JP4665459B2

JP4665459B2 - Navigation device

Info

Publication number: JP4665459B2
Application number: JP2004244811A
Authority: JP
Inventors: 景子桂川; 健大野
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2004-08-25
Filing date: 2004-08-25
Publication date: 2011-04-06
Anticipated expiration: 2024-08-25
Also published as: JP2006064810A

Description

本発明は、音声によって操作コマンドの入力が可能なナビゲーション装置に関する。 The present invention relates to a navigation device capable of inputting operation commands by voice.

使用者が検索対象とするジャンルを指定すると、そのジャンルに該当する施設であって、自車位置からあらかじめ設定された所定距離範囲内の施設のみを検索対象とし、当該検索対象の施設名称を音声認識時の待ち受け単語として音声認識辞書に登録するようにした、音声によるエリア内施設検索装置が特許文献１によって知られている。 When the user specifies a genre to be searched, only facilities that fall within the predetermined distance range that is set in advance from the position of the vehicle are searched, and the name of the facility to be searched is spoken. Patent Document 1 discloses an in-area facility search device that is registered in a speech recognition dictionary as a standby word at the time of recognition.

特開２００３−２１５３０号公報JP 2003-21530 A

しかしながら、従来の装置においては、検索対象とする施設は、あらかじめ設定された自車位置からの所定距離範囲内であるため、遠方の施設を検索対象とする必要がある場合には、遠方の施設を含む広い範囲内に存在する全ての施設を音声認識の対象として音声認識辞書に登録する必要があるため、高い認識率を確保できないという問題が生じていた。 However, in the conventional apparatus, since the facility to be searched is within a predetermined distance range from the own vehicle position set in advance, when it is necessary to search for a far facility, a far facility Therefore, it is necessary to register all facilities existing in a wide range including the voice recognition target in the voice recognition dictionary, and thus there is a problem that a high recognition rate cannot be secured.

請求項１に記載のナビゲーション装置は、施設ジャンルごとに施設の利用が開始される可能性が高い時間帯を設定する利用時間帯設定手段と、前記利用時間帯設定手段により前記施設ジャンルごとに設定された施設の利用が開始される可能性が高い時間帯の間に自車両が到着可能な範囲を設定する範囲設定手段と、前記範囲設定手段によって設定された範囲内に位置する施設名称については、前記範囲設定手段によって設定された範囲内に位置しない施設名称に比べて音声認識し易くなるように、各施設名称ごとに音声認識のし易さの度合いを設定する認識容易設定手段と、音声入力手段を介して入力された音声データと、前記範囲設定手段によって設定された範囲内に位置する施設名称の音声データである待ち受け単語とをマッチング処理し、前記認識容易設定手段によって各施設名称ごとに設定された前記音声認識のし易さの度合いを加味して音声認識する音声認識手段とを備えることを特徴とする。 The navigation device according to claim 1, a use time period setting means for setting a likely time zone utilized is started facilities for each facility genre, for each of the facility genre by the use time period setting means Range setting means for setting a range in which the host vehicle can reach during a time zone in which use of the set facility is likely to start , and facility names located within the range set by the range setting means Is an easy-to-recognition setting means for setting the degree of ease of voice recognition for each facility name so as to facilitate voice recognition compared to facility names that are not within the range set by the range setting means, and the audio data inputted through the voice input unit, matching the standby and words is audio data of facility names located within the range set by the range setting means , Characterized in that it comprises a speech recognizing speech recognition means by taking into account the degree of the speech recognition easiness set for each facility name by the recognition easy setting means.

本発明によれば、施設が利用開始される可能性が高い時間帯の間に自車両が到着可能な範囲に位置する施設の名称に対して音声認識をし易く設定したため、使用者が発話する可能性の高い施設名称がより認識されやすくなるように音声認識することができ、音声認識率を向上させることができる。
According to the present invention, the user speaks because the name of the facility located in the range in which the host vehicle can reach during the time zone when the facility is likely to be used is set to be easily recognized. Speech recognition can be performed so that a highly likely facility name can be recognized more easily, and the speech recognition rate can be improved.

図１は、本実施の形態におけるナビゲーション装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。ナビゲーション装置１００は車両に搭載され、自車両の車速を検出する車速センサ１０１と、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信して自車両の現在位置を検出するＧＰＳユニット１０２と、自車両の進行方向を検出するジャイロセンサ１０３と、使用者の発話音声を入力するマイク１０４と、使用者によって発話開始時に押下される発話スイッチ１０５と、地図データやガイダンス音声の音声データを格納する地図ディスク１０６ａを読み取るディスク読取装置１０６と、後述するようにマイク１０４を介して入力された音声データを音声認識する制御装置１０７と、音声を出力するスピーカー１０８と、地図やメニュー画面や制御装置１０７による音声認識結果を表示するモニタ１０９と、メモリ１１０とを備えている。 FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an embodiment of a navigation device according to the present embodiment. The navigation device 100 is mounted on a vehicle, and includes a vehicle speed sensor 101 that detects the vehicle speed of the host vehicle, a GPS unit 102 that receives a GPS signal from a GPS satellite and detects the current position of the host vehicle, and a traveling direction of the host vehicle. A gyro sensor 103 to detect, a microphone 104 for inputting a user's utterance voice, a utterance switch 105 pressed by the user at the start of utterance, and a disk for reading a map disk 106a for storing map data and voice data of guidance voice As will be described later, a reading device 106, a control device 107 that recognizes voice data input through the microphone 104, a speaker 108 that outputs voice, a map, a menu screen, and a voice recognition result by the control device 107 are displayed. The monitor 109 and the memory 110 are provided.

メモリ１１０は、ナビゲーション装置１００の操作に使用される語彙、すなわち操作コマンドの音声データを格納した操作機能辞書１１０ｂと、地名や施設名などの固有名詞の音声データを格納した地名・施設名辞書１１０ｃと、操作機能辞書１１０ｂ、および地名・施設名辞書１１０ｃから音声データを読み込んで、音声認識実行時の待ち受け単語として格納する音声認識用辞書１１０ａと、過去に使用者が目的地や経由地（以下、「訪問地」と呼ぶ）として設定した施設の種類、その訪問地へ到着した日時、およびその訪問地の設定操作を行った時刻と、当該訪問地を利用したときに走行した経路（以下、「走行履歴」と呼ぶ）を記録する履歴メモリ１１０ｄと、使用者によって設定されている訪問地と、経路探索されて決定された訪問地までの経路を記憶する予定訪問地・経路メモリ１１０ｅとを有している。 The memory 110 includes an operation function dictionary 110b that stores vocabulary used for operation of the navigation device 100, that is, voice data of operation commands, and a place name / facility name dictionary 110c that stores voice data of proper nouns such as place names and facility names. A voice recognition dictionary 110a that reads voice data from the operation function dictionary 110b and the place name / facility name dictionary 110c and stores it as a standby word at the time of voice recognition execution; , Called “visit place”), the date and time of arrival at the visit location, the time when the visit location setting operation was performed, and the route traveled when the visit location was used (hereinafter referred to as “ The history memory 110d for recording the “travel history”, the visit location set by the user, and the visit determined by route search And a scheduled visit parks and path memory 110e for storing the route to.

制御装置１０７は、マイク１０４を介して入力された音声データを、音声認識用辞書１１０ａに格納された待ち受け単語とマッチング処理して、最も一致度の高い待ち受け単語を音声認識結果として決定する。本実施の形態におけるナビゲーション装置１００では、後述するように、地名・施設名辞書１１０ｃから音声認識用辞書１１０ａに音声認識実行時の待ち受け単語として読み込む施設名称の音声データを、使用者が発話する可能性の高いものだけに限定する。さらに音声認識実行時に使用者が発話する可能性がより高いものほど音声認識結果として決定されやすくするために、図２（ａ）に示すように、音声認識用辞書１１０ａに読み込んだ全ての待ち受け単語２ａに対して、使用者によって発話される可能性の高さに応じた音声近似度２ｂを後述する処理によって設定する。 The control device 107 performs matching processing on the speech data input via the microphone 104 with the standby word stored in the speech recognition dictionary 110a, and determines the standby word with the highest degree of matching as the speech recognition result. In navigation device 100 according to the present embodiment, as will be described later, a user can utter voice data of a facility name that is read as a standby word at the time of voice recognition execution from place name / facility name dictionary 110c to voice recognition dictionary 110a. Limit to high quality. Further, as shown in FIG. 2 (a), all the standby words read into the speech recognition dictionary 110a so that the higher the possibility that the user utters during speech recognition, the easier it is to be determined as the speech recognition result. For 2a, the speech approximation 2b corresponding to the high possibility of being uttered by the user is set by the processing described later.

