JP2002149191A

JP2002149191A - 音声入力装置

Info

Publication number: JP2002149191A
Application number: JP2000341429A
Authority: JP
Inventors: Ryuta Terajima; 立太寺嶌; Toshihiro Wakita; 敏裕脇田
Original assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 2000-11-09
Filing date: 2000-11-09
Publication date: 2002-05-24

Abstract

(57)【要約】【課題】認識率の高い車載用音声入力装置を提供する。【解決手段】音声入力装置に、話者状態又は／及び自動
車の走行状態を検知するセンサ装置５と、その出力から
話者の心的状態を推定する心的状態推定装置１０を設け
る。又、音声認識辞書群４０を設ける。その音声認識辞
書群４０には、車室内での様々な緊張下における発音に
基づいて作成された辞書４１、４２、４３、・・・を備
える。そして、音声入力時には辞書選択装置１５が心的
状態推定値（例えば、余裕度推定値）に応じてその音声
認識辞書群４０から最適な辞書、例えば辞書４１を選択
する。音声認識装置２５は、話者の心的状態に応じた最
適な辞書を用いて音声認識を行うのでその認識率が向上
する。この構成を車載用音声入力装置に用いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、音声で機器を制御
するための音声入力装置に関する。特に、人の心的状態
を推定しその心的状態に対応した辞書を選択して、音声
の認識率を向上させる音声入力装置に関する。本発明
は、例えば走行状態等から運転者の心的状態を推定し、
その心的状態に応じて的確な音声認識を行う音声入力装
置に適用できる。

【０００２】

【従来の技術】従来より音声認識を用いた様々な音声入
力装置が提案されている。特に、それを自動車に適用さ
せる場合は安全性向上のため、よりいっそうの認識率向
上が求められている。例えば、認識率の向上を図った例
に特開平１１−１２６０９２号公報に開示の音声認識装
置及び車両用音声認識装置がある。これは、音声認識率
が低下する原因を排除して認識率を高める例である。そ
の概略構成図を図７に示す。従来の車両用音声認識装置
は、信号処理制御部１１２、音響処理部１１４、マイク
１１６、音声認識部１１８、音声合成部１２０、スピー
カ１２２、通信制御部１２４、トリガースイッチ部１２
６、ボディＥＣＵ部１３０、ナビゲーションＥＣＵ部１
５０から構成される。そして、パワーウインド１３２、
サンルーフ１３４、エアコンディショナー１３６、オー
ディオ装置１３８、ドアロック１４０、スピードメータ
１４２が上記ボディＥＣＵ１３０に接続されている。

【０００３】上記構成において、音声認識部１１８での
認識結果で不認識が発生した場合には、信号処理制御部
１１２が不認識の原因を特定する。例えば、音声が雑音
に埋もれている時はマイク１１６の周囲環境悪化と判断
した場合は、ボディＥＣＵ１３０がマイク１１６の入力
環境を改善する。例えば、パワーウィンドウ１３２が開
いてるときは、このウィンドウ１３２を閉じる。これに
より、再度音声認識を行わせて認識率の向上を図る例で
ある。

【０００４】又、他に例えば特開平９−１３４１９３号
公報に開示の音声認識装置がある。これは、状況に応じ
て音声認識アルゴリズムを選択して認識率の向上を図る
例である。例えば、中央演算ユニットは様々なセンサか
らの情報により使用環境を推定する。そして、それに合
わせて複数の音声認識プログラムの内からその使用環境
に適合するプログラムを選択し実行する。例えば、車速
センサから自車が走行中か否かを判断し、走行中であれ
ばロードノイズや風切り音等の雑音に対して、対雑音性
能の高い音声認識プログラムを実行する。これにより、
認識率の向上を図る例である。

【０００５】又、他に認識率向上を示唆する論文があ
る。例えば、文献”MULTI-STYLE FORROBUST ISOLATED-W
ORD SPEECH RECONGNITION”（Richard P.Lippmann，Edw
ard A. Martin，Douglas B.Paul）ICASSP’８７、”A M
ACROSCOPIC ANALYSYS OF AN EMOTIONAL SPEECH CORPUS
”（J.E.H Noad，S.P Whiteside and P.D Green ），E
uroSpeech’97”等である。これらは、様々な心的状態
下で採録した音声から作成した音声認識音響モデルは、
平常時の音声のみから作成した音響モデルよりはその状
況下において高い認識率が得られることを述べている。

【０００６】

【発明が解決しようする課題】しかしながら、特開平１
１−１２６０９２号公報に開示の音声認識装置及び車両
用音声認識装置は、音声認識率を低下させる車室内外の
物理的原因を排除して認識率を高める例である。従って
音声認識率低下の原因が運転者状態にある場合は、認識
率を向上できないという欠点がある。又、特開平９−１
３４１９３号公報に開示の音声認識装置は、ノイズ等の
車室内外の物理的状況に応じて音声認識アルゴリズムを
選択して、認識率の向上を図る装置である。従って、こ
の場合も運転者状態の変化に対して対応できる装置では
ない。

【０００７】又、文献”MULTI-STYLE FOR ROBUST ISOLA
TED-WORD SPEECH RECONGNITION”（Richard P.Lippman
n，Edward A. Martin，Douglas B.Paul）ICASSP’８７
は、様々な心的状態下で採録した音声から一種類の平均
的な音響モデルを作成し、それによって声質の変化に対
応する方法である。しかしながら、運転者は運転による
ストレス下においては声質の変化のみならず不要語等の
語句の変化もある。この不要語を考慮した音声認識辞書
をも用いれば、より認識率を向上させることができると
考えられる。即ち、十分に改善と進歩の余地がある。

【０００８】本発明は上述した問題点を解決するために
なされたものであり、その目的は音声認識辞書に様々な
心的状態に対応した辞書を備え、音声認識時には話者の
心的状態を推定し、その心的状態に対応した辞書を使用
することにより認識率を向上させることである。又、そ
れを音声入力装置に適用して様々な装置に対して的確な
制御を行うことである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の音声入
力装置は、音声入力手段と音声認識手段を有し入力され
た音声を認識して様々な機器を制御する音声入力装置で
あって、センサ装置とセンサ装置の出力により話者の心
的状態を推定する心的状態推定装置と、複数の音響モデ
ルと複数の言語モデルに基づいて作成された複数の辞書
を有する音声認識辞書群と、その心的状態推定装置の出
力に応じて音声認識辞書群から適切な辞書を選択する辞
書選択装置とを備えたことを特徴とする。尚、複数の音
響モデルと複数の言語モデルに基づいて作成された複数
の辞書とは、様々な環境下で採録された音声に基づいて
作成された音声辞書の意味である。以降、辞書は音声辞
書の意味で使用する。

【００１０】請求項２に記載の音声入力装置によれば、
辞書選択装置は運転者の心的状態と音声認識辞書群の複
数の辞書との対応テーブルを有することを特徴とする。
請求項３に記載の音声入力装置によれば、話者が自車内
である時その音響モデルは車室内音響モデルであること
を特徴とする。又、請求項４に記載の音声入力装置によ
れば、センサ装置は自車の走行状態を検出する自車セン
サを有することを特徴とする。又、請求項５に記載の音
声入力装置によれば、センサ装置は自車外部の障害物を
検出する障害物センサを有することを特徴とする。

【００１１】

【作用および効果】請求項１に記載の音声入力装置によ
れば、センサ装置は例えば話者状態、例えば話者の心拍
数、発汗量、動作量等を検出し出力する。心的状態推定
装置は、そのセンサ装置の出力により話者の心的状態を
推定する。心的状態とは、例えば作業負荷がかかった状
態、環境変化時の話者の緊張度、余裕度、感情等であ
る。例えば、心拍数と掌の発汗量は、話者の緊張度と相
関がある。又、センサ装置を例えばカメラ装置とすれば
画像処理により話者の感情等も推定可能である。次に、
辞書選択装置がその心的状態に応じて、複数の辞書から
なる音声認識辞書群からその心的状態に対応した適切な
辞書を選択する。そして、それを音声認識装置に出力す
る。音声認識装置は、その辞書を使用して音声認識を行
う。音声認識装置は、話者の心的状態に応じた辞書を使
用するのでより正確に音声を認識することができる。即
ち、音声認識率が向上する。従って、この構成要素で音
声入力装置を形成すれば、様々な機器をより的確に操作
することができる。

【００１２】請求項２に記載の音声入力装置によれば、
辞書選択装置は話者の心的状態と音声認識辞書群内の複
数の辞書が対応せられた対応テーブルを有している。よ
って、心的状態推定装置の出力に応じて即座に適切な辞
書を指示することができる。よって、迅速に上記音声認
識を行って様々な機器を制御する音声入力装置となる。

【００１３】請求項３に記載の音声入力装置によれば、
話者が自車内である場合は音響モデルは車室内音響モデ
ルを使用する。車室内音響モデルは、話者音声の車室内
反射、自車エンジン音、風切り音等を考慮した音響モデ
ルである。車室内音響モデルを使用しているので、自車
内でも精度良く音声認識することができる。よって、精
度よく車載機器を操作する音声入力装置となる。

【００１４】請求項４に記載の音声入力装置によれば、
センサ装置は自車状態を検出する自車センサを有してい
る。例えば話者が運転者である場合、その心的状態は走
行状態で変化する。例えば加速時、高速走行時には緊張
度が高まり、運転余裕度が低下する。即ち、自車センサ
である例えば車速センサによって話者の心的状態を推定
することができる。これは、又心拍数、発汗量検出等の
話者センサからの推定を更に補強するものである。例え
ば、話者センサからの推定で運転余裕度が中であって
も、例えば走行速度が所定値以上で速ければ運転余裕度
小と補正する。従って、車室内での認識率をより向上さ
せることができる。即ち、より的確に車載機器を制御す
る音声入力装置となる。

【００１５】請求項５に記載の音声入力装置によれば、
センサ装置は自車外部の障害物を検出する障害物センサ
を有している。例えば話者が運転者である場合、走行中
の障害物発見時には心的状態の緊張度が高まる。この
時、障害物センサは上記話者センサ、自車センサに比べ
て最も速く話者（運転者）の心的状態を推定することが
できる。なぜなら、例えば心拍数検出等の話者センサ、
例えば車線変更検出等の自車センサの反応は、緊張に対
して所定期間の遅延があるからである。

【００１６】従って、障害物センサは障害物発見時は最
も早く音声認識用の辞書を変更することができる。又
は、緊張に先だって音声認識用の辞書を変更することが
できる。即ち、遅延により（不適切な辞書により）認識
率を低下させることがない。即ち、障害物発見時にも高
い認識率を維持することができる。ここで、この障害物
センサは上記話者センサ及び自車センサと併用すること
が望ましい。３者を併用すれば、様々な変化に対応でき
る音声入力装置となる。尚、上記障害物センサとは、例
えばカメラ装置、レーザーレーダ装置等である。又、障
害物とは路上の所謂障害物のみならず前方車輌、側方車
両も含む。又、ガードレール等の走行路構成要素も含
む。

【００１７】

【発明の実施の形態】（第１実施例）以下、本発明の実
施の形態について図面を参照して説明する。図１に本発
明の音声入力装置の１実施例を示す。図は、システム構
成図である。本実施例の音声入力装置は、センサ装置
５、心的状態推定装置１０、辞書選択装置１５、音声入
力手段であるマイク２０、音声認識手段である音声認識
装置２５、出力装置３５、複数の辞書からなる音声認識
辞書群４０から構成される。辞書対応テーブル１５ａ
は、辞書選択装置１５に含まれるものとする。

【００１８】センサ装置５は、例えば話者の心拍数、掌
の発汗量を検知するセンサである。心的状態推定装置１
０は、その出力を受けて話者の心的状態を推定する装置
である。例えばセンサ装置５の出力（心拍数）に応じて
心的状態の１つである余裕度を大、中、小に推定する。
辞書対応テーブル１５ａは、辞書とその余裕度の対応表
である。例えば、余裕度小に対して辞書４１（辞書
Ａ）、余裕度中に対して辞書４２（辞書Ｂ）、余裕度大
に対して辞書４３（辞書Ｃ）が対応されている。

【００１９】辞書選択装置１５は、その推定値に応じて
辞書対応テーブル１５ａから適切な辞書の例えば辞書番
号を知らせる装置である。又、音声認識辞書群４０は様
々な環境下で、即ち複数の音響モデルと複数の言語モデ
ルに基づいて形成された複数の音声辞書である辞書４
１、４２、４３、・・を有している。そして、音声認識
装置２５は、指定された辞書番号の辞書、例えば辞書４
１を用いてマイク２０からの音声を認識し、その結果を
接続された出力装置３５に出力する装置である。尚、本
実施例の音声入力装置は、演算を実行するＣＰＵ、プロ
グラムを記憶したＲＯＭ、データを記憶するＲＡＭ、周
辺装置であるハードディスク等の外部メモリ、及びイン
タフェース等からなるコンピュータシステムで構成され
ている。ＣＰＵの実行するプログラムと周辺装置で上記
心的状態推定装置１０、辞書選択装置１５が形成されて
いる。又、辞書対応テーブル１５ａと音声認識辞書群４
０はそのコンピュータシステムの周辺装置である例えば
外部メモリ部に形成されている。

【００２０】本実施例の音声入力装置の動作を図２に示
す。図は、フローチャートである。本実施例の音声入力
装置は図示しない認識スイッチがオンされることによっ
て開始される。先ず、ステップＳ１０で心的状態推定装
置１０を作動させセンサ装置５の出力を読む。例えば、
話者の心拍数を読む。次に、ステップＳ１１に移行し例
えばその心拍数に応じた話者の心的状態を推定する。例
えば、心拍数に応じて話者の余裕度を大、中、小に推定
する。そして、ステップＳ１２でその推定値に応じた例
えば辞書番号を辞書対応テーブル１５ａから選択する。
例えば、余裕度小であれば辞書４１を選択する。

【００２１】次に、ステップＳ１３に移行しマイク２０
から話者音声を得る。そしてステップＳ１４で、その音
声を辞書番号で指定された辞書を用いて音声認識する。
例えば、辞書４１を用いて例えばＨＭＭ（隠れマルコフ
モデル）方式の音声認識を行う。そして、その結果を出
力装置３５に出力する。

【００２２】この時、その出力値は例えば認識した一連
の文字コードであり、出力装置は例えばオーディオ装置
又は空調機器である。出力装置がオーディオ装置の場合
は、認識結果は例えばＴＶ装置等のスイッチ・オンであ
り、チャンネルの指定、音量指定等である。上記音声入
力装置は、例えばこのようなフローチャートで動作され
る。

【００２３】上述したように、本実施例の音声入力装置
は話者状態（心的状態）をセンサ装置で検出し、その心
的状態に応じた辞書で音声認識を行っている。従って、
従来の通常の辞書を用いる音声認識より認識率を向上さ
せることができる。又、その認識結果で制御機器を制御
するので、より的確にそれを制御することができる。

【００２４】（第２実施例）第１実施例は、一般的な音
声入力装置に本発明を適用した１例であった。本実施例
は、車載用ナビゲーションシステムに適用した例であ
る。図３に、本実施例のナビゲーションシステムを示
す。第１実施例と異なる所は、第１実施例のセンサ装置
５を車速センサ５ａとし、そのセンサ出力から運転者の
心的状態を推定したことである。そして、出力装置３５
をナビゲーション装置３６とその結果を運転者に表示す
る表示装置３７としたことである。

【００２５】本実施例のナビゲーションシステムは、セ
ンサ装置である車速センサ５ａ、心的状態推定装置１
０、辞書選択装置１５、マイク２０、音声認識装置２
５、辞書対応テーブル１５ａ、ナビゲーション装置３
６、その結果を表示する表示装置３７、そして複数の辞
書４１，４２，４３からなる音声認識辞書群４０から構
成される。

【００２６】車速センサは５ａは、例えば車軸の回転数
を検出するセンサである。心的状態推定装置１０は、車
速センサ５ａの出力から運転者の心的状態を推定する。
例えば、運転余裕度を推定する。例えば車速１０Ｋｍ／
ｈ以下ならば運転余裕度大、１０Ｋｍ／ｈ〜５０Ｋｍな
らば運転余裕度中、時速５０Ｋｍ／ｈ以上ならば運転余
裕度小と推定する。辞書対応テーブル１５ａは、辞書と
心的状態の対応表である。例えば、運転余裕度小（車速
大）に対して辞書４１（辞書Ａ）、運転余裕度中（車速
中）に対して辞書４２（辞書Ｂ）、運転余裕度大（車速
小）に対して辞書４３（辞書Ｃ）が対応されている（図
４）。

【００２７】その辞書Ａ，Ｂ，Ｃは、それぞれの車速で
の心的状態に応じて車室内で採録された音声から学習さ
れた車室内音響モデルと言語モデルであり、音声認識辞
書群４０内に収められている。辞書選択装置１５は、辞
書対応テーブル１５ａに従って心的状態に対応した辞書
４１、４２，４３を選択して知らせる装置である。尚、
音声認識装置２５は第１実施例のそれと同等の装置であ
る。即ち、指定された辞書、例えば辞書４１を用いてマ
イク２０からの音声を認識し、その結果を接続されたナ
ビゲーション装置３６に出力する装置である。又、本実
施例のナビゲーション装置３６とその表示装置３７は、
ＣＰＵ、外部記憶装置、入力装置、インタフェース、Ｒ
ＯＭ、ＲＡＭ、液晶等のディスプレイ等で構成されるコ
ンピュータシステムとして実現されている。

【００２８】本実施例のナビゲーションシステムの動作
を図５に示す。図は、フローチャートである。ここで
は、例えばそのシステムに既に目的地が設定されている
場合を想定する。そして、目的地までの予測所要時間を
得る場合に、運転者が「予測時間」を発音しその音声を
認識させてその結果を表示させる例で説明する。本実施
例のナビゲーションシステムは図示しない認識スイッチ
がオンされることによって開始される。先ずステップＳ
２０で車速センサ５ａの出力を読み、運転者の心的状態
である運転余裕度を推定する（心的状態推定装置の作
動）。例えば、車速１０Ｋｍ／ｈ以下であれば運転余裕
度大、１０〜５０Ｋｍ／ｈであれば運転余裕度中、５０
Ｋｍ／ｈ以上であれば運転余裕度小と推定する。

【００２９】次に、ステップＳ２１に移行しその推定値
に応じた辞書を辞書対応テーブル１５ａ（図４）から選
択する（辞書選択装置の作動）。例えば、運転余裕度大
であれば辞書Ａを選択し、運転余裕度小あれば辞書Ｃを
選択してその番号を知らせる。次に、ステップＳ２２に
移行しマイク２０から音声を得る。例えば発音「予測時
間」を得る。そしてステップＳ２３で、その音声を例え
ば運転余裕度に応じて選択された例えば辞書４１を用い
て音声認識する。この音声認識も、例えばＨＭＭ（隠れ
マルコフモデル）方式で行う。

【００３０】この時、音声認識装置２５の出力値は例え
ば認識した一連の文字コードである。そして、それをナ
ビゲーションシ装置３６に出力する。そしてステップｓ
２４でナビゲーション装置３６がその指令「予測時間」
の結果、即ち目的地までの残り時間を表示装置３７に表
示して終了する。又は、図示しない音声合成装置で合成
して運転者に知らせて終了する。本実施例の音声入力装
置を採用したナビゲーションシステムは、例えばこのよ
うなフローチャートで動作する。

【００３１】上述したように、本実施例の音声入力装置
は自車の走行状態を検出し、それより運転者の心的状態
を推定している。そして、その心的状態に応じた辞書で
音声認識を行っている。又、その辞書は車室内音響モデ
ルと車室内言語モデルによる辞書である。よって、車室
内での認識率を従来より向上させることができる。従っ
て、従来より的確にナビゲーション装置を制御する音声
入力装置となる。

【００３２】（変形例）本発明は、他の様々な形態で実
施することができる。例えば、第１実施例、第２実施例
の心的状態推定装置１０、辞書選択装置１５は図示しな
いコンピュータ装置とそのプログラムとその周辺装置で
構成したが、それぞれ独立に形成されていてもよい。そ
の機能を有するならば、実際の形態は問わない。

【００３３】又、第１実施例のセンサ装置５は、話者状
態を検知するセンサとしそれにより直接話者の心的状態
を推定する例であった。又、第２実施例のセンサ装置は
自車状態を検出するセンサ（車速センサ５ａ）とし、そ
の出力から間接的に運転者（話者）の心的状態を推定す
る例であった。センサ装置５には、上記両者の機能を持
たせてもよい。即ち、話者（運転者）状態と自車状態を
検出し両者から総合的に話者の心的状態を推定しても良
い。例えば、車速が５ｋｍ／ｈ以下で一旦心的状態であ
る運転余裕度を大と判定しても、心拍数、掌の発汗量が
大であれば、運転余裕度を中、又は小に修正してもよ
い。なぜなら他の要因で、運転者が緊張している場合が
想定されるからである。このように構成すれば、より精
度よく心的状態が推定できる。よって、より的確に機器
を制御することができる。

【００３４】更に、そのセンサ装置５に障害物検出セン
サを追加してもよい。運転者に障害物等によって緊張が
発生する場合は、障害物センサが他のセンサに比べて最
も早くそれを検出することができるからである。なぜな
ら、話者（運転者）に緊張が発生してから話者センサ、
自車センサがそれを検出するまでには所定時間を要する
からである。例えば心拍数検出、車線変更検出等は、緊
張発生に対して例えば反射神経等の反応遅延がある。従
って、障害物等による緊張に最も早く対応するには、レ
ーザーレーダ装置、カメラ装置、超音波装置等の障害物
センサを付加すればよい。

【００３５】センサ装置５に障害物センサを追加した場
合は、図５のフローチャートのステップＳ２０を図６に
示すステップＳ２０ａ、ステップＳ２ｂに変更する。即
ち、ステップＳ２０ａで話者センサ、自車センサそして
障害物センサの３出力を読む。次に、ステップＳ２０ｂ
でその３出力から運転者の心的状態を推定する。例え
ば、障害物センサ、車速センサ、話者センサの順に優先
順位を付けそれに従って心的状態を推定する。そして、
その推定値を次段のステップＳ２１に送出すればよい。
このようにすれば、最も早く音声認識用の辞書を変更す
ることができる。又は、緊張に先だって音声認識用の辞
書を変更することができる。即ち、話者の反射神経の遅
延により（不適切な辞書により）認識率を低下させるこ
とがない。即ち、障害物発見時にも高い認識率を維持す
る音声入力装置となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例に係る音声入力装置のシス
テム構成図。

【図２】本発明の第１実施例に係る音声入力装置の動作
を示すフローチャート。

【図３】本発明の第２実施例に係るナビゲーションシス
テムのシステム構成図。

【図４】本発明の第２実施例に用いる心的状態と辞書の
対応テーブル。

【図５】本発明の第２実施例に係るナビゲーションシス
テムの動作を示すフローチャート。

【図６】本発明の第２実施例の変形例に係るフローチャ
ートの変形ステップ。

【図７】従来の音声入力装置である音声認識装置のシス
テム構成図。

【符号の説明】

５センサ装置１０心的状態推定装置１５辞書選択装置１５ａ辞書対応テーブル２０マイク２５音声認識装置３５出力装置４０音声認識辞書群

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２１Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２１Ｅ６２２Ｂ６２２６２２Ｃ６２２Ｆ６２４Ｂ６２４６２４Ｃ６２４Ｅ６２４ＦＧ１０Ｌ 3/00 ５７１ＶＧ１０Ｌ 15/06 ５２１Ｔ 15/20 ５３１Ｑ 15/00 ５５１Ｊ 15/28 ５５１Ｑ 15/24 ５６１Ｃ５７１ＱＦターム(参考） 3D037 FA01 FA09 FA16 FA23 FB09 FB10 5D015 AA01 AA06 BB02 HH23 KK01 KK04 LL05 LL06 LL12

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】音声入力手段と音声認識手段を有し、入力
された音声を認識して様々な機器を制御する音声入力装
置において、センサ装置と、前記センサ装置の出力により話者の心的状態を推定する
心的状態推定装置と、複数の音響モデルと複数の言語モデルに基づいて作成さ
れた複数の辞書を有する音声認識辞書群と、前記心的状態推定装置の出力に応じて、前記音声認識辞
書群から適切な辞書を選択する辞書選択装置とを備えた
ことを特徴とする音声入力装置。
【請求項２】前記辞書選択装置は、話者の心的状態と前
記音声認識辞書群の前記複数の辞書との対応テーブルを
有することを特徴とする請求項１に記載の音声入力装
置。
【請求項３】前記話者が自車内であるとき、前記音響モ
デルは車室内音響モデルであることを特徴とする請求項
１又は請求項２に記載の音声入力装置。
【請求項４】前記センサ装置は自車の走行状態を検出す
る自車センサを有することを特徴とする請求項３に記載
の音声入力装置。
【請求項５】前記センサ装置は自車外部の障害物を検出
する障害物センサを有することを特徴とする請求項３又
は請求項４に記載の音声入力装置。