"発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する発音特徴データ抽出手段と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する複雑度算出手段と、を備える発音複雑度算出装置。請求項1に記載の発音複雑度算出装置において、前記記号は、音声記号、声の有無を示す記号、調音の場所を示す記号、又は調音の方法を示す記号である発音複雑度算出装置。請求項2に記載の発音複雑度算出装置において、前記発音特徴データは、互いに前後する複数の子音の組み合わせ、又は互いに前後する複数の母音の組み合わせである発音複雑度算出装置。請求項1~3のいずれか一項に記載の発音複雑度算出装置において、複数の前記発音特徴データのそれぞれを、前記複雑度の元となる重みデータに対応付けて記憶する複雑度データ記憶手段を備え、前記複雑度算出手段は、前記発音特徴データ抽出手段が抽出した前記発音特徴データに対応する前記重みデータを前記複雑度データ記憶手段から読み出し、読み出した前記重みデータを用いて前記複雑度を算出する発音複雑度算出装置。音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示す仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成する音声認識仮説生成手段と、前記複数の前記仮説情報それぞれについて、発音の複雑度を算出する発音複雑度算出手段と、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する結果選択手段と、を備え、前記仮説情報は、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データであり、前記発音複雑度算出手段は、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する発音特徴データ抽出手段と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の前記複雑度を算出する複雑度算出手段と、を備える音声認識装置。請求項5に記載の音声認識装置において、前記結果選択手段は、前記複雑度が大きくなるにつれて、前記仮説情報が前記音声認識結果情報として選択されやすくなるように、前記複雑度を用いる音声認識装置。コンピュータが、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出し、前記コンピュータが、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する、発音複雑度算出方法。コンピュータが、音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示していて発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データである仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成し、前記コンピュータが、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出し、前記コンピュータが、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出し、前記コンピュータが、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する、音声認識方法。コンピュータを、発音複雑度算出装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する機能と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する機能と、を実現させるプログラム。コンピュータを、音声認識装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示していて発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データである仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成する機能と、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する機能と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する機能と、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する機能と、を実現させるプログラム。特許文献1に記載の技術は、発音困難度を特定の発音記号の有無にのみ基づいて定めている。このため、発音の難しさを十分に評価できないおそれがある。本発明の目的は、高い精度で発音の難しさを評価することができる発音複雑度算出装置、音声認識装置、発音複雑度算出方法、音声認識方法、及びプログラムを提供することにある。本発明によれば、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する発音特徴データ抽出手段と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する複雑度算出手段と、を備える発音複雑度算出装置が提供される。