JPH04158476A - 音声対話装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 【産業上の利用分野】

この発明は、入力された音声の認識結果に基づいて、例
えばデータベースの検索等を対話的に実行する音声対話
装置に関する。

【従来の技術】

近年、孤立発声された単語音声または連続発声された文
音節を認識して、例えばデータベースの検索等を行なう
研究が行われている。そして、得られた検索結果は画面
に表示したり又は音声合成装置による合成音声によって
出力される。 以下に、孤立発声された場合のシステム側とユーザ側と
の対話例と連続発声された場合のシステム側とユーザ側
との対話例を、システム側とユーザ側とに分けて示す。 （イ）孤立発声による対話例 システム：検索項目を発声して下さい ユーザ　：電話番号 システム：誰のですか ユーザ　二日中 システム：どちらの日中さんですか ユーザ　ニゲレート電気 シスチムニ役職名は何ですか ユーザ　二部長 システム：　”０１２３−４５−６７８９”ですとなる
。 （ロ）連続発声による対話例 システム：検索したい内容を発声して下さいユーザ　ニ
ゲレート電気の部長の電話番号システム：グレート電話
の部長の電話番号ですね ユーザ　：いいえ。グレート電気の部長の電話番号 システム・グレート電気の部長の電話番号ですね ユーザ　：はい システム：“０１２３−４５−６７８９”ですとなる。

【発明が解決しようとする課題】

上述の対話例に示すように、孤立発声された単語音声の
認識は文の構造が簡単なため技術的には非常に簡単であ
り、誤認識等が無くスムーズに応答が行われる。ところ
が、孤立発声された単語単位で情報が交換されるので、
−度に伝達される情報量が少なく、ユーザ側は何回もシ
ステムとやり取りを行わなければならない。したがって
、ユーザが要求する内容が得られるまでには時間が掛か
るという問題がある。 これに対して、連続発声された文音声は複雑な文構造を
しており、その認識にはかなりの高度な技術が必要であ
る。特に、連続発声された文音声の内容を理解して検査
コマンド文の内容が完全であるか否かの判断をするには
、自然言語処理に要するような構文解析処理や意味解析
処理等の困難な技術を必要とする。そして、上述の例の
ように、文を構成する文節数が多くなればなるほどその
技術的な困難さは増す。その結果、誤認識が増加してユ
ーザが同じ文章を言い直す回数が多くなるという問題が
ある。 そこで、この発明の目的は、ユーザが要求する内容が得
られるまでの時間が短く、システム側の認識率も高くて
言い直し回数が少ない簡単な音声対話装置を提供するこ
とにある。

【課題を解決するための手段】

上記目的を達成するため、この発明の音声対話装置は、
入力された音声を認識して文節候補ラティスまたは単語
候補ラティスを生成する音声認識部と、種々の文節また
は単語とその文節または単語の意味を表す意味ノードと
を対応付けた意味ノード表を格納する意味ノード表格納
部と、上記意味ノード表を構成する各意味ノードを行に
する一方これらの各意味ノードを使用する種々の例文を
列にし、ある例文に係る列とその例文に使用されている
意味ノードに係る行とが交差する位置にフラグを立てる
ことによって、上記各例文に使用される意味ノードを表
示する意味スロット表と、上記音声認識部によって生成
された文節候補ラティスまたは単語候補ラティスに基づ
く文節候補列を上記意味ノード表に基づいて変換した意
味ノード列と上記意味スロット表内の各例文に係るフラ
グ列とのマツチングを行い、完全にマツチングする例文
が意味スロット表中に存在する場合には上記文節候補列
を文として出力する一方、完全にマツチングする例文が
無い場合にはマツチング度合いの最も高い例文を上記意
味ノード列に完全にマツチングさせるために必要な発声
を促すメツセージを出力する意味理解部を備えたことを
特徴としている。

