[0001]【発明の属する技術分野】本発明は、音声を認識する音声認識装置および方法に関する。この手法では、設定される語が少量であれば効率良く抽出できることが確認されているが、設定される語の数が多くなるほど、抽出の精度が低下することもわかっている。この手法では設定された語以外を認識することができないため、大語彙の連続音声認識を必要とする用途には利用できない。枠組において大量の指定語を中心に認識する手法が必要とされている。needed.【0003】音声認識は、観測された音声信号から話者が何を話したかを推定する問題であり、話者がある言語を発声し特徴抽出から特徴パラメータxが得られた場合、パターン認識の理論から事後確率P(w|x)を最大にするwを求めればよいことになる。(x))よりp(x|w)p(w)を最大にするwを求める問題に置きかえられる(このとき、p(x)はwによらない)。p(x|w)は音素などを単位とした音響モデルから特徴パラメータが出現する確率としてあらかじめ学習により得たデータから求められる。P(w)は単語などを単位とした言語モデルによって求められる。1-6-10、1998参照)。統計的言語モデルとしては、通常、あらかじめ用意された大量のテキストデータについて二単語間の連鎖確率を求め、それを音声認識時に用いるのが一般的である。recognition.【0004】しかし、このようにあらかじめ求められた確率値を用いる方法は、話者が連続的に発声する場合には適切とは言えない。話者が何らかの文脈に沿って連続的に発声する場合、現れ得る単語や単語間のつながりが異なってくることが予想され、厳密には利用すべき言語モデルが異なるべきであるのに、常に同じ言語モデルを用いているからである。[0005]【発明が解決しようとする課題】文脈の変化が生じる連続的な発声形態において、より精度良く音声認識を行うには文脈の変化に応じて言語モデルの確率値を調整することが有効となる。論文検索サービスの音声インタフェースにおいてユーザが音声により論文検索を要求する場合、ユーザはまず初めにキーとなる著者名やキーワードを発声し、検索結果が得られた段階でそれを絞り込む要求を発声すると考えられる。case,前半では著者名やキーワードが出現する確率が高いのであるから、音声認識において用いる言語モデルの確率値においても、著者名やキーワードについては高くしておけば認識結果としてこれらが現れやすくなる。keyword.【0006】しかし、単純に文脈に沿って現れやすいと予測される語の確率値を増やすのみでは、全体の認識結果においてその語が現れやすくなり、本来その語ではない語に対しても誤って認識されてしまう恐れが生じる。occurs.そこで、大語彙の音声を連続的に認識する際に、語彙のうち指定された語の認識精度を向上し、なおかつ全体の認識精度の低下を防ぐ必要がある。本発明の目的は、言語モデルに含まれている語彙のうち指定された語の認識精度を向上させる一方で、なおかつ全体の認識精度の低下を防止するものである。[0007]【課題を解決するための手段】本発明は、言語モデルに含まれている語彙、すなわち認識対象語彙のうち、指定された語の確率に対して重み付けを行ってそれらの語の認識率を向上させても、全体の認識精度の低下は許容範囲内に抑えることができるという発見に基づくものである。speech,該音声の特徴を分析して抽出する特徴抽出手段と、認識対象語彙の各単語が出現する確率を記述した言語モデルと、該特徴と該言語モデルを用いて音声認識を行い音声認識結果を出力する音声認識手段とを有し、言語モデルに記述される全単語のうち指定された語に関する確率に対する重みを決定する重み決定手段と、該確率に該重みを掛け合わせることにより言語モデルにおける各語の確率を修正する確率修正手段を備えた言語モデル修正手段を有することを特徴とする。この言語モデル修正手段により修正された言語モデルを用いて音声認識が行われる。means.【0009】本発明に係る連続音声認識装置は、さらに、前記の言語モデル修正手段が、言語モデル中の全語の確率の和が1になるように正規化する確率正規化手段を含むことを特徴とする。features.【0010】本発明によれば、さらに、前記の重み決定手段において、特定のデータ群における指定語の出現頻度に応じて各単語に掛け合わせる重みを決定したり、指定語のエントロピーを基準にして指定語に関する全ての確率に掛け合わせる重みを決定することができる。language.