"被写体を撮像すると共に被写体を示す画像情報を取得する撮像手段と、前記撮像手段による撮像が行われているときに発生している音を示す音情報を取得する音取得手段と、前記音取得手段によって取得された前記音情報に基づいて、人の音声を認識する音声認識手段と、前記撮像手段によって取得された前記画像情報に基づいて、人が発話している期間を示す発話区間を検出する発話区間検出手段と、前記発話区間検出手段によって検出された前記発話区間において、前記発話区間が検出されない場合に比べて、前記音声認識手段による音声認識の感度を上げる感度変更手段と、を備えた音声認識装置。前記感度変更手段は、前記発話区間検出手段によって検出された前記発話区間と共に、該発話区間に連続した前及び後の少なくとも一方の所定時間において、前記音声認識手段による音声認識の感度を上げる請求項1記載の音声認識装置。前記音声認識手段は、予め定められた閾値以上の音量を、人の音声であると認識し、前記感度変更手段は、前記発話区間検出手段によって検出された前記発話区間において、前記発話区間が検出されない場合に比べて、前記閾値を下げることによって、前記音声認識手段による音声認識の感度を上げる請求項1又は請求項2記載の音声認識装置。前記発話区間検出手段は、人の顔に含まれる口の動きに基づいて、該人が発話している発話区間を検出する請求項1から請求項3の何れか1項記載の音声認識装置。前記発話区間検出手段は、人の顔に含まれる目の向きに基づいて、該人が発話している発話区間を検出する請求項1から請求項4の何れか1項記載の音声認識装置。請求項1から請求項5の何れか1項記載の音声認識装置を備えたロボット。被写体を撮像すると共に被写体を示す画像情報を撮像手段によって取得し、該撮像手段による撮像が行われているときに発生している音を示す音情報を音取得手段によって取得する第1工程と、前記撮像手段によって取得された前記画像情報に基づいて、人が発話している発話区間を検出する第2工程と、前記第2工程によって検出された前記発話区間において、前記発話区間が検出されない場合に比べて、前記音情報に基づいた人の音声認識の感度を上げる第3工程と、を含む音声認識方法。しかしながら、特許文献1に開示されている技術は、口の動作があるときの音声コマンドのみを認識することとしているため、画像認識の遅れにより、発話開始時の音声認識の成功率が大きく低下する可能性がある。また、特許文献1に開示されている技術は、音声コマンドの採否を画像により選択するのみであることから、音声認識の成功率向上にはなんら寄与しない。また、特許文献2に開示されている技術のように、指向性を変えるのみでは、その指向性の方向の雑音による過応答を防ぐことができない。また、屋内においては、部屋の反響音の成分が非常に大きく、指向性を変えることでの目的音と雑音の音量比がほとんど改善せず、効果が現れない可能性が高い。なお、一般的に、画像による発話判定は、雑音の影響は少ないがタイミングに正確さを欠き例えば、発話開始の口の動きが小さいことに由来する、音声による発話判定は、タイミングは正確であるが雑音に弱いとされる。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、過応答を低減しつつ、音声認識の認識率を高めることができる音声認識装置、ロボット、及び音声認識方法を提供することを目的とする。上記課題を解決するために、本発明の音声認識装置、ロボット、及び音声認識方法は以下の手段を採用する。すなわち、本発明に係る音声認識装置は、被写体を撮像すると共に被写体を示す画像情報を取得する撮像手段と、前記撮像手段による撮像が行われているときに発生している音を示す音情報を取得する音取得手段と、前記音取得手段によって取得された前記音情報に基づいて、人の音声を認識する音声認識手段と、前記撮像手段によって取得された前記画像情報に基づいて、人が発話している期間を示す発話区間を検出する発話区間検出手段と、前記発話区間検出手段によって検出された前記発話区間において、前記発話区間が検出されない場合に比べて、前記音声認識手段による音声認識の感度を上げる感度変更手段と、を備える。本発明によれば、撮像手段によって、被写体が撮像されると共に被写体を示す画像情報が取得され、音取得手段によって、撮像手段による撮像が行われているときに発生している音を示す音情報が取得される。また、音声認識手段によって、音情報に基づいて人の音声が認識される。