【作用】

音声認識部に入力された音声に基づいて文節候補ラティ
スまたは単語候補ラティスを経て文節候補列が得られ、
さらに意味ノード表格納部に格納された意味ノート表を
参照して意味ノード列に変換される。 次に、こうして得られた当該文節候補列に係る意味ノー
ド列は意味理解部に入力される。そして、当該文節候補
列に係る意味ノード列と意味スロット表格納部に格納さ
れた意味スロット表内の各例文に係るフラグ列とのマツ
チングが行われる。その結果、完全にマツチングする例
文が意味スロット表中に存在する場合には、当該文節候
補列は完全な文としての意味／構成を成しているので当
該文節候補列が文として出力される。 一方、完全にマツチングする例文が上記意味スロット表
中に存在しない場合には、マツチングの度合いの最も高
い例文に当該文節候補列を完全にマツチングさせるため
に必要な発声を促すメツセージが上記意味理解部より出
力される。 したがって、上記意味ノードを連ねた音声を入力するだ
けで、自然言語処理に伴うような複雑な構文解析処理や
意味解析処理等の困難な技術を用いなくとも、当該文節
候補列がコマンド文として完全な文であるか否かが簡単
に分かる。そこで、コマンド文として不完全な文である
場合には次の発声を指示でき、簡単に音声対話が実現で
きるのである。

