誤り修正モデルのスコアを加点することで、尤もらしい正解候補単語列を選択する。誤り修正モデルのスコアは、以下の式6のように算出される。式6に示すように、誤り修正モデルは、関数fiwi=1,2,...の線形和として定義される。fiwi=1,2,...は素性関数であり、認識結果正解候補の単語列wにおける誤り傾向を表現するためのルールである。素性関数は、ある事象ここでは、単語列wがその傾向特徴を持つときに0以外の実数を返す。これらルールは、例えば、単語列wに連続する単語品詞n項組w1,w2,...,wnが含まれるかどうか、単語列wに単語u→単語vとなる係り受けが含まれるかどうか、などの言語特徴であり、単語列におけるその生起回数を返すような関数とする。λiは素性関数fiに関する重みであり、素性関数fiがどれだけ重要であるかを示す値である。誤り傾向を統計的に学習するとは、統計的誤り修正モデルを作成することである。つまり、用意された音声データとその正解文から式6の重みλiを求めることである。[2.2統計的誤り修正モデル作成処理の処理概要]図3は、音声認識装置1による統計的誤り修正モデル作成処理の処理概要を示す。音声認識装置1には、目的話者の音声データとその書き起こしである文書データ、ならびに、非目的話者による大量の音声データとその書き起こしである文書データを含む音声言語資源データが予め記憶されている。音声データは、発話の周波数波形データであり、文書データは、発話内容の正解文を示す。また、各音声データには、話者の名前や、料理、旅行、健康などの話題を示すラベルデータが付与される。音声認識装置1への入力は、認識率を向上させたい目的話者及び着目話題に関する情報である。そして、音声認識装置1の出力は、音声認識する単語の誤り傾向を目的話者と着目話題に適応させ、統計的に誤りを修正する確率モデル統計的誤り修正モデルである。ステップS1:音声認識装置1は、認識性能を改善したい目的話者及び着目話題の指定の入力を受ける。ステップS2:音声認識装置1は、音声言語資源データに含まれる音声データを用い、非目的話者の音声に、目的発話の音声の特徴を反映するような特徴量変換写像を求める。音声認識装置1は、音声言語資源データに含まれる音声データを、目的話者Aさんの音声データと、非目的話者Bさん、Cさん、...の音声データとに分割する。音声認識装置1は、目的話者の音声データが示す音響的な特徴を基に、非目的話者の音声データから得られる音響的な特徴を、目的話者の音響的な特徴に近づけるような特徴量変換写像を求める。音声認識装置1は、求めた変換写像を基に、非目的発話の音声データから得られる音響特徴量を変換し、変換した音響特徴量を用いた発話の音声認識結果と、文書データが示すその発話の正解文の整列結果を求める。ステップS3:音声認識装置1は、音声言語資源データから、話題に関する依存性に応じた言語的な特徴素性を抽出する。音声認識装置1は、ラベルデータに基づいて、音声言語資源データの中から着目話題に類似した話題を選択する。あるいは、音声認識装置1は、クラスタリングアルゴリズムを用いて、着目話題に類似した発話の集合を得る。音声認識装置1は、類似した話題の発話についての文書データである話題依存データから話題性に関する言語特徴を抽出するとともに、類似した話題以外の話題の発話についての文書データである話題非依存データから話題に依存しない大局的な言語特徴をそれぞれ抽出する。言語特徴は、素性関数に相当し、正解文候補内の連続する単語あるいは単語を構成する音素、連続しない2単語以上の単語、音素間の共起関係、単語の構文的な情報あるいは意味的な情報といった言語的な特徴、及び、音声の音響的な特徴に基づいて定められる。ステップS4:音声認識装置1は、上記ステップで得られた特徴量変換写像の音声認識結果、話題に関して分割した文書データ正解文、及び言語特徴を用いて単語の誤り傾向を学習する。これにより、音声認識装置1は、目的話者が着目話題で発話した際に間違えると予想される単語を正解に修正する統計的誤り修正モデルを作成する。ステップS5:音声認識装置1は、ステップS4において作成された統計的誤り修正モデルを用い、目的話者による着目話題についての発話を音声認識する。[3.構成]図4は、本発明の一実施形態による音声認識装置1の構成を示す機能ブロック図であり、発明と関係する機能ブロックのみ抽出して示してある。音声認識装置1は、音声言語資源記憶部2、音響特徴抽出処理部3、言語特徴抽出処理部4、誤り傾向学習部5、誤り修正モデル記憶部6、言語モデル記憶部7、音響モデル記憶部8、及び音声認識部9を備えて構成される。音声言語資源記憶部2は、音声言語資源データとして、外部から取得した放送音声字幕データD1を記憶する。