物体の名前の音声及び画像を記憶する音声画像データ記憶部と、物体の名前に関する音声の、ある既知の物体の名前の音声モデルに対する音声信頼度であって、物体の名前の音声に対してある音素系列で求めた音声尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の名前の音声モデルに対する物体の名前の音声尤度の比率である音声信頼度を演算する音声信頼度演算部と、物体の画像の、ある既知の物体の画像モデルに対する画像信頼度であって、前記ある既知の物体の画像モデルが取りうる画像尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の画像モデルに対する物体の画像尤度の比率である画像信頼度を演算する画像信頼度演算部と、音声信頼度及び画像信頼度を組み合わせた評価値と閾値とを比較することにより対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに分類する物体分類部と、を備えた物体分類装置。前記物体分類部が、名前の音声及び画像が既知である物体のグループと、名前の音声及び画像が未知である物体のグループと、に物体を分類するように構成された請求項1に記載の物体分類装置。前記物体分類部が、名前の音声及び画像が既知である物体のグループと、名前の音声及び画像の少なくとも一方が未知である物体のグループと、に物体を分類するように構成された請求項1に記載の物体分類装置。前記物体分類部が、名前の音声及び画像が既知である物体のグループと、名前の音声及び画像の一方のみが未知である物体のグループと、名前の音声及び画像が未知である物体のグループと、に物体を分類するように構成された請求項1に記載の物体分類装置。請求項1から4のいずれかに記載された物体分類装置と、名前の音声及び画像が既知である物体のグループに分類された対象物体に対して、前記対象物体がいずれの既知の物体であるかを認識する物体認識部と、を備えた物体認識装置。物体の名前の音声及び画像を記憶するデータ記憶部を備えた分類装置を使用する物体分類方法であって、物体の名前に関する音声の、ある既知の物体の名前の音声モデルに対する音声信頼度であって、物体の名前の音声に対してある音素系列で求めた音声尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の名前の音声モデルに対する物体の名前の音声尤度の比率である音声信頼度を演算するステップと、物体の画像の、ある既知の物体の画像モデルに対する画像信頼度であって、前記ある既知の物体の画像モデルが取りうる画像尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の画像モデルに対する物体の画像尤度の比率である画像信頼度を演算するステップと、音声信頼度及び画像信頼度を組み合わせた評価値を求め、該評価値と閾値とを比較することにより対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに分類するステップとを含む物体分類方法。物体の名前の音声及び画像を記憶するデータ記憶部を備えた分類装置を使用する物体認識方法であって、物体の名前に関する音声の、ある既知の物体の名前の音声モデルに対する音声信頼度であって、物体の名前の音声に対してある音素系列で求めた音声尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の名前の音声モデルに対する物体の名前の音声尤度の比率である音声信頼度を演算するステップと、物体の画像の、ある既知の物体の画像モデルに対する画像信頼度であって、前記ある既知の物体の画像モデルが取りうる画像尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の画像モデルに対する物体の画像尤度の比率である画像信頼度を演算するステップと、音声信頼度及び画像信頼度を組み合わせた評価値を求め、該評価値と閾値とを比較することにより対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに分類するステップと、名前の音声及び画像が既知である物体のグループに分類された対象物体に対して、前記対象物体がいずれの既知の物体であるかを認識するステップと、を含む物体認識方法。そこで、対象を既知の物体のグループと未知の物体のグループに分類する物体分類装置及び物体分類方法、並びに、これらを使用した物体認識装置及び物体認識方法に対するニーズがある。本発明の第1の態様による物体分類装置は、物体の名前の音声及び画像を記憶する音声画像データ記憶部と、物体の名前に関する音声の、ある既知の物体の名前の音声モデルに対する音声信頼度であって、物体の名前の音声に対してある音素系列で求めた音声尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の名前の音声モデルに対する物体の名前の音声尤度の比率である音声信頼度を演算する音声信頼度演算部と、物体の画像の、ある既知の物体の画像モデルに対する画像信頼度であって、前記ある既知の物体の画像モデルが取りうる画像尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の画像モデルに対する物体の画像尤度の比率である画像信頼度を演算する画像信頼度演算部と、音声信頼度及び画像信頼度を組み合わせた評価値と閾値とを比較することにより対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに分類する物体分類部と、を備えている。本態様の物体分類装置は、音声信頼度及び画像信頼度を組み合わせた評価値と閾値とを比較することにより分類を行うので、対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに高い精度で分類することができる。本発明の第1の態様の第1の実施形態による物体分類装置においては、前記物体分類部が、名前の音声及び画像が既知である物体のグループと、名前の音声及び画像が未知である物体のグループと、に物体を分類するように構成されている。本実施形態の物体分類装置によれば、対象物体が一つである場合に、対象物体を、名前の音声及び画像が既知である物体及び名前の音声及び画像が未知である物体を高い精度で分類することができる。本発明の第1の態様の第2の実施形態による物体分類装置においては、前記物体分類部が、名前の音声及び画像が既知である物体のグループと、名前の音声及び画像の少なくとも一方が未知である物体のグループと、に物体を分類するように構成されている。本実施形態の物体分類装置によれば、対象物体が既知の物体と未知の物体とを含む複数の物体である場合に、名前の音声及び画像が既知である物体を高い精度で分類することができる。本発明の第1の態様の第3の実施形態による物体分類装置においては、前記物体分類部が、名前の音声及び画像が既知である物体のグループと、名前の音声及び画像の一方のみが未知である物体のグループと、名前の音声及び画像が未知である物体のグループと、に物体を分類するように構成されている。本実施形態の物体分類装置によれば、対象物体が既知の物体と未知の物体とを含む複数の物体である場合に、名前の音声及び画像が既知である物体及び名前の音声及び画像が未知である物体を高い精度で分類することができる。本発明の第2の態様による物体認識装置は、請求項1から4のいずれかに記載された物体分類装置と、名前の音声及び画像が既知である物体のグループに分類された対象物体に対して、前記対象物体がいずれの既知の物体であるかを認識する物体認識部と、を備えている。本態様の物体認識装置は、名前の音声及び画像が既知である物体のグループに分類された対象物体を高い精度で認識することができる。本発明の第3の態様による物体分類方法は、物体の名前の音声及び画像を記憶するデータ記憶部を備えた分類装置を使用する物体分類方法である。本態様の物体分類方法は、物体の名前に関する音声の、ある既知の物体の名前の音声モデルに対する音声信頼度であって、物体の名前の音声に対してある音素系列で求めた音声尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の名前の音声モデルに対する物体の名前の音声尤度の比率である音声信頼度を演算するステップと、物体の画像の、ある既知の物体の画像モデルに対する画像信頼度であって、前記ある既知の物体の画像モデルが取りうる画像尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の画像モデルに対する物体の画像尤度の比率である画像信頼度を演算するステップと、音声信頼度及び画像信頼度を組み合わせた評価値を求め、該評価値と閾値とを比較することにより対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに分類するステップとを含む。本態様の物体分類方法は、音声信頼度及び画像信頼度を組み合わせた評価値と閾値とを比較することにより分類を行うので、対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに高い精度で分類することができる。本発明の第4の態様による物体認識方法は、物体の名前の音声及び画像を記憶するデータ記憶部を備えた物体分類装置を使用する物体認識方法である。本態様の物体認識方法は、物体の名前に関する音声の、ある既知の物体の名前の音声モデルに対する音声信頼度であって、物体の名前の音声に対してある音素系列で求めた音声尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の名前の音声モデルに対する物体の名前の音声尤度の比率である音声信頼度を演算するステップと、物体の画像の、ある既知の物体の画像モデルに対する画像信頼度であって、前記ある既知の物体の画像モデルが取りうる画像尤度のうち最も高いものに対する前記ある既知の物体の画像モデルに対する物体の画像尤度の比率である画像信頼度を演算するステップと、音声信頼度及び画像信頼度を組み合わせた評価値を求め、該評価値と閾値とを比較することにより対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに分類するステップと、名前の音声及び画像が既知である物体のグループに分類された対象物体に対して、前記対象物体がいずれの既知の物体であるかを認識するステップと、を含む。