JP7278340B2 - 決定装置、決定方法、及び決定プログラム - Google Patents
決定装置、決定方法、及び決定プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7278340B2 JP7278340B2 JP2021129331A JP2021129331A JP7278340B2 JP 7278340 B2 JP7278340 B2 JP 7278340B2 JP 2021129331 A JP2021129331 A JP 2021129331A JP 2021129331 A JP2021129331 A JP 2021129331A JP 7278340 B2 JP7278340 B2 JP 7278340B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- estimation
- voice
- estimation result
- speech
- result
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 31
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 28
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 9
- KZBUYRJDOAKODT-UHFFFAOYSA-N Chlorine Chemical compound ClCl KZBUYRJDOAKODT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 8
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 7
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 7
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 7
- 101100268668 Caenorhabditis elegans acc-2 gene Proteins 0.000 description 4
- 101100373202 Rattus norvegicus Cx3cl1 gene Proteins 0.000 description 4
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 3
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 3
- 101000824971 Homo sapiens Sperm surface protein Sp17 Proteins 0.000 description 2
- 102100022441 Sperm surface protein Sp17 Human genes 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 102100022907 Acrosin-binding protein Human genes 0.000 description 1
- 102100029952 Double-strand-break repair protein rad21 homolog Human genes 0.000 description 1
- 101000756551 Homo sapiens Acrosin-binding protein Proteins 0.000 description 1
- 101000584942 Homo sapiens Double-strand-break repair protein rad21 homolog Proteins 0.000 description 1
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 1
- 206010038583 Repetitive speech Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Description
図1を用いて、実施形態に係る決定装置が実行する決定処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る決定装置が実行する決定処理の一例を示す図である。図1では、決定装置100により決定処理が実行される例を示す。
スコアCT3(「演奏ゲーム×連想ゲーム」) =2.9 ・・・ (2)
スコアCT4(「演奏ゲーム×炎症ゲーム」) =2.8 ・・・ (3)
スコアCT5(「塩素ゲーム×清掃ゲーム」) =2.9 ・・・ (4)
スコアCT6(「塩素ゲーム×連想ゲーム」) =2.8 ・・・ (5)
スコアCT7(「塩素ゲーム×炎症ゲーム」) =2.7 ・・・ (6)
スコアCT8(「連想ゲーム×清掃ゲーム」) =2.8 ・・・ (7)
スコアCT9(「連想ゲーム×炎症ゲーム」) =2.6 ・・・ (8)
次に、図3を用いて、実施形態に係る決定装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る決定装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、決定装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線又は無線で接続され、端末装置10との間で情報の送受信を行う。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、音声情報記憶部121と、推定結果情報記憶部122と、スコア情報記憶部123とを有する。
