JPH0371285A - 認識距離の差を利用した二重探索方式 - 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】 〔概要〕 音声認識装置、或いは、文字認識装置が認識結果として
生成する、例えば、候補単語ラティス。

或いは、候補文字ラティス等から、候補文、或いは、候
補単語を順次生成する為の探索方式に関し、正解候補文
、或いは、正解単語を候補ラティスから短時間で探索す
ることができる候補探索方式を提供することを目的とし
、 上記各ラティスの、上位から下位方向に対する各要素の
認識距離の差の平均値のを算出し、該上位から下位方向
に対する各要素間の認識距離の差が、上記平均値■を越
える要素間を境界として、上位、下位のグループ■に分
け、最初、グループ■間について、例えば、深さ優先探
索を行い、続いてグループ■内の深さ優先探索を行って
、上記認識装置の出力したラティスから、人カ文、又は
、入力単語の候補を探索するように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、音声認識装置、或いは、文字認識装置が認識
結果として生成する、例えば、候補単語ラティス、或い
は、候補文字ラティス等から、候補文、或いは、候補単
語を順次生成する為の探索方式に関する。

従来から実用化が図られている音声認識装置や文字認識
装置は、人間と機械とのインタフェースを、人間にとっ
て親しみ易いものにするものであるが、その場合には、
認識精度を向上させて、人間が認識誤りを訂正する手間
を少なくすることが必要とされる。

これまでの、例えば、音声認識装置においては、登録で
きる音声としては、°０′　〜゛９”迄の数字と、数百
個の単語程度であったが、最近の計算機システムの処理
能力の向上に伴い、該音声認識装置の認識性能が向上し
、登録できる単語等の数が多くなってきた為、該音声認
識装置が出力するラティスを構成する候補（要素ともい
う）の数も多くなってきたことから、該音声認識システ
ムにおいては、効率よく候補文、或いは、候補単語を生
成して表示することが要求される。

又、該音声認識装置、或いは、文字認識装置が認識結果
として生成する候補単語ラティス、或いは、候補文字ラ
ティス等から、候補文、或いは、候補単語を順次生成す
る探索方式は、音声人カワドプロセッサや９手書き文字
人力ワードプロセッサの要素技術となるものである為、
そのマンマシンインタフェースを向上させる為にも、上
記の如く、効率よく候補文、或いは、候補単語を生成し
て表示することが必要とされる。

〔従来の技術と発明が解決しようとする課題〕第３図は
従来の音声認識／文字認識用の候補探索方式を説明する
図であり、（ａ）は文節単位のラティスの例を示し、（
ｂ）は文字単位のラティスの例を示し、（ｃ）は深さ優
先法による候補探索方式を示し、（ｄ）は広さ優先法に
よる候補探索方式を示している。

図示していない音声認識システム、或いは、文字認識シ
ステムでの認識装置では、例えば、辞書中に登録されて
いる単語９文字等との認識距離を算出して、最も距離の
短いものから候補を選択し、人力された音声、或いは、
文字に対する認識結果として、（ａ）、（ｂ）図に示し
たようなラティスを出力する。ここで、（）内は各要素
と入力との認識距離である。

ラティスは、その区切りの単位から、文字単位のラティ
ス、単語単位のラティス、文節単位のラティス等がある
が、（ａ）図は、文節単位のラティスの例を示し、（ｂ
）は文字単位のラティスの例を示している。

このラティスでは、横方向が左から右に時間の経過を表
しており、縦方向が上から下に候補の順位を表している
。

つまり、（ａ）図の例では、「あなたは」という入力に
対して、認識装置が「あなたと」である確度が一番高く
、次いで「あなたは」である確度が高い（以下、同様）
という認識結果を出力した結果を示している。同様に、
「本をＪという人力に対して、認識装置が１本を」であ
る確度が一番高く、次いで「本も」である確度が高い（
以下、同様）という認識結果を出力した結果を示してい
る。

