"追加単語の音素列と単語辞書に登録されている既存単語の音素列の発音類似距離を、単語辞書に登録されている全ての既存単語についてDPマッチングにより計算する発音類似距離計算部と、前記発音類似距離計算部で計算された発音類似距離が閾値以下か否かを判定する判定部と、前記判定部で発音類似距離が閾値以下と判定された既存単語から、発音類似距離が小さい上位N個の既存単語を抽出するNbest発音類似単語抽出部と、言語モデルを参照して、前記N個の既存単語のユニグラム出現確率を求め、求めた中で最大のユニグラム出現確率を追加単語のユニグラム出現確率として、そのユニグラム出現確率と追加単語に対して指定されたクラスのクラスユニグラム出現確率とから追加単語のクラス内単語出現確率を求め、求めたクラス内単語出現確率を前記言語モデルに追加し、追加単語を前記単語辞書に追加するクラス内単語出現確率付与部とを備え、前記判定部における判定において発音類似距離が閾値以下の既存単語が存在しなかった場合、前記クラス内単語出現確率付与部は追加単語に対して指定されたクラスにおけるクラス内単語出現確率が最大の既存単語と同じクラス内単語出現確率を追加単語に付与することを特徴とする単語追加装置。追加単語の音素列と単語辞書に登録されている既存単語の音素列の発音類似距離を、単語辞書に登録されている全ての既存単語についてDPマッチングにより計算する発音類似距離計算部と、前記発音類似距離計算部で計算された発音類似距離が閾値以下か否かを判定する判定部と、前記判定部で発音類似距離が閾値以下と判定された既存単語から、発音類似距離が小さい上位N個の既存単語を抽出するNbest発音類似単語抽出部と、言語モデルを参照して、前記N個の既存単語のユニグラム出現確率を求め、それらユニグラム出現確率の発音類似距離に応じた重み付き平均を計算し、その重み付き平均を追加単語のユニグラム出現確率として、そのユニグラム出現確率と追加単語に対して指定されたクラスのクラスユニグラム出現確率とから追加単語のクラス内単語出現確率を求め、求めたクラス内単語出現確率を前記言語モデルに追加し、追加単語を前記単語辞書に追加するクラス内単語出現確率付与部とを備え、前記判定部における判定において発音類似距離が閾値以下の既存単語が存在しなかった場合、前記クラス内単語出現確率付与部は追加単語に対して指定されたクラスにおけるクラス内単語出現確率が最大の既存単語と同じクラス内単語出現確率を追加単語に付与することを特徴とする単語追加装置。請求項1又は2記載の単語追加装置において、前記発音類似距離計算部は前記DPマッチングのコストの決定にConfusionMatrixを用いることを特徴とする単語追加装置。請求項1乃至3記載のいずれかの単語追加装置において、前記発音類似距離計算部は発音類似距離の計算に用いる既存単語から機能語を除外することを特徴とする単語追加装置。追加単語の音素列と単語辞書に登録されている既存単語の音素列の発音類似距離を、単語辞書に登録されている全ての既存単語についてDPマッチングにより計算する発音類似距離計算過程と、前記発音類似距離計算過程で計算された発音類似距離が閾値以下か否かを判定する判定過程と、前記判定過程で発音類似距離が閾値以下と判定された既存単語から、発音類似距離が小さい上位N個の既存単語を抽出するNbest発音類似単語抽出過程と、言語モデルを参照して、前記N個の既存単語のユニグラム出現確率を求め、求めた中で最大のユニグラム出現確率を追加単語のユニグラム出現確率として、そのユニグラム出現確率と追加単語に対して指定されたクラスのクラスユニグラム出現確率とから追加単語のクラス内単語出現確率を求め、求めたクラス内単語出現確率を前記言語モデルに追加し、追加単語を前記単語辞書に追加するクラス内単語出現確率付与過程とを含み、前記判定過程における判定において発音類似距離が閾値以下の既存単語が存在しなかった場合、追加単語に対して指定されたクラスにおけるクラス内単語出現確率が最大の既存単語と同じクラス内単語出現確率を追加単語に付与することを特徴とする単語追加方法。