放送音声字幕データD1は、ラベルデータと、放送音声の音声データと、字幕などのその放送音声の書き起こしを示す文書データとを対応付けたデータである。ラベルデータは、話者の名前や、話題などを示す。音声データは、複数の発話についての波形データを含み得る。文書データは、音声データが示す発話の正解文を示すため、1つの文書データには、複数の文を含み得る。音響特徴抽出処理部3は、非目的話者の音響特徴量を変換し、目的話者の認識誤りを模擬する。音響特徴抽出処理部3は、話者分割部31、及び音響特徴量変換部32を備える。話者分割部31は、音声言語資源記憶部2に記憶されている音声データを、目的話者音声データD2と、非目的話者音声データD3とに分類する。音響特徴量変換部32は、目的話者音声データD2から得られた音響特徴量に基づいて、非目的話者音声データD3から得られる音響特徴量を、目的話者の音響特徴量に近づけるような変換写像を求める。音響特徴量変換部32は、求めた変換写像を非目的話者音声データD3に適用した変換音声データを音声認識した結果の変換音声認識結果データD4を出力する。言語特徴抽出処理部4は、音響特徴抽出処理部3において模擬された認識誤りの傾向を、特定の話題に依存した言語的な特徴に基づいて学習する。言語特徴抽出処理部4は、話題分割部41、及び言語特徴抽出部42を備える。話題分割部41は、音声言語資源記憶部2に記憶されている文書データを、着目話題に類似または該当する話題の文書データである話題依存データD5と、それ以外の文書データである話題非依存データD6に分割する。言語特徴抽出部42は、話題依存データD5、話題非依存データD6のそれぞれから言語特徴を抽出する。誤り傾向学習部5は、音響特徴抽出処理部3で得られた音響特徴量、言語特徴抽出処理部4で得られた言語特徴量に基づいて、誤り傾向を学習する。具体的には、誤り傾向学習部5は、音響特徴量変換部32から出力された変換音声認識結果データD4と、言語特徴抽出部42から得られた話題依存データD5及び話題非依存データD6ぞれぞれの言語的特徴を入力とする。誤り傾向学習部5は、音声言語資源記憶部2に記憶されている音声言語資源データを学習データとして用い、入力された変換音声認識結果データD4と、話題依存データD5及び話題非依存データD6ぞれぞれの言語特徴とから音声認識の誤り傾向を統計的手段により学習する。誤り傾向学習部5は、この学習により得られた統計的な誤り修正モデルを示す誤り修正モデルデータを誤り修正モデル記憶部6に書き込む。音声認識部9は、言語モデル記憶部7に記憶されている従来の言語モデルのデータ、音響モデル記憶部8に記憶されている従来の音響モデルのデータとともに、誤り修正モデル記憶部6に記憶されている誤り修正モデルデータを用いて音声認識を行い、音声認識結果データD7を出力する。[4.詳細な処理手順]続いて、音声認識装置1の詳細な処理手順について説明する。音声認識装置1の音声言語資源記憶部2は、予め放送音声字幕データD1を格納している。[4.1ステップS1]図3のステップS1において、利用者は、音声認識の認識率を改善したい目的話者と着目話題の組合せを指定する。音声認識装置1は、キーボードなどの図示しない入力手段により、指定された目的話者の話者名を示す目的話者データと、指定された着目話題を示す着目話題データとの入力を受ける。例えば、利用者は、音声言語資源記憶部2に予め記憶されている音声言語資源データに含まれる各音声データのラベルデータに基づいて、目的話者の名前や着目話題料理健康旅行などを指定する。[4.2ステップS2][4.2.1話者分割処理]図3のステップS2において、話者分割部31は、音声言語資源記憶部2に記憶されているラベルデータを検索し、目的話者データが示す話者名が設定されているラベルデータを特定する。話者分割部31は、この特定したラベルデータに対応付けて音声言語資源記憶部2に記憶されている音声データを目的話者音声データD2と判断する。さらに、話者分割部31は、音声言語資源記憶部2に記憶されているラベルデータを検索し、目的話者データが示す話者名が設定されていないラベルデータを特定する。話者分割部31は、この特定したラベルデータと対応付けて記憶されている音声データを非目的話者音声データD3と判断する。話者分割部31は、目的話者音声データD2及び非目的話者音声データD3を音響特徴量変換部32へ出力する。[4.2.2音響特徴量変換処理]図5は、音響特徴量変換部32の処理フローを示す図である。本実施形態では、音響モデルとして、多変量ガウス混合分布を出力分布として持つ隠れマルコフモデルHMMを用いる。また、音響特徴量として、メル周波数ケプストラム係数MelFrequencyCepstralCoefficients,MFCCsを用いる。この音響特徴量は、ベクトルで表される。ステップ30の目的話者音響モデル作成処理において、音響特徴量変換部32は、話者分割部31より入力された目的話者音声データD2から、音声認識で用いるための音響モデルを作成する。この作成される音響モデルは、目的話者の音響特徴量と音素列との統計的関係を表す。具体的には、音響特徴量変換部32は、予め音声言語資源記憶部2などに記憶されている話者非依存の音響モデルを、事後確率最大化MaximumAPosteriori,MAP、あるいは、最尤線形回帰MaximumLikelihoodLinearRegression,MLLRのような既存の手法で目的話者音声データD2に適応化して音響モデルを得る。最尤線形回帰は、文献MJFGalesMaximumlikelihoodlineartransformationforHMMbasedspeechrecognitionInTechRepCUED1997に記載されている。得られるHMMは、各音素周波数特性を反映した音響モデルである。なお、話者非依存の音響モデルは、全ての話者の音声データを用いた既存の音響モデル生成処理により得られる。ステップ31の非目的話者音響特徴量正規化処理において、音響特徴量変換部32は、話者分割部31から入力された非目的話者音声データD3のそれぞれから音響特徴量ベクトルを得ると、得られた各音響特徴量から話者性を除去する。話者性の除去は、例えば、SATSpeakerAdaptiveTraining学習で用いられる、特徴量空間でのMLLRfeaturespaceMLLR,fMLLRによる線形変換を適用することにより行う。この処理は、文献YLietalIncrementalonlinefeaturespaceMLLRadaptationfortelephonyspeechrecognitionInICSLP2002に記載の技術を用いる。音響特徴量変換部32の出力である変換音声の認識結果を得るために、本実施形態では、以下のステップS32~ステップS35のように、交差検定CrossValidationに基づく変換写像の学習を行う。ステップS32の音声データ分割処理において、音響特徴量変換部32は、ステップS31で得られた非目的話者音声データD3の音響特徴量ベクトルを、N個Nは2以上の整数の集合D1、D2、...、DNに分割する。分割は、例えば、ランダムに行われる。なお、音響特徴量変換部32が実際に使用する分割数及び分割方法は、実験的に決定してもよい。ステップS33の音響特徴量変換処理において、音響特徴量変換部32は、非目的話者の音響特徴を目的話者の音声に近づけるような学習を行う。音響特徴量の線形変換は、以下の式7により算出される。Aは音響特徴量xを写す線形変換行列、bはバイアスである。ξは、音響特徴量xが変換された結果である。非目的話者の音響特徴を目的話者の音声に近づけるような学習とは、非目的話者の音響特徴量xを、目的話者の音響特徴量に近づけるための特徴量変換写像として、A及びbの組を求めることである。以下では、簡便のために、音響特徴量変換写像Ξ=A,bと表す。ここで、HMMの状態系列あるいは音素系列から、ハミング距離δに基づくフレーム誤り率FERFlameErrorRateを式8のように定める。このハミング距離δは、同じ長さの要素を持つ2つの系列srtとstの間で、対応するフレームにある状態の異なりの数を示す。srは、正解の状態音素系列のベクトルであり、sは、仮説の状態音素系列のベクトルである。また、srtは、Tフレームからなる音響特徴量系列srの第tフレームにおける正解系列のラベル、stは、Tフレームからなる音響特徴量系列sの第tフレームにおける仮説の系列ラベルである。式8から、音響特徴ベクトルxと音響特徴量変換写像Ξが与えられたときに、音声認識により得られる系列sによる期待誤り率Rは、以下の式9により定められる。Ps|Ξxは、音響特徴ベクトルxと音響特徴量変換写像Ξが与えられたときに系列sが得られる事後確率である。また、Lは、変換された音響特徴ベクトルΞxに対して得られる系列sの集合である。ステップS32において得られたn番目のデータ集合Dnに、M個Mは1以上の整数の音響特徴ベクトルxmmは1以上M以下の整数が含まれている場合、データ集合Dnについての期待誤り率は、式9に基づいて、以下の式10のように定められる。smrは、音響特徴ベクトルxmの正解の状態音素系列のベクトルであり、sm,kは、変換された音響特徴ベクトルΞxmに対して得られた仮説正解候補の状態音素系列であり、Lmは、状態音素系列sm,kの集合である。また、Psm,k|Ξxmは、変換された音響特徴ベクトルΞxmが与えられたときに、系列sm,kが得られる事後確率であり、以下の式11により定められる。