即ち、認識装置は、候補順位の一位に、必ずしも、正解
を含めているとは限らない。（（ａ）　、　（ｂ）図で
、正解を°＊°で示しである） そこで、該認識システムの候補文選択部（探索機構）で
は、該ラティスにおける候補をつなぎ合わせて、候補文
、或いは、候補単語を生成する。

このとき、候補順に関して、どのような順で選択するか
については、例えば、深さ優先（縦形探索）方式がある
。

例えば、（ｂ）図に示した文字単位ラティスについての
、深さ優先で候補を探索する方式を（ｃ）図に示してい
る。

人力単語「類似度」を（ｂ）図に示した候補文字ラティ
スから探索するのに、該深さ優先による探索方式では、
１８回の探索が必要であった。

即ち、（ｂ）図において、「願・似・唐」という候補単
語を“１１１”（１位・１位・１位）、「類・以・度」
を“２２２”　（２位・２位・２位）、・・・というよ
うに表記すると、正解の「類、似・度」は“２１２”と
表記されることになる。

深さ優先探索法（縦型探索ともいう）による探索順序は
、上記の表記法で示すと、ラティスの深さが（ｂ）図に
示した如くに４位迄の場合、（ｃ）図に示した探索方法
（探索順番（１）→（２）→（３）→（４））をとるの
で、 １１１．１１２，１１３，１１４゜ １２１．１２２，１２３，１２４゜ １３１．１３２，１３３，１３４゜ １４１．１４２，１４３，１４４゜ ２１１．２１２゜ となる。

従って、上記正解のｒ２１２Ｊは、１８８回目探索で見
つかることになる。

又、広さ優先探索法（横型探索法ともいう）による探索
順序は、上記の表記法で示すと、（ｄ）図に示した探索
方法、即ち、該表記方法で、“１１１”を最上位の候補
として選ぶと、次は、謹選ばれた候補の３つの要素の内
の何れか一つの要素の順位が変化（増加）したものを選
ぶ操作を繰り返して探索する方法となるので、重複して
選択されたものを除いて表示すると、 １１１゜ １１２．１２１，２１１゜ １１３．１２２，２１２゜ １３１．２２１゜ ３１１゜ １１４．１２３，２１３．　　・・・ となる。

従って、上記正解の’２１２Ｊは、７回目の探索で見つ
かることになる。

実際には、上記のようにして探索した候補に対して、例
えば、辞書照合機構で辞書照合を行い、該候補単語が辞
書に存在するかどうかを調べ、該辞書に存在する候補単
語のみを出力することになる。又、（ａ）図に示した文
節ラティスに対して探索を行った場合には、例えば、構
文解析機構で、該候補文の一つ一つについて、構文解析
を行い、該候補文が文法的に正しいもののみを、構文解
析に成功したものとして出力することになる。

上記深さ優先探索法や広さ優先探索法の欠点を以下に述
べる。

音声認識装置、或いは、文字認識装置が生成するラティ
スにおいて、上位から下位の候補順序における隣同志の
要素について、各々の認識距離の値が近い場合は、各々
が正解である確度が近いことになる。例えば、第３図（
ｂ）において、「願」と「類Ｊの認識距離は各々ｒ　２
４５８ノ　ｒ　２４９７　Ｊであり、その差は「３９」
であるのに対して、「似」「以Ｊの差はｒ３８９　Ｊも
ある。

従来の深さ優先探索や広さ優先探索では、似ている候補
同志を一体化して考えることがなく、ｒｌ１２Ｊを探索
してからｒ２１２Ｊを探索する迄に、深さ優先探索で１
６回、広さ優先探索で５回の探索が必要になる。然し、
該ｒｌ１２Ｊからｒ２１２Ｊまでの探索回数は少ないこ
とが望ましい。