請求項1乃至4記載のいずれかの単語追加装置としてコンピュータを動作させるためのプログラム。上述した特許文献1に記載されている従来の方法では、言語モデルに単語を追加する際に必要な追加単語のクラス内単語出現確率を決定するために、追加単語を多く含む例えば数時間程度の評価音声データベースを用意しなければならない。しかしながら、既存の評価音声データベースにこれから使う追加単語が多く含まれているとは一般に考えにくいため、そのような追加単語を多く含む評価音声データベースを用意しなければならず、その点で手間がかかり、また単語を追加する都度、その追加単語を多く含む評価音声データベースが必要になることから、汎用性の点で劣るものとなっていた。この発明の目的はこのような問題に鑑み、追加単語を多く含む評価音声データベースのような追加のリソースを必要とすることなく、追加単語のクラス内単語出現確率を適切に決定することができ、よって従来に比し、簡易で汎用性が高い単語追加装置及び単語追加方法を提供することにある。請求項1の発明によれば、単語追加装置は、追加単語の音素列と単語辞書に登録されている既存単語の音素列の発音類似距離を、単語辞書に登録されている全ての既存単語についてDPマッチングにより計算する発音類似距離計算部と、発音類似距離計算部で計算された発音類似距離が閾値以下か否かを判定する判定部と、判定部で発音類似距離が閾値以下と判定された既存単語から、発音類似距離が小さい上位N個の既存単語を抽出するNbest発音類似単語抽出部と、言語モデルを参照して、前記N個の既存単語のユニグラム出現確率を求め、求めた中で最大のユニグラム出現確率を追加単語のユニグラム出現確率として、そのユニグラム出現確率と追加単語に対して指定されたクラスのクラスユニグラム出現確率とから追加単語のクラス内単語出現確率を求め、求めたクラス内単語出現確率を言語モデルに追加し、追加単語を単語辞書に追加するクラス内単語出現確率付与部とを備え、判定部における判定において発音類似距離が閾値以下の既存単語が存在しなかった場合、クラス内単語出現確率付与部は追加単語に対して指定されたクラスにおけるクラス内単語出現確率が最大の既存単語と同じクラス内単語出現確率を追加単語に付与する。請求項2の発明によれば、単語追加装置は、追加単語の音素列と単語辞書に登録されている既存単語の音素列の発音類似距離を、単語辞書に登録されている全ての既存単語についてDPマッチングにより計算する発音類似距離計算部と、発音類似距離計算部で計算された発音類似距離が閾値以下か否かを判定する判定部と、判定部で発音類似距離が閾値以下と判定された既存単語から、発音類似距離が小さい上位N個の既存単語を抽出するNbest発音類似単語抽出部と、言語モデルを参照して、前記N個の既存単語のユニグラム出現確率を求め、それらユニグラム出現確率の発音類似距離に応じた重み付き平均を計算し、その重み付き平均を追加単語のユニグラム出現確率として、そのユニグラム出現確率と追加単語に対して指定されたクラスのクラスユニグラム出現確率とから追加単語のクラス内単語出現確率を求め、求めたクラス内単語出現確率を言語モデルに追加し、追加単語を単語辞書に追加するクラス内単語出現確率付与部とを備え、判定部における判定において発音類似距離が閾値以下の既存単語が存在しなかった場合、クラス内単語出現確率付与部は追加単語に対して指定されたクラスにおけるクラス内単語出現確率が最大の既存単語と同じクラス内単語出現確率を追加単語に付与する。請求項3の発明では請求項1又は2の発明において、発音類似距離計算部はDPマッチングのコストの決定にConfusionMatrixを用いる。請求項4の発明では請求項1乃至3のいずれかの発明において、発音類似距離計算部は発音類似距離の計算に用いる既存単語から機能語を除外する。