JPH029359B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH029359B2 JPH029359B2 JP59068015A JP6801584A JPH029359B2 JP H029359 B2 JPH029359 B2 JP H029359B2 JP 59068015 A JP59068015 A JP 59068015A JP 6801584 A JP6801584 A JP 6801584A JP H029359 B2 JPH029359 B2 JP H029359B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- word
- state
- value
- time
- pattern
- 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
Links
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 6
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 15
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 20
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 108010002352 Interleukin-1 Proteins 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 101100218322 Arabidopsis thaliana ATXR3 gene Proteins 0.000 description 1
- 102100029768 Histone-lysine N-methyltransferase SETD1A Human genes 0.000 description 1
- 102100032742 Histone-lysine N-methyltransferase SETD2 Human genes 0.000 description 1
- 101000865038 Homo sapiens Histone-lysine N-methyltransferase SETD1A Proteins 0.000 description 1
- 101100149326 Homo sapiens SETD2 gene Proteins 0.000 description 1
- LZHSWRWIMQRTOP-UHFFFAOYSA-N N-(furan-2-ylmethyl)-3-[4-[methyl(propyl)amino]-6-(trifluoromethyl)pyrimidin-2-yl]sulfanylpropanamide Chemical compound CCCN(C)C1=NC(=NC(=C1)C(F)(F)F)SCCC(=O)NCC2=CC=CO2 LZHSWRWIMQRTOP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101100533304 Plasmodium falciparum (isolate 3D7) SETVS gene Proteins 0.000 description 1
- 101150117538 Set2 gene Proteins 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/08—Speech classification or search
- G10L15/12—Speech classification or search using dynamic programming techniques, e.g. dynamic time warping [DTW]
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は連続音声認識装置に関し、特に文法に
従つて連続発声された文音声を高速認識する高認
