WO2014049998A1 - 情報検索システム、情報検索方法およびプログラム - Google Patents

情報検索システム、情報検索方法およびプログラム Download PDF

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    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L15/18—Speech classification or search using natural language modelling
    • G10L15/183—Speech classification or search using natural language modelling using context dependencies, e.g. language models

Definitions

  • the present invention relates to an information search system, an information search method, and a program, and more particularly to an information search system, an information search method, and a program for searching for data related to speech.
  • Patent Document 1 An example of a technique for retrieving data related to voice is described in Patent Document 1.
  • the search device described in Patent Literature 1 calculates the similarity between texts of an input query and a speech recognition result using the reliability of speech recognition, and uses the speech recognition result having a high similarity as a search result. Output.
  • the speech recognition result includes misrecognition.
  • This search apparatus uses the reliability of the speech recognition result and excludes the speech recognition result having a low reliability from the search result, thereby reducing the probability of outputting an erroneous recognition result as the search result.
  • Patent Document 1 has a problem that data related to speech cannot be accurately retrieved when a word that is difficult to appear as a speech recognition result is a query.
  • An object of the present invention is to provide an information search system, an information search method, and a program capable of accurately searching data related to speech even when a word that is difficult to appear as a recognition result is a query. Is to provide.
  • the present invention refers to a calculation unit that calculates a language model for query, which is a language model of an input word or word set, and a storage unit that stores a result of speech recognition of speech data using the speech recognition language model.
  • Extraction means for extracting a result having high similarity to the query language model from the result as matching data; and first updating means for updating the speech recognition language model using the matching data;
  • Second update means for updating the result stored in the storage means using the updated speech recognition language model, and the extraction means includes the query language model from the updated result.
  • This is an information search system that extracts a result having a high similarity and outputs a search result that is data corresponding to the extracted result.
  • the present invention calculates a query language model that is a language model of an input word or word set, and refers to a storage unit that stores a result of speech recognition of speech data using a speech recognition language model, and the result From the above, a result having a high similarity with the query language model is extracted as matching data, the speech recognition language model is updated using the matching data, and the updated speech recognition language model is used.
  • An information search for updating a result stored in the storage unit, extracting a result having a high similarity to the query language model from the updated result, and outputting a search result that is data corresponding to the extracted result Is the method.
  • the present invention refers to a step of calculating a query language model that is a language model of an input word or word set, and a storage means that stores a result of speech recognition of speech data using a speech recognition language model, Extracting a result having high similarity with the query language model from the results as matching data, updating the speech recognition language model using the matching data, and updated speech recognition A step of updating the result stored in the storage unit using a language model, and extracting a result having a high similarity with the query language model from the updated result, and data corresponding to the extracted result A program for causing a computer to execute a step of outputting a certain search result.
  • FIG. 1 is a hardware configuration diagram of an information search system 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • an information retrieval system 1 includes a CPU 10, a memory 12, a hard disk drive (HDD) 14, a communication interface (IF) 16 that performs data communication via a network (not shown), a display device 18 such as a display, and the like.
  • the input device 20 includes a pointing device such as a keyboard and a mouse. These components are connected to each other through the bus 22 and input / output data to / from each other.
  • the hardware configuration of the information search system 1 is not limited to this configuration and can be changed as appropriate.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the information search system according to the first embodiment of the present invention.
  • the information search system includes a calculation unit 110, an extraction unit 120, a first update unit 130, a second update unit 140, and a storage unit 210. Have.
  • the storage unit 210 stores a result of speech recognition of speech data using a speech recognition language model (hereinafter referred to as speech recognition result).
  • the language model for speech recognition is a model that defines restrictions on a word string to be recognized when a speech signal is recognized as a word string.
  • the storage unit 210 stores the result of voice recognition of one voice data file in the form of one text file.
  • the storage unit 210 stores at least one speech recognition result (text file).
  • the calculation means 110 calculates a query language model based on the input query.
  • the query is a word or a set of words to be searched.
  • the calculation unit 110 calculates a query language model according to Equation 1.
  • the query language model is a unigram probability value p (w
  • Q is a query word set
  • is the number of words in Q
  • w is a word
  • ⁇ Q is a parameter of a query language model.
  • N (w, Q) is a function that is the number of w included in Q when w is a word included in Q, and is 0 when w is not included in Q.
  • the extraction unit 120 calculates the similarity between the query language model calculated by the calculation unit 110 and each speech recognition result (each text file) stored in the storage unit 210, and the speech recognition result (highly similar) ( (Text file) is extracted as matching data.
  • the extraction unit 120 calculates the KL (Cullback liber) distance between the query language model and the speech recognition result language model as the similarity according to Equation 2.
  • the KL distance is an index representing a difference between two language models that are probability distributions.
  • the similarity between the two language models increases as the KL distance value decreases.
  • ⁇ D ) is a KL distance
  • ⁇ D ) is a language model of each speech recognition result D stored in the storage unit 210.
  • the extraction unit 120 calculates the language model p (w
  • ⁇ C ) is a language model of the entire set C of the speech recognition results stored in the storage unit 210.
  • is the number of words in the speech recognition result D
  • ⁇ is a unigram probability value of the speech recognition result D and a smoothing parameter of p (w
  • ⁇ is given in advance.
  • the extraction unit 120 calculates p (w
  • the extracting unit 120 extracts, for example, a speech recognition result in which the calculated KL distance is less than or equal to a predetermined threshold value.
