JP2938865B1 - 音声認識装置 - Google Patents
音声認識装置Info
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Abstract
【要約】
【課題】 従来例に比較して高精度で近似した言語尤度
を用いてより高い認識率でかつ高速で音声認識すること
ができる音声認識装置を提供する。 【解決手段】 単語辞書初期化処理部１０は、メモリ学
習用テキストデータに基づいて木構造単語辞書を生成し
て、木構造の各ノードに対して近似言語尤度である先読
み確率を計算して付与する。単語照合部６は、音素照合
部４から入力される単語仮説毎に、メモリ２２内の木構
造単語辞書における単語の非終端状態に与える近似言語
尤度である先読み確率を、メモリ２３内の統計的言語モ
デルのＮ−ｇｒａｍの確率データに基づいて計算するこ
とによりメモリ２２内の木構造単語辞書を更新して、更
新された木構造単語辞書を用いて、入力される音声信号
を音声認識する。
を用いてより高い認識率でかつ高速で音声認識すること
ができる音声認識装置を提供する。 【解決手段】 単語辞書初期化処理部１０は、メモリ学
習用テキストデータに基づいて木構造単語辞書を生成し
て、木構造の各ノードに対して近似言語尤度である先読
み確率を計算して付与する。単語照合部６は、音素照合
部４から入力される単語仮説毎に、メモリ２２内の木構
造単語辞書における単語の非終端状態に与える近似言語
尤度である先読み確率を、メモリ２３内の統計的言語モ
デルのＮ−ｇｒａｍの確率データに基づいて計算するこ
とによりメモリ２２内の木構造単語辞書を更新して、更
新された木構造単語辞書を用いて、入力される音声信号
を音声認識する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、木構造単語辞書を
用いて音声認識を行う音声認識装置に関する。
用いて音声認識を行う音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、連続音声認識装置において、その
性能を高めるために統計的言語モデルを用いる方法が研
究されている。これは、統計的言語モデルを用いて、次
単語を予測し探索空間を削減することにより、認識率の
向上および計算時間の削減の効果を狙ったものである。
最近盛んに用いられている統計的言語モデルとしてＮ−
ｇｒａｍ（Ｎ−ｇｒａｍ；ここで、Ｎは２以上の自然数
である。）がある。これは、大規模なテキストデータを
学習し、直前のＮ−１個の単語から次の単語への遷移確
率を統計的に与えるものである。複数Ｌ個の単語列ｗ1 L
＝ｗ1，ｗ2，…，ｗLの生成確率Ｐ（ｗ1 L）は次式で表
される。
性能を高めるために統計的言語モデルを用いる方法が研
究されている。これは、統計的言語モデルを用いて、次
単語を予測し探索空間を削減することにより、認識率の
向上および計算時間の削減の効果を狙ったものである。
最近盛んに用いられている統計的言語モデルとしてＮ−
ｇｒａｍ（Ｎ−ｇｒａｍ；ここで、Ｎは２以上の自然数
である。）がある。これは、大規模なテキストデータを
学習し、直前のＮ−１個の単語から次の単語への遷移確
率を統計的に与えるものである。複数Ｌ個の単語列ｗ1 L
＝ｗ1，ｗ2，…，ｗLの生成確率Ｐ（ｗ1 L）は次式で表
される。
【０００３】
【数１】
【０００４】ここで、ｗtは単語列ｗ1 Lのうちｔ番目の
１つの単語を表し、ｗi jはｉ番目からｊ番目の単語列を
表わす。上記数１において、確率Ｐ（ｗt｜
ｗt+1-N t-1）は、Ｎ個の単語からなる単語列ｗt+1-N t-1
が発声された後に単語ｗtが発声される確率であり、以
下同様に、確率Ｐ（Ａ｜Ｂ）は単語又は単語列Ｂが発声
された後に単語Ａが発声される確率を意味する。また、
数１における「Π」はｔ＝１からＬまでの確率Ｐ（ｗt
｜ｗt+1-N t-1）の積を意味し、以下同様である。
１つの単語を表し、ｗi jはｉ番目からｊ番目の単語列を
表わす。上記数１において、確率Ｐ（ｗt｜
ｗt+1-N t-1）は、Ｎ個の単語からなる単語列ｗt+1-N t-1
が発声された後に単語ｗtが発声される確率であり、以
下同様に、確率Ｐ（Ａ｜Ｂ）は単語又は単語列Ｂが発声
された後に単語Ａが発声される確率を意味する。また、
数１における「Π」はｔ＝１からＬまでの確率Ｐ（ｗt
｜ｗt+1-N t-1）の積を意味し、以下同様である。
【０００５】ところで、近年、上記統計的言語モデルＮ
−ｇｒａｍを用いて連続音声認識の性能を向上させる手
法が盛んに提案されている（例えば、従来技術文献１
「Ｌ．Ｒ．Ｂａｈｌ ｅｔ ａｌ．，“Ａ Ｍａｘｉｍ
ｕｍ ＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＡｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ
Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉ
ｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏ
ｎ ＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃ
ｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｐｐ．１７９−
１９０，１９８３年」及び従来技術文献２「清水ほか，
“単語グラフを用いた自由発話音声認識”，電子情報通
信学会技術報告，ＳＰ９５−８８，ｐｐ．４９−５４，
平成７年」参照。）。
−ｇｒａｍを用いて連続音声認識の性能を向上させる手
法が盛んに提案されている（例えば、従来技術文献１
「Ｌ．Ｒ．Ｂａｈｌ ｅｔ ａｌ．，“Ａ Ｍａｘｉｍ
ｕｍ ＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＡｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ
Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉ
ｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏ
ｎ ＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃ
ｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｐｐ．１７９−
１９０，１９８３年」及び従来技術文献２「清水ほか，
“単語グラフを用いた自由発話音声認識”，電子情報通
信学会技術報告，ＳＰ９５−８８，ｐｐ．４９−５４，
平成７年」参照。）。
【０００６】しかしながら、Ｎ−ｇｒａｍはパラメータ
数が多く、それぞれの値を正確に求めるためには、莫大
な量のテキストデータが必要とされる。この問題を解決
する方法として、学習用テキストデータに出現しない単
語遷移に対しても遷移確率を与える平滑化の手法（例え
ば、従来技術文献３「Ｆ．Ｊｅｌｉｎｅｋ ｅｔ ａ
ｌ．，“Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄ ｅｓｔｉｍａｔｉ
ｏｎ ｏｆ Ｍａｒｋｏｖ Ｓｏｕｒｃｅ Ｐａｒａｍ
ｅｔｅｒｓ ｆｒｏｍ Ｓｐａｒｓｅ Ｄａｔａ”，Ｐ
ｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ Ｐａ
ｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｎ Ｐｒａｃ
ｔｉｃｅ，ｐｐ．３８１−３８７，１９８０年」、従来
