ナビゲーション装置
【課題】 待ち受け単語を限定して音声認識効率を向上すること。
【解決手段】 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し、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、音声認識用辞書１１０ａに読み込んだ全ての待ち受け単語に対して、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設定する。
【解決手段】 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し、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、音声認識用辞書１１０ａに読み込んだ全ての待ち受け単語に対して、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設定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
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。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２１５３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
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。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
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までに自車両が到達可能な範囲を設定する範囲設定手段と、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、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施設名称と、あらかじめ記憶した待ち受け単語とをマッチング処理し、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。
【発明の効果】
【０００６】
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までに自車両が到達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。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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
【００１６】
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。
【００１７】
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
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
（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
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
（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
【００２５】
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。
【００２６】
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
【００２７】
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。
【００２８】
（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
【００２９】
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。
【００３０】
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）
【００３１】
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
【００３２】
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
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
（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
【００３６】
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。
【００３７】
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
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
（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
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
（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。
【００４８】
（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。
【００４９】
―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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
（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。
【００５３】
（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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】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。
【図２】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。
【図３】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。
【図４】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。
【図５】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。
【図６】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。
【図７】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。
【図８】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。
【符号の説明】
【００６１】
１００ ナビゲーション装置
１０１ 車速センサ
１０２ ＧＰＳ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
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
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。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２１５３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
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。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
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までに自車両が到達可能な範囲を設定する範囲設定手段と、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、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施設名称と、あらかじめ記憶した待ち受け単語とをマッチング処理し、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。
【発明の効果】
【０００６】
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までに自車両が到達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。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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
【００１６】
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。
【００１７】
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
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
（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
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
（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
【００２５】
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。
【００２６】
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
【００２７】
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。
【００２８】
（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
【００２９】
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。
【００３０】
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）
【００３１】
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
【００３２】
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
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
（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
【００３６】
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。
【００３７】
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
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
（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
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
（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。
【００４８】
（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。
【００４９】
―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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
（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。
【００５３】
（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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】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。
【図２】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。
【図３】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。
【図４】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。
【図５】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。
【図６】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。
【図７】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。
【図８】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。
【符号の説明】
【００６１】
１００ ナビゲーション装置
１０１ 車速センサ
１０２ ＧＰＳ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
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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までに自車両が到達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施設名称と、あらかじめ記憶した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。
【請求項２】
請求項１に記載のナビゲーション装置において、
前記待ち受け単語は、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ことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項３】
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、
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までに自車両が到達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。
【請求項４】
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、
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。
【請求項５】
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、
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。
【請求項６】
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、
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までに自車両が到達可能な範囲を、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。
【請求項７】
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。
【請求項８】
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。
【請求項９】
請求項１〜８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。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において、
前記待ち受け単語は、あらかじめ設定された自車両の一日の予定走行距離内に位置する施設名称の音声データであることを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項１】
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までに自車両が到達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施設名称と、あらかじめ記憶した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。
【請求項２】
請求項１に記載のナビゲーション装置において、
前記待ち受け単語は、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ことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項３】
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、
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までに自車両が到達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。
【請求項４】
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、
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。
【請求項５】
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、
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。
【請求項６】
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、
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までに自車両が到達可能な範囲を、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。
【請求項７】
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。
【請求項８】
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。
【請求項９】
請求項１〜８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。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において、
前記待ち受け単語は、あらかじめ設定された自車両の一日の予定走行距離内に位置する施設名称の音声データであることを特徴とするナビゲーション装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２００６−６４８１０（Ｐ２００６−６４８１０Ａ）
【公開日】平成１８年３月９日（２００６．３．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−２４４８１１（Ｐ２００４−２４４８１１）
【出願日】平成１６年８月２５日（２００４．８．２５）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年３月９日（２００６．３．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年８月２５日（２００４．８．２５）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
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