  • the extraction unit 120 may extract a predetermined number of speech recognition results in order of increasing KL distance.
  • the first updating unit 130 updates the speech recognition language model using the matching data extracted by the extraction unit 120 and having a high similarity with the query language model.
  • the first updating unit 130 updates the speech recognition language model using, for example, Equation 5.
  • ⁇ ASR ) is a speech recognition language model before being updated
  • ⁇ ′ ASR ) is a speech recognition language model after being updated
  • ⁇ CF ) is a language model of the set CF of matching data.
  • ⁇ is a parameter for updating, and is given in advance, for example.
  • the second updating unit 140 updates the speech recognition result stored in the storage unit 210 using the speech recognition language model updated by the first updating unit 130. For example, the second update unit 140 recognizes the voice data that is the original data of the voice recognition result again using the updated speech recognition language model, thereby recognizing the voice recognition stored in the storage unit 210. Update the result.
  • the second update unit 140 may update the result by the following method.
  • the storage unit 210 stores a speech graph of speech data using the speech recognition language model before being updated, and a word graph corresponding to the speech recognition result.
  • the word graph may be stored in a storage unit different from the storage unit 210.
  • the second update unit 140 updates the speech recognition result stored in the storage unit 210 by rescoring the language probability for the word graph using the updated speech recognition language model.
  • the extraction unit 120 calculates the similarity between the query language model calculated by the calculation unit 110 and the updated speech recognition result stored in the storage unit 210, and the speech recognition result having a high similarity is converted into the matching data. Extract as
  • the extracting unit 120 outputs at least a part of the data corresponding to the extracted speech recognition result as the search result.
  • the condition for outputting the search result is, for example, that the update of the speech recognition language model, the update of the result stored in the storage unit 210 and the extraction of the matching data are performed a predetermined number of times.
  • the condition for outputting the search result may be that the speech recognition result extracted from the updated speech recognition result is the same as the speech recognition result extracted from the speech recognition result before being updated. . That is, the extracted speech recognition result is no longer changed.
  • the data corresponding to the voice recognition result may be the voice recognition result itself. Further, the data corresponding to the speech recognition result may be speech data that is the original data of the speech recognition result.
  • calculation unit 110 the extraction unit 120, the first update unit 130, and the second update unit 140 are not limited to the above-described examples, and can be changed as appropriate.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the first embodiment.
  • the calculation means 110 calculates a query language model based on the input query.
  • the extraction unit 120 calculates the similarity between the query language model calculated by the calculation unit 110 and the speech recognition result stored in the storage unit 210, and adapts the speech recognition result having a high similarity. Extract as data.
  • the first updating unit 130 updates the speech recognition language model using the matching data extracted by the extracting unit 120.
  • the second updating unit 140 updates the speech recognition result stored in the storage unit 210 using the updated speech recognition language model.
  • the extracting unit 120 calculates the similarity between the query language model calculated by the calculating unit 110 and the updated speech recognition result stored in the storage unit 210, and the speech recognition result having a high similarity.
  • the process returns to step 103.
  • the extraction unit 120 outputs at least a part of the search result corresponding to the extracted speech recognition result in step 106.
  • the speech recognition language model is updated with the speech recognition result having a high similarity to the word set input as the query. Furthermore, the speech recognition result stored in the storage unit 210 is updated with the updated speech recognition language model. Therefore, the information retrieval system according to the present embodiment can appropriately give the probability value in the speech recognition language model and the reliability in the speech recognition result to the words included in the query. As a result, when a word that is difficult to appear as a recognition result is a query, data related to speech can be searched with high accuracy.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of an information search system according to the second embodiment of the present invention.
  • the information search system according to the second embodiment includes a sorting unit 150 in addition to the components of the first embodiment.
  • the information search system according to the present embodiment includes a first update unit 131 instead of the first update unit 130 of the first embodiment. Since the components other than the sorting unit 150 and the first updating unit 131 are the same as those in the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the sorting unit 150 sorts the matching data based on the similarity between the matching data. Specifically, the screening unit 150 excludes from the matching data matching data having a low similarity to other matching data.
  • the sorting unit 150 sorts the matching data as follows.
  • the selection unit 150 calculates the language model p (w
  • ⁇ CF ) is an N-gram probability value. N is, for example, 1 or 2.
  • the selection unit 150 calculates the language model p (w
  • is the number of words of the matching data F, and ⁇ is a smoothing parameter of p (w
  • the sorting unit 150 calculates KL ( ⁇ CF
  • the sorting unit 150 may sort the matching data as follows.
  • the selection unit 150 calculates the respective language models by Equation 6 for the matching data F1 and F2 included in the matching data set CF.
  • the language model of F1 is P (w
  • the language model of F2 is P (w
  • the sorting unit 150 calculates SKL ( ⁇ F1 , ⁇ F2 ), which is the similarity between F1 and F2, by Equation 7.
  • the selection unit 150 performs bottom-up clustering based on SKL ( ⁇ F1 , ⁇ F2 ).
  • Bottom-up clustering is a method of collecting two pieces of data that are close to each other until the number of clusters specified in a hierarchical order is reached.
  • the sorting unit 150 excludes data included in clusters other than the main cluster from the matching data.
  • the main cluster is, for example, a cluster having the maximum number of matching data belonging to the cluster.
  • the main cluster may be a cluster up to a specified number in descending order of the number of matching data belonging to the cluster.