実施形態に係る音声情報記憶部121は、ユーザによって発話された音声に関する情報を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係る音声情報記憶部121の一例を示す。図4に示した例では、音声情報記憶部121は、「音声ID(Identifier)」、「音声」、「第1音声との類似度」といった項目を有する。
実施形態に係る推定結果情報記憶部122は、ユーザによって発話された音声に対応する推定結果に関する各種情報を記憶する。ここで、図5に、実施形態に係る推定結果情報記憶部122の一例を示す。図5に示した例では、推定結果情報記憶部122は、「音声ID」、「推定結果ID」、「推定結果のランキング順位」、「推定結果」、「推定精度」といった項目を有する。
実施形態に係るスコア情報記憶部123は、第1音声の推定結果と第2音声の推定結果との組み合わせ毎のスコアに関する情報を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係るスコア情報記憶部123の一例を示す。図6に示した例では、スコア情報記憶部123は、「スコアID」、「推定結果の組み合わせ」、「スコア」といった項目を有する。
制御部130は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、決定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(決定プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
受付部131は、ユーザによって発話された音声を受け付ける。例えば、受付部131は、端末装置10がユーザによって発話された音声を受け付けたことに関する情報を受付部131へ送信することに基づいて、ユーザによって発話された音声を受け付ける。そして、受付部131は、かかる音声の波形データを音声情報記憶部121に格納する。
判定部132は、受付部131によって受け付けられた第1音声と、受付部131によって第1音声の後に受け付けられた第2音声との類似性に基づいて、第2音声が第1音声に続いて繰り返し発話された音声であるかを判定する。具体的には、判定部132は、音声情報記憶部121を参照し、第1音声と第2音声との類似度を音声情報記憶部121に格納し、第2音声が第1音声に続いて繰り返し発話された音声であると判定する。
推定部133は、ユーザによって発話された音声に対応する発話内容を推定する。具体的には、推定部133は、音声情報記憶部121を参照して、ユーザによって最初に発話された音声である第1音声に対応する発話内容を推定する。そして、推定部133は、第1音声の発話内容を推定すると共に、第1音声の推定結果の推定精度を算出する。そして、推定部133は、かかる第1音声の推定結果と推定精度とを推定結果情報記憶部122に格納する。なお、推定部133は、例えば、音声の波形や振幅等のパラメータと文言との対応関係に関する情報に基づいて、発話内容を推定する。そして、推定部133は、例えば、音声の波形と推定結果の波形との一致度に基づいて、推定精度を算出する。
算出部134は、推定部133によって推定された第1の推定結果(第1音声の推定結果に相当)と第2の推定結果(第2音声の推定結果に相当)との組み合わせ毎に、第1音声の推定結果の推定精度と第2音声の推定結果の推定精度とに基づいてスコアを算出する。例えば、算出部134は、推定結果情報記憶部122から、「連想ゲーム×連想ゲーム」と「演奏ゲーム×清掃ゲーム」とを読み出す。例えば、「連想ゲーム×連想ゲーム」において、形態素解析等により、「連想」と「ゲーム」とが一致していることから、重複度が「2.0」と算出されるものとする。この場合、算出部134は、「連想ゲーム×連想ゲーム」において、第1音声の推定結果「連想ゲーム」の推定精度が「0.8」であり、第2音声の推定結果「連想ゲーム」の推定精度が「0.9」であり、重複度が「2.0」であることから、スコアSC1は「3.7」と算出する。また、例えば、「演奏ゲーム×清掃ゲーム」において、形態素解析等により、「ゲーム」が一致していることから、重複度が「1.0」と算出されるものとする。この場合、算出部134は、「演奏ゲーム×清掃ゲーム」において、第1音声の推定結果「演奏ゲーム」の推定精度が「1.0」であり、第2音声の推定結果「清掃ゲーム」の推定精度が「1.0」であり、重複度が「1.0」であることから、スコアSC1は「3.0」と算出する。そして、算出部134は、各組み合わせに対応するスコアSC1をスコア情報記憶部123に格納する。
決定部135は、推定部133によって第1音声から推定された第1推定結果(第1音声の推定結果に相当)における推定精度と、第1音声に続いてユーザによって繰り返し発話された第2音声から推定された第2推定結果(第2音声の推定結果に相当)における推定精度とに基づいて、第1音声及び第2音声に対応する音声認識結果を決定する。具体的には、決定部135は、スコア情報記憶部123に記憶されるスコアSC1が最も大きい第1音声の推定結果と第2音声の推定結果との組み合わせから、第1音声及び第2音声に対応する音声認識結果を決定する。例えば、決定部135は、スコア情報記憶部123を参照して、「連想ゲーム×連想ゲーム」におけるスコアSC1が「3.7」であり、「演奏ゲーム×清掃ゲーム」におけるスコアSC1が「3.0」であることから、「連想ゲーム×連想ゲーム」のスコアSC1が最も大きいため、第1音声の推定結果及び第2音声の推定結果から選択された「連想ゲーム」を音声認識結果として決定する。