事後確率PΞxm|sm,kは、系列sm,kに割り当てられた音響モデルのスコアであり、ガウス混合分布から計算されるスコアである。また、Psm,kは、系列sm,kの生起確率である。ここで、N個に分割したデータ集合D1~DNのうち、第n番目のデータ集合Dnを除く残りのデータ集合をD-nとし、データ集合D-nを用いて学習した特徴量変換写像をΞ-nとする。また、ξ-nは、音響特徴ベクトルxmにΞ-nを用いて式7の線形変換を行った結果ξ-n=Ξ-nxmである。データ集合D-nの期待誤り率は、以下の式12により定められる。式12の期待誤り率を最小とするようなΞ-nが、データ集合Dnについて求める特徴量変換写像である。ステップS33の音響特徴量変換写像学習処理において、音響特徴量変換部32は、話者の音響モデルパラメータガウス混合分布の平均および分散を固定したまま期待誤り率を最小化するため、n=1、2、...、Nのそれぞれについて、式12により算出される期待誤り率を最小とするようなΞ-nを求める。なお、音響特徴量変換部32は、データ集合D-nに含まれる全ての非目的話者の音響特徴量である音響特徴ベクトルxmそれぞれに、式7に示す線形変換を行うことによって音響特徴ベクトルξm-nを得る。また、音響特徴量変換部32は、ステップS30において得られた目的話者の音響モデルを用いて音声認識を行うことによって、既存の手法により、線形変換により得られた音響特徴ベクトルξm-nそれぞれから状態系列sm,kと、その事後確率Psm,k|ξm-nを得る。また、FERsmr,sm,kは定数であり、予め音声言語資源記憶部2に記憶させておいてもよく、都度算出してもよい。FERsmr,sm,kを算出する場合、音響特徴量変換部32は、式7に示す変換を行う前の音響特徴ベクトルxmが得られた音声データにより、音声認識を行う。音響特徴量変換部32は、音声認識の結果得られたsm,kと、音声データに対応した文書データで示される正解文より得られるsmrとから式9を用いてFERsmr,sm,kを算出する。また、|D-n|は、データ集合D-nから得られる音響特徴ベクトルxmの個数である。式12の期待誤り率を最小とするような特徴量変換写像Ξ-nは、例えば、勾配に基づく手法により、繰り返し手続により求めることができる。この手法は、文献BZhangetalRecentprogressonthediscriminativeregiondependenttransformforspeechfeatureextractionInINTERSPEECH2006に記載されている。繰り返し手続におけるΞ-nの初期値として、例えば、Aを単位行列とし、bを0とする。期待誤り率を最小化する手続において、繰り返しの終了を判定するために、Ξ-nを用いてデータ集合Dnを評価したときの期待誤り率の平均Revalを以下の式13のように定める。つまり、音響特徴量変換部32は、ステップS33の音響特徴量変換写像学習処理において、1からNまでのそれぞれのnについて特徴量変換写像Ξ-nが得られると、ステップS34の交差検定処理において、式13を用いて、期待誤り率の平均Revalを算出する。なお、音響特徴量変換部32は、データ集合Dnに含まれる全ての非目的話者の音響特徴量である音響特徴ベクトルxmそれぞれに、特徴量変換写像Ξ-nを用いて式7の線形変換を行うことにより、音響特徴ベクトルξmnを得る。また、音響特徴量変換部32は、目的話者の音響モデルを用いて音声認識を行うことによって、音響特徴ベクトルξmnそれぞれから状態系列sm,kと、その事後確率Psm,k|ξmnを得る。また、FERsmr,sm,kは定数であり、式12の場合と同様に、予め音声言語資源記憶部2に記憶させておいてもよく、都度算出してもよい。また、|Dn|は、データ集合Dnから得られる音響特徴ベクトルxmの個数である。上述したように、本実施形態では、データ集合Dnの期待誤り率を、データ集合Dnを除くデータ集合D-nにより評価している。本実施形態で重要なのは、従来の手法とは異なり、これらの特徴量変換写像を、音声認識の際に直接用いず、代わりに、話者の特徴を反映した音声認識の仮説認識結果の生成に用いる点である。図6は、交差検定による学習と評価の関係を示す図である。同図に示す例では、音声データ集合D3を除いたN-1個のデータ集合D-3から変換写像Ξ-3を学習し、その評価をデータ集合D3で行っている。そして、図5のステップS35の終了判定処理において、音響特徴量変換部32は、ステップS34において式13により得られた期待誤り率の平均Revalの値と、前回ステップ34において得られた期待誤り率の平均Revalの値とを比較する。