  • the first update unit 131 updates the speech recognition language model using the matching data selected by the selection unit 150. Since the method for updating the model is the same as that of the first updating unit 130, the description thereof is omitted.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of the operation of the second embodiment. Steps 101 and 102 are the same as those in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the sorting unit 150 sorts the matching data.
  • the first updating means 131 updates the speech recognition result using the selected matching data. Steps 104 to 106 are the same as those in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the information search system excludes the matching data having a low similarity with other matching data from the matching data. Therefore, this information search system can exclude inappropriate matching data erroneously included in matching data based on the similarity between the matching data, taking into consideration the words that are not included in the query word set. . Therefore, this information retrieval system is more robust against voice recognition errors.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of an information search system according to the third embodiment of the present invention.
  • the information search system includes a third update unit 160 in addition to the components of the first embodiment. Further, the first updating unit 132 is provided instead of the first updating unit 130 of the first embodiment. The components other than the third update unit 160 and the first update unit 132 are the same as those in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the third update unit 160 updates the query language model using the matching data extracted by the extraction unit 120.
  • the third update unit 160 updates the query language model according to Equation 8.
  • ⁇ Q ) is a query language model before being updated.
  • ⁇ ′ Q ) is a language model for query after being updated.
  • ⁇ CF ) is a language model of the set CF of matching data
  • ⁇ is a smoothing parameter of p (w
  • the first updating unit 132 updates the speech recognition language model according to Equation 9 using the query language model updated by the third updating unit 160.
  • Equation 9 p (w
  • Non-Patent Document 1 CC. Zhai, “Statistical Language Models for Information Retrieval A Critical Review Found”, Trends Inf. Retr., Now Publishers Inc., 2008, 2, 137-213
  • the technique described in Non-Patent Document 1 is an example of a search technique for a text document.
  • the information search system according to the present invention uses data related to speech as a search target.
  • the information search system according to the present invention updates the speech recognition language model and the speech recognition result with the updated query language model. That is, the information search system according to the present invention uses the property that the speech recognition result changes depending on the language model used for speech recognition.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of the operation of the third embodiment. Steps 101 and 102 are the same as those in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the third update unit 160 updates the query language model using the matching data extracted by the extraction unit 120.
  • the first updating unit 132 updates the speech recognition language model using the query language model updated by the third updating unit 160.
  • Steps 104 to 106 are the same as those in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the information search system can search voice-related data with high accuracy.
  • the query language model is updated based on the matching data.
  • the speech recognition language model is also updated by the updated query language model. This is because the query language model and the speech recognition language model are updated in a consistent state.
  • FIG. FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of an information search system according to the fourth embodiment of the present invention.
  • This embodiment is a combination of the configuration of the second embodiment and the configuration of the third embodiment.
  • Each component is the same as the component in the first to third embodiments, and thus the description thereof is omitted.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of the operation of the fourth embodiment. Since the operations in steps 101 to 108 are the same as the corresponding steps in the first to third embodiments, the description thereof will be omitted.
  • data related to voice can be searched with high accuracy.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of an information search system according to a modification of the fourth embodiment.
  • the information search system includes a second storage unit 220, a third storage unit 230, and a fourth storage unit 240 in addition to the components of the fourth embodiment.
  • the second storage means 220 stores audio data to be searched.
  • the second updating unit 140 is a unit that performs voice recognition.
  • the second updating unit 140 recognizes at least a part of the voice data stored in the second storage unit 220 using the speech recognition language model stored in the speech recognition language model storage unit 230. Further, the second updating unit 140 stores the result of the voice recognition in the storage unit (first storage unit) 210.
  • the third storage unit 230 stores a language model for speech recognition.
  • the fourth storage unit 240 stores a query language model.
  • the calculating unit 110 stores the calculated query language model in the fourth storage unit 240.
  • the third updating unit updates the query language model stored in the fourth storage unit 240.
  • the first updating unit updates the speech recognition language model stored in the third storage unit 230 based on the updated query language model stored in the fourth storage unit 240.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the operation of the modification.
  • the second update unit 140 recognizes at least a part of the voice data stored in the second storage unit 220 using the speech recognition language model stored in the third storage unit 230. To do. Further, in step 109, the second update unit 140 stores the speech recognition result in the first storage unit 210. Since the operations in steps 101 to 108 are the same as the corresponding steps in the first to fourth embodiments, the description thereof will be omitted. Note that step 101 may operate before step 109.
  • Appendix 1 Referring to a calculation means for calculating a query language model that is a language model of an input word or word set, and a storage means for storing a result of speech recognition of speech data using the speech recognition language model, the result
  • the extraction means for extracting results having high similarity to the query language model as matching data, the first updating means for updating the speech recognition language model using the matching data, and updated Second extraction means for updating a result stored in the storage means using a speech recognition language model, and the extraction means has a similarity to the query language model from the updated result.
  • An information search system that extracts high results and outputs search results that are data corresponding to the extracted results.
  • FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the information retrieval system.
  • the information search system according to claim 1, further comprising: a selecting unit that selects matching data based on a similarity between matching data in the set of matching data, wherein the first updating unit includes the selected matching data.
  • An information retrieval system that updates the language model for speech recognition using.
  • appendix 3 The information search system according to appendix 1 or 2, further comprising: a third updating unit that updates the query language model using the matching data, wherein the first updating unit includes, instead of the matching data, An information search system that updates the speech recognition language model using the updated query language model.
  • a query language model which is a language model of an input word or word set, is calculated, and the query is stored based on the result by referring to a storage unit that stores the result of speech recognition of speech data using the speech recognition language model.
