JPH02165198A - 音声認識装置 - Google Patents
音声認識装置Info
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- JPH02165198A JPH02165198A JP63321069A JP32106988A JPH02165198A JP H02165198 A JPH02165198 A JP H02165198A JP 63321069 A JP63321069 A JP 63321069A JP 32106988 A JP32106988 A JP 32106988A JP H02165198 A JPH02165198 A JP H02165198A
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- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 22
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 11
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 abstract description 15
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- ZCYVEMRRCGMTRW-UHFFFAOYSA-N 7553-56-2 Chemical compound [I] ZCYVEMRRCGMTRW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（イ）産業上の利用分野
＋発明は入力された音声を精度よく分析することのでき
るＵ声分析回路を備えた音声認識装置に関するらのであ
る。
るＵ声分析回路を備えた音声認識装置に関するらのであ
る。
（ロ）従来の技術
音声認識装置においては、入力される音声の音ＩＩ−の
変動に対応するために、ＡＧＣ（自動利得制９ｐＪ回路
を用いるのが一般的である［特公昭６３−２６８８０号
公ｉ］。又、音声を分析する１０ｍ５ｅｃ程度の単時間
単位（フレーム）毎にパワーを１１日脱化する方法も多
様されている。
変動に対応するために、ＡＧＣ（自動利得制９ｐＪ回路
を用いるのが一般的である［特公昭６３−２６８８０号
公ｉ］。又、音声を分析する１０ｍ５ｅｃ程度の単時間
単位（フレーム）毎にパワーを１１日脱化する方法も多
様されている。
第３図に音声分析手法としてアナログのバンドパスフィ
ルタを用いた従来のフィルタバンク方式を採用する音声
認識装置の一例を示す。
ルタを用いた従来のフィルタバンク方式を採用する音声
認識装置の一例を示す。
同図の装置は、マイクロフォンｌＯより入力さ！した音
声が、ＡＧＣ（自動利得制御）増幅器１１で増幅され、
アナログのバンドパスフィルタで溝成された音声分析部
１２で分析された後、Ａ／Ｄ変換器１３でＩ Ｏｍｓ程
度のフレーム周期でスベクトルに変換される。このスペ
クトルは、フレームバッファＩ４に格納され、パワーの
正規化が行なわれる。
声が、ＡＧＣ（自動利得制御）増幅器１１で増幅され、
アナログのバンドパスフィルタで溝成された音声分析部
１２で分析された後、Ａ／Ｄ変換器１３でＩ Ｏｍｓ程
度のフレーム周期でスベクトルに変換される。このスペ
クトルは、フレームバッファＩ４に格納され、パワーの
正規化が行なわれる。
パワーの正規化方法の１つとして、フレームごとのスペ
クトルの最大値を一定値に固定する方法がある。これは
第６図（ａ）図示のようにスペクトルの最大値が一定値
（図では２５５）になるように、原スペクトル［イ］の
成分を示す各バンドパスフィルタの出力値に正規化定数
（図では、２ ：＞ ５／ １２０＝２．１２５）をか
けるものである。これによって図示の正規化スペクトル
［口］が得られる。
クトルの最大値を一定値に固定する方法がある。これは
第６図（ａ）図示のようにスペクトルの最大値が一定値
（図では２５５）になるように、原スペクトル［イ］の
成分を示す各バンドパスフィルタの出力値に正規化定数
（図では、２ ：＞ ５／ １２０＝２．１２５）をか
けるものである。これによって図示の正規化スペクトル
［口］が得られる。
ヒ述の如く、フレームごとに正規化されたスペクトル［
口］は、フレーム周期ごとのスペクトル時系列として、
