JPH0233679A - パターンマッチング装置とその学習方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、本発明は音声等のパターンを自動認識するパ
ターン認識装置の改良に関し、特にパターン認識装置を
特定の用途に対して調整するための学習方式に関する。

（従来の技術） 本発明は音声パターンの認識のみに限定されるものでは
ないが、説明を具体的にするために、以下では、音声認
識に例をとり、本発明の詳細な説明する。

近年音声認識装置は検査データ入力、クレーンの制御、
電話による間合わせシステム等に利用されるようになり
、その応用は着実に拡大しつつある。しかし、発声に伴
なう偶発的な揺らぎや個人差等に起因する音声パターン
の変動に影響されて誤認識が発生し、問題となっている
。

従来手法の代表的手法としてパターンマツチング法があ
る。各単語ｎに対して標準パターンＢ：ｂ、・・・・・
・、ｂ、、・・・・・・、ｂｌ（１）を用意しておき、
未知入カバターン Ａ＝ａ１．ａ２．・ＨＨＨＨＨ＋ａ９’　ＨＨ＋　＋＋
　、ａｌ　　　　　　　　（２）が与えられたとき、標
準パターンＢとの距離を算出し、これが最小となる単語
名ｎを定めて認識結果とする。（３）式の距離の定義及
び算出法としては、［新美康永著“音声認識″（昭和５
４年１０月１０日共立出版社発行）」（以下文献（１）
と呼ぶ）の第１０８頁に記載されてるが如きＤＰマツチ
ング法が有効とされ多用されている。

しかしこのＤＰマツチング法は（１）、（２）式の音声
パターンの時間方向への伸縮歪みに対しては高い認識率
が得られるが、個人差等に起因するベクトルａ、そのも
のの変動に対しては無力であった。

本発明は、上記の特徴ベクトルａ、＋のものの変動にも
対処し得るパターンマツチング装置と、そのパターン変
動に対する学習方式を実現・提供することを課題とする
。

（課題を解決しようとする手段） 本発明によるパターンマツチング装置は入力パターンの
各要素信号を受け取る入力ユニットの群より成る入力フ
レームの時系列として成る入力層と、各入力フレーム中
の入力ユニットよりの信号より成るベクトルとあらかじ
め与えられる標準ベクトルとの相異度を算出し出力とす
る中間ユニットの群より成る一中間フレームの時系列と
して成る中間層と、各中間フレーム内の中間ユニット出
力する相異度の積を計算し出力する乗算ユニットの時系
列として構成される乗算層と、該乗算ユニット群の出力
の総和としてパターン相異度を出力することを特徴とす
る。

さらに上記標準ベクトルを学習するにあたっては、学習
パターンを与えられ、各入力ユニットよりの信号と対応
する標準ベクトルとの差及びその上位の中間フレーム中
における直属上位の中間ユニット以外の中間ユニット群
の出力の積に応じた量で該標準ベクトルの要素を修正す
ることを特徴とする。

（実施例） 第１図に本発明によるパターンマツチング装置の構成例
を示す。第１図では、入力フレーム１ｏには７個の入力
ユニットが含まれ、これによって入力ベクトル ”１＝（ａｌｉｔａ２Ｄ”’　”°＋ａｋｉｔ”’　”
’　ａ７ｉ）　　　　　　　（４）を受け取り、中間フ
レーム２０に送る。中間フレーム２０には３個の中間ユ
ニットが含まれる。第１番目の中間ユニットでは入力ベ
クトルａ、と、この中間ユニットと入力ユニットの結合
に対応して与えられている標準ベクトル ｂｋｉ”（ｂ１ｋＤｂｆｆｋｉｔｂ３ｋｉ）との相異度
ｙｅｔを以下のように求める。

Ｘｅ、＝　Σ（ａｋｉ　−す、ｋｉ）２に ３’ｒｉ　＝　ｈ（荀）（５） ここにｈ（幻は例えば第２図に示すごとき飽和特性を有
し、値域が（０，１）の単調増加関数である。入力層と
中間層は、それぞれ上記の如き構成される入力フレーム
と中間フレームの時系列として成る。

乗算ユニット３０では上記中間フレーム２ｏよりの出力
群島の積 ”ｒ　＝　■ｙｔｉ（６） を計算して出カニニット４ｏに送る。乗算層はこのよう
な乗算ユニットの時系列として成る。

出力ユニッ）４０は上記乗算ユニットの出力Ｚｉの総和
を計算してパターン相異度２として出力する。すなわち ■ がパターンマツチング結果の相異度となる。

かくの如き構成によると中間層と乗算層の作用によって
特徴ベクトルａ１の変動そのものに対しても安定なパタ
ーンマツチング結果を得ることができる。なぜならば、
（６）式において算出される２、は上限が定まった値ｙ
ｅｉの積であるので、顕の中に１個でも小なものがある
と、ｚｌが小となるからである。すなわちの標準ベクト
ルｂｋ１の中に１個でもａｌに近いものがあると、パタ
ーン相異度を小となるからである。

このようなパターンマツチング装置においては該標準ベ
クトル１をどのようにして学習するかが問題になる。本
発明においては最急傾斜法の考え方で学習を効率良く行
なうことを特徴とする。パターン相異度２と標準ベクト
ル要素の間にはａｚ／ａｂ、に、＝（ａｚ／ａｚ、）・
（ａｚよ／ａｙ、、）−（ａｙ、／ａｂ、ｋｉ）　　　
（８）なる偏微関数が成立する。よって なる修正量を定義し、学習用のパターンＡが与えられる
ごとに ｂｅｋｉ＋Δｂｅｋｉ″′＋ｂｅｋｉ（１１）なる規則
によって標準ベクトルを修正することによって２の値が
０に漸近するよう学習を行なうことができる。

以上本発明の原理を実施例に基づいて説明したがこれら
の記載は本発明の権利範囲を限定するものではない。ま
たパターンマツチングの動作は、特願昭６２−２７６３
９８号明細書に記されるが如くして、前記のＤＰマツチ
ング法に拡大できることは言を待たない。

（発明の効果） 以上の構成によって標準ベクトルａ、をそのものの変動
に対処できるパターンマツチング装置とその学習方式が
実現された。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一構成例を示す図、第２図はその動作
説明図である。 図において、 １０・・・入力フレーム、２０・・・中間フレーム、３
０・・・乗算ユニット、４００１．出カニニット。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力パターンの各要素信号を受け取る入力ユニッ
   トの群より成る入力フレームの時系列として成る入力層
   と、各入力フレーム中の入力ユニットよりの信号よりな
   るベクトルとあらかじめ与えられる標準ベクトルとの相
   異度を算出し出力とする中間ユニットの群より成る中間
   フレームの時系列として成る中間層と、各中間フレーム
   内の中間ユニットの出力する相異度の積を計算する乗算
   ユニットの時系列として構成される乗算層と、該乗算ユ
   ニット群の出力の総和としてパターン相異度を出力する
   ことを特徴とするパターンマッチング装置。
2. （２）定められたカテゴリーの学習パターンを与えられ
   、各入力ユニットよりの信号と対応する標準ベクトルの
   要素との差及びその上位の中間フレーム中における直属
   上位の中間ユニット以外の中間ユニット群の出力の積に
   応じた量で該標準ベクトルの要素を修正することを特徴
   とする請求項（１）記載のパターンマッチング装置の学
   習方式。