JP2002082691A - 発声内に含まれる会社名の自動認識方法 - Google Patents

発声内に含まれる会社名の自動認識方法

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、発声内の会社名の自動認識方法を
提供することを課題とする。 【解決手段】 会社名の自動認識中の誤り率を低減する
ため、少なくとも１つの単語配列仮説が、一若しくはそ
れ以上の単語からなる発声から音声認識装置によって作
成され、データベース内に格納された会社名を表現する
登録と単語配列仮説との比較がなされ、上記比較に基づ
いて、一の会社名が認識結果として選択される方法が提
供される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、発声内の会社名の
自動認識方法に係り、更には対話システムに係り、より
詳細には、発声内の会社名を自動認識する処理ユニット
を含む照会システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】電話照会システム等のような対話システ
ム若しくは照会システムにおいて、会社名の認識が特定
の問題を引き起こす。かかる問題は、ユーザーが会社名
を発音するとき、通例的に、予め決められた一定形式若
しくはあるシンタックスを付けるという事実に基づく。
例えば、会社名の部分は、入力されるときにしばしば省
略され、略語が形成され、頭文字が使用され、或いは会
社名の部分が変更されたりする。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の目的
は、発声内の会社名の自動認識中の誤り率を低減する事
にある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的は、請求項１記
載の方法、及び請求項７記載の対話システムによって達
成される。
【０００５】音声認識装置の認識結果は通常的に使用さ
れるが、依然として高い誤り率であり、本発明による前
処理がかけられる。かかる目的のため、各々アプリケー
ションに対して許容可能な全ての会社名が格納されたデ
ータベースが使用される。データベースの情報を利用す
ることによって、例えばばかげた音声認識結果が訂正さ
れることができる。音声認識装置によって作成された多
くの異なる認識結果の代替から最良な認識が選択される
こともできる。
【０００６】好ましくは、会社名の法律的に正しい形式
がデータベース内に格納される。音声認識装置によって
作成される単語配列仮説、若しくはＮ個の最良な単語配
列仮説のリストの各々は、その後データベース登録と比
較される。その後、データベース内で単語配列仮説全体
に対する、若しくは単語配列仮説の部分に対する探索が
実行される。探索結果を用いて、データベース内に格納
された会社名が認識結果としてここで選択されるが、音
声認識装置によって作成された単語配列仮説が考慮され
ている。音声認識装置が入力された各発声に対して１つ
だけ単語配列仮説を作成する場合、及びかかる単語配列
仮説内に完全に表現された会社名を見つけることができ
ない場合、単語配列仮説を少なくとも部分的に含む会社
名が選択されるだろう。音声認識装置が、発声に対して
種々の単語配列仮説を作成する場合、データベース登録
との比較はそれに伴い拡張され、データベース内に格納
された会社名を考慮する最善の単語配列仮説が決定され
る。
【０００７】本発明の効果的な実施例は、従属形式の請
求項に定義される。
【０００８】本発明のこれらの局面及び他の局面は、後
述する実施例を参照すると、明らかになり解明されるだ
ろう。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１に示される対話システム１、
若しくは電話名簿システムは、公衆電話ネットワーク
（ＰＳＴＮ）３に、インターフェース２を経由して、各
々接続されて、ユーザーが、対話システム１に電話端末
４を経由して、アクセスすることができるようになる。
ユーザーの発声（speech utterance）が、音声をテキス
トに変換するのに使用される処理ユニット５に、電話端
末４と、公衆電話ネットワーク３とインターフェース２
とを経由して、適用される。処理ユニット５は、認識結
果を作成し、認識結果は対話制御ユニット６に適用さ
れ、ユニット６は、各々のアプリケーションに応じて、
ユーザーに送信されるのに適当な音声出力を決定する。
出力されるべき音声信号は、音声にテキストを変換する
処理ユニット７（例えば、音声合成ユニット）によって
生成されるが、各々の音声出力は、処理ユニット７に対
話制御ユニット６によって送信される制御信号に依存し