変化が所定より大きいと判断した場合、あるいは、最初の終了判定であり、前回得られた期待誤り率の平均Revalが求められていない場合ステップS35:No、音響特徴量変換部32は、再び、ステップS33からの処理を繰り返す。このときの、特徴量変換写像Ξ-nの初期値は、現在求められている特徴量変換写像Ξ-nを用いる。そして、ステップ35の終了判定処理において、変化が所定以下であると判断した場合ステップS35:Yes、音響特徴量変換部32は、変換写像の学習を終了する。ステップS36の変換音声処理において、音響特徴量変換部32は、N個の変換写像を用いて、学習データの音響特徴量を変換する。つまり、音響特徴量変換部32は、データ集合Dnnは1以上の整数に含まれる全ての非目的話者の音響特徴量である音響特徴ベクトルxmに、学習終了時に得られている特徴量変換写像Ξ-nを用いて、式7の線形変換を行う。ステップS37の認識結果生成処理において、音響特徴量変換部32は、ステップS36において得られた変換音声を音声認識し、音声認識結果を得る。音声認識結果として、正解文候補と、式2により算出された正解文候補の尤もらしさのスコアが得られる。最後に、ステップS38の正解文再整列処理において、音響特徴量変換部32は、変換音声の正解文候補を用いて正解文再整列を行う。つまり、音響特徴量変換部32は、非目的話者の音声データと、その音声データの変換音声から得られた正解文候補及び尤もらしさのスコアとを対応づけて誤り傾向学習部5に出力する。[4.3ステップS3]次に、ステップS3において、音声認識装置1の話題分割部41は、音声言語資源データに含まれる文書データを、話題に従って分割する。話題分割部41は、文書データに対応したラベルデータに記述されている話題が、ステップS1において入力された着目話題データが示す着目話題と同じまたは類似していれば、話題依存データD5として分類し、着目話題と同じでも類似してもいない場合は、話題非依存データD6として分類する。例えば、単語の類似関係を示すシソーラスデータを音声言語資源記憶部2に記憶しておく。そして、着目話題が旅行であれば、話題分割部41は、シソーラスデータから旅行に類似する単語を読み出す。話題分割部41は、ラベルデータに旅行またはシソーラスデータから読み出した旅行と類似の単語が話題として設定されているタグの文書データと、それ以外の文書データとに2分割する。図7は、ラベルデータに話題が記述されていない場合に実施される話題分割処理の処理フローを示す図である。この場合、着目話題に近い話題のテキストを、数文~数十文程度含む文書データが放送音声字幕データD1に含まれている必要がある。例えば、料理の話題を音声認識させたい場合、料理に関する文書データを用意し、音声言語資源記憶部2に蓄積しておく。また、この場合、ステップS1において、着目話題として、着目話題を含む文書データの指定を入力する。ステップS40のテキストデータ読み込み処理において、話題分割部41は、音声言語資源記憶部2に含まれる文書データに記述されている正解文の全てを入力データとして読み込む。本実施形態では、文書データに、話者が特定の話題について発声した複数の発話が含まれる。ステップS41の索引語抽出処理において、話題分割部41は、ステップS40において読み込んだ文書データから、文書を話題毎にクラスタリングする際に重要となる単語を抽出する。話題分割部41は、形態素解析を行うなどして、文書データが示す正解文を単語に分割するとともに、その単語の品詞を得る。話題分割部41は、助詞、助動詞などのいわゆる機能語を除去し、人名や地名を表す固有名詞などの内容語を抽出する。話題分割部41は、抽出した内容語を索引語としてリストアップする。ステップS42の索引語×文書行列生成処理において、話題分割部41は、文書データ中の各索引語の相対頻度を求めると、行が文書データ、列が索引語に対応し、文書データについて求めた索引語の相対頻度を要素として持つm×nの文書行列Eを生成する。mは、索引語の個数、nは文書数である。ステップ43の非負行列因子分解NonnegativeMatrixFactorizationNMF処理では、文書行列Eを、以下の式14のように分解する。この分解については、文献WXuetalDocumentclusteringbasedonnonnegativematrixfactorizationInSIGIR03pp2642732003に記載されている。Wは、m×k行列、Hは、n×k行列であり、HTは、行列Hの転置を示す。また、kは潜在的な話題クラスタの数である。Wは、索引語が行に、潜在的な話題が列に対応しており、Hは、文書データが行に、潜在的な話題が列に対応している。NMFによれば、文書行列を分解して得られた行列Hの行ベクトルhi1≦i≦kは、文書データがk個の潜在的な話題のいずれに所属しているのかを示している。