JPH0772891A - 音声認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、述語が省略されたり文末に述語が
無い倒置表現の文音声を正しく認識できる音声認識装置
を提供することを目的とする。 【構成】 音声信号は音声分析部１に入力され、フレー
ム類似度算出部３、スポッティング部５を経て文節ラテ
ィスが作成される。キーワード推定部８では、文節ラテ
ィス中からまず類似度スコアの高い文節仮説（以降、キ
ーワードと呼ぶ）を幾つか見つけ、構文情報格納部６の
係り受け関係規則を参照することにより、キーワードを
受ける述語を推定する。入力文推定部７では、推定され
た述語とキーワードおよび構文情報格納部６の係り受け
関係規則を用いて文節ラティス中から文節列を探索し、
認識結果とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は人間の発声した音声、特
に文音声等の連続音声をを自動認識する音声認識装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、文音声等の連続音声を認識する装
置を実現する方法として、入力音声区間中に考えられう
る単語または文節の存在仮説の集合データ（以後ラティ
スと呼ぶ）から実際に入力された単語または文節を構文
情報を用いて推定する方法がある。

【０００３】以下、従来技術として、文節についてラテ
ィスを求めた後、文節間の結合関係からなる構文情報を
用いて入力文を推定する音声認識装置について説明す
る。図６は従来の音声認識装置の構成を示したものであ
る。図６において、１は入力音声を分析の単位であるフ
レーム毎に分析し、特徴パラメータを得る音声分析部、
２は「認識の基本単位」（例えば音素。以後音素を用い
て説明する。）の特徴を表わす標準パターンを格納する
標準パターン格納部、３は特徴パラメータと標準パター
ンとの間の類似度をフレーム毎に算出するフレーム類似
度算出部、４は「言語単位」である文節の発音に関する
情報を上記認識の基本単位を表す発音記号によって表記
した発音情報格納部、５は音声区間中における文節の存
在仮説データの集合である文節ラティスを作成するスポ
ッティング部、６は認識対象となる文における文節間の
結合情報を格納する構文情報格納部、７はスポッティン
グ部５で作成された文節ラティスから入力された文を推
定する入力文推定部である。

【０００４】以上のように構成された音声認識装置につ
いて、以下その動作について説明する。まず、音声信号
は音声分析部１に入力される。音声分析部１は入力音声
を分析し、音声の特徴を表す特徴パラメータの時系列を
分析の基本単位であるフレーム毎に出力する。フレーム
類似度算出部３は音声分析部１で得られた特徴パラメー
タ時系列と、標準パターン格納部２に音素毎に用意され
た標準パターンとの間の類似度を計算することによって
得られるフレーム類似度を全音声区間について出力す
る。スポッティング部５では、考えられうる文節の存在
を全音声区間に仮定し、発音情報格納部４に格納された
各文節の音素表記とフレーム類似度算出部３で求めてお
いたフレーム類似度を用いて文節の始終端自由なパター
ン照合を行う。

【０００５】図７はこうして得られた文節ラティスの一
例である。文節ラティス中の各文節仮説にはその存在区
間と類似度スコアが求められている。類似度スコアは文
節仮説の存在可能性を表す尺度でありで、文節仮説区間
中のフレーム類似度を最適に足し合わせる事等により計
算される。構文情報格納部６には、文脈自由文法、オー
トマトン、係り受け構造規則等の枠組みに基づいた文節
間の接続情報である構文情報が格納されている。係り受
け構造規則に基づいた構文情報の一例を図８に示す。図
８の構文情報は、受け文節となる動詞「飲みたい」と
「食べたい」に関するものである。「飲みたい」に係る
文節は２つあり、一つは「飲み物」という範疇の自立語
と「を」という付属語から成る文節、もう一つは「もう
一杯」「一杯」等の自立語のみから成る文節であること
を表している。また、「食べたい」に係る文節は２つあ
り、一つは「食べ物」という範疇の自立語と「を」とい
う付属語から成る文節、もう一つは「もう一枚」「一
つ」等の自立語のみから成る文節であることを表してい
る。

【０００６】入力文推定部７では、上記文節ラティス中
から文を成す文節仮説を探索しこれを認識結果とする。
この時入力文推定部７では、文節仮説間の時間的な連続
性や構文情報格納部６に格納された文節間のつながり情
報を制約条件として、文を成す文節列を探索する。以下
に、係り受け構文規則を用いて文末に位置する受け文節
である述語を手がかりとした文節列探索処理を図９のＰ
ＡＤ図を参照しながら説明する。まず、文節ラティス中
から音声区間の終端付近に存在する述語となり得る文節
仮説を探す（ステップＳ１）。見つかった述語となり得
る文節仮説を部分文の集合とする（ステップＳ２）。部
分文の集合が空になるまで以下の処理（ステップＳ４〜
Ｓ１２）を繰り返す（ステップＳ３）。各部分文に対し
て時間的に前に隣接する文節仮説（以降、前隣接仮説と
呼ぶ）を文節ラティス中から探索し（ステップＳ５）、
それらの前隣接仮説を係り受けの関係で受けることがで
きる文節が部分文に存在するか否か調べる（ステップＳ
７）。具体的には、部分文を構成している各文節に関す
る係り受け構造規則を構文情報格納部６に問い合せる。
前隣接仮説を係り受けの関係で受けることができる文節
が部分文に存在する場合には、前隣接仮説をその部分文
につなげたものを新部分文の集合に加える（ステップＳ
８）。こうしてできた新部分文の集合の各部分文につい
て、部分文が音声区間を前から後まで覆っているか調べ
る（ステップＳ１０）。覆っている部分文は新部分文の
集合から除き、文候補の集合に加える（ステップＳ１
１）。最後に新部分文の集合を部分文の集合とする。こ
こで、部分文の集合が空でなければステップＳ４からス
テップＳ１２の処理を繰り返す。以上の処理の結果、文
候補の集合が得られる。大抵の場合、文候補は複数見つ
かる。認識結果として文候補から１つを選択するため
に、文候補を成す文節仮説の類似度スコアから計算でき
る評価関数を用意しておきその値が一番高いものを認識
結果とする。また文候補の探索処理量を軽減するため
に、上記評価関数を用いてステップＳ１２において、新
部分文のうち評価関数の値が高いものだけを次の処理
（ステップＳ４）の対象となる部分文として残す。これ
は、一般にビームサーチ（枝がり法）と呼ばれる探索手
法であり、残す数のことをビーム幅という。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記の従
来の音声認識装置は、はっきり発声されない等の原因に
より文末の述語が類似度スコアの高い文節仮説として文
節ラティス中に求められない場合には、正しく認識する
ことができないという課題を有していた。また、文末の
述語を文節ラティス探索の直接の手がかりとしているた
めに、文末の述語が省略された文や文末に述語が無い倒
置表現の文を認識することができないという課題を有し
ていた。さらに、係り受け関係規則を満たす前隣接の文
節仮説を文末から文頭までつないでいく従来の音声認識
装置では、係り受け関係規則を満たす前隣接の文節仮説
が見つからないと探索処理が途中で続かなくなり結果が
得られないという課題を有していた。