しかし、音声認識手段による音声の認識において、音声以外の雑音を音声と誤認識する場合があった。誤認識は、過応答となり、音声認識率が低下することとなる。このような誤認識は、音声認識の感度を下げることによって防ぐことが考えられるが、音声認識の感度が下げられると、本来、人の音声として認識すべき音が認識されない可能性が生じる。そこで、発話区間検出手段によって、撮像手段で取得された画像情報に基づいて、人が発話している期間を示す発話区間が検出される。すなわち、画像情報に基づいて、人の顔が認識され、該認識された人の顔の器官の動きから、雑音の影響を受けない発話区間が検出される。そして、感度変更手段によって、発話区間検出手段で検出された発話区間において、発話区間が検出されない場合に比べて、音声認識手段による音声認識の感度が上げられる。従って、画像情報に基づいて検出された雑音の影響を受けない発話区間に対応して、音声認識の感度が上げられることとなるので、本発明は、過応答を低減しつつ、音声認識の認識率を高めることができる。また、本発明の音声認識装置は、前記感度変更手段が、前記発話区間検出手段によって検出された前記発話区間と共に、該発話区間に連続した前及び後の少なくとも一方の所定時間において、前記音声認識手段による音声認識の感度を上げてもよい。人による発話の開始時語頭や発話の終了時語尾には、例えば口が大きく開けられなかったりするため、発話の語頭や語尾が発話区間として検出されない可能性がある。本発明によれば、発話区間と共に、該発話区間に連続した前及び後の少なくとも一方の所定時間において、すなわち、前及び後に太められた発話区間において、音声認識手段による音声認識の感度が上げられる。なお、所定時間は、発話区間検出手段で検出されない可能性のある語頭や語尾に対応する時間であり、実験等により求められる値であり、予め設定されている。従って、発話の語頭や語尾においても、より確実に音声認識の感度が上げられることができる。また、本発明の音声認識装置は、前記音声認識手段が、予め定められた閾値以上の音量を、人の音声であると認識し、前記感度変更手段が、前記発話区間検出手段によって検出された前記発話区間において、前記発話区間が検出されない場合に比べて、前記閾値を下げることによって、前記音声認識手段による音声認識の感度を上げてもよい。本発明によれば、予め定められた閾値以上の音量が、人の音声であると認識され、画像情報に基づいて検出した発話区間において、該閾値を下げることによって、音声認識の感度が上げられるので、簡易に音声認識の感度を変更することができる。また、本発明の音声認識装置は、前記発話区間検出手段が、人の顔に含まれる口の動きに基づいて、該人が発話している発話区間を検出してもよい。本発明によれば、人の口の動きに基づいて発話区間を検出するので、画像情報に基づいて発話区間を簡易に検出できる。また、本発明の音声認識装置は、前記発話区間検出手段が、人の顔に含まれる目の向きに基づいて、該人が発話している発話区間を検出してもよい。本発明によれば、人の目の向き、すなわち視線に基づいて発話区間を検出するので、音声認識装置を備えた機器に対して話しかけている人の発話区間を簡易に検出できる。一方、本発明に係るロボットは、上記記載の音声認識装置を備える。さらに、本発明に係る音声認識方法は、被写体を撮像すると共に被写体を示す画像情報を撮像手段によって取得し、該撮像手段による撮像が行われているときに発生している音を示す音情報を音取得手段によって取得する第1工程と、前記撮像手段によって取得された前記画像情報に基づいて、人が発話している発話区間を検出する第2工程と、前記第2工程によって検出された前記発話区間において、前記発話区間が検出されない場合に比べて、前記音情報に基づいた人の音声認識の感度を上げる第3工程と、を含む。本発明によれば、過応答を低減しつつ、音声認識の認識率を高めることができる、という優れた効果を有する。以下に、本発明に係る音声認識装置、ロボット、及び音声認識方法の一実施形態について、図面を参照して説明する。図1は、本実施形態に係るロボット10の正面図である。図1に示すように、ロボット10には、頭部12と、頭部12を下方から支持する胸部14と、胸部14の右側に設けられた右腕部16a、胸部14の左側に設けられた左腕部16bと、胸部14の下方に接続された腰部18と、腰部18の下方に接続されたスカート部20と、スカート部20の下方に接続された脚部22とが設けられている。そして、頭部12の前面の中央近傍には、図1に示すように、前方を撮像するためのカメラ30、及びマイクロフォン32以下、単にマイク32という。が設けられている。カメラ30は、被写体を撮像すると共に被写体を示す画像情報を取得し、マイク32は、カメラ30による撮像が行われているときに発生している音を示す音情報を取得する。そして、本実施形態に係るロボット10は、カメラ30によって取得された画像情報に基づいて、人の顔を認識すると共に、マイク32によって取得された音情報に基づいて、人の音声を認識する音声認識処理を行う。すなわち、ロボット10は、ロボット10に対しコミュニケーションを取ろうとしている人の顔を認識すると共に、該人の音声を認識し、これらの認識結果に応じた動作を行う。ここで、従来の音声認識について図2を参照して説明する。ロボット10は、予め定められた閾値以下、音声閾値という。を超えた音量パワーの音情報を人が発話した音声として認識する。しかし、図2Aに示すように、音声閾値以上の雑音人の音声とは異なる音が生じた場合、ロボット10は、該雑音も人の音声として誤認識することとなる。また、図2Bに示すように、人の音声に音声閾値以上の雑音が重なり合っている場合も、ロボット10は、該雑音も人の音声として誤認識するばかりか、人の音声を正しく認識できないこととなる。このような、誤認識は、過応答となり、音声認識の認識率の低下を招く。図2A,Bに示すような雑音の誤認識は、音声認識の感度を下げること、すなわち音声閾値の値を大きくすることによって防ぐことが考えられる。しかし、音声認識の感度が下げられると、本来、人の音声として認識すべき音が認識されない可能性が生じる。そこで、本実施形態に係るロボット10は、カメラ30によって取得した画像情報に基づいて認識した人の顔の器官の動きから、人が発話している期間を示す発話区間を検出し、検出した発話区間において、発話区間が検出されない場合に比べて、音声認識の感度を上げる音声閾値を下げる処理を行う。この発話区間は、画像情報から求められるため、雑音の影響を受けない。図3は、音声認識処理を行う音声認識装置40の機能を示す機能ブロック図である。なお、本実施形態に係るロボット10は、CPUCentralProcessingUnitによってプログラムを実行することにより、音声認識装置40が備える各構成要素による処理を実現する。この場合、該プログラムは、ROMReadOnlyMemoryやその他の記憶媒体に予めインストールされる形態や、コンピュータ読み取り可能なCD-ROM等の可搬型の記憶媒体に記憶された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等を適用することができる。音声認識装置40は、画像情報に基づいて人の発話区間の検出を行う発話区間検出部42A、音情報に基づいて人の発話区間の検出を行う発話区間検出部42B、発話区間における人の音声を認識する音声認識部44を備える。発話区間検出部42Aは、顔器官検出部50、動き量算出部52、閾値処理部54、及び音声閾値変更部56を備える。顔器官検出部50は、カメラ30で取得された画像情報に基づいて、人の顔を認識し、所定の顔器官を検出する。顔器官の検出方法は、従来既知のものを用いればよい。なお、本実施形態に係る顔器官検出部50は、顔器官として人の口を検出する。動き量算出部52は、顔器官検出部50で検出された顔器官の動きを算出する。本実施形態では、顔器官として人の口を検出するため、口の動きとして口の開き加減、より具体的には上唇と下唇との開き量を算出する。閾値処理部54は、動き量算出部52で算出された値が予め定められた閾値以下、画像閾値という。以上か否かを判定し、画像閾値以上となった期間時間を、人が発話している期間を示す発話区間として検出する。音声閾値変更部56は、閾値処理部54で検出された発話区間において、該発話区間が検出されない場合に比べて、音声閾値を下げることによって、音声認識の感度を上げる。下げられた音声閾値の大きさ及び区間を示す音声閾値変更情報は、音声閾値変更部56から発話区間検出部42Bへ出力される。発話区間検出部42Bは、音量算出部60及び閾値処理部62を備える。音量算出部60は、マイク32で取得された音情報により示される波形の振幅から音量を算出する。閾値処理部62は、音量算出部60で算出された音量が音声閾値以上か否かを判定し、該音声閾値以上の音量を発話区間として検出する。