JP2589468B2 - Voice recognition device - Google Patents
Voice recognition deviceInfo
- Publication number
- JP2589468B2 JP2589468B2 JP61031768A JP3176886A JP2589468B2 JP 2589468 B2 JP2589468 B2 JP 2589468B2 JP 61031768 A JP61031768 A JP 61031768A JP 3176886 A JP3176886 A JP 3176886A JP 2589468 B2 JP2589468 B2 JP 2589468B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- voice
- noise
- circuit
- input
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は音声認識装置に関する。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a speech recognition device.
（従来の技術） 近時、音声認識技術は実用段階にきているが、まだ完
全とは言えないものがある。(Prior Art) Recently, speech recognition technology has reached a practical stage, but there are still some that are not yet complete.
第４図はその従来の音声認識装置の構成を示す機能ブ
ロック図である。FIG. 4 is a functional block diagram showing the configuration of the conventional voice recognition device.
11はマイクで、それから入力される音声、または騒音
は前処理回路12によりA/D変換され、さらに、異名現象
等をLPF（ロウパスフィルタ）を通過させることによっ
て取り除き、サンプル値Ｘを得た後、パワー算出回路13
に印加されてパワーが算出される。このパワーは切換回
路14により騒音学習回路15に印加されて、騒音学習モー
ドを選択するか、または直接、音声区間検出回路16を選
んで、音声認識モードを選択するかの切換えが行なわれ
る。17は音声認識回路、18は認識結果出力回路である。Reference numeral 11 denotes a microphone, and voice or noise input from the microphone is A / D-converted by a pre-processing circuit 12, and further, a synonymous phenomenon or the like is removed by passing through an LPF (low-pass filter) to obtain a sample value X. Later, the power calculation circuit 13
To calculate the power. This power is applied to the noise learning circuit 15 by the switching circuit 14 to switch between selecting the noise learning mode or directly selecting the voice section detection circuit 16 and selecting the voice recognition mode. Reference numeral 17 denotes a speech recognition circuit, and reference numeral 18 denotes a recognition result output circuit.
上記における騒音学習モードでは、騒音学習回路15に
より音声区間検出のための、しきい値を設定し、その設
定したしきい値により音声区間検出回路16により音声区
間が検出され、その区間のマイク11から入力された音声
が音声認識回路17により認識される。In the noise learning mode described above, a threshold value for voice section detection is set by the noise learning circuit 15, and a voice section is detected by the voice section detection circuit 16 based on the set threshold value. The voice input from is recognized by the voice recognition circuit 17.
パワー算出回路13では次式（１）によって単位時間
（以後、フレームという）毎にパワーを算出する。The power calculation circuit 13 calculates the power for each unit time (hereinafter referred to as a frame) according to the following equation (1).
ただし Ｐ（Ｊ）;Jフレーム目のパワーの値 Ｘ（ｉ）;1フレーム内におけるｉ番目のサンプル値 Ｎ ;1フレーム内のサンプル数 である。 Here, P (J); power value of the J-th frame X (i); i-th sample value in one frame N; number of samples in one frame.
騒音学習回路15では上述で算出されたパワーの値Ｐ
（Ｊ）を用いて下記（２）式に従って、音声区間のしき
い値TPを設定する。ここでＬは騒音学習に要する時間
で、音声認識装置の仕様によって任意に設定されるパラ
メータである。In the noise learning circuit 15, the power value P calculated above is calculated.
Using (J), a threshold value TP of the voice section is set according to the following equation (2). Here, L is the time required for noise learning, and is a parameter arbitrarily set according to the specifications of the speech recognition device.
ただし、 TP ；音声区間検出のためのしきい値 Ｐ（Ｊ）;Jフレーム目のパワーの値 Ｌ ；騒音学習時間 Ａ ；定数 つぎに切換えスイッチ14をａ側に切換えて音声認識モ
ードを選択し音声認識を行なう。 Here, TP: threshold value for voice section detection P (J); power value of J frame L: noise learning time A: constant Next, the changeover switch 14 is switched to the a side to select the voice recognition mode. Perform voice recognition.