【実施例】

以下、この発明を図示の実施例により詳細に説明する。 第１図はこの発明の音声対話装置をデータベース検索装
置に用いた場合のブロック図である。入力された音声は
音声認識部１においてＡ／Ｄ変換されたのち音響分析さ
れ、特徴パラメータの時系列が抽出される。そして、標
準パターン格納部２に格納された標準パターンとのパタ
ーンマツチングにより音声認識を行い、音韻ラティスあ
るいは音節ラティスを得る。その後、文節に関する文法
蜆則に従って、上記音韻ラティスあるいは音節ラティス
に基づいて文節候補ラティスを出力する。 こうして、音声認識部ｌから出力された文節候補ラティ
スは意味解析部３に入力される。 上記意味解析部３はこの発明に係る主要な部分である。 この意味解析部３は、まず入力された文節候補ラティス
を展開して文節候補列を得る。そして、得られた文節候
補列の構文解析と意味解析を後に詳述するようにして行
なう。そして、解析に成功した文節候補列を文として出
力する。そうすると、データベース検索部４は、意味解
析部３から入力された検索用コマンド文に従ってデータ
ベース５を検索し、検索結果を出力する。 音声合成部６では、上記データベース検索部４から出力
された検索結果あるいは意味解析部３から出力されたメ
ツセージに従って規ＩＩノ合成方式によって生成された
合成音声を出力し、合成音声によって検索結果やメツセ
ージを出力する。 次に、上記意味解析部３によって行われる本実施例にお
ける文節候補列の構文解析と意味解析とについて詳細に
説明する。 第２図は上記意味解析部３の詳細ブロック図である。意
味解析部３は意味理解部３１．意味ノード表格納部７お
よび意味スロット表格納部８から概略構成される。この
意味理解部３１においては、まず意味ノード表格納部７
に格納された意味ノード表を参照しながら、上述のよう
にして音声認識部１で得られた各文節候補列毎に対応す
る意味ノードの列（意味ノード列）を求める。上記意味
ノード表とは、第３図に示すように、複数の文を文節ま
たは単語に展開する際における文節または単語単位の意
味のあるノード（以下、意未ノードと言う）とその意味
ノードの文節例または単語例とを対応付けたものである
。 したがって、この意味ノーＦ表を参照して、上述の例文
中における「グレート電気の／部長の／１話番号」とい
う文節列からは、く［所属］の〉（以下、意味ノードの
内容を〈〉で表す）、〈［役職］の〉、〈［項目］〉な
る意味ノード列が生成されるのである。 次に、上記意味理解部３１は、上述のようにして入力文
から得られた当該文節候補列に基づく意味ノード列と意
味スロット表格納部８に格納された意味スロット表の意
味ノード列とのマッチングを行なう。そして、完全にマ
ツチングする例文が上記意味スロット表中に存在する場
合には当該文節候補列の構文解析と意味解析とに成功し
たので、当該文節候補列を文（文節列）として出力する
のである。 ここで、上記意味スロット表とは、第４図に示すように
、上記種々の意味ノードを行に解析対象となる種々の例
文を列とする。そして、ある例文の文番号の列とその例
文を構成する意味ノードの行との交差位置には意味ノー
ドフラグ°ｌ”を立てたものである。つまり、意味スロ
ット表は識別の対象となる例文を構成する意味ノード列
を例示したものである。意味スロット表によれば、例え
ば第４１ｉＱにおける文２は意味ノード〈Ｕ月］＞、＜
［日コの〉、〈［項目］〉から構成される例文（例えば
、５月７３日の／予定）であることを表しているのであ
る。 その際に、ｋ番目の意味ノード列を構成する意味ノード
数をｎ（Ｉ　ｋ）とし、上記意味スロット表におけるｉ
番目の例文（文ｉ）中に意味ノードフラグが立っている
数をｎ（文ｉ）とする。そうして、ｋ番目の意味ノード
列を構成する意味ノード数ｎ（Ｉｋ）と意味スロット表
におけるｊ番目の文ｉ中に意味ノードフラグが立ってい
る数ｎ（文ｉ）とその位置とが完全にマツチする文ｉが
意味スロット表中に存在する場合には、すなわち、ｎ（
文１）＝ｎ（ｒｋ）の場合には、ｋ番目の意味ノード列
に係る文節候補列を文として出力するのである。 一方、ｎ（文ｉ）　−ｎ（Ｉ　ｋＣＩであって、かつ、
ｋ番目の意味ノード列における（ｎ（Ｉ　ｋ）−１）個