なお、本実施形態に係る閾値処理部62は、音声閾値変更部56から入力された音声閾値変更情報により示される区間及び下げられた音声閾値の値を用いて、発話区間を検出し、該発話区間を発話区間情報として音声認識部44へ出力する。発話区間検出部42Bへ入力される音情報は、ディレイ処理部70Aを介して所定の時間遅れを持って入力される。上述のように、閾値処理部62は、音声閾値変更部56から出力された閾値変更情報を用いて発話区間を検出するため、発話区間検出部42Aが備える音声閾値変更部56による閾値変更情報の出力が終了した後に、閾値処理部62による処理を開始させるためである。音声認識部44は、特徴量抽出部80及びマッチング処理部82を備えている。特徴量抽出部80は、マイク32で取得された音情報を、例えばフーリエ変換等することによって、音の特徴特徴量を抽出する。マッチング処理部82は、音の特徴量に応じた発話内容を示した認識辞書情報に基づいて、閾値処理部62から出力された発話区間情報により示される発話区間における音の特徴量から、人の発話内容を特定しマッチング処理、音声認識結果として出力する。なお、認識辞書情報は、不図示の記憶手段に予め記憶されている。そして、ロボット10は、例えば音声認識結果がおはようとの発話を示している場合は、おはようと音声を出力する等の、音声認識結果に基づいた動作を行う。また、音声認識部44へ入力される音情報は、ディレイ処理部70Bを介して所定の時間遅れを持って入力される。上述のように、マッチング処理部82は、閾値処理部62から出力された発話区間情報を用いて音声認識を行うため、閾値処理部62による発話区間情報の出力が終了した後に、マッチング処理部82による処理を開始させるためである。このため、ディレイ処理部70Bによる時間遅れは、ディレイ処理部70Aによる時間遅れよりもさらに遅くなければならない。図4A,Bは、発話区間検出部42A,42Bで行われる処理の内容を具体的に示した模式図である。図4Aに示されるように、動き量算出部52は、口の動き量を、例えば60分の11/60秒や30分の11/30秒毎に算出する。閾値処理部54は、動き量が画像閾値以上か否かを判定し、動き量が画像閾値以上となった期間を発話区間として検出する。この閾値判定によって、小さな口の動きは、発話区間として検出されないこととなる。なお、本実施形態に係る閾値処理部54は、検出した発話区間を、該発話区間に連続した前及び後の所定時間に広げる、太め処理を行う。人による発話の開始時語頭や発話の終了時語尾には、口が大きく開けられなかったりするため、発話の語頭や語尾が発話区間として検出されない可能性がある。そこで、発話区間を前及び後に広げることによって、発話の語頭及語尾も発話区間に含まれるようにする。なお、発話区間を広めるための上記所定時間は、閾値処理部54によって検出されない可能性のある語頭や語尾に対応する時間であり、実験等により求められる値であり、予め設定されている。そして、音声閾値変更部56によって、太め処理が行われた発話区間において、音声閾値が下げられ、音声閾値変更情報として閾値処理部62へ出力される。一方、図4Bに示されるように、音量算出部60は、時間遅れを持って入力された音情報により示される音に基づいて、例えば所定時間間隔毎における振幅の最大値の平均値を音量として算出する。音量算出部60によって算出された音量は、閾値処理部62へ出力され、閾値処理部62は、音量変更情報により示される音声閾値を用いて、閾値判定を行い、音声閾値以上の音量が生じた区間を発話区間として検出する。図5A,Bは、本実施形態に係る音声認識装置40による音声認識の結果を示した模式図である。なお、図5A,Bの左図は、従来の音声認識の結果図2参照であり、図5A,Bの右図は、本実施形態に係る音声認識の結果である。図5Aの右図に示されるように、音声閾値を下げることで、雑音を誤認識することが防がれる。そして、画像情報に基づいて検出された発話区間において音声閾値が下げられることにより、音声認識の感度が上げるため、音声認識装置40は、雑音に対して過応答することなく、人の音声は正しく認識されることとなる。また、図5Bの右図に示されるように、雑音と人の音声が重なり合っていても、雑音を誤認識することがなくなるため、人の音声は正しく認識されることとなる。また、ロボット10周辺の環境によって、画像情報に基づいて検出された発話区間における音声閾値以下、区間内音声閾値という。の大きさや、発話区間が検出されていない区間における音声閾値以下、区間外音声閾値という。の大きさを異ならせてもよい。