【０００８】本発明は、上記従来の課題を解決するもの
で、文末の述語が類似度スコアの高い文節仮説として文
節ラティス中に求められない文音声や文末の述語が省略
されたり文末に述語が無い倒置表現の文音声を正しく認
識することができ、係り受け関係規則を満たす前隣接の
文節仮説が見つからない場合にも探索処理が続けられる
音声認識装置を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の音声認識装置は、入力音声を分析の単位であ
るフレーム毎に分析し、特徴パラメータを得る音声分析
部と、音素や音節等の「認識の基本単位」の特徴を表わ
す標準パターンを格納する標準パターン格納部と、上記
特徴パラメータと標準パターンとの間の類似度をフレー
ム毎に算出するフレーム類似度算出部と、単語や文節等
の「言語単位」の発音に関する情報を上記認識の基本単
位を表す発音記号によって表記した発音情報格納部と、
上記発音辞書に格納されている全ての言語単位に対す
る、入力音声の任意の区間における類似度を算出してラ
ティスを作成するスポッティング部と、認識対象となる
文における単語や文節等の言語単位間の結合情報を格納
する構文情報格納部と、上記スポッティング部で作成さ
れたラティスから音声により入力された文を推定し、こ
れを認識結果とする入力文推定部と、上記入力推定部で
入力文を推定する際に手がかりとするキーワードを上記
スポッティング部で作成されたラティスから推定するキ
ーワード推定部とから成る。

【００１０】

【作用】この構成によって、文節ラティス中の類似度ス
コアの高い文節仮説をキーワードとし、このキーワード
とこのキーワードから推定される述語を文節ラティス探
索の手がかりとし、文末の述語が類似度スコアの高い文
節仮説として文節ラティス中に求められない文音声や文
末の述語が省略され文音声および文末に述語が無い倒置
表現の文音声を認識することができる。また、入力文中
の一部の文節が文節ラティスの文節仮説として捕まらな
くても探索処理が進められ、入力文の一部を成す文節列
を得ることができる。

【００１１】

【実施例】

（実施例１）以下本発明の第１の実施例について、図面
を参照しながら説明する。図１は本実施例における音声
認識装置のブロック図である。本実施例においては、図
６に示した従来の音声認識装置と同一構成部分には同一
番号を付してその詳細な説明を省略する。

【００１２】図１において、１は入力音声を分析の単位
であるフレーム毎に分析し、特徴パラメータを得る音声
分析部、２は「認識の基本単位」（例えば音素。以後音
素を用いて説明する）の特徴を表わす標準パターンを格
納する標準パターン格納部、３は特徴パラメータと標準
パターンとの間の類似度をフレーム毎に算出するフレー
ム類似度算出部、４は「言語単位」である文節の発音に
関する情報を上記認識の基本単位を表す発音記号によっ
て表記した発音情報格納部、５は音声区間中における文
節の存在仮説データの集合である文節ラティスを作成す
るスポッティング部、６は認識対象となる文における文
節間の結合情報を格納する構文情報格納部、７はスポッ
ティング部５で作成された文節ラティスから入力された
文を推定する入力文推定部、８は入力推定部７で入力文
を推定する際に手がかりとするキーワードを上記スポッ
ティング部で作成されたラティスから推定するキーワー
ド推定部である。

【００１３】以上のように構成された音声認識装置につ
いて、その動作を説明する。まず、音声信号は音声分析
部１に入力され、フレーム類似度算出部、スポッティン
グ部を経て文節ラティスが作成されるところまでは従来
例と同じである。キーワード推定部８では、文節ラティ
ス中からまず類似度スコアの高い文節仮説（以降、キー
ワードと呼ぶ）を幾つか見つける。次に、構文情報格納
部６の係り受け関係規則を参照することによって、キー
ワードを受ける述語を推定し、その述語が文節ラティス
の音声区間の終端付近に存在するか調べる。推定された
述語が文節ラティス中に存在する場合には、入力文推定
部７において、その述語と先のキーワードを手がかりと
して両者をつなぐように文節列を探索する。この時、構
文情報格納部６の係り受け関係規則を用いる。