提供部136は、決定部135によって決定された音声認識結果を端末装置10に提供する。例えば、音声認識結果が「連想ゲーム」であるとする。この場合、提供部136は、「連想ゲーム」をテキスト化して端末装置10に提供する。そして、端末装置10は、ユーザに対して「連想ゲーム」というテキストを表示する。
次に、図7を用いて、実施形態に係る決定装置100が実行する決定処理の手順について説明する。図7は、実施形態に係る決定装置が実行する決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
次に、図8を用いて、実施形態に係る決定システム1における音声認識結果の決定について説明する。図8は、実施形態に係る音声認識結果の決定の一例を示す図である。
スコアCT22(「まつしま×はつしま」) =4.8 ・・・ (9)
スコアCT23(「たつしま×やつしま」) =4.8 ・・・ (10)
スコアCT24(「たつしま×はつしま」) =4.6 ・・・ (11)
上述した決定装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、決定装置100の他の実施形態について説明する。
図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、決定装置100は、受付部131と判定部132とで構成される受付装置と、推定部133と算出部134と決定部135と提供部136とで構成される決定装置とに分散させてもよい。
上記実施形態では、決定装置100がユーザによって2回発話された音声に対応する推定結果の組み合わせにおけるスコアに基づいて、音声認識結果を決定する決定処理の一例を説明したが、決定装置100は、これに限定されるものではない。例えば、決定装置100が実行する決定処理は、端末装置10がスタンドアローンで実行してもよい。
上記実施形態では、決定装置100の決定部135がユーザによって2回発話された音声に対応する推定結果の組み合わせ毎のスコアに基づいて、音声認識結果を決定する決定処理の一例を説明したが、発話回数は、これに限定されるものではない。例えば、決定部135は、ユーザによって3回以上発話された音声に対応する推定結果の組み合わせにおけるスコアに基づいて、音声認識結果を決定してもよい。
上記実施形態では、決定装置100の判定部132が第1音声と、第1音声の後に受け付けられた第2音声との類似性に基づいて、第2音声が第1音声に続いて繰り返し発話された音声であるかを判定する判定処理の一例を説明したが、判定部132は、判定処理を行う前に、ユーザによって発話された音声のうち、感嘆詞等と推定される音声波形を除去した音声に基づいて、第2音声が第1音声に続いて繰り返し発話された音声であるかを判定してもよい。例えば、第1音声「WV3」には「あっ」と推定される音声波形が含まれているとする。また、第1音声「WV4」には「えー」と推定される音声波形が含まれているとする。この場合、判定部132は、第1音声に含まれる「あっ」に対応する音声波形を削除し、第2音声に含まれる「えー」に対応する音声波形を削除する。そして、判定部132は、第1音声「WV3」と第2音声「WV4」との類似性に基づいて、第2音声が第1音声に続いて繰り返し発話された音声であるかを判定してもよい。
上記実施形態では、決定装置100の算出部134が推定結果の組み合わせ毎のスコアを算出する算出処理の一例を説明したが、算出部134は、重複度に限らず、単語の内容に基づいて、スコアを算出してもよい。例えば、算出部134は、以下のような式(12)によりスコアSC2を算出する。
上記実施形態では、決定装置100の決定部135がユーザによって2回発話された音声から推定された推定結果の組み合わせ毎のスコアに基づいて、音声認識結果を決定する決定処理の一例を説明したが、決定部135は、ユーザによって繰り返し発話された音声から推定された正しい推定結果とそれ以外の推定結果とに基づいて生成された学習モデルに基づいて、音声認識結果を決定してもよい。例えば、決定部135は、ユーザによって繰り返し発話された音声から推定された正しい推定結果を正例として学習し、それ以外の推定結果を負例として学習する。そして、決定部135は、ユーザによって繰り返し発話された音声が予測対象の音声として入力された場合に、推定結果に対応するスコアに基づいて、音声認識結果を決定する。
また、上述してきた実施形態に係る端末装置10及び決定装置100は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、決定装置100を例に挙げて説明する。図10は、決定装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
上述してきたように、実施形態に係る決定装置100は、推定部133と、決定部135とを有する。推定部133は、ユーザによって発話された音声に対応する発話内容を推定する。決定部135は、推定部133によって第1音声から推定された第1推定結果(第1音声の推定結果に相当)における推定精度と、第1音声に続いてユーザによって繰り返し発話された第2音声から推定された第2推定結果(第2音声の推定結果に相当)における推定精度とに基づいて、第1音声及び第2音声に対応する音声認識結果を決定する。
10 端末装置
100 決定装置
110 通信部
120 記憶部
121 音声情報記憶部
122 推定結果情報記憶部
123 スコア情報記憶部
130 制御部