本態様の物体認識方法によれば、名前の音声及び画像が既知である物体のグループに分類された対象物体を高い精度で認識することができる。図2は、本発明の一実施形態による物体分類装置100及び物体認識装置150の構成を示す図である。物体分類装置100は、音声信頼度演算部101、音声画像データ記憶部103、画像信頼度演算部105及び物体分類部107を含む。音声画像データ記憶部103は、既知の物体の名前の音声及び画像を記憶する。音声信頼度演算部101は、取得した物体の名前に関する音声の、ある既知の物体の名前の音声に対する音声信頼度を演算する。音声信頼度については後で説明する。画像信頼度演算部105は、取得した物体の画像の、ある既知の物体の画像に対する画像信頼度を演算する。画像信頼度については後で説明する。物体分類部107は、音声信頼度演算部101によって得られた音声信頼度及び画像信頼度演算部105によって得られた画像信頼度を組み合わせた評価値を求め、該評価値と閾値とを比較することにより対象物体を、名前の音声及び画像が既知であるか未知であるかによって定められた物体のグループに分類する。音声信頼度演算部101、画像信頼度演算部105及び物体分類部107の機能の詳細については後で説明する。物体認識装置150は、上述の物体分類装置100と物体認識部109とを備える。物体認識部109は、物体分類装置100によって、名前の音声及び画像が既知である物体のグループに分類された対象物体に対して、前記対象物体がいずれの既知の物体であるかを認識する。図3は、物体分類装置100を使用した物体分類方法を説明するための流れ図である。図3のステップS010において、物体分類装置100は、音声及び画像のデータを取得する。音声のデータは、音声信頼度演算部101へ送られ、画像のデータは、画像信頼度演算部105へ送られる。図3のステップS020において、音声信頼度演算部101は、取得した物体の名前に関する音声の、ある既知の物体の名前の音声モデルに対する音声信頼度を演算する。より具体的に、単語HMMHiddenMarkovModelの音声尤度をJuliusによって以下の式によって計算する。ここで、は、音声の尤度である。また、sは、取得した物体の名前に関する音声を示し、は、i番目の物体の単語HMMを示す。物体の名前に関する音声の、i番目の物体の名前の音声モデルに対する音声信頼度は、物体の名前の音声に対してある音素系列で求めた音声尤度のうち最も高いものに対するi番目の物体の名前の音声モデルに対する音声尤度の比率であり、以下の式によって求められる。ここで、nは入力された音声の音声フレーム数を示し、はi番目の物体の音素系列を示している。図3のステップS020において、画像信頼度演算部105は、取得した物体の画像の、ある既知の物体の画像モデルに対する画像信頼度を演算する。より具体的に、画像認識に用いられている特徴量は、Labの色情報3次元、画像の輪郭のフーリエ級数の係数8次元と物体の面積1次元である。MAPMaximumaposteriori、最大事後確率推定適応した正規分布によってこれらの特徴量は学習される。画像の対数尤度は下式のように求められる。ここで、は画像の対数尤度を示す。また、oは取得した物体の画像を示し、は、i番目の物体の正規分布を示す。物体の画像の、i番目の物体の画像モデルに対する画像信頼度は、i番目の物体の画像モデルが取りうる画像尤度のうち最も高いものに対するi番目の物体の画像モデルに対する画像尤度の比率であり、以下の式によって求められる。ここでは、正規分布の最大値を示す。図3のステップS030において、物体分類部107は、音声信頼度演算部101によって求めた音声信頼度及び画像信頼度演算部105によって求めた画像信頼度を組み合わせた評価値を求める。より具体的に、評価値は、ロジスティック回帰により以下の式で求められる。ここではロジスティック回帰の係数である。学習によってを求める方法については後で説明する。図3のステップS040において、物体分類部107は、全ての既知の物体について評価値を求めたかどうか判断する。全ての既知の物体について評価値を求めていればステップS050に進む。そうでなければ、ステップS020に戻る。図3のステップS050において、物体分類部107は、最大の評価値が閾値δより小さいかどうか以下の式にしたがって判断する。式6が成立すれば、最大の評価値が閾値δより小さいのでステップS060に進む。そうでなければ、最大の評価値が閾値δ以上であるので、ステップS065に進む。図3のステップS060において、物体分類部107は、対象を未知物体に分類する。図3のステップS065において、物体分類部107は、対象を既知物体に分類する。対象が既知物体と分類されたときに、物体は認識され、物体のクラス番号が以下の式によって求められる。つぎに、学習によってを求める方法について説明する。ロジスティック関数の学習では、i番目の学習サンプルは入力信号と教師信号diによって与えられる。したがって、Nサンプルの学習データセットTは下記のようになる。ここでdiは0か1で、0のときは未知物体、1のときは既知物体を表す。図4は、学習サンプルの画像信頼度及び音声信頼度の分布を示す図である。図4において、白い丸は未知音声、未知画像のサンプルを表し、黒い丸は既知音声、既知画像のサンプルを表す。尤度関数は下記のように表される。ここでdである。重みはフィッシャーのアルゴリズムたとえば、TKuritaInteractiveWeightedLeastSquaresAlgorithmsforNeuralNetworksClassiersinProcWorkshoponAlgorithmicLearningTheory1992を用いた最尤推定手法によって推定される。本発明の第1の実施形態において、学習データセットTは、未知音声と未知画像のセット及び既知音声と既知画像のセットから構成される。つぎに本発明の物体分類方法及び物体認識方法の評価実験について説明する。物体分類方法についての未知物体の検知実験と物体認識方法についての物体認識実験を行った。重みと閾値δは実験において最適化されている。本実験では、50物体を用意した。各物体において、1発話、10画像を用意した。すべての発話は1話者によって行われた。最初に、未知物体の検知実験について説明する。評価はLOOCVleaveoneoutcrossvalidationによって行った。既知物体が正しく既知物体と分類されたか、未知物体が正しく未知物体と分類されたかを調べ、その精度を求めた。画像データの処理は、以下のように行った。のとき、50物体から各1画像を選び、それをテストデータに、それ以外を学習データにし、この実験を全500画像において行った。すなわち、画像データの尤度及び信頼度を求め、閾値判定により未知既知判定を行った。ここで、精度は、500回の試行に対する未知既知の判定が成功した試行の割合とする。以下についても同様である。のとき、50物体から1物体を選び、その10枚の画像をテストデータに、それ以外の490画像を学習データにし、この実験を500画像において行った。すなわち、画像データの尤度及び信頼度を求め、閾値判定により未知既知判定を行った。音声データの処理は以下のように行った。のとき、50クラスの音声をあらかじめ辞書登録し、50クラスの音声を既知音声のテストデータとして、尤度、信頼度を算出し、閾値判定により未知既知判定を行った。50クラスの音声をそれぞれ既知音声のテストデータとし、判定を行った。すなわち、既知音声が正しく既知と判定されたかの精度を算出した。のとき、50クラスの音声に対して、49クラスをあらかじめ辞書登録を行い、残りの1クラスを未知音声のテストデータとし、尤度、信頼度を算出し、閾値判定により、未知既知判定を行った。50クラスの音声をそれぞれ未知音声のテストデータとし、判定を行った。すなわち、未知音声が正しく未知と判定されたかの精度を算出した。重みは、式5を使用する本実施形態による方法において764522516x103、式5において信頼度の代わりに対数尤度を使用した方法においては917002015であった。すべてのCVcrossvalidationにおいて、一つの閾値における精度を評価した。図5は、式5において信頼度の代わりに対数尤度を使用した方法における閾値による精度の変化を示す図である。図6は、式5を使用する本実施形態による方法における閾値による精度の変化を示す図である。図5及び図6の横軸は、閾値を示し、縦軸は精度を示す。最適な閾値δは式5を使用する本実施形態による方法において096、式5において信頼度の代わりに対数尤度を使用した方法では098となった。表1は、最適な重みを用いた実験結果を示す表である。表1において、Likelihoodは、尤度を表し、Confidenceは、信頼度を表す。PPC及びCは、それぞれ式3、1、4及び2を表す。LogisticCは、式5を表し、LogisticPは、式5において信頼度式2及び4の代わりに対数尤度式1及び3を使用した式を表す。また、PPは、を表し、CCは、を表す。LogisticCによる精度は、97.00であり、LogisticPによる精度は、89.40であるので、式5を使用した場合の精度は、式5において信頼度の代わりに対数尤度を使用した場合の精度よりも7.6向上している。また、表1において、LogisticCによる精度は最も高い。つぎに、物体認識実験について説明する。評価はLOOCVleaveoneoutcrossvalidationによって行った。画像データについて、50物体から各1画像を選び、これをテストデータに、それ以外を学習データとし、この実験を500画像において行った。音声データについて、50クラスの音声をあらかじめ辞書登録し、50クラスの音声を既知音声のテストデータとして、尤度、信頼度を算出し、50クラスの分類を行った。重みは、未知物体の検知実験と同じものが使われている。表2は、実験結果を示す表である。LogisticCによる精度及びLogisticPによる精度は、ともに100である。上述のように、本発明の第1の実施形態においては、未知音声と未知画像のセット及び既知音声と既知画像のセットから構成される学習データセットを使用して式5のの学習を行った。図7は、机の上に1個の物体が置かれている場合を示す図である。第1の実施形態による物体分類装置100は、ボールの音声データ及び画像データを記憶しているが、本のデータを記憶していないとする。人間が、机の上のボールを取ってください。と命令した場合に、第1の実施形態による物体分類装置100は、図1aに示すように、机の上に置かれた1個の物体がボールであれば、ボールを既知音声既知画像の物体と分類し、図1bに示すように、机の上に置かれた1個の物体が本であれば、本を未知音声未知画像の物体と分類することができる。図8は、机の上に2個の物体が置かれている場合及び3個の物体が置かれている場合を示す図である。第1の実施形態による物体分類装置100は、ボール及びコップの音声データ及び画像データを記憶しているが、本のデータを記憶していないとする。人間が、机の上のボールを取ってください。と命令した場合に、第1の実施形態による物体分類装置100は、既知音声未知画像及び未知音声既知画像のデータの学習をしていないので、判定が不安定となり、ボールを既知音声既知画像の物体と判定することができない可能性がある。そこで、第2の実施形態による物体分類装置100は、式8の学習データセットにおいて、既知音声既知画像のデータセットをdi1、未知音声未知画像、未知音声既知画像及び既知音声未知画像のデータセットをdi0としての学習を行う。このように学習した第2の実施形態による物体分類装置100は、机の上に未知の物体を含む複数の物体がある場合でも既知音声既知画像の物体を識別することができる。しかし、上述のように学習していても、図8に示した状態で、人間が、机の上の本未知の物体を取ってください。と命令した場合に、第2の実施形態による物体分類装置100は、未知音声未知画像のデータの学習をしていないので、対象を絞り込むことができない。そこで、第3の実施形態による物体分類装置100においては、物体分類部107に第1及び第2のディテクタを設ける。第1のディテクタは、既知音声既知画像のデータセットをdi1、未知音声未知画像、未知音声既知画像及び既知音声未知画像のデータセットをdi0とした学習データセットによって学習させる。第2のディテクタは、未知音声未知画像のデータセットをdi1、既知音声既知画像、未知音声既知画像及び既知音声未知画像のデータセットをdi0とした学習データセットによって学習させる。第3の実施形態による物体分類装置100は、第1及び第2のディテクタによって分類を行うことにより、既知音声既知画像のグループ、未知音声既知画像及び既知音声未知画像のグループ及び未知音声未知画像のグループに物体を分類することができる。図9は、第3の実施形態による物体分類装置100の物体分類部107の第1及び第2のディテクタの動作を説明するための流れ図である。図3の流れ図のステップS040のYESの分岐が図9のステップS070へ接続する。図9のステップS070において、第1のディテクタによって最大の評価値が閾値より小さいかどうか判断される。小さければ、ステップS075へ進む。そうでなければ、ステップS085へ進む。図9のステップS085において、対象は、既知音声既知画像のグループへ分類される。図9のステップS075において、第2のディテクタによって最大の評価値が閾値より小さいかどうか判断される。小さければ、ステップS080へ進む。そうでなければ、ステップS090へ進む。図9のステップS090において、対象は、既知音声未知画像または未知音声既知画像のグループへ分類される。図9のステップS080において、対象は、未知音声未知画像のグループへ分類される。上記の第1及び第2のディテクタを備えた物体分類部107を備えた第3の実施形態による物体分類装置100は、図8に示した状態で、人間が、机の上の本未知の物体を取ってください。と命令した場合に、未知の物体を識別することができる。図10は、机の上に4個の物体が置かれている場合を示す図である。第3の実施形態による物体分類装置100は、ボール及びコップの音声データ及び画像データを記憶しているが、本及びぬいぐるみのデータを記憶していないとする。人間が、机の上の本未知の物体を取ってください。と命令した場合に、第3の実施形態による物体分類装置100は、本及びぬいぐるみを未知音声未知画像のグループに分類し、対象をこれらに絞り込むことができる。人間に対して、たとえば、どちらですかと質問することができる。また、人間が、机の上の缶既知の物体を取ってください。と命令した場合に、物体分類装置100は、既知音声の画像はないと判断できるので、人間に対して、たとえば、言われたものはありません。と対応することができる。