本発明は上記従来の欠点に鑑み、音声認識装置。

或いは、文字認識装置が認識結果として生成する候補単
語ラティス、或いは、候補文字ラティス等から、候補文
、或いは、候補単語を順次生成するのに、認識距離の差
が小さい要素同志をまとめで、即ち、グループ化して、
検索の機会を近づけ、結果的に正解単語を候補ラティス
から短時間で探索することができる候補探索方式を提供
することを目的とするものである。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理を示した図であり、（ａ）は、例
えば、候補順位方向での各ラティスの認識距離の差の平
均値■を求めて、該候補順位方向での各ラティスをグル
ープ■に分ける方式を示し、（ｂｌ）はグループ■の例
を示し、（ｂ２）　、　（ｂ３）は認識距離の差を利用
した二重探索方式を模式的に示している。

上記の問題点は、下記の如くに槽底された認識距離の差
を利用した二重探索方式によって解決される。

認識装置が認識結果として上位から下位の候補順位に基
づいて生成するラティスについて、上記ラティスの上位
から下位方向に対する各要素の認識距離の差の平均値の
を算出し、該上位から下位方向に対する各要素の認識距
離の差が、上記平均値のを越える要素間を境界として、
上位。

下位のグループ■に分け、 最初、グループ■間について、例えば、深さ優先探索を
行い、続いてグループ■内の深さ優先探索を行って、上
記認識装置の出力したラティスから入力文、又は、入力
単語の候補を探索するように構成する。

〔作用〕

即ち、本発明によれば、音声認識装置、或いは、文字認
識装置が認識結果として生成する候補単語ラティス、或
いは、候補文字ラティス等から、候補文、或いは、候補
単語等を順次生成するのに、音声認識装置、或いは、文
字認識装置が生成する候補ラティスには、一般に、 （１）該候補ラティスの中の候補順位がｎ位の候補が、
それより下位の候補よりも、実際に入力した文節、或い
は、文字である可能性が高い。

（２）候補ラティスのｎ位とｎ＋１位との類似度（認識
距離）の差が小さい場合、それら各々の中に人力文節、
又は、入力文字が存在する可能性は互いに近い。

という属性（実際には、実験結果に基づく属性）がある
ことに着目して、第１図（ａ）　、　（ｂｌ）〜（ｂ３
）に示した手順で候補ラティスの探索を行う。

以下、第３図（ｂ）に示した文字単位ラティスを例にし
て、本発明の作用効果を説明する。

（１）　　第１図（ａ）に示したように、候補文字ラテ
ィスの各要素の類似度差（認識距離の差）の平均値■を
計算する。

（２）次に、該各要素の類似度の差が、上記平均値のよ
り大きい場合、そこまでを１単位としてグループ化（グ
ループ■の生成）する。

（３）上記の（２）の処理を繰り返して、候補文字ラテ
ィス全部を幾つかのグループ■に分ける。（（ｂｌ）図
参照） （４）先ず、グループ■間で、深さ優先探索（縦型探索
）、或いは、広さ優先探索（横型探索）を実施する。（
（ｂ２）図参照） （５）次に、グループ■内で、深さ優先探索（縦型探索
）、或いは、広さ優先探索（横型探索）を実施する。（
（ｂ３）図参照） 上記の（４）、　（５）の探索を、入力文、又は、人力
単語が選別されて、上記探索処理が抑止される迄繰り返
す。

本探索方式では、人力単語を候補文字ラティスから、類
似要素をまとめながら探索することによって、短時間で
探索を行える可能性を持っている。

例えば、本発明を、グループ間、グループ内で深さ優先
探索を行うように適用すると、前述のｒｌ１２Ｊを探索
してからｒ２１２Ｊを探索するまでの探索回数は２回で
あり、ｒ２１２Ｊ　　（＝「類似度」）を探索するまで
の総探索回数は４回となる。