  • a result having a high similarity to the language model for use is extracted as matching data, the language model for speech recognition is updated using the matching data, and the storage model is updated using the language model for voice recognition updated.
  • An information search method that updates a stored result, extracts a result having a high similarity to the query language model from the updated result, and outputs a search result that is data corresponding to the extracted result.
  • appendix 8 The information search method according to appendix 7, wherein in the set of matching data, the matching data is selected based on the similarity between matching data, and the speech recognition language model is updated using the selected matching data. retrieval method.
  • the present invention can be used in applications such as a voice search system that can search voice data in which conversations and utterances are recorded, a portion that is highly related to a specified word or word set.

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Description

情報検索システム、情報検索方法およびプログラム
　本発明は、情報検索システム、情報検索方法およびプログラムに関し、特に、音声に関するデータを検索する、情報検索システム、情報検索方法およびプログラムに関する。
　音声に関するデータを検索する技術の一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された検索装置は、入力されたクエリおよび音声認識結果のテキスト間の類似度を、音声認識の信頼度を用いて算出し、類似度が高い音声認識結果を、検索結果として出力する。一般に、音声認識結果には誤認識が含まれる。この検索装置は、音声認識結果に対する信頼度を用いて、低い信頼度となる音声認識結果を検索結果から除外することにより、誤った認識結果を検索結果として出力する確率を減少させている。
　特開２０１１‐２４８１０７号公報
　特許文献１に記載された技術では、音声認識結果としてあらわれにくい単語がクエリとなったときに、音声に関するデータを、精度よく検索できないという課題がある。
　例えば、音声認識においてＮ－ｇｒａｍなどの言語モデルを用いた場合、言語モデルの学習において出現頻度が低い単語は、音声認識結果にも出現しにくい。また、このような単語は、音声認識結果に出現しても言語モデルの確率値が低いため、低い信頼度となることがある。このため、このような単語に関するクエリが入力された場合、音声に関するデータを、精度よく検索できない。
　[発明の目的]
　本発明の目的は、上記課題を解決し、認識結果としてあらわれにくい単語がクエリとなった場合にも、音声に関するデータを精度よく検索することが出来る、情報検索システム、情報検索方法、およびプログラムを提供することである。
　本発明は、入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ用言語モデルを算出する算出手段と、音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶する記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出する抽出手段と、前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新する第一の更新手段と、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新する第二の更新手段とを有し、前記抽出手段は、更新された結果から前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力する情報検索システムである。
　本発明は、入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ言語モデルを算出し、音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶した記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出し、前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新し、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新し、更新された結果から、前記クエリ言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力する情報検索方法である。
　本発明は、入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ言語モデルを算出するステップと、音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶した記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出するステップと、前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新するステップと、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新するステップと、更新された結果から、前記クエリ言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力するステップと、をコンピュータに実行させるプログラムである。
　本発明によれば、音声認識結果としてあらわれにくい単語がクエリとなった場合にも、音声に関するデータを精度よく検索することができる。
本発明の第一の実施の形態に係るハードウェア構成図である。 本発明の第一の実施の形態に係るブロック図である。 本発明の第一の実施の形態に係るフローチャートである。 本発明の第二の実施の形態に係るブロック図である。 本発明の第二の実施の形態に係るフローチャートである。 本発明の第三の実施の形態に係るブロック図である。 本発明の第三の実施の形態に係るフローチャートである。 本発明の第四の実施の形態に係るブロック図である。 本発明の第四の実施の形態に係るフローチャートである。 本発明の実施例に係るブロック図である。 本発明の実施例に係るフローチャートである。 本発明の情報検索システムの構成を示すブロック図である。