入力音声パターンバッファ１５に格納される。さらに、
パターンマツチング部１６は入力音声パターンバッファ
１５の入力音声パターンと標準ａ声パターンメモリ１７
内の標準音声パターンとで、ＤＰマツチングなどのパタ
ーンマツチング法によって音声の識別を行なう。
口］は、フレーム周期ごとのスペクトル時系列として、
入力音声パターンバッファ１５に格納される。さらに、
パターンマツチング部１６は入力音声パターンバッファ
１５の入力音声パターンと標準ａ声パターンメモリ１７
内の標準音声パターンとで、ＤＰマツチングなどのパタ
ーンマツチング法によって音声の識別を行なう。
第４図はＡＧＣ（自動利得制御）増幅器１１の一例を示
している。同図のオペアンプＯＰに付属される抵抗Ｒ１
の抵抗値ｒｌ、及びＦＥＴなどからなる電圧可変抵抗素
子Ｒ２の抵抗値ｒ２に従って、この回路のゲインは、Ｇ
＝ （ｒｌ＋ｒ２）／「１で決定される。また、振幅検
出回路Ｐは、オペアンプＯＰの出力よりその振幅値を検
出し、電し＋−町変抵抗業子Ｒ１は、振幅検出回路Ｐの
出力電圧により、その抵抗ｇｒ１が制御される。即ち、
ＡＧＣ増幅器１１の出力振幅が大きいときは、その可変
抵抗Ｒ１の抵抗値ｒ１が大きくなり、逆にその振幅が小
さいときは、ｒｌが小さくなる方向に制御される。
している。同図のオペアンプＯＰに付属される抵抗Ｒ１
の抵抗値ｒｌ、及びＦＥＴなどからなる電圧可変抵抗素
子Ｒ２の抵抗値ｒ２に従って、この回路のゲインは、Ｇ
＝ （ｒｌ＋ｒ２）／「１で決定される。また、振幅検
出回路Ｐは、オペアンプＯＰの出力よりその振幅値を検
出し、電し＋−町変抵抗業子Ｒ１は、振幅検出回路Ｐの
出力電圧により、その抵抗ｇｒ１が制御される。即ち、
ＡＧＣ増幅器１１の出力振幅が大きいときは、その可変
抵抗Ｒ１の抵抗値ｒ１が大きくなり、逆にその振幅が小
さいときは、ｒｌが小さくなる方向に制御される。
（ハ）発明が解決しようとする課題
ヒ述のようなＡＧＣ増幅器を用いた音声認識装置では、
ぎ声の急激な変化に対応して、ゲインを最適に追従させ
ることは難しく、音声波形に歪みを生じることがある。
ぎ声の急激な変化に対応して、ゲインを最適に追従させ
ることは難しく、音声波形に歪みを生じることがある。
第５図（ａ）、及び（ｂ）は過大入力が入った場合の第
４図の構成のＡＧＣ増輻器１１の入力波形、及び出力波
形を示したもので、フィードバックの時間遅れによるゲ
イン調整のタイミングのずれから同図（ｂ）の出力波形
に浪みが生じていることが分かる。
４図の構成のＡＧＣ増輻器１１の入力波形、及び出力波
形を示したもので、フィードバックの時間遅れによるゲ
イン調整のタイミングのずれから同図（ｂ）の出力波形
に浪みが生じていることが分かる。
このように、従来装置のＡＧＣ増幅６１１に於ては、無
音から音声の立ち上がりの部分などで、波形に歪みが生
じ、そのため、同じ音声を入力してら、音声のパワーに
よって、音声分析結果のスペクトルが異なってしまった
。その結果、パターンマツチング時にマツチング誤差を
生じ、誤認識を起こす原因となっていた。
音から音声の立ち上がりの部分などで、波形に歪みが生
じ、そのため、同じ音声を入力してら、音声のパワーに
よって、音声分析結果のスペクトルが異なってしまった
。その結果、パターンマツチング時にマツチング誤差を
生じ、誤認識を起こす原因となっていた。
また、フレームごとのパワー正規化においてはＡ、／Ｄ
変換器への入力レベルが小さいと、正規化定数が大きく
なり過ぎるので、パワー正規化されたスペクトルには拡
大された大きな量子化誤差を含むことになる。
変換器への入力レベルが小さいと、正規化定数が大きく
なり過ぎるので、パワー正規化されたスペクトルには拡
大された大きな量子化誤差を含むことになる。
したがって、本発明では音声波形に歪みを生じることな
（、パワー正規化においても、スペクトルの量子化誤差
を拡大することのないように音声パワーを最適に設定で
きる認識精度の高い音声Ｓ２識装置を提供するものであ
る。
（、パワー正規化においても、スペクトルの量子化誤差
を拡大することのないように音声パワーを最適に設定で
きる認識精度の高い音声Ｓ２識装置を提供するものであ
る。
（ニ）課題を解決するための手段
本発明では、＃声パワーを最適な値とするために、音声
分析部の出力であるアナログのスペクトル額のうち、最
大となる値を検出し、それを−旦Ａ／！〕変換した後、
このデジタル化された最大値が一定値になるように音声
分析部の出力とＡ／Ｄ変換器の間にある可変利得増幅器
のゲインを変えた後、音声分析部の出力で音声パターン
を得るものである。
分析部の出力であるアナログのスペクトル額のうち、最
大となる値を検出し、それを−旦Ａ／！〕変換した後、
このデジタル化された最大値が一定値になるように音声
分析部の出力とＡ／Ｄ変換器の間にある可変利得増幅器
のゲインを変えた後、音声分析部の出力で音声パターン
を得るものである。
（ホ）作用
本発明の音声認識装置によれば、分析前の波形レベルで
のＡＧＣが必要でないので、音声波形に潰みを生じるこ
とがなくなる。また、音声分析後のＡ／Ｄ変換処理の前
に、十分な振幅が得られるため、このＡ／Ｄ変換も最適
レベルで行なわれ、１１゛規化定数を急激に増大させる
危惧がなく、量子化誤差の異常な拡大を防止できる。
のＡＧＣが必要でないので、音声波形に潰みを生じるこ
とがなくなる。また、音声分析後のＡ／Ｄ変換処理の前
に、十分な振幅が得られるため、このＡ／Ｄ変換も最適
レベルで行なわれ、１１゛規化定数を急激に増大させる
危惧がなく、量子化誤差の異常な拡大を防止できる。
（・＼）実施例
第１図に本発明の音声認識装置の一実施例を示す。同図
の音声認識装置のマイクロフォンｌよす入力された音声
は、増幅器２で振幅が飽和しない作文に増幅され、音声
分析部３で分析される。この音声分析部３は、第２図の
ような構成になっている。同図に於て、３１は１５チヤ
ネルのバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）であり、音声の２
００〜６４００Ｈｚの帯域を１５に分割している。３２
は整流回路（ＤＥＴ） 、３３はローパスフィルタ（■
、ＰＦ）であり、ＢＰＦの各出力の振幅包絡を検出して
いる。ＤＩ−ＤＩ５は該ＢＰＦの各出力ＢＰＦ １〜Ｂ
ＰＦ１５の出力の最大値を検出するためのダイオードに
よる最大値検出回路で、アナログマルチプレクサ（ＭＰ
Ｘ）３５の入力Ｏに接続されている。また、ＢＰＦ ｌ
〜ＢＰＦ１５は、それぞれ、ＭＰＸ３５の入力１〜人力
１５に接続されている。音声分析部３で分析された音声
は、可変利得増幅器４で増幅されたのち、Ａ／Ｄ変換部
５で１０ｍｓ程度のフレーム周期でスペクトルのデジタ
ルデータに変換され、フレームバッファ６に格納される
。このとき、Ａ／Ｄ変換部５は、フレームバッファの取
り込みの最初に、音声分析部３のアナログマルチプレク
サ（ＭＰＸ）に対して、・１ビツトのアナログマルチプ
レクサの選択制御信号Ｃ２をＭＰＸの入力０を選択する
ように送出する。
の音声認識装置のマイクロフォンｌよす入力された音声
は、増幅器２で振幅が飽和しない作文に増幅され、音声
分析部３で分析される。この音声分析部３は、第２図の
ような構成になっている。同図に於て、３１は１５チヤ
ネルのバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）であり、音声の２
００〜６４００Ｈｚの帯域を１５に分割している。３２
は整流回路（ＤＥＴ） 、３３はローパスフィルタ（■
、ＰＦ）であり、ＢＰＦの各出力の振幅包絡を検出して
いる。ＤＩ−ＤＩ５は該ＢＰＦの各出力ＢＰＦ １〜Ｂ
ＰＦ１５の出力の最大値を検出するためのダイオードに
よる最大値検出回路で、アナログマルチプレクサ（ＭＰ
Ｘ）３５の入力Ｏに接続されている。また、ＢＰＦ ｌ
〜ＢＰＦ１５は、それぞれ、ＭＰＸ３５の入力１〜人力
１５に接続されている。音声分析部３で分析された音声
は、可変利得増幅器４で増幅されたのち、Ａ／Ｄ変換部
５で１０ｍｓ程度のフレーム周期でスペクトルのデジタ
ルデータに変換され、フレームバッファ６に格納される
。このとき、Ａ／Ｄ変換部５は、フレームバッファの取
り込みの最初に、音声分析部３のアナログマルチプレク
サ（ＭＰＸ）に対して、・１ビツトのアナログマルチプ
レクサの選択制御信号Ｃ２をＭＰＸの入力０を選択する
ように送出する。
このようにして、音声分析部３の第２図の最大値検出回
路りの出力をＡ／Ｄ変換し、スペクトルの最大値を検出
する。このとき、フレームバッファ６も選択制御信号Ｃ
２により、バッファ内の最大値格納領域が選択され、ス
ペクトルの最大値がここに格納される。
路りの出力をＡ／Ｄ変換し、スペクトルの最大値を検出
する。このとき、フレームバッファ６も選択制御信号Ｃ
２により、バッファ内の最大値格納領域が選択され、ス
ペクトルの最大値がここに格納される。
ここで、可変利得増幅器４は、フレームバッファ６の最
大値格納領域の値により、制御されるようになっており
、制御信号Ｃ１によって、ゲインが設定される。ゲイン
の設定は、１５チヤネルのスペクトルの最大値が最適レ
ベルでＡ／Ｄ変換さ！しるように行なれる。なお、フレ
ームバッファ６の最大値格納領域は、フレーム周期ごと
に初期値が設定され、可変利得増幅器４は、音声分析部
３の最大値検出回路の出力をＡ／Ｄ変換するときはこの
初期値をらとにゲインが設定されている。
大値格納領域の値により、制御されるようになっており
、制御信号Ｃ１によって、ゲインが設定される。ゲイン
の設定は、１５チヤネルのスペクトルの最大値が最適レ
ベルでＡ／Ｄ変換さ！しるように行なれる。なお、フレ
ームバッファ６の最大値格納領域は、フレーム周期ごと
に初期値が設定され、可変利得増幅器４は、音声分析部
３の最大値検出回路の出力をＡ／Ｄ変換するときはこの
初期値をらとにゲインが設定されている。
このようにして、最適レベルでＡ／Ｄ変換されたスペク
トルは、フレームバッファ６に格納された後、１０ｍ５
のフレーム周期で、フレームごとにパワー正規化され、
入力音声パターンバッファ７に格納される。パターンマ
ツチング部８は、入力音声パターンバッファ７の入力音
声パターンと標準音声パターンメモリ９内の標準音声パ
ターンとでパターンマツチングを行ない、最も距離の小
さい標準音声パターンを算出し、認識語を決定する。こ
のとき、パターンマツチングは、一般にＤＰマツチング
が用いられる。
トルは、フレームバッファ６に格納された後、１０ｍ５
のフレーム周期で、フレームごとにパワー正規化され、
入力音声パターンバッファ７に格納される。パターンマ
ツチング部８は、入力音声パターンバッファ７の入力音
声パターンと標準音声パターンメモリ９内の標準音声パ
ターンとでパターンマツチングを行ない、最も距離の小
さい標準音声パターンを算出し、認識語を決定する。こ
のとき、パターンマツチングは、一般にＤＰマツチング
が用いられる。
ｈ述の実施例によれば、従来例のような分析前の音声波
形上でのＡＧＣ（自動利得制御）による音声波形の歪み
を生じることなく、また、フレームごとのパワー正規化
における、Ａ／Ｄ変換器への入力レベルが小さい場合に
ついての量子化誤差の拡大を防ぐことができる。よって
、歪みの小さい音声パターンの抽出が行なえ、より精度
の高い音声認識装置が実現できる。
形上でのＡＧＣ（自動利得制御）による音声波形の歪み
を生じることなく、また、フレームごとのパワー正規化
における、Ａ／Ｄ変換器への入力レベルが小さい場合に
ついての量子化誤差の拡大を防ぐことができる。よって
、歪みの小さい音声パターンの抽出が行なえ、より精度
の高い音声認識装置が実現できる。
（ト）発明の効果
本５δ明の音声認識装置によれば、歪みのない音声分析
処理の後にこれを線形に自動利得制御できるので、最適
利得で歪みや量子化誤差の無いスペクトルデータが得ら
れ、これに基すいた音声パターンを取り扱って制度の高
い音声認識処理を実現できる。又、本発明によれば、音
声分析後のアナログのスペクトルの最大値を検出する最
大値検出回路の出力をＡ／Ｄ変換しただけの情報で利得
制御ができるので、このために必要なＡ／Ｄ変換器の増
加はｌフレームに１度となり、Ａ／Ｄ変換器のサンプリ
ング周波数の大幅な高速化はない。
処理の後にこれを線形に自動利得制御できるので、最適
利得で歪みや量子化誤差の無いスペクトルデータが得ら
れ、これに基すいた音声パターンを取り扱って制度の高
い音声認識処理を実現できる。又、本発明によれば、音
声分析後のアナログのスペクトルの最大値を検出する最
大値検出回路の出力をＡ／Ｄ変換しただけの情報で利得
制御ができるので、このために必要なＡ／Ｄ変換器の増
加はｌフレームに１度となり、Ａ／Ｄ変換器のサンプリ
ング周波数の大幅な高速化はない。
第１図は本発明の音声認識装置の一実施例を示す構成図
、第２図は音声分析部の一実施例を示す構成図、第３図
は従来のＡＧＣ（自動利得制御）を用いた音声認識装置
の一例を示す構成図、第４図はＡＧＣ増幅器の回路図、
第５図（ａ）、及び（ｂ）はＡＧＣ増幅器を用いた場合
の過大入力が入った場合のＡＧＣ増幅器の入力波形図、
及び出力波形図、第６図（ａ）（ｂ）はそれぞれパワー
の正規化の実例を示すグラフ図である。 （３）・・・音声分析部、 （４）・・・可変利得増幅器、 （５）・・・Ａ／Ｄ変換部、 （６）・・・フレームバッファ、 （７）・・・入力音声パターンバッファ、（８）・・・
パターンマツチング部、 （９）・・・標準音声パターンメモリ、（Ｄ）・・・イ
オードによる最大値検出回路。 第１図 出順人 三洋電機株式会社 代理人 弁理士 西野卓嗣（外１名）第５図 第３図 （Ｇ）入力波形 第４図 Ｃｂ）出力波彫
、第２図は音声分析部の一実施例を示す構成図、第３図
は従来のＡＧＣ（自動利得制御）を用いた音声認識装置
の一例を示す構成図、第４図はＡＧＣ増幅器の回路図、
第５図（ａ）、及び（ｂ）はＡＧＣ増幅器を用いた場合
の過大入力が入った場合のＡＧＣ増幅器の入力波形図、
及び出力波形図、第６図（ａ）（ｂ）はそれぞれパワー
の正規化の実例を示すグラフ図である。 （３）・・・音声分析部、 （４）・・・可変利得増幅器、 （５）・・・Ａ／Ｄ変換部、 （６）・・・フレームバッファ、 （７）・・・入力音声パターンバッファ、（８）・・・
パターンマツチング部、 （９）・・・標準音声パターンメモリ、（Ｄ）・・・イ
オードによる最大値検出回路。 第１図 出順人 三洋電機株式会社 代理人 弁理士 西野卓嗣（外１名）第５図 第３図 （Ｇ）入力波形 第４図 Ｃｂ）出力波彫
Claims (1)
- （１）音声入力手段と音声分析手段を備えた音声認識装
置において、 該音声分析手段から出力される音声分析結果である一組
の複数の値から最大値を検出する最大値検出手段と、該
音声分析手段の複数の出力と該最大値検出手段の出力を
選択出力するマルチプレクサと、該マルチプレクサの出
力を増幅、或は、減衰せしめる可変利得増幅器と、該増
幅器の出力をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器を備
え、上記マルチプレクサを上記最大値検出手段の出力に
選択せしめ、この時の最大値を上記Ａ／Ｄ変換器にてＡ
／Ｄ変換し、その値に応じて上記可変利得増幅器の利得
、或は、減衰量を適応制御した状態で、この後に上記マ
ルチプレクサから得られる上記音声分析手段の複数の出
力に基ずいて音声パターンを作成することを特徴とした
音声認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63321069A JPH02165198A (ja) | 1988-12-20 | 1988-12-20 | 音声認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63321069A JPH02165198A (ja) | 1988-12-20 | 1988-12-20 | 音声認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02165198A true JPH02165198A (ja) | 1990-06-26 |
Family
ID=18128459
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63321069A Pending JPH02165198A (ja) | 1988-12-20 | 1988-12-20 | 音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH02165198A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010266488A (ja) * | 2009-05-12 | 2010-11-25 | Raytron:Kk | 音声認識モデルパラメータ作成装置、音声認識モデルパラメータ作成方法および音声認識装置 |
-
1988
- 1988-12-20 JP JP63321069A patent/JPH02165198A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010266488A (ja) * | 2009-05-12 | 2010-11-25 | Raytron:Kk | 音声認識モデルパラメータ作成装置、音声認識モデルパラメータ作成方法および音声認識装置 |
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