音声近似度２ｂとは、０．０〜１．０の範囲の数値で表される待ち受け単語２ａの音声認識のされやすさの度合いであり、１．０に近い、すなわち高い音声近似度２ｂが設定された待ち受け単語２ａは認識されやすく、０．０に近い、すなわち低い音声近似度２ｂが設定された待ち受け単語２ａは認識されにくくなる。音声近似度２ｂに０．０が設定された場合、その待ち受け単語２ａが認識結果となることはないため、音声近似度２ｂが０．０の待ち受け単語２ｂは音声認識用辞書１１０ａには格納しない。 The speech approximation 2b is a degree of ease of speech recognition of the standby word 2a represented by a numerical value in the range of 0.0 to 1.0, and is close to 1.0, that is, a high speech approximation 2b. The set standby word 2a is easily recognized, and the standby word 2a set to a value close to 0.0, that is, a low speech approximation 2b, is difficult to be recognized. When 0.0 is set in the speech approximation 2b, the standby word 2a is not recognized, so the standby word 2b with the speech approximation 2b of 0.0 is not stored in the speech recognition dictionary 110a. .

制御装置１０７は、各待ち受け単語２ａに設定された音声近似度２ｂを考慮して、図２に示すように使用者による発話内容を音声認識する。例えば、使用者が「ＢＢＢ」と発話した場合、制御装置１０７は、使用者による発話「ＢＢＢ」と、音声認識用辞書１１０ａに格納された各待ち受け単語２ａとの一致度を演算する。そして、一致度演算の結果、その一致度の大きさを示すスコア２ｃを待受け単語ごとに算出する。そして、算出したスコア２ｃに音声近似度２ｂをかけて、最終スコア２ｄを算出し、最終スコア２ｄが最も高い待ち受け単語２ｂを音声認識結果として決定する。 The control device 107 recognizes speech content by the user as shown in FIG. 2 in consideration of the speech approximation 2b set for each standby word 2a. For example, when the user utters “BBB”, the control device 107 calculates the degree of coincidence between the utterance “BBB” by the user and each standby word 2 a stored in the speech recognition dictionary 110 a. As a result of the coincidence calculation, a score 2c indicating the magnitude of the coincidence is calculated for each standby word. Then, the final score 2d is calculated by multiplying the calculated score 2c by the speech approximation 2b, and the standby word 2b having the highest final score 2d is determined as the speech recognition result.

次に、音声認識用辞書１１０ａに読み込んだ全ての施設名称（待ち受け単語２ａ）に対して、音声近似度２ｂを設定する処理について説明する。制御装置１０７は、まず、自車両が今後通過する地域を予測する。図３は、自車両が今後通過する地域を予測した結果の具体例を示す図である。すでに使用者によって目的地や経由地などの訪問地が設定されており、訪問地までの経路探索が完了して経路が確定している場合には、確定済みの経路５３を予定訪問地・経路メモリ１１０ｅから読み込んで、現在位置５２から目的地までの経路５３上の地域を自車両が今後通過する地域とする。 Next, processing for setting the speech approximation 2b for all facility names (standby word 2a) read into the speech recognition dictionary 110a will be described. First, the control device 107 predicts an area where the host vehicle will pass in the future. FIG. 3 is a diagram illustrating a specific example of a result of predicting a region where the host vehicle will pass in the future. If the user has already set a destination such as a destination or waypoint and the route search to the destination has been completed and the route has been confirmed, the confirmed route 53 is used as the planned visit location / route. Reading from the memory 110e, the area on the route 53 from the current position 52 to the destination is set as an area where the vehicle passes in the future.

一方、経路５３が確定していない場合には、ＧＰＳユニット１０２によって検出された自車両の現在位置５２において、ジャイロセンサ１０３によって検出された自車両の進行方向を示した直線５４に対して正負方向にそれぞれ所定角度５７、例えば１５度の角度に直線５５、および５６を設定し、当該直線５５、および５６の内側の範囲５１を自車両の通過が予測される地域とする。そして、自車両の通過が予測される地域の範囲５１内に位置する施設名称の音声データを、音声認識用辞書１１０ｂに読み込む待ち受け単語２ａとする。 On the other hand, when the route 53 is not fixed, the current position 52 of the host vehicle detected by the GPS unit 102 is positive or negative with respect to the straight line 54 indicating the traveling direction of the host vehicle detected by the gyro sensor 103. The straight lines 55 and 56 are set at a predetermined angle 57, for example, an angle of 15 degrees, and the area 51 inside the straight lines 55 and 56 is set as an area where the passing of the host vehicle is predicted. Then, the voice data of the facility name located in the area 51 where the host vehicle is predicted to pass is set as the standby word 2a to be read into the voice recognition dictionary 110b.

次に、上述した待ち受け単語２ａに対して、音声近似度２ｂを設定する。音声近似度２ｂを設定するためのアルゴリズムは、各施設が属する施設ジャンルごとに異なる。以下、施設ジャンルが、飲食店、宿泊施設、およびレジャー施設の場合の音声近似度２ｂの設定処理について説明する。 Next, the speech approximation 2b is set for the standby word 2a described above. The algorithm for setting the voice approximation 2b is different for each facility genre to which each facility belongs. Hereinafter, the setting process of the voice approximation 2b when the facility genre is a restaurant, an accommodation facility, and a leisure facility will be described.

施設ジャンルが飲食店の場合には、あらかじめ設定されている使用者が飲食店の利用を開始する可能性が高い時間帯、すなわち食事を開始する可能性が高い時間帯（食事開始時間帯）と、食事開始時間帯に基づいてあらかじめ予測した、使用者が飲食店を訪問地として音声入力する可能性が高い時間帯（訪問地設定時間帯）とに基づいて、現在時刻における音声近似度２ｂを設定する。たとえば、現在時刻が１１時００分である場合に、昼食の食事開始時間帯が以下のように設定されていたとする。
（１）最も可能性の高い食事開始時間帯：１１時３０分〜１２時３０分
（２）２番目に可能性の高い食事開始時間帯：１１時００分〜１１時３０分
（３）３番目に可能性の高い食事開始時間帯：１２時３０分〜１３時００時 When the facility genre is a restaurant, a preset time zone in which the user is likely to start using the restaurant, that is, a time zone in which there is a high possibility of starting a meal (meal start time zone) Based on a time zone (visit site setting time zone) predicted in advance based on the meal start time zone and having a high possibility that the user will input the voice as a restaurant, the voice approximation degree 2b at the current time is calculated. Set. For example, when the current time is 11:00, the meal start time zone for lunch is set as follows.
(1) Most likely meal start time zone: 11: 30-12: 30 (2) Second most likely meal start time zone: 11: 00-11: 30 (3) 3 The second most likely meal start time: 12: 30-13: 00

このとき、図３に示した自車両の通過が予測される地域５１に対して、上記（１）〜（３）の時間に到達可能な範囲を図示すると、図４のようになる。すなわち、現在時刻において使用者は、自車両の通過が予測される地域５１内であって１１時３０分〜１２時３０分の間に到着できる範囲６２内、すなわち今から３０分〜１時間３０分で到着可能な範囲を示す円６５内に位置する飲食店の名称を発話する可能性が最も高い。そして、１１時００分〜１１時３０分の間に到着できる範囲６３内、すなわち今から３０分以内で到着可能な範囲を示す円６６内に位置する飲食店の名称を発話する可能性が２番目に高く、１２時３０分〜１３時００分の間に到着できる範囲６１内、すなわち今から１時間３０分〜２時間００分で到着可能な範囲を示す円６４内に位置する飲食店の名称を発話する可能性が３番目に高いと判定できる。 At this time, a range that can be reached at the times (1) to (3) with respect to the region 51 where the passage of the host vehicle shown in FIG. 3 is predicted is illustrated in FIG. That is, at the current time, the user is within the area 51 where the own vehicle is predicted to pass and can reach between 11:30 and 12:30, that is, 30 minutes to 1 hour 30 from now. The possibility of speaking the name of a restaurant located within the circle 65 indicating the reachable range in minutes is the highest. Then, there is a possibility that the name of the restaurant located in the range 63 that can be reached between 11:00 and 11:30, that is, the circle 66 indicating the range that can be reached within 30 minutes from now, is spoken. The restaurant is located in the circle 61 indicating the range that can be reached between 12:30 and 13:00, that is, the range that can be reached from 1:30 to 2:00 from now It can be determined that the possibility of speaking the name is the third highest.

以上より、地名・施設名辞書１１０ｃに格納されている各飲食店名称に対しては、例えば以下のように音声近似度２ｂが設定される。
（Ａ）最も発話される可能性が高い範囲６２内に位置する飲食店名称の音声近似度２ｂ：１．０
（Ｂ）２番目に発話される可能性が高い範囲６３内に位置する飲食店名称の音声近似度２ｂ：０．８
（Ｃ）３番目に発話される可能性が高い範囲６１内に位置する飲食店名称の音声近似度２ｂ：０．６
（Ｄ）それ以外の範囲に位置する飲食店名称の音声近似度２ｂ：０．０ From the above, for each restaurant name stored in the place name / facility name dictionary 110c, for example, the voice approximation 2b is set as follows.
(A) The voice approximation 2b of the restaurant name located within the range 62 that is most likely to be spoken: 1.0
(B) The voice approximation 2b of the restaurant name located within the range 63 that is most likely to be spoken second: 0.8
(C) The voice approximation 2b of the restaurant name located within the range 61 where the third possibility of speaking is high: 0.6
(D) Speech approximation 2b of restaurant names located in other ranges: 0.0

なお、上述したように音声近似度２ｂが０．０に設定された飲食店名称は音声認識用辞書１１０ａへ格納される音声認識実行時の待ち受け単語２ａからは除外される。 Note that, as described above, restaurant names for which the speech approximation 2b is set to 0.0 are excluded from the standby words 2a when executing speech recognition stored in the speech recognition dictionary 110a.