　次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
　実施の形態１．
　図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報検索システム１のハードウェア構成図である。図１に示すように、情報検索システム１は、ＣＰＵ１０、メモリ１２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４、図示しないネットワークを介してデータの通信を行う通信インタフェース（ＩＦ）１６、ディスプレイ等の表示装置１８およびキーボードやマウス等のポインティングデバイスを含む入力装置２０を有する。これらの構成要素は、バス２２を通して互いに接続されており、互いにデータの入出力を行う。なお、情報検索システム１のハードウェア構成は、この構成に制限されず、適宜変更することができる。
　図２は、本発明の第1の実施の形態による情報検索システムの構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、第1の実施の形態による情報検索システムは、算出手段１１０と、抽出手段１２０と、第一の更新手段１３０と、第二の更新手段１４０と、記憶手段２１０とを有する。
　記憶手段２１０は、音声認識用言語モデルを利用して音声データを音声認識した結果（以下、音声認識結果）を、記憶している。音声認識用言語モデルは、音声信号を単語列として認識する際に、認識されるべき単語列の制約を定義したモデルである。記憶手段２１０は、１つの音声データのファイルを音声認識した結果を、１つのテキストファイルの形式で記憶している。記憶手段２１０は、少なくとも１つ以上の音声認識結果（テキストファイル）を記憶している。
　算出手段１１０は、入力されたクエリに基づいて、クエリ用言語モデルを算出する。ここで、クエリとは、検索したい単語あるいは単語の集合である。
　次に、クエリ用言語モデルの算出方法の一例を示す。算出手段１１０は、数１によってクエリ用言語モデルを算出する。数１において、クエリ用言語モデルは、クエリの単語集合に対するユニグラム確率値ｐ（ｗ｜θQ）である。ここで、Ｑはクエリの単語集合、｜Ｑ｜はＱの単語数、ｗは単語、θQはクエリ用言語モデルのパラメータである。また、ｎ（ｗ，Ｑ）は、ｗがＱに含まれる単語の場合はＱに含まれるｗの個数であり、ｗがＱに含まれない場合は０となる関数である。
　　[数１]
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　抽出手段１２０は、算出手段１１０で算出されたクエリ用言語モデルと、記憶手段２１０に記憶された各音声認識結果（各テキストファイル）との類似度を算出し、類似度が高い音声認識結果（テキストファイル）を、適合データとして抽出する。
　次に、抽出手段１２０の抽出方法の一例を示す。抽出手段１２０は、数２により、クエリ用言語モデルと音声認識結果の言語モデルのＫＬ（カルバック・ライブラー）距離を、類似度として算出する。ＫＬ距離は、２つの、確率分布である言語モデルの差異を表す指標である。２つの言語モデルの類似度は、ＫＬ距離の値が小さいほど高い。ＫＬ（θQ||θD）はＫＬ距離、ｐ（ｗ｜θD）は、記憶手段２１０に記憶された、個々の音声認識結果Ｄの言語モデルである。
　　［数２］
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　ここで、抽出手段１２０は、数３により、音声認識結果の言語モデルｐ（ｗ｜θD）を算出する。ｐ（ｗ｜θC）は、記憶手段２１０に記憶された音声認識結果の、全体集合Ｃの言語モデルである。ここで、｜Ｄ｜は音声認識結果Ｄの単語数であり、μは音声認識結果Ｄのユニグラム確率値とｐ（ｗ｜θC）のスムージングパラメタである。例えばμは事前に与えられている。さらに、抽出手段１２０は、記憶手段２１０に記憶された音声認識結果全体を用いて、例えばＮを３あるいは４としたＮ－ｇｒａｍ確率として、ｐ（ｗ｜θC）を算出する。
　　［数３］
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003

　次に、抽出手段１２０は、例えば、算出したＫＬ距離があらかじめ定めた閾値より小さい、または閾値以下である、音声認識結果を抽出する。あるいは、抽出手段１２０は、ＫＬ距離が近い順にあらかじめ定めた個数の、音声認識結果を抽出してもよい。
　第一の更新手段１３０は、抽出手段１２０で抽出した、クエリ用言語モデルとの類似度が高い音声認識結果である適合データを利用して、音声認識用言語モデルを更新する。
　　第一の更新手段１３０は、例えば、数５により音声認識用言語モデルを更新する。ここで、ｐ（ｗ｜θASR）は、更新される前の音声認識用言語モデルであり、ｐ（ｗ｜θ'ASR）は、更新された後の音声認識用言語モデルである。また、ｐ（ｗ｜θCF）は、適合データの集合ＣＦの言語モデルである。βは、更新するためのパラメータであり、例えば事前に与えられる。
　　[数５]
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　第二の更新手段１４０は、第一の更新手段１３０で更新された音声認識用言語モデルを用いて、記憶手段２１０に記憶された音声認識結果を更新する。例えば、第二の更新手段１４０は、更新された音声認識用言語モデルを用いて、音声認識結果の元データである音声データを、再度音声認識することで、記憶手段２１０に記憶された音声認識結果を更新する。
　あるいは、第二の更新手段１４０は、以下の方法で結果を更新してもよい。記憶手段２１０は、更新される前の音声認識用言語モデルを利用して音声データを音声認識した結果とともに、音声認識した結果に対応する単語グラフを記憶している。または、単語グラフは、記憶手段２１０と異なる記憶手段に記憶されていてもよい。第二の更新手段１４０は、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記単語グラフに対する言語確率をリスコアすることで、記憶手段２１０に記憶された音声認識結果を更新する。
　抽出手段１２０は、算出手段１１０で算出されたクエリ用言語モデルと、記憶手段２１０に記憶された更新された音声認識結果との類似度を算出し、類似度が高い音声認識結果を、適合データとして抽出する。
　さらに、抽出手段１２０は、検索結果を出力する条件を満たす場合、抽出された音声認識結果に対応するデータの少なくとも一部を、検索結果として出力する。検索結果を出力する条件は、例えば、音声認識用言語モデルの更新、記憶手段２１０に記憶された結果の更新および適合データの抽出が、所定の回数行われたことである。また、検索結果を出力する条件は、更新された音声認識結果から抽出された音声認識結果が、更新される前の音声認識結果から抽出された音声認識結果と同じであることであってもよい。つまり、抽出される音声認識結果が変化しなくなったことである。ここで、音声認識結果に対応するデータは、音声認識結果自体であってもよい。また、音声認識結果に対応するデータは、音声認識結果の元データである音声データであってもよい。
　なお、算出手段１１０、抽出手段１２０、第一の更新手段１３０、第二の更新手段１４０の動作は、上述した例に限定されるわけではなく、適宜変更することができる。
　次に、本発明を実施するための第１の実施の形態の動作について詳細に説明する。