【００１４】以上の動作の一例を示したのが図２であ
る。図２の例は「ビールをもう一杯飲みたい」の発声に
対して得られた文節ラティスの概略図であり、正解にな
るべき文節仮説「飲みたい」の類似度スコアは低くなっ
ている。ビーム幅１のビームサーチにより探索を行うと
する。まず、文節ラティス中において類似度スコアの一
番高い文節仮説「ビールを」をキーワードとして見つけ
る。次に、構文情報格納部６の係り受け関係規則におい
て「ビールを」を係り文節としてもつことができる述語
を探す。図８の係り受け関係規則を用いると述語として
「飲みたい」が推定される。この述語の仮説が文節ラテ
ィスの音声区間の終端付近に存在するか調べると存在す
るので、その述語と先のキーワードを手がかりとして図
８の係り受け関係規則を用いて前隣接する文節仮説をつ
なぎながら文節列を探索すれば「ビールを・もう一杯・
飲みたい」という文節列が正しく探索でき、認識結果と
して出力する。

【００１５】これに対して、従来の音声認識装置でビー
ム幅１のビームサーチにより探索を行うと、文末の述語
の探索（図９のステップＳ１）において類似度スコアの
高い「食べたい」が探索されてしまい、以降図８の係り
受け関係規則を用いると「ピザを・もう一枚・食べた
い」という文節列が探索されてしまう。

【００１６】以上のように本実施例によれば、文節ラテ
ィスにおいて述語以外のキーワードを推定し上記キーワ
ードから述語を推定するキーワード推定部を設けること
により、はっきり発声されない等の原因により文末の述
語が類似度スコアの高い文節仮説として文節ラティス中
に求められない場合にも正しく認識することができる。

【００１７】（実施例２）以下本発明の第２の実施例に
ついて、図面を参照しながら説明する。本実施例の音声
認識装置の構成は第１の実施例と同一であるので詳細な
説明を省略し、その動作を説明する。

【００１８】まず、音声信号は音声分析部１に入力さ
れ、フレーム類似度算出部、スポッティング部を経て文
節ラティスが作成され、キーワド推定部８においてキー
ワードとそのキーワードを受ける述語を推定するところ
までは第１の実施例と同じである。キーワド推定部８で
は推定された述語が文節ラティスの音声区間の終端付近
に存在するか調べられる。推定された述語が文節ラティ
ス中に存在する場合には、入力文推定部７において、そ
の述語と先のキーワードを手がかりとして両者をつなぐ
ように文節列を探索する。この時、構文情報格納部６の
係り受け関係規則を用いる。ここでキーワードと述語の
間の区間に係り受け関係規則を満たす文節仮説が見つか
らない場合がある。この場合には、キーワードの前の音
声区間において係り受け関係規則を満たす文節仮説を探
す処理を行う。最悪の場合でも、キーワードと述語から
成る文節列を認識結果とする。

【００１９】以上の動作の一例を示したのが図３であ
る。図３の例は「ビールをもう一杯飲みたい」の発声に
対して得られた文節ラティスの概略図であり、正解にな
るべき文節仮説「もう一杯」が文節ラティスに存在して
いない。ビーム幅１のビームサーチにより探索を行うと
する。まず、文節ラティス中において類似度スコアの一
番高い文節仮説「ビールを」をキーワードとして見つけ
る。次に、構文情報格納部６の係り受け関係規則におい
て「ビールを」を係り文節としてもつことができる述語
を探す。図８の係り受け関係規則を用いると述語として
「飲みたい」が推定される。この述語の仮説が文節ラテ
ィスの音声区間の終端付近に存在するか調べると存在す
るので、その述語と先のキーワードを手がかりとして図
８の係り受け関係規則を用いて前隣接の文節仮説をつな
ぎながら文節列を探索する。ところが述語「飲みたい」
の文節仮説には係り受け関係規則を満足する前隣接の文
節仮説が存在していないので、キーワードの前の音声区
間において係り受け関係規則を満たす文節仮説を探す。
図３の例ではキーワードが音声区間の先頭にあるので探
索処理はここで終了となり、結果として「ビールを・飲
みたい」という文節列が得られる。これは、正解文節列
ではないが入力発声の一部は捕らえることができてお
り、入力が文の場合においては意味的に近い結果が得ら
れることが多い。