次に、訪問地設定時間帯に基づいて、現在時刻における使用者の飲食店に対する興味の大きさを推測して、上記処理で設定した音声近似度２ｂに当該推測結果を加味して音声近似度２ｂを以下のように補正する。例えば、現在時刻が１１時００分であり、訪問地設定時間帯が上述した１番可能性の高い食事開始時間帯と同じ１１時３０分〜１２時３０分である場合、現在時刻の１１時は訪問地設定時間帯に含まれる１１時３０分より３０分早い時間帯に相当する。このような場合、現在時刻においては、使用者の飲食店に対する興味の大きさは、飲食店に関する発話が最もされやすい時間帯における使用者の飲食店に対する興味の大きさよりも小さいと判断できる。 Next, the degree of interest in the user's restaurant at the current time is estimated on the basis of the visited place setting time zone, and the speech approximation degree is calculated by adding the estimation result to the speech approximation degree 2b set in the above processing. 2b is corrected as follows. For example, when the current time is 11:00 and the visited place setting time zone is 11:30 to 12:30 which is the same as the most likely meal start time zone described above, the current time is 11:00. Corresponds to a time zone that is 30 minutes earlier than 11:30, which is included in the visited site setting time zone. In such a case, at the current time, it can be determined that the user's interest in the restaurant is smaller than the user's interest in the restaurant in the time zone when the utterance is most likely to be made.

このように、訪問地設定時間帯から乖離した時間帯においては、その乖離度の大きさにしたがって一定の割合で音声近似度２ｂを減少させる。たとえば、上述したように、現在時刻の１１時は訪問地設定時間帯である１１時３０分より３０分早い時間帯に相当する場合には、上記処理で設定した音声近似度２ｂを、訪問地設定時間帯における音声近似度２ｂを１００％とした場合の８０％に補正する。これによって、各待ち受け単語２ａに設定される音声近似度２ｂは次のように補正される。 Thus, in the time zone deviated from the visited place setting time zone, the voice approximation 2b is decreased at a constant rate according to the magnitude of the deviation degree. For example, as described above, when 11:00 of the current time corresponds to a time zone that is 30 minutes earlier than 11:30, which is the visited site setting time zone, the speech approximation 2b set in the above process is set to the visited site. The speech approximation degree 2b in the set time zone is corrected to 80% when it is set to 100%. As a result, the speech approximation 2b set for each standby word 2a is corrected as follows.

（ａ）最も発話される可能性が高い範囲６２に位置する飲食店名称の音声近似度２ｂ：０．８
（ｂ）２番名に発話される可能性が高い範囲６３に位置する飲食店名称の音声近似度２ｂ：０．６４
（ｃ）３番目に発話される可能性が高い範囲６１に位置する飲食店名称の音声近似度２ｂ：０．４８ (A) The voice approximation 2b of the restaurant name located in the range 62 that is most likely to be spoken: 0.8
(B) Speech approximation 2b: 0.64 of restaurant names located in the range 63 where there is a high possibility of being uttered by the second name
(C) Speech approximation 2b: 0.48 of restaurant names located in the range 61 where the third most likely to be spoken

これにより、音声認識用辞書１１０ａに格納する待ち受け単語２ａを、発話される可能性が高い予測経路近辺に位置する飲食店の名称であり、かつ食事を開始する可能性が高い時刻に到着できる飲食店の名称のみに限定することができ、音声認識に必要なメモリ使用量と認識時間を削減すると同時に認識率の向上を図ることができる。さらに、飲食店名称が発話される可能性を考慮して各待ち受け単語２ａに音声近似度２ｂを設定したため、使用者が発話する可能性が高い飲食店名称ほど優先的に認識結果として決定されることとなり、認識率をさらに向上することができる。 Thereby, the waiting word 2a stored in the speech recognition dictionary 110a is the name of a restaurant located near the predicted route that is likely to be spoken, and can be reached at a time when the possibility of starting a meal is high It can be limited to only the name of the store, and the amount of memory used for speech recognition and the recognition time can be reduced and at the same time the recognition rate can be improved. Furthermore, since the speech approximation 2b is set for each standby word 2a in consideration of the possibility that the restaurant name is spoken, the restaurant name that is more likely to be spoken by the user is preferentially determined as the recognition result. As a result, the recognition rate can be further improved.

次に、施設ジャンルが宿泊施設の場合について説明する。施設ジャンルが宿泊施設の場合には、あらかじめ設定されている使用者が宿泊施設の利用を開始する可能性が高い時間帯、すなわち宿泊施設にチェックインする可能性が高い時間帯（チェックイン時間帯）と、チェックイン時間帯に基づいてあらかじめ予測した、使用者が宿泊施設を訪問地として音声入力する可能性が高い時間帯（訪問地設定時間帯）とに基づいて、現在時刻における音声近似度２ｂを設定する。たとえば、現在時刻が１１時００分である場合に、チェックイン時間帯が以下のように設定されていたとする。 Next, a case where the facility genre is an accommodation facility will be described. When the facility genre is an accommodation facility, a preset time zone in which the user is likely to start using the accommodation facility, that is, a time zone in which there is a high possibility of checking into the accommodation facility (check-in time zone) ) And the estimated time based on the check-in time zone, and the time zone (visit site setting time zone) where the user is likely to input the accommodation as a visited location. 2b is set. For example, suppose that the check-in time zone is set as follows when the current time is 11:00.

（１）最も可能性の高いチェックイン時間帯：１５時００分〜１９時００分
（２）２番目に可能性の高いチェックイン時間帯：１４時００分〜１５時００分
（３）３番目に可能性の高いチェックイン時間帯：１３時００分〜１４時００分、および１９時００分〜２０時００分 (1) Most likely check-in time zone: 15: 00-19: 00 (2) Second most likely check-in time zone: 14: 00-15: 00 (3) 3 The second most likely check-in time: 13: 00-14: 00 and 19: 00-20: 00

このとき、図３に示した自車両の通過が予測される地域５１に対して、上記（１）〜（３）の時間に到達可能な範囲を図示すると、図５のようになる。すなわち、現在時刻において使用者は、自車両の通過が予測される地域５１内であって１５時００分〜１９時００分の間に到着できる範囲７２内に位置する宿泊施設名称を発話する可能性が最も高い。そして、１４時００分〜１５時００分の間に到着できる範囲７３内に位置する宿泊施設名称を発話する可能性が２番目に高く、１３時００分〜１４時００分の間に到着できる範囲７４内、および１９時００分〜２０時００分の間に到着できる範囲７１内に位置する宿泊施設名称を発話する可能性が３番目に高いと判定できる。 At this time, a range that can be reached at the times (1) to (3) with respect to the region 51 where the passage of the host vehicle shown in FIG. 3 is predicted is illustrated in FIG. In other words, at the current time, the user can speak the name of an accommodation facility located in the area 51 where the vehicle can be expected to pass and within the range 72 that can be reached between 15:00 and 19:00. Most likely. The possibility of speaking the name of an accommodation facility located within the range 73 that can be reached between 14:00 and 15:00 is the second highest, and can arrive between 13:00 and 14:00. It can be determined that the possibility of speaking the name of an accommodation facility located within the range 74 and within the range 71 that can be reached between 19:00 and 20:00 is the third highest.

