JP5072415B2 - 音声検索装置 - Google Patents
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Description
また未知語を含む文書でも認識率低下を抑える技術を提供することを目的とする。
また発話が短く検索の手ががりが少ない場合でも、検索漏れを少なくする技術を提供することを目的とする。
検索対象とする文書等のテキストデータを単語単位に分割して出力する学習データ分割手段と、
前記学習データ分割手段による分割結果に基づいて音声認識用の言語モデルを作成する言語モデル作成手段と、
前記学習データ分割手段により分割される単語単位よりも小さい単位で前記検索対象とする文書等のテキストデータを分割してテキスト検索辞書を作成するテキスト辞書作成手段と、
前記言語モデルと、別途用意され、音響モデルメモリに保存されている音響モデルを用いて入力音声を認識し音声認識結果をテキストとして出力する音声認識手段と、
前記音声認識結果を前記テキスト辞書作成手段と同じ分割単位に分割して出力する照合単位変換手段と、
前記照合単位変換手段の出力を入力として前記テキスト検索辞書を用いてテキスト検索を行うテキスト検索手段を備えることを特徴とする音声検索装置。
図1はこの発明による音声検索装置の実施の形態1の構成を示すブロック図である。
同図において、1は音声の入力端、2は入力音声、3は音声認識手段、4は音声認識結果の照合単位を変換する照合単位変換手段、5はテキスト検索手段、6は言語モデルメモリ、7は音響モデルメモリ、8は言語モデル学習データメモリ、9は学習データ分割手段、10は言語モデル作成手段、11はテキスト検索辞書作成手段、12はテキスト検索辞書メモリ、13は検索結果である。音響モデルメモリ7には音声の特徴をモデル化した音響モデルを格納している。本実施の形態では音響モデルは例えばHMM(Hidden Markov Model)とする。
まず言語モデルの作成方法を説明する。言語モデル学習データメモリ8には検索対象とする各施設のID番号、かな漢字表記、音素表記を予め格納しておく。言語モデル学習データメモリ8の内容例を図2に示す。
例えば文字表記が「和歌山の那智大滝」、音素表記が「wakayamanonaciootaki」である場合、分割結果は「和歌山(wakayama)/の(no)/那智(naci)/大滝(ootaki)」となる。ここで()内は音素表記を表す。また「/」は分割位置を示す記号であり言語モデルの学習データに含められるものではない。
言語モデル作成手段10は全施設の前記分割結果を入力して、言語モデルを作成し、言語モデルメモリ6に保存する。言語モデルとしては、本実施の形態では例えばトライグラムモデルとする。
テキスト検索辞書作成手段11は上記処理を言語モデル学習データメモリ8に格納されて全施設名称に対して行い、音節を索引語として、例えば転置ファイルを作成しテキスト検索辞書としてテキスト検索辞書メモリ12に保持しておく。ID番号1番と2番の施設から作成したテキスト検索辞書の例を図3に示す。
音声の入力端1から音声2を入力すると音声認識手段3は言語モデルメモリ6に保存されている言語モデルと音響モデルメモリ7に保存されている音響モデルを用いて音声認識を行い、認識結果として単語列の音素表記を出力する。
例えば入力音声の発話内容が「和歌山の那智大滝」で、認識結果が「岡山/の/町/大田区」であった場合、音声認識手段3は前記認識結果の音素表記である「okayama/no/maci/ootaku」を出力する。
本実施の形態は学習データ分割手段9と言語モデル作成手段10の動作を以下のように変更するものである。
学習データ分割手段9は、言語モデル学習データメモリ8に格納されている各施設の文字表記と音素表記を入力として、形態素解析を行い、文字列を単語単位に分割するが、例えば出現頻度の高い上位K個のみ単語として残し、他は音節列に分解するものとする。
なお単語として残すものは本実施の形態では、出現頻度を基準として選択したが、他の任意の基準を用いて選択してもよい。
例えば図2に示した言語モデル学習データメモリ8に格納されている施設の文字表記が「和歌山の那智大滝」において出現頻度K位以内の単語が「和歌山」「の」「滝」の3個である場合、分割結果は「wakayama[w]/no[w]/na[s]/ci[s]/o[s]/o[s]/taki[w]」となり、これを出力する。ここで[]は分割結果が単語か音節かの区別を示すフラグであり、[w]は単語、[s]は音節を意味するものとする。一方、文字表記が「東京の千代田区役所」では、全て出現頻度K位以内の単語である場合、分割結果は、「tookjoo[w]/no[w]/ciyoda[w]/kuyakusjo[w]」となる。
言語モデル作成手段10は前記分割結果を入力して、言語モデルを作成する。但し各施設の学習データに対して下記の方法で重みを付けて学習する。
言語モデル作成手段10による言語モデルを作成手順を図5に示す。言語モデル作成手段10は前記学習データ分割手段9の分割結果が入力されると前記分割結果の音節含有率Rsを(1)式で計算する(ST101)。
「wakayama[w]/no[w]/na[s]/ci[s]/o[s]/o[s]/taki[w]」ではRs=4/7=0.57なので、重み係数wは4となる。すると言語モデル作成手段10は当該施設が4回出現したとみなす、具体的には当該施設から得られる単語や音節間の連鎖頻度を4倍する(ST103)。
一方、「tookjoo[w]/no[w]/ciyoda[w]/kuyakusjo[w]」では、Rs=0なので、重み係数は1となり、当該施設から得られる単語や音節間の連鎖頻度は1倍のままとする。