の意味ノートフラグの立っている意味ノードと文ｉにお
ける総ての意味ノードとの対応が取れている場合には、
対応の取れていない１個の意味ノードのみを追加発声す
ればに番目の意味ノード列は検索用コマンド文として成
立するのである。そこで、追加発声のためのメツセージ
を、上述のように合成音声部６において合成音声によっ
て生成して出力するのである。 例えば、入力された音声に基づいて音声認識部１によっ
て得られた意味ノード列は「３日の７予定」であるとす
る。この意味ノード列は第４図に示す意味スロット表に
おける文２（意味ノードフラッグが立っている意味ノー
ド列は、〈［月］＞＜［日コの〉、〈［項目］〉）との
比較において、意味ノードく［月］〉のみの対応が取れ
ていないのである。したがって、その際には意味ノード
〈［月コ〉に係る追加発声のメツセージを音声合成部６
に出力する。 そうすると、音声合成部６によって、意味ノード〈［月
］〉に係る追加発声のメツセージ「何月ですか」が音声
出力されるのである。 その際に出力される追加発声メツセージの内容は、各意
味ノードに対応して予め設定しておけばよい。 こうして、追加発声がなされ、その音声が認識されて「
何月か（意味ノードく［月］〉）」が分かれば、すでに
得られている意味ノード列〈［日］の〉、〈［項目〕〉
に、新たに追加された意味ノードく［月］〉をも加えて
完全な意味ノード列から成る検索用コマンド文２として
として出力するのである。 上記音声認識部ｌによって得られた文節ラティスを展開
して得られた意味ノード列と意味ノード列が完全に一致
する例文、あるいは、どれか−個の意味ノードだけが異
なるような例文が意味スロット表に無い場合には、更に
上記得られた文節ラティスを展開して次の文節列を求め
ればよい。 第５図は上記意味理解部３Ｉにおける意味理解処理動作
のフローチャートである。以下、第５図に従って意味理
解処理動作について詳細に説明する。 ここで、 ｋ：文節ラティスの順番（最大値Ｋ） Ｓ　（Ｉ　ｋ、ｊ）：　ｋ番目の文節候補列に係る意味
ノード列Ｉｋのｊ番目の意味ノードに 対する意味スロット表における行 番号 Ｒ（文ｉ４片意味スロット表における列番号ｊ（交番ｉ
）と行番号−（意味ノード番号 ｌ）の要素のフラグ ｎｏｔ＋＊ａｔｃ（ｉ）：当該文節候補列に係る意味ノ
ード列と意味スロット表における例文 ｉとにおいて、マツチしない意味 ノードの数 ｎｏｔｍａｔＮ（ｉ）　：当該文節候補列に係る意味ノ
ード列と意味スロット表における例文 ｊとにおいて、マツチしない意味 ノードの番号 ｉ、ｊ、に、ｘ、ｙ：変数（但し、ｉの最大値はＩ）と
する。 ステップＳ１で、文節ラティス番号ｋに“ｌ”がセット
される。 ステップＳ２で、ｋ番目文節ラティスが展開されて文節
候補列が得られ、第３図に示す意味ノード表が参照され
て、意味ノード列１ｋに変換される。 ステップＳ３で、意味スロット表における例文番号ｉに
“１”がセットされる。 ステップＳ４で、ｋ番目の文節候補列に係る意味ノード
列１ｋにおける意味ノード番号ｊに“１“がセットされ
る。そして、変数Ｘの値に意味ノード列１にの数ｎ（ｒ
ｋ）が代入される。 ステップＳ５で、第３図に示す意味ノード表を用いて、
ｋ番目の文節候補列に係る意味ノード列Ｉｋにおけるｊ
番目の意味ノートに対する意味スロット表による行番号
５（Ｉｋ、ｊ）が得られる。 ステップＳ６で、意味スロット表におけるｉ番目の文ｉ
と、行番号−＝　（ｓ　（Ｉ　ｋ、ｊ））の行との交差
する要素の意味ノードフラグが“１”であるか否かが判
別される。 ステップＳ７で、上記ステップＳ６において意味ノード
フラグビが立っている場合には、変数Ｘの内容（すなわ
ち、意味ノード列Ｉｋの数ｎ（Ｉ　ｋ））がデクリメン
トされ、ステップＳ９に進む。 ステップＳ８で、変数ｙに（ｓ　（■に、ｊ））が代入
される。 ステップＳ９で、現在の意味ノード番号ｊかに番目の文
節列に係る意味ノード列１にの数ｎ（Ｉｋ）に等しいか
否かが、すなわち、総ての意味ノードのチエツクが終了
したか否かが判定される。その結果ｎ（Ｉｋ）に等しく
なければステップＳ１０に進み、ｎ（Ｉｋ）に等しけれ
ばステップＳｌｌに進む。 ステップＳＩＯで、ｊの内容がインクリメントされ、ス
テップＳ５にリターンして次の意味ノードに係る検索が