131 受付部
132 判定部
133 推定部
134 算出部
135 決定部
136 提供部
Claims (9)
- ユーザによって発話された音声に対応する発話内容を推定する推定部と、
前記推定部によって第1音声から推定された第1推定結果における推定精度と、前記第1音声に続いて前記ユーザによって繰り返し発話された第2音声から推定された第2推定結果における推定精度とに基づいて、前記第1推定結果における推定精度を示す第1値と、前記第2推定結果における推定精度を示す第2値と、前記第1推定結果と前記第2推定結果とが重複する程大きくなる第3値とを合算することにより、スコアを算出する算出部と、
前記算出部によって算出されたスコアに基づいて、前記第1音声及び前記第2音声に対応する音声認識結果を決定する決定部と、
を備えることを特徴とする決定装置。 - 前記決定部は、
前記第1推定結果における推定精度と、前記第2推定結果における推定精度とに基づいて、前記第1推定結果及び前記第2推定結果のいずれかを前記第1音声及び前記第2音声に対応する音声認識結果として決定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の決定装置。 - 前記推定部は、
ユーザによって発話された1の音声に対応する複数の発話内容を推定し、
前記決定部は、
前記第1音声から推定された複数の第1推定結果におけるそれぞれの推定精度と、前記第2音声から推定された複数の第2推定結果におけるそれぞれの推定精度とに基づいて、前記複数の第1推定結果及び前記複数の第2推定結果のいずれか1つを前記第1音声及び前記第2音声に対応する音声認識結果として決定する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の決定装置。 - 前記決定部は、
前記算出部によって算出された前記スコアに基づいて選択される前記第1推定結果と前記第2推定結果との組み合わせに含まれる前記第1推定結果及び前記第2推定結果のいずれかを前記第1音声及び前記第2音声に対応する音声認識結果として決定する、
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の決定装置。 - 前記算出部は、
前記第1推定結果と前記第2推定結果との組み合わせ毎に、前記第1推定結果と前記第2推定結果とが重複する度合いに基づいて前記スコアを算出する、
ことを特徴とする請求項4に記載の決定装置。 - 前記算出部は、
前記第1推定結果と前記第2推定結果との組み合わせ毎に、前記第1推定結果と前記第2推定結果とに含まれる類似の意味を有する単語に関する重複する度合いに基づいて前記スコアを算出する、
ことを特徴とする請求項4に記載の決定装置。 - 前記ユーザによって発話された音声を受け付ける受付部と、
前記受付部によって受け付けられた前記第1音声と、前記受付部によって前記第1音声の後に受け付けられた前記第2音声との類似性に基づいて、前記第2音声が前記第1音声に続いて繰り返し発話された音声であるかを判定する判定部とをさらに備え、
前記決定部は、
前記判定部によって前記第2音声が前記第1音声に続いて繰り返し発話された音声であると判定された場合に、前記第1音声及び前記第2音声に対応する音声認識結果を決定する、
ことを特徴とする請求項1~6のいずれか1つに記載の決定装置。 - コンピュータが実行する決定方法であって、
ユーザによって発話された音声に対応する発話内容を推定する推定工程と、
前記推定工程によって第1音声から推定された第1推定結果における推定精度と、前記第1音声に続いて前記ユーザによって繰り返し発話された第2音声から推定された第2推定結果における推定精度とに基づいて、前記第1推定結果における推定精度を示す第1値と、前記第2推定結果における推定精度を示す第2値と、前記第1推定結果と前記第2推定結果とが重複する程大きくなる第3値とを合算することにより、スコアを算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出されたスコアに基づいて、前記第1音声及び前記第2音声に対応する音声認識結果を決定する決定工程と、
を備えることを特徴とする決定方法。 - ユーザによって発話された音声に対応する発話内容を推定する推定手順と、
前記推定手順によって第1音声から推定された第1推定結果における推定精度と、前記第1音声に続いて前記ユーザによって繰り返し発話された第2音声から推定された第2推定結果における推定精度とに基づいて、前記第1推定結果における推定精度を示す第1値と、前記第2推定結果における推定精度を示す第2値と、前記第1推定結果と前記第2推定結果とが重複する程大きくなる第3値とを合算することにより、スコアを算出する算出手順と、
前記算出手順によって算出されたスコアに基づいて、前記第1音声及び前記第2音声に対応する音声認識結果を決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021129331A JP7278340B2 (ja) | 2018-02-19 | 2021-08-05 | 決定装置、決定方法、及び決定プログラム |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018027245A JP6927905B2 (ja) | 2018-02-19 | 2018-02-19 | 決定装置、決定方法、決定プログラム及びプログラム |