技術文献４「Ｓ．Ｍ．Ｋａｔｚ ｅｔ ａｌ．，“Ｅｓ
ｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓ
ｆｒｏｍ Ｓｐａｒｓｅ Ｄａｔａ ｆｏｒ ｔｈｅ
Ｌａｎｇｕａｇｅ ｍｏｄｅｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
ｏｆ ａ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ”，
ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ａｃｏｕ
ｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ ＳｉｇｎａｌＰｒ
ｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．４００−４０１，１９８７
年」及び従来技術文献５「川端ほか，“二項事後分布に
基づくＮ−ｇｒａｍ統計的言語モデルのＢａｃｋ−ｏｆ
ｆ平滑化”，電子情報通信学会技術報告、ＳＰ９５−９
３，ｐｐ１−６，平成７年」参照。）や、クラス分類、
可変長Ｎ−ｇｒａｍ等パラメータの数を減少させる手法
（例えば、従来技術文献６「Ｐ．Ｆ．Ｂｒｏｗｎ ｅｔ
ａｌ．，“Ｃｌａｓｓ−Ｂａｓｅｄ ｎ−ｇｒａｍ
ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇ
ｅ”，Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔ
ｉｃｓ，Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．４，ｐｐ．４６７−４７
９，１９９２年」、従来技術文献７「Ｔ．Ｒ．Ｎｉｅｓ
ｌｅｒ ｅｔ ａｌ．，“Ａ Ｖａｒｉａｂｌｅ−Ｌｅ
ｎｇｔｈ Ｃａｔｅｇｏｒｙ−Ｂａｓｅｄ Ｎ−ｇｒａ
ｍ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ”，Ｐｒｏｃｅｅｄ
ｉｎｇｓ ｏｆ ＩＣＡＳＳＰ ’９６，Ｖｏｌ．１，
ｐｐ．１６４−１６７，１９９６年」及び従来技術文献
８「政瀧ほか，“連続音声認識のための可変長連鎖統計
統計的言語モデル”，電子情報通信学会技術報告，ＳＰ
９５−７３，ｐｐ．１−６，平成７年」参照。）等が数
多く提案されている。しかしながら、これらの手法を用
いても、精度の良い統計的言語モデルを構築するために
は、相当量のデータを用いる必要があると考えられる。
数が多く、それぞれの値を正確に求めるためには、莫大
な量のテキストデータが必要とされる。この問題を解決
する方法として、学習用テキストデータに出現しない単
語遷移に対しても遷移確率を与える平滑化の手法（例え
ば、従来技術文献３「Ｆ．Ｊｅｌｉｎｅｋ ｅｔ ａ
ｌ．，“Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄ ｅｓｔｉｍａｔｉ
ｏｎ ｏｆ Ｍａｒｋｏｖ Ｓｏｕｒｃｅ Ｐａｒａｍ
ｅｔｅｒｓ ｆｒｏｍ Ｓｐａｒｓｅ Ｄａｔａ”，Ｐ
ｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ Ｐａ
ｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｎ Ｐｒａｃ
ｔｉｃｅ，ｐｐ．３８１−３８７，１９８０年」、従来
技術文献４「Ｓ．Ｍ．Ｋａｔｚ ｅｔ ａｌ．，“Ｅｓ
ｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓ
ｆｒｏｍ Ｓｐａｒｓｅ Ｄａｔａ ｆｏｒ ｔｈｅ
Ｌａｎｇｕａｇｅ ｍｏｄｅｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
ｏｆ ａ Ｓｐｅｅｃｈ Ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ”，
ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ａｃｏｕ
ｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ ＳｉｇｎａｌＰｒ
ｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．４００−４０１，１９８７
年」及び従来技術文献５「川端ほか，“二項事後分布に
基づくＮ−ｇｒａｍ統計的言語モデルのＢａｃｋ−ｏｆ
ｆ平滑化”，電子情報通信学会技術報告、ＳＰ９５−９
３，ｐｐ１−６，平成７年」参照。）や、クラス分類、
可変長Ｎ−ｇｒａｍ等パラメータの数を減少させる手法
（例えば、従来技術文献６「Ｐ．Ｆ．Ｂｒｏｗｎ ｅｔ
ａｌ．，“Ｃｌａｓｓ−Ｂａｓｅｄ ｎ−ｇｒａｍ
ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｎａｔｕｒａｌ ｌａｎｇｕａｇ
ｅ”，Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔ
ｉｃｓ，Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．４，ｐｐ．４６７−４７
９，１９９２年」、従来技術文献７「Ｔ．Ｒ．Ｎｉｅｓ
ｌｅｒ ｅｔ ａｌ．，“Ａ Ｖａｒｉａｂｌｅ−Ｌｅ
ｎｇｔｈ Ｃａｔｅｇｏｒｙ−Ｂａｓｅｄ Ｎ−ｇｒａ
ｍ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ”，Ｐｒｏｃｅｅｄ
ｉｎｇｓ ｏｆ ＩＣＡＳＳＰ ’９６，Ｖｏｌ．１，
ｐｐ．１６４−１６７，１９９６年」及び従来技術文献
８「政瀧ほか，“連続音声認識のための可変長連鎖統計
統計的言語モデル”，電子情報通信学会技術報告，ＳＰ
９５−７３，ｐｐ．１−６，平成７年」参照。）等が数
多く提案されている。しかしながら、これらの手法を用
いても、精度の良い統計的言語モデルを構築するために
は、相当量のデータを用いる必要があると考えられる。
【０００７】以上の問題点を解決するために、従来技術
文献９「Ｖｏｌｋｅｒ Ｓｔｅｉｎｂｉｓｓ ｅｔ ａ
ｌ．，“Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ｂｅａｍ
ｓｅａｒｃｈ”， ＩＣＬＳＰ ９４， Ｙｏｋｏｈａ
ｍａ， Ｊａｐａｎ， ｐｐ．２１４３−２１４６」及
び従来技術文献１０「Ｓｔｅｆａｎ Ｏｒｔｍａｎｎｓ
ｅｔ ａｌ．，“Ａ ｗｏｒｄ ｇｒａｐｈ ａｌｇ
ｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒｌａｒｇｅ ｖｏｃａｂｕｌａｒ
ｙ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎ
ｉｔｉｏｎ”， Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｐｅｅｃｈ ＆
Ｌａｎｇｕａｇｅ， １９９７， １１， ｐｐ．４
３−７２」において、木構造単語辞書を用いた音声認識
方法（以下、従来例という。）が開示されている。この
従来例では、木構造辞書の非終端状態（非終端ノード）
に対する近似言語尤度として、当該ノードが属するすべ
ての単語のｕｎｉｇｒａｍ確率のうち最大のものを用い
ている。ここで、単語のｕｎｉｇｒａｍ確率とは、１つ
の単語の出現確率をいう。
文献９「Ｖｏｌｋｅｒ Ｓｔｅｉｎｂｉｓｓ ｅｔ ａ
ｌ．，“Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ｂｅａｍ
