声音识别装置及计算机程序记录介质

摘要

提供能有效利用神经网络的特性来提高识别精度的声音识别装置。声音识别装置包含：基于RNN(循环神经网络)的声学模型(308)，其按每个状态序列算出给出由从声音信号得到的给定的声音特征量构成的观测序列时的状态序列的后验概率；基于S^‑1HCLG的WFST(320)，其针对各单词串算出给出状态序列时的单词串的后验概率；和假设选择部(322)，其使用针对输入观测序列由声学模型(308)以及WFST(320)分别算出的后验概率，基于按与声音信号对应的单词串的每个假设算出的评分来进行针对声音信号的声音识别。