請求項5の発明によれば、単語追加方法は、追加単語の音素列と単語辞書に登録されている既存単語の音素列の発音類似距離を、単語辞書に登録されている全ての既存単語についてDPマッチングにより計算する発音類似距離計算過程と、発音類似距離計算過程で計算された発音類似距離が閾値以下か否かを判定する判定過程と、判定過程で発音類似距離が閾値以下と判定された既存単語から、発音類似距離が小さい上位N個の既存単語を抽出するNbest発音類似単語抽出過程と、言語モデルを参照して、前記N個の既存単語のユニグラム出現確率を求め、求めた中で最大のユニグラム出現確率を追加単語のユニグラム出現確率として、そのユニグラム出現確率と追加単語に対して指定されたクラスのクラスユニグラム出現確率とから追加単語のクラス内単語出現確率を求め、求めたクラス内単語出現確率を言語モデルに追加し、追加単語を単語辞書に追加するクラス内単語出現確率付与過程とを含み、判定過程における判定において発音類似距離が閾値以下の既存単語が存在しなかった場合、追加単語に対して指定されたクラスにおけるクラス内単語出現確率が最大の既存単語と同じクラス内単語出現確率を追加単語に付与する。この発明によれば、追加する単語のクラス内単語出現確率を、既存の発音が類似する単語の出現確率をもとに計算するものとなっており、これにより追加単語のクラス内単語出現確率を適切に決定することができ、誤認識を防ぐことができる。また、追加単語を多く含む評価音声データベースのような追加のリソースを必要とする従来例と異なり、追加のリソースを必要としないため、その点で従来例に比し、簡易で汎用性が高い単語追加装置及び方法を提供することができる。以下、この発明の実施形態を図面を参照して実施例により説明する。図1はこの発明による単語追加装置の実施例1の機能構成を示したものであり、図2はその処理フローを示したものである。単語追加装置100はこの例では追加単語記憶部10と発音類似距離計算部20と判定部30と発音類似単語記憶部40とNbest発音類似単語抽出部50とNbest発音類似単語記憶部60とクラス内単語出現確率付与部70と制御部80とを備えている。制御部80は単語追加装置100全体の動作を制御する。なお、図1では単語辞書を記憶する単語辞書記憶部200と言語モデルを記憶する言語モデル記憶部300を併せて示している。既存単語は単語クラス毎に単語辞書に登録されている。単語追加装置100には言語モデルに新規に追加する追加単語Aとその音素列aが入力される。また、この際、追加単語Aを登録するクラスCAも入力される。クラスCAは単語辞書に予め存在するクラス例えば、未知語クラスなどから選ぶものとする。入力された追加単語Aとその音素列a,クラスCAは追加単語記憶部10に記憶される。追加単語記憶部10に記憶されている追加単語Aとその音素列aは発音類似距離計算部20に入力される。発音類似距離計算部20は追加単語Aが単語辞書に登録されている既存単語と、発音がどれくらい類似しているかを計算する。即ち、発音類似距離計算部20は追加単語Aの音素列aと、単語辞書に登録されている既存単語WiWiは単語辞書に登録されているi番目の単語を示すの音素列biの距離を、単語辞書に登録されている全ての既存単語について計算するステップS1。距離の計算はDPマッチングにより行われ、DPマッチングのコストはこの例では下記文献1に記載されている編集距離を用いて決定する。ここでは、編集距離における置換削除挿入それぞれのコストを1として計算する。計算された距離を発音類似距離DWiとする。文献1:DanielJurafskyandJamesHMartinSpeechandLanguageProcessing2ndEdition,PrenticeHall;2版,2008年5月,p7377既存単語Wiと発音類似距離DWiは判定部30に入力され、判定部30は発音類似距離DWiが閾値θ以下か否かを判定するステップS2。閾値θの値は3~4程度が適切であるが、音素列aの長さによって適宜調整する。発音類似距離DWiが閾値θ以下と判定された既存単語以下、発音類似単語と言うWiとその発音類似距離DWiは判定部30から発音類似単語記憶部40に入力され、発音類似単語記憶部40は判定部30から入力された発音類似単語Wiとその発音類似距離DWiを記憶するステップS3。