以上より、地名・施設名辞書１１０ｃに格納されている各宿泊施設名称に対しては、例えば以下のように音声近似度２ｂが設定される。
（Ａ）最も発話される可能性が高い範囲７２内に位置する宿泊施設名称の音声近似度２ｂ：１．０
（Ｂ）２番目に発話される可能性が高い範囲７３内に位置する宿泊施設名称の音声近似度２ｂ：０．８
（Ｃ）３番目に発話される可能性が高い範囲７１内、および範囲７４内に位置する宿泊施設名称の音声近似度２ｂ：０．６
（Ｄ）それ以外の範囲に位置する宿泊施設名称の音声近似度２ｂ：０．０ From the above, for each accommodation facility name stored in the place name / facility name dictionary 110c, for example, the voice approximation 2b is set as follows.
(A) The voice approximation 2b of the accommodation facility name located in the range 72 most likely to be uttered: 1.0
(B) Speech approximation 2b of the name of the accommodation facility located within the range 73 that is most likely to be spoken second: 0.8
(C) Speech approximation 2b of the name of the accommodation facility located in the range 71 and the range 74 that are most likely to be uttered third: 0.6
(D) Speech approximation 2b of accommodation facility name located in other range: 0.0

次に、訪問地設定時間帯に基づいて、現在時刻における使用者の宿泊施設に対する興味の大きさを推測して、上記処理で設定した音声近似度２ｂに当該推測結果を加味して音声近似度２ｂを以下のように補正する。例えば、一般的に休日のほうが平日よりも使用者は全時間帯を通して宿泊施設に対する興味が大きいと考えられることから、平日の場合は全ての時間帯において、上記処理で設定した音声近似度２ｂを、休日における音声近似度２ｂを１００％とした場合の８０％に補正する。これによって、各待ち受け単語２ａに設定される音声近似度２ｂは次のように補正される。 Next, the degree of interest in the user's accommodation facility at the current time is estimated based on the visited place setting time zone, and the speech approximation degree is calculated by adding the estimation result to the voice approximation degree 2b set in the above processing. 2b is corrected as follows. For example, since it is generally considered that the user is more interested in the accommodation throughout the time zone on holidays than on weekdays, the speech approximation 2b set by the above processing is set for all time zones on weekdays. Then, it is corrected to 80% when the speech approximation 2b on holidays is set to 100%. As a result, the speech approximation 2b set for each standby word 2a is corrected as follows.

（Ａ１）最も発話される可能性が高い範囲７２内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．８
（Ｂ１）２番目に発話される可能性が高い範囲７３内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．６４
（Ｃ１）３番目に発話される可能性が高い範囲７１内、および範囲７４内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．４８ (A1) The voice approximation 2b of the accommodation facility located within the range 72 that is most likely to be spoken: 0.8
(B1) Speech approximation 2b of the accommodation facility located within the range 73 that is most likely to be spoken second: 0.64
(C1) The voice approximation degree 2b of the accommodation facility located in the range 71 and the range 74 that are most likely to be spoken third: 0.48

さらに、自宅を出発した時刻が早ければ早い程、一日を通して宿泊施設名称が発話される可能性が高いと予測し、自宅を出た時刻が遅くなるにつれて宿泊施設名称が発話される可能性は低くなると予測して、音声近似度２ｂを補正する。なお、自宅を出発した時刻は、不図示のイグニションスイッチがオンされると、その時刻をメモリ１１０に保存しておき、当該イグニションスイッチがオンされた時刻により判断する。本実施の形態では、自宅を出発した時刻に基づいて、各待ち受け単語２ａに設定される音声近似度２ｂは、さらに次式（１）〜（４）により補正される。 In addition, the earlier the time you leave your home, the more likely you will be able to speak the name of the accommodation throughout the day, and the possibility that the name of the accommodation will be spoken as the time you leave your home is late. The voice approximation 2b is corrected in anticipation of lowering. Note that when the ignition switch (not shown) is turned on, the time of leaving the home is stored in the memory 110 and is determined based on the time when the ignition switch is turned on. In the present embodiment, the speech approximation 2b set for each standby word 2a is further corrected by the following equations (1) to (4) based on the time of leaving home.

８時００分以前に自宅を出発した場合：音声近似度２ｂ×１．０・・・（１）
８時００分〜１０時００分までに自宅を出発した場合：音声近似度２ｂ×０．８・・・（２）
１０時００分〜１２時００分までに自宅を出発した場合：音声近似度２ｂ×０．６・・・（３）
１２時００分以降自宅を出発した場合：音声近似度２ｂ×０．５・・・（４） When leaving home before 8:00: Speech approximation 2b × 1.0 (1)
When leaving home from 8:00 to 10:00: Speech approximation 2b × 0.8 (2)
When leaving home from 10:00 to 12:00: Speech approximation 2b × 0.6 (3)
When leaving home after 12:00: Speech approximation 2b × 0.5 (4)

以上により、現在時刻が休日の１１時００分であり、自宅を１０：３０に自宅を出発した場合には、各待ち受け単語２ａに設定される音声近似度２ｂは次のようになる。
（ａ１）最も発話される可能性が高い範囲７２内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．６
（ｂ１）２番目に発話される可能性が高い範囲７３内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．４８
（ｃ１）３番目に発話される可能性が高い範囲７１内、および範囲７４内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．３６ As described above, when the current time is 11:00 on a holiday and the user leaves the home at 10:30, the speech approximation 2b set for each standby word 2a is as follows.
(A1) The voice approximation 2b of the accommodation facility located within the range 72 that is most likely to be spoken: 0.6
(B1) The voice approximation 2b of the accommodation facility located in the range 73 with the highest possibility of being uttered second: 0.48
(C1) The voice approximation 2b of the accommodation facility located in the range 71 and the range 74 that are most likely to be spoken third: 0.36

また、現在時刻が平日の１１時００分であり、自宅を１０：３０に自宅を出発した場合には、各待ち受け単語２ａに設定される音声近似度２ｂは次のようになる。
（ａ２）最も発話される可能性が高い範囲７２内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．４８
（ｂ２）２番目に発話される可能性が高い範囲７３内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．３８４
（ｃ２）３番目に発話される可能性が高い範囲７１内、および範囲７４内に位置する宿泊施設の音声近似度２ｂ：０．２８８ When the current time is 11:00 on a weekday and the home departs at 10:30, the speech approximation 2b set for each standby word 2a is as follows.
(A2) The voice approximation 2b of the accommodation facility located within the range 72 that is most likely to be uttered: 0.48
(B2) The voice approximation 2b of the accommodation facility located in the range 73 that is most likely to be spoken 2b: 0.384
(C2) The voice approximation 2b of the accommodation facility located in the range 71 and the range 74 that are most likely to be spoken third: 0.288

これにより、施設ジャンルが宿泊施設である場合には、音声認識用辞書１１０ａに格納する待ち受け単語２ａを、発話される可能性が高い予測経路近辺に位置する宿泊施設の名称であり、かつチェックインする可能性が高い時刻に到着できる宿泊施設の名称のみに限定することができ、音声認識に必要なメモリ使用量と認識時間を削減すると同時に認識率の向上を図ることができる。さらに、宿泊施設名称が発話される可能性を考慮して各待ち受け単語２ａに音声近似度２ｂを設定したため、使用者が発話する可能性が高い宿泊施設名称ほど優先的に認識結果として決定されることとなり、認識率をさらに向上することができる。 Thus, when the facility genre is accommodation facility, the standby word 2a stored in the speech recognition dictionary 110a is the name of the accommodation facility located near the predicted route that is likely to be uttered, and the check-in It is possible to limit to the names of accommodation facilities that can arrive at a time when there is a high possibility of doing so, and it is possible to reduce the memory usage and recognition time necessary for speech recognition and at the same time improve the recognition rate. Furthermore, since the voice approximation 2b is set for each standby word 2a in consideration of the possibility that the accommodation facility name is uttered, the accommodation facility name that is likely to be spoken by the user is preferentially determined as the recognition result. As a result, the recognition rate can be further improved.

次に、施設ジャンルがレジャー施設、例えば遊園地の場合について説明する。施設ジャンルがレジャー施設の場合には、あらかじめ設定されている使用者がレジャー施設に滞在する時間、およびレジャー施設の滞在を終了する時間とに基づいてレジャー施設の利用開始時間、すなわち到着時間を設定する。そして、この到着時間と到着時間に基づいてあらかじめ予測した、使用者がレジャー施設を訪問地として音声入力する可能性が高い時間帯（訪問地設定時間帯）とに基づいて、現在時刻における音声近似度２ｂを設定する。例えば、現在時刻が１１時００分、滞在時間が５時間以上、滞在終了時間が１８時００分である場合には、使用者は少なくとも１３時００分までにはレジャー施設に到着したいと考えるため、使用者が発話する可能性のあるレジャー施設までの到着時間は以下のように分類される。 Next, the case where the facility genre is a leisure facility such as an amusement park will be described. When the facility genre is a leisure facility, the use start time of the leisure facility, that is, the arrival time, is set based on the preset time for the user to stay at the leisure facility and the time to end the stay at the leisure facility. To do. Then, based on the arrival time and the time zone predicted in advance based on the arrival time, and the time when the user is likely to input the leisure facility as a visited location (visit location setting time zone), the speech approximation at the current time Set degree 2b. For example, if the current time is 11:00, the stay time is 5 hours or more, and the stay end time is 18:00, the user wants to arrive at the leisure facility by at least 13:00. The arrival time to the leisure facility where the user may speak is classified as follows.