JP2021129331A JP7278340B2 (ja) | 2018-02-19 | 2021-08-05 | 決定装置、決定方法、及び決定プログラム |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018027245A Division JP6927905B2 (ja) | 2018-02-19 | 2018-02-19 | 決定装置、決定方法、決定プログラム及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021177261A JP2021177261A (ja) | 2021-11-11 |
JP7278340B2 true JP7278340B2 (ja) | 2023-05-19 |
Family
ID=67773711
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018027245A Active JP6927905B2 (ja) | 2018-02-19 | 2018-02-19 | 決定装置、決定方法、決定プログラム及びプログラム |
JP2021129331A Active JP7278340B2 (ja) | 2018-02-19 | 2021-08-05 | 決定装置、決定方法、及び決定プログラム |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018027245A Active JP6927905B2 (ja) | 2018-02-19 | 2018-02-19 | 決定装置、決定方法、決定プログラム及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (2) | JP6927905B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6927905B2 (ja) * | 2018-02-19 | 2021-09-01 | ヤフー株式会社 | 決定装置、決定方法、決定プログラム及びプログラム |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001005480A (ja) | 1999-06-23 | 2001-01-12 | Denso Corp | ユーザー発音判定装置及び記録媒体 |
JP2004333703A (ja) | 2003-05-02 | 2004-11-25 | Alpine Electronics Inc | 音声認識システムおよび音声認識の訂正・学習方法 |
JP2005084436A (ja) | 2003-09-09 | 2005-03-31 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 音声認識装置及びコンピュータプログラム |
JP2013011843A (ja) | 2011-06-02 | 2013-01-17 | Fujitsu Ltd | 対話制御装置、対話制御方法及び対話制御用コンピュータプログラム |
JP2014145842A (ja) | 2013-01-28 | 2014-08-14 | Fujitsu Ltd | 発話解析装置、音声対話制御装置、方法、及びプログラム |
JP2017111190A (ja) | 2015-12-14 | 2017-06-22 | 株式会社日立製作所 | 対話テキスト要約装置及び方法 |
JP2019144355A (ja) | 2018-02-19 | 2019-08-29 | ヤフー株式会社 | 決定装置、決定方法、決定プログラム及びモデル |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2686085B2 (ja) * | 1987-12-17 | 1997-12-08 | 三洋電機株式会社 | 音声認識システム |
JP3112037B2 (ja) * | 1991-10-17 | 2000-11-27 | 株式会社リコー | 音声認識装置 |
JPH11149294A (ja) * | 1997-11-17 | 1999-06-02 | Toyota Motor Corp | 音声認識装置および音声認識方法 |
-
2018
- 2018-02-19 JP JP2018027245A patent/JP6927905B2/ja active Active
-
2021
- 2021-08-05 JP JP2021129331A patent/JP7278340B2/ja active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001005480A (ja) | 1999-06-23 | 2001-01-12 | Denso Corp | ユーザー発音判定装置及び記録媒体 |
JP2004333703A (ja) | 2003-05-02 | 2004-11-25 | Alpine Electronics Inc | 音声認識システムおよび音声認識の訂正・学習方法 |
JP2005084436A (ja) | 2003-09-09 | 2005-03-31 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 音声認識装置及びコンピュータプログラム |
JP2013011843A (ja) | 2011-06-02 | 2013-01-17 | Fujitsu Ltd | 対話制御装置、対話制御方法及び対話制御用コンピュータプログラム |
JP2014145842A (ja) | 2013-01-28 | 2014-08-14 | Fujitsu Ltd | 発話解析装置、音声対話制御装置、方法、及びプログラム |