ている。
【００１０】処理ユニット５は、会社名が低い誤り率を
以って認識されるように、特別に設計される。ここでな
される処理は、図２に示されるダイアグラムによって説
明され、ダイアグラムは、処理ユニット５の実施態様を
示す。電気信号として使用可能な発声であってインター
フェースから来る発声は、ここで、ＨＭＭ（隠れマルコ
フ・モデル）に基づく音声認識装置コア１１による音声
認識装置１０によって評価されるが、音声モデル１３と
聴覚基準を有する聴覚モデル１２とが使用される。音声
認識装置１０は、認識結果として単語配列仮説（word s
equence hypothesis）を作成し、前記仮説は、会社名を
表す一若しくはそれ以上の単語を含み、必要な場合は、
会社名の認識のために評価されることができる更なる単
語を含む。ブロック１４は、データベース１５の登録と
音声認識装置１０によって作成された単語配列仮説との
比較をする比較ユニットとして特徴付けられる。データ
ベース１５内には、各々のアプリケーションに対して許
容可能な会社名が格納されるが、より詳細には、法律上
に正確なスペルが使用される。その時、アプリオリ（a
priori）が規定された一定の単語であって、会社名の認
識に略貢献しないか、或いは全く貢献しない一定の単語
（冠詞、しばしば発生する充当語（fillingwords））
を、データベース１５内の正式名から、及び結果として
音声認識装置１０の単語配列仮説からも、取り除き、ブ
ロック１４の比較中に捨象するのが効果的である。デー
タベース１５も、単語配列仮説との比較の基礎として、
省略されていない会社名に代わって、しかるべき場合に
使用される各々省略された会社名を有する登録を含むこ
とになる。このことは、かかる充当語の評価が発生しな
くなり、ブロック１４における比較が迅速化される点で
有効である。ブロック１４における比較中は、第１に探
索が、音声認識装置１０によって作成された単語配列仮
説に完全に包含された登録であって、データベース１５
内に格納された登録に対してなされる。この場合、この
会社名は、認識結果１６として送出される。それ以外の
場合、単語配列仮説に少なくとも部分的に包含される会
社名を含むデータベース登録が、探索されるだろう。好
ましくは、会社名の一定部分が、特有の特徴として定義
され、ブロック１４において比較される際に考慮される
例えば各々の大きさの重みファクターを受け入れること
になる。例えば、Ｐｈｉｌｉｐｓ・ＧｍｂＨという会社
名の場合、“Ｐｈｉｌｉｐｓ”の部分が、“ＧｍｂＨ”
の部分よりも高い重みファクターを受け入れるだろう。
“ＤｅｕｔｓｃｈｅＴｅｌｅｋｏｍ”という会社名に対
しては、“Ｔｅｌｅｋｏｍ”の部分は、“Ｄｅｕｔｓｃ
ｈｅ”よりも高い重みファクターを受け入れるだろう。
会社名の認識に対して使用できる情報を運ばない単語と
して定義される、データベース１５内に格納された単語
は、単語配列仮説をそれぞれの部分ごとに減少させるの
に使用される。かかる単語の例は、冠詞、前置詞、及び
充当語等である。
【００１１】ブロック１４における比較に対して使用さ
れる探索エンジンは、好ましい実施例では、次のように
機能する。すなわち、音声認識装置１０によって作成さ
れた認識結果がデータベース１５内の登録と正確に一致
する場合、この登録は最も高いスコアを受け、部分的に
のみ一致する他のデータベース登録はその時、代替とし
て送出されてよい。好ましくは、音声認識装置１０は、
一の発声に対して、一の単語配列仮説だけでなく、複数
のＮ個の最良な単語配列仮説（Ｎ＞１）をも作成する。
これらの仮説は、音声認識装置１０によって決定される
確率に従って格納され、比較ユニット１４によって考慮
される。より詳細には、一の発声に対して、Ｎ個の最良
な単語配列仮説だけでなく、更には各単語配列仮説に対
しての確率値も、比較ユニット１４に適用されるが、音
声認識装置１０は、各々の確率Ｐ N best（会社名）を備
えたＮ個の最良な認識結果を搬送するのに使用される。
更に比較ユニット１４も、データベース１５の登録を評
価することで、見出された各会社名に対して確率Ｐ
comparing unit（会社名）を作成する。その後、最終探
索結果の重み付けが、例えば全確率によって、作成され
てよい。
【００１２】即ち、Ｐ（会社名）＝ＰN best（会社名）
＊Ｐcomparing unit（会社名）である。これは、音声認
識と比較ユニットとが統計的に独立であるという単純化
された仮定の下で、実行される。
【００１３】ブロック１９は、音声モデル１３の音声モ
デル値の決定を特徴とする。訓練段階では、データベー
ス１５の登録が、かかる目的のため評価される。音声モ
デル１３の構築に対する改善は、データベース１５内に
格納されアプリオリが適宜定義された会社名の異形（ブ
ロック１７）が（例えば、会社名の部分の適切な混合、
“Ｂｉｇ Ｂｌｕｅ”のような口語的表現等）、音声モ
デル１３の訓練中に入力されることで達成される。音声
モデル１３の訓練に関する更なる改善は、実際の照会や
対話から回復されたデータが訓練中に更に入力されるこ
とで得られる（これらのデータはブロック１８によって
特徴付けられる）。これらは、次の２つの方法によって
入力できる。即ち、一方は、訓練教材に単純に追加する
方法であり、他方は、ある会社に対する照会に含まれる
頻度が、純粋なデータベース登録を構成する訓練教材に
重みファクターとして入力される（ユニグラム（unigra
m）という意味で）方法である。更に、音声モデル１３
のオンラインによる適応が音声認識装置１０に与えら
れ、適応によって、入力された会社名の認識に対する誤
り率の低減がもたらされる。オンライン適応に対して
は、対話システムの動作中に音声認識装置１０によって
回復された単語配列仮説が使用される。音声モデル適応
に対するアルゴリズムは音声モデル訓練に対するアルゴ
リズムと同様に公知であり、これらのアルゴリズムは、
ブロック１９で結合される。
【図面の簡単な説明】
【図１】公衆電話ネットワークに接続された対話システ
ムを示す図である。
【図２】図１に示すような対話システム内に使用され
る、発声内の会社名を自動認識するための処理ユニット
を示す図である。
【符号の説明】
１ 対話システム ２ インターフェース ３ 公衆電話ネットワーク ４ 電話端末 ５ 処理ユニット ６ 対話制御ユニット ７ 処理ユニット １０ 音声認識装置 １１ 音声認識装置コア １２ 聴覚モデル １３ 音声モデル １４ 比較ユニット １５ データベース １６ 認識結果 １７ ブロック １８ ブロック １９ ブロック
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 590000248 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ １, 5621 ＢＡ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ， Ｔｈ ｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ Ｆターム(参考） 5D015 HH11 HH21

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 少なくとも１つの単語配列仮説が、一
    若しくはそれ以上の単語からなる発声から、音声認識装
    置によって作成され、 上記単語配列仮説と、会社名を表現するデータベース内
    に格納された登録との比較がなされ、 会社名が上記比較結果に基づいて認識結果として選択さ
    れる、発声内の会社名を自動認識する方法。
  2. 【請求項２】 上記音声認識装置が、上記比較のため考
    慮される確率値であって各単語配列仮説に対する確率値
    を作成することを特徴とする、請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 上記音声認識装置によって作成された単
    語配列仮説が、上記音声認識装置によって利用される音
    声モデルの適応化のために使用されることを特徴とす
    る、請求項１若しくは２記載の方法。
  4. 【請求項４】 アプリオリが定義された一定の単語が、
    単語配列仮説が上記データベースの上記登録と比較され
    るとき、考慮されないことを特徴とする、請求項１乃至
    ３のうちいずれか１項記載の方法。
  5. 【請求項５】 上記音声認識装置は、上記データベース
    内に格納された情報によって訓練された音声モデルを利
    用することを特徴とする、請求項１乃至４のうちいずれ
    か１項記載の方法。
  6. 【請求項６】 会社名の適切な異形が上記音声モデルの
    訓練中に考慮されることを特徴とする、請求項５記載の
    方法。
  7. 【請求項７】 一若しくはそれ以上の単語からなる発声
    から少なくとも１つの単語配列仮説を生成するのに用い
    られる音声認識装置と、 上記単語配列仮説とデータベース内に格納された会社名
    を表現する登録とを比較し、比較の結果に基づいて会社
    名を認識結果として選択するために設置された比較ユニ
    ットとを含む発声内の会社名を自動認識する処理ユニッ
    ト、を含む照会システム。
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