（１）最も可能性の高い到着時間帯：１１時００分〜１３時００分
（２）２番目に可能性の高い到着時間帯：１３時００分〜１４時００分
（３）３番目に可能性の高い到着時間帯：１４時００分〜１５時００時 (1) Most likely arrival time: 11:00 to 13:00 (2) Second most likely arrival time: 13:00 to 14:00 (3) Third Highly likely arrival time: 14: 00-15: 00

このとき、図３に示した自車両の通過が予測される地域５１に対して、上記（１）〜（３）の時間に到達可能な範囲を図示すると、図６のようになる。すなわち、現在時刻において使用者は、自車両の通過が予測される地域５１内であって１１時００分〜１３時００分の間に到着できる範囲８３内に位置するレジャー施設の名称を発話する可能性が最も高い。そして、１３時００分〜１４時００分の間に到着できる範囲８２内に位置するレジャー施設の名称を発話する可能性が２番目に高く、１４時００分〜１５時００分の間に到着できる範囲８１内に位置するレジャー施設の名称を発話する可能性が３番目に高いと判定できる。 At this time, a range that can be reached at the times (1) to (3) with respect to the region 51 where the passage of the host vehicle shown in FIG. 3 is predicted is illustrated in FIG. That is, at the current time, the user utters the name of a leisure facility located in the area 83 in which the vehicle is predicted to pass and which can be reached between 11:00 and 13:00. Most likely. And it is the second most likely to speak the name of a leisure facility located within the range 82 that can be reached between 13:00 and 14:00, arriving between 14:00 and 15:00 It can be determined that the possibility of speaking the name of the leisure facility located within the possible range 81 is the third highest.

以上より、地名・施設名辞書１１０ｃに格納されている各レジャー施設名称に対しては、例えば以下のように音声近似度２ｂが設定される。
（Ａ）最も発話される可能性が高い範囲８３内に位置するレジャー施設名称の音声近似度２ｂ：１．０
（Ｂ）２番目に発話される可能性が高い範囲８２内に位置するレジャー施設名称の音声近似度２ｂ：０．８
（Ｃ）３番目に発話される可能性が高い範囲８１内に位置するレジャー施設名称の音声近似度２ｂ：０．６
（Ｄ）それ以外の範囲に位置するレジャー施設名称の音声近似度２ｂ：０．０ From the above, for each leisure facility name stored in the place name / facility name dictionary 110c, for example, the voice approximation 2b is set as follows.
(A) Speech approximation 2b of leisure facility name located in the range 83 most likely to be spoken: 1.0
(B) Speech approximation 2b of leisure facility names located within the range 82 that is most likely to be spoken 2b: 0.8
(C) Speech approximation 2b: 0.6 of the name of the leisure facility located within the range 81 that is most likely to be spoken third
(D) Speech approximation 2b of leisure facility names located in other ranges: 0.0

次に、訪問地設定時間帯に基づいて、現在時刻における使用者のレジャー施設に対する興味の大きさを推測して、上記処理で設定した音声近似度２ｂに当該推測結果を加味して音声近似度２ｂを以下のように補正する。例えば、レジャー施設に関する発話が最もされやすい時間帯が６時００分〜９時００分だとすると現在時刻の１１時００分はレジャー施設に関する発話が最もされやすい時間帯から２時間過ぎている。このような場合、現在時刻においては、使用者のレジャー施設に対する興味の大きさは、レジャー施設に関する発話が最もされやすい時間帯における使用者のレジャー施設に対する興味の大きさよりも小さいと判断できる。 Next, the degree of interest in the user's leisure facility at the current time is estimated based on the visited place setting time zone, and the speech approximation degree is calculated by adding the estimation result to the voice approximation degree 2b set in the above processing. 2b is corrected as follows. For example, if the time zone in which utterances relating to leisure facilities are most likely to be performed is 6:00 to 9:00, the current time of 11:00 is two hours past the time zone in which utterances relating to leisure facilities are most likely to be made. In such a case, at the current time, it can be determined that the user's interest in the leisure facility is smaller than the user's interest in the leisure facility in a time zone in which the user is most likely to speak.

このように、レジャー施設に関する発話が最もされやすい時間帯から乖離した時間帯においては、その乖離度の大きさにしたがって一定の割合で音声近似度２ｂを減少させる。たとえば、上述したように、現在時刻の１１時００分はレジャー施設に関する発話が最もされやすい時間帯である９時００分より２時間遅い時間帯に相当する場合には、上記処理で設定した音声近似度２ｂを、レジャー施設に関する発話が最もされやすい時間帯における音声近似度２ｂを１００％とした場合の６０％に補正する。これによって、各待ち受け単語２ａに設定される音声近似度２ｂは次のように補正される。 In this way, in the time zone that deviates from the time zone in which utterances relating to leisure facilities are most likely to occur, the speech approximation 2b is decreased at a constant rate according to the magnitude of the divergence. For example, as described above, when 11:00 of the current time corresponds to a time zone that is two hours later than 9:00, which is the time zone in which utterances relating to leisure facilities are most likely to be made, the voice set by the above processing The degree of approximation 2b is corrected to 60% when the voice degree of approximation 2b in the time zone in which utterances relating to leisure facilities are most likely to be made is 100%. As a result, the speech approximation 2b set for each standby word 2a is corrected as follows.

（Ａ）最も発話される可能性が高い範囲８３内に位置するレジャー施設名称の音声近似度２ｂ：０．６
（Ｂ）２番目に発話される可能性が高い範囲８２内に位置するレジャー施設名称の音声近似度２ｂ：０．４２
（Ｃ）３番目に発話される可能性が高い範囲８１内に位置するレジャー施設名称の音声近似度２ｂ：０．３６ (A) Speech approximation 2b of leisure facility names located within the range 83 most likely to be spoken: 0.6
(B) Speech approximation 2b of the leisure facility name located in the range 82 that is most likely to be spoken 2b: 0.42
(C) Speech approximation 2b: 0.36 of the name of the leisure facility located within the range 81 that is most likely to be spoken third

これにより、音声認識用辞書１１０ａに格納する待ち受け単語２ａを、発話される可能性が高い予測経路近辺に位置するレジャー施設の名称であり、かつ滞在時間にしたがって滞在終了時刻から逆算した到着する可能性が高い時刻に到着できるレジャー施設の名称のみに限定することができ、音声認識に必要なメモリ使用量と認識時間を削減すると同時に認識率の向上を図ることができる。さらに、レジャー施設名称が発話される可能性を考慮して各待ち受け単語２ａに音声近似度２ｂを設定したため、使用者が発話する可能性が高いレジャー施設名称ほど優先的に認識結果として決定されることとなり、認識率をさらに向上することができる。 As a result, the standby word 2a stored in the speech recognition dictionary 110a is the name of a leisure facility located near the predicted route that is likely to be uttered, and can arrive after the stay end time according to the stay time. Therefore, it is possible to limit the names of leisure facilities that can arrive at a highly reliable time, and it is possible to reduce the amount of memory used and the recognition time required for speech recognition and at the same time improve the recognition rate. Furthermore, since the speech approximation 2b is set for each standby word 2a in consideration of the possibility that the leisure facility name is uttered, the leisure facility name that is likely to be spoken by the user is preferentially determined as the recognition result. As a result, the recognition rate can be further improved.

図７は、本実施の形態におけるナビゲーション装置１００で音声入力によって目的地を設定する場合の動作を示すフローチャートである。図７に示す処理は、使用者によって発話スイッチ１０５が押下されると起動するプログラムとして制御装置１０７により実行される。ステップＳ１０において、地名・施設名辞書１１０ｃから施設名称を読み込む。その後、ステップＳ２０へ進み、施設ジャンルごとにあらかじめ設定された利用開始時刻を読み込む。その後、ステップＳ３０へ進む。 FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation when the destination is set by voice input in the navigation device 100 according to the present embodiment. The processing shown in FIG. 7 is executed by the control device 107 as a program that is activated when the speech switch 105 is pressed by the user. In step S10, the facility name is read from the place name / facility name dictionary 110c. Then, it progresses to step S20 and the utilization start time preset for every facility genre is read. Then, it progresses to step S30.

ステップＳ３０では、地名・施設名辞書１１０ｃから読み込んだ各施設名称に対して、上述したように各施設ジャンルごとの利用開始時刻、および使用者の興味の大きさを考慮して音声近似度２ｂを設定する。その後、ステップＳ４０へ進み、設定した音声近似度２ｂが０以外の施設名称を待ち受け単語２ａとして音声認識用辞書１１０ａに登録して、ステップＳ５０へ進む。ステップＳ５０では、地名・施設名辞書１１０ｃから地名を読み込んで音声認識用辞書１１０ａに登録し、同時に操作機能辞書１１０ｂから操作コマンドを読み込んで音声認識用辞書１１０ａに登録する。その後、ステップＳ６０へ進む。 In step S30, for each facility name read from the place name / facility name dictionary 110c, the speech approximation 2b is calculated in consideration of the use start time for each facility genre and the degree of interest of the user as described above. Set. Thereafter, the process proceeds to step S40, where the facility name having the set speech approximation 2b other than 0 is registered in the speech recognition dictionary 110a as the standby word 2a, and the process proceeds to step S50. In step S50, the place name is read from the place name / facility name dictionary 110c and registered in the voice recognition dictionary 110a, and at the same time, the operation command is read from the operation function dictionary 110b and registered in the voice recognition dictionary 110a. Thereafter, the process proceeds to step S60.