Nbest発音類似単語抽出部50は発音類似単語記憶部40に発音類似距離DWiが閾値θ以下の発音類似単語Wiが存在する記憶されているか否かを調べステップS4、存在していれば、発音類似距離DWiが小さい上位N個の発音類似単語を抽出するステップS5。抽出されたN個の発音類似単語Nbest発音類似単語はNbest発音類似単語記憶部60に記憶されるステップS6。クラス内単語出現確率付与部70はNbest発音類似単語記憶部60に記憶されているNbest発音類似単語をもとに、追加単語Aのクラス内単語出現確率を計算する。まず、言語モデルを参照して、Nbest発音類似単語群として抽出された単語Wiのユニグラム出現確率PWiを求めるステップS7。ユニグラム出現確率PWiは、PWi=PWi|CiPCiと表される。CiはWiの属するクラスである。クラス内単語出現確率PWi|Ciやクラスユニグラム出現確率PCiは言語モデルに保存されているので、ユニグラム出現確率PWiを求めることができる。求めた中で最大のユニグラム出現確率を追加単語Aのユニグラム出現確率PAとする。Nbest発音類似単語群の中でユニグラム出現確率が最大となった単語をWmaxとすれば、PA=PWmax=PA|CAPCAとなる。クラスユニグラム出現確率PCAは言語モデルに保存されており、追加単語AのクラスCAは予め指定されて追加単語記憶部10に記憶されている。従って、PA|CA=PWmax/PCAを計算することができ、これにより、追加単語Aのクラス内単語出現確率PA|CAを求めることができるステップS8。このように、Nbest発音類似単語群の中からユニグラム出現確率が最大の単語Wmaxを選び、その単語Wmaxのユニグラム出現確率PWmaxを追加単語Aのユニグラム出現確率PAとしてクラス内単語出現確率PA|CAを求めることにより、追加単語Aが類似した発音をもつ別の単語として認識されることを防ぐことができる。一方、判定部30における判定において、発音類似距離DWiが閾値θ以下の既存単語Wiが存在しなかった場合、発音類似単語記憶部40には発音類似単語Wiが存在せずステップS4、よってNbest発音類似単語抽出部50はNbest発音類似単語を発音類似単語記憶部40から抽出することができない。この場合、Nbest発音類似単語抽出部50は発音類似単語が存在しないことをクラス内単語出現確率付与部70に通知する。発音類似距離DWiが閾値θ以下の発音類似単語が存在しない場合、クラス内単語出現確率付与部70は追加単語Aに対して指定されたクラスCAにおけるクラス内単語出現確率が最大の既存単語と同じクラス内単語出現確率を追加単語Aに付与するステップS9。このように、発音類似距離DWiが閾値θ以下の発音類似単語が存在しないときは、発音が類似した単語が少数であり、誤認識が起こりにくいと考えられるため、クラス内単語出現確率が最大の既存単語と同じ確率を付与することで、音声認識において追加単語Aが十分に出現するようにすることができる。クラス内単語出現確率付与部70は上記のようにして求めた追加単語Aのクラス内単語出現確率PA|CAを言語モデル記憶部300に記憶されている言語モデルに追加しステップS10、また追加単語Aとその音素列aを単語辞書記憶部200に記憶されている単語辞書に追加する。上述した単語追加装置100及びその単語追加方法によれば、使用するデータは従来用いてきた単語辞書及び言語モデルのみであって、追加のリソースを必要とせず、その点で汎用性に優れ、また簡易に単語を追加することができる。実施例1では発音類似距離計算部20におけるDPマッチングによる発音類似距離の計算において、DPマッチングのコストを編集距離を用いて決定するものとなっていたが、実施例2では音素間のConfusionMatrixを用いてDPマッチングのコストを決定する。ConfusionMatrixとは下記文献2に記載されているように、任意の音素xとして発音された音声が、任意の音素yとして出力される確率px,yの推定値を行列の要素Cx,yとし、全ての音素についてまとめた行列である。文献2:SavithaSrinivasanandDragutinPetkovicPhoneticConfusionMatrixBasedSpokenDocumentRetrieval,ProceedingsofSIGIR2000,2000年7月,p8187要素Cx,yは評価音声データの書き起こし文及びその評価音声データに対して音声認識を行った音声テキストデータを用いて計算される。書き起こし文中に出現する任意の音素xに対応して、音声テキストデータ中に出現する音素ynの出現回数をカウントする。対応する音素が欠落している場合には、空音素φとしてカウントする。音声テキストデータ中に出現する音素ynの出現回数を書き起こし文中に出現する音素xの総出現回数で割り、これをpx,ynとする。同様にして、全ての音素についてpx,yを求め、これを表にまとめる。ConfusionMatrixを用いたDPマッチングによる発音類似距離算出の例を図3に示す。ここでは、kao及びkigoという2つの音素列を例にとる。DPマッチングでは図3BのDPマッチングの図に示すように、比較する記号列を縦、横に並べ、ラティスを構成し、各アークに重み付けする。ここから、重みコストが最小になるように経路を選択する。各アークの重み付けコスト決定の方法について説明する。ConfusionMatrixでは2つの音素x,yが類似していればしている程、その要素Cx,yの値が大きくなる。一方、発音類似距離は音素x,yが類似していれば、その値は小さくなる。従って、ConfusionMatrixの要素Cx,yの逆数をとった値Ix,yをコストとして用いる。図3Bに示したように、startから伸びるアークのコストは0である。斜めに向くアークは、アークの始点ノードに対応する音素ペアが等しい場合は0を、それ以外の場合はIx,yIy,xをコストとする。これは、異なる音素ペアから斜めに進む場合、音素の置換を意味するためである。縦向きのアークには、縦軸に並べた音素列におけるアークの始点となる音素xに対応する空音素の要素の逆数Ix,φを用いる。また、横向きのアークには、横軸に並べた音素列におけるアークの始点となる音素xに対応する空音素の要素の逆数Ix,φを用いる。これは、例えば図3BのDPマッチングの図において、ノード5からノード8への移動は、横軸に並べられた音素列に対して縦軸の音素iの削除を意味するためである。以上のようにコストを付加したラティスに対して最適経路探索を行い、そのコストを発音類似距離とする。実施例2では上述したように、発音類似距離計算部20はDPマッチングのコストをConfusionMatrixを用いて決定し、追加単語Aの音素列aと既存単語Wiの音素列biの発音類似距離DWiを計算するものとなっており、他の構成及び処理フローは実施例1と同じである。上述したような実施例2のDPマッチングのコストの決定方法によれば、発音類似距離が音素ごとの類似度を含んだものになるため、より信頼性の高い発音類似距離を算出することができる。なお、ConfusionMatrixの作成には音声データベースが必要となるが、音素の認識間違いを検出できればよいため、既存の音声データベースを用いればよく、よって追加のリソースは必要としない。実施例1ではクラス内単語出現確率付与部70はNbest発音類似単語のユニグラム出現確率を求め、求めた中で最大のユニグラム出現確率を追加単語のユニグラム出現確率として、追加単語のクラス内単語出現確率を求めていたが、実施例3ではNbest発音類似単語のユニグラム出現確率の発音類似距離に応じた重み付き平均を求め、その重み付き平均を追加単語Aのユニグラム出現確率PAとして、追加単語Aのクラス内単語出現確率PA|CAを求める。追加単語Aのユニグラム出現確率PAは、となる。図4は実施例3の処理フローを示したものであり、前述の図2に示した実施例1の処理フローのステップS6~S8に替えてステップS11~S13を実行する。即ち、この例ではNbest発音類似単語抽出部50で抽出されたNbest発音類似単語とその発音類似距離がNbest発音類似単語記憶部60に記憶されステップS11、クラス内単語出現確率付与部70はNbest発音類似単語群として抽出された単語Wiのユニグラム出現確率PWiを言語モデルを参照して求め、それら求めたユニグラム出現確率PWiの発音類似距離DWiに応じた重み付き平均を求めるステップS12。