ｓｅａｒｃｈ”， ＩＣＬＳＰ ９４， Ｙｏｋｏｈａ
ｍａ， Ｊａｐａｎ， ｐｐ．２１４３−２１４６」及
び従来技術文献１０「Ｓｔｅｆａｎ Ｏｒｔｍａｎｎｓ
ｅｔ ａｌ．，“Ａ ｗｏｒｄ ｇｒａｐｈ ａｌｇ
ｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒｌａｒｇｅ ｖｏｃａｂｕｌａｒ
ｙ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｓｐｅｅｃｈｒｅｃｏｇｎ
ｉｔｉｏｎ”， Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｐｅｅｃｈ ＆
Ｌａｎｇｕａｇｅ， １９９７， １１， ｐｐ．４
３−７２」において、木構造単語辞書を用いた音声認識
方法（以下、従来例という。）が開示されている。この
従来例では、木構造辞書の非終端状態（非終端ノード）
に対する近似言語尤度として、当該ノードが属するすべ
ての単語のｕｎｉｇｒａｍ確率のうち最大のものを用い
ている。ここで、単語のｕｎｉｇｒａｍ確率とは、１つ
の単語の出現確率をいう。
【０００８】この従来例において用いている統計的言語
モデルによるｕｎｉｇｒａｍ先読み方法の処理について
説明する。木構造単語辞書内の各ノードのｐlookahead
を設定する手順は以下の通りである。 （１）木構造単語辞書内の各リーフノードに関して、次
式に示すように、このリーフノードで終了する単語のす
べてのｕｎｉｇｒａｍ（Ｗleafnodeと表示される単語セ
ット）確率Ｐ（ｗ）の最大値を計算して各リーフノード
における先読み確率ｐlookahead（leafnode）に設定す
る。同音異義語及び複数の発音のため、１つのリーフノ
ードにおいて終了する単語が数個である可能性もある。
モデルによるｕｎｉｇｒａｍ先読み方法の処理について
説明する。木構造単語辞書内の各ノードのｐlookahead
を設定する手順は以下の通りである。 （１）木構造単語辞書内の各リーフノードに関して、次
式に示すように、このリーフノードで終了する単語のす
べてのｕｎｉｇｒａｍ（Ｗleafnodeと表示される単語セ
ット）確率Ｐ（ｗ）の最大値を計算して各リーフノード
における先読み確率ｐlookahead（leafnode）に設定す
る。同音異義語及び複数の発音のため、１つのリーフノ
ードにおいて終了する単語が数個である可能性もある。
【０００９】
【数２】ｐlookahead（leafnode）＝ＭＡＸ{Ｐ(ｗ)} ここで、ｗ∈Ｗleafnode
【００１０】（２）すべての非リーフノードにおける先
読み確率ｐlookaheadに対して、そこからリーフノード
に枝分かれするすべての子ノードの先読み確率ｐ
lookahead（child-node）の最大値を設定する。
読み確率ｐlookaheadに対して、そこからリーフノード
に枝分かれするすべての子ノードの先読み確率ｐ
lookahead（child-node）の最大値を設定する。
【００１１】
【数３】ｐlookahead（non-leafnode）＝ＭＡＸ{ｐ
lookahead（child-node）}
lookahead（child-node）}
【００１２】従来例のｕｎｉｇｒａｍの先読み方法は現
時点で展開された単語仮説に依存せず、従って、統計的
手順であって、通常は事前に１度だけ計算されるべきも
のであることに注意する。ここで、従来例の方法による
実施例を以下に示す。この実施例で用いられたｕｎｉｇ
ｒａｍの統計的言語モデルの一例を次の表に示す。ま
た、上述の処理で得られた木構造単語辞書を図４に示
す。
時点で展開された単語仮説に依存せず、従って、統計的
手順であって、通常は事前に１度だけ計算されるべきも
のであることに注意する。ここで、従来例の方法による
実施例を以下に示す。この実施例で用いられたｕｎｉｇ
ｒａｍの統計的言語モデルの一例を次の表に示す。ま
た、上述の処理で得られた木構造単語辞書を図４に示
す。
【００１３】
【表１】
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来例
で用いる近似言語尤度は単語のｕｎｉｇｒａｍ確率に基
づいているために、近似の精度が低く、認識に要する計
算時間の短縮効果が十分でない。従って、計算コストが
高く、また、木構造単語辞書を記憶するメモリの容量が
比較的大きいという問題点があった。
で用いる近似言語尤度は単語のｕｎｉｇｒａｍ確率に基
づいているために、近似の精度が低く、認識に要する計
算時間の短縮効果が十分でない。従って、計算コストが
高く、また、木構造単語辞書を記憶するメモリの容量が
比較的大きいという問題点があった。
【００１５】本発明の目的は以上の問題点を解決し、従
来例に比較して高精度で近似した言語尤度を用いてより
高い認識率でかつ高速で音声認識することができる音声
認識装置を提供することにある。
来例に比較して高精度で近似した言語尤度を用いてより
高い認識率でかつ高速で音声認識することができる音声
認識装置を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】本発明に係る請求項１記
載の音声認識装置は、学習用テキストデータに基づいて
木構造単語辞書を生成して、木構造の各ノードに対して
近似言語尤度である先読み確率を計算して付与し、上記
木構造単語辞書を用いて入力される音声信号を音声認識
する音声認識手段を備えた音声認識装置において、Ｎが
２以上の自然数である単語のＮ−ｇｒａｍの確率データ
を含む統計的言語モデルを記憶する記憶手段を備え、上
記音声認識手段は、生成される単語仮説毎に、上記木構
造単語辞書における単語の非終端状態に与える近似言語
尤度である先読み確率を、上記記憶手段に記憶された統
計的言語モデルのＮ−ｇｒａｍの確率データに基づいて
計算することにより上記木構造単語辞書を更新して、上
記更新された木構造単語辞書を用いて、入力される音声
信号を音声認識することを特徴とする。
載の音声認識装置は、学習用テキストデータに基づいて
木構造単語辞書を生成して、木構造の各ノードに対して
近似言語尤度である先読み確率を計算して付与し、上記
木構造単語辞書を用いて入力される音声信号を音声認識
する音声認識手段を備えた音声認識装置において、Ｎが
２以上の自然数である単語のＮ−ｇｒａｍの確率データ
を含む統計的言語モデルを記憶する記憶手段を備え、上
記音声認識手段は、生成される単語仮説毎に、上記木構
造単語辞書における単語の非終端状態に与える近似言語
尤度である先読み確率を、上記記憶手段に記憶された統
計的言語モデルのＮ−ｇｒａｍの確率データに基づいて
計算することにより上記木構造単語辞書を更新して、上
記更新された木構造単語辞書を用いて、入力される音声
信号を音声認識することを特徴とする。
【００１７】また、請求項２記載の音声認識装置は、請
求項１記載の音声認識装置において、上記音声認識手段
は、学習用テキストデータに基づいて木構造単語辞書を
生成する生成手段と、上記木構造単語辞書において各リ
ーフノードに対して、リーフノードで終了する単語のす
べてのｕｎｉｇｒａｍの最大確率を先読み確率として計
算して付与する第１の付与手段と、上記木構造単語辞書
においてすべてのリーフノードでないノードに対してそ
の先読み確率にリーフノードに対して分岐するすべての
子ノードの最大確率を設定して付与することにより上記
木構造単語辞書を別の記憶手段に記憶する第２の付与手
段と、生成される単語仮説毎に、単語仮説の各組に対し
て単語のｕｎｉｇｒａｍを除く上記記憶手段に記憶され
た統計的言語モデルにおいて存在するすべてのＮ−ｇｒ
ａｍの入力データの最大のＮ−ｇｒａｍ確率に拡張して
各リーフノードの先読み確率を計算して上記別の記憶手
段に記憶された木構造単語辞書に付与する第３の付与手
段と、上記木構造単語辞書においてリーフノードでない
すべてのノードに対してその先読み確率に、リーフノー
ドに対して分岐するすべての子ノードの最大確率を設定
して付与することにより、上記別の記憶手段に記憶され
た木構造単語辞書を更新する第４の付与手段と、上記更
新された木構造単語辞書と、上記記憶手段に記憶された
統計的言語モデルを用いて、入力された音声信号に対し
て最尤の単語仮説を探索決定して認識結果として出力す
る探索認識手段とを備えたことを特徴とする。
求項１記載の音声認識装置において、上記音声認識手段
は、学習用テキストデータに基づいて木構造単語辞書を
生成する生成手段と、上記木構造単語辞書において各リ
ーフノードに対して、リーフノードで終了する単語のす
べてのｕｎｉｇｒａｍの最大確率を先読み確率として計
算して付与する第１の付与手段と、上記木構造単語辞書
においてすべてのリーフノードでないノードに対してそ
の先読み確率にリーフノードに対して分岐するすべての
子ノードの最大確率を設定して付与することにより上記
木構造単語辞書を別の記憶手段に記憶する第２の付与手
段と、生成される単語仮説毎に、単語仮説の各組に対し
て単語のｕｎｉｇｒａｍを除く上記記憶手段に記憶され
た統計的言語モデルにおいて存在するすべてのＮ−ｇｒ
ａｍの入力データの最大のＮ−ｇｒａｍ確率に拡張して
各リーフノードの先読み確率を計算して上記別の記憶手
段に記憶された木構造単語辞書に付与する第３の付与手
段と、上記木構造単語辞書においてリーフノードでない
すべてのノードに対してその先読み確率に、リーフノー
ドに対して分岐するすべての子ノードの最大確率を設定
して付与することにより、上記別の記憶手段に記憶され
た木構造単語辞書を更新する第４の付与手段と、上記更
新された木構造単語辞書と、上記記憶手段に記憶された
統計的言語モデルを用いて、入力された音声信号に対し
て最尤の単語仮説を探索決定して認識結果として出力す
る探索認識手段とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明に係
る実施形態について説明する。
る実施形態について説明する。
【００１９】図１は、本発明に係る一実施形態である連
続音声認識装置のブロック図である。この実施形態の連
続音声認識装置においては、単語辞書初期化処理部１０
は、メモリ学習用テキストデータに基づいて二分木形式
の木構造単語辞書を生成して、木構造の各ノードに対し
て近似言語尤度である先読み確率を計算して付与して木
構造単語辞書メモリ２１，２２に格納し、Ｎが２以上の
自然数である単語のＮ−ｇｒａｍの確率データを含む統
計的言語モデルを記憶する統計的言語モデルメモリ２３
が備えられる。ここで、単語照合部６は、音素照合部４
から入力される単語仮説毎に、メモリ２２内の木構造単
語辞書における単語の非終端状態に与える近似言語尤度
である先読み確率を、メモリ２３内の統計的言語モデル
のＮ−ｇｒａｍの確率データに基づいて計算することに
より上記メモリ２２内の木構造単語辞書を更新して、上
記更新された木構造単語辞書を用いて、入力される音声
信号を音声認識することを特徴としている。
続音声認識装置のブロック図である。この実施形態の連
続音声認識装置においては、単語辞書初期化処理部１０
は、メモリ学習用テキストデータに基づいて二分木形式
の木構造単語辞書を生成して、木構造の各ノードに対し
て近似言語尤度である先読み確率を計算して付与して木
構造単語辞書メモリ２１，２２に格納し、Ｎが２以上の
自然数である単語のＮ−ｇｒａｍの確率データを含む統
計的言語モデルを記憶する統計的言語モデルメモリ２３
が備えられる。ここで、単語照合部６は、音素照合部４
から入力される単語仮説毎に、メモリ２２内の木構造単
語辞書における単語の非終端状態に与える近似言語尤度
である先読み確率を、メモリ２３内の統計的言語モデル
のＮ−ｇｒａｍの確率データに基づいて計算することに
より上記メモリ２２内の木構造単語辞書を更新して、上
記更新された木構造単語辞書を用いて、入力される音声
信号を音声認識することを特徴としている。
【００２０】ところで、音声認識装置における最も可能
性の高い仮説を探索（サーチ）する処理は、認識可能な
すべての単語を包含する単語辞書に基づいて行ってい
る。従来例の音声認識装置においては、通常、木構造単
語辞書（メモリ内に、認識可能な単語が単なる直線的リ
ストではなく木構造として表示されている。）が使用さ
れる。木構造単語辞書が使用される場合は、木構造単語
辞書を用いた探索時に統計的言語モデル確率をできるだ
け早く組み込むために、統計的言語モデルの先読み方法
と呼ばれる手順が使用される。使用頻度の高い手順の１
つはｕｎｉｇｒａｍの先読み方法であり、従来例で説明
したものである。一方、本実施形態では、この従来例の
方法を拡張して探索速度を約２０％向上させることがで
きるオンデマンドのＮ−ｇｒａｍ先読み方法を用いる。
性の高い仮説を探索（サーチ）する処理は、認識可能な
すべての単語を包含する単語辞書に基づいて行ってい
る。従来例の音声認識装置においては、通常、木構造単
語辞書（メモリ内に、認識可能な単語が単なる直線的リ
ストではなく木構造として表示されている。）が使用さ
れる。木構造単語辞書が使用される場合は、木構造単語
辞書を用いた探索時に統計的言語モデル確率をできるだ
け早く組み込むために、統計的言語モデルの先読み方法
と呼ばれる手順が使用される。使用頻度の高い手順の１
つはｕｎｉｇｒａｍの先読み方法であり、従来例で説明
したものである。一方、本実施形態では、この従来例の
方法を拡張して探索速度を約２０％向上させることがで
きるオンデマンドのＮ−ｇｒａｍ先読み方法を用いる。
【００２１】まず、統計的言語モデルの先読み方法につ
いて説明する。統計的言語モデルによる先読み方法は、
木構造単語辞書を使用する多くの音声認識装置で使用さ
れている。探索中に木構造単語辞書に入った時点では、
単語の同一性はリーフノード（単語が終了するノードで
あり、単語の終端状態をいう。）に達するまで判らず、
従って木構造単語辞書内での正確な言語モデル確率も不
明である。良好な高速探索性能を得るためには、木構造
単語辞書を通過する間にできるだけ早く言語モデル確率
を組み込む必要がある。木構造辞書を使用する多くの音
声認識システムにおいては、木構造辞書内に言語モデル
確率の推定値を組み込むために、統計的言語モデルの先
読み方法と呼ばれる手順が使用される。統計的言語モデ
ルの先読み確率（ｐlookahead）は、木構造辞書のあら
ゆるノードに帰属している。それらが既に設定済みであ
るものとすれば、それは探索中に以下のように使用され
る。
いて説明する。統計的言語モデルによる先読み方法は、
木構造単語辞書を使用する多くの音声認識装置で使用さ
れている。探索中に木構造単語辞書に入った時点では、
単語の同一性はリーフノード（単語が終了するノードで
あり、単語の終端状態をいう。）に達するまで判らず、
従って木構造単語辞書内での正確な言語モデル確率も不
明である。良好な高速探索性能を得るためには、木構造
単語辞書を通過する間にできるだけ早く言語モデル確率
を組み込む必要がある。木構造辞書を使用する多くの音
声認識システムにおいては、木構造辞書内に言語モデル
確率の推定値を組み込むために、統計的言語モデルの先
読み方法と呼ばれる手順が使用される。統計的言語モデ
ルの先読み確率（ｐlookahead）は、木構造辞書のあら
ゆるノードに帰属している。それらが既に設定済みであ
るものとすれば、それは探索中に以下のように使用され
る。
【００２２】（ａ）ノードに入ると、現在の全体のスコ
アにｐlookahead（ノード）を加算する。 （ｂ）ノードを離れると、現在の全体のスコアからｐ
