JP2008216341A - 誤り傾向学習音声認識装置及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】音声認識装置は、入力音声に対して出力された複数の正解候補それぞれについて、尤もらしさを評価するスコアを算出し、スコアが最も高いものを音声認識結果とする。修正装置は、オペレータの操作に基づいて音声認識結果を正解に修正し、誤り傾向学習装置は、音声認識結果の誤り傾向を、音声認識装置の出力する正解候補および修正装置から得られた正解に基づいて統計的に学習し、誤り修正モデルを生成する。音声認識装置は、生成された誤り修正モデルを用いて尤もらしさの評価のスコアを変化させ、認識結果の誤りを自動的に修正する。
【選択図】図1
Description
統計的言語モデルは、正例のみから構成されたデータ、すなわち日本語として正しく記されたテキストから学習されるため、音声認識における言語的な誤りを排除できない。したがって、ある発話内容に誤認識が含まれているのであれば、類似した発話内容を誤って認識する可能性が高い。
北研二,「確率的言語モデル」,東京大学出版会,1999年,p.57−62 クーン及びデ・モリ(R. Kuhn, R. De Mori),「音声認識のためのキャッシュベース自然言語モデル(A Cache-Based Natural Language Model for Speech Recognition)」,IEEE トランス パターン分析及びマシンインテリジェンス(IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence),1990年,vol.12,no.6,p.570−583 リカリディ及びハッカニ・チュール(G. Riccaridi and D. Hakkani-Tur),「動的学習:理論と自動音声認識への応用(Active Learning: Theory and Applications to Automatic Speech Recognition)」,IEEE トランス 音声及びオーディオ(IEEE Trans. on Speech and Audio),2005年,vol.13,no.4,p.504−511
つまり、正解および認識結果から音声認識装置の誤り傾向をとらえ、この情報を音声認識装置にフィードバックすることにより、音声認識誤りを削減できるとともに、修正オペレータの負荷の軽減も期待できる。
図1は、本実施の一実施の形態による誤り傾向学習音声認識装置の概要を説明するための図である。
誤り傾向学習音声認識装置の備える音声認識装置において、ある入力音声に対して、正解の候補がN個得られたとする。これらN個の正解候補は、音声認識装置の出力のうち、尤もらしいとされた順にN個並べたものであり、同図に示おいて、正解候補は、尤もらしいとされる順に、正解候補1「家族/の/再開/の/日程」、正解候補2「家族/の/最下位/の/日程」、…である。また、N個のうち、第1番目の正解候補(正解候補1)に基づいて、人手により挿入、置換、脱落の誤りが修正された正解が得られているものとする。ここでは、得られた正解は、「家族/の/再会/の/日程」である。
誤り傾向の学習とは、該当する文脈が与えられたときに音声認識システムが『再開』『最下位』を選択しないようにすることであり、統計的に『再開』『最下位』を出現しにくくする、または『再会』を出現しやすくすることである。誤り傾向は、正解候補の『正解らしさ』によって評価され、統計的な手段により与えられる。
以下に、本発明の一実施の形態による誤り傾向学習音声認識装置の構成図と、その動作を説明する。
(式1)のλ0、λ1は定数であり、事前に決めておく。(式1)におけるgec(w)が誤り修正モデルのスコアとなり、g(w)スコアが高いほど尤もらしいと判断される。
誤り傾向学習装置80では、正解候補リスト60の示すN個の正解候補、および、正解データ70の示す正解から、音声認識装置10における誤り傾向を学習する。誤り傾向学習装置80における誤り修正モデルの作成方法について、図3を用いて説明する。
図4は、重み初期化ステップにて動作する誤り傾向学習装置80内の機能ブロック図である。
誤り修正モデルのスコアは、(式1)において、gec(w)として与えられているが、これを、以下の(式2)のように定める。
素性関数に用いられる規則には、例えば、次のようなものがある。
規則2:wの文節係り受けで、『家族』を含む文節が『再会』を含む文節への係り受けである個数(f3とおく)
素性抽出部130では、正解候補・正解120、すなわち、あらかじめ音声認識装置10から出力された正解候補リスト60で示される大量の正解候補および修正装置50により出力された正解を用いて、上記のルールに合致する素性を抽出する。
そして、初期重み学習部140では、抽出された素性関数に基づいて、その重みを決定する。重みを決定するためには、例えば、次の(式3)のような目的関数を考える。
挿入誤単語数は、挿入あるいは置き換えを行った単語の数である。例えば、図1に示す例の場合、単語数は5であり、正解の場合は、単語正解精度100%となる。また、認識結果1、2は、1単語「再開」あるいは「最下位」を「再会」に置き換えるため、挿入誤単語数は「1」であり、単語精度は(5−1)/5=80%となる。また、例えば、正解を「家族との再会の日程」であった場合、認識結果1に「と」を挿入し、「再開」を「再会」に置き換えるため挿入誤単語数は2となり、認識結果1の単語精度は(5−2)/5=60%となる。
初期重み学習部140は、上記手順により求められた重みλiを持つ初期誤り修正モデル150を出力する。この初期誤り修正モデル150は、誤り修正モデル90の初期値として誤り修正モデル記憶部91に書き込まれる。
