JPH0247758B2

JPH0247758B2 -

Info

Publication number: JPH0247758B2
Application number: JP57110529A
Authority: JP
Inventors: Seiichi Nakagawa; Hidekazu Tsuboka
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 1982-06-25
Filing date: 1982-06-25
Publication date: 1990-10-22
Also published as: JPS59198A

Description

【発明の詳細な説明】

本発明は、登録された複数種類のパターンと入
力パターンとの比較を行い、入力パターンの識別
を行うパターン比較装置、特に連続して発声した
単語音声の認識などに適用可能なパターン比較装
置に関する。人間にとつて最も自然な情報発生手段である音
声が、人間―機械系の入力手段として真価が発揮
されるためには、話者を限定せず連続的な通常の
会話音声の認識が可能なことが望ましい。第１図は単語単位を認識単位とする音声認識装
置のブロツク図である。１は音声信号の入力端
子、２は入力音声信号を周波数分析、LPC分析、
PARCOR分析、相関分析等により幾つかの数値
の組（特徴ベクトル）の系列に変換する音響分析
部、３は認識すべき単語が前記特徴ベクトルの系
列として登録されている標準パターン記憶部、４
は音響分析部２で分析された認識すべき入力音声
信号に対する前記特徴ベクトルの系列と前記標準
パターンのそれぞれとを比較し、両者の距離ある
いは類似度を計算するパターンマツチング部、５
はパターンマツチング部４の計算結果に基づいて
前記入力音声パターンに最も近い標準パターンに
対応する単語を認識結果として判定する判定部で
あり、６はこの認識結果を出力する出力端子であ
る。このような構成による音声認識装置におい
て、パターンマツチングの方法として、動的計画
法による時間軸非線形伸縮によりマツチング
（DPマツチング）を行う方法が優れている。本発明装置による連続単語認識において、この
DPマツチングは中心的な役割を演ずる。次にDP
マツチングのアルゴリズムについて簡単に説明す
る。いまＡ＝a₁a₂…a_i…a_I Ｂ＝b₁b₂…b_j…b_J ……(1) を二つの音声パターンとする。すなわち、それら
の音声パターンは、それぞれに対する特徴ベクト
ルa_i，b_jの系列で表わされる。ベクトルa_iとb_jの距離をｄ（ｉ，ｊ）とすると
き、前記両系列を構成するベクトルの種々の対応
づけに対し、ｄ（ｉ，ｊ）の荷重平均を求め、そ
れが最小になる対応づけを両系列間の最適な対応
づけとし、そのときの荷重平均を両系列間の距離
Ｄ（Ａ，Ｂ）とするのであるが、この手続を動的
計画法を用いて効率よく行うのがDPマツチング
である。なお、ｄ（ｉ，ｊ）は通常ベクトルa_iと
b_jのユークリツド距離または市街距離が用いられ
る。第２図はこれを二次元的に図示したもので、
Ａ，Ｂ両パターンの時間の対応すなわち時間変換
函数ｊ(i)は、ｉ―ｊ平面上の格子点ｃ(k)＝（ｉ(k)，
ｊ(k)）の系列Ｆ＝ｃ(1)ｃ(2)…ｃ(k)…ｃ(k) ……(2) （ｉ(k)５）＝Ｉ，ｊ(K)＝Ｊ）で表わされる。このとき、Ｄ（Ａ，Ｂ）は次のよ
うに定義される。ここに、ｗ(k)は非負の定数で、その値は時間変
換函数ｊ(i)を点列で近似するときの方式によつて
定められる。ここで、式(3)の分母をＦに依存しな
い定数Ｍ＝_K 〓^k=1 （ｗ(k)とすれば、Ｄ（Ａ，Ｂ）は動
的計画法により効率的に求められる。すなわち、であるから、ｇ（ｃ(1)）＝ｇ（１，１）＝ｄ（１，１
）
として、漸化式(4)を解き、ｇ（ｃ(K)＝ｇ（Ｉ，Ｊ）
が求められればＤ（Ａ，Ｂ）＝１／Ｍｇ（Ｉ，Ｊ） ……(5) としてＤ（Ａ，Ｂ）が求められる。式(3)の分母を定数化する方法として、Ｍ＝Ｉ＋
Ｊとなるようにする方法（対称型）と、Ｍ＝Ｉま
たはＪとなるようにする方法（非対称型）があ
る。第３図ａ〜ｆは点列Ｆを選ぶ際の拘束条件の
例を示しており、点（ｉ，ｊ）に至る径路は図の
矢線で示される径路のみとり得る。また各線分上
に示された数字はその線分が径路として選ばれた
場合の荷重ｗ(k)を示している。(a)，(b)は前記対称
型の例でＭ＝Ｉ＋Ｊとなり、(c)〜(f)は前記非対称
型の例でＭ＝Ｉとなる。このようなマツチング法を用いて単語音声の認
識をするには次のようにする。認識の対象となつ
ている単語クラスをｎ（ｎ＝１〜Ｎ）、その標準パ
ターンをBⁿで表す。入力Ａと各標準パターンBⁿ
との距離D_o＝Ｄ（Ａ，Bⁿ）を上記の方法で計算
し、Dn₀＝^min _o（Dn）を与えるクラスn₀をＡに対
する認識結果とする。前記非対称型のDPマツチングでＭ＝Ｉとなる
ようにすれば、Ｍは入力パターン長にのみ関係す
る量となり、式(5)において何れの標準パターンに
対してもＭは一定であるから、Ｄ（Ａ，Ｂ）＝ｇ（Ｉ，Ｊ）＝min ｊ（ｉ）〔_I 〓ⁱ⁼¹ ｄ（ｉ，ｊ）〕 ……(6) と定義できる。以後、パターン間の距離は式(6)に
よるものとする。第３図Ｃの拘束条件のもとに式
(6)を求める場合には次の漸化式(7)を計算すればよ
い。ｇ（ｉ，ｊ）＝ｄ（ｉ，ｊ）＋minｇ（ｉ−
１，ｊ）ｇ（ｉ−１，ｊ−１）ｇ（ｉ−１，ｊ−２） ……(7) 初期条件ｇ（１，１）＝ｄ（１，１）次に連続単語音声の認識について説明する。連
続単語音声認識は次のように定式化できる。いま
Ｘ個の単語ｑ(1)，ｑ(2)，…ｑ（ｘ）を連続して発
声したときの音声パターンをＡで表わす。Ａ＝a₁a₂…a_i…a_I ……(8) 単語ｑ（ｘ）の標準パターンを B_q(x)＝b₁ ^q(x)b ₂ ^q(x)…b_j ^q(x)… b^q(x) _Jq(x) ……(9) とするとき、ｘ個の単語B_q(1)，B_q(2)，…B_q(x)を接
続して得られる標準パターンは＝B_q(1)B_q(2)…B_q(x) ……(10) ＝b^q(1) ₁b^q(1) ₂…b^q(1) _Jq(1)b^q(2) ₁b^q(2) ₂ …b^q(2) _Jq(2)…b^q(x) ₁b^q(x) ₂…b^q(x) _Jq(x) で表わされる。ここではパターンの接続を表わ
す。そこで、連続単語音声認識は、このと入力音
声パターンＡとの間でDPマツチングを実行し、
その際得られるＤ（Ａ，）最小になるように、
ｘとｑ（ｘ）（ｘ＝１，２，…，ｘ）を決めるとい
う問題になる。すなわちＴ＝min ｘ，ｑ（ｘ）〔Ｄ（Ａ，B_q(1) B_q(2)…B_q(x)〕 ……(11) を計算し、Ｔが最小になる条件を求めればよい。
式(11)の計算をまともに実行しようとすると、膨大
な計算量が必要となる。すなわち、入力音声パタ
ーンにおいて連続発声の単語数の最大値をＫ、単
語標準パターンの数をＮとすれば、N^k回の計算
を実行することになる。そこで、実際にはこの問
題を次の漸化式を解く問題に帰着させている。入力音声パターンＡにおいて、ｉ＝ｌ＋１から
ｉ＝ｍまでの部分区間を、部分パターンＡ（ｌ，
ｍ）で定義する。Ａ（ｌ，ｍ）＝a_l+1a_l+2…a_n ……(12) このとき、式(6)によりパターン間の距離を定義す
れば次のことが言える。Ｄ（Ａ，B₁B₂）＝min ｍ〔Ｄ（Ａ（ｏ，ｍ），B₁）＋Ｄ（Ａ（ｍ，Ｉ），B₂）〕
……(13) このことを用いれば式(11)は次のように解ける。ここで以後用いる記号の意味を第１表にめとめ
て示す。

【表】

【表】入力単語数撰Ｘが既知の場合 D_x(i)＝min ｍ，ｎ〔D_x-1 （ｍ）＋Dⁿ ₀（ｍ＋１：ｉ）〕 ……(14) N_x(i)＝n^，B_x(i)＝m^ （n^，m^は式（14）を満たすｎとｍ）なる漸化式の解を求めれば、認識結果は第４図に
示すフローチヤートにより、Ｘ単語列の最後尾単
語名とセグメンテーシヨン結果から先頭単語名と
セグメンテーシヨン結果まで順次求まる。入力単語数Ｘが未知の場合Ｄ(i)＝min ｎ，ｍ，ｘ〔D_x（ｍ）＋ Dⁿ ₀（ｍ＋１：ｉ）〕＝min〔Ｄ（ｍ）＋Dⁿ ₀（ｍ＋１：ｉ）〕……(15) Ｎ(i)＝n^，Ｂ(i)＝m^ （n^，m^は式（15）を満たすn^とm^）なる漸化式の解から第５図のフローチヤートによ
り認識結果が得られる。以上の考え方を実現するのに２段DP法が提案
されている。次に２段DP法について概略を説明
する。２段DP法は、先ずDⁿ ₀（ｓ：ｔ）をあらゆるｓ，
ｔの組合せに対してDPで求めておき、その後Ｄ
(i)をDPで求める方法で、DPを２段にしているの
が特徴でである。この２段DP法としては前向き
アルゴリズムと後向きアルゴリズムが提案されて
いるが、ここでは後向きアルゴリズムについて説
明する。入力パターンのフレームｉ−１に対して、Ｄ
（ｉ−１），Ｎ（ｉ−１），Ｂ（ｉ−１）は求まつ
ているとする。単語ｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の標準パター
ンと入力パターンをi₀を始点として逆時間向き
にDPマツチングする。従つて、径路の拘束条
件は第３図ｃ，ｄ，ｅ，ｆに対応して、第７図
ａ，ｂ，ｃ，ｄとなる。マツチング範囲は、整
合窓幅Ｒで行うことも考えられるが、ここでは
傾き２／１〜２の範囲（傾斜制限内、第６図の斜線部）で行うものとする。このマツチングを終
端フリーとして行う。その結果、Dⁿ ₀（ｓ：ｉ）
が求まる。ただし、ｉ−2Jⁿ＋１≦ｓ≦ｉ−
（１／２）Jⁿである。式（15）のＤ(i)，Ｎ(i)，Ｂ(i)を求める。ｉ＝ｉ＋１としてへもどる。この考え方を連続単音節音声の認識に適用する
ことを考える。単音節音声は子音プラス母音とい
う形をしており、子音部は母音部よりかなり短
い。しかるに、特に、母音部が同じである単音節
音声は、子音部の微妙な違いにより区別されなけ
ればならない。従つて、前記のパターンマツチン
グにおいて入力された単音節音声と標準パターン
の単音節音声のそれぞれと単音節音声全体として
マツチングするとマツチング結果に与える母音部
の影響を大きく子音部の微妙な差を区別するのが
難かしくなる。本発明はこの欠点を補うものであつて、子音部
を重視したマツチングを行うパターン比較装置を
提供するものである。すなわち、事前知識を積極的に導入し、より精
度の高いマツチングを行うには、標準パターンや
入力パターンの各フレームに重みを導入する必要
がある。入力パターンの各フレームに適当に重み
を導入しても、今までの全アルゴリズムはそのま
ま成立する。しかし、標準パターンに重みを導入
すると累積照合距離が標準パターン長等にも依存
してしまい、漸化式（14），（15）が成立しなくな
る。次にその理由を説明する。例えば、標準パター
ンに重みを導入した例としては、既に説明した対
称型のDPマツチングがある。この場合は、標準
パターン長によつても累積照合距離が変るので、
どの標準パターンが最も良く適合するかを評価す
るためには前記の如く入力パターン長と標準パタ
ーン長の和で両パターン間の累積照合距離を割る
（正規化する）必要があつた。いま、入力パターンＡの部分パターンＡ（０，
ｍ）に最も良く適合する標準パターンがB₁、そ
の長さがb₁、その他の任意の標準パターンがB₂、
その長さがb₂であつたとすると次式が成立する。Ｄ（Ａ（０，ｍ），B₁）／ｍ＋b₁＜Ｄ（Ａ（０，ｍ），
B₂）／ｍ＋b₂ ……(16) 但し、ここでＤ（Ｐ，Ｑ）は正規化する前のパ
ターンＰとパターンＱの累積照合距離を表わすも
のとしている。入力が第ｉフレームの時点で式（14），（15）に
基づいて（勿論入力パターン長と標準パターン長
で正規化するとして）バツクポインタと最後尾単
語（単音節）を探索する場合を考える。最後尾単
語をＸ、その長さをｘ、バツクポインタをｍと仮
定したとき、B₁とＸを結合した標準パターンと
入力の部分パターンＡ（０，ｉ）の累積照合距離
を入力パターン長と標準パターン長の和で正規化
したものは α＝
Ｄ（Ａ（０，ｍ），B₁）＋Ｄ（Ａ（ｍ＋１，ｉ），Ｘ）
／ｉ＋b₁＋ｘ ……(17) で表わされる。ｍおよびＸを式（14），（15）によ
り探索するためには、αは当然次の値よりも小さ
くなければならない。 β＝
Ｄ（Ａ（０，ｍ），B₂）＋Ｄ（Ａ（ｍ＋１，ｉ），Ｘ）
／ｉ＋b₂＋ｘ ……(18) すなわち、もしβ＜αが成立すれば、式（15）
におけるＤ（ｍ）として、第ｍフレーム目で求め
たＤ（ｍ）を用いることができなくなるからであ
る。ところが、α＜βは一般には成立しない。例え
ばＤ（Ａ（０，ｍ），B₁）＝10，
Ｄ（Ａ（０，ｍ），B₂）＝20 ｍ＝20，b₁＝10，b₂＝20 とすれば式（16）において左辺＝10／（20＋10）＝1/3 右辺＝20／（20＋20）＝1/2 となり、上記の数値は式（16）を満足する。しか
しｉ＝40，ｘ＝10，Ｄ（Ａ（ｍ＋１，ｉ），Ｘ）＝60 とすれば α＝（10＋60）／（40＋10＋10）＝7/6 β＝（20＋60）／（40＋20＋10）＝8/7 であるから α＞β となり、もはや式（16）は満足されなくなる。ところが入力パターン長のみに依存する前記非
対称型のDP法の場合はＤ（Ａ（０，ｍ），B₁）／ｍ＜Ｄ（Ａ（０，ｍ），B₂）
／ｍであればＤ（Ａ（０，ｍ），B₁）＋Ｄ（Ａ（ｍ＋１，ｉ），Ｘｉ
＜
Ｄ（Ａ（０，ｍ），B₂）＋Ｄ（Ａ（ｍ＋１，ｉ），Ｘ）
／ｉは明らかであるから矛盾なく式（14），（15）が使
える。単音節音声の認識において、子音部を重視する