　図３は、第１の実施の形態の動作の一例を示すフローチャートである。
　ステップ１０１では、算出手段１１０が、入力されたクエリに基づいて、クエリ用言語モデルを算出する。ステップ１０２では、抽出手段１２０が、算出手段１１０で算出されたクエリ用言語モデルと、記憶手段２１０に記憶された音声認識結果との類似度を算出し、類似度が高い音声認識結果を、適合データとして抽出する。ステップ１０３では、第一の更新手段１３０が、抽出手段１２０で抽出した適合データを利用して、音声認識用言語モデルを更新する。ステップ１０４では、第二の更新手段１４０が、更新された音声認識用言語モデルを用いて、記憶手段２１０に記憶された音声認識結果を更新する。ステップ１０５では、抽出手段１２０が、算出手段１１０で算出されたクエリ用言語モデルと、記憶手段２１０に記憶された更新された音声認識結果との類似度を算出し、類似度が高い音声認識結果を、適合データとして抽出する。検索結果を出力する条件を満たさない場合、ステップ１０３に戻る。検索結果を出力する条件を満たす場合、ステップ１０６で、抽出手段１２０は、抽出された音声認識結果に対応する検索結果の少なくとも一部を出力する。
　本実施の形態によれば、クエリとして入力された単語集合と類似度が高い音声認識結果により、音声認識用言語モデルが更新される。さらに、記憶手段２１０に記憶された音声認識結果が、更新された音声認識用言語モデルによって、更新される。よって、本実施の形態による情報検索システムは、クエリに含まれた単語に対し、音声認識用言語モデルにおける確率値および音声認識結果における信頼度を適切に与えることができる。これにより、認識結果としてあらわれにくい単語がクエリとなった場合に、音声に関するデータを精度よく検索することができる。
　実施の形態２．
　図４は、本発明の第２の実施の形態による情報検索システムの構成を示すブロック図である。
　第２の実施の形態による情報検索システムは、第１の実施形態の構成要素に加えて、選別手段１５０を有する。また、本実施の形態による情報検索システムは、第１の実施形態の第一の更新手段１３０の代わりに、第一の更新手段１３１を有する。選別手段１５０と第一の更新手段１３１以外の構成要素については、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
　選別手段１５０は、適合データ間の類似度に基づいて、適合データを選別する。具体的には、選別手段１５０は、他の適合データとの類似度が低い適合データを、適合データから除外する。
　選別手段１５０は、例えば、以下のように適合データを選別する。選別手段１５０は、適合データの集合ＣＦの言語モデルｐ（ｗ｜θCF）を算出する。ｐ（ｗ｜θCF）は、Ｎ－ｇｒａｍ確率値である。Ｎは、例えば、１または２である。次に、選別手段１５０は、適合データの集合ＣＦに含まれる適合データＦの言語モデルｐ（ｗ｜θF）を、数６により算出する。｜Ｆ｜は適合データＦの単語数であり、σはｐ（ｗ｜θCF）と適合データＦのユニグラム確率値のスムージングパラメタである。σは事前に与えられてもよい。
　　[数６]
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　選別手段１５０は、適合データの集合ＣＦと適合データＦとのＫＬ距離であるＫＬ（θCF||θF）を算出し、この値が所定の値より大きい文書を除外する。ＫＬ距離の算出方法は、数２と同様であるため、説明を省略する。
　あるいは、選別手段１５０は、以下のように適合データを選別してもよい。選別手段１５０は、適合データの集合ＣＦに含まれる適合データＦ１、Ｆ２について、それぞれの言語モデルを数６により算出する。Ｆ１の言語モデルは、Ｐ（ｗ｜θF1）、Ｆ２の言語モデルは、Ｐ（ｗ｜θF2）とする。次に、選別手段１５０は、Ｆ１およびＦ２の類似度であるＳＫＬ（θF1，θF2）を、数７により算出する。
　　［数７］
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
　さらに、選別手段１５０は、ＳＫＬ（θF1，θF2）に基づき、ボトムアップクラスタリングを行う。ボトムアップクラスタリングとは、距離が近い２つのデータを、順次階層的に指定のクラスタ数になるまでまとめあげる手法である。選別手段１５０は、主要クラスタ以外のクラスタに含まれるデータを、適合データから除外する。ここで、主要クラスタは、例えば、そのクラスタに所属する適合データの数が最大であるクラスタである。または、主要クラスタは、そのクラスタに所属する適合データの数が多い順に、指定した数までのクラスタでもよい。
　第一の更新手段１３１は、選別手段１５０で選別された適合データを利用して、音声認識用言語モデルを更新する。モデルを更新する方法については、第一の更新手段１３０と同様であるため、説明を省略する。
　図５は、第２の実施の形態の動作の一例を示すフローチャートである。ステップ１０１、１０２は、第１の実施の形態の動作と同様であるため、説明を省略する。ステップ１０７では、選別手段１５０が、適合データを選別する。ステップ１１３では、第一の更新手段１３１が、選別された適合データを用いて、音声認識結果を更新する。ステップ１０４～１０６は、第１の実施の形態の動作と同様であるため、説明を省略する。
　本実施の形態による情報検索システムは、他の適合データとの類似度が低い適合データを、適合データから除外する。よって、この情報検索システムは、適合データに誤って含まれる不適切な適合データを、適合データ間の、クエリの単語集合に含まれない単語も考慮した類似度に基づいて、除外することができる。よって、この情報検索システムは、音声認識誤りに対して、より頑健となる。
　実施の形態３．
　図６は、本発明の第３の実施の形態による情報検索システムの構成を示すブロック図である。
　第３の実施の形態による情報検索システムは、第１の実施形態の構成要素に加えて、第三の更新手段１６０を有する。また、第１の実施形態の第一の更新手段１３０の代わりに、第一の更新手段１３２を有する。第三の更新手段１６０と第一の更新手段１３２以外の構成要素については、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
　第三の更新手段１６０は、抽出手段１２０が抽出した適合データを用いて、クエリ用言語モデルを更新する。例えば、第三の更新手段１６０は、数８により、クエリ用言語モデルを更新する。ｐ（ｗ｜θQ）は、更新される前のクエリ用言語モデルである。ｐ（ｗ｜θ'Q）は、更新された後のクエリ用言語モデルである。
　　［数８］
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
　ここで、ｐ（ｗ｜θCF）は、適合データの集合ＣＦの言語モデルであり、αはｐ（ｗ｜θQ）とｐ（ｗ｜θCF）のスムージングパラメタである。αは、事前に与えられてもよい。
　第一の更新手段１３２は、第三の更新手段１６０で更新されたクエリ用言語モデルを用いて、数９により、音声認識用言語モデルを更新する。なお、数９は、数５におけるｐ（ｗ｜θCF）が、ｐ（ｗ｜θ'Q）に置き換わったものである。
　　[数９]
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
　なお、クエリ用言語モデルを更新する手法は、非特許文献１にも記載されている。
　　[非特許文献１]CC. Zhai, “Statistical Language Models for Information Retrieval A Critical Review Found”,Trends Inf. Retr., Now Publishers Inc., 2008, 2, 137-213