従って、着目話題を含む文書データに対応した行列Hの行ベクトルh0と、他の文書データに対応した行列Hの行ベクトルとのコサイン距離が近ければ、他の文書データは、着目話題と類似した話題であるとして選択することができる。そこで、ステップS44のコサイン類似度計算処理において、話題分割部41は、ステップS1においてユーザにより着目話題の文書データとして指定された文書データに対応した行列Hの行ベクトルh0と、他の文書データに対応した行列Hの行ベクトルそれぞれとのコサイン距離を算出する。ステップS45のテキスト集合分割処理において、話題分割部41は、コサイン距離が所定の閾値よりも大きな行ベクトルに対応した文書データを話題依存データD5に分類し、コサイン距離が所定の閾値以下の行ベクトルに対応した文書データを話題非依存データD6に分類する。[4.4ステップS4][4.4.1言語特徴抽出処理]続いて、言語特徴抽出部42は、話題分割部41により得られた話題依存データD5及び話題非依存データD6の2つの文書データ集合から、言語特徴を抽出する。図8は、言語特徴抽出部42における処理フローを示す。ステップS50のテキスト集合読み込み処理において、言語特徴抽出部42は、話題分割部41で得られた話題依存データD5及び話題非依存データD6を読み込む。ステップS51の素性関数抽出処理において、言語特徴抽出部42は、読み込んだ話題依存データD5及び話題非依存データD6のそれぞれから、単語や品詞などの情報に基づいた素性関数f1、f2、...の値を得る。第i番目iは、1以上の整数の素性関数をfiとすると、fiは、単語列wで言語的ルールが成立すれば1、しなければ0となるような関数として定められる。本実施形態では、素性関数fiに対応したルールとして、例えば、以下を用いる。1単語列wに連続する単語2項組u,vが含まれる。2単語列wに連続しない単語2項組u,vが含まれる。3単語列wに単語u→単語vとなる係り受け関係が含まれる構文的なルール。4単語列wに所定の音素が含まれる。5単語列wに所定の複数の音素が共起する。6単語列wに所定の意味的な単語が含まれる。例えば、単語列wに野球あるいはサッカーが含まれている場合、スポーツという意味的な単語が含まれていると判断する。言語的特徴は、話題に対する依存性が顕著である。例えば、料理に関する文書であれば、料理の名前や調理方法に関する素性関数が、当該文書を特徴付けることになる。言語特徴抽出部42は、全ての素性関数fiについて、以下のステップS52及びステップS53の処理を行う。ステップS52の相互情報量計算処理において、言語特徴抽出部42は、相互情報量に基づいて、文書集合中における素性関数の重要度を計算する。文書と素性関数の共起関係を相互情報量に基づいて定めると、以下の式15のようになる。Dは、文書データの集合であり、文書dは、文書集合Dを構成する文書データ内に含まれる文書発話の正解文である文書d∈D。なお、1つの文書データ内に複数の文書dが含まれうる。pdは、文書集合Dの中で文書dが出現する確率であり、定数である。例えば、文書dがM個であり、文書集合Dに同一の文書dが出現しない場合、pdは、1/Mとなる。pd|fi=pd,fi/pfiであり、pd,fiは、文書dと素性関数fiが共起する確率、pfiは、fiの出現確率である。pd|fiは、以下のように求められる。Cd,fiを文書dにおける素性関数fiの頻度、Cfiを文書集合D全体での素性関数fiの頻度、Nを文書集合Dで生起したすべての素性関数f1、f2、...の頻度の和とすると、式16、式17のようになる。なお、文書dにおける素性関数fiの頻度とは、全ての文書dのうち、0以外の値である素性関数が得られた文書dの割合を示す。同様に、文書集合D全体でのfiの頻度とは、文書集合を構成する文書データのうち、0以外の値である素性関数が得られた文書データの割合を示す。従って、式18により、pd|fiが算出される。素性関数fiについての相互情報量ID,fiが小さいほど、文書によらない素性であることを示す。つまり、以下のことがいえる。1文書集合Dが話題依存文書集合であれば、これらの文書に共通の素性が抽出される。抽出された素性は、話題に依存した素性と話題に依存しない素性の両者が得られる。2文書集合Dが話題非依存文書集合であれば、特定の話題に依存しない素性の集合が得られるが、これらは大局的な特徴である。そこで、ステップS53の素性関数抽出処理において、言語特徴抽出部42は、相互情報量の値及び、文書集合中の素性関数の頻度に基づいて誤り傾向学習部5で用いる素性を選択する。まず、言語特徴抽出部42は、話題依存データD5を文書データDとし、全ての素性関数のうち、文書データDでの頻度が所定の閾値以上である素性関数fiを選択する。