そして、求めた重み付き平均を式1に示すように追加単語Aのユニグラム出現確率PAとして、PA|CA=PA/PCAより、追加単語Aのクラス内単語出現確率PA|CAを求めるステップS13。なお、他の処理ステップS1~S5及びS9,S10では実施例1と同じ処理が実行される。この実施例3と実施例1とを比較すると、実施例1では、Nbest発音類似単語群の中で最大のユニグラム出現確率を有する単語Wmaxの発音類似距離がNbest発音類似単語群の中でも特に小さく、かつユニグラム出現確率PWmaxが他のNbest発音類似単語のユニグラム出現確率と比較して著しく大きい場合例えば、10~100倍程度、追加単語Aのユニグラム出現確率PAは他の発音類似単語群と比べて大きいものになる。従って、湧き出しが多くなり、音声認識における認識精度が下がってしまうおそれがある。これに対し、実施例3では、発音が類似している既存単語の確率をより強く反映させたユニグラム出現確率を追加単語のユニグラム出現確率とすることで、過度に大きいクラス内単語出現確率を追加単語に付与することを防ぐことができ、よって湧き出しを実施例1に比し、少なくすることができる。なお、発音類似距離が閾値θ以下の発音類似単語が存在しなければ、追加単語Aの誤認識は起こりにくく、よって実施例1と同様にステップS9が実行され、追加単語AのクラスCAにおけるクラス内単語出現確率の最大値を追加単語Aのクラス内単語出現確率PA|CAとする。実施例1では追加単語Aの音素列aと、単語辞書に登録されている既存単語Wiの音素列biの発音類似距離を、単語辞書に登録されている全ての既存単語について計算し、発音類似距離が閾値θ以下となった既存単語からNbest発音類似単語を抽出して、それらのユニグラム出現確率を求め、求めた中で最大のユニグラム出現確率を追加単語Aのユニグラム出現確率PAとするものとなっている。また、実施例3では実施例1と同様に抽出したNbest発音類似単語群のユニグラム出現確率の発音類似距離に応じた重み付き平均を求め、その重み付き平均を追加単語Aのユニグラム出現確率PAとするものとなっている。この場合、単語辞書に登録されている既存単語群には、助詞や助動詞といった主に文の構成に関わる文法的な役割を持つ機能語と、それ以外の一般的な意味を持つ内容語が混在しているため、Nbest発音類似単語群に機能語と内容語が混在することが考えられ、このようなNbest発音類似単語群をもとに追加単語Aのユニグラム出現確率PAを求めると、内容語に比べて出現確率の高い機能語にユニグラム出現確率PAの値が引きずられてしまい、湧き出しが頻出するといった状況が起こりうる。これを防ぐため、実施例4では発音類似距離計算部20は発音類似距離の計算に用いる既存単語から機能語を除外するものとする。追加単語Aは一般に固有名詞のような内容語と考えられ、このようにNbest発音類似単語群に機能語が含まれないようにすることにより、追加単語Aの湧き出しを防ぐことができる。なお、単語辞書は一般に登録単語の品詞情報を保有しているため、これをもとに機能語を除外することができる。また、例えば単語辞書に品詞情報がない場合には形態素解析を行うことにより品詞を決定することができる。以上説明したように、この発明によれば、追加単語Aのクラス内単語出現確率PA|CAを適切に決定することができ、その点で音声認識精度の向上に寄与することができる。PCAなどのクラスユニグラム出現確率やPCA|Ciなどのクラスバイグラム出現確率のようなクラスNgram出現確率は言語モデルに保存されているので、クラス内単語出現確率PA|CAを決定することで、追加単語AのNgramを求めることができる。上述した単語追加装置、単語追加方法はコンピュータと、コンピュータにインストールされた単語追加プログラムによって実現することができる。コンピュータにインストールされた単語追加プログラムはコンピュータのCPUによって解読されてコンピュータに上述した単語追加方法を実行させる。"