JP3588929B2

JP3588929B2 - 音声認識装置

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Publication number: JP3588929B2
Application number: JP22506696A
Authority: JP
Inventors: 健大野; 則政岸
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1996-08-27
Filing date: 1996-08-27
Publication date: 2004-11-17
Anticipated expiration: 2016-08-27
Also published as: JPH1069291A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、騒音下等における認識率低下を抑制することの出来る音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識装置における音声区間（音響入力中の音声部分）の検出において、とくに騒音下の場合などでは語頭の子音、母音が検出されない場合が多い。その結果、認識率が低下してしまう。このような問題点を解決した従来の音声認識装置としては、特開昭６２−２１７２９８号公報に記載されたものがある。前記従来の音声認識装置においては、マイクから入力された音声の特徴量を抽出する手段と、音声区間を検出する手段と、一単語内の有音区間と無音区間を切り分ける手段と、その無音区間に基づいてブロック単位で加算辞書を登録する手段と、無音区間に基づいて認識処理を行う手段とを具備した音声認識装置において、辞書作成時に、比較的欠落しやすい子音ブロック等を有する単語をあらかじめ指定しておき、認識時に、入力パターンに対してそのブロックが欠落した場合とそうでない場合の両方の類似度を算出し、高い方をその単語の類似度とすることを特徴としたものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような音声認識装置においては、辞書作成時に、比較的欠落しやすい子音ブロック等を有する単語をあらかじめ指定しておかなければならない。つまり、単語辞書の作成に非常に手間がかかるという問題があった。
【０００４】
本発明は、前記のごとき問題を解決するためになされたものであり、簡単な構成で、騒音時における認識率の低下を抑制することの出来る音声認識装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記の目的を達成するため、本発明においては、特許請求の範囲に記載するように構成している。すなわち、請求項１に記載の発明においては、入力信号波の音声区間を検出する音声区間検出手段と、認識対象となる単語を記録してある音声辞書と、前記入力信号波の音声区間と前記音声辞書中の単語との一致度を演算し、最も一致度の高い単語を認識結果として出力する音声認識装置において、前記認識対象となる単語（音声辞書に記憶してある単語）の語頭の半音節を省略した単語を認識対象の単語として前記入力信号波の音声区間との一致度を演算するように構成している。
【０００６】
前記のように請求項１に記載の発明においては、認識対象となる単語の語頭の比較的欠落しやすい半音節を省いた単語を認識対象の単語として、一致度を演算するように構成しているので、複雑な単語辞書を用いることなしに、騒音時における認識率の低下を抑制することが出来る。
【０００７】
前記単語の語頭の半音節が欠落しやすい場合としては、請求項２に記載のように、語頭に無声子音がある場合、請求項３に記載のように、語頭に／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｆ／あるいは／ｍ／あるいは／ｎ／の半音節がある場合があり、このような場合に前記単語の語頭の半音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算する。
【０００８】
次に、請求項４に記載の発明においては、単語の語頭の単音節がイ段、またはウ段である場合に、前記単語の語頭の単音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算するように構成している。
前記のように請求項４に記載の発明においては、前記請求項１のように半音節を省略するのではなく、単音節を省略するものであり、このように構成したことにより、語頭の単音節が欠落しやすい単語の場合でも、騒音時における認識率の低下を抑制することが出来る。
【０００９】
前記単語の語頭の単音節が欠落しやすい場合としては、請求項５に記載のように、語頭の単音節がイ段またはウ段であり、それに当該語頭の発語の強さを押さえる子音が続く場合、請求項６に記載のように、語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに破裂音が続く場合、請求項７に記載のように、語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに促音が続く場合、請求項８に記載のように、語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｃ／あるいは／ｇ／あるいは／ｊ／あるいは／ｚ／が続く場合等がある。
【００１０】
次に、請求項９に記載の発明においては、騒音が所定値以上のときにのみ、前記単語の語頭を省いた単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算するように構成している。
前記のように構成することにより、実際に語頭の半音節や単音節が欠落しやすい状態の場合にのみ、半音節や単音節を省く処理を行ない、低騒音の場合には前記処理を行なわないで単語全体で一致判断を行なうので、認識率を向上させることが出来る。
【００１１】
また、請求項１０に記載の発明においては、騒音が第１の所定値以上で第２の所定値未満のときに、前記認識対象となる単語の語頭の半音節を省略した単語を認識対象の単語とし、騒音が前記第２の所定値以上のときには前記単語の語頭の単音節を省いた単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算するように構成している。
前記のように、騒音の大きさによって半音節の省略と単音節の省略とを区別して行なうことにより、騒音の大きさと欠落しやすい音節とを適合させることができ、より一層、騒音時における認識率の低下を抑制することが出来るとともに、通常の低騒音の場合には前記処理を行なわないで単語全体で一致判断を行なうので、認識率を向上させることが出来る。
【００１２】
【発明の効果】
請求項１〜請求項３に記載の発明においては、語頭の比較的欠落しやすい半音節を省いた単語を認識対象の単語として、検出された音声区間との一致度を演算するように構成しているので、複雑な単語辞書を用いることなしに、騒音時における認識率の低下を抑制することが出来る。
【００１３】
また、請求項４〜請求項８に記載の発明においては、語頭の比較的欠落しやすい単音節を省略するように構成したことにより、語頭の単音節が欠落しやすい単語の場合でも、騒音時における認識率の低下を抑制することが出来る。
【００１４】
また、請求項９に記載の発明においては、騒音が所定値以上であって実際に語頭の半音節や単音節が欠落しやすい状態の場合にのみ、半音節や単音節を省く処理を行ない、低騒音の場合には前記処理を行なわないで単語全体で一致判断を行なうので、認識率を向上させることが出来る。
【００１５】
また、請求項１０に記載の発明においては、騒音の大きさによって半音節の省略と単音節の省略とを区別して行なうことにより、騒音の大きさと欠落しやすい音節とを適合させることができ、より一層、騒音時における認識率の低下を抑制することが出来るとともに、低騒音の場合には前記処理を行なわないで単語全体で一致判断を行なうので、認識率を向上させることが出来る、等の効果が得られる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を図面に基づいて説明する。
図１〜図４は、本発明の第１の実施の形態を示す図であり、図１は構成を示すブロック図、図２は全体の演算処理を示すフローチャート、図３は音声辞書の内容の一部を示す図、図４は一致度演算のサブフローチャートである。
【００１７】
まず、図１において、音声認識装置は、音声を入力するマイクロフォン１０１と、フィルタ１０２と、入力信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄコンバータ１０３と、認識処理を行い、認識結果を出力する信号処理装置１０４からなる。この信号処理装置１０４は、ＣＰＵ１０４ａ、および処理に必要なプログラム、データ、単語辞書、語頭の半音節あるいは単音節を省略するかどうかの判別の条件を記憶するメモリ１０４ｂからなる。
【００１８】
次に作用を説明する。
まず、図２に示すフローチャートにおいて、各ステップの内容は次のとおりである。
ステップ２０１…信号処理装置１０４は、マイクロフォン１０１、フィルタ１０２、Ａ／Ｄコンバータ１０３を通して入力信号をメモリ１０４ｂ内に記憶する。フィルタ１０２の帯域は人の音声の周波数帯域に合わせて１００Ｈｚ〜７ｋＨｚ程度に設定する。
【００１９】
ステップ２０２…信号処理装置１０４は入力信号に対し、音声区間の切り出しを行う。切り出された音声区間はメモリ１０４ｂ内に記憶される。なお、音声区間の切り出し方法は、例えば次のごとき方法によって行なうことが出来る。すなわち、発話された音声をマイクロフォン１０１から入力し、電気信号に変化された音声信号波の振幅（パワーでもよい）、スペクトル等を検出して音声の検出を行なう。具体的には、振幅レベルが或る閾値を越えた点および下回った点をそれぞれ音声区間の始点および終点としたり、或いは前記の点の近傍でスペクトルが急激に変化した点を始点および終点として、音声区間を切り出す。
【００２０】
ステップ２０３…信号処理装置１０４は、前記の切り出された音声区間に対して音声辞書内の単語との一致度を演算する（詳細後述）。信号処理装置１０４はメモリ１０４ｂ内に音声辞書を有しており、ＣＰＵ１０４ａは、前記音声辞書内の単語全てと、前記音声区間との一致度を演算する。図３に前記音声辞書の内容の一部を示す。
【００２１】
ステップ２０４…信号処理装置は一致度のもっとも高い単語を出力する。
【００２２】
以下、ステップ２０３における一致度の演算内容を、図４に示すサブフローを用いて説明する。ここでは単語「ｆｕｊｉｓａｗａ」との一致度を演算する場合を考える。
【００２３】
図４において、各ステップの処理内容は次のとおりである。
ステップ４０１…ＣＰＵ１０４ａは、語頭の半音節を省略するかどうかを判別する。この場合、信号処理装置１０４のメモリ１０４ｂ内には、語頭に／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｆ／あるいは／ｍ／あるいは／ｎ／がある場合に、その半音節を省略するという条件を記憶している。この条件を参照すると、「ｆｕｊｉｓａｗａ」が語頭を省略する単語であると判別される。
【００２４】
ステップ４０２…「ｆｕｊｉｓａｗａ」の語頭の半音節「ｆ」を省略し、「ｕｊｉｓａｗａ」に変換する。
ステップ４０３…上記の「ｕｊｉｓａｗａ」と検出した音声区間との一致度を演算する。この演算には、例えば音声処理技術において一般的に用いられているＨＭＭ（ＨｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖＭｏｄｅｌ）を用いる。
【００２５】
前記のように、第１の実施の形態においては、認識対象となる単語の語頭の比較的欠落しやすい半音節を自動的に判別し、その半音節を省いた単語を認識対象の単語として検出した音声区間との一致度を演算するので、複雑な単語辞書を用いることなしに、騒音時で語頭の子音、母音が検出されない場合でも認識率の低下を抑制することが出来る。
次に、図５〜図７は、本発明の第２の実施の形態を示す図であり、図５は構成を示すブロック図、図６は全体の演算処理を示すフローチャート、図７は一致度演算のサブフローチャートである。
まず、図５の構成は、前記図１の構成における信号処理装置１０４を信号処理装置５０４に入れ替えたものである。信号処理装置５０４はＣＰＵ５０４ａ、メモリ５０４ｂを備えている。
【００２６】
次に、作用を説明する。
図６のフローチャートは、前記図２に示したフローチャートのステップ２０３をステップ６０３に入れ替えたものである。図７はこのステップ６０３を示すサブフローである。以下、図７に基づいて、単語「ｆｕｊｉｓａｗａ」との一致度を演算する場合を説明する。
【００２７】
ステップ７０１…ＣＰＵ５０４ａは、語頭の単音節を省略するかどうかを判別する。信号処理装置５０４のメモリ５０４ｂ内には、語頭の単音節がイ段またはウ段である場合に、前記単語の語頭の単音節を省略するという条件を持っている。この条件を参照すると、「ｆｕｊｉｓａｗａ」が語頭を省略する単語であると判別される。
【００２８】
ステップ７０２…「ｆｕｊｉｓａｗａ」の語頭の単音節「ｆｕ」を省略し、「ｊｉｓａｗａ」に変換する。
ステップ７０３…前記の「ｊｉｓａｗａ」と検出された音声区間との一致度を演算する。この演算には例えば前記と同様にＨＭＭを用いる。
【００２９】
前記のように、第２の実施の形態においては、認識対象となる単語の語頭の比較的欠落しやすい単音節を自動的に判別し、その単音節を省いた単語を認識対象の単語として一致度を演算するので、複雑な単語辞書を用いることなしに、騒音時で語頭の子音、母音が検出されない場合でも認識率の低下を抑制することが出来る。
【００３０】
なお、上記の単音節を省略する条件として、単語の語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに前記語頭の単音節の発語の強さを押さえる子音が続く場合、語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに破裂音が続く場合、語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｃ／あるいは／ｇ／あるいは／ｊ／あるいは／ｚ／のような促音が続く場合、に単音節を省略するとした条件でもよい。
【００３１】
次に、図８〜図１０は、本発明の第３の実施の形態を示す図であり、図８は構成を示すブロック図、図９は全体の演算処理を示すフローチャート、図１０は一致度演算のサブフローチャートである。
【００３２】
まず、図８の構成は、前記図５の信号処理装置５０４を信号処理装置８０４に入れ替え、更に騒音入力用のマイクロフォン８０５、フィルタ８０６、Ａ／Ｄコンバータ８０７を付加したものである。騒音入力用のマイクロフォンは音声が入りにくい位置（例えば話し手の口から遠い位置）に置かれる。信号処理装置８０４はＣＰＵ８０４ａとメモリ８０４ｂを備えている。
【００３３】
次に、作用を説明する。
図９のフローチャートは前記図６に示したフローチャートのステップ６０３をステップ９０３に入れ替えたものである。そして図１０はステップ９０３の詳細を示すサブフローチャートである。以下、図１０を用いて、単語「ｆｕｊｉｓａｗａ」との一致度を演算する場合を説明する。
【００３４】
ＣＰＵ８０４ａは、語頭の単音節を省略するかどうかをステップ１００１、１００２において判別する。
ステップ１００１…ＣＰＵ８０４ａはマイクロフォン８０５、フィルタ８０６、Ａ／Ｄコンバータ８０７を介して話し手の周辺の騒音を取り込み、そのパワーを演算する。演算結果が所定値以上の場合はステップ１００２に移る。演算結果が所定値未満の場合には、直接に１００４へ行く。
【００３５】
ステップ１００２…信号処理装置８０４のメモリ８０４ｂ内には、語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｃ／あるいは／ｇ／あるいは／ｊ／あるいは／ｚ／の促音が続く場合に、前記単語の語頭の単音節を省略するという条件を持っている。この条件を参照すると、「ｆｕｊｉｓａｗａ」が語頭を省略する単語であると判別される。
【００３６】
ステップ１００３…「ｆｕｊｉｓａｗａ」の語頭の「ｆｕ」を省略して「ｊｉｓａｗａ」に変換する。
ステップ１００４…前記の「ｊｉｓａｗａ」と検出された音声区間との一致度を演算する。この演算には前記と同様にＨＭＭを用いる。
【００３７】
前記のように、第３の実施の形態においては、周囲の騒音レベルが所定値以上で語頭の単音節が欠落しやすい状態にある場合にのみ、認識対象となる単語の語頭の比較的欠落しやすい単音節を自動的に判別し、その単音節を省いた単語を認識対象の単語として一致度を演算するので、複雑な単語辞書を用いることなしに、騒音時で語頭の子音、母音が検出されない場合でも認識率の低下を抑制することが出来る。また、実際に語頭の単音節が欠落しやすい状態の場合にのみ、単音節を省く処理を行ない、通常の低騒音の場合には前記処理を行なわないで単語全体で一致判断を行なうので、認識率を向上させることが出来る。
【００３８】
なお、第３の実施の形態においては、第２の実施の形態に前記騒音レベル判別の構成を付加した場合を例示したが、前記第１の実施の形態（半音節を省略するもの）に付加することも当然可能である。
【００３９】
次に、図１１〜図１３は、本発明の第４の実施の形態を示す図であり、図１１は構成を示すブロック図、図１２は全体の演算処理を示すフローチャート、図１３は一致度演算のサブフローチャートである。
【００４０】
まず、図１１の構成は、図８の信号処理装置８０４を信号処理装置１１０４に入れ替えたものである。信号処理装置１１０４はＣＰＵ１１０４ａと１１０４ｂとを有している。
【００４１】
次に、作用を説明する。
図１２に示すフローチャートは、図９に示したフローチャートのステップ９０３をステップ１２０３に入れ替えたものである。そしてステップ１２０３の詳細は図１３のサブフローチャートに示されている。以下、図１３に基づいて、単語「ｆｕｊｉｓａｗａ」との一致を演算する場合を説明する。
【００４２】
ＣＰＵ１１０４ａは、語頭の単音節を省略するかどうかをステップ１３０１、１３０２、１３０４で判別する。
ステップ１３０１…信号処理装置１１０４はマイクロフォン１１０５、フィルタ１１０６、Ａ／Ｄコンバータ１１０７をとおして、周囲の騒音を取り込み、そのパワーを演算する。その演算結果Ｐｉを、ｋ１＜ｋ２である２つの閾値ｋ１、ｋ２と比較する。そしてｋ１≦Ｐｉ＜ｋ２ならばステップ１３０２へ、ｋ２≦Ｐｉならばステップ１３０３へ移る。また、Ｐｉ＜ｋ１であれば直接にステップ１３０６へ行く。なお、ｋ１、ｋ２の値は実験に基づいて決定される。
【００４３】
ステップ１３０２…ＣＰＵ１１０４ａは、語頭の半音節を省略するかどうかを判別する。信号処理装置１１０４のメモリ１１０４ｂ内には、語頭に／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｆ／あるいは／ｍ／あるいは／ｎ／がある時に、その半音節を省略するという条件を持っている。この条件を参照すると、「ｆｕｊｉｓａｗａ」が語頭を省略する単語であると判別される。
【００４４】
ステップ１３０３…「ｆｕｊｉｓａｗａ」の語頭の半音節「ｆ」を省略して「ｕｊｉｓａｗａ」に変換する。
ステップ１３０４…信号処理装置１１０４のメモリ１１０４ｂ内には、語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｃ／あるいは／ｇ／あるいは／ｊ／あるいは／ｚ／のような促音が続く場合に、前記単語の語頭の単音節を省略するという条件を持っている。この条件を参照すると、「ｆｕｊｉｓａｗａ」が語頭を省略する単語であると判別される。
【００４５】
ステップ１３０５…「ｆｕｊｉｓａｗａ」の語頭の単音節「ｆｕ」を省略して「ｊｉｓａｗａ」に変換する。
ステップ１３０６…一致度を演算する。この演算には前記と同様にＨＭＭを用いる。
【００４６】
前記のように第４の実施の形態においては、騒音が第１の所定値ｋ１以上で第２の所定値ｋ２未満のときに、認識対象となる単語の語頭の半音節を省略した単語を認識対象の単語とし、騒音が第２の所定値以上のときには単語の語頭の単音節を省いた単語を認識対象の単語として、音声辞書中の単語との一致度を演算するように構成している。
【００４７】
前記のように、騒音の大きさによって半音節の省略と単音節の省略とを区別して行なうことにより、騒音の大きさと欠落しやすい音節とを適合させることができ、より一層、騒音時における認識率の低下を抑制することが出来るとともに、通常の低騒音の場合には前記処理を行なわないで単語全体で一致判断を行なうので、認識率を向上させることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図。
【図２】図１の実施の形態における全体の演算処理を示すフローチャート。
【図３】図１の実施の形態における音声辞書の内容の一部を示す図。
【図４】図２のフローチャート内の一致度演算の詳細を示すサブフローチャート。
【図５】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図。
【図６】図５の実施の形態における全体の演算処理を示すフローチャート。
【図７】図６のフローチャート内の一致度演算の詳細を示すサブフローチャート。
【図８】本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図。
【図９】図８の実施の形態における全体の演算処理を示すフローチャート。
【図１０】図９のフローチャート内の一致度演算の詳細を示すサブフローチャート。
【図１１】本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図。
【図１２】図１１の実施の形態における全体の演算処理を示すフローチャート。
【図１３】図１２のフローチャート内の一致度演算の詳細を示すサブフローチャート。
【符号の説明】
１０１…マイクロフォン８０４…信号処理装置
１０２…フィルタ８０４ａ…ＣＰＵ
１０３…Ａ／Ｄコンバータ８０４ｂ…メモリ
１０４…信号処理装置８０５…マイクロフォン
１０４ａ…ＣＰＵ８０６…フィルタ
１０４ｂ…メモリ８０７…Ａ／Ｄコンバータ
５０４…信号処理装置１１０４…信号処理装置
５０４ａ…ＣＰＵ１１０４ａ…ＣＰＵ
５０４ｂ…メモリ１１０４ｂ…メモリ

Claims

入力信号波の音声区間を検出する音声区間検出手段と、認識対象となる単語を記録してある音声辞書と、前記入力信号波の音声区間と前記音声辞書中の単語との一致度を演算し、最も一致度の高い単語を認識結果として出力する音声認識装置において、
前記認識対象となる単語の語頭の半音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする音声認識装置。
前記認識対象となる単語の語頭に無声子音がある場合に、語頭の半音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
前記認識対象となる単語の語頭に、／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｆ／あるいは／ｍ／あるいは／ｎ／の半音節がある場合に、語頭の半音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする請求項１に記載の音声認識装置。
入力信号波の音声区間を検出する音声区間検出手段と、認識対象となる単語を記録してある音声辞書と、前記入力信号波の音声区間と前記音声辞書中の単語との一致度を演算し、最も一致度の高い単語を認識結果として出力する音声認識装置において、
前記認識対象となる単語の語頭の単音節がイ段、またはウ段であるときに、前記単語の語頭の単音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする音声認識装置。
前記認識対象となる単語の語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに前記語頭の単音節の発語の強さを押さえる子音が続く場合に、前記単語の語頭の単音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
前記認識対象となる単語の語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに破裂音が続く場合に、前記単語の語頭の単音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
前記認識対象となる単語の語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに促音が続く場合に、前記単語の語頭の単音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
前記認識対象となる単語の語頭の単音節がイ段、またはウ段であり、それに／ｐ／あるいは／ｔ／あるいは／ｋ／あるいは／ｓ／あるいは／ｈ／あるいは／ｃ／あるいは／ｇ／あるいは／ｊ／あるいは／ｚ／が続く場合に、前記単語の語頭の単音節を省略した単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする請求項４に記載の音声認識装置。
騒音検出手段を備え、騒音が所定値以上のときにのみ、前記単語の語頭を省いた単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする請求項１乃至請求項８の何れかに記載の音声認識装置。
騒音検出手段を備え、騒音が第１の所定値以上で第２の所定値未満のときに、前記認識対象となる単語の語頭の半音節を省略した単語を認識対象の単語とし、騒音が前記第２の所定値以上のときには前記単語の語頭の単音節を省いた単語を認識対象の単語として、前記入力信号波の音声区間との一致度を演算することを特徴とする請求項１乃至請求項８の何れかに記載の音声認識装置。