識率の連続音声認識装置に関する。
従つて連続発声された文音声を高速認識する高認
識率の連続音声認識装置に関する。
（先行技術）
音声認識装置の中でも文法に従つて発声された
文音声を認識する装置は、計算機プログラムや限
定業務用文章あるいは航空管制や各種機器の制御
用指令などの認識ができ広範囲な応用分野を有し
ている。文法の拘束が与えられている場合には、
その文法規則を利用することによつて誤認識を防
止できることが原理的に知られている。特に連続
数字認識において入力音声に桁数の制約がある場
合、その制約を規制化することにより認識率を改
善することができる。
文音声を認識する装置は、計算機プログラムや限
定業務用文章あるいは航空管制や各種機器の制御
用指令などの認識ができ広範囲な応用分野を有し
ている。文法の拘束が与えられている場合には、
その文法規則を利用することによつて誤認識を防
止できることが原理的に知られている。特に連続
数字認識において入力音声に桁数の制約がある場
合、その制約を規制化することにより認識率を改
善することができる。
このような文法に従つて連続に発声された文音
声を認識する手法が同一出願人による特願昭58−
239303「連続音声認識装置」に記載されている。
この原理は大略次のようである。文法をオートマ
トンαで表現し、そのオートマトンαを次のよう
に定義する。
声を認識する手法が同一出願人による特願昭58−
239303「連続音声認識装置」に記載されている。
この原理は大略次のようである。文法をオートマ
トンαで表現し、そのオートマトンαを次のよう
に定義する。
α＝＜Ｋ、Σ、Δ、P0、Ｆ＞ ……(1)
ここで、
Ｋ： 状態ｐの集合｛ｐ｜ｐ＝１、２、…π｝
Σ： 入力単語ｎの集合｛ｎ｜ｎ＝１、２、…
Ｎ｝ Δ： 状態遷移規則｛（ｐ、ｑ、ｎ）｝ ここで、（ｐ、ｑ、ｎ）はｐｎ → ｑ なる状態遷移を意味する。
Ｎ｝ Δ： 状態遷移規則｛（ｐ、ｑ、ｎ）｝ ここで、（ｐ、ｑ、ｎ）はｐｎ → ｑ なる状態遷移を意味する。
P0：初期状態、以後はｐ＝０で示す。
Ｆ：最終状態集合Ｆ⊂Ｋ
次に前記オートマトンαに従つて単語ｎ∈Σを
連続して発声して得られる音声パタンＡを Ａ＝a1、a2、…ai、…aI ……(2) で示し、これを（未知）入力パタンと呼ぶ。各単
語ｎ∈Σに対して標準的なパタン Bn＝bn 1、bn 2、…bn j、…bn j ……(3) を用意し、これを単語標準パタンと呼ぶ。この単
語標準パタンBnをオートマトンαに従つて接続
することによつて得られる連続音声標準パタンＣ
＝Bn1、Bn2、…BnXと入力パタンＡとのDPマツ
チングを行い、２つのパタンの相互に異なる度合
を表わす量（以下相異度と称する）を算出し、最
小の相違度を与える単語系列を認識結果とする。
連続して発声して得られる音声パタンＡを Ａ＝a1、a2、…ai、…aI ……(2) で示し、これを（未知）入力パタンと呼ぶ。各単
語ｎ∈Σに対して標準的なパタン Bn＝bn 1、bn 2、…bn j、…bn j ……(3) を用意し、これを単語標準パタンと呼ぶ。この単
語標準パタンBnをオートマトンαに従つて接続
することによつて得られる連続音声標準パタンＣ
＝Bn1、Bn2、…BnXと入力パタンＡとのDPマツ
チングを行い、２つのパタンの相互に異なる度合
を表わす量（以下相異度と称する）を算出し、最
小の相違度を与える単語系列を認識結果とする。
ここで最小の相異度を次のような動的計画の手
法で求める。この手法では、入力パタン時刻ｍ、
状態ｑにおける最少単語累積相違度Ｔ（ｍ、ｑ）、
この最少を与えた単語名をＮ（ｍ、ｑ）、その単語
の始点時刻（経路値）Ｌ（ｍ、ｑ）、単語始点の状
態Ｐ（ｍ、ｑ）が計算される。また、単語ｎ、状
態ｐ、標準パタン時刻ｊにて定まる前ブロツクと
の境界上における累積相違度Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）、そ
の累積相違度が得られた経路値すなわち単語始点
時刻Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ）が計算される。
法で求める。この手法では、入力パタン時刻ｍ、
状態ｑにおける最少単語累積相違度Ｔ（ｍ、ｑ）、
この最少を与えた単語名をＮ（ｍ、ｑ）、その単語
の始点時刻（経路値）Ｌ（ｍ、ｑ）、単語始点の状
態Ｐ（ｍ、ｑ）が計算される。また、単語ｎ、状
態ｐ、標準パタン時刻ｊにて定まる前ブロツクと
の境界上における累積相違度Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）、そ
の累積相違度が得られた経路値すなわち単語始点
時刻Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ）が計算される。
まず、初期条件を
Ｔ（０、０）＝０
Ｔ（ｍ、ｑ）＝∞、ｍ≠０、ｑ≠０
Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）＝∞ ……(4)
とし、ｉ＝１よりＩ／IL（ここでＩ／ILは説明の
簡単のため割り切れるものとする。）まで順次(5)、
(6)式の境界条件を基に(7)式の漸化式を（ｐ、ｑ、
ｎ）∈Δなるすべての対（ｐ、ｎ）について計算
する。すなわち境界条件を ｇ（ｍ−１、０）＝Ｔ（ｍ−１、ｐ）
ｍ＝ms、…me ｈ（ｍ−１、０）＝ｍ−１ ｍ＝ms、me ただしms＝（ｉ−１）・IL＋１、me＝ｉ・IL ……(5) ｇ（ms−１、ｊ）＝Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）
ｊ＝１、…Jn ｇ（ms−１、ｊ）＝Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）
ｊ＝１、…Jn ｈ（ms−１、ｊ）＝Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ） ｊ＝１、…jn…
…(6) とし、漸化式 ｇ（ｍ、ｊ）＝ｄ（ｍ、ｊ）＋ｇ（ｍ−１、j^） ｈ（ｍ、ｊ）＝ｈ（ｍ−１、j^）
……(7) ただし を時刻ｍ＝msよりmeまで計算し、その後標準パ
タン時刻ｊ＝１よりJnまで計算する。
簡単のため割り切れるものとする。）まで順次(5)、
(6)式の境界条件を基に(7)式の漸化式を（ｐ、ｑ、
ｎ）∈Δなるすべての対（ｐ、ｎ）について計算
する。すなわち境界条件を ｇ（ｍ−１、０）＝Ｔ（ｍ−１、ｐ）
ｍ＝ms、…me ｈ（ｍ−１、０）＝ｍ−１ ｍ＝ms、me ただしms＝（ｉ−１）・IL＋１、me＝ｉ・IL ……(5) ｇ（ms−１、ｊ）＝Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）
ｊ＝１、…Jn ｇ（ms−１、ｊ）＝Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）
ｊ＝１、…Jn ｈ（ms−１、ｊ）＝Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ） ｊ＝１、…jn…
…(6) とし、漸化式 ｇ（ｍ、ｊ）＝ｄ（ｍ、ｊ）＋ｇ（ｍ−１、j^） ｈ（ｍ、ｊ）＝ｈ（ｍ−１、j^）
……(7) ただし を時刻ｍ＝msよりmeまで計算し、その後標準パ
タン時刻ｊ＝１よりJnまで計算する。
１ブロツクの計算終了後ｇ（me、ｊ）、ｈ（me、
ｊ）をそれぞれテーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）、Ｈ
（ｐ、ｎ、ｊ）へ格納する。ここでargmin ｙは
ｘ∈Ｘの条件のもとでｙを最小とするxx∈Ｘ を意味している。
ｊ）をそれぞれテーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）、Ｈ
（ｐ、ｎ、ｊ）へ格納する。ここでargmin ｙは
ｘ∈Ｘの条件のもとでｙを最小とするxx∈Ｘ を意味している。
次に単語の境界における最小化として
if Ｔ（ｍ、ｑ）＞ｇ（ｍ、Jn）
thenT＝（ｍ、ｑ）＝ｇ（ｍ、Jn）
Ｎ（ｍ、ｑ）＝ｎ
Ｐ（ｍ、ｑ）＝ｐ
Ｌ（ｍ、ｑ）＝ｈ（ｍ、Jn）
ただしｍ＝ms、…me ……(8)
を計算する。
すなわち、第１図（説明図）に示すように(7)式
の漸化式を入力パタンILフレーム分各対（ｐ、
ｎ）について算出し、この縦１ブロツクの計算を
入力パタン軸に沿つて移動させ、終端ｍ＝Ｉまで
求める。
の漸化式を入力パタンILフレーム分各対（ｐ、
ｎ）について算出し、この縦１ブロツクの計算を
入力パタン軸に沿つて移動させ、終端ｍ＝Ｉまで
求める。
入力パタンの認識結果は判定処理として次のよ
うな手続きにより求められる。
うな手続きにより求められる。
初期条件 q^＝
argmin
ｑ∈Ｆ〔Ｔ(I、q)〕 ……(9)
とし、
ｑ＝q^、ｍ＝Ｉ ……(10)
として
認識単語 n^＝Ｎ（ｍ、ｑ）
単語始点 l^＝Ｌ（ｍ、ｑ）
状態遷移 q^＝Ｐ（ｍ、ｑ） ……(11)
を求める。
もしl^＞０ならばｑ＝q^、ｍ＝l^として(11)式を繰
り返す。l^＝０ならば終了。
り返す。l^＝０ならば終了。
（先行技術の問題）
前記特願昭58−239303記載の方法では、縦１ブ
ロツクの漸化式計算をＩ／IL回繰り返せばよい。
これによつて同一出願人による特開昭58−100195
「連続音声認識装置」に述べている縦１列の漸化
式計算をＩ回繰り返す方法に比較してテーブル記
憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）とＨ（ｐ、ｎ、ｊ）の読出し、
書込み回数が１／ILとなり、メモリアクセス時
間を少なくすることができている。しかしなが
ら、オートマトンの状態遷移にループが含まれる
場合は、状態ｐにおける縦１ブロツクの漸化式計
算の単語終端での結果Ｔ（ｍ、ｑ）＝ｇ（ｍ、Jn）、
ｍ＝ms、…me−１を自分自身の状態ｐにおける
漸化式計算の初期値ｇ（ｍ−１、０）＝Ｔ（ｍ−１、
ｐ）、ｍ＝ms＋１、…meとするという不都合が生
じるので正しい計算結果は得られない。さらに、
境界条件であるテーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）、Ｎ（ｍ、
ｑ）、Ｐ（ｍ、ｑ）、Ｌ（ｍ、ｑ）を時刻ｍ＝ｉ・
IL＝meのみの点だけで計算する方法が前記特願
昭58−239303号明細書に述べられている。しかし
この方法ではオートマトンの状態遷移にループが
含まれてもよいが、境界条件の計算を荒い間隔で
行うので、単語と単語の境界決定の精度が悪いた
め誤認識の原因となつていた。
ロツクの漸化式計算をＩ／IL回繰り返せばよい。
これによつて同一出願人による特開昭58−100195
「連続音声認識装置」に述べている縦１列の漸化
式計算をＩ回繰り返す方法に比較してテーブル記
憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）とＨ（ｐ、ｎ、ｊ）の読出し、
書込み回数が１／ILとなり、メモリアクセス時
間を少なくすることができている。しかしなが
ら、オートマトンの状態遷移にループが含まれる
場合は、状態ｐにおける縦１ブロツクの漸化式計
算の単語終端での結果Ｔ（ｍ、ｑ）＝ｇ（ｍ、Jn）、
ｍ＝ms、…me−１を自分自身の状態ｐにおける
漸化式計算の初期値ｇ（ｍ−１、０）＝Ｔ（ｍ−１、
ｐ）、ｍ＝ms＋１、…meとするという不都合が生
じるので正しい計算結果は得られない。さらに、
境界条件であるテーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）、Ｎ（ｍ、
ｑ）、Ｐ（ｍ、ｑ）、Ｌ（ｍ、ｑ）を時刻ｍ＝ｉ・
IL＝meのみの点だけで計算する方法が前記特願
昭58−239303号明細書に述べられている。しかし
この方法ではオートマトンの状態遷移にループが
含まれてもよいが、境界条件の計算を荒い間隔で
行うので、単語と単語の境界決定の精度が悪いた
め誤認識の原因となつていた。
このように先行技術による方法にはオートマト
ンの状態遷移にループを含めることができない
か、またはループが含まれている場合には単語の
境界決定の時間精度が悪く誤認識が多くなるとい
う欠点があつた。
ンの状態遷移にループを含めることができない
か、またはループが含まれている場合には単語の
境界決定の時間精度が悪く誤認識が多くなるとい
う欠点があつた。
（発明の目的）
本発明の目的は、入力パタン時刻ｍと標準パタ
ン時刻ｊで定められる領域内で斜めブロツク単位
に計算を実行することにより上記欠点を解決し、
多様な文法によつて発声された文音声を高い認識
率で高速に認識できるようにした連続音声認識装
置を提供することにある。
ン時刻ｊで定められる領域内で斜めブロツク単位
に計算を実行することにより上記欠点を解決し、
多様な文法によつて発声された文音声を高い認識
率で高速に認識できるようにした連続音声認識装
置を提供することにある。
（発明の構成）
本発明によれば、入力音声を特徴の時系列Ａ＝
a1、a2、…ai、…aIに変換する入力部と；単語セ
ツトΣ＝｛ｎ｝の中の各単語ｎに対して標準パタ
ンBn＝b1 n、b2 n、…bj n、…bn Jｎを記憶する標準
パタン記憶部と；単語ｎの入力によつて状態遷移
ｐ→ｑが生じることを意味する規則（ｐ、ｑ、
ｎ）の群である状態遷移テーブルΔと最終状態の
群Ｆとを記憶するオートマトン記憶部と；入力パ
タン時刻ｍと状態ｑとによつて番地指定されるテ
ーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）、Ｐ（ｍ、ｑ）、Ｎ（ｍ、ｑ）
およびＬ（ｍ、ｑ）と；状態ｐと単語指定ｎおよ
び標準パタン時刻ｊとによつて番地指定されるテ
ーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）およびＨ（ｐ、ｎ、
ｊ）と；入力パタン時刻ｍと標準パタン時刻ｊで
定められる領域内で入力パタンILフレームの幅
を持ち標準パタン軸へ対して傾斜している平行四
辺形で区切られた第ｉ番目の斜めブロツクの各点
（ｍ、ｊ）において、順次指定される単語指定番
号ｎに対応した標準パタンの各特徴ベクトルbn jと
入力パタンの特徴ベクトルanとの距離ｄ（ｍ、
ｊ）を算出する距離計算部と；単語指定ｎに対し
て生起し得る状態対（ｐ、ｑ）に対して、状態ｐ
と単語指定ｎと標準パタン時刻ｊによつて指定さ
れる前記テーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）およびＨ
（ｐ、ｎ、ｊ）を参照し、テーブル記憶Ｔ（ｍ−
１、ｐ）の値を漸化式境界条件としてDPマツチ
ング漸化式値ｇ（ｍ、ｊ）と経路値ｈ（ｍ、ｊ）を
前記第ｉ番目の斜めブロツク内の各点（ｍ、ｊ）
について求めて、第ｉ＋１番目の斜めブロツクと
の境界における漸化式値ｇ（mej、ｊ）と経路値
ｈ（mej、ｊ）を前記テーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、
ｊ）とＨ（ｐ、ｎ、ｊ）とに格納するDPマツチン
グ部と；前記DPマツチング部で算出された漸化
式値ｇ（ｍ、Jn）を状態ｑに関して最小値を求め
前記テーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）に書き込み、この
最小を与えた単語名ｎ、状態指定ｐ、経路値ｈ
（ｍ、Jn）を前記テーブル記憶Ｎ（ｍ、ｑ）、Ｐ
（ｍ、ｑ）、Ｌ（ｍ、ｑ）にそれぞれ書き込む比較
回路と；前記入力パタン時刻ｍ、入力パタンブロ
ツク番号ｉ、単語指定ｎ、状態指定ｐ、ｑおよび
標準パタン時刻ｊ等の信号を発生するための制御
部と；最終時刻ｍ＝Ｉにおいて、前記最終状態群
Ｆに含まれる状態ｑで前記テーブル記憶Ｔ（ｐ、
ｑ）が最小なるものを定め、この最小を与えた状
態ｑおよび時刻ｍをもとにして前記テーブル記憶
Ｐ（ｍ、ｑ）、Ｎ（ｍ、ｑ）およびＬ（ｍ、ｑ）を参
照して認識結果を定める判定部とを備えることを
特徴とする連続音声認識装置が得られる。
a1、a2、…ai、…aIに変換する入力部と；単語セ
ツトΣ＝｛ｎ｝の中の各単語ｎに対して標準パタ
ンBn＝b1 n、b2 n、…bj n、…bn Jｎを記憶する標準
パタン記憶部と；単語ｎの入力によつて状態遷移
ｐ→ｑが生じることを意味する規則（ｐ、ｑ、
ｎ）の群である状態遷移テーブルΔと最終状態の
群Ｆとを記憶するオートマトン記憶部と；入力パ
タン時刻ｍと状態ｑとによつて番地指定されるテ
ーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）、Ｐ（ｍ、ｑ）、Ｎ（ｍ、ｑ）
およびＬ（ｍ、ｑ）と；状態ｐと単語指定ｎおよ
び標準パタン時刻ｊとによつて番地指定されるテ
ーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）およびＨ（ｐ、ｎ、
ｊ）と；入力パタン時刻ｍと標準パタン時刻ｊで
定められる領域内で入力パタンILフレームの幅
を持ち標準パタン軸へ対して傾斜している平行四
辺形で区切られた第ｉ番目の斜めブロツクの各点
（ｍ、ｊ）において、順次指定される単語指定番
号ｎに対応した標準パタンの各特徴ベクトルbn jと
入力パタンの特徴ベクトルanとの距離ｄ（ｍ、
ｊ）を算出する距離計算部と；単語指定ｎに対し
て生起し得る状態対（ｐ、ｑ）に対して、状態ｐ
と単語指定ｎと標準パタン時刻ｊによつて指定さ
れる前記テーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）およびＨ
（ｐ、ｎ、ｊ）を参照し、テーブル記憶Ｔ（ｍ−
１、ｐ）の値を漸化式境界条件としてDPマツチ
ング漸化式値ｇ（ｍ、ｊ）と経路値ｈ（ｍ、ｊ）を
前記第ｉ番目の斜めブロツク内の各点（ｍ、ｊ）
について求めて、第ｉ＋１番目の斜めブロツクと
の境界における漸化式値ｇ（mej、ｊ）と経路値
ｈ（mej、ｊ）を前記テーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、
ｊ）とＨ（ｐ、ｎ、ｊ）とに格納するDPマツチン
グ部と；前記DPマツチング部で算出された漸化
式値ｇ（ｍ、Jn）を状態ｑに関して最小値を求め
前記テーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）に書き込み、この
最小を与えた単語名ｎ、状態指定ｐ、経路値ｈ
（ｍ、Jn）を前記テーブル記憶Ｎ（ｍ、ｑ）、Ｐ
（ｍ、ｑ）、Ｌ（ｍ、ｑ）にそれぞれ書き込む比較
回路と；前記入力パタン時刻ｍ、入力パタンブロ
ツク番号ｉ、単語指定ｎ、状態指定ｐ、ｑおよび
標準パタン時刻ｊ等の信号を発生するための制御
部と；最終時刻ｍ＝Ｉにおいて、前記最終状態群
Ｆに含まれる状態ｑで前記テーブル記憶Ｔ（ｐ、
ｑ）が最小なるものを定め、この最小を与えた状
態ｑおよび時刻ｍをもとにして前記テーブル記憶
Ｐ（ｍ、ｑ）、Ｎ（ｍ、ｑ）およびＬ（ｍ、ｑ）を参
照して認識結果を定める判定部とを備えることを
特徴とする連続音声認識装置が得られる。
（発明の原理）
次に本発明の原理について第２図、第１０図を
参照しながら説明する。
参照しながら説明する。
第２図、第１０図は本発明の連続音声認識装置
の原理を説明するための図である。
の原理を説明するための図である。
本発明の連続音声認識装置による方法は、第２
図に示すように前記(7)式の漸化式計算を入力パタ
ンのILフレーム分をブロツク化し、さらに斜め
に傾斜させた斜めブロツクごとに算出する。すな
わち次に示す動的計画の手法で求める。初期条件
を Ｔ（０、０）＝０ Ｔ（ｍ、ｑ）＝∞、ｍ≠０、ｑ≠０ Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）＝∞ ……(12) とし、ｉ＝１よりＩ／IL（ここでＩ／ILは説明の
簡単のため割り切れるものとする。）まで順次
（13）、（14）式の境界条件を基に（15）式の漸化
式を（ｐ、ｑ、ｎ）∈Δなるすべての対（ｐ、
ｎ）について計算する。すなわち境界条件を ｇ（ｍ−１、０）＝Ｔ（ｍ−１、ｐ）
ｍ＝msp、…mep ｈ（ｍ−１、０）＝ｍ−１ ｍ＝msp、…mep ただしmsp＝（ｉ−１）・IL＋１、mep＝ｉ・IL……(13) とし、ｊ＝１、…jnなる各標準パタン時刻ｊにつ
いて msj＝msp＋〔ｊ・ａ〕 mej＝msj＋IL−１ ただし〔ｘ〕はｘより小さな最大の整数とし、
境界条件 ｇ（msj−１、ｊ）＝Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ） ｈ（msj−１、ｊ）＝Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ） ……(14) とし、漸化式 ｇ（ｍ、ｊ）＝ｄ（ｍ、ｊ）＋ｇ（ｍ
−１、j^） ｈ（ｍ、ｊ）＝ｈ（ｍ−１、j^） ただし ｄ（ｍ、ｊ）＝Dis（an、bn j j^＝argmin ｇ（ｍ−１、j′） ｊ−２j′ｊ ……(15) を時刻ｍ＝msjよりmejまで計算し、境界値である