lookahead（ノード）を減算する。
アにｐlookahead（ノード）を加算する。 （ｂ）ノードを離れると、現在の全体のスコアからｐ
lookahead（ノード）を減算する。
【００２３】この方法は、統計的言語モデルの先読み方
法を何も使用しない場合よりも早く弱い言語モデル確率
を有するノードの枝刈り（プルーニング）を促進し、探
索の速度向上をもたらす。辞書における各ノードのｐ
lookaheadを設定するための方法について説明する。
法を何も使用しない場合よりも早く弱い言語モデル確率
を有するノードの枝刈り（プルーニング）を促進し、探
索の速度向上をもたらす。辞書における各ノードのｐ
lookaheadを設定するための方法について説明する。
【００２４】本実施形態に係る単語辞書初期化処理部１
０は、学習用テキストメモリ２に記憶された複数の発声
音声文のテキストデータ（コーパス）と、統計的言語モ
デルメモリ２３内の単語のｕｎｉｇｒａｍ確率データと
に基づいて、二分木形式の木構造単語辞書を生成し、従
来例の方法を用いて各ノードに対して先読み確率ｐlo
okaheadを計算して付与することにより、初期値の木構
造単語辞書を生成してメモリ２１に記憶した後、メモリ
２２にコピーする。そして、次の処理により、音素照合
部４からバッファメモリ５を介して単語照合部６に単語
仮説が入力される毎に（オンデマンド）、メモリ２２内
の木構造単語辞書を更新して、メモリ２２内の木構造単
語辞書とメモリ２３内の統計的言語モデルとを用いて最
尤の単語仮説を探索決定して認識結果として出力する。
０は、学習用テキストメモリ２に記憶された複数の発声
音声文のテキストデータ（コーパス）と、統計的言語モ
デルメモリ２３内の単語のｕｎｉｇｒａｍ確率データと
に基づいて、二分木形式の木構造単語辞書を生成し、従
来例の方法を用いて各ノードに対して先読み確率ｐlo
okaheadを計算して付与することにより、初期値の木構
造単語辞書を生成してメモリ２１に記憶した後、メモリ
２２にコピーする。そして、次の処理により、音素照合
部４からバッファメモリ５を介して単語照合部６に単語
仮説が入力される毎に（オンデマンド）、メモリ２２内
の木構造単語辞書を更新して、メモリ２２内の木構造単
語辞書とメモリ２３内の統計的言語モデルとを用いて最
尤の単語仮説を探索決定して認識結果として出力する。
【００２５】本実施形態に係るオンデマンドのＮ−ｇｒ
ａｍ先読み方法は新規の統計的言語モデルの先読み手順
であり、その処理点で展開された仮説の制約を組み込ん
でいる。これにより、従来例のｕｎｉｇｒａｍの先読み
方法の手順と比較して実際の言語モデル確率の推定値が
向上し、曳いては枝刈り精度の向上、それ故の高速探索
が導かれる。速度の増加分は約２０％である。
ａｍ先読み方法は新規の統計的言語モデルの先読み手順
であり、その処理点で展開された仮説の制約を組み込ん
でいる。これにより、従来例のｕｎｉｇｒａｍの先読み
方法の手順と比較して実際の言語モデル確率の推定値が
向上し、曳いては枝刈り精度の向上、それ故の高速探索
が導かれる。速度の増加分は約２０％である。
【００２６】次いで、オンデマンドのＮ−ｇｒａｍ先読
み方法の処理は以下の通りである。 （１）探索開始前に上記のｕｎｉｇｒａｍの先読み方法
の手順によってすべてのノードの先読み確率ｐ
lookaheadを初期化する。 （２）各単語セットに関して仮説Ｈiを計算し、統計的
言語モデルにおいて、ｕｎｉｇｒａｍの初期化中に既に
設定されたｕｎｉｇｒａｍを除く、統計的言語モデルに
おいて存在するすべてのＮ−ｇｒａｍのデータ（Ｈi，
ｗ）のうちの最大Ｎ−ｇｒａｍ確率Ｐ（ｗ│Ｈi）に拡
張する。単語ｗに帰属する関連リーフノード（同音異義
語及び複数の発音のため数個になる可能性がある。）を
識別し、先読み確率ｐlookaheadとして、次式に示すよ
うに、計算された確率及び設定済みのｕｎｉｇｒａｍの
先読み確率ｐlookaheadのうちの最大値を設定する。
み方法の処理は以下の通りである。 （１）探索開始前に上記のｕｎｉｇｒａｍの先読み方法
の手順によってすべてのノードの先読み確率ｐ
lookaheadを初期化する。 （２）各単語セットに関して仮説Ｈiを計算し、統計的
言語モデルにおいて、ｕｎｉｇｒａｍの初期化中に既に
設定されたｕｎｉｇｒａｍを除く、統計的言語モデルに
おいて存在するすべてのＮ−ｇｒａｍのデータ（Ｈi，
ｗ）のうちの最大Ｎ−ｇｒａｍ確率Ｐ（ｗ│Ｈi）に拡
張する。単語ｗに帰属する関連リーフノード（同音異義
語及び複数の発音のため数個になる可能性がある。）を
識別し、先読み確率ｐlookaheadとして、次式に示すよ
うに、計算された確率及び設定済みのｕｎｉｇｒａｍの
先読み確率ｐlookaheadのうちの最大値を設定する。
【００２７】
【数４】 ｐlookahead（leafnode）＝ＭＡＸ{Ｐ（ｗ|Ｈi）} ∀Ｈi及び∀ｗ∈{Ｎ−ｇｒａｍに存在する（Ｈi，ｗ）}
【００２８】（３）すべての非リーフノード（すなわ
ち、リーフノードでないノードであって、単語の非終端
状態をいう。）に関して、その先読み確率ｐlookahead
を、次式のように、リーフノードに枝分かれするすべて
の子ノードの先読み確率ｐlookah ead（child-node）の
最大値に設定する。
ち、リーフノードでないノードであって、単語の非終端
状態をいう。）に関して、その先読み確率ｐlookahead
を、次式のように、リーフノードに枝分かれするすべて
の子ノードの先読み確率ｐlookah ead（child-node）の
最大値に設定する。
【００２９】
【数５】ｐlookahead（non-leafnode）＝ＭＡＸ{ｐ
lookahead（child-node）}
lookahead（child-node）}
【００３０】この手順は、通常のｕｎｉｇｒａｍの先読
み方法の場合のように事前に実行することのできない新
規単語仮説セットが展開される毎に実行しなければなら
ない。この追加的な手順に関わらず、言語モデル確率が
正確であればあるほど枝刈りがより正確となり、全探索
の高速化が導かれる。
み方法の場合のように事前に実行することのできない新
規単語仮説セットが展開される毎に実行しなければなら
ない。この追加的な手順に関わらず、言語モデル確率が
正確であればあるほど枝刈りがより正確となり、全探索
の高速化が導かれる。
【００３１】次いで、オンデマンドのＮ−ｇｒａｍ先読
み方法の一例について説明する。ここで、展開すべき仮
説リストに依存して、すべてのＮ−ｇｒａｍ確率が使用
されることに注意する。統計的言語モデルの一例を次の
表に示し、メモリ７内に記憶される展開すべき仮説リス
トの一例を次の表に示す。これらを用いて作成された木
構造単語辞書を図５に示す。なお、次の表における単語
ｗ1，ｗ2，ｗ3，ｗ4，…は、例えば音素列で表現された
単語である。
み方法の一例について説明する。ここで、展開すべき仮
説リストに依存して、すべてのＮ−ｇｒａｍ確率が使用
されることに注意する。統計的言語モデルの一例を次の
表に示し、メモリ７内に記憶される展開すべき仮説リス
トの一例を次の表に示す。これらを用いて作成された木
構造単語辞書を図５に示す。なお、次の表における単語
ｗ1，ｗ2，ｗ3，ｗ4，…は、例えば音素列で表現された
単語である。
【００３２】
【表２】
【００３３】
【表３】
【００３４】展開すべき仮説リストメモリ７では、単語
照合部６の処理により出てきた単語仮説の履歴を一時的
に記憶する。図５に示すように、木構造単語辞書におい
ては、ルートノードＲＮからリーフノードＬＮに向かっ
て二分木形式で木が成長してゆき、各ノードで先読み確
率ｐlookaheadが付与され、単語照合部６による処理に
より単語仮説が入力される毎に上記付与された各ノード
の先読み確率ｐlookah eadが更新されて単語照合され
る。ここで、ルートノードＲＮからリーフノードＬＮに
向かう方向が子ノードに向かう方向である。
照合部６の処理により出てきた単語仮説の履歴を一時的
に記憶する。図５に示すように、木構造単語辞書におい
ては、ルートノードＲＮからリーフノードＬＮに向かっ
て二分木形式で木が成長してゆき、各ノードで先読み確
率ｐlookaheadが付与され、単語照合部６による処理に
より単語仮説が入力される毎に上記付与された各ノード
の先読み確率ｐlookah eadが更新されて単語照合され
る。ここで、ルートノードＲＮからリーフノードＬＮに
向かう方向が子ノードに向かう方向である。
【００３５】図２は、図１の単語辞書初期化処理部１０
によって実行される単語辞書初期化処理を示すフローチ
ャートである。なお、統計的言語モデルメモリ２３に
は、複数の発声音声文を含むコーパスである学習用テキ
ストデータに基づいて、ｔｒｉｇｒａｍ以上の単語のＮ
−ｇｒａｍの連接確率データが予め記憶される。
によって実行される単語辞書初期化処理を示すフローチ
ャートである。なお、統計的言語モデルメモリ２３に
は、複数の発声音声文を含むコーパスである学習用テキ
ストデータに基づいて、ｔｒｉｇｒａｍ以上の単語のＮ
−ｇｒａｍの連接確率データが予め記憶される。
【００３６】図２において、ステップＳ１において、メ
モリ２０内の学習用テキストデータと、メモリ２３内の
統計的言語モデルのうちのｕｎｉｇｒａｍの確率データ
とに基づいて二分木形式の木構造単語辞書を生成する。
次いで、ステップＳ２において木構造において各リーフ
ノードＬＮに対して、リーフノードＬＮで終了する単語
のすべてのｕｎｉｇｒａｍの最大確率を先読み確率ｐ
lookahead（leafnode）として計算して付与する。さら
に、ステップＳ３においてすべてのリーフノードＬＦで
ないノードに対してその先読み確率ｐlookahead（non-l
eafnode）にリーフノードに対して分岐するすべての子
ノードの最大確率を設定して付与する。最後に、ステッ
プＳ４において生成された確率付き木構造単語辞書をメ
モリ２１に記憶するとともに、メモリ２２にコピーして
記憶して、当該単語辞書初期化処理を終了する。
モリ２０内の学習用テキストデータと、メモリ２３内の
統計的言語モデルのうちのｕｎｉｇｒａｍの確率データ
とに基づいて二分木形式の木構造単語辞書を生成する。
次いで、ステップＳ２において木構造において各リーフ
ノードＬＮに対して、リーフノードＬＮで終了する単語
のすべてのｕｎｉｇｒａｍの最大確率を先読み確率ｐ
lookahead（leafnode）として計算して付与する。さら
に、ステップＳ３においてすべてのリーフノードＬＦで
ないノードに対してその先読み確率ｐlookahead（non-l
eafnode）にリーフノードに対して分岐するすべての子
ノードの最大確率を設定して付与する。最後に、ステッ
プＳ４において生成された確率付き木構造単語辞書をメ
モリ２１に記憶するとともに、メモリ２２にコピーして
記憶して、当該単語辞書初期化処理を終了する。
【００３７】図３は、図１の単語照合部６によって実行
される単語照合処理を示すフローチャートである。図３
において、まず、ステップＳ１１において単語仮説が入
力されたかが判断され、入力されるまで待機し、入力さ
れる毎に、次のステップＳ１２乃至Ｓ１４の処理が実行
される。次いで、ステップＳ１２において単語仮説Ｈi
の各組に対して単語のｕｎｉｇｒａｍを含まない統計的
言語モデルにおいて存在するすべてのＮ−ｇｒａｍの入
力データ（Ｈi，ｗ）の最大のＮ−ｇｒａｍ確率ｐ（ｗ
│Ｈi）に拡張して各リーフノードの先読み確率ｐ
lookahead（leafnode）を計算して付与する。さらに、
ステップＳ１３においてリーフノードでないすべてのノ
ードに対してその先読み確率ｐlookahead（non-leafnod
e）に、リーフノードに対して分岐するすべての子ノー
ドの最大確率を設定して付与して、メモリ２２内の木構
造単語辞書を更新する。最後に、ステップＳ１４で、更
新されたメモリ２２内の木構造単語辞書と、メモリ２３
内の統計的言語モデルを用いて最尤の単語仮説を探索決
定して認識結果として出力する。
される単語照合処理を示すフローチャートである。図３
において、まず、ステップＳ１１において単語仮説が入
力されたかが判断され、入力されるまで待機し、入力さ
れる毎に、次のステップＳ１２乃至Ｓ１４の処理が実行
される。次いで、ステップＳ１２において単語仮説Ｈi
の各組に対して単語のｕｎｉｇｒａｍを含まない統計的
言語モデルにおいて存在するすべてのＮ−ｇｒａｍの入
力データ（Ｈi，ｗ）の最大のＮ−ｇｒａｍ確率ｐ（ｗ
│Ｈi）に拡張して各リーフノードの先読み確率ｐ
lookahead（leafnode）を計算して付与する。さらに、
ステップＳ１３においてリーフノードでないすべてのノ
ードに対してその先読み確率ｐlookahead（non-leafnod
e）に、リーフノードに対して分岐するすべての子ノー
ドの最大確率を設定して付与して、メモリ２２内の木構
造単語辞書を更新する。最後に、ステップＳ１４で、更
新されたメモリ２２内の木構造単語辞書と、メモリ２３
内の統計的言語モデルを用いて最尤の単語仮説を探索決
定して認識結果として出力する。
【００３８】次いで、図１に示す連続音声認識装置の構
成及び動作について説明する。図１において、音素照合
部４に接続された音素隠れマルコフモデル（以下、隠れ
マルコフモデルをＨＭＭという。）メモリ１１内の音素
ＨＭＭは、各状態を含んで表され、各状態はそれぞれ以
下の情報を有する。 （ａ）状態番号、（ｂ）受理可能なコンテキストクラ
ス、（ｃ）先行状態、及び後続状態のリスト、（ｄ）出
力確率密度分布のパラメータ、及び（ｅ）自己遷移確率
及び後続状態への遷移確率。なお、本実施形態において
用いる音素ＨＭＭは、各分布がどの話者に由来するかを
特定する必要があるため、所定の話者混合ＨＭＭを変換
して生成する。ここで、出力確率密度関数は３４次元の
対角共分散行列をもつ混合ガウス分布である。
成及び動作について説明する。図１において、音素照合
部４に接続された音素隠れマルコフモデル（以下、隠れ
マルコフモデルをＨＭＭという。）メモリ１１内の音素
ＨＭＭは、各状態を含んで表され、各状態はそれぞれ以
下の情報を有する。 （ａ）状態番号、（ｂ）受理可能なコンテキストクラ
ス、（ｃ）先行状態、及び後続状態のリスト、（ｄ）出
力確率密度分布のパラメータ、及び（ｅ）自己遷移確率
及び後続状態への遷移確率。なお、本実施形態において
用いる音素ＨＭＭは、各分布がどの話者に由来するかを
特定する必要があるため、所定の話者混合ＨＭＭを変換
して生成する。ここで、出力確率密度関数は３４次元の
対角共分散行列をもつ混合ガウス分布である。
【００３９】図１において、話者の発声音声はマイクロ
ホン１に入力されて音声信号に変換された後、特徴抽出
部２に入力される。特徴抽出部２は、入力された音声信
号をＡ／Ｄ変換した後、例えばＬＰＣ分析を実行し、対
数パワー、１６次ケプストラム係数、Δ対数パワー及び
１６次Δケプストラム係数を含む３４次元の特徴パラメ
ータを抽出する。抽出された特徴パラメータの時系列は
バッファメモリ３を介して音素照合部４に入力される。
音素照合部４は、ワン−パス・ビタビ復号化法を用い
て、バッファメモリ３を介して入力される特徴パラメー
タのデータに基づいて、音素ＨＭＭ１１を用いて音素列
の単語仮説を検出し尤度を計算してバッファメモリ５を
介して単語照合部６に出力する。単語照合部６は、図３
の単語照合処理を実行して、メモリ２２内の木構造単語