ために、子音部の重みを大きくするとよいわけで
あるが、単純にこれを行うと以上のような問題を
生ずる。本発明は、この欠点を除去し、かつ子音部を重
視したマツチングを可能とする重みづけの与え方
に特徴を有している。以上の問題は標準パターンの各フレームに対す
る重みの和がどの標準パターンに対しても一定に
なるようにすれば解決できる。すなわち、ｎ番目
の標準パターンの第ｊフレームにおける重みを
Wⁿ（ｊ）とすれば、 _Jo 〓^j=1 Wⁿ（ｊ）＝一定 ……(19) となるようにWⁿ（ｊ）を決めることにより、累積
照合距離は入力パターン長と単音節数のみに依存
することになるから、単音節数が指定されたとき
は入力パターン長のみに依存することになり、２
段DPマツチングが使えることになる。第８図，第９図はそれぞれのマツチング径路に
対しての重み付け方法の一実施例である。従つて、第７図ｄのようなマツチング径路の拘
束に対しては、第１０図のような重み付けをすれ
ば良いことになる。第１１図は本発明の一実施例である。１０はパ
ターンの入力端子である。１１はフイルタバンク
等で構成されており入力パターンを特徴ベクトル
の系列に変換する特徴抽出部である。（15）は認
識すべき単音節音声の標準パターンとしてそれぞ
れが特徴ベクトルの形で予め登録されている単音
節標準パターン記憶部である。ここにはまた、前
記の重みWⁿ（ｊ）もそれぞの単音節、それぞれの
フレームに対して登録されている。１６はベクト
ル間距離計算部であつて、各ｉフレームについ
て、第６図で示される斜線部における入力パター
ンを構成するベクトルa₁′と標準パターンｎを構
成するベクトルbⁿ _jの間の距離dⁿ（ｉ，ｊ）（ｎ＝
１，２，…，Ｎ；ｊ＝１，２，…，Jⁿ）を計算し
記憶する。ここに距離dⁿ（ｉ，ｊ）は例えば市街
距離などが用いられる。すなわちa₁′＝（a_i1′，
a_i2′，…，a_il′），bⁿ _j，＝（bⁿ _j1，bⁿ _j2，…，bⁿ _jl
）とする
とき dⁿ（ｉ，ｊ）＝_l 〓^k=1 ｜a_ik′−bⁿ _jk｜として定義できる。１７はベクトル間距離計算部１６の出力dⁿ（ｉ，
ｊ）（ｎ＝１，２，…，Ｎ；ｊ＝１，２，…，Jⁿ）
と、単音節標準パターン記憶部に記憶されている
重み係数Wⁿ（ｊ）から、入力パターンのi′（i′＝ｉ
−2Jⁿ＋１〜ｉ−１／２Jⁿ）からｉフレームまでの部分パターンと標準パターンとの累積照合距離Dⁿ ₀
（i′：ｉ）を計算し記憶する部分累積距離計算部
であつて、Dⁿ ₀（i′：ｉ）は次の漸化式から計算さ
れる。すなわちを初期値Dⁿ _j（ｉ，Jⁿ）＝dⁿ（ｉ，Jⁿ）として計算す
る。ただし、径路選択の拘束条件は式（20）の場
合第１０図で示されるものとしている。この計算
の結果得られるDⁿ _i（i′，１）をDⁿ ₀（i′，ｊ）として
次の累積距離計算部１８に一時的に記憶する。式
（20）において、Dⁿ _i（i′，ｊ）の計算は、標準パタ
ーンｎの第ｊフレームに対応する入力パターンの
フレームi′の範囲はｉ−2Jⁿ−１＋2Ji′ｉ−１／２Jⁿ＋１／２＋１／２
ｊであるから、この範囲のi′に対してｊ＝Jⁿ，Jⁿ _-1，
…，１について求めるものである。１８は第ｉフレームが最終フレームと仮定した
とき、最終単音節がｎのときのｉ＝１からの累積
距離Dⁿ _x(i)と単音節ｎのバツクポインタBⁿ _x(i)を計
算し、それらを記憶する累積距離計算部である。
すなわちｘ＝１，２，…，Ｘについて D_x(i)＝min ｎ，i′〔D_x-1（i′−１）＋Dⁿ ₀（i′：ｉ）〕 ……（21） N_x(i)＝n^ B_x(i)＝i^′ （n^，i^′は式（21）を満たすｎ，i′）として求める。ここにＸは入力単音節数である。
以上のようにして求められた累積距離D_x(i)、バ
ツクポインタB_x(i)、最後尾単音節N_x(i)のそれぞ
れを累積距離記憶部２３、バツクポインタ記憶部
２４、最後尾単音節記憶部２２に記憶する。式
（21）におけるD_x（i′−１）は以前に求められた値
として累積距離記憶部２３に記憶されていたもの
である。２５は音声区間検出部であつて、入力信号の大
きさ等から音声区間を判定するものであり、この
音声区間検出部２５が、音声入力が開始されたこ
とを検出すると、フレーム数計数器２６はフレー
ム毎に計数をはじめる。前記母音認識より最後尾
単音節の決定までの処理は第ｉフレームについて
の処理であつたが、このフレーム数計数器２６の
計数値がすなわちこのｉを設定している。従つ
て、前記と同様の処理がフレームが１進む毎に行
われることになる。フレーム数計数器２６は音声
区間が検出されると計数を始め、音声区間が終了
するとリセツトされる。最後尾単音節記憶部２
２、バツクポインタ記憶部２４には、従つてＢ
(i)，Ｂ(i)がｉ＝１，２，…，Ｉについて記憶され
ることになる。セグメンテーシヨン部２７はバツクポインタ記
憶部２４に対し、所定のバツクポインタを読み出
すべき命令を発するものである。すなわち、セグ
メンテーシヨン部２７がｉなる値をバツクポイン
タ記憶部２４に発すると、バツクポインタ記憶部
２４からはバツクポインタＢ(i)が読み出される。
セグメンテーシヨン部２７はバツクポインタ記憶
部２４からＢ(i)なる値を受け取ると、その同じ値
をバツクポインタ記憶部２４に発する。従つて、
音声区間検出部２５が音声入力の終了を検知する
と、フレーム数計数器２６の最終値Ｉがセグメン
テーシヨン部２７に供給され、セグメンテーシヨ
ン部２７は先ずＩなる値をバツクポインタ記憶部
２４に発する。以後、前記説明の動作に従つて、
バツクポインタ記憶部２４には、Ｂ(I)Ｂ（Ｂ(I)），
Ｂ（Ｂ（Ｂ(I)）），…，０なる出力が順次得られるこ
とになる。これらの値は、最後から２番目の単音
節の終りのフレーム、同３番目の終りのフレー
ム、同４番目の終りのフレーム、…というもので
あり、Ｎ(i)はｉフレームで終る単音節であつたか
ら、この値をそのまま最後尾単音節記憶部２２に
与えると、最後の単音節から逆の順序で認識結果
が得られることになる。正規の順序で結果を得た
いときはこの順序で変換をバツクポインタ記憶部
２４の出力に対して行うか、最後尾単音節記憶部
２２の出力に対して行えばよい。第１２図は、ソフトウエアによつて前記実施例
装置の機能を実現した場合のフローチヤートであ
る。ステツプ１００〜１０３は初期化する部分であ
る。ステツプ１０６〜１０８は入力フレームｉ、単
音節ｎについて、第６図斜線部における標準パタ
ーンの特徴ベクトルと入力パターンの特徴ベクト
ルの間のベクトル間距離を求める部分であつて、
前記ベクトル間距離計算部１６における処理に相
当する。ステツプ１０９〜１１４は部分累積距離Dⁿ ₀
（i′：ｉ）を求める部分であつて、前記部分累積
距離計算部１７における処理に相当する。ステツプ１１５〜１１６は、累積距離D_x(i)、
最後尾単音節N_x(i)、バツクポインタB_x(i)を求め、
それぞれを記憶しておく部分であつて、前記累積
距離計算部１８、累積距離記憶部２３、最後尾単
音節記憶部２２、バツクポインタ記憶部２４にお
ける処理である。ステツプ１１７〜１２０はｉ＝１，２，…，Ｉ
について上記のようにして求まつたN_x(i)，B_x(i)
から最終的な認識結果を得る部分であつて、前記
バツクポインタ記憶部２４、セグメンテーシヨン
部２７、最後尾単音節記憶部２２の間で行われる
処理に相当する。以上のように、本発明装置によれば、式（15）
の漸化式計算による連続単音節認識において、重
みを導入することにより子音部を重視した照合が
可能となり認識率が大幅に向上したものである。なお、本実施例は単音節音声の認識を例に上げ
て説明したが、一般の単語音声でもよく、特に互
にまぎらわしい単語を認識語彙に含むとき等は、
その特徴部分に大きな重みをつけることにより効
果をあげることができる。また、本発明は音声の
認識のみに限らず他のパターンの認識にも応用可
能であることは勿論である。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の音声認識装置のブロツク図、第
２図はパターンＡ，Ｂの特徴ベクトルの対応関係
を示す図、第３図ａ〜ｆはｉ―ｊ平面上の格子点
を選ぶ際の拘束条件例を示す図、第４図および第
５図はそれぞれ入力単語数が既知の場合、未知の
場合の連続単語音声認識におけるセグメンテーシ
ヨンおよび認識単語の決定手順を示すフローチヤ
ート、第６図は２段DP法の後向きアルゴリズム
の説明図、第７図ａ〜ｄはｉ―ｊ平面上の格子点
を選ぶ際の拘束条件例を示す図、第８図〜第１０
図はマツチング径路に対しての重み付けの実施例
を示す図、第１１図は本発明における一実施例の
ブロツク図、第１２図は同実施例装置の機能をソ
フトウエアで実現したときのフローチヤートであ
る。１１…特徴抽出部、１５…単音節標準パターン
記憶部、１６…ベクトル間距離計算部、１７…部
分累積距離計算部、１８…累積距離計算部、２２
…最後尾単音節記憶部、２３…累積距離記憶部、
２４…バツクポインタ記憶部、２５…音声区間検
出部、２６…フレーム数計数器、２７…セグメン
テーシヨン部。

Claims

【特許請求の範囲】１入力信号を特徴ベクトルの系列a₁a₂…a_Iに変
換する特徴抽出手段と、特徴ベクトルの系列b₁ ⁿ
b₂ ⁿ…bⁿ _Jｎから成る標準パターンBⁿ（ただしｎ＝
１，２，…，Ｎ）およびそれに付随する_Jo 〓^j=1 Wⁿ
（ｊ）＝（一定）なる条件を有する重み係数Wⁿ(1)，
Wⁿ(2)，…Wⁿ（Jⁿ）を記憶する標準パターン記憶
手段と、前記入力パターンと前記標準パターン
Rⁿとのパターン間の距離を、前記入力パターン
を構成する特徴ベクトルa₁a₂…a_Iと前記標準パタ
ーンRⁿを構成する特徴ベクトルb₁b₂…bⁿ _Jｎと前記
重み係数Wⁿ（ｊ）とからなる函数として、動的計
画法により最小化する動的計画手段を有し、この
動的計画手段は、前記両パターンを比較する格子
グラフ上の任意の２点間を結ぶ径路に沿う荷重の
総和が径路によらず一定になるようにして計算す
ることを特徴とするパターン比較装置。