このように、本発明による候補探索方式では、正解候補
文、或いは、正解単語を、認識装置が生成した候補ラテ
ィスから短時間で検索できるという効果がある。

〔実施例〕

以下本発明の実施例を図面によって詳述する。

前述の第１図が本発明の詳細な説明する図であり、第２
図は本発明の一実施例を示した図であり、（ａ）は音声
認識システムに適用して文節単位のラティスから候補文
を探索する場合を示し、（ｂ〉は文字認識システムに適
用して文節単位のラティスから候補文を探索する場合を
示し、（ｃ）は文字単位のラティスから候補単語を探索
する場合を示しており、認識装置が認識結果として生成
する文字単位のラティス、単語単位のラティス、文節単
位のラティスから、候補単語、或いは、候補文を探索す
るのに、例えば、候補順位の上位から下位方向に対して
の、各要素の認識距離の差の平均値のを計算し、各要素
の認識距離の差が、この平均値■を越える際、その要素
間を境界として、上位、下位のグループ■に分け、先ず
、グループ■間で、次に、グループ■内で、例えば、深
さ優先探索を行い、候補文、又は、候補単語を生成して
表示する手段が本発明を実施するのに必要な手段である
。

尚、全図を通して同じ符号は同じ対象物を示している。

以下、第１図を参照しながら、第２図によって、本発明
の認識距離の差を利用した二重探索方式を説明する。

本発明を実施しても、認識装置での認識手段。

及び、該認識装置が出力したラティスから、例えば、深
さ優先の探索を行う場合の基本的な動作は特に変わるこ
とはないので詳細は省略し、ここでは、認識距離の差を
利用した二重探索方式によって、候補文、又は候補単語
を生成する手段を中心にして説明する。

先ず、第２図（ａ）の例は音声認識システムに本発明を
適用したもので、音声入力用マイク１から入力された音
声は、音声認識装置２において、図示していない音声パ
ターン登録辞書を検索して、距離計算を行い、距離の短
いものから、例えば、文節単位ラティス、或いは、単語
単位ラティスを出力する。

該音声認識装置２から出力されたラティスについて、パ
ソコン３内で、図示していないマイクロプロセッサ（Ｍ
ＰＵ）が特定の探索ルーチン（探索）４を実行すること
により、例えば、第１図（ａ＋）　。

（ｂｌ）〜（ｂ３）に示した探索手順に基づいた探索、
即ち、各候補要素の認識距離の差の平均値のを計算し、
各要素の認識距離の差が、この平均値のを越える際、そ
こを境界としてグループ■に分け、先ず、グループ■間
で深さ優先探索を行い、続いて、グループ■内で深さ優
先探索を行って、候補文。

又は、候補単語を生成する。

次に、該マイクロプロセッサ（ＭＰＵ）が言語処理ルー
チン（言語処理）５を実行することにより、該候補文の
一つ一つに対して、構文解析を行い、該候補文について
文法的に正しいもののみを出力して、デイスプレィ６で
表示する。

該表示された候補文から、ユーザ、即ち、人間が正しい
文を選択することで、従来方式に比較して短時間で正解
候補文を検索することができる。

（ｂ）図に示した文字認識システムに゛ついても、人力
される文が入力用タブレット１から人力される他は、（
ａ）図の音声認識システムと同じ構成であるので、該音
声認識の場合と同じ手順で、該入力用タブレット１から
入力された文について、文字認識装置２で、例えば、単
語単位のラティスが出力され、パソコン３のマイクロプ
ロセッサ（ＭＰＵ）が実行する探索ルーチン（探索）４
によって、該単語単位のラティスについて、グループ分
け。

グループ■間の深さ優先探索、グループ■内での深さ優
先探索が行われることにより候補文が生成され、続いて
、言語処理ルーチン（言語処理）５において、構文解析
が行われ、該構文解析に成功した候補文がデイスプレィ
６に表示される。

（ｃ）図に示した実施例は、上記文字認識システムの他
の例であり、入力用タブレット１から入力された単語に
ついて、文字認識装置２で、例えば、文字単位のラティ
スを出力した場合を示している。

この場合、パソコン３のマイクロプロセッサ（ＭＰｌ＋
）が実行する探索ルーチン（探索）４によって、候補単
語が探索されると、辞書照合ルーチン（辞書照合）　５
ａによって、図示されていない辞書に登録されている単
語との照合が行われ、照合が成功した候補単語について
、デイスプレィ６に表示するように動作する。

このように、本発明は、認識装置が認識結果として生成
する文字単位のラティス、単語単位のラティス、文節単
位のラティスから、候補単語、或いは、候補文を探索す
るのに、該ラティスの各要素について、例えば、候補順
位の上位方向から下位方向について、認識距離の差の平
均値のを算出し、各要素の認識距離の差がこの平均値■
を越えるものがあると、ここを境界として各要素のグル
ープ分けを行い、先ず、グループ■間の、例えば、深さ
優先探索、続いて、グループ■内での深さ優先探索を行
うことで、候補文、或いは、候補単語を生成して表示す
るようにした所に特徴がある。

〔発明の効果〕

以上、詳細に説明したように、本発明の音声認識用／文
字認識用の候補探索方式は、音声認識装置、或いは、文
字認識装置が認識結果として生成する、例えば、候補単
語ラティス、或いは、候補文字ラティス等から、候補文
、或いは、候補単語を順次生成するのに、該音声認識装
置、或いは、文字認識装置が認識結果として、上位から
下位の候補順位に基づいて生成する単語、或いは、文字
等のラティスについて、上記各ラティスの、例えば、上
位から下位方向についての各要素の認識距離の差の平均
値のを算出し、該上位から下位方向についての各要素の
認識距離の差が、上記平均値のを越える要素間を境界と
して、上位、下位のグループ■に分け、最初、グループ
■間について、例えば、深さ優先探索を行い、続いてグ
ループ■内の深さ優先探索を行って、上記認識装置の出
力したラティスから、入力文、又は、入力単語の候補を
探索するようにしたものであるので、正解候補文、或い
は、正解単語を候補ラティスから短時間で検索でき、当
該、音声／文字認識システムでのマンマシンインタフェ
ースを向上させる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理を示した図。 第２図は本発明の一実施例を示した図。 第３図は従来の音声認識／文字認識用の候補探索方式を
説明する図。 である。 図面において、 ｌは入力用マイク、又は、入力用タブレット。 ２は音声認識装置、又は、文字認識装置、又は、認識装
置。 ３はパソコン。 ４は探索処理ルーチン（探索）。 ５は言語処理ルーチン（言語処理）。 ５ａは辞書照合ルーチン（辞書照合〉。 ６はデイスプレィ。 ■は各ラティスの認識距離の差の平均値。 ■はラティスのグループ。 をそれぞれ示す。 （ａ） 平均値■２５９／３・８６ （ｂｌ） 本発明の原理を示した図 第　１　図　（そのｌ） （ｂ２） （ｂ３） 本発明の原理を示した図 第 図 （その２） 第 図 （その２） 第 図 （その１） 例： 入力文：あなたは　本を 読んでいますか。 認識結果： （数字＋ｍイｗ　　＊は正解を示す） （ａ） 例： 入力単語二類似度 第 図 （そのｌ）

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 認識装置（２）が認識結果として、上位から下位の候補
   順位に基づいて生成するラティスについて、上記ラティ
   スの上位から下位方向に対する各要素の認識距離の差の
   平均値（［１］）を算出し、該各要素の認識距離の差が
   、上記平均値（［１］）を越える要素間を境界として、
   グループ（［２］）に分け、最初、グループ（［２］）
   間について、深さ優先探索、又は、広さ優先探索を行い
   、続いてグループ（［２］）内の深さ優先探索、又は、
   広さ優先探索を行って、上記認識装置の出力したラティ
   スから、入力文、又は、入力単語の候補を探索すること
   を特徴とする認識距離の差を利用した二重探索方式。