実行される。 ステップＳｌｌで、当該意味ノード列と意味スロツ番号
ｉが最大値Ｉであるか否かが判別される。その結果ｉｆ
、ＩであればステップＳ１３に進み、そうでなければス
テップＳ１４に進む。 ステップＳ１３で、ｉの内容がインクリメントされてス
テップＳ４にリターンして、意味スロット表における次
の例文に関する調査に入るのである。 ステップＳ１４で、ｎｏＬｓａｔＣ（ｉ）＝　０であり
、かつ、ｎ（文１）＝ｎ（Ｉｋ）であるか否かが調べら
れる。 その結果、ｎｏｔｇａｔｃ（ｉ）＝　Ｏであり、かつ、
ｎ（文１）＝ｎ（Ｉ　ｋ）である場合には、意味スロッ
ト表中の文ｉにおいて意味ノードフラグが立っている意
味ノードかに番目の文節候補例には総て存在することを
意味し、ｋ番目の文節候補例はすなわち文ｉであること
を示している。したがって、ステップＳ１５に進む。一
方、そうでない場合にはステップＳ１６に進む。 ステップＳ１５で、文ｌに相当する当該文節候補列が出
力されて意味理解処理動作を終了する。 ステップＳ１６で、ｎｏｔｍａｔｃ（ｉ）＝　０であり
、かつ、ｎ（文１）＝ｎ（Ｉ　ｋ）＋　１であるか否か
が調べられる。 その結果、ｎｏｔｍａｔｃ（ｉ）＝　Ｏであり、かつ、
ｎ（文１）−ｎ（Ｉ　ｋ）＋　１である場合には、意味
スロット表中の文ｉにおいて意味ノードフラグが立って
いる意味ノードかに番目の文節候補例より１つ足りない
ことを意味し、ｋ番目の文節候補例は１つの意味ノード
を追加すれば完全な文ｉとなる。したがって、ステップ
Ｓ１７に進む。一方、そうでない場合には、ステップＳ
１８に進む。 ステップＳＩ７で、ｎｏｔ＋＋ａｔＮ（ｉ）に対応した
メツセージが出力されて意味理解処理動作を終了する。 この場合、ｎｏｔｍａｔＮ（ｉ）の内容がブランクの場
合には、当該文節候補列の意味ノード列と第４図におけ
る意味スロット表とから、不足する意味ノードが何であ
るかを予め求めておく必要がある。 ステップ８１ｇで、入力された文節ラティスの番号ｋが
最大値Ｋになったか否かが判別される。その結果に＝に
でなければステップＳ１９に進み、ｋの内容をインクリ
メントしてステップＳ２にリターンして次の文節ラティ
スに対する解析に入る。−方、ｋ＝にであれば、総ての
文節ラティスに対する解析が終了したので意味理解処理
動作を終了する。 次に、本発明に係る音声対話装置の動作を、文節例「グ
レート電気の／部長の／電話番号」を用いて、第５図を
参照しつつ詳細に説明する。 まず、文節「グレート電気の／部長の／ＩＥ話番号Ｊが
音声認識部１に入力されて文節ラティスが得られる。そ
して、意味解析部３の意味理解部３１においてこの文節
ラティスを展開して得られた当該文節候補列が、意味ノ
ード表格納部７に格納された意味ノード表を参照して、
〈「所属］の〉、〈［役職コの〉、〈Ｅ項目つ〉の意未
ノード列に変換される。　　　　　　　　　　　　　　
・・ステップＳ２以下、第４図に示す意味スロット表に
は、ステップＳ］４およびステップＳ１６を満たすよう
な例文がなかなか存在せず、ステップＳ１３においてｉ
がｉ＝５までインクリメントされたとする。 ｊ−１，ｍ＝ｎ（Ｉ　ｋ）＝　３とし、意味ノード表を
参照して最初（ｊ−１）の意味ノード〈Ｕ所属コの〉に
おける意味スロット表における行番号Ｓ　（Ｉ　ｋ、ｊ
）＝８を求める。次に、意味スロット表における文５の
列とｍ＝５（Ｉｋ、ｊ）＝８の行との交差する要素に意
味ノードフラグが立っているので、Ｘ＝３−２とする。 ・・・ステップ８４〜ステップ５８ ｊｆ−ｎ（Ｉ　ｋ）＝　３であるから、ｊ＝１−＋２と
してステップＳ４に戻り、意味ノード表を参照してｊ＝
２−の意味ノード〈［役職］の〉における意味スロット
表における行番号Ｓ　（Ｉ　ｋ、ｊ）＝　９を求める。 次に、意味スロット表における文５の列とｍ＝５（Ｉｋ
。 ｊ）＝９の行との交差する要素に意味ノードフラグが立
っているので、ｘ−２→ｌとする。 ・・・ステップ８４〜ステツプＳ８ ｊ＋ｎ（Ｉｋ）＝３であるから、ｊ＝２−３としてステ
ップＳ４に戻り、意味ノード表を参照してｊ＝３の意味
ノード〈項目〉における意味スロット表における行番号
Ｓ（Ｉ　ｋ、ｊ）＝　１２を求める。次に、意味スロッ
ト表における文５の列とｍ＝　Ｓ　（Ｉ　ｋ、ｊ）−１