本発明によれば、音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示す仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成する音声認識仮説生成手段と、前記複数の前記仮説情報それぞれについて、発音の複雑度を算出する発音複雑度算出手段と、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する結果選択手段と、を備え、前記仮説情報は、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データであり、前記発音複雑度算出手段は、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する発音特徴データ抽出手段と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の前記複雑度を算出する複雑度算出手段と、を備える音声認識装置が提供される。本発明によれば、コンピュータが、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出し、前記コンピュータが、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する、発音複雑度算出方法が提供される。本発明によれば、コンピュータが、音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示していて発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データである仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成し、前記コンピュータが、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出し、前記コンピュータが、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出し、前記コンピュータが、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する、音声認識方法が提供される。本発明によれば、コンピュータを、発音複雑度算出装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する機能と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する機能と、を実現させるプログラムが提供される。本発明によれば、コンピュータを、音声認識装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示していて発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データである仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成する機能と、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する機能と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する機能と、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する機能と、を実現させるプログラムが提供される。本発明によれば、高い精度で発音の難しさを評価することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。以下の実施形態で説明する発音複雑度推定装置100及び音声認識装置200は、たとえば、図示しない中央処理装置CPU:CentralProcessingUnit、メモリおよびハードディスク駆動装置HDD:HardDiskDriveなどの記憶装置、並びに通信装置を備えている。この装置は、サーバコンピュータやパーソナルコンピュータ、またはそれらに相当する装置により実現することができ、また、キーボードやマウス等の入力装置やディスプレイやプリンタ等の出力装置と接続される。そして、CPUが、ハードディスクに記憶されるプログラムをメモリに読みだして実行することにより、後述する各機能を実現することができる。各機能は、論理回路等のハードウェアにより実現されていてもよい。また、各種のデータを記憶する記憶部は、たとえば、サーバコンピュータやパーソナルコンピュータが備える記憶装置によって実現される。すなわち、発音複雑度推定装置100及び音声認識装置200の各構成要素は、任意のコンピュータのCPU、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。そして、その実現方法、装置にはさまざまな変形例があることは、当業者には理解されるところである。以下に説明する各図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。また、以下に説明する各図では、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。そして、上記したコンピュータプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されていてもよい。記録媒体は特に限定されず、さまざまな形態のものが考えられる。また、プログラムは、記録媒体からコンピュータのメモリにロードされていてもよいし、ネットワークを通じてコンピュータにダウンロードされ、メモリにロードされてもよい。第1の実施形態図1は、第1の実施形態に係る発音複雑度推定装置100の機能構成を示すブロック図である。発音複雑度推定装置100は、発音特徴抽出部110及び複雑度算出部120を有している。発音特徴抽出部110は、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する。複雑度算出部120は、発音特徴データを用いて、記号列データに従った発音の複雑度を算出する。以下、詳細に説明する。発音特徴抽出部110は、記号列データが入力されると、その記号の並びから、所定の発音特徴データを抽出する。