辞書を更新しかつメモリ２３内の統計的言語モデルとメ
モリ７内の展開すべき仮説リストを参照して最尤の単語
仮説を探索決定して認識結果として出力する。
ホン１に入力されて音声信号に変換された後、特徴抽出
部２に入力される。特徴抽出部２は、入力された音声信
号をＡ／Ｄ変換した後、例えばＬＰＣ分析を実行し、対
数パワー、１６次ケプストラム係数、Δ対数パワー及び
１６次Δケプストラム係数を含む３４次元の特徴パラメ
ータを抽出する。抽出された特徴パラメータの時系列は
バッファメモリ３を介して音素照合部４に入力される。
音素照合部４は、ワン−パス・ビタビ復号化法を用い
て、バッファメモリ３を介して入力される特徴パラメー
タのデータに基づいて、音素ＨＭＭ１１を用いて音素列
の単語仮説を検出し尤度を計算してバッファメモリ５を
介して単語照合部６に出力する。単語照合部６は、図３
の単語照合処理を実行して、メモリ２２内の木構造単語
辞書を更新しかつメモリ２３内の統計的言語モデルとメ
モリ７内の展開すべき仮説リストを参照して最尤の単語
仮説を探索決定して認識結果として出力する。
【００４０】以上の実施形態において、特徴抽出部２
と、音素照合部４と、単語照合部６と、単語辞書初期化
処理部１０とは、例えば、デジタル電子計算機などのコ
ンピュータで構成され、バッファメモリ３，５と、展開
すべき仮説リストメモリ７と、音素ＨＭＭメモリ１１
と、学習用テキストデータメモリ２０、木構造単語辞書
メモリ２１，２２と、統計的言語モデルメモリ２３と
は、例えばハードデイスクメモリなどの記憶装置で構成
される。なお、メモリ２３内の統計的言語モデルは、好
ましくは、Ｎが２以上の自然数であるＮ−ｇｒａｍの統
計的言語モデルであり、より好ましくは、ｔｒｉｇｒａ
ｍの統計的言語モデルである。
と、音素照合部４と、単語照合部６と、単語辞書初期化
処理部１０とは、例えば、デジタル電子計算機などのコ
ンピュータで構成され、バッファメモリ３，５と、展開
すべき仮説リストメモリ７と、音素ＨＭＭメモリ１１
と、学習用テキストデータメモリ２０、木構造単語辞書
メモリ２１，２２と、統計的言語モデルメモリ２３と
は、例えばハードデイスクメモリなどの記憶装置で構成
される。なお、メモリ２３内の統計的言語モデルは、好
ましくは、Ｎが２以上の自然数であるＮ−ｇｒａｍの統
計的言語モデルであり、より好ましくは、ｔｒｉｇｒａ
ｍの統計的言語モデルである。
【００４１】本発明に係る本実施形態によれば、上述の
オンデマンドのＮ−ｇｒａｍ先読み方法を用いることに
より、従来例に比較してより小さな記憶領域で精度の高
い言語尤度の近似値計算ができ、従来例に比べて、高い
認識率で音声認識することができ、しかも、認識に要す
る計算時間を大幅に短縮させることができる。
オンデマンドのＮ−ｇｒａｍ先読み方法を用いることに
より、従来例に比較してより小さな記憶領域で精度の高
い言語尤度の近似値計算ができ、従来例に比べて、高い
認識率で音声認識することができ、しかも、認識に要す
る計算時間を大幅に短縮させることができる。
【００４２】以上の実施形態において、図２の単語辞書
初期化処理を、単語照合部６でも実行し、音素照合部４
からバッファメモリ５を介して単語照合部６に入力され
る毎に、オンデマンドで実行するように構成してもよ
い。
初期化処理を、単語照合部６でも実行し、音素照合部４
からバッファメモリ５を介して単語照合部６に入力され
る毎に、オンデマンドで実行するように構成してもよ
い。
【００４３】以上の実施形態においては、二分木形式の
木構造単語辞書を生成しているが，本発明はこれに限ら
ず、複数Ｎ分木形式の木構造単語辞書であってもよい。
木構造単語辞書を生成しているが，本発明はこれに限ら
ず、複数Ｎ分木形式の木構造単語辞書であってもよい。
【００４４】
【発明の効果】以上詳述したように本発明に係る請求項
１記載の音声認識装置によれば、学習用テキストデータ
に基づいて木構造単語辞書を生成して、木構造の各ノー
ドに対して近似言語尤度である先読み確率を計算して付
与し、上記木構造単語辞書を用いて入力される音声信号
を音声認識する音声認識手段を備えた音声認識装置にお
いて、Ｎが２以上の自然数である単語のＮ−ｇｒａｍの
確率データを含む統計的言語モデルを記憶する記憶手段
を備え、上記音声認識手段は、生成される単語仮説毎
に、上記木構造単語辞書における単語の非終端状態に与
える近似言語尤度である先読み確率を、上記記憶手段に
記憶された統計的言語モデルのＮ−ｇｒａｍの確率デー
タに基づいて計算することにより上記木構造単語辞書を
更新して、上記更新された木構造単語辞書を用いて、入
力される音声信号を音声認識する。従って、従来例に比
較してより小さな記憶領域で精度の高い言語尤度の近似
値計算ができ、従来例に比べて、高い認識率で音声認識
することができ、しかも、認識に要する計算時間を大幅
に短縮させることができる。
１記載の音声認識装置によれば、学習用テキストデータ
に基づいて木構造単語辞書を生成して、木構造の各ノー
ドに対して近似言語尤度である先読み確率を計算して付
与し、上記木構造単語辞書を用いて入力される音声信号
を音声認識する音声認識手段を備えた音声認識装置にお
いて、Ｎが２以上の自然数である単語のＮ−ｇｒａｍの
確率データを含む統計的言語モデルを記憶する記憶手段
を備え、上記音声認識手段は、生成される単語仮説毎
に、上記木構造単語辞書における単語の非終端状態に与
える近似言語尤度である先読み確率を、上記記憶手段に
記憶された統計的言語モデルのＮ−ｇｒａｍの確率デー
タに基づいて計算することにより上記木構造単語辞書を
更新して、上記更新された木構造単語辞書を用いて、入
力される音声信号を音声認識する。従って、従来例に比
較してより小さな記憶領域で精度の高い言語尤度の近似
値計算ができ、従来例に比べて、高い認識率で音声認識
することができ、しかも、認識に要する計算時間を大幅
に短縮させることができる。
【００４５】また、請求項２記載の音声認識装置によれ
ば、請求項１記載の音声認識装置において、上記音声認
識手段は、学習用テキストデータに基づいて木構造単語
辞書を生成する生成手段と、上記木構造単語辞書におい
て各リーフノードに対して、リーフノードで終了する単
語のすべてのｕｎｉｇｒａｍの最大確率を先読み確率と
して計算して付与する第１の付与手段と、上記木構造単
語辞書においてすべてのリーフノードでないノードに対
してその先読み確率にリーフノードに対して分岐するす
べての子ノードの最大確率を設定して付与することによ
り上記木構造単語辞書を別の記憶手段に記憶する第２の
付与手段と、生成される単語仮説毎に、単語仮説の各組
に対して単語のｕｎｉｇｒａｍを除く上記記憶手段に記
憶された統計的言語モデルにおいて存在するすべてのＮ
−ｇｒａｍの入力データの最大のＮ−ｇｒａｍ確率に拡
張して各リーフノードの先読み確率を計算して上記別の
記憶手段に記憶された木構造単語辞書に付与する第３の
付与手段と、上記木構造単語辞書においてリーフノード
でないすべてのノードに対してその先読み確率に、リー
フノードに対して分岐するすべての子ノードの最大確率
を設定して付与することにより、上記別の記憶手段に記
憶された木構造単語辞書を更新する第４の付与手段と、
上記更新された木構造単語辞書と、上記記憶手段に記憶
された統計的言語モデルを用いて、入力された音声信号
に対して最尤の単語仮説を探索決定して認識結果として
出力する探索認識手段とを備える。従って、従来例に比
較してより小さな記憶領域で精度の高い言語尤度の近似
値計算ができ、従来例に比べて、高い認識率で音声認識
することができ、しかも、認識に要する計算時間を大幅
に短縮させることができる。
ば、請求項１記載の音声認識装置において、上記音声認
識手段は、学習用テキストデータに基づいて木構造単語
辞書を生成する生成手段と、上記木構造単語辞書におい
て各リーフノードに対して、リーフノードで終了する単
語のすべてのｕｎｉｇｒａｍの最大確率を先読み確率と
して計算して付与する第１の付与手段と、上記木構造単
語辞書においてすべてのリーフノードでないノードに対
してその先読み確率にリーフノードに対して分岐するす
べての子ノードの最大確率を設定して付与することによ
り上記木構造単語辞書を別の記憶手段に記憶する第２の
付与手段と、生成される単語仮説毎に、単語仮説の各組
に対して単語のｕｎｉｇｒａｍを除く上記記憶手段に記
憶された統計的言語モデルにおいて存在するすべてのＮ
−ｇｒａｍの入力データの最大のＮ−ｇｒａｍ確率に拡
張して各リーフノードの先読み確率を計算して上記別の
記憶手段に記憶された木構造単語辞書に付与する第３の
付与手段と、上記木構造単語辞書においてリーフノード
でないすべてのノードに対してその先読み確率に、リー
フノードに対して分岐するすべての子ノードの最大確率
を設定して付与することにより、上記別の記憶手段に記
憶された木構造単語辞書を更新する第４の付与手段と、
上記更新された木構造単語辞書と、上記記憶手段に記憶
された統計的言語モデルを用いて、入力された音声信号
に対して最尤の単語仮説を探索決定して認識結果として
出力する探索認識手段とを備える。従って、従来例に比
較してより小さな記憶領域で精度の高い言語尤度の近似
値計算ができ、従来例に比べて、高い認識率で音声認識
することができ、しかも、認識に要する計算時間を大幅
に短縮させることができる。
【図１】 本発明に係る一実施形態である連続音声認識
装置のブロック図である。
装置のブロック図である。
【図２】 図１の単語辞書初期化処理部１０によって実
行される単語辞書初期化処理を示すフローチャートであ
る。
行される単語辞書初期化処理を示すフローチャートであ
る。
【図３】 図１の単語照合部６によって実行される単語
照合処理を示すフローチャートである。
照合処理を示すフローチャートである。
【図４】 従来例の木構造単語辞書の木構造構成の一例
を示す構造図である。
を示す構造図である。
【図５】 本実施形態の木構造単語辞書の木構造構成の
一例を示す構造図である。
一例を示す構造図である。
【符号の説明】 １…マイクロホン、 ２…特徴抽出部、 ３，５…バッファメモリ、 ４…単語照合部、 ６…単語照合部、 ７…展開すべき仮説リストメモリ、 １０…単語辞書初期化処理部、 １１…音素ＨＭＭメモリ、 ２１，２２…木構造単語辞書メモリ、 ２３…統計的言語モデルメモリ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平10−198395（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−34486（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G10L 3/00 - 9/20 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (2)
- 【請求項１】 学習用テキストデータに基づいて木構造
単語辞書を生成して、木構造の各ノードに対して近似言
語尤度である先読み確率を計算して付与し、上記木構造
単語辞書を用いて入力される音声信号を音声認識する音
声認識手段を備えた音声認識装置において、 Ｎが２以上の自然数である単語のＮ−ｇｒａｍの確率デ
ータを含む統計的言語モデルを記憶する記憶手段を備
え、 上記音声認識手段は、生成される単語仮説毎に、上記木
構造単語辞書における単語の非終端状態に与える近似言
語尤度である先読み確率を、上記記憶手段に記憶された
統計的言語モデルのＮ−ｇｒａｍの確率データに基づい
て計算することにより上記木構造単語辞書を更新して、
上記更新された木構造単語辞書を用いて、入力される音
声信号を音声認識することを特徴とする音声認識装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の音声認識装置において、
上記音声認識手段は、 学習用テキストデータに基づいて木構造単語辞書を生成
する生成手段と、 上記木構造単語辞書において各リーフノードに対して、
リーフノードで終了する単語のすべてのｕｎｉｇｒａｍ
の最大確率を先読み確率として計算して付与する第１の
付与手段と、 上記木構造単語辞書においてすべてのリーフノードでな
いノードに対してその先読み確率にリーフノードに対し
て分岐するすべての子ノードの最大確率を設定して付与
することにより上記木構造単語辞書を別の記憶手段に記
憶する第２の付与手段と、 生成される単語仮説毎に、単語仮説の各組に対して単語
のｕｎｉｇｒａｍを除く上記記憶手段に記憶された統計
的言語モデルにおいて存在するすべてのＮ−ｇｒａｍの
入力データの最大のＮ−ｇｒａｍ確率に拡張して各リー
フノードの先読み確率を計算して上記別の記憶手段に記
憶された木構造単語辞書に付与する第３の付与手段と、 上記木構造単語辞書においてリーフノードでないすべて
のノードに対してその先読み確率に、リーフノードに対
して分岐するすべての子ノードの最大確率を設定して付
与することにより、上記別の記憶手段に記憶された木構
造単語辞書を更新する第４の付与手段と、 上記更新された木構造単語辞書と、上記記憶手段に記憶
された統計的言語モデルを用いて、入力された音声信号
に対して最尤の単語仮説を探索決定して認識結果として
出力する探索認識手段とを備えたことを特徴とする音声
認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10241416A JP2938865B1 (ja) | 1998-08-27 | 1998-08-27 | 音声認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10241416A JP2938865B1 (ja) | 1998-08-27 | 1998-08-27 | 音声認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2938865B1 true JP2938865B1 (ja) | 1999-08-25 |
| JP2000075885A JP2000075885A (ja) | 2000-03-14 |
Family
ID=17073977
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10241416A Expired - Fee Related JP2938865B1 (ja) | 1998-08-27 | 1998-08-27 | 音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2938865B1 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CN110809796B (zh) | 2017-10-24 | 2020-09-18 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 具有解耦唤醒短语的语音识别系统和方法 |
-
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- 1998-08-27 JP JP10241416A patent/JP2938865B1/ja not_active Expired - Fee Related
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