ステップＳ６０では、使用者に対して発話を促すガイダンス音声、例えば「コマンドをどうぞ」をスピーカー１０８を介して出力して音声待ち受け状態となる。その後、ステップＳ７０へ進み、使用者によってマイク１０４を介して音声入力がされたと判断するとステップＳ８０へ進む。ステップＳ８０では、上述したように使用者によって入力された音声データと、音声認識用辞書１１０ａに格納した待ち受け単語２ａとをマッチング処理し、音声近似度２ｂを考慮した最終スコア２ｄが最も高い待ち受け単語２ａを音声認識結果として決定する。 In step S60, a guidance voice that prompts the user to speak, for example, “command please” is output through the speaker 108, and a voice standby state is entered. Thereafter, the process proceeds to step S70, and if it is determined that the user has input a voice via the microphone 104, the process proceeds to step S80. In step S80, the speech data input by the user as described above is matched with the standby word 2a stored in the speech recognition dictionary 110a, and the standby word having the highest final score 2d in consideration of the speech approximation 2b. 2a is determined as a speech recognition result.

その後、ステップＳ９０へ進み、音声認識結果をスピーカー１０８、およびモニタ１０９を介して出力して使用者に提示して、ステップＳ１００へ進む。ステップＳ１００では、目的地の設定が完了したか否かを判断し、目的地の設定が完了していないと判断した場合には、ステップＳ６０へ戻り、目的地設定が完了するまで上述した処理を繰り返す。一方、目的地の設定が完了したと判断した場合には、ステップＳ１１０へ進む。ステップＳ１１０では、設定された目的地までの経路を演算し、演算した経路に基づいて目的地までの経路誘導を開始して、処理を終了する。 Thereafter, the process proceeds to step S90, where the voice recognition result is output via the speaker 108 and the monitor 109 and presented to the user, and the process proceeds to step S100. In step S100, it is determined whether or not the destination setting is completed. If it is determined that the destination setting is not completed, the process returns to step S60 and the above-described processing is performed until the destination setting is completed. repeat. On the other hand, if it is determined that the destination setting has been completed, the process proceeds to step S110. In step S110, a route to the set destination is calculated, route guidance to the destination is started based on the calculated route, and the process ends.

以上、本実施の形態によれば、以下のような作用効果が得られる。
（１）地名・施設名辞書１１０ｃから飲食店名称を音声認識用辞書１１０ａに待ち受け単語２ａとして格納する場合には、発話される可能性が高い予測経路近辺に位置する飲食店の名称であり、かつ食事を開始する可能性が高い時刻に到着できる飲食店の名称のみに限定することとした。これによって、音声認識に必要なメモリ使用量と認識時間を削減すると同時に認識率の向上を図ることができる。さらに、飲食店名称が発話される可能性を考慮して各待ち受け単語２ａに音声近似度２ｂを設定したため、使用者が発話する可能性が高い飲食店名称ほどより認識されやすくなることとなり、認識率をさらに向上することができる。 As described above, according to the present embodiment, the following operational effects can be obtained.
(1) When the restaurant name is stored as the standby word 2a in the speech recognition dictionary 110a from the place name / facility name dictionary 110c, it is the name of the restaurant located near the predicted route that is likely to be spoken. And it was decided to limit only to the names of restaurants that can arrive at the time when meals are likely to start. As a result, it is possible to reduce the memory usage and the recognition time necessary for speech recognition and at the same time improve the recognition rate. Furthermore, since the speech approximation 2b is set for each standby word 2a in consideration of the possibility that the restaurant name is spoken, the restaurant name that is more likely to be spoken by the user is more easily recognized. The rate can be further improved.

（２）地名・施設名辞書１１０ｃから宿泊施設名称を音声認識用辞書１１０ａに待ち受け単語２ａとして格納する場合には、発話される可能性が高い予測経路近辺に位置する宿泊施設の名称であり、かつチェックインする可能性が高い時刻に到着できる宿泊施設の名称のみに限定することとした。また、地名・施設名辞書１１０ｃからレジャー施設名称を音声認識用辞書１１０ａに待ち受け単語２ａとして格納する場合には、発話される可能性が高い予測経路近辺に位置するレジャー施設の名称であり、かつ滞在時間にしたがって滞在終了時刻から逆算した到着する可能性が高い時刻に到着できるレジャー施設の名称のみに限定することとした。これによって、（１）で上述した飲食店名称の場合と同様の効果を得ることができる。 (2) When storing the accommodation facility name from the place name / facility name dictionary 110c in the speech recognition dictionary 110a as the standby word 2a, it is the name of the accommodation facility located near the predicted route that is likely to be spoken, And we decided to limit only the names of the accommodation facilities that can arrive at the time when there is a high possibility of check-in. Further, when the leisure facility name is stored as the standby word 2a in the speech recognition dictionary 110a from the place name / facility name dictionary 110c, it is the name of the leisure facility located near the predicted route that is likely to be spoken, and It was decided to limit only the names of leisure facilities that can arrive at a time when there is a high possibility of arrival calculated backward from the stay end time according to the stay time. Thereby, the effect similar to the case of the restaurant name mentioned in (1) can be acquired.

（３）地名・施設名辞書１１０ｃに格納されている施設の名称を、それぞれの施設が属する施設ジャンルごとに設定したアルゴリズムによって、使用者が発話する可能性の高いもののみ抽出して音声認識用辞書１１０ａに格納しておくことにより、音声認識に必要なメモリ使用量と認識時間を削減すると同時に、複数の施設ジャンルにまたがって認識率の向上を図ることができる。さらに、各待ち受け単語２ａに、各施設名称が発話される可能性に基づいた音声近似度２ｂを現在時刻と使用者による興味の大きさを考慮して設定したため、現在時刻において、使用者が強い興味を持っていると推測されるジャンルの施設が認識されやすくなる為、あらかじめジャンルを特定しないで施設の固有名詞を直接指定しても高い認識率を確保することができる。 (3) For the purpose of speech recognition, the names of facilities stored in the place name / facility name dictionary 110c are extracted by the algorithm set for each facility genre to which each facility belongs and only those that are likely to be spoken by the user are extracted. By storing the data in the dictionary 110a, it is possible to reduce the memory usage and the recognition time necessary for speech recognition and at the same time improve the recognition rate across a plurality of facility genres. Furthermore, since the voice approximation 2b based on the possibility that each facility name is uttered is set for each standby word 2a in consideration of the current time and the level of interest by the user, the user is strong at the current time. Since a facility of a genre that is presumed to be interested is easily recognized, a high recognition rate can be secured even if the proper noun of the facility is directly specified without specifying the genre in advance.

―変形例―
なお、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、飲食店における食事開始時間帯、宿泊施設におけるチェックイン時間帯、およびレジャー施設における滞在時間（以下、「利用開始時間帯」）と、各施設の目的地設定時間帯は、あらかじめ設定されている例を示したが、以下のように変形してもよい。履歴メモリ１１０ｄに使用者が過去に飲食店に到着した時間、宿泊施設に到着した時間、およびレジャー施設に滞在した時間を記憶しておき、これらの履歴に基づいて、各施設ジャンルにおける利用開始時間帯、および目的地設定時間帯を設定してもよい。 -Modification-
In addition, it can also deform | transform as follows.
(1) In the above-described embodiment, the meal start time zone at the restaurant, the check-in time zone at the accommodation facility, the stay time at the leisure facility (hereinafter referred to as “use start time zone”), and the destination setting for each facility The time zone has been set in advance, but may be modified as follows. The history memory 110d stores the time when the user arrived at the restaurant in the past, the time when the user arrived at the accommodation facility, and the time when the user stayed at the leisure facility, and based on these histories, the use start time for each facility genre A zone and a destination setting time zone may be set.

例えば、施設ジャンルが飲食店の場合、昼食時は１１時３０分〜１２時３０分が最も可能性の高い食事開始時間帯として設定したが、履歴メモリ１１０ｄに格納されている実際に飲食店に到着した時刻が１２時１０〜１２時３０分の間であることが多ければ、最も可能性の高い食事開始時間帯を１２時１０分〜１２時３０分と設定する。また、目的地設定時間帯を１１時３０分〜１２時３０分と設定したが、履歴メモリ１１０ｄに格納されている実際に食店に関する発話が最もされている時間帯が１３時００分〜１３時３０分であることが多ければ、飲食店に関する目的地設定時間帯を１３時００分〜１３時３０分と設定する。 For example, if the facility genre is a restaurant, 11:30 to 12:30 is set as the most likely meal start time zone at lunch, but the actual store stored in the history memory 110d If the time of arrival is often between 12:10 and 12:30, the most likely meal start time zone is set as 12: 10-12: 30. Further, the destination setting time zone is set as 11:30 to 12:30, but the time zone where the utterance about the restaurant is actually stored in the history memory 110d is 13: 00-13. If it is often 30:30, the destination setting time zone for the restaurant is set to 13:00 to 13:30.