【0011】本発明はさらに、認識対象の音声の連続的な入力を受け付ける入力ステップと、該音声を分析して特徴を抽出する特徴抽出ステップと、あらかじめ作成された認識対象語彙の各語が出現する確率を記述した言語モデルに記述される全単語のうち指定された語に関する確率に対する重みを決定する重み決定ステップと、該確率に該重みを掛け合わせることにより該言語モデルにおける各語の確率を修正する確率修正ステップと、修正された確率を含む言語モデルと該特徴とを用いて音声認識を行い音声認識結果を出力する音声認識ステップとを備えたことを特徴とする連続音声認識方法を提供する。to.【0012】本発明の方法は、コンピュータプログラムとして実施できるものであり、本発明はそのようなコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体をも含むものである。program.【0013】本発明の装置または方法は、広く連続音声認識に有効に利用できるものであるが、対話型の連続音声認識において特に大きな効果が得られる。コンピュータなどにより発せられる質問に対して話者が答える音声を認識するような場合には、ある質問に対して期待される答えがある。本発明は、そのような答えに含まれるいくつかの限られた語についてその確率を重み付けすることにより、認識精度を向上させることができる一方、全体の音声認識率はさほど低下させずにすむものである。[0014]【発明の実施の形態】図1は、本発明に係る一実施形態である連続音声認識システムの構成を示すブロック図である。しては日本語かな漢字による単語列が出力されると見なして説明する。6と、修正された言語モデルおよび抽出された特徴パラメータを用いて音声認識を行い音声認識結果を出力する音声認識手段4とを備えて構成される。modified.【0016】本実施形態において入力される音声は、例えば論文検索サービスの音声インタフェースに連続音声認識システムが用いられる状況を仮定した場合、「西川さんという人が書いた論文はありますか」「では3番目の論文を詳しく見せて下さい」などの日本語による会話文調の内容である。as.【0017】特徴抽出手段において入力音声から抽出する音声の特徴パラメータとしては、周波数スペクトルの時間変化を表す尺度が用いられることが一般的である。used.ここでは12次元のLPCメルケプストラム距離およびその差分さらに音声信号のパワーの差分を特徴パラメータとして用いることを仮定する。ここで用いる特徴パラメータの種類と、後に説明する言語モデルとは無関係である。音声認識は、観測された音声信号から話者が何を話したかを推定する問題であり、話者がある言語を発声し特徴抽出から特徴パラメータxが得られた場合、パターン認識の理論から事後確率P(w|x)を最大にするwを求めればよいことになる。p(w)を最大にするwを求める問題に置きかえられる(このとき、p(x)はwによらない)。w)は音素などを単位とした音響モデルから特徴パラメータが出現する確率としてあらかじめ学習により得たデータから求められる。P(w)は単語などを単位とした言語モデルによって求められる。1-6-10,1998参照)。reference).【0019】言語モデルとしては、近年は統計的言語モデルと呼ばれる単語の連鎖確率を用いるのが一般的である。本実施形態においては、下の表1に示すような、隣接する2単語のペアについてその連鎖確率(共起確率とも言う)を記述した構造として言語モデルを説明する。the.なお、ここでは単語をもとにした例を説明するが、「論文を」といった、助詞等を含めた適当な区切りを単位として言語モデルを構築することができる。1997年11月に詳しいが、ここでは、あらかじめ用意された大量のテキストデータにおける2単語のペアの出現頻度によりその連鎖確率を求めて得るものとする。限られた例を示すと下記の表1にようになる。右端の数値が連鎖確率を対数表示したものである。-1032.22【0020】本実施形態において、言語モデル修正手段のうちの重み決定手段は、前述の言語モデルにおける指定語に関する確率値を修正するための重みを決定する。model.また、確率修正手段は言語モデルにおいて指定語に関する確率値を探し、重み決定手段により決定された重みを掛け合わせる。)、全単語数をNとする。指定語への重みをxとすると、修正された確率値は以下のように現せる。「探し」が指定語である場合、表1に示した言語モデルは以下の様に修正され得る。言語モデル修正手段の実行は、連続音声認識システム実行時でも実行前でもよい。paper【0021】以上説明した様に、大語彙の音声を連続的に認識する際に、語彙のうち指定された語の認識精度を向上することを目的として、言語モデルの確率値を修正する連続音声認識方法を発明した。81.16%に対してこの方法を用いて重みを100とした時に認識率91.30%を得た。68.79%であった。10%向上できることが分かった。その他に指定語を別の基準で選択した場合も同様の傾向を確認した。ここで用いた認識方法は、隠れマルコフモデルによるものである。invention,図2に示すように確率修正手段の後で言語モデル中の全単語の確率の和が1になるように正規化することによって、確率間の相対的な比較だけでなく絶対的な比較が可能になるため、音声認識結果としての利用範囲を広げることができる。result.【0023】なお、図2に示す例においては、音声認識を音素尤度計算41と単語尤度計算42とに分けて行っている。音素尤度計算41においては、予め定められた音素モデルを使用して、たとえば、隠れマルコフモデルを用いて音素の尤度を計算することができる。単語尤度計算42においては、単語のバイグラムやトライグラムのような統計的言語モデルを用いることができる。本発明は、音声認識をこのように二つに分けて行う場合に限定されるものではなく、いっぺんに認識結果を得る方式も採用することができる。result.【0024】さらに、特定のデータ群における指定語の出現確率に応じて各単語に掛け合わせる重みを決定することによって、より指定語の認識精度を向上することができる。具体的には、図3に示すフローチャートを用いて説明する。FIG.【0025】図3に示したフローチャートは、指定語が与えられた場合に言語モデルにおける修正前の出現確率に対してしきい値判定を行い、その結果に応じて重みを変えることを目的としている。ここでは2種類の重みを与えているが、この種類数およびしきい値は変更され得る。重みを3種類以上にすることもできるが、あまり種類が多すぎても認識率の向上につながるわけではない。フローチャートにおいて、まず与えられた指定語の出現確率を、言語モデルから探索して求め、しきい値pと大小比較を行う。2である場合、出現確率が高い指定語には重みを小さく、出現確率が低い指定語には重みを大きくすることになり、その結果、修正した言語モデルにおいて極端に大きな連鎖確率を持つエントリが生じることを押さえられるため、指定語の挿入誤りを押さえることができる。挿入誤りとは、本来発声されていないにもかかわらず余計な単語を認識してしまう誤りのことを言う。一般に言語モデルにおいて確率が高いエントリは、挿入誤りを起こしやすい傾向がある。error.【0026】なお、エントロピーを利用して、重み付けを決定する場合には、指定語のある群に関してエントロピーを計算し、その値が大きい群ほどそれについての重みを小さくするのが好ましい。iはある単語の出現確率であり、Nはある群に属する単語の数である。[0027]【発明の効果】以上、詳述したように、本発明の連続音声認識装置によれば、大語彙の音声を連続的に認識する際に語彙のうち指定された語の認識精度を向上することができる。本発明の装置または方法は、出現する語彙が比較的に限定されているか、ある程度予測が可能な対話音声の認識率の向上に役立つ。predicted.【0028】また、本発明の確率正規化手段を利用すると、図3に示すように、確率修正手段の後に実行することによって、言語モデルに対してより正確に連鎖確率を修正することができ、音声認識結果としての利用範囲が広がる。recognition.【0029】そして、特定のデータ群における指定語の出現頻度に応じて各単語に掛け合わせる重みを決定することによって、修正した言語モデルにおいて極端に大きな連鎖確率を持つエントリが生じることを押さえられるため、指定語の挿入誤りを押さえ、より指定語の認識精度をさらに向上させることができる。DRAWINGS【図1】本発明に係る一実施形態である、特徴抽出手段3と、音声認識手段4と、言語モデル修正手段6と、言語モデル51を備えた連続音声認識システムの構成を示すブロック図である。there.【図2】確率の正規化を含む本発明にかかる別の実施形態を示すブロック図である。probability.【図3】本発明による重み決定方法の一例を示すフローチャートである。