発音特徴データは、発音する際の音声器官口舌などの動きの有無大きさ複雑さを表すように定義されたものである。発音特徴抽出部110に入力される記号列データは、たとえば、言語の音声を表記する音声記号の列である。音声記号は、たとえば、国際音声記号IPAである。なお、発音特徴抽出部110は、文字列を受け付け、対応表などを参照してそれらを記号列データに変換するようにしてもよい。また発音特徴抽出部110は、音素列を受け付け、この音素列を記号列データに変換してもよい。この場合、発音特徴データは、音声記号の組、例えば隣り合う記号の組み合わせで表現することができる。例えば図21に示すように、発音複雑度推定装置100がガス爆発を処理する場合を考える。図22はガス爆発の音素列、3はガス爆発の記号列データを示している。発音特徴データは、図31に示すように、図23の記号列データの1番目と2番目の記号の組になる。また、他の発音特徴データは、図32に示すように、図23の記号列データの2番目と3番目の記号の組である。この発音特徴データは、3つ以上の連続する記号組であってもよい。発音特徴抽出部110が処理する記号が音声記号であり、記号列データが、母音と子音を区別したときの連鎖する記号の組である場合、隣り合う母音の記号組を用いることにより、母音の変化に伴う口音声器官のひとつの動きを詳しく表すことができる。また、隣り合う子音の記号組を用いると、子音の変化に伴う舌音声器官のひとつの動きを詳しく表すことができる。このため、発音特徴抽出部110が生成する発音特徴データは、互いに前後する複数の母音の組み合わせ、又は互いに前後する複数の子音の組み合わせにしてもよいこの場合、発音特徴データは、図41に示すように、1番目から4番目の母音の記号の組となったり、図42に示すように、1番目から4番目の子音の記号の組になる。ただし、この発音特徴データは、2つ以上の記号の組み合わせでもよい。また、発音特徴データは、記号列内で共起する記号の組であってもよい。この場合、入力された記号列に含まれる多くの発音パターンを表すことができるようになる。なお、発音特徴抽出部110が処理する記号として、音声記号の代わりに、調音の情報を用いてもよい。音声学では、音声の最小単位である単音を、発音する際の音声器官の動き気流の作り方により分類する。調音の情報の例として、声門の振動の有無声の有無を示す記号、気流の妨げが起こる場所を示す調音点調音の場所を示す記号、及び、気流の妨げの起こし方を示す調音法調音の方法を示す記号が挙げられる。これらの3種の情報を用いると、たとえば、子音gは有声軟口蓋破裂音のように表される。このような調音の情報を用いて、前述した3通りの記号組連鎖共起を構成することにより、発音の動きをより詳細に表現できる。複雑度算出部120は、発音特徴データを用いて、記号列データに従った発音の複雑度を算出する。この複雑度は、話者が音声器官を動かす際の複雑さを反映する値であり、複雑度が大きいほど高い値となるように定義されている。ある発音の複雑度が大きいほど、その発音を不得意とする話者は多い。次に、本実施形態に係る発音複雑度推定装置100の動作を説明する。まず、発音特徴抽出部110は、外部から、音声記号などの記号列データを取得する。次いで、発音特徴抽出部110は、取得した記号列データから、発音特徴データを抽出する。次いで、複雑度算出部120は、発音特徴抽出部110が抽出した発音特徴データを処理して、発音の複雑度を算出する。このように、本実施形態によれば、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する。そして、この発音特徴データを用いて、記号列データに従った発音の複雑度を算出する。従って、高い精度で発音の難しさを評価することができる。第2の実施形態図5は、第2の実施形態に係る発音複雑度推定装置100の機能構成を示すブロック図である。本実施形態に係る発音複雑度推定装置100は、複雑度データ記憶部130を備える点を除いて、第1の実施形態に係る発音複雑度推定装置100と同様の構成である。複雑度データ記憶部130は、複数の発音特徴データのそれぞれを、複雑度の元となる重みデータに対応付けて記憶している。図6は、複雑度データ記憶部130のデータ構成の一例をテーブル形式で示す図である。本図に示す例において、発音特徴データは、隣り合う4つの子音の組み合わせで定義されている。そして複雑度データ記憶部130において、各発音特徴データは、重みデータである数値に対応付けられている。そして複雑度算出部120は、発音特徴抽出部110が抽出した発音特徴データに対応する重みデータを複雑度データ記憶部130から読み出し、読み出した重みデータを用いて複雑度を算出する。詳細には、発音特徴抽出部110は、一つの記号列データから、複数の発音特徴データを生成する。複雑度算出部120は、複数の発音特徴データを受け付け、それぞれの発音特徴データに対応する重みデータを、複雑度データ記憶部130から読み出す。そして複雑度算出部120は、読み出した重みデータの総和を、記号列データの発音複雑度として算出する。たとえば、図23に示す記号列データからは、隣接する4子音という発音特徴データとして、1~4番目の子音の組、2~5番目の子音の組、3~6番目の子音の組、の3つが生成される。複雑度算出部120は、この3つの発音特徴データに対応する重みデータを複雑度データ記憶部130から読み出し、その和を算出する。複雑度データ記憶部130が記憶している重みデータは、例えば自動的に学習され、更新される。例えば、記号列データを、発音が難易の2クラスに分類する線形識別器を用いる。そして、記号列データから抽出された発音特徴データの出現頻度を要素とする入力ベクトルと、線形識別器が有する発音特徴データの重みデータを要素とする重みベクトルと、に基づいて識別計算を行う識別器を構成する。この識別器には、与えられた学習データに対して重みベクトルを最適化する手法が知られている。たとえば、パーセプトロンやロジスティック回帰に基づく識別器を用いることができる。そして、発音が難易の2クラスの記号列データを学習データとして用意し、発音特徴データの重みデータを最適化した値を、複雑度データ記憶部130に記憶させる。また複雑度データ記憶部130は、発音特徴データと複雑度との関連を表す値として、記号の連接確率を記憶してもよい。この連接確率は、複数の記号からなる発音特徴データが出現する確率として用いることができる。この連接確率は、自然言語処理などの分野においてNグラムモデルとして知られているものであってもよい。連接確率を用いて、複雑度データ記憶部130が記憶するコストを自動的に学習する方法を説明する。まず、あらかじめ、学習データとして多数の記号列データを用意する。これらの記号列データには、発音可能な記号列データのうち、発音が難しい部類のものを用いる。発音が難しい記号列データは、たとえば、早口言葉として知られている語句や、音声認識において誤認識されることが多い語句から得られる。次に、学習データに出現する記号の組の頻度を計数し、その比をとることで連接確率を求める。たとえば、記号gの次に記号aが出現する確率Pは、記号gの出現頻度Cと、記号組の出現頻度Cから、PCCのように求めることができる。次に、本実施形態に係る発音複雑度推定装置100の動作を説明する。まず、発音特徴抽出部110は、外部から、音声記号などの記号列データを取得する。次いで、発音特徴抽出部110は、取得した記号列データから、発音特徴データを抽出する。次いで複雑度算出部120は、発音特徴抽出部110が抽出した発音特徴データに対応する重みデータを、複雑度データ記憶部130から読み出す。次いで複雑度算出部120は、読み出した重みデータの総和を、発音の複雑度として算出する。本実施形態によっても、第1の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、複雑度データ記憶部130を用いるため、さらに高い精度で発音の難しさを評価することができる。第3の実施形態図7は、第3の実施形態に係る音声認識装置200の機能構成を示すブロック図である。本実施形態に係る音声認識装置200は、発音複雑度推定装置100、音声認識仮説生成部210、及び結果選択部220を有している。本図に示す例では、発音複雑度推定装置100は第1の実施形態と同様の構成を有している。ただし、図8に示すように、発音複雑度推定装置100は第2の実施形態と同様の構成を有していても良い。音声認識仮説生成部210は、音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示す仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成する。この仮説情報は、第1及び第2の実施形態における記号列データに相当している。発音複雑度推定装置100は、音声認識仮説生成部210が生成した複数種類の仮説情報それぞれの複雑度を算出する。結果選択部220は、音声認識スコア及び複雑度を用いて、一つの仮説情報を音声認識結果情報として選択する。結果選択部220は、例えば、音声認識結果として、テキストデータを出力する。以下、詳細に説明する。音声認識仮説生成部210は、外部から入力装置を介して音声信号を受け付ける。音声認識仮説生成部210は、連続する音声信号を、ひとつの音声データとして受け付ける。音声認識仮説生成部210は、たとえば、音量が所定値より小さい信号無音が一定時間継続した場合に、その区間を音声信号の区切りとして、その区間の前後を異なる音声データとしてもよい。このように音声認識仮説生成部210は、一般的な自動音声検出方式によって音声信号を分割してもよい。また音声認識仮説生成部210は、操作指示部図示せずを介して受け付けた使用者の指示により、音声データの開始および終了を定めてもよい。音声認識仮説生成部210は、例えば、使用者がスイッチを入れている間の音声信号をひとつの音声データとして記録する。そして音声認識仮説生成部210は、音声データを音声認識する。音声認識仮説生成部210は、音声信号が入力されて音声データが生成されるたびに音声認識処理を行い、音声信号が示す語句の候補を示す仮説情報を、発音複雑度推定装置100に出力する。ここで音声認識仮説生成部210は、例えば、音声認識を行う仮説情報を生成するためのモデルたとえば、音響モデル、言語モデル、単語辞書等を含むを用いることにより、音声認識スコアを算出する。音声認識仮説生成部210は、たとえば、音響モデルとして隠れマルコフモデルを用いて音響スコアを生成し、言語モデルとして単語トライグラムなどを用いることにより言語スコアを生成し、これら音響スコアと言語スコアの和を音声認識スコアとしても良い。音声認識仮説生成部210は、単語列の探索処理に、フレーム同期ビームサーチを用いてもよい。なお、音声認識装置200は、これらのモデルをあらかじめ記憶装置に記憶しているものとする。もちろん、モデルの変更や更新なども行うことができる。結果選択部220は、音声認識仮説生成部210が生成した音声認識スコアと、発音複雑度推定装置100が算出した複雑度を用いて、一つの仮説情報を音声認識結果情報として選択し、出力する。結果選択部220は、複雑度が大きくなるにつれて、その仮説情報が音声認識結果情報として選択されやすくなるようにしている。結果選択部220は、たとえば、2つの仮説情報が示す単語列W1,W2の音声認識スコアがR1,R2であったとする。音声認識スコアがR1>R2のとき、1位の音声認識仮説はW1である。そして結果選択部220は、W1とW2を発音複雑度推定装置100が算出した複雑度C1,C2を、それぞれR1,R2に加算することにより、仮説情報の順位づけを行う。例えばR1C1<R2C2のとき、1位の仮説情報は、W2になる。ここで、複雑度を用いることにより、発音の難しい語句を正確に認識する理由を説明する。話者が単語列W2を発話したとする。このとき、単語列W2の発音が難しいとすると、その音声は発音のなまけなどの影響を受けている可能性が大きい。そのような音声は、複雑度を用いない音声認識装置では、音声認識スコアR2が小さくなるため、単語列W1が音声認識結果として出力される。これに対して、本実施形態の結果選択部220は、複雑度を用いて、発音が難しいことによる悪影響を補償するように音声認識処理を行っている。このため、単語列W2を認識結果として出力することができる。なお結果選択部220は、発音複雑度推定装置100があらかじめ算出した複雑度を記憶しておき、この複雑度を用いてもよい。たとえば結果選択部220は、音声認識処理で使用する単語辞書の要素である単語それぞれに対応する複雑度を格納した辞書を準備し、この辞書を参照してもよい。あるいは、結果選択部220は、音声認識処理で使用する言語モデルの要素である単語を複数例えば2つ又は3つ組み合わせたものそれぞれの発音複雑度を格納した辞書を準備し、この辞書を参照してもよい。このようにすると、結果選択部220は、音声認識スコアを取得すると同時に発音複雑度も取得できるため、計算量を少なくすることができる。音声認識仮説生成部210は、音声認識処理において音響スコアと言語スコアを加算する際に、発音複雑度スコアも加算するようにしてもよい。こうすることにより、音声認識仮説生成部210は、音声認識処理と同時に、結果選択部220による仮説の順序付け処理を行うことができる。また音声認識仮説生成部210は、音声認識処理の際、発音複雑度の大きさに応じて、音響スコアと言語スコアの比を変更するようにしてもよい。発音の難しい音声の区間では、正しい音声モデルに対する音響スコアが低下することがある。発音複雑度が大きい場合に言語スコアの重みを大きくすることにより、精度の低い音響スコアの悪影響を抑えることができる。そして結果選択部220は、音声認識結果として、たとえば、音声信号に対応する語句の候補を表現する単語列を出力する。また、結果選択部220は、音声認識結果として、複数の単語列を含む単語グラフやNベスト単語列の形式で表現したものを出力するようにしてもよい。このとき、結果選択部220は、出力する情報に、音声認識結果の各単語が、認識した音声信号のどの区間に対応するかを表す時間情報を含ませてもよい。図9は、図7及び図8に示した音声認識装置200の動作を示すフローチャートである。まず音声認識仮説生成部210に、音声信号が入力されるステップS10。すると音声認識仮説生成部210は、一つの仮説情報及びその仮説情報における音声認識スコアを生成するステップS20。次いで発音複雑度推定装置100は、音声認識仮説生成部210が生成した仮説情報を取得し、取得した仮説情報の複雑度を算出するステップS30。次いで結果選択部220は、音声認識仮説生成部210が算出した音声認識スコアと、発音複雑度推定装置100が算出した複雑度の和を、評価スコアとして算出するステップS40。音声認識装置200は、仮説情報の探索が終了するまで、ステップS20~ステップS40に示した処理を繰り返すステップS50。すなわち音声認識装置200は、複数の仮説情報を生成する。そして音声認識装置200の結果選択部220は、最も評価スコアが高い仮説情報を、音声認識結果として選択するステップS60。以上、本実施形態によれば、結果選択部220が複雑度を用いているため、発音の難しい語句を高い精度で音声認識することができる。なお、上記実施形態によれば、以下の発明が開示されている。付記1発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する発音特徴データ抽出手段と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する複雑度算出手段と、を備える発音複雑度算出装置。付記2付記1に記載の発音複雑度算出装置において、前記記号は、音声記号、声の有無を示す記号、調音の場所を示す記号、又は調音の方法を示す記号である発音複雑度算出装置。付記3付記2に記載の発音複雑度算出装置において、前記発音特徴データは、互いに前後する複数の子音の組み合わせ、又は互いに前後する複数の母音の組み合わせである発音複雑度算出装置。付記4付記1~3のいずれか一つに記載の発音複雑度算出装置において、複数の前記発音特徴データのそれぞれを、前記複雑度の元となる重みデータに対応付けて記憶する複雑度データ記憶手段を備え、前記複雑度算出手段は、前記発音特徴データ抽出手段が抽出した前記発音特徴データに対応する前記重みデータを前記複雑度データ記憶手段から読み出し、読み出した前記重みデータを用いて前記複雑度を算出する発音複雑度算出装置。付記5音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示す仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成する音声認識仮説生成手段と、前記複数の前記仮説情報それぞれについて、発音の複雑度を算出する発音複雑度算出手段と、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する結果選択手段と、を備え、前記仮説情報は、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データであり、前記発音複雑度算出手段は、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する発音特徴データ抽出手段と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の前記複雑度を算出する複雑度算出手段と、を備える音声認識装置。付記6付記5に記載の音声認識装置において、前記結果選択手段は、前記複雑度が大きくなるにつれて、前記仮説情報が前記音声認識結果情報として選択されやすくなるように、前記複雑度を用いる音声認識装置。付記7付記6に記載の音声認識装置において、前記発音特徴データは、互いに前後する複数の子音の組み合わせ、又は互いに前後する複数の母音の組み合わせである音声認識装置。