第５図はその音声認識動作のフローチャートである。
入力した認識すべき音声は前述の騒音学習モードの場合
と同じ条件で前処理を行ないパワーを算出する（ステッ
プ（以下Ｓと略す）１）。それにより得たパワーの時系
列をもとに、騒音学習モードで得たしきい値TPを用いて
音声区間の検出S2を行なう。FIG. 5 is a flowchart of the voice recognition operation.
The input speech to be recognized is subjected to preprocessing under the same conditions as in the above-described noise learning mode, and the power is calculated (step (hereinafter abbreviated as S) 1). Based on the time series of the power thus obtained, voice section detection S2 is performed using the threshold value TP obtained in the noise learning mode.
第６図は上記S2の音声区間検出の例を示したもので、
/akita/（秋田）と発声した時のパワーＰ（Ｊ）の時系
列を示している。第６図において、しきい値TPを使用し
てパワーの大きい山形の部分、S1,S2,S3,S4および谷型
の部分P1,P2,P3およびそれら各々に対応する時間s1,s2,
s3,s4とp1,p2,p3の値を使用して下記（３）式に示す条
件との整合を検定し、始端S,終端Ｅの音声区間を検出す
る。FIG. 6 shows an example of voice section detection in S2,
The time series of power P (J) when uttering / akita / (Akita) is shown. In FIG. 6, using the threshold value TP, the peak portions having large power, S 1 , S 2 , S 3 , S 4, and the valley portions P 1 , P 2 , P 3, and the corresponding portions are shown. Time s 1 , s 2 ,
Using the values of s 3 and s 4 and the values of p 1 , p 2 and p 3 , the matching with the condition shown in the following equation (3) is tested, and the speech section at the start S and end E is detected.
ただし、T1,T2,T3は定数である。 Here, T 1 , T 2 , and T 3 are constants.
第７図は上記第６図と異なる環境下で騒音学習を行な
い同じく、/akita/（秋田）と発声した時の、しきい値T
Pの設定から音声区間検出までを示している。これによ
ると騒音学習時から音声を発声し終わった後まで、周期
的なレベル変化を示す騒音が存在していることがみられ
る。FIG. 7 shows a threshold T when noise learning is performed in an environment different from that of FIG. 6 and utters / akita / (Akita).
It shows the process from the setting of P to voice section detection. According to this, it can be seen that there is a noise that shows a periodic level change from the time of the noise learning to the time after the speech is finished.
したがって、しきい値TPは前第６図の場合と比べて大
きく設定されているため音声区間の検出を始端S,終端Ｅ
と誤り、本来の始端Se,終端Eeの/akita/の発声部分は語
頭/a/が脱落し、/kita/になっている。また、その音声
区間内の音声も周期的な騒音の影響をうけて、波形が本
来の音声波形と異なってしまっている。そのため、この
ような騒音下の発声では、たとえ音声区間の検出が可能
であるとしても音声のパワースペクトル構造が変化する
ため、誤った音声認識を生ずる欠点があった。Accordingly, the threshold value TP is set to be larger than that in the case of FIG.
In the utterance part of / akita / of the original start end S e and end end E e , the beginning / a / is dropped and becomes / kita /. Also, the voice in the voice section is affected by the periodic noise, and the waveform is different from the original voice waveform. For this reason, in such utterances under noise, even if a voice section can be detected, the power spectrum structure of the voice changes, and there is a disadvantage that erroneous voice recognition occurs.
（発明が解決しようとする問題点） 以上のように、従来の音声認識装置では音声入力の
際、周囲の騒音レベルやパワースペクトルが時間的に定
常であるか否かに関係なく、騒音学習を行なって音声区
間検出のしきい値を設定し、認識すべき音声を入力させ
て音声区間を検出し、それにより音声認識を行なうか
ら、音声認識を誤る頻度が多かった。(Problems to be Solved by the Invention) As described above, the conventional speech recognition apparatus performs noise learning at the time of speech input regardless of whether the surrounding noise level or power spectrum is temporally steady or not. Since a threshold is set for voice section detection, a voice section to be recognized is input and a voice section is detected, and voice recognition is performed based on the threshold, the frequency of erroneous voice recognition is high.
本発明は上述した従来例の欠点に鑑み、誤り率の少な
い音声認識装置を提供することを目的とするものであ
る。The present invention has been made in view of the above-described drawbacks of the conventional example, and has as its object to provide a speech recognition device with a low error rate.
（問題点を解決するための手段） 本発明は上記の目的を達成するため、騒音学習の際、
騒音のレベルおよびパワースペクトルの平均値と、その
変動の大きさをもとにして、音声認識を行なうか否かの
判断を行ない、その結果により音声認識しようとする発
声者に対し、発声を促したり、または抑止させることが
できる表示機能を備えた音声認識装置を提供するもので
ある。(Means for Solving the Problems) In order to achieve the above object, the present invention provides a method for noise learning.
Based on the average value of the noise level and the power spectrum and the magnitude of the fluctuation, a decision is made as to whether or not to perform speech recognition. It is an object of the present invention to provide a speech recognition device having a display function that can be suppressed or suppressed.
（作 用） 上記のように構成する本発明によれば、音声入力の
際、周囲の騒音レベルやパワースペクトルをもとに、騒
音が音声認識に適しているか否かを判断して、発声者に
注意を与えるから、より確実な音声認識を行なうことが
可能になる。(Operation) According to the present invention configured as described above, at the time of voice input, it is determined whether or not the noise is suitable for voice recognition based on the surrounding noise level and power spectrum. , It is possible to perform more reliable voice recognition.
（実施例） 以下、本発明を実施例により図面を用いて詳細に説明
する。(Examples) Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings using examples.
第１図は本発明の一実施例の構成概略図で、1,2はそ
れぞれ第４図で示した従来例の11,12と同様なマイク、
および前処理回路、３は帯域パワー算出回路で、バンド
パスフィルタ（以下、BPFと略す）群により構成されて
いる。４は騒音学習回路及び判定回路、５は騒音モード
か音声モードかの切換回路、６は音声入力不可能ランプ
点灯回路、７は音声入力可能ランプ点灯回路である。ま
た、8,9および10は第４図の従来例と同様な音声区間検
出回路、音声認識回路、および認識結果出力回路であ
る。FIG. 1 is a schematic diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention, wherein reference numerals 1 and 2 denote microphones similar to the conventional examples 11 and 12 shown in FIG.
A pre-processing circuit 3 and a band power calculation circuit 3 are constituted by a band-pass filter (hereinafter abbreviated as BPF) group. Reference numeral 4 denotes a noise learning circuit and a judgment circuit, 5 denotes a switching circuit for switching between a noise mode and a voice mode, 6 denotes a lamp lighting circuit in which voice cannot be input, and 7 denotes a lamp lighting circuit in which voice can be input. Reference numerals 8, 9 and 10 denote a speech section detection circuit, a speech recognition circuit, and a recognition result output circuit similar to those in the conventional example shown in FIG.
このように構成する本発明は、始めに切換回路５を、
音声の入力不能の状態ａ側として騒音を入力させる状態
にしておき、マイク１からの騒音を前処理回路２に導き
A/D変換し、LPFに通して異名現象等を除去し、帯域パワ
ー算出回路３に入力させる。この帯域パワー算出回路３
は複数チャンネルのBPF群により構成されており、ここ
で騒音のパワースペクトル分析が行なわれ、その出力は
騒音学習及び判定回路４により音声区間検出のしきい値
設定用のデータとして、上記入力した騒音が音声認識の
ために使用できるものか否かを判断する。In the present invention having such a configuration, first, the switching circuit 5
A state in which noise is input is set as a state in which voice cannot be input, and noise from the microphone 1 is guided to the preprocessing circuit 2.
The signal is subjected to A / D conversion, passed through an LPF to remove a synonymous phenomenon, etc., and input to the band power calculation circuit 3. This band power calculation circuit 3
Is composed of a group of BPFs of a plurality of channels, in which a power spectrum analysis of the noise is performed, and the output of the BPF group is output as data for setting a threshold value for voice section detection by the noise learning and determination circuit 4. It is determined whether or not can be used for speech recognition.
なお、帯域パワー算出回路３においては次式（４）に
よって各チャンネル（この実施例では３チャンネルとす
る）の各フレーム毎に帯域パワーを算出する。The band power calculating circuit 3 calculates band power for each frame of each channel (three channels in this embodiment) by the following equation (4).
ただし、 Pk（Ｊ）;BPFの1,2,3チャンネル各々のＪフレーム目の
出力パワー値（ただし、ｋ＝1,2,3以下同じ） Xk（ｉ）;BPFのｋチャンネル各々の１フレーム内におけ
るｉ番目のサンプル値 Ｎ ;1フレーム内のサンプル数 である。 Here, P k (J); the output power value of the J frame of each of the first, second and third channels of the BPF (however, k = 1, 2, 3 and below) X k (i); I-th sample value in one frame N; number of samples in one frame
騒音学習及び判定回路４では下記の（５）式に従い上
記パワーPk（Ｊ）の値から騒音学習時間内の各チャンネ
ルのパワー平均値PA（ｋ）及びその変動の大きさ（標準
偏差）Ｓ（ｋ）からパワーPk（Ｊ）の値がとる範囲Ｒ
（ｋ）を下記（６）式から求める。The noise learning and determination circuit 4 calculates the average power PA (k) of each channel within the noise learning time and the magnitude (standard deviation) S of the fluctuations from the value of the power P k (J) according to the following equation (5). Range R from the value of power P k (J) to (k)
(K) is determined from the following equation (6).
Ｒ（ｋ）＝PA（ｋ）±Ｓ（ｋ） …（６） 次に、上記により得たパワー平均値PA（ｋ）および範
囲Ｒ（ｋ）の値が予め設定したしきい値の範囲内に入っ
ているか否かを判定する。 R (k) = PA (k) ± S (k) (6) Next, the power average value PA (k) and the value of the range R (k) obtained as described above are within the range of a preset threshold value. It is determined whether or not it has entered.
第２図は騒音パワースペクトルの分析結果を示した図
で、横軸にチャンネル番号、縦軸にパワー平均値PA
（ｋ）および範囲Ｒ（ｋ）をとって示している。なお、
同図で斜線部分は予め設定したしきい値による範囲、太
い実線囲みは（６）式によって得た範囲である。FIG. 2 is a diagram showing the analysis results of the noise power spectrum. The horizontal axis represents the channel number, and the vertical axis represents the average power value PA.
(K) and the range R (k). In addition,
In the figure, the hatched portion is a range obtained by a preset threshold value, and the thick solid line is a range obtained by the equation (6).
したがって、範囲Ｒ（ｋ）が予め設定したしきい値の
範囲内にあれば、入力した騒音は音声区間検出用のしき
い値設定用のデータとして用いることができ、それによ
り騒音が音声入力可能状態にあるとして音声入力可能ラ
ンプ点灯回路を騒動し、従来例同様に入力した音声区間
のしきい値を求め、音声区間を検出し音声認識を行な
う。Therefore, if the range R (k) is within the range of the preset threshold value, the input noise can be used as data for setting the threshold value for voice section detection, and the noise can be input as voice. Assuming that the state is in the state, the voice input enabled lamp lighting circuit is disturbed, the threshold value of the input voice section is obtained as in the conventional example, the voice section is detected, and voice recognition is performed.
また、範囲Ｒ（ｋ）が予め設定したしきい値の範囲外
にあれば、入力した騒音環境では音声入力はできないと
して、音声入力不可能ランプ点灯回路６（第１図）を作
動させ、再度、騒音学習を行なう。If the range R (k) is out of the range of the preset threshold value, it is determined that voice input is not possible in the input noise environment, and the voice input impossible lamp lighting circuit 6 (FIG. 1) is operated. Perform noise learning.
以上、本発明を説明したが、第３図はその動作のフロ
ーチャートである。The present invention has been described above. FIG. 3 is a flowchart of the operation.
本発明は、まず、マイク１から騒音を入力させ、前処
理、パワー検出等の騒音学習を行ない（S1）、その騒音
が音声認識に不適当な騒音であるときは、音声入力不可
能ランプ点灯回路６を駆動して始めの動作に戻り（S
2）、音声認識の可能な騒音の場合は音声入力可能ラン
プ点灯回路７を駆動して（S3）、しきい値を設定し（S
4）、前記騒音入力の場合と同様に、前処理、パワー検
出を行ない（S5）、音声区間検出後、音声認識を行なう
（S6）のように構成したものである。According to the present invention, first, noise is input from the microphone 1 and noise learning such as preprocessing and power detection is performed (S1). If the noise is inappropriate for speech recognition, a sound input impossible lamp is turned on. The circuit 6 is driven to return to the initial operation (S
2) In the case of noise that can be recognized by voice, the voice input enabled lamp lighting circuit 7 is driven (S3), and a threshold is set (S3).
4) As in the case of the noise input, the preprocessing and the power detection are performed (S5), and after the voice section is detected, the voice recognition is performed (S6).
（発明の効果） 以上、説明して明らかなように本発明は、外部の騒音
環境が音声認識に適するか否かを判断して、その判断結
果を表示することができる音声認識装置であり、したが
って、その表示に従えば誤った音声認識をすることが極
めて少なくなり、実用すれば大きな利点が得られる。(Effects of the Invention) As described above, the present invention is a voice recognition device capable of determining whether an external noise environment is suitable for voice recognition and displaying the determination result. Therefore, according to the display, erroneous voice recognition is extremely reduced, and a great advantage can be obtained if practically used.
第１図は本発明の一実施例として音声認識装置の概略を
示す図、第２図は騒音パワースペクトル分析結果を示す
図、第３図は第１図の動作のフローチャート、第４図は
従来の音声認識装置の概略を示す図、第５図は第４図の
動作のフローチャート、第６図は発声/akita/を例とし
て示す騒音学習及び音声区間検出を示す図、第７図は同
じ発声を第６図の場合とは異なる騒音環境において行な
った場合の、騒音学習及び音声区間検出を示す図であ
る。 2,12……前処理回路、３……帯域パワー算出回路、４…
…騒音学習及び判定回路、６……音声入力不可能ランプ
点灯回路、７……音声入力可能ランプ点灯回路、8,16…
…音声区間検出回路、9,17……音声認識回路、10,18…
…認識結果出力回路、13……パワー算出回路。FIG. 1 is a diagram schematically showing a speech recognition apparatus as one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing a result of noise power spectrum analysis, FIG. 3 is a flowchart of the operation of FIG. 1, and FIG. FIG. 5 is a flowchart showing the operation of FIG. 4, FIG. 6 is a diagram showing noise learning and voice section detection using utterance / akita / as an example, and FIG. 7 is the same utterance. FIG. 7 is a diagram showing noise learning and voice section detection in the case of performing in a noise environment different from the case of FIG. 2,12 ... Pre-processing circuit, 3 ... Band power calculation circuit, 4 ...
… Noise learning and judgment circuit, 6… Light input impossible lamp lighting circuit, 7 …… Sound input enabled lamp lighting circuit, 8,16…
… Speech section detection circuit, 9,17 …… Speech recognition circuit, 10,18…
... Recognition result output circuit, 13 ... Power calculation circuit.
Claims (1)
力した音声または騒音のA/D変換、異名現象の除去等を
行う前処理回路と、複数チャンネルのバンドパスフィル
タ群を有し、各チャンネルの各フレーム毎に前処理済み
信号の帯域パワーを算出する帯域パワー算出回路と、算
出された帯域パワーの値から騒音学習時間内の各チャン
ネルのパワー平均値およびその変動の大きさ（標準偏
差）からパワーの値がとる範囲を求め、このパワー平均
値および範囲の値が予め設定されたしきい値の範囲内に
入っているか否かを判定する騒音学習および判定回路
と、パワー平均値および範囲の値が予め設定されたしき
い値の範囲内に入っていないとき、入力した騒音は音声
認識に不適当な騒音であるとして音声入力不可能ランプ
を点灯する回路と、パワー平均値および範囲の値が予め
設定されたしきい値の範囲内に入っているとき、入力し
た騒音は音声区間検出用のしきい値設定用のデータとし
て用いることができるとして音声入力可能ランプを点灯
する回路と、音声区間検出用のしきい値を設定してパワ
ー算出された入力音声の音声区間を検出する音声区間検
出回路と、音声区間の検出に基づいて音声認識を行う音
声認識回路とからなることを特徴とする音声認識装置。An input means for inputting voice and noise, a pre-processing circuit for performing A / D conversion of the input voice or noise, removal of a synonymous phenomenon, and the like, and a plurality of band-pass filter groups are provided. A band power calculation circuit for calculating the band power of the preprocessed signal for each frame of the channel; and a power average value of each channel within a noise learning time and a magnitude of the variation (standard deviation) from the calculated band power value. ), A noise learning and determination circuit for determining whether or not the power average value and the value of the range fall within a predetermined threshold range, and a power average value and a power average value. When the value of the range is not within the range of the preset threshold value, the input noise is determined to be inappropriate noise for voice recognition, and a circuit for lighting a voice input disabled lamp; When the average value and the value of the range are within the range of the preset threshold value, it is determined that the input noise can be used as data for setting the threshold value for voice section detection, and the voice input enabled lamp is set. A lighting circuit, a voice section detection circuit for setting a threshold for voice section detection and detecting a voice section of the input voice whose power is calculated, and a voice recognition circuit for performing voice recognition based on the detection of the voice section. A speech recognition device, comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61031768A JP2589468B2 (en) | 1986-02-18 | 1986-02-18 | Voice recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61031768A JP2589468B2 (en) | 1986-02-18 | 1986-02-18 | Voice recognition device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62191895A JPS62191895A (en) | 1987-08-22 |
| JP2589468B2 true JP2589468B2 (en) | 1997-03-12 |
Family
ID=12340221
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61031768A Expired - Fee Related JP2589468B2 (en) | 1986-02-18 | 1986-02-18 | Voice recognition device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2589468B2 (en) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4527175B2 (en) * | 1998-08-21 | 2010-08-18 | パナソニック株式会社 | Spectral parameter smoothing apparatus and spectral parameter smoothing method |
| JP2003029785A (en) * | 2001-07-18 | 2003-01-31 | Clarion Co Ltd | Voice recognition device |
| DE10251113A1 (en) * | 2002-11-02 | 2004-05-19 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Voice recognition method, involves changing over to noise-insensitive mode and/or outputting warning signal if reception quality value falls below threshold or noise value exceeds threshold |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5885498A (en) * | 1981-11-18 | 1983-05-21 | 株式会社デンソー | Voice input unit |
-
1986
- 1986-02-18 JP JP61031768A patent/JP2589468B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62191895A (en) | 1987-08-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0763811B1 (en) | Speech signal processing apparatus for detecting a speech signal | |
| JP2589468B2 (en) | Voice recognition device | |
| JP2534446Y2 (en) | Apparatus for determining valid samples from digitized signals. | |
| JPH0844395A (en) | Voice pitch detecting device | |
| JPH0636159B2 (en) | Pitch detector | |
| JPS5912185B2 (en) | Voiced/unvoiced determination device | |
| JP2608702B2 (en) | Speech section detection method in speech recognition | |
| JP4360527B2 (en) | Pitch detection method | |
| RU2408087C2 (en) | System for emotional stabilisation of voice communication | |
| JPH04251299A (en) | Speech section detecting means | |
| JP2882792B2 (en) | Standard pattern creation method | |
| JPH09127982A (en) | Voice recognition device | |
| JP2000352987A (en) | Voice recognition device | |
| JP2643202B2 (en) | Detection device for steady, transient and uncertain parts of input speech | |
| JPS6217800A (en) | Voice section decision system | |
| JPH07191688A (en) | Speech recognition device | |
| JP2001005473A (en) | Device for deciding voiced/unvoiced frame and method therefor | |
| JPH02232698A (en) | Voice recognition device | |
| JPS6223096A (en) | Detection of voice section | |
| JPH04223497A (en) | Detection of sound section | |
| JPH07181993A (en) | Device and method for detecting vowel section | |
| JPH0556512B2 (en) | ||
| JPH05108088A (en) | Speech section detection device | |
| JPS6335995B2 (en) | ||
| JPS6250800A (en) | Voice recognition equipment |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |