JPH04253099A

JPH04253099A - 連続音声認識方式

Info

Publication number: JPH04253099A
Application number: JP3010234A
Authority: JP
Inventors: Atsushi Noguchi; 淳野口; Akitoshi Okumura; 明俊奥村
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1991-01-30
Filing date: 1991-01-30
Publication date: 1992-09-08
Anticipated expiration: 2013-10-30
Also published as: JP2817406B2

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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は自動通訳システム，音声
質問応答（ＱＡ）システム等において連続的に発声した
音声を認識する連続音声認識方式に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】音声を用いたマンマシンインターフェー
スは、キーボードのような訓練が必要ないため使いやす
くまた自然であるので実用化が強く望まれている。また
音声も単語単位で発話されたものだけでなく、会話文の
ような連続音声を取り扱える方がより使いやすく自然な
ので望まれている。

【０００３】このような、音声を用いたインターフェー
スを自動通訳システム，音声ＱＡシステム等に使用する
場合は入力音声の一言一句を明らかにするのが主な目的
ではなく、入力音声の意味を取り出すこと、すなわち入
力音声の意味の理解が必要である。

【０００４】なぜならば、質問応答システムではユーザ
ーの質問に対して適切に返答するために質問の意味を知
る必要があるし、自動通訳システムでは音声入力に用い
られた言語を英語等の他の言語に適切に変換するために
入力文の意味を明確にする必要があるからである。

【０００５】入力音声の認識結果に対して改めて構文解
析，意味解析を行なうことなく、入力音声の自然言語と
しての意味を抽出する音声認識方式としては特願平２−
７２８８９号記載の「連続音声認識方式」（以下文献１
と称す）がある。文献１では音声認識用のオートマトン
で受理される単語列中の単語と単語の意味的な関係を、
その単語列がオートマトンに受理されたときにそれぞれ
の単語が対応する状態遷移列どうしの意味関係としてあ
らかじめ記憶しておくことにより入力音声の音声認識結
果に対して構文解析，意味解析を改めて行なうことなく
入力音声の自然言語としての意味を抽出する音声認識方
式を提案している。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら文献１の
音声認識方式では、例えば、その認識された文の時制や
丁寧文，疑問文等の文の種類を中間表現中に表すことに
ついては考察されていなかった。

【０００７】また、有限オートマトンを用いた方法と同
等の処理量で文脈自由文法を扱うことができる音声認識
方式として、１９８９年電子情報通信学会春季全国大会
「拡張遷移網を用いた連続音声認識の一方式」（以下文
献２と称す）（吉田和永、渡辺隆夫）がある。拡張遷移
網（以下ＡＴＮと記す）を用いた音声認識は、（１）サ
ブネットワークの呼び出しにより文脈自由文法が扱える
。（２）レジスタとそのレジスタをテストする機構より履
歴を考慮した処理を行ない、語順自由，共起関係，係受
けを扱うことができる。等の自然言語を記述するための高い能力を有している。

【０００８】しかしながら、文献１の音声認識方法では
、文献２のように認識用ネットワークがサブネットを持
つ場合についての考察がなされていなかった。

【０００９】また、例えば日本語による音声対話におい
て“（あなたは）学校にいくの？”“（わたしは）バー
シアのコンサートのチケットが欲しい。”のように良く
主語が省略されるので中間表現を作成する際に省略され
た要素を補わなくてはならないが、文献１の音声認識方
法ではその考察がなされていない。

【００１０】本発明の目的は、このような欠点を克服し
て、音声認識の際により自然で多様な文を認識し、かつ
その意味表現を出力することができる連続音声認識方式
を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明による連続音声認
識方式は、連続音声認識対象の文法を表現する単語に関
するネットワークを記憶する第１の記憶手段と、単語の
標準パターンを前記ネットワークにしたがって結合して
連続音声を認識する連続音声認識手段と、前記ネットワ
ークにおけるある単語と他の単語の間の意味的な関係及
び各単語に対する素性情報を記憶する第２の記憶手段と
、前記連続音声認識手段から生じる認識結果及び前記第
２の記憶手段からその中間表現を出力する出力手段とを
備えることを特徴とする。

【００１２】そして、前記連続音声認識手段はあらかじ
め定められた認識単位の標準パターンを前記ネットワー
ク及び各ネットワークから呼ばれるサブネットワークに
したがって結合して連続音声を認識し、前記第１の記憶
手段は連続音声認識対象の文法を表現するネットワーク
及び各ネットワークから呼ばれるサブネットワークを記
憶し、前記出力手段は前記連続音声認識手段から生じる
認識結果及び前記第２の記憶手段のある単語と他の単語
の間の意味的な関係及び前記ネットワーク及びサブネッ
トワーク内の各単語に対する素性情報からその中間表現
を出力することを特徴とする。

【００１３】また、ある単語が認識された時に、他の単
語に付与する素性情報を記憶する前記第２の記憶手段と
、前記情報を前記中間表現に付与する付与手段とを備え
ることを特徴とする。

【００１４】さらに、ある単語が認識された時に、その
単語に付与する素性情報を単語辞書記憶部から取り出し
、前記付与手段は前記情報を前記中間表現に付与するこ
とを特徴とする。

【００１５】そして、前記単語辞書記憶部は連続音声認
識対象の文法を表現するネットワーク内に存在しないが
中間表現を作成するために必ず必要な単語を記憶し、前
記出力手段は前記情報をもとに中間表現を作成して出力
することを特徴とする。

【００１６】また、前記単語辞書記憶部は連続音声認識
対象の文法を表現するネットワーク内のある特定の単語
が認識された際に補う単語を記憶し、前記出力手段は前
記情報をもとに中間表現を作成して出力することを特徴
とする。

【００１７】さらに、前記単語辞書記憶部は連続音声認
識対象の文法を表現するネットワーク内のある特定の単
語が認識された際に削除すべき連続音声認識対象の文法
を表現するネットワーク中の特定の単語を記憶し、前記
出力手段は前記情報をもとに中間表現を作成して出力す
ることを特徴とする。

【００１８】

【作用】次に、本発明の作用について説明する。

【００１９】図３は本発明の一実施例における意味関係
記憶部の一例を示す図、図４は音声認識用ネットワーク
の第１の例を示す図、図５は図４におけるメインネット
ワーク用の意味関係記憶部の内容の一例を示す図、図６
は図４におけるサブネットワーク用の意味関係記憶部の
内容の一例を示す図、図７は音声認識用ネットワークの
第２の例を示す図、図８は図７におけるネットワークの
中間表現の例を示す図、図９は図７におけるネットワー
ク用の意味関係記憶部の内容の一例を示す図、図１０は
音声認識用ネットワークの第３の例を示す図、図１１は
図１０におけるネットワーク用の意味関係記憶部の内容
の一例を示す図、図１２は音声認識用ネットワークの第
４の例を示す図、図１３は図１２におけるネットワーク
の中間表現の例を示す図、図１５は音声認識用ネットワ
ークの第５の例を示す図、図１６は音声認識用ネットワ
ークの第６の例を示す図、図１７は図１６におけるネッ
トワークの中間表現の例を示す図である。

【００２０】例えば今、図１６のような音声認識用ネッ
トワークにおいて“私はあさってのバーシアのコンサー
トのチケットが欲しい”という音声が認識されたものと
する。ここで図１６において“私は”，“切符”のよう
な各ノードに付してある番号をＩＤ番号と呼ぶ。この“
私はあさってのバーシアのコンサートのチケットが欲し
い”という文の中間表現は図１７のようになる。図１７
の“欲しい”，“あさって”のような各音声認識用ネッ
トワーク中の単語に対応する中間表現内の表記をＣＰと
呼ぶ。また“受益”、“対象”のように各単語間の関係
を表している表記をＣＡＳＥと呼ぶ。図１７で＃文体，
＃名詞意味素性のように各ＣＰの横に付与されている情
報を素性情報と呼ぶ。＃文体は文型を、＃時制は時間を
、＃動詞意味分類は動詞の意味分類を、＃名詞意味素性
は名詞の意味素性を、＃数量は単数・複数を、＃ていね
いさは文が丁寧文であることを表す。またそれぞれの｛
｝内の文字・数字は各素性情報の値を示す。本発明では
、例えば図３において、ネットワークにおけるある単語
と他の単語の間の意味的な関係と、ネットワークにおけ
る各単語に対する素性情報を記憶することにより音声認
識の結果から図１７のような中間表現を作成するように
している。この結果、認識された文の時制や丁寧文，疑
問文等の文の種類を中間表現中に表すこができるように
なる。

【００２１】また、文献２のようにＡＴＮのような音声
認識用ネットワークを用いる場合について考える。今、
図４のようなメインネットワーク及びサブネットワーク
を用いて認識するとする。図４（ａ）のメインネットに
おいて例えば“ｓｕｂ日時”というところで図４（ｂ）
で示したサブネットワークに跳んでいる。このとき請求
項２の発明では、例えば図４（ａ）のネットワークに対
して図５に示すテーブルを、図４（ｂ），（ｃ），（ｄ
）のネットワークに対してそれぞれ図６（ａ），（ｂ）
，（ｃ）に示すテーブルを用意する。図５のテーブル中
のＣＰの欄でサブネットを指定することによりサブネッ
ト用のテーブルを参照する。この結果、例えばＡＴＮの
ようにメインネットワーク及びそこから呼ばれるサブネ
ットワークがあるようなネットワークを用いた音声認識
結果からも図１７のような中間表現を作成することがで
きる。

【００２２】また、図７のような音声認識ネットワーク
において例えば入力音声が“私はチケットを１枚欲しい
”であるときこの中間表現は図８（ａ）のようになり、
チケットは１枚なのでＣＰ“チケット”の素性情報のう
ち＃数量の値は単数をあらわすＳＩＮとなる。しかし、
もし入力音声が“私はチケットを２枚欲しい”であると
きこの中間表現は図８（ｂ）のようになり、チケットは
２枚なのでＣＰ“チケット”の素性情報のうち＃数量の
値は複数をあらわすＰＬとなる。

【００２３】このとき請求項３の発明では、“１枚”や
“２枚”のようなＣＰの情報がその親のＣＰ“チケット
”の素性情報を決定するので、図９の“親付与情報”の
欄のようにその親のＣＰの素性情報に付与する情報を記
憶する。この結果、ある単語が認識されたときに他の単
語に素性情報を付与するような場合でも図７のようなネ
ットワークの中間表現を作成することができるようにな
る。

【００２４】ところで、例えば図３の素性情報の欄の記
述のうち＃名詞意味素性や＃動詞意味分類の値は“私”
や“チケット”のような単語に固有な情報である。した
がって、請求項４の発明では、辞書中にそれぞれの素性
情報を記述しておきこの辞書を参照して＃名詞意味素性
や＃動詞意味分類のような情報を補う。この結果テーブ
ルの記述が簡素化し、テーブルの記憶容量も削減できる
ようになる。

【００２５】また、例えば日本語の場合、文の主語が省
かれることが多い。図１０のネットワークの認識結果の
一つである“あさってのバーシアのコンサートのチケッ
トが欲しい”という音声が入力されたものとする。この
中間表現は図１７と同じにならなければならないがＣＰ
“私”に相当する単語が認識結果に存在しない。このと
き請求項５の発明では、音声中では省略されているが中
間表現中に必要なＣＰを補わなければならないので、例
えば図１１のようにＩＤ番号の欄がＤであるものをディ
フォルトで補うものとする。この結果、音声認識結果に
は存在しないが中間表現作成に必ず必要な単語を補い、
図１７のような中間表現が作成できるようになる。

【００２６】また、例えば図１２のような音声認識用ネ
ットワークがあるとする。今、入力文が例えば“私はバ
ーシアのチケットが欲しい”の場合について考える。こ
の場合意味的には“私はバーシアのコサートのチケット
が欲しい”といっており。“コンサート”という単語が
省略されている。このとき中間表現は図１３（ａ）のよ
うになる。

【００２７】また、入力文が例えば“私は夢の遊眠社の
チケットが欲しい”であるとする。この場合意味的には
“私は夢の遊眠社の演劇のチケットが欲しい”といって
おり、“演劇”という単語が省略されている。このとき
中間表現は図１３（ｂ）のようになる。このとき請求項
６の発明では、ある特定の単語が認識されたときにその
単語ごとに異なった意味を補うものとする。この結果、
ある特定の単語が認識された際に適切な単語を補い正し
い中間表現を作成することができるようになる。

【００２８】また、図１５のような音声認識用ネットワ
ークがある場合について考える。このネットワークは例
えば“私はバーシアのコンサートのチケットが欲しい”
という入力文も、“バーシアのコンサートのチケットが
欲しい”という“私は”という単語が省略された入力文
も受けつける。この中間表現はいずれも図１３（ａ）の
ようになる。

【００２９】このとき請求項５の発明を用いて“私”と
いうＣＰをディフォルトで補うと音声認識結果中に“私
は”が省略された場合は問題ないが、音声認識結果中に
“私は”が存在する場合に、“欲しい”と’私”の関係
が受益であることを示す木を２本持った誤った中間表現
を作成してしまう。

【００３０】したがって請求項７の発明では、ある特定
の単語が認識された場合に中間表現の一部を削除して意
味表現作成するものとする。この結果、音声認識結果中
である単語が現われる場合と省略される場合の両方があ
る場合も正しい中間表現を作成することができるように
なる。

【００３１】

【実施例】次に、本発明による連続音声認識方式の実施
例について図面を参照して説明する。

【００３２】まず、請求項１の発明の一実施例について
説明する。図１は本発明の一実施例を示す構成図である
。図１において、音声入力部１０１は入力音声をデジタ
ル信号にして分析を行ない、特徴ベクトルの時系列を求
めて連続音声認識部１０４にその結果を出力する。ネッ
トワーク記憶部１０２は音声認識の際に認識対象となる
文または単語列を記憶する。ネットワーク中に付された
番号はネットワーク中の各単語を表すアークのＩＤ番号
である。図１６は図１におけるネットワーク記憶部１０
２に記憶される認識用ネットワークの一例を示すもので
ある。このようなネットワークを始端から終端までたど
ることができた時、入力音声はこのネットワークにて受
理されたとする。例えば図１６の場合は“私はあすのバ
ーシアのライブの切符が欲しい”、“私はしあさっての
バンヘーレンのコンサートの切符がいい”などの入力音
声を受理することができる。単語標準パターン記憶部は
認識対象の単語の音声の標準パターンをあらかじめ記憶
しており、単語標準パターン記憶部１０３には、ネット
ワーク中の単語の標準パターンを記憶している。この標
準パターンは例えば音節のようなより小さな単位を連結
したものでも良い。

【００３３】連続音声認識部１０４は上記のネットワー
クをたどることにより生成される単語列に従い単語標準
パターン記憶部１０３に記憶されている標準パターンを
連結し、音声入力部１０１から受けとった入力音声の特
徴ベクトルの時系列とのパターンマッチングを行なうこ
とにより入力音声と最も音響的類似性の高い単語列を選
択する。連続音声認識部１０４はこの単語列を表す各単
語のアークのＩＤの列を認識結果として中間表現生成部
１０６に出力する。中間表現生成部１０６に入力された
アークのＩＤ列と意味関係記憶部１０５の記憶内容より
中間表現を作成して出力する。

【００３４】次に、中間表現生成部１０６の処理につい
て説明する。今、入力音声が“私はあさってのバーシア
のコンサートのチケットが欲しい”であるとする。この
とき図１６に示したアークのＩＤ番号より音声認識結果
として“１，３，５，６，１０，１１，１３，１５，１
６，１７”というアークＩＤの列が中間表現生成部１０
６に渡される。中間表現生成部１０６では図３の情報と
アークのＩＤ列より中間表現を作成する。まずアークＩ
Ｄ番号の列の先頭の１に対して図３のテーブルを検索す
ると、ＩＤ番号１の欄の親ＩＤ番号が１７，１８，１９
である。この中でアークのＩＤ列中にあるのは１７番な
ので、中間表現の親は“欲しい”で、またＣＡＳＥの欄
から“受益”の関係であることが分かる。また、素性情
報の欄から“＃名詞意味素性，１１１”という素性がこ
の文の中間表現中の“私”のところに付与される。以上
のような処理を繰り返すことにより図１７のような中間
表現が得られる。

【００３５】次に請求項２の発明の一実施例について説
明する。請求項２の発明の一実施例は図１における意味
関係記憶部１０５中に音声認識用のネットワーク及び各
ネットワークから呼ばれるサブネットワーク中の単語の
意味情報，素性情報を記憶して中間表現を作成する。図
４（ａ）は音声認識に用いるメインネットワークで、図
４（ｂ），図４（ｃ），図４（ｄ）がメインネットワー
クから呼ばれるサブネットワークである。例えば図４（
ｂ）はサブネット“日時”でメインネット中のアークＩ
Ｄ番号２のところで呼ばれる。

【００３６】今、入力文が“私はあさってのバーシアの
コンサートのチケットが欲しい”であるとする。すると
音声認識結果のアーク番号の列は図４（ａ）〜（ｄ）に
よって“１，２（２），３，４（１），５，６，８，１
０，１１，１２（１）”となる。ここで例えば“４（１
）”とあるのは、メインネットの４番のアークからサブ
ネットの１番のアークが呼ばれるという意味である。こ
の場合図５のＩＤ番号４の行のサブの欄からアーチスト
名のサブネットが呼ばれていることが分かり、図６（ｂ
）の内容からＣＰが“バーシア”で素性情報が＃名詞意
味素性，１１１であることが分かる。また、図５のＩＤ
番号４の行で親ＩＤ番号に１１，１２とあり、認識結果
のＩＤ列中に“１２（１）”があるので、図６（ｃ）か
らＣＰ“欲しい”を指し、ＣＡＳＥの欄から“バーシア
”と“欲しい”は所有の関係であることが分かる。以上
のような処理を繰り返すことにより図１７のような中間
表現が得られる。この他の処理は請求項１の発明の一実
施例と全く同じである。この結果、ネットワーク及びネ
ットワークから呼ばれるサブネットワークを用いた音声
認識の結果から中間表現を作成することができる。

【００３７】次に請求項３の発明の一実施例について説
明する。請求項３の発明の一実施例は図１における意味
関係記憶部１０５中に他の単語に付与する素性情報も記
憶しこの情報も用いて中間表現を作成する。

【００３８】例えば、入力音声が“私はチケットを１枚
欲しい”であったとする。すると音声認識結果のアーク
のＩＤ列は図７において“１，２，４，５，８”となる
。このとき、アーク番号５のものは図９のＩＤ番号５の
行からＣＰが“１枚”であり、その親はアークＩＤ列中
に“２”があるため“チケット”であることが分かる。また、親付与情報の欄から親ＣＰとなる“チケット”に
素性情報“＃ＮＵＭＢＥＲ，｛ＳＩＮ｝”を付与するこ
とが分かる。このような処理の結果、図８（ａ）のよう
な中間表現を作成することができる。この他の処理は請
求項１の発明の一実施例と全く同じである。

【００３９】次に請求項４の発明の一実施例について説
明する。図２は本発明の他の実施例を示す構成図である
。本実施例では、素性情報を意味関係記憶部２０５から
だけでなく、単語辞書記憶部２０７の内容も用いて各単
語に付与することにより中間表現を作成する。例えば、
＃名詞意味素性，＃動詞意味分類等の素性情報は単語ご
とに常に同じであるので、意味関係記憶部２０５中に記
述しなくても単語辞書記憶部２０７の情報を用いること
で単語の素性情報として付与する。この他の処理は請求
項１の発明の一実施例と全く同じである。

【００４０】次に請求項５の発明の一実施例について説
明する。

【００４１】例えば図１０のようなネットワークにおい
て入力文が“あさってのバーシアのコンサートのチケッ
トが欲しい”であるとする。するとアークＩＤ番号の列
は“２，４，５，９，１０，１２，１４，１５，１６”
となる。また、意味関係記憶部の内容が図１１に示した
ものであるとする。ここでＩＤ番号の値がＤとなってい
る行は音声認識の結果に関わらず無条件で中間表現作成
に用いるとする。今“私”というＣＰがある行のＩＤ番
号の欄が“Ｄ”なので、この行の内容も中間表現作成に
使用する。その結果図１７に示したような正しい中間表
現を作成することができる。この他の処理は請求項１の
発明の一実施例と全く同じである。

【００４２】次に請求項６の発明の一実施例について説
明する。

【００４３】例えば図１２のようなネットワークにおい
て入力文が“私はバーシアのチケットが欲しい”である
とする。するとアークＩＤ番号の列は“１，２，４，５
，７，８”となる。また意味関係記憶部の内容が図１４
に示したものであるとする。ここでオンノードという欄
は、この欄の中に記述した番号のアークが音声認識結果
にあるとき、この行の内容を中間表現作成に用いるとす
る。このときアークＩＤ番号列中に“２”があるので、
ＩＤ番号が“ｏｎｌ”である行の内容も中間表現作成に
使用し、その結果、図１３（ａ）に示したような正しい
中間表現を作成することができる。この他の処理は請求
項１の発明の一実施例と全く同じである。

【００４４】次に請求項７の発明の一実施例について説
明する。図１８は図１５におけるネットワーク用の意味
関係記憶部の内容の一例を示す図、図１９は図１５にお
けるネットワークの中間表現の例を示す図である。

【００４５】例えば図１５のようなネットワークにおい
て入力文が“私はバーシアのコンサートのチケットが欲
しい”であるとする。するとアークＩＤ番号の列は“１
，２，４，５，７，８，１０，１１”となる。また意味
関係記憶部が図１８に示したものであるとする。ここで
オフノードという欄は、この欄の中に記述した番号のア
ークが音声認識結果にあるとき、たとえ同じ行内のＩＤ
番号が“Ｄ”となっていてもこの行の内容を中間表現作
成に用いないものとする。今、図１８の１番上の行はＩ
Ｄ番号が“Ｄ”となっているがオフノードの欄に“１”
とあり、音声認識結果のアークＩＤ番号列中に“１”が
あるのでこの行の情報は使用しない。その結果、図１９
のような中間表現が得られる。

【００４６】また入力文が“バーシアのコンサートのチ
ケットが欲しい”であるとする。するとアークＩＤ番号
の列は図１５において“２，４，５，７，８，１０，１
１”となる。今、図１８の１番上の行はＩＤ番号が“Ｄ
”となっているためこの行の内容も使用し、その結果、
図１９のような中間表現が得られる。このように本実施
例では、ネットワーク内にて省略したりしなかったりす
る要素がある場合も正しく中間表現を作成することがで
きる。この他の処理は請求項１の発明の一実施例と全く
同じである。

【００４７】

【発明の効果】以上述べたように本発明の連続音声認識
方式によれば、音声認識の際により自然で多様な文を認
識し、かつその意味表現を出力することができるという
効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示す構成図である。

【図２】本発明の他の実施例を示す構成図である。

【図３】図１における意味関係記憶部の内容の一例を示
す図である。

【図４】音声認識用ネットワークの第１の例を示す図で
ある。

【図５】図４におけるメインネットワーク用の意味関係
記憶部の内容の一例を示す図である。

【図６】図４におけるサブネットワーク用の意味関係記
憶部の内容の一例を示す図である。

【図７】音声認識用ネットワークの第２の例を示す図で
ある。

【図８】図７におけるネットワークの中間表現の例を示
す図である。

【図９】図７におけるネットワーク用の意味関係記憶部
の内容の一例を示す図である。

【図１０】音声認識用ネットワークの第３の例を示す図
である。

【図１１】図１０におけるネットワーク用の意味関係記
憶部の内容の一例を示す図である。

【図１２】音声認識用ネットワークの第４の例示す図で
ある。

【図１３】図１２におけるネットワークの中間表現の例
を示す図である。

【図１４】図１２におけるネットワーク用の意味関係記
憶部の内容の一例を示す図である。

【図１５】音声認識用ネットワークの第５の例を示す図
である。

【図１６】音声認識用ネットワークの第６の例を示す図
である。

【図１７】図１６におけるネットワークの中間表現の例
を示す図である。

【図１８】図１５におけるネットワーク用の意味関係記
憶部の内容の一例を示す図である。

【図１９】図１５におけるネットワークの中間表現の例
を示す図である。

【符号の説明】

１０１，２０１　　　　音声入力部１０２，２０２　　　　ネットワーク記憶部１０３，２
０３　　　　単語標準パターン記憶部１０４，２０４　
　　　連続音声認識部１０５，２０５　　　　意味関係
記憶部１０６，２０６　　　　中間表現生成部２０７　
　　　単語辞書記憶部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】　　連続音声認識対象の文法を表現する単
語に関するネットワークを記憶する第１の記憶手段と、
単語の標準パターンを前記ネットワークにしたがって結
合して連続音声を認識する連続音声認識手段と、前記ネ
ットワークにおけるある単語と他の単語の間の意味的な
関係及び各単語に対する素性情報を記憶する第２の記憶
手段と、前記連続音声認識手段から生じる認識結果及び
前記第２の記憶手段からその中間表現を出力する出力手
段とを備えることを特徴とする連続音声認識方式。
【請求項２】　　前記連続音声認識手段はあらかじめ定
められた認識単位の標準パターンを前記ネットワーク及
び各ネットワークから呼ばれるサブネットワークにした
がって結合して連続音声を認識し、前記第１の記憶手段
は連続音声認識対象の文法を表現するネットワーク及び
各ネットワークから呼ばれるサブネットワークを記憶し
、前記出力手段は前記連続音声認識手段から生じる認識
結果及び前記第２の記憶手段のある単語と他の単語の間
の意味的な関係及び前記ネットワーク及びサブネットワ
ーク内の各単語に対する素性情報からその中間表現を出
力することを特徴とする請求項１記載の連続音声認識方
式。
【請求項３】　　ある単語が認識された時に、他の単語
に付与する素性情報を記憶する前記第２の記憶手段と、
前記情報を前記中間表現に付与する付与手段とを備える
ことを特徴とする請求項１または２記載の連続音声認識
方式。
【請求項４】　　ある単語が認識された時に、その単語
に付与する素性情報を単語辞書記憶部から取り出し、前
記付与手段は前記情報を前記中間表現に付与することを
特徴とする請求項１または２もしくは３記載の連続音声
認識方式。
【請求項５】　　前記単語辞書記憶部は連続音声認識対
象の文法を表現するネットワーク内に存在しないが中間
表現を作成するために必ず必要な単語を記憶し、前記出
力手段は前記情報をもとに中間表現を作成して出力する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の連
続音声認識方式。
【請求項６】　　前記単語辞書記憶部は連続音声認識対
象の文法を表現するネットワーク内のある特定の単語が
認識された際に補う単語を記憶し、前記出力手段は前記
情報をもとに中間表現を作成して出力することを特徴と
する請求項１乃至５のいずれかに記載の連続音声認識方
式。
【請求項７】　　前記単語辞書記憶部は連続音声認識対
象の文法を表現するネットワーク内のある特定の単語が
認識された際に削除すべき連続音声認識対象の文法を表
現するネットワーク中の特定の単語を記憶し、前記出力
手段は前記情報をもとに中間表現を作成して出力するこ
とを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の連続
音声認識方式。