２の行との交差する要素に意味ノードフラグが立ってい
るので、Ｘ＝１→０とする。 ・・・ステップ６４〜ステツプ５８ ５＝ｎ（Ｉ　ｋＸ＝　３　）であるから、ｎｏｔｍａｔ
ｃ（ｉ）＝ｘ−〇であり、かつ、ｎ（文５）＝ｎ（Ｉｋ
）＝３であるから、当該文節候補列と文５とは同じ構文
的／意味的構成をしていると判定して意味理解動作を終
了するのである。 ところが、例えば、当該文節候補列に係る意味ノード列
中にｊ−２の意味ノード〈Ｕ役職］の〉が抜けていると
する。そうすると、意味スロット表における意味ノード
〈［役職］の〉の行番号Ｓ（１に、Ｄを求めることがで
きない。したがって、意味スロット表において意味ノー
ド〈［役職］〉意味ノードフラグのチエツクができない
のである。したがって、最後にステップＳ９においてｊ
＝ｎ（ＩｋＸ−３）となったときにｍ＝０とはならずに
Ｘ＝１となる。したがって、ｎｏｔｍａｔｃ（ｉ）−ｍ
＝　１であり、マツチしない意味ノードが１つ存在する
ことになる。 ところが、ｎｏｔｍａｔＮ（ｉ）の内容はブランクなの
で、上述のように、当該文節候補列の意味ノード列と意
味スロット表の文５とを比較して、不足する意味ノード
が〈［役職コの〉であることを知り、追加メツセージＵ
役職名は何でしょうが」を出力できるのである。 このように、本実施例における意味理解部３Ｉにおいて
は、音声認識部］から入力される文節候補ラティスまた
は単語候補ラティスに基づいて文節候補列を得る。そし
て、意味ノード表格納部７に格納された意味ノード表を
参照して、上記文節候補列を意未ノード列に変換する。 次に、意味スロット表格納部８に格納された意味スロッ
ト表を参照して、当該意味ノード列を構成する総ての意
味ノードの箇所あるいは１つ多い箇所に意味ノードフラ
グが立っている例文を探す。 そして、当該意味ノード列を構成する総ての意味ノード
の箇所に意味ノードフラグが立っている例文があれば、
当該文節候補列を完全な検索用コマンド文としてデータ
ベース検索部４に出力する。 また、当該意味ノード列を構成する総ての意味ノードの
箇所より１つ多い箇所に意味ノードフラグが立っている
例文があれば、その１つ多い意味ノードフラグに相当す
る意味ノードの入力を促すメツセージをオペレータに出
力する。 すなわち、本実施例においては、入力される音声の単位
が意味ノードを連ねた文節であればよく、したがって単
語発声の場合のようにンステムと何度もやり取りする必
要がなく、ユーザが要求する内容が得られるまでの時間
が短い。しかも、意味理解部３】は、予め予測された例
文とその例文に出現する意味ノードとを関連付けた意味
スロット表を参照して、入力された文節候補列に係る意
味ノード列と意味スロット表に格納された例文の意味ノ
ード列（すなわち、意味ノードフラッグ列）とを比較す
るだけで、当該文節候補列が総ての意味ノードを備えた
文であるか、１つの意味ノードが不足した文であるかを
判定できる。そして、１つの意味ノードが不足した文で
ある場合には、不足した意味ノードの追加を促すメツセ
ージを合成音声出力できる。 したがって、本実施例の音声対話装置によれば、自然言
語処理に要するような複雑な構文解析処理や意味解析処
理等の困難な技術を用いなくても、非常に簡単な方法で
音声対話が実現可能である。 つまり、本実施例によれば、ユーザが要求する内容が得
られるまでの時間が従来の孤立発声による音声対話装置
より短くできる。また、従来の連続発声による音声対話
装置のように、ある情報を得るためのキーワードを完全
に記憶しておく必要がなく、認識率のより高い音声対話
装置を得ることが可能となるのである。 上記実施例においては、ｎ（文１）＝ｎ（Ｉ　ｋ）＋１
の場合にメツセージを出力するようにしている。しかし
ながら、この発明においては、メツセージの出力条件は
これに限定されるのもではない。例えば、逆にｎ（文ｉ
）＋１　＝ｎ（Ｉ　ｋ）の場合に当該文節候補列に余分
な意味ノードが存在するメツセージを出力しても何等差
し支えないのである。 本発明の意味ノード表および意味スロット表の内容は、
上記実施例における意味ノード表の内容および意味スロ
ット表の内容に限定されるものではない。 本発明の意味理解部３１における意味理解処理のアルゴ
リズムは上記アルゴリズムに限定されるものではない。