図5は、重み更新ステップにて動作する誤り傾向学習装置80の構成を示すブロック図である。
ニュースなどを対象とした音声認識では、音声認識結果が時々刻々と得られ、蓄積されていくことが特徴である。そのため、新たに得られた正解候補や正解を用いて初期誤り修正モデルを更新していくことが必要である。
新たな重みは、最急降下法に基づいて求められる。最急降下法とは、関数の1階微分(傾き)から関数の最小値を探索する方法である。最急降下法の詳細については、文献「R. O. Duda,P. E. Hart and D. G. Stork,“Pattern Classification (2nd edition)”,pp.223-227,2001.」を参照のこと。
最急降下法による重みλiの更新式は次のとおりとなる。
重み更新部170は、求めたλi’を元のλiに置き換え、誤り修正モデル90を更新する。音声認識装置10は、音響モデル20、言語モデル30、誤り修正モデル90を用いて正解候補の中から正解文を選択する。
音声認識装置10では、入力音声40から、N個の正解候補180を生成する。スコア計算部190は、音響モデル20、言語モデル30、誤り修正モデル90を用いて、各正解候補180に対して(式1)にしたがって、スコアを計算する。
続いて、正解候補ソート部200では、スコア計算部190で求めたスコアにしたがって、スコアの大きい順に正解候補180を並べ替える。正解候補ソート部200での並べ替えの結果、第1位となった正解候補180を音声認識結果210とし、音声認識システム10の出力とする。
なお、通常の一般的なパーソナルコンピュータ等を用いることにより、音声認識装置10は、上記に示した入力音声40の入力から音声認識結果210の出力までの処理を実時間で行うことができる。
従来法としてtrigram言語モデルによるリスコアリングを行ったものと比較した結果を表1に示す。
(a)類似する認識誤りを削減し、リアルタイム音声認識システムのようなアプリケーションにおける修正オペレータの負荷を削減する。
(b)誤り傾向モデルは逐次学習回を繰り返して精度を上げていくため、時間経過とともに音声認識システムの認識率が向上していく。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
10…音声認識装置(音声認識手段)
20…音響モデル
30…言語モデル
50…修正装置(修正手段)
80…誤り傾向学習装置(誤り傾向学習手段)
90…誤り修正モデル
130…素性抽出部
140…初期重み学習部
170…重み更新部
190…スコア計算部
200…正解候補ソート部
Claims (5)
- 入力音声を音声認識して正解候補を複数出力し、出力した正解候補の中から音声認識結果を選択する音声認識手段と、
前記音声認識手段により選択された音声認識結果に対する修正の入力を受け、当該音声認識結果を修正して前記入力音声に対する正解を出力する修正手段と、
前記音声認識手段により出力された複数の正解候補と、前記修正手段により出力された正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析する誤り傾向学習手段とを備え、
前記音声認識手段は、前記誤り傾向学習手段により分析された認識誤りの傾向を修正するための誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する、
ことを特徴とする誤り傾向学習音声認識装置。 - 前記誤り修正モデルは、前記音声認識の正解候補及び正解の中に含まれる単語、当該単語の品詞または意味情報、前後の単語列、あるいは、係り受けのうち1以上の情報に基づいて、音声認識結果から正解が選択される確率が最大となるように統計的に算出されることを特徴とする請求項1に記載の誤り傾向学習音声認識装置。
- 前記誤り傾向学習手段は、新たな入力音声に対して前記音声認識手段により出力された複数の正解候補と、前記修正手段により出力された当該入力音声の認識結果の正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析して前記誤り修正モデルを更新し、
前記音声認識手段は、前記誤り傾向学習手段により更新された誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する、
ことを特徴とする請求項2に記載の誤り傾向学習音声認識装置。 - 前記音声認識手段は、実時間で入力音声の音声認識結果を出力することを特徴とする請求項1から請求項3に記載の誤り傾向学習音声認識装置。
- 誤り傾向学習音声認識装置として用いられるコンピュータに、
入力音声を音声認識して正解候補を複数出力し、出力した正解候補の中から音声認識結果を選択する音声認識ステップと、
前記音声認識ステップにより選択された音声認識結果に対する修正の入力を受け、当該音声認識結果を修正して前記入力音声に対する正解を出力する修正ステップと、
前記音声認識ステップにより出力された複数の正解候補と、前記修正ステップにより出力された正解とから統計的に認識誤りの傾向を分析する誤り傾向学習ステップとを実行させ、
前記音声認識ステップにおいては、前記誤り傾向学習ステップにより分析された認識誤りの傾向を修正するための誤り修正モデルを用いて、音声認識結果の選択における誤りを修正する処理をコンピュータに実行させる、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
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