このように、履歴メモリ１１０ｄに格納されている履歴に基づいて、施設ジャンルごとの利用時刻、および発話時刻から学習した結果に基づいて各施設ジャンルの利用開始時間帯、および目的地設定時間帯を設定することによって、利用時刻、および発話時刻に個人差によって発生する精度の低下を防ぐことができ、利用開始時間帯、および目的地設定時間帯の精度が向上することができる。 As described above, based on the history stored in the history memory 110d, the use start time zone and the destination setting time zone of each facility genre are determined based on the use time for each facility genre and the learning result from the utterance time. By setting, it is possible to prevent a decrease in accuracy caused by individual differences in use time and speech time, and it is possible to improve the accuracy of the use start time zone and the destination set time zone.

（２）音声近似度を設定する際の判断基準となる利用開始時間帯を、「最も可能性の高い時間帯」、「２番目に可能性の高い時間帯」、および「３番目に可能性の高い時間帯」の３段階に分けて、それぞれに音声近似度を設定したが、利用開始時間帯は３段階未満でも４段階以上でもよい。 (2) The use start time zone, which is a criterion for setting the voice approximation, is “the most likely time zone”, “the second most likely time zone”, and “the third most likely time zone”. The voice approximation degree is set for each of the three stages “high time zone”, but the use start time zone may be less than three stages or four stages or more.

（３）施設ジャンルが宿泊施設である場合には、あらかじめ設定したチェックイン時間帯に基づいて訪問地設定時間帯を予測して、訪問地設定時間帯までに自車両が到達する範囲（図５）を設定する例について説明した。しかし、これに限定されず、以下のように変形してもよい。例えば、使用者が朝早く自宅を出るような場合には、宿泊施設に直行するのではなく、他の施設などに立ち寄ってから宿泊施設に向かう可能性が高い。また、移動が長距離になる場合、途中で休憩をとることも多い。このため、現在時刻からチェックイン時刻まで全てが走行時間である可能性は低い。 (3) When the facility genre is an accommodation facility, a visit place setting time zone is predicted based on a preset check-in time zone, and a range where the host vehicle reaches by the visit place setting time zone (FIG. 5). ) Has been described. However, the present invention is not limited to this and may be modified as follows. For example, when the user leaves his home early in the morning, the user is more likely to stop at another facility and go to the accommodation facility instead of going straight to the accommodation facility. Moreover, when the movement becomes a long distance, a break is often taken on the way. For this reason, there is a low possibility that the entire travel time is from the current time to the check-in time.

この点を考慮するために、一日の予定走行距離を、自宅を出発した時刻から予定活動終了時刻までの関で所定時間間隔、例えば５時間間隔で均等に区切る。図８は、一日の走行距離が３００ｋｍ、自宅を出発した時刻が６時００分、予定活動終了時刻が２１時００分である場合の具体例を示した図である。この場合には、上述したように、最も可能性の高いチェックイン時間帯は１５時００分〜１９時００分なので、自宅を６時００分に出発した場合は、自宅から１８０ｋｍ〜２６０ｋｍの距離の範囲内に位置する宿泊施設名称が最も発話される可能性が高いと設定できる。 In order to take this point into consideration, the scheduled travel distance of the day is equally divided at predetermined time intervals, for example, 5 hour intervals, from the time of leaving home to the scheduled activity end time. FIG. 8 is a diagram showing a specific example when the daily travel distance is 300 km, the departure time from the home is 6:00, and the scheduled activity end time is 21:00. In this case, as described above, the most likely check-in time is from 15:00 to 19:00, so if you leave your home at 6:00, it is a distance of 180km to 260km from your home. It can be set that there is a high possibility that the name of an accommodation facility located within the range of is most spoken.

同様に、２番目に可能性の高いチェックイン時間帯が１４時００分〜１５時００分であることから、２番目に発話される可能性が高い範囲は、自宅から１６０ｋｍ〜１８０ｋｍの距離の範囲に位置する宿泊施設名称であると設定できる。また、３番目に可能性の高いチェックイン時間帯は、１３時００分〜１４時００分、および１９時００分〜２０時００分であるから、３番目に発話される可能性が高い範囲は、自宅から１４０ｋｍ〜１６０ｋｍの距離の範囲、および２８０ｋｍ〜３００ｋｍの距離の範囲に位置する宿泊施設名称であると設定できる。以上のように設定した各距離の範囲に対して、上述したように、その発話される可能性の高さに応じた音声近似度２ｂを設定する。 Similarly, since the second most likely check-in time zone is from 14:00 to 15:00, the second most likely range of utterances is 160 km to 180 km away from home. It can be set as the name of the accommodation facility located in the range. The third most likely check-in time zone is from 13:00 to 14:00, and from 19:00 to 20:00, so the third most likely to be spoken Can be set as the name of an accommodation facility located within a range of distances of 140 km to 160 km from the home and a range of distances of 280 km to 300 km. As described above, for each distance range set as described above, the speech approximation degree 2b is set according to the likelihood of the utterance.

なお、図８に示した自宅を出発してからの走行距離と時刻との対応関係は、一日の中では時間が経過しても変化せず、たとえ６時００分に自宅を出発して９時００分の時点ですでに１５０ｋｍを走行済みだったとしても、自宅から１８０ｋｍ〜２６０ｋｍの距離にある宿泊施設の名称が最も発話されやすいと予測する。ただし、現在時刻がチェックイン時刻の平均（例えば１７時００分）を過ぎているか、または自車両が最も発話される可能性が高いと予測した範囲の距離の平均（例えば２２０ｋｍ）をすでに超えて走行している場合は、現在地から一定距離以内、例えば２０ｋｍ以内に位置する宿泊施設の名称が最も発話されやすいと予測する。 It should be noted that the correspondence relationship between the distance traveled and the time after leaving the home shown in FIG. 8 does not change during the day even if the time elapses, even if the user leaves the home at 6:00. Even if the vehicle has already traveled 150 km at the time of 9:00, it is predicted that the name of the accommodation facility at a distance of 180 km to 260 km from the home is most likely to be spoken. However, the current time has already exceeded the average check-in time (for example, 17:00), or has already exceeded the average distance (for example, 220 km) in the range where the vehicle is predicted to be most likely to speak. When traveling, it is predicted that the name of an accommodation facility located within a certain distance from the current location, for example, within 20 km, is most likely to be spoken.

また、一日の予定走行距離は、８時００分までに出発した場合は４００ｋｍ、１１時００分までは３００ｋｍ、１４時００分までは２００ｋｍなどのように、自宅出発時刻に応じて変化させてもよい。 Also, the scheduled mileage for the day can be changed according to the time of departure from home, such as 400 km for departure by 8:00, 300 km for 11:00, 200 km for 14:00. May be.

以上により、早朝に自宅を出発した直後は、遠方の宿泊施設名称を待ち受け単語として音声認識辞書１１０ａに格納することができ、ある程度自宅から離れた地点では、現在地付近に位置する宿泊施設名称を待ち受け単語として音声認識辞書１１０ａに格納することができる。さらに、早朝に移動を開始してチェックイン時刻まで長い時間があっても、休憩時間などを含む現実的に移動可能な範囲内に位置する施設名称を音声認識の対象とすることができる。なお、この方法は、施設ジャンルが宿泊施設の場合について説明したが、その他の施設ジャンルの場合にも適用可能である。 As described above, immediately after leaving home in the early morning, it is possible to store the name of a distant accommodation facility as a standby word in the speech recognition dictionary 110a, and wait for the name of an accommodation facility located near the current location at a point far from home. It can be stored as a word in the speech recognition dictionary 110a. Furthermore, even if there is a long time from the start of the movement to the check-in time in the early morning, the facility name that is located within the practically movable range including the break time and the like can be the target of voice recognition. In addition, although this method demonstrated the case where the facility genre was an accommodation establishment, it is applicable also in the case of other facility genres.

特許請求の範囲の構成要素と実施の形態との対応関係について説明する。マイク１０４は音声入力手段に、車速センサ１０１、ＧＰＳユニット１０２、およびジャイロセンサ１０３は走行状態検出手段に相当する。制御装置１０７は範囲設定手段、音声認識手段、認識容易設定手段、予測手段、および推測手段に、履歴メモリ１１０ｄは履歴記憶手段に相当する。なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。 The correspondence between the constituent elements of the claims and the embodiment will be described. The microphone 104 corresponds to voice input means, and the vehicle speed sensor 101, the GPS unit 102, and the gyro sensor 103 correspond to traveling state detection means. The control device 107 corresponds to range setting means, voice recognition means, easy recognition setting means, prediction means, and estimation means, and the history memory 110d corresponds to history storage means. Note that the present invention is not limited to the configurations in the above-described embodiments as long as the characteristic functions of the present invention are not impaired.