JP2017111190A (ja) | 2015-12-14 | 2017-06-22 | 株式会社日立製作所 | 対話テキスト要約装置及び方法 |
JP2019144355A (ja) | 2018-02-19 | 2019-08-29 | ヤフー株式会社 | 決定装置、決定方法、決定プログラム及びモデル |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019144355A (ja) | 2019-08-29 |
JP6927905B2 (ja) | 2021-09-01 |
JP2021177261A (ja) | 2021-11-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102167719B1 (ko) | 언어 모델 학습 방법 및 장치, 음성 인식 방법 및 장치 | |
JP2017513047A (ja) | 音声認識における発音予測 | |
US9905224B2 (en) | System and method for automatic language model generation | |
CN111145733B (zh) | 语音识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 | |
JP7132090B2 (ja) | 対話システム、対話装置、対話方法、及びプログラム | |
CN105718503B (zh) | 声音检索装置以及声音检索方法 | |
WO2008001486A1 (fr) | Dispositif et programme de traitement vocal, et procédé de traitement vocal | |
US20200243082A1 (en) | Dialog system and dialog method | |
JP6370962B1 (ja) | 生成装置、生成方法および生成プログラム | |
JP2019139010A (ja) | 音声認識精度劣化要因推定装置、音声認識精度劣化要因推定方法、プログラム | |
JP7278340B2 (ja) | 決定装置、決定方法、及び決定プログラム | |
WO2014176489A2 (en) | A system and method for supervised creation of personalized speech samples libraries in real-time for text-to-speech synthesis | |
US11615787B2 (en) | Dialogue system and method of controlling the same | |
JP6392950B1 (ja) | 検出装置、検出方法、および検出プログラム | |
US20090222266A1 (en) | Apparatus, method, and recording medium for clustering phoneme models | |
JP2017211610A (ja) | 出力制御装置、電子機器、出力制御装置の制御方法、および出力制御装置の制御プログラム | |
JP5914119B2 (ja) | 音響モデル性能評価装置とその方法とプログラム | |
JP2014232145A (ja) | ポーズ付与モデル選択装置とポーズ付与装置とそれらの方法とプログラム | |
JP5976037B2 (ja) | モデル学習装置、ランキング装置、方法、及びプログラム | |
JP6235922B2 (ja) | 重み付き有限状態オートマトン作成装置、記号列変換装置、音声認識装置、それらの方法、及びプログラム | |
JP5982265B2 (ja) | 音声認識装置、音声認識方法、およびプログラム | |
JP2022067223A (ja) | 生成装置および生成方法 | |
JP6699945B2 (ja) | 音響モデル学習装置、その方法、及びプログラム | |
JP2017167378A (ja) | 単語スコア計算装置、単語スコア計算方法及びプログラム | |
CN111816164A (zh) | 用于语音识别的方法及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210901 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220411 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220419 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220616 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221011 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221205 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230411 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230509 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7278340 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |