モデル学習装置78は、音声DB(例えば審議音声コーパス)40を人間が書き起こし、整形して得られた文書スタイルテキスト(例えば会議録)42により学習した言語モデル186から、実際の発言内容に忠実な書き起こしの言語モデル136を推定する言語モデル推定部188と、初期音響モデル130及び言語モデル推定部188により推定された話し言葉スタイル書き起こしの言語モデル136を用いた音声認識により、音声DB40に書き起こしとその音素ラベルを付して音素ラベル付音声DB80を出力する音素ラベリング部144と、音素ラベル付音声DB80を学習データとして、音響モデルの学習を行なう音響モデル学習部とを含む。主要な対象は、音声認識用に丁寧に発音した音声(以下「読上音声」と呼ぶ。)から、講演及び会議などの話し言葉の音声(以下「話し言葉音声」と呼ぶ。話し言葉音声は読上音声では見られないような流暢でない現象を伴う。これらの現象とは、例えば、言直し、言いよどみ、「あー」とか「うー」というようなフィラーと呼ばれる発声の挿入、日本語の場合の助詞の欠落、及び発音の怠けなどである。用いて音声認識するためには、音響モデルが必要である。音響モデルの学習には、音声とその忠実な書き起こしとの組である音声コーパスを準備しなければならない。音声認識の精度を高めるためには、音声コーパスの規模は大きい方が望ましい。通常、こうした音声コーパスの作成は人手で行なわれる。話し言葉音声の場合、上記したような現象のために人手による書き起こしの作成には多大なコストがかかる。したがって、大規模なコーパスの構築は極めて困難である。その結果、音声認識に必要な音響モデルの学習のためのデータ量不足が問題となる。)と呼ばれるアプローチを提案している。このアプローチでは、発話の忠実な書き起こしの代わりに、低コストで利用できる整形済テキストデータから音響モデルの学習のための音素ラベルを作成する。非特許文献1では、ニュース音声を対象として以下のように音素ラベルを付与することが提案されている。多くの放送には、字幕が付与される。この字幕を放送に対するテキストデータとして音素ラベルを作成することが考えられる。非特許文献1によれば、字幕は多くの誤りを含み、そのままでは音素ラベルとして利用できない。そこで、非特許文献1では、字幕のテキストデータから学習した言語モデルを用いて音声認識を行なうことで、放送音声に対する音素ラベルを作成している。非特許文献1によれば、ニュース音声には音楽及びいわゆるCMなどの非音声区間が多数存在するため、音声認識結果の信頼性は高くない。そこで非特許文献1は、音声認識の後、その結果と字幕とを再度マッチングさせ、合致した区間の音声認識結果のみを用いるのが効果的であると報告している。非特許文献2は、同様に放送音声を対象としているが、字幕には現れない表現にも対応するために、字幕から構築した言語モデルと、別途構築したベースライン言語モデルとを、前者に大きな重みをかけて合成し、この言語モデルを用いて音声認識を行なっている。Error)学習においても認識精度が向上したと報告している。産業上の利用分野この発明は音声認識技術に関し、特に、話し言葉の音声を精度高く認識可能な音声認識装置、及びそのための音響モデルの学習技術に関する。前記音素ラベリング手段により音素ラベルが付された前記音声データベースを学習データとして、音声認識用音響モデルの学習又は更新を行なうための音響モデル学習手段として機能させる、音響モデル学習のためのコンピュータプログラム。ライセンスをご希望の方、特許の内容に興味を持たれた方は、下記までご連絡ください。同じキーワードでJ-STORE内を検索することが出来ます。