さらに、言語特徴抽出部42は、この選択した素性関数fiの相互情報量を式15により算出し、算出された相互情報量が所定の閾値以上である素性関数fiを、誤り傾向学習部5で用いる素性関数として決定する。さらに、言語特徴抽出部42は、話題非依存データD6を文書データDとし、全ての素性関数のうち、文書データDでの頻度が所定の閾値以上である素性関数fiを選択する。さらに、言語特徴抽出部42は、この選択した素性関数fiの相互情報量を式15により算出し、算出された相互情報量が所定の閾値以上である素性関数fiを、誤り傾向学習部5で用いる素性関数として決定する。言語特徴抽出部42は、話題依存データD5、話題非依存データD6のそれぞれから得られた素性関数を誤り傾向学習部5に出力する。[4.4.2誤り傾向学習処理]本実施形態では、誤り傾向学習部5は、誤り傾向を反映した誤り修正モデルを得るために、以下で述べるリスク最小化法を用いる。リスク最小化手法に基づく、統計的な誤り修正モデルでは、発話xmmは1以上M以下の整数と、この発話xmに対応した正解単語列wm,0が与えられたとき、目的関数LΛを以下の式19のように定める。Lmは、発話xmから音声認識により生成された文仮説正解文候補wm,0、wm,1、...の集合であり、wm,kkは1以上の整数は発話xmの第k番目の文仮説である。また、xm,0は発話xmの正解文であり、Rwm,o,wm,kは、正解文xm,0と文仮説wm,kとのLevenshtein編集距離である。事後確率wm,k|xm;Λは、発話xmが発生したときに単語列wm,oが得られる事後確率である。Λは、素性関数に対する重みλ1、λ2、...の集合であり、式19の目的関数を最小化するΛが求める誤り修正モデルSwのパラメータとなる。ただし、非目的話者の発話xmは前段の音響特徴量変換写像が適用されているものとする。誤り修正モデルは、音声入力xに対して得られた文仮説wに対して、式6に従う誤りスコアを出力する。従って、誤り修正モデルSwによるスコアを考慮した音声認識のスコアは、以下の式20のように算出される。よって、式19の事後確率Pwm,k|xm;Λは、以下の式21のように算出される。だだし、gwk,0|xk;Λは、以下の式22のように算出される。図9は、誤り傾向学習部5の処理フローを示す図である。ステップS60の認識結果/言語特徴読み込み処理において、誤り傾向学習部5は、話題分割部41で生成された変換音声から得た変換音声認識結果データD4と、文書データより得られる変換音声の正解文、及び、言語特徴抽出部42により得られた言語特徴である素性関数を読み込む。誤り傾向学習部5は、読み込んだこれらのデータを用いて、以下のように目的話者が着目話題についての発話を行ったときの音声認識の誤り傾向を学習する。ステップS61の学習データ分割処理において、誤り傾向学習部5は、ステップS60において得られた学習データを、着目話題にマッチする認識結果D0と、着目話題にマッチしない認識結果D1に分割する。つまり、誤り傾向学習部5は、話題依存データD5に含まれる文書データに対応した音声データの変換音声から得た変換音声認識結果データD4を認識結果D0とし、話題非依存データD6に含まれる文書データに対応した音声データの変換音声から得た変換音声認識結果データD4を認識結果D1とする。これは、着目話題にマッチする認識結果の誤り傾向と、マッチしない誤り傾向が異なるためである。分割した学習データに基づいて、誤り修正モデルを学習するための目的関数を、式23に示す。η0及びη1は、それぞれの目的関数に対するものであり、予めユーザにより決められた値である。|D0|は、認識結果D0の数発話数である。Lmは、話題依存データD5に含まれる発話xmに対応した音声データから音声認識により生成された正解文候補wm,kの集合であり、wm,kk=1,...は話題依存データD5の発話xmの第k番目の正解文候補である。wm,0は発話xmの正解文であり、話題依存データD5の文書データから得られる。Rwm,o,wm,kは、正解文wm,0と正解文候補wm,kとのLevenshtein編集距離である。事後確率Pwm,k|xm;Λは、音声入力発話xmが発生したときに単語列wm,kが得られる事後確率であり、式21、22のように算出される。式22のSwm,kは、式6により算出されるが、ここでは、話題依存データD5から得られた素性関数のみが用いられる。また、|D1|は、認識結果D1の数発話数である。Lnは、話題非依存データD6に含まれる発話xnに対応した音声データから音声認識により生成された正解文候補wn,lの集合であり、wn,ll=1,...は話題非依存データD6の発話xnの第l番目の正解文候補である。wn,0は発話xnの正解文であり、話題非依存データD6の文書データから得られる。Rwn,l,wn,lは、正解文wn,0と正解文候補wn,lとのLevenshtein編集距離である。事後確率Pwn,0|xn;Λは、音声入力xnが発生したときに単語列wn,lが得られる事後確率であり、式21、22のように算出される。式22のSwn,lは、式6により算出されるが、ここでは、話題非依存データD6から得られた素性関数のみが用いられる。ステップS62のモデルパラメータ初期化処理において、誤り傾向学習部5は、入力として与えられた言語特徴に基づいて定められた全ての素性関数fiの重みλiをゼロに初期化する。ステップS63の目的関数計算処理において、誤り傾向学習部5は、式23に基づいて、目的関数の値を計算する。ステップS64のパラメータ更新処理において、誤り傾向学習部5は、準ニュートン法に基づいて、誤り修正モデルのパラメータΛを更新する。準ニュートン法は、適当な初期値を与えて解に近い次の値を生成し、その値からまた次の解に近い値を生成することを繰り返し、最終的に最適解に収束させるものである。準ニュートン法の詳細については、非特許文献1を参照のこと。ステップS65の終了判定処理において、誤り傾向学習部5は、パラメータの更新により変更された目的関数値と、変更前の目的関数値を比較して、値の変化が所定よりも小さければ更新が収束したとみなす。誤り傾向学習部5は、誤り修正モデルΛ=λ0,λ1,...を出力し、誤り修正モデル記憶部6に書き込む。なお、言語特徴抽出部42において選択されなかった素性関数fiの重みλiは、0とする。[4.5ステップS5]ステップS5において、音声認識部9は、目的話者による着目話題についての音声データが入力されると、誤り修正モデル記憶部6に記憶されている誤り修正モデルΛと、音響モデル記憶部8に記憶されている音響モデル、及び、言語モデル記憶部7に記憶されている言語モデルを用い、式5及び式6により、入力された音声データの正解文候補とスコアを得る。音声認識部9は、スコアの最も良い正解文候補を音声認識結果データD7として出力する。上述したように、本実施形態の音声認識装置1は、複数の話者の発話の音声データと、音声データの正解文である文書データとを対応づけて記憶する音声言語資源記憶部2を有している。音響特徴量変換部32は、音声言語資源記憶部2に記憶されている非目的話者の音声データから得られる音響特徴量を、目的話者の音響特徴量に近づける変換を行う。また、言語特徴抽出部42は、音声言語資源記憶部2に記憶されている特定の話題の文書データから言語的特徴を抽出する。誤り傾向学習部5は、音響特徴量変換部32により変換された音響特徴量を音声認識した結果生成された正解文候補と、変換された音響特徴量が得られた音声データに対応する文書データにより示される正解文とから、言語特徴抽出部42により抽出された言語的特徴を用いて認識誤りを評価する評価関数により算出された正解文候補の評価値が、最も認識誤りが少ないことを示す評価値となるよう、誤り傾向を統計的に学習する。音声認識部9は、誤り傾向学習部5によって学習された音声認識の誤り傾向を用いて、目的話者の特定の話題についての発話の音声認識を行う。[5.効果]本実施形態によれば、認識率を向上させたい話者の情報のみならず、話題などの情報が音声認識の誤り傾向に反映されるため、従来の音声認識よりも認識誤りが削減される。例えば、番組音声を聞きながら言い直した音声の音声認識結果を利用して字幕を作成するリスピーク方式などにおいては、字幕として出力する前に音声認識結果に含まれる誤りを人手で修正しなければならない。このようなリスピーク方式では事前に発話をする人物や話題が決まっているため、本実施形態の音声認識装置1を用いることにより、音声認識結果の修正にかかる作業を軽減することが可能となる。また、例えば、音声言語資源記憶部2にスポーツに関する話題の音声言語資源データを記憶させておき、野球などの特定のスポーツを着目話題とすることにより、音声認識装置1は、特定のスポーツについての誤り傾向を修正するのみならず、スポーツ全体の誤り傾向を修正するような修正モデルを得ることができる。[6.その他]なお、上述の音声認識装置1は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、音声認識装置1の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、CPU及び各種メモリやOS、周辺機器等のハードウェアを含むものである。また、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。"