本実施の形態は前記実施の形態2に、中間言語モデルメモリ14と学習データ分割結果メモリ15を新たに付加するものであり、構成例を図6に示す。さらに言語モデル作成手段10の動作を以下のように変更するものである。
言語モデル作成手段10の動作手順を図7に示す。言語モデル作成手段10は、実施の形態2の発明と同様の入力を学習データ分割手段9から受ける。そしてまず各施設のデータの単語や音節間の連鎖頻度の加算重みを全て1にして言語モデルを作成し、これを中間言語モデルとして中間言語モデルメモリ14に保存する。前記中間言語モデルは本実施の形態ではトライグラムとする。また入力された全施設データの分割結果を学習データ分割結果メモリ15に保存しておく(ST201)。
例えば
上記(3)式からわかるとおり、重み係数w(i)は中間言語モデルに対する尤度P(i)が小さい施設ほど大きな値をとるようになっている。
言語モデル作成手段10は当該施設が求められた重み係数w(i)回出現したとみなす。具体的には当該施設から得られる単語や音節間の連鎖頻度をw(i)倍して連鎖頻度を頻度を累積する(ST204)。
本実施の形態は前記実施の形態1〜3のいずれかの発明に、新たに音声認識候補数制御手段16を付加し、さらに音声認識手段3、照合単位変換手段4、テキスト検索手段5の動作を後述のように変更するものである。構成例を図8に示す。
本実施の形態では、実施の形態1の発明に音声認識候補数制御手段16を付加した場合について説明する。音声認識を行うまえに、実施の形態1と同一の方法で事前に言語モデル、およびテキスト検索辞書を作成しておく。
照合単位変換手段4の動作が実施の形態1と異なる点は、認識スコアの高い順にL個の入力を受け、同じ順番で対応するL個の出力を行うことである。本実施の形態では「to/ne」、「o/ze」、「to/be」を順番に出力する。
音声認識候補数テーブルの内容を図9に示す。1位候補の音節分割結果の音節数が少ないほど出力候補数が多くなるように事前に設定しておく。本実施の形態では前記1位の音節数が2なので前記音声認識候補数テーブルを参照して出力候補数を3と決定する。
次に入力される分割結果がまだあるか否かを判定し(ST303)、まだある場合には
同様の処理を次の分割結果を入力として行い、各施設のスコアを累積する(ST302)。一方、残りの分割結果が存在しない場合には、スコア累積処理を終了し、スコアが閾値以上の候補を検索結果として出力する(ST304)。
Claims (4)
- 検索対象とする文書等のテキストデータを所定の言語単位に分割して出力する学習データ分割手段と、
前記学習データ分割手段による分割結果に基づいて音声認識用の言語モデルを作成する言語モデル作成手段と、
前記検索対象とする文書等のテキストデータを前記学習データ分割手段により分割される言語単位よりも小さい単位で分割してテキスト検索辞書を作成するテキスト辞書作成手段と、
前記言語モデルと、別途用意され、音響モデルメモリに保存されている音響モデルを用いて入力音声を認識し音声認識結果をテキストとして出力する音声認識手段と、
前記音声認識結果を前記テキスト辞書作成手段と同じ分割単位に分割して出力する照合単位変換手段と、
前記照合単位変換手段の出力を入力として前記テキスト検索辞書を用いてテキスト検索を行うテキスト検索手段を備えたことを特徴とする音声検索装置。 - 前記学習データ分割手段は、分割単位に出現頻度の高い予め定められた上位K個を単語とし、他は音節列とする構成にされ、
前記言語モデル作成手段は、学習データ分割手段による分割結果で音節列に分割された分割個数の全分割数が占める音節含有率を算出し、予め作成された音節含有率と重み係数との対応関係を記述した重み係数テーブルを参照して前記検索対象とする文書等のテキストデータの統計量の累積頻度の重み係数を決定し、前記重み係数により言語尤度が定められた言語モデルを作成することを特徴とする請求項1記載の音声検索装置。 - 学習データ分割手段による全検索対象データの分割結果を保存する学習データ分割結果メモリと、
学習データ分割手段による分割結果に基づき言語モデル作成手段により作成された言語モデルを保存する中間言語モデルメモリとをさらに備え、
言語モデル作成手段は、前記学習データ分割結果メモリに保存された各検索対象データの分割結果と、中間言語モデルメモリに保存してある中間言語モデルを用いて検索対象の言語尤度を算出し、さらに全て検索対象の言語尤度から当該検索対象に対する重み係数を求め、
前記重み係数により言語尤度が再設定された言語モデルを作成することを特徴とする請求項2記載の音声検索装置。 - 前記音声認識手段による認識結果の認識スコア第1位の音節数に応じて、予め内部に保持する音節数と出力候補数の音声認識候補数テーブルを参照し、テキスト検索手段に出力する音声認識結果候補数を定める音声認識候補数制御手段をさらに備え、
前記音声認識手段は認識結果の認識スコア第1位から順番に出力し、照合単位変換手段は、前記音声認識手段によって出力された認識結果を音節単位に分割して前記音声認識手段の出力順に出力し、前記音声認識候補数制御手段は前記照合単位変換手段からの音節を前記音声認識手段の認識結果の認識スコアの高い順に上位L(>1)個に対応するまで出力し、
テキスト検索手段は音声認識候補数制御手段から出力された候補数の分割結果を入力して、音節分割結果に対し前記テキスト検索辞書を参照し、当該音節を含む検索対象のスコアを算出し、スコアが閾値以上の検索対象を検索結果として出力する構成にされたことを特徴とする請求項1または2に記載の音声検索装置。
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