【００２０】これに対して、従来の音声認識装置でビー
ム幅１のビームサーチにより探索を行うと、文末の述語
の探索（図９のステップＳ１）において類似度スコアの
高い「食べたい」が探索されてしまい、以降図８の係り
受け関係規則を用いると「ピザを・もう一枚・食べた
い」という文節列が探索されてしまう。また文節仮説
「飲みたい」の類似度スコアが仮に「食べたい」よりも
高い場合でも、係り受け関係規則を満たす前隣接の文節
仮説を文末から文頭までつないでいく従来の音声認識装
置では、係り受け関係規則を満たす前隣接の文節仮説が
見つからないと探索処理が途中で続かなくなり結果が得
られない。

【００２１】以上のように、文節ラティスにおいて述語
以外のキーワードを推定し上記キーワードから述語を推
定するキーワード推定部とラティス中に適当な前隣接の
仮説が存在しない場合にも入力文の推定処理を続けるこ
とができる入力文推定部を設けることにより、入力文中
の一部の文節が文節ラティスの文節仮説として捕まらな
くても探索処理が進められ、入力文の一部を成す文節列
を得ることができる。

【００２２】（実施例３）以下本発明の第３の実施例に
ついて、図面を参照しながら説明する。本実施例の音声
認識装置の構成は第１の実施例と同一であるのでその詳
細な説明を省略し、その動作を説明する。

【００２３】まず、音声信号は音声分析部１に入力さ
れ、フレーム類似度算出部、スポッティング部を経て文
節ラティスが作成され、キーワド推定部８においてキー
ワードとそのキーワードを受ける述語を推定するところ
までは第１の実施例と同じである。キーワド推定部８で
は推定された述語が文節ラティスの音声区間の終端付近
に存在するか調べられる。推定された述語が文節ラティ
スにおいて音声区間の終端付近に存在しない場合には、
述語が省略されたと見なし、入力文推定部７においてそ
の述語が音声区間のうしろに存在すると仮定して、その
述語と先のキーワードを手がかりとして両者をつなぐよ
うに文節列を探索する。この時、構文情報格納部６の係
り受け関係規則を用いる。

【００２４】以上の動作の一例を示したのが図４であ
る。図４の例は述語が省略された「ビールをもう一杯」
の発声に対して得られた文節ラティスの概略図である。
まず、文節ラティス中において類似度スコアの一番高い
文節仮説「ビールを」をキーワードとして見つける。次
に、構文情報格納部６の係り受け関係規則において「ビ
ールを」を係り文節としてもつことができる述語を探
す。図８の係り受け関係規則を用いると述語として「飲
みたい」が推定される。この述語の仮説が文節ラティス
の音声区間の終端付近に存在するか調べると存在しない
ので、述語「飲みたい」が省略されていると見なして、
その述語と先のキーワードを手がかりとして図８の係り
受け関係規則を用いて前隣接する文節仮説をつなぎなが
ら文節列を探索する。その結果「ビールを・もう一杯」
という文節列が正しく探索でき、認識結果として出力す
る。

【００２５】以上のように、音声区間において述語以外
のキーワードを推定し述語が省略されているか否かを判
断するキーワード推定部と述語が省略された入力文を推
定することができる入力文推定部を設けることにより、
正しく認識することができる。

【００２６】（実施例４）以下本発明の第４の実施例に
ついて、図面を参照しながら説明する。本実施例の音声
認識装置の構成は第１の実施例と同一であるのでその詳
細な説明を省略し、その動作を説明する。