　非特許文献１に記載されている技術は、テキスト文書に対する検索技術の一例である。本発明における情報検索システムは、音声に関するデータを検索の対象としている。本発明における情報検索システムは、更新したクエリ用言語モデルによって、音声認識用言語モデルおよび音声認識結果を更新している。つまり、本発明における情報検索システムは、音声認識結果が音声認識に用いる言語モデルに依存して変化する性質を、利用している。
　図７は、第３の実施の形態の動作の一例を示すフローチャートである。ステップ１０１、１０２は、第１の実施の形態の動作と同様であるため、説明を省略する。ステップ１０８では、第三の更新手段１６０が、抽出手段１２０が抽出した適合データを用いて、クエリ用言語モデルを更新する。ステップ１２３では、第一の更新手段１３２が、第三の更新手段１６０で更新されたクエリ用言語モデルを用いて、音声認識用言語モデルを更新する。ステップ１０４～１０６は、第１の実施の形態の動作と同様であるため、説明を省略する。
　本実施の形態による情報検索システムは、音声に関するデータを、精度よく検索することができる。クエリ用言語モデルが、適合データに基づいて更新される。さらに、音声認識用言語モデルも、更新されたクエリ用言語モデルによって更新される。よって、クエリ用言語モデルと音声認識用言語モデルが、整合性がとれた状態で更新されるためである。
　実施の形態４．
　図８は、本発明の第４の実施の形態による情報検索システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態は、第２の実施の形態の構成と第３の実施の形態の構成とを、組み合わせたものである。各構成要素は、第１の実施の形態～第３の実施の形態の構成要素と同様であるため、説明を省略する。
　図９は、第４の実施の形態の動作の一例を示すフローチャートである。ステップ１０１～１０８の動作は、第１の実施の形態～第３の実施の形態における対応するステップの動作と同様であるため、説明を省略する。
　本実施の形態によれば、音声に関するデータを、精度よく検索することができる。
　変形例．
　図１０は、第４の実施の形態の変形例による情報検索システムの構成を示すブロック図である。
　本変形例による情報検索システムは、第４の実施の形態の構成要素に加えて、第二の記憶手段２２０、第三の記憶手段２３０、第四の記憶手段２４０を有する。
　第二の記憶手段２２０は、検索対象となる、音声データを記憶している。
　第二の更新手段１４０は、音声認識を行う手段である。第二の更新手段１４０は、音声認識用言語モデル記憶手段２３０に記憶された音声認識用言語モデルを用いて、第二の記憶手段２２０に記憶された音声データの少なくとも一部を音声認識する。さらに、第二の更新手段１４０は、音声認識した結果を記憶手段（第一の記憶手段）２１０に格納する。
　第三の記憶手段２３０は、音声認識用言語モデルを記憶している。
　第四の記憶手段２４０は、クエリ用言語モデルを記憶している。
　算出手段１１０は、算出したクエリ用言語モデルを、第四の記憶手段２４０に格納する。また、第三の更新手段は、第四の記憶手段２４０に記憶されたクエリ用言語モデルを更新する。さらに、第一の更新手段は、第四の記憶手段２４０に記憶された、更新されたクエリ用言語モデルに基づいて、第三の記憶手段２３０に記憶された音声認識用言語モデルを更新する。
　その他の構成要素については、第４の実施の形態の構成要素と同様であるため、説明を省略する。
　図１１は、変形例の動作の一例を示すフローチャートである。ステップ１０９で、第二の更新手段１４０は、第三の記憶手段２３０に記憶された音声認識用言語モデルを用いて、第二の記憶手段２２０に記憶された音声データの少なくとも一部を音声認識する。さらに、ステップ１０９で、第二の更新手段１４０は、音声認識結果を第一の記憶手段２１０に格納する。ステップ１０１～１０８の動作は、第１の実施の形態～第４の実施の形態における対応するステップの動作と同様であるため、説明を省略する。なお、ステップ１０１は、ステップ１０９より前に動作してもよい。
　なお、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の処理が順番に記載されているが、各実施形態で実行される処理の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態及び変形例は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　（付記１）
　入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ用言語モデルを算出する算出手段と、音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶する記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出する抽出手段と、前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新する第一の更新手段と、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新する第二の更新手段とを有し、前記抽出手段は、更新された結果から前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力する情報検索システム。
　図１２は、本情報検索システムの構成を示すブロック図である。
　（付記２）
　付記１に記載の情報検索システムにおいて、前記適合データの集合において、適合データ間の類似度に基づいて適合データを選別する選別手段を有し、前記第一の更新手段は、選別された適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新する情報検索システム。
　（付記３）
　付記１または２に記載の情報検索システムにおいて、前記適合データを用いて前記クエリ用言語モデルを更新する第三の更新手段を有し、前記第一の更新手段は、前記適合データの代わりに、更新されたクエリ用言語モデルを用いて、前記音声認識用言語モデルを更新する情報検索システム。
　（付記４）
　付記１乃至３のいずれかに記載の情報検索システムにおいて、前記抽出手段は、更新された結果から抽出された結果が、更新される前の結果から抽出された結果と同じであった場合に、検索結果を出力する情報検索システム。
　（付記５）
　付記１乃至４のいずれかに記載の情報検索システムにおいて、前記第二の更新手段は、更新された音声認識用言語モデルを用いて前記音声データを音声認識することで、前記結果を更新する情報検索システム。
　（付記６）
　付記１乃至４のいずれかに記載の情報検索システムにおいて、前記第二の更新手段は、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記音声データを音声認識した結果に対応する単語グラフの言語確率をリスコアすることで、前記結果を更新する情報検索システム。
　（付記７）
　入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ言語モデルを算出し、音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶した記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出し、前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新し、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新し、更新された結果から、前記クエリ言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力する、情報検索方法。
　（付記８）
　付記７に記載の情報検索方法において、前記適合データの集合において、適合データ間の類似度に基づいて適合データを選別し、選別された適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新する情報検索方法。
　（付記９）
　入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ言語モデルを算出するステップと、音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶した記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出するステップと、前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新するステップと、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新するステップと、更新された結果から、前記クエリ言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
　（付記１０）
　付記９に記載のプログラムにおいて、前記適合データの集合において、適合データ間の類似度に基づいて適合データを選別するステップと、選別された適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
　本発明は、会話や発言が記録された音声データに対し、指定した単語あるいは単語集合に関連が大きい部分を検索できる音声検索システムなどの用途に利用することができる。
　この出願は、２０１２年９月２７日に出願された日本出願特願２０１２－２１４９５２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１　情報検索システム
１０　ＣＰＵ
１２　メモリ
１４　ＨＤＤ
１６　通信ＩＦ
１８　表示装置
２０　入力装置
２２　バス
１１０　算出手段
１２０　抽出手段
１３０、１３１、１３２　第一の更新手段
１４０　第二の更新手段
１５０　選別手段
１６０　第三の更新手段
２１０　記憶手段（第一の記憶手段）
２２０　第二の記憶手段
２３０　第三の記憶手段
２４０　第四の記憶手段

Claims (10)

  1. 　入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ用言語モデルを算出する算出手段と、
    　音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶する記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出する抽出手段と、
    　前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新する第一の更新手段と、
    　更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新する第二の更新手段と、を有し、
    　前記抽出手段は、更新された結果から前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力する情報検索システム。
  2. 　前記適合データの集合において、適合データ間の類似度に基づいて適合データを選別する選別手段を有し、
    　前記第一の更新手段は、選別された適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新する、請求項１に記載の情報検索システム。
  3. 　前記適合データを用いて前記クエリ用言語モデルを更新する第三の更新手段を有し、
    　前記第一の更新手段は、前記適合データの代わりに、更新されたクエリ用言語モデルを用いて、前記音声認識用言語モデルを更新する、請求項１または２に記載の情報検索システム。
  4. 　前記抽出手段は、更新された結果から抽出された結果が、更新される前の結果から抽出された結果と同じであった場合に、検索結果を出力する、請求項１乃至３のいずれかに記載の情報検索システム。
  5. 　前記第二の更新手段は、更新された音声認識用言語モデルを用いて前記音声データを音声認識することで、前記結果を更新する、請求項１乃至４のいずれかに記載の情報検索システム。
  6. 　前記第二の更新手段は、更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記音声データを音声認識した結果に対応する単語グラフの言語確率をリスコアすることで、前記結果を更新する、請求項１乃至４のいずれかに記載の情報検索システム。
  7. 　入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ言語モデルを算出し、
    　音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶した記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出し、
    　前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新し、
    　更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新し、
    　更新された結果から、前記クエリ言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力する情報検索方法。
  8. 　前記適合データの集合において、適合データ間の類似度に基づいて適合データを選別し、
    　選別された適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新する、請求項７に記載の情報検索方法。
  9. 　入力された単語または単語集合の言語モデルであるクエリ言語モデルを算出するステップと、
    　音声認識用言語モデルを用いて音声データを音声認識した結果を記憶した記憶手段を参照して、前記結果から、前記クエリ用言語モデルとの類似度が高い結果を、適合データとして抽出するステップと、
    　前記適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新するステップと、
    　更新された音声認識用言語モデルを用いて、前記記憶手段に記憶された結果を更新するステップと、
    　更新された結果から、前記クエリ言語モデルとの類似度が高い結果を抽出し、抽出された結果に対応するデータである検索結果を出力するステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
  10. 　前記適合データの集合において、適合データ間の類似度に基づいて適合データを選別するステップと、
    　選別された適合データを用いて前記音声認識用言語モデルを更新するステップと、をコンピュータに実行させる請求項９に記載のプログラム。
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