例えば、雑音の音量が大きい環境例えばアミューズメント施設内等では、区間外音声閾値は、より高く設定される。また、人がロボット10に対して話しかける声が小さくなりやすい環境例えば資料館内等では、区間内音声閾値は、より小さく設定される。このように、ロボット10周辺の環境に応じて、区間内音声閾値と区間外音声閾値との比率を変更することによって、雑音に対して過応答する比率を下げ、音声認識率の向上を図ることが望ましい。また、言語に応じて、区間内音声閾値及び区間外音声閾値の大きさや比率を変更してもよい。以上説明したように、本実施形態に係る音声認識装置40は、被写体を撮像すると共に被写体を示す画像情報をカメラ30によって取得し、該カメラ30による撮像が行われているときに発生している音を示す音情報をマイク32によって取得する。そして、音声認識装置40は、カメラ30によって取得された画像情報に基づいて、人が発話している発話区間を検出し、検出した発話区間において、発話区間が検出されない場合に比べて、音情報に基づいた人の音声認識の感度を上げる。従って、本実施形態に係る音声認識装置40は、画像情報に基づいて検出された雑音の影響を受けない発話区間に対応して、音声認識の感度が上げられることとなるので、過応答を低減しつつ、音声認識の認識率を高めることができる。また、本実施形態に係る音声認識装置40は、画像情報に基づいて検出した発話区間と共に、該発話区間に連続した前及び後において音声認識の感度を上げるので、発話の語頭や語尾においても、より確実に音声認識の感度が上げるこができる。また、本実施形態に係る音声認識装置40は、予め定められた音声閾値以上の音量を、人の音声であると認識し、画像情報に基づいて検出した発話区間において、音声閾値を下げることによって、音声認識の感度を上げるので、簡易に音声認識の感度を変更することができる。また、本実施形態に係る音声認識装置40は、人の口の動きに基づいて発話区間を検出するので、画像情報に基づいて発話区間を簡易に検出できる。以上、本発明を、上記実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、該変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。例えば、上記実施形態では、音声認識装置40が、人の顔に含まれる口の動きに基づいて、該人が発話している発話区間を検出する形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、人の顔に含まれる目の向き、すなわち視線に基づいて、該人が発話している発話区間を検出する形態としてもよい。この形態の場合、音声認識装置40は、視線がロボット10の向きを向いている人物を特定し、特定した人の視線がロボット10の向きを向いている場合に、音声閾値を下げる。また、音声認識装置40は、口の動きと視線の向きとを組み合わせてもよく、視線がロボット10の方向を向き、かつ口の動きが画像閾値以上の場合に、音声閾値を下げてもよい。これにより、カメラ30による撮像範囲に複数人存在する場合でも、ロボット10に対して話しかけている人の音声のみを認識することができる。さらに、人の口の動きや視線以外にも、例えば人の顔や頭部の向きや位置の変化を検出し、人の顔がロボット10の方向を向いている場合を、人が発話している発話区間として検出する形態としてもよい。また、上記実施形態では、発話区間検出部42Aは、口の動きとして口の開き加減を算出する形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば、口の動き口の開き加減を周波数分析して、所定の周波数以上の場合に、口が動いていると判断してもよいし、歯を検出した場合上唇と下唇との間に白色を検出した場合に口が動いていると判断してもよい。また、上記実施形態では、発話区間検出部42Aは、画像情報に基づいて検出した発話区間を前後に太める太め処理を行う形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、該発話区間の前及び後の何れか一方のみを太める形態としてもよい。また、上記実施形態では、音声認識装置40をロボット10に適用する形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、パーソナルコンピュータやICレコーダ等他の機器に適用する形態としてもよい。"