【００２７】まず、音声信号は音声分析部１に入力さ
れ、フレーム類似度算出部、スポッティング部を経て文
節ラティスが作成され、キーワド推定部８においてキー
ワードとそのキーワードを受ける述語を推定するところ
までは第１の実施例と同じである。キーワド推定部８で
は推定された述語が文節ラティスの音声区間の終端付近
に存在するか調べられる。推定された述語が文節ラティ
スにおいて音声区間の終端付近に存在しない場合には、
述語が省略されたと見なし、入力文推定部７においてそ
の述語が音声区間のうしろに存在すると仮定して、その
述語と先のキーワードを手がかりとして両者をつなぐよ
うに文節列を探索する。この時、構文情報格納部６の係
り受け関係規則を用いる。探索の途中において、前隣接
の文節仮説として推定述語の仮説が見つかった場合に
は、入力が倒置表現であったと解釈してその述語仮説を
つなぎ探索を続ける。

【００２８】以上の動作の一例を示したのが図５であ
る。図５の例は倒置表現である「ビールを飲みたいもう
一杯」の発声に対して得られた文節ラティスの概略図で
ある。まず、文節ラティス中において類似度スコアの一
番高い文節仮説「ビールを」をキーワードとして見つけ
る。次に、構文情報格納部６の係り受け関係規則におい
て「ビールを」を係り文節としてもつことができる述語
を探す。図８の係り受け関係規則を用いると述語として
「飲みたい」が推定される。この述語の仮説が文節ラテ
ィスの音声区間の終端付近に存在するか調べると存在し
ないので、述語「飲みたい」が省略されていると見なし
て、その述語と先のキーワードを手がかりとして図８の
係り受け関係規則を用いて前隣接する文節仮説をつなぎ
ながら文節列を探索する。まず、文節仮説「もう一杯」
が見つかり、その前隣接の文節仮説として「飲みたい」
が見つかる。これは推定述語であるので入力が倒置表現
であったと解釈してその述語仮説をつなぎ探索を続け
る。図５では、文節仮説「飲みたい」が文節仮説「もう
一杯」と「ビールを」をつなぎ探索処理は終了する。そ
の結果「ビールを・飲みたい・もう一杯」という文節列
が正しく探索でき、認識結果として出力する。

【００２９】以上のように、音声区間において述語以外
のキーワードを推定し述語が省略されているか否かを判
断するキーワード推定部と倒置表現の入力文を推定する
ことができる入力文推定部を設けることにより、正しく
認識することができる。

【００３０】なお、上記実施例では文節ラティスを用い
た例を説明したが、単語ラティスを用いる場合について
も本発明はもちろん適用される。

【００３１】

【発明の効果】以上のように本発明は、入力音声を分析
の単位であるフレーム毎に分析し、特徴パラメータを得
る音声分析部と、音素や音節等の「認識の基本単位」の
特徴を表わす標準パターンを格納する標準パターン格納
部と、上記特徴パラメータと標準パターンとの間の類似
度をフレーム毎に算出するフレーム類似度算出部と、単
語や文節等の「言語単位」の発音に関する情報を上記認
識の基本単位を表す発音記号によって表記した発音情報
格納部と、上記発音辞書に格納されている全ての言語単
位に対する、入力音声の任意の区間における類似度を算
出してラティスを作成するスポッティング部と、認識対
象となる文における単語や文節等の言語単位間の結合情
報を格納する構文情報格納部と、上記スポッティング部
で作成されたラティスから入力音声である文を推定する
入力文推定部と、上記入力推定部で入力文を推定する際
に手がかりとするキーワードを上記スポッティング部で
作成されたラティスから推定するキーワード推定部を設
けることにより、文末の述語が類似度スコアの高い文節
仮説として文節ラティス中に求められない文音声や述語
が省略された文音声および倒置表現の文音声をも認識す
ることができ、発話制約の少ない優れた音声認識装置を
実現できるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による音声認識装置の実施例の構成図