【発明の効果】

以上より明らかなように、この発明の音声対話装置は、
入力された音声を音声認識部で認識して文節候補ラティ
スまたは単語ラティスを生成し、さらに文節候補列に展
開する。そして、意味理解部において、当該文節候補列
を意味ノード表格納部に格納された意味ノード表に基づ
いて意味ノード列に変換し、この変換した意味ノード列
と意味スロット表格納部に格納された意味スロット表内
の各例文に係るフラグ列とのマツチングを行なう。 その結果、完全にマツチングする例文が上記意味スロッ
ト表中に存在する場合には当該文節候補列を文として出
力する。一方、完全にマツチングする例文が無い場合に
は、マツチング度合いの最も高い例文を上記意味ノード
列に完全にマツチングさせるために必要な発声を促すメ
ツセージを出力する。 したがって、この発明によれば、意味ノードを連ねた文
節を入力するだけで、自然言語処理に要するような複雑
な構文解析処理や意味解析処理等の困難な技術を用いな
くても、非常に簡単な方法で音声対話が実現可能である
。そのため、ユーザが要求する内容が得られるまでの時
間が従来の孤立発声による音声対話装置より短くできる
。また、従来の連続発声による音声対話装置のように、
ある情報を得るためのキーワードを完全に記憶しておく
必要がなく、認識率のより高い音声対話装置が可能とな
るのである。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の音声対話装置を用いたデータベース
検索装置における一実施例のブロック図、第２図は第１
図における意味解析部の詳細なブロック図、第３図は意
味ノード表の一例を示す図、第４図は第３図に基づく意
味スロット表を示す図、第５図は第２図における意味理
解部における意味理解処理動作のフローチャートである
。 １・・・音声認識部、　２・・・標準パターン格納部、
３・・・意味解析部、　　４・・・データベース検索部
、５・・・データベース、　　　　　　６・・・音声合
成部、７・・・意味ノード表格納部、 ８・・意味スロット表格納部、 ３１・・・意味理解部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力された音声を認識して文節候補ラティスまた
   は単語候補ラティスを生成する音声認識部と、 種々の文節または単語とその文節または単語の意味を表
   す意味ノードとを対応付けた意味ノード表を格納する意
   味ノード表格納部と、 上記意味ノード表を構成する各意味ノードを行にする一
   方これらの各意味ノードを使用する種々の例文を列にし
   、ある例文に係る列とその例文に使用されている意味ノ
   ードに係る行とが交差する位置にフラグを立てることに
   よって、上記各例文に使用される意味ノードを表示する
   意味スロット表と、 上記音声認識部によって生成された文節候補ラティスま
   たは単語候補ラティスに基づく文節候補列を上記意味ノ
   ード表に基づいて変換した意味ノード列と上記意味スロ
   ット表内の各例文に係るフラグ列とのマッチングを行い
   、完全にマッチングする例文が意味スロット表中に存在
   する場合には上記文節候補列を文として出力する一方、
   完全にマッチングする例文が無い場合にはマッチング度
   合いの最も高い例文を上記意味ノード列に完全にマッチ
   ングさせるために必要な発声を促すメッセージを出力す
   る意味理解部を備えたことを特徴とする音声対話装置。