音素系列のパターンに制限を与える固定文法を記憶する言語モデルと、前記言語モデルにより抽出された文を音素ごとに分割する音素ラベルを記憶する単語音素ラベル辞書と、前記単語音素ラベル辞書により分割された音素パターンに特定のパターンがある場合に、音素モデルを変換するルールを記憶するラベル変換ルール辞書と、標準的な音素パターンを記憶した音響モデルと、を有し、入力された音声信号を特徴量化する音響特徴量変換部と、前記言語モデルと、前記単語音素ラベル辞書と、前記ラベル変換ルール辞書とを参照して、音素ラベルに変換する音素ラベル変換部と、前記音素ラベル変換部により変換された音素ラベルを、前記音響モデルに基づいて音声パターンに変換し、前記音響特徴量変換部で特徴量化された音声信号との類似度を計算する類似度計算部と、前記類似度計算部による計算結果に基づいて、適切な入力文章を判定する最尤文法決定部と、を備える音声認識装置。通常読み仮名と音素パターンを1対1に割付ける方法の場合において、音素が消滅した場合と、音素の変換がある場合と、音素の中間化がある場合には、誤認識が発生しやすい。音素が消滅した場合とは、例えば秋田の発音についてiが発音されず、aktaとなる場合である。音素の変換がある場合とは、例えば本はhoNであるが、一本はiqpoNとなるような場合である。音素の中間化がある場合とは、例えば右ロールの発音はmigiroruであるが、音素のirがyと置き換わり、migyoruとなるような場合である。このようなケースでは、先に出る音素パターンに認識結果が影響され、誤認識を起こしやすい。例えば、認識文法に芥あくたがあれば秋田と間違えやすく、ユーザ発話が秋田であっても、認識結果が芥となる場合がある。また同様に、右ヨーがあれば右ロールと間違えやすく、ユーザ発話が右ロールであっても、認識結果が右ヨーとなる場合がある。音声認識装置は、音素系列のパターンに制限を与える固定文法を記憶する言語モデルと、前記言語モデルにより抽出された文を音素ごとに分割する音素ラベルを記憶する単語音素ラベル辞書と、前記単語音素ラベル辞書により分割された音素パターンに特定のパターンがある場合に、音素モデルを変換するルールを記憶するラベル変換ルール辞書と、標準音素パターンをモデル化した音響モデルと、を有し、入力された音声信号を特徴量化する音響特徴量変換部と、前記言語モデルと、前記単語音素ラベル辞書と、前記ラベル変換ルール辞書とを参照して、音素ラベルに変換する音素ラベル変換部と、前記音素ラベル変換部により変換された音素ラベルを、前記音響モデルに基づいて音声パターンに変換し、前記音響特徴量変換部で特徴量化された音声信号との類似度を計算する類似度計算部と、前記類似度計算部による計算結果に基づいて、適切な入力文章を判定する最尤文法決定部と、を備える。これにより、音響モデルや言語モデルの事前学習は必要とせず、特定のパターンついて音素ラベルをオンラインで変換することができる。ロバスト性が高く、誤認識率を低減させた音声認識装置を提供する。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、音声認識装置1の構成物品を示した図である。音声認識装置1は、音声入力部11、音響特徴量変換部12、音素ラベル変換部13、類似度計算部14、最尤文法決定部15、単語音素ラベル辞書21、言語モデル22、ラベル変換ルール辞書23、音響モデル24、により構成されている。音声入力部11は、使用者が発した音声を集音する。例えば、音声入力部11はマイクである。音声入力部11は、入力された音声を、音響特徴量変換部12に出力する。音響特徴量変換部12は、集音された音声をサンプリングし、サンプリングされた音声データについて音声分析を行う。これにより、音響特徴量変換部12では、一定の区間ごとに特徴量を抽出する。例えば、音響特徴量変換部12は、MFCCMelFrequencyCepstralCoefficient:メル周波数ケプストラム非特許文献1を用いて、音声の特徴量化を行う。音響特徴量変換部12は、特徴量化した音声を、類似度計算部14に出力する。音素ラベル変換部13は、単語音素ラベル辞書21と、言語モデル22と、ラベル変換ルール辞書23をそれぞれ参照することにより、音素ラベルを変換する。また、音素ラベル変換部13は、記憶した音素ラベルを、類似度計算部14に出力する。単語音素ラベル辞書21には、音素ごとに設けられたラベルが記憶されている。図2は、単語音素ラベル辞書21に記憶されている音素ラベルの例である。なお、単語音素ラベルによる記述を行う場合には、長音はスペースをつけずに記述する。例えば、あーであればa、ヨーカンであればyokaNとする。言語モデル22は、形態素の系列を固定的に定義し、音素系列のパターンに制限を与える固定文法である。すなわち言語モデル22は、語の連鎖を、文法および統計に基づいてモデル化したものである。例えば言語モデル22は、音素ラベル変換部13に入力された音データが佐藤さんの電話番号を教えてであれば、佐藤さんの電話番号を教えての各要素について、文法と統計的モデルに基づいて、出現パターンの制限を与える。より具体的には、佐藤の後には、さんや君などの語が出現するものとして制限する。また例えば、さんの後には、のやはなどの語が出現するものとして制限する。その他の語についても同様に、出現パターンの制限を行う。なお、言語モデル22は、確率付きのNgramを用いて同様の処理が可能である。ラベル変換ルール辞書23は、単語音素ラベル辞書21と、言語モデル22の結合から定義される音素ラベル中に特定のパターンがあれば、対応するラベルパターンに変換するルールが記録される。例えば、音素パターンのirがある場合には{iyr}に変更するというルールなどである。典型的には、ラベル変換ルール辞書23は、任意にルールの追加や削除を行うことができる。音素ラベル変換部13は、ラベル変換ルール辞書23に記録されている音素のパターンが含まれていれば、ルールに従って音素のパターンを変更したものを記録する。なお、音素ラベル変換部13では、音素パターン変更前及び音素パターン変更後の両方の音素モデルを記録しているのが望ましい。類似度計算部14は、音響モデル24を参照し、言語的制限のもとで標準音素パターンと入力音声パターンの類似度を計算する。より具体的には、類似度計算部14は、音素ラベル変換部13から入力された音素ラベルについて、音響モデル24を参照して生成した音声パターンと、音響特徴量変換部12から入力された音声パターンとの類似度を計算する。類似度計算部14は、計算した類似度を最尤文法決定部15に出力する。音響モデル24には、1つの音素について、その前後の他の音素との組み合わせの標準パターンが記録されている。例えば、音素{m}について、その前後の音素aやiなどとの組み合わせのパターンが記録されている。さらに音響モデル24には、音素の組合せに応じた発音が記録されている。類似度計算部14は、音素ラベル変換部13から入力された音素ラベルと、音響モデル24に基づいて標準音声パターンを作成し、音響特徴量変換部12の出力である特徴量化された音声との類似度を計算する。最尤文法決定部15は、類似度計算部14で計算された類似度に基づいて、最も類似度の高い文法を決定する。次に、音声認識装置1の動作について説明する。以下では、音声入力部11に、右ロールが音声として入力されるものとして説明する。図3は、音声認識装置1の構成物品と、音声入力部11に右ロールが音声入力される場合のデータについて示した図である。音声入力部11は、使用者が発した音声を集音する。また、音声入力部11は、集音された音声を音響特徴量変換部12に出力する。音響特徴量変換部12は、音声入力部11に入力された音声信号を分析して、無音で区切られた音声区間を切り出し、特徴量化する。音響特徴量変換部12は、類似度計算部14に特徴量化した音声パターンを出力する。音素ラベル変換部13は、ルールに基づいて、音素ラベルを変換する。具体的には、音素ラベル変換部13は言語モデル22を参照する。これにより、音素ラベル変換部13は、音声入力部11に入力された右ロール方向という文のうち、右ロール方向の各要素の出現パターンについて、文法及び統計的モデルに基づいて制限を与える。より具体的には、音素ラベル変換部13では、言語モデル22を参照することにより、右という語に文法として繋がる、ロールやヨーを抽出する。次に、音素ラベル変換部13は、言語モデル22を用いて抽出された語について、単語音素ラベル辞書21を参照し、右{migi}、ロール{roru}、ヨー{yo}を抽出する。すなわち、音素ラベル変換部13には、右ロールとして{migiroru}と右ヨーとして{migiyo}が記憶される。次に、音素ラベル変換部13は、ラベル変換ルール辞書23を参照する。ここで、ラベル変換ルール辞書23に{ir}を{iyr}に変換するルールが記載されているものとする。右ロール方向を音素ラベルで記述した場合には、{migiroruhoko}であり、ラベル変換ルール辞書23に{ir}を{iyr}に変換するルールがあるため、音素ラベル変換部13は、{migiroruhoko}を{migiyroruhoko}に変換して記憶する。なお、音素ラベル変換部13は、ラベル変換ルール辞書23に基づいて変換される前の音素モデルと、変換された後の音素モデルの両方を記憶する。すなわち、音素ラベル変換部13は、右ロールとして{migiroru}と{migiyroru}の両方を記録する。なお、ラベル変換ルール辞書23には、右ヨーに含まれる音素ラベルを変換するルールは記録されていない。したがって、音素ラベル変換部13には、右ヨーとして{migiyo}が記録されたままの状態となる。類似度計算部14は、音素ラベル変換部13に記録されている{migiroru}、{migiyroru}、{migiyo}のそれぞれについて、音響モデル24に記録されている標準音素パターンの当てはめを行う。これにより、類似度計算部14は、{migiroru}、{migiyroru}、{migiyo}のそれぞれについて、音声パターンを生成する。類似度計算部14は、音響モデル24と音素ラベル変換部13に記録された音素ラベルを用いて生成した複数の音声パターンと、音響特徴量変換部12から入力された音声パターンとの類似度を計算する。すなわち、音響特徴量変換部12から入力された音声パターンに対し、右ロールとして{migiroru}、{migiyroru}、右ヨーとして{migiyo}の音声パターンの類似度を計算する。典型的には、類似度計算部14は、生成した音声パターンの音声の周波数と、音響特徴量変換部12から入力された音声パターンの音声の周波数の類似度を計算する非特許文献2。最尤文法決定部15は、類似度計算部14により算出された類似度のうち、最も類似度の高いものを判定する。例えば、類似度計算部14において、言語モデルの{migiyroru}の類似度が最も高いという計算結果であれば、右ロールが入力されていたものと判定する。これにより音声認識装置1は、音声認識に際して、誤認識率を低減させることができる。音声認識装置1は、特定の音素パターンについて、対応する音素パターンへの変更を行うことができる。この変更対象は、音響モデルではなく言語モデルである。したがって、音響モデルにおいて変更を行う場合には音声認識装置1による学習やデータの収集などが必要となるところ、学習やデータの収集を行うことなく、ユーザが任意にラベル変換ルール辞書23の変更パターンの設定を行うことができる。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。例えば、ラベル変換ルール辞書23には、{ir}を{iyr}に変換するルールが記載されているものとして説明したが、さらに多数の変換ルールを記憶しておき、音素ラベルの変換に用いても良い。さらに、音素ラベル変換部13は、1つの音素モデルについて、ラベル変換ルール辞書23に登録されている変換のルールの複数個が該当する場合には、例えば、第1の変換ルールのみを適用したもの、第2の変換ルールのみを適用したもの、第1と第2のルールの両方を適用したもの、などの様々な組み合わせの、変換後の音素ラベルを生成しても良い。