【図２】第１の実施例における音声認識装置のラティス
探索動作の概念図

【図３】第２の実施例における音声認識装置のラティス
探索動作の概念図

【図４】第３の実施例における音声認識装置のラティス
探索動作の概念図

【図５】第４の実施例における音声認識装置のラティス
探索動作の概念図

【図６】従来技術による音声認識装置の構成図

【図７】スポッティングの結果得られた文節ラティスの
一部を示す図

【図８】構文情報の記述内容を示す図

【図９】従来例の文節列探索処理を説明するＰＡＤ図

【符号の説明】

１ 音声分析部 ２ 標準パターン格納部 ３ フレーム類似度算出部 ４ 発音情報格納部 ５ スポッティング部 ６ 構文情報格納部 ７ 入力文推定部 ８ キーワード推定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 遠藤 充 神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１ 号 松下技研株式会社内

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力音声を分析の単位であるフレーム毎に
   分析し、特徴パラメータを得る音声分析部と、「認識の
   基本単位」である音素または音節の特徴を表わす標準パ
   ターンを格納する標準パターン格納部と、上記特徴パラ
   メータと標準パターンとの間の類似度をフレーム毎に算
   出するフレーム類似度算出部と、「言語単位」である単
   語または文節の発音に関する情報を上記認識の基本単位
   を表す発音記号によって表記した発音情報格納部と、上
   記発音情報格納部に格納されている全ての言語単位に対
   する、入力音声の任意の区間における類似度を算出して
   ラティスを作成するスポッティング部と、認識対象とな
   る文における上記言語単位の間の結合情報を格納する構
   文情報格納部と、上記スポッティング部で作成されたラ
   ティスから前記入力音声の表わす文を推定し認識結果と
   する入力文推定部と、上記入力推定部で入力文を推定す
   る際に手がかりとするキーワードを上記スポッティング
   部で作成されたラティスから推定するキーワード推定部
   とを具備する音声認識装置。
2. 【請求項２】キーワード推定部は、音声区間において述
   語以外のキーワードを推定し上記キーワードから述語を
   推定することを特徴とする請求項１記載の音声認識装
   置。
3. 【請求項３】音声区間において述語以外のキーワードを
   推定し述語が省略されているか否かを判断するキーワー
   ド推定部と、述語が省略された入力文を推定する入力文
   推定部を有することを特徴とする請求項２記載の音声認
   識装置。
4. 【請求項４】音声区間において述語以外のキーワードを
   推定し述語が省略されているか否かを判断するキーワー
   ド推定部と、倒置表現の入力文を推定する入力文推定部
   を有することを特徴とする請求項２または３記載の音声
   認識装置。
5. 【請求項５】ラティス中に適当な前隣接の仮説が存在し
   ない場合にも入力文の推定処理を続ける入力文推定部を
   有することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか記載
   の音声認識装置。
6. 【請求項６】キーワード推定部は音声区間において述語
   以外のキーワードを推定し述語が省略されているか否か
   を判断し、入力文推定部は述語が省略された入力文及び
   倒置表現の入力文を推定することを特徴とする請求項２
   記載の音声認識装置。
7. 【請求項７】音声区間において述語以外のキーワードを
   推定し述語が省略されているか否かを判断するキーワー
   ド推定部と、述語が省略された入力文を推定し、ラティ
   ス中に適当な前隣接の仮説が存在しない場合にも入力文
   の推定処理を続ける入力文推定部を有することを特徴と
   する請求項２記載の音声認識装置。
8. 【請求項８】音声区間において述語以外のキーワードを
   推定し述語が省略されているか否かを判断するキーワー
   ド推定部と、倒置表現の入力文を推定し、ラティス中に
   適当な前隣接の仮説が存在しない場合にも入力文の推定
   処理を続ける入力文推定部を有することことを特徴とす
   る請求項２記載の音声認識装置。
9. 【請求項９】音声区間において述語以外のキーワードを
   推定し述語が省略されているか否かを判断するキーワー
   ド推定部と、述語が省略された入力文及び倒置表現の入
   力文を推定ラティス中に適当な前隣接の仮説が存在しな
   い場合にも入力文の推定処理を続ける入力文推定部を有
   することを特徴とする請求項２記載の音声認識装置。