付記8付記5~7のいずれか一つに記載の音声認識装置において、複数の前記発音特徴データのそれぞれを、前記複雑度の元となる重みデータに対応付けて記憶する複雑度データ記憶手段を備え、前記複雑度算出手段は、前記発音特徴データ抽出手段が抽出した前記発音特徴データに対応する前記重みデータを前記複雑度データ記憶手段から読み出し、読み出した前記重みデータを用いて前記複雑度を算出する音声認識装置。付記9コンピュータが、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出し、前記コンピュータが、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する、発音複雑度算出方法。付記10付記9に記載の発音複雑度算出方法において、前記記号は、音声記号、声の有無を示す記号、調音の場所を示す記号、又は調音の方法を示す記号である発音複雑度算出方法。付記11付記10に記載の発音複雑度算出方法において、前記発音特徴データは、互いに前後する複数の子音の組み合わせ、又は互いに前後する複数の母音の組み合わせである発音複雑度算出方法。付記12付記9~11のいずれか一つに記載の発音複雑度算出方法において、前記コンピュータは、複数の前記発音特徴データのそれぞれを、前記複雑度の元となる重みデータに対応付けて記憶しており、前記コンピュータは、抽出した前記発音特徴データに対応する前記重みデータを読み出し、読み出した前記重みデータを用いて前記複雑度を算出する発音複雑度算出方法。付記13コンピュータが、音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示していて発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データである仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成し、前記コンピュータが、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出し、前記コンピュータが、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出し、前記コンピュータが、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する、音声認識方法。付記14付記13に記載の音声認識方法において、前記記号は、音声記号、声の有無を示す記号、調音の場所を示す記号、又は調音の方法を示す記号である音声認識方法。付記15付記14に記載の音声認識方法において、前記発音特徴データは、互いに前後する複数の子音の組み合わせ、又は互いに前後する複数の母音の組み合わせである音声認識方法。付記16付記13~15のいずれか一つに記載の音声認識方法において、前記コンピュータは、複数の前記発音特徴データのそれぞれを、前記複雑度の元となる重みデータに対応付けて記憶しており、前記コンピュータは、抽出した前記発音特徴データに対応する前記重みデータを読み出し、読み出した前記重みデータを用いて前記複雑度を算出する音声認識方法。付記17コンピュータを、発音複雑度算出装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する機能と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する機能と、を実現させるプログラム。付記18付記17に記載のプログラムにおいて、前記記号は、音声記号、声の有無を示す記号、調音の場所を示す記号、又は調音の方法を示す記号であるプログラム。付記19付記18に記載のプログラムおいて、前記発音特徴データは、互いに前後する複数の子音の組み合わせ、又は互いに前後する複数の母音の組み合わせであるプログラム。付記20付記17~19のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、前記コンピュータは、複数の前記発音特徴データのそれぞれを、前記複雑度の元となる重みデータに対応付けて記憶しており、前記コンピュータに、抽出した前記発音特徴データに対応する前記重みデータを読み出し、読み出した前記重みデータを用いて前記複雑度を算出する機能も実現させるプログラム。付記21コンピュータを、音声認識装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、音声信号を処理することにより、前記音声信号が示す語句の候補を示していて発音の仕方を示す記号を複数並べた記号列データである仮説情報を、音声認識スコアとともに複数種類生成する機能と、前記仮説情報としての前記記号列データから、2つ以上の前記記号の組み合わせである発音特徴データを抽出する機能と、前記発音特徴データを用いて前記記号列データに従った発音の複雑度を算出する機能と、前記音声認識スコア及び前記複雑度を用いて、一つの前記仮説情報を音声認識結果情報として選択する機能と、を実現させるプログラム。付記22付記21に記載のプログラムにおいて、前記記号は、音声記号、声の有無を示す記号、調音の場所を示す記号、又は調音の方法を示す記号であるプログラム。付記23付記22に記載のプログラムおいて、前記発音特徴データは、互いに前後する複数の子音の組み合わせ、又は互いに前後する複数の母音の組み合わせであるプログラム。付記24付記21~23のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、前記コンピュータは、複数の前記発音特徴データのそれぞれを、前記複雑度の元となる重みデータに対応付けて記憶しており、前記コンピュータに、抽出した前記発音特徴データに対応する前記重みデータを読み出し、読み出した前記重みデータを用いて前記複雑度を算出する機能も実現させるプログラム。以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。"