本実施の形態におけるナビゲーション装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of one Embodiment of the navigation apparatus in this Embodiment. 待ち受け単語に対して、設定した音声近似度の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the audio | voice approximation degree set with respect to the standby word. 自車両が今後通過する地域を予測した結果の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the result of having predicted the area where the own vehicle passes in the future. 施設ジャンルが飲食店である場合の食事開始時間帯までに到達可能な範囲を示す図である。It is a figure which shows the range which can be reached | attained by the meal start time slot | zone when a facility genre is a restaurant. 施設ジャンルが宿泊施設である場合のチェックイン時間帯までに到達可能な範囲を示す図である。It is a figure which shows the range reachable by the check-in time slot | zone when a facility genre is an accommodation establishment. 施設ジャンルがレジャー施設である場合の到着時間帯までに到達可能な範囲を示す図である。It is a figure which shows the range which can be reached | attained by the arrival time slot | zone when a facility genre is leisure facilities. ナビゲーション装置１００による処理の流れを示すフローチャート図である。FIG. 6 is a flowchart showing a flow of processing by the navigation device 100. 一日の走行距離が３００ｋｍ、自宅を出発した時刻が６時００分、予定活動終了時刻が２１時００分である場合の具体例を示した図である。It is the figure which showed the specific example in case the mileage of one day is 300 km, the time which left the house is 6:00, and the scheduled activity end time is 21:00.

符号の説明Explanation of symbols

１００ナビゲーション装置
１０１車速センサ
１０２ＧＰＳユニット
１０３ジャイロセンサ
１０４マイク
１０５発話スイッチ
１０６ディスク読取装置
１０６ａ地図ディスク
１０７制御装置
１０８スピーカー
１０９モニタ
１１０メモリ
１１０ａ音声認識用辞書
１１０ｂ操作機能辞書
１１０ｃ地名・施設名辞書
１１０ｄ履歴メモリ
１１０ｅ予定訪問地・経路メモリ DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Navigation apparatus 101 Vehicle speed sensor 102 GPS unit 103 Gyro sensor 104 Microphone 105 Speech switch 106 Disk reader 106a Map disk 107 Controller 108 Speaker 109 Monitor 110 Memory 110a Voice recognition dictionary 110b Operation function dictionary 110c Place name / facility name dictionary 110d History Memory 110e Scheduled visit location / route memory

Claims

施設ジャンルごとに施設の利用が開始される可能性が高い時間帯を設定する利用時間帯設定手段と、
前記利用時間帯設定手段により前記施設ジャンルごとに設定された施設の利用が開始される可能性が高い時間帯の間に自車両が到着可能な範囲を設定する範囲設定手段と、
前記範囲設定手段によって設定された範囲内に位置する施設名称については、前記範囲設定手段によって設定された範囲内に位置しない施設名称に比べて音声認識し易くなるように、各施設名称ごとに音声認識のし易さの度合いを設定する認識容易設定手段と、
音声入力手段を介して入力された音声データと、前記範囲設定手段によって設定された範囲内に位置する施設名称の音声データである待ち受け単語とをマッチング処理し、前記認識容易設定手段によって各施設名称ごとに設定された前記音声認識のし易さの度合いを加味して音声認識する音声認識手段とを備えることを特徴とするナビゲーション装置。 And use the time zone setting means the possibility that the use of the facility for each facility genre is started to set the high time zone,
Range setting means for setting a range in which the host vehicle can arrive during a time zone where the use of the facility set for each facility genre by the use time zone setting means is highly likely to be started ;
For facility names that are located within the range set by the range setting means, a voice is provided for each facility name so that it is easier to recognize speech compared to facility names that are not located within the range set by the range setting means. Easy-recognition setting means for setting the degree of ease of recognition;
The voice data input through the voice input means is matched with a standby word that is voice data of the facility name located within the range set by the range setting means, and the facility name is set by the easy recognition setting means. A navigation device comprising: voice recognition means for recognizing voice taking into account the degree of ease of voice recognition set for each.

請求項１に記載のナビゲーション装置において、
前記施設ジャンルごとに設定された施設の利用が開始される可能性が高い時間帯は、その可能性の高さに応じて複数設定され、
前記範囲設定手段は、前記可能性の高さに応じて複数設定された各時間帯の間に自車両が到着可能な範囲をそれぞれ設定し、
前記認識容易設定手段は、前記範囲設定手段によって設定されたそれぞれの範囲に対して、前記可能性の高さが高い範囲内に位置する施設名称ほど音声認識し易くなるように、前記音声認識のし易さの度合いを設定することを特徴とするナビゲーション装置。 The navigation device according to claim 1 , wherein
A plurality of time periods in which the use of facilities set for each facility genre is highly likely to be started are set according to the probability of the use,
The range setting means respectively sets a range in which the host vehicle can reach during each time zone set in accordance with the high possibility,
The easy-recognition setting means performs the voice recognition so that the facility names located in the range having the high possibility of the respective ranges set by the range setting means are more easily recognized. A navigation device characterized by setting a degree of ease of operation.

請求項１または２に記載のナビゲーション装置において、
現在時刻と、前記施設ジャンルごとに設定された施設の利用が開始される可能性が高い時間帯とに基づいて、現在時刻における各施設に対する使用者の興味の大きさを推測する推測手段をさらに有し、
前記認識容易設定手段は、前記推測手段によって推測された現在時刻における各施設に対する使用者の興味の大きさに基づいて、前記音声認識のし易さの度合いを変化させることを特徴とするナビゲーション装置。 The navigation device according to claim 1 or 2 ,
Further, the estimation means for estimating the magnitude of the user's interest in each facility at the current time based on the current time and a time zone in which the facility set for each facility genre is likely to start. Have
The ease-of-recognition setting means changes the degree of ease of speech recognition based on the degree of interest of the user for each facility at the current time estimated by the estimation means. .

請求項１〜３のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において、
前記施設ジャンルごとに施設に到着した時刻の履歴を記憶する履歴記憶手段をさらに有し、
施設ジャンルごとの施設の利用が開始される可能性が高い時間帯を、前記履歴記憶手段に記憶した施設に到着した時刻の履歴に基づいて設定することを特徴とするナビゲーション装置。 In the navigation device according to any one of claims 1 to 3 ,
History storage means for storing a history of the time of arrival at the facility for each facility genre,
A navigation device characterized in that a time zone in which the use of a facility for each facility genre is likely to be started is set based on a history of time of arrival at a facility stored in the history storage means.

請求項１〜４のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において、
自車両の現在位置、車速、および進行方向を検出する走行状態検出手段と、
前記走行状態検出手段によって検出された自車両の現在位置、および進行方向に基づいて、または使用者によって設定された目的地までの経路に基づいて、自車両が今後通過する地域を予測する予測手段をさらに有し、
前記範囲設定手段は、前記施設の利用が開始される可能性が高い時間帯の間に自車両が到着可能な範囲を、前記予測手段で予測した自車両が今後通過する地域内に設定することを特徴とするナビゲーション装置。 In the navigation device according to any one of claims 1 to 4 ,
Traveling state detecting means for detecting the current position, vehicle speed, and traveling direction of the host vehicle;
Prediction means for predicting the area where the host vehicle will pass in the future based on the current position and traveling direction of the host vehicle detected by the traveling state detection unit or based on the route to the destination set by the user Further comprising
The range setting means sets a range in which the host vehicle can arrive during a time zone where the use of the facility is likely to start within an area where the host vehicle predicted by the prediction unit will pass in the future. A navigation device characterized by the above.

請求項１〜５のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において、
前記施設ジャンルが飲食店である場合には、前記施設ジャンルごとに設定された施設の利用が開始される可能性が高い時間帯は、使用者が食事を開始する可能性が高い時間帯であることを特徴とするナビゲーション装置。 In the navigation apparatus as described in any one of Claims 1-5 ,
When the facility genre is a restaurant, the time zone in which the use of the facility set for each facility genre is likely to start is a time zone in which the user is likely to start eating. A navigation device characterized by that.

請求項１〜６のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において、
前記施設ジャンルが宿泊施設である場合には、前記施設ジャンルごとに設定された施設の利用が開始される可能性が高い時間帯は、使用者が宿泊施設にチェックインする可能性が高い時間帯であることを特徴とするナビゲーション装置。 In the navigation device according to any one of claims 1 to 6 ,
When the facility genre is an accommodation facility, a time zone in which use of the facility set for each facility genre is likely to start is a time zone in which the user is likely to check in to the accommodation facility. A navigation device characterized by being.

請求項１〜７のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において、
前記施設ジャンルがレジャー施設である場合には、前記施設ジャンルごとに設定された施設の利用が開始される可能性が高い時間帯は、使用者がレジャー施設に到着する可能性が高い時間帯であることを特徴とするナビゲーション装置。
In the navigation device according to any one of claims 1 to 7 ,
When the facility genre is a leisure facility, the time zone in which the use of the facility set for each facility genre is likely to start is a time zone in which the user is likely to arrive at the leisure facility. A navigation device characterized by being.