ｇ（mej、ｊ）、ｈ（mej、ｊ）をそれぞれテーブル
記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）、Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ）へ格納す
る。
図に示すように前記(7)式の漸化式計算を入力パタ
ンのILフレーム分をブロツク化し、さらに斜め
に傾斜させた斜めブロツクごとに算出する。すな
わち次に示す動的計画の手法で求める。初期条件
を Ｔ（０、０）＝０ Ｔ（ｍ、ｑ）＝∞、ｍ≠０、ｑ≠０ Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）＝∞ ……(12) とし、ｉ＝１よりＩ／IL（ここでＩ／ILは説明の
簡単のため割り切れるものとする。）まで順次
（13）、（14）式の境界条件を基に（15）式の漸化
式を（ｐ、ｑ、ｎ）∈Δなるすべての対（ｐ、
ｎ）について計算する。すなわち境界条件を ｇ（ｍ−１、０）＝Ｔ（ｍ−１、ｐ）
ｍ＝msp、…mep ｈ（ｍ−１、０）＝ｍ−１ ｍ＝msp、…mep ただしmsp＝（ｉ−１）・IL＋１、mep＝ｉ・IL……(13) とし、ｊ＝１、…jnなる各標準パタン時刻ｊにつ
いて msj＝msp＋〔ｊ・ａ〕 mej＝msj＋IL−１ ただし〔ｘ〕はｘより小さな最大の整数とし、
境界条件 ｇ（msj−１、ｊ）＝Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ） ｈ（msj−１、ｊ）＝Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ） ……(14) とし、漸化式 ｇ（ｍ、ｊ）＝ｄ（ｍ、ｊ）＋ｇ（ｍ
−１、j^） ｈ（ｍ、ｊ）＝ｈ（ｍ−１、j^） ただし ｄ（ｍ、ｊ）＝Dis（an、bn j j^＝argmin ｇ（ｍ−１、j′） ｊ−２j′ｊ ……(15) を時刻ｍ＝msjよりmejまで計算し、境界値である
ｇ（mej、ｊ）、ｈ（mej、ｊ）をそれぞれテーブル
記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）、Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ）へ格納す
る。
（15）式の計算が標準パタン時刻ｊ＝Jnまで終
了した後、単語境界における最小化として if Ｔ（ｍ、ｑ）＞ｇ（ｍ、Jn） thenT＝（ｍ、ｑ）＝ｇ（ｍ、Jn） Ｎ（ｍ、ｑ）＝ｎ Ｐ（ｍ、ｑ）＝ｐ Ｌ（ｍ、ｑ）＝ｈ（ｍ、Jn） ただしｍ＝ms、…me ms＝msp＋〔Jn・ａ〕 me＝ms＋IL−１ ……(16) を計算する。
了した後、単語境界における最小化として if Ｔ（ｍ、ｑ）＞ｇ（ｍ、Jn） thenT＝（ｍ、ｑ）＝ｇ（ｍ、Jn） Ｎ（ｍ、ｑ）＝ｎ Ｐ（ｍ、ｑ）＝ｐ Ｌ（ｍ、ｑ）＝ｈ（ｍ、Jn） ただしｍ＝ms、…me ms＝msp＋〔Jn・ａ〕 me＝ms＋IL−１ ……(16) を計算する。
入力パタンの認識結果は前記(9)、(10)、(11)式によ
り前述の従来方法と同様にして求める。
り前述の従来方法と同様にして求める。
本発明では漸化式計算を斜めブロツクごとに実
行している。この斜めに実行できる理由を次に説
明する。
行している。この斜めに実行できる理由を次に説
明する。
DPマツチングの経路として第１０図に示した
３通りしか許していないため、標準パタン軸（縦
軸）に対するブロツクの斜めの度合をａとする
と、ａを ０＜ａ≦１／２ ……（17） に限定すれば、経路が斜めブロツクの内から外へ
出て再び内へ入ることや、外から内へ入り再び外
へ出ることはない。すなわち、DPマツチングの
漸化式計算を斜めブロツクごとに積み重ねること
ができる。
３通りしか許していないため、標準パタン軸（縦
軸）に対するブロツクの斜めの度合をａとする
と、ａを ０＜ａ≦１／２ ……（17） に限定すれば、経路が斜めブロツクの内から外へ
出て再び内へ入ることや、外から内へ入り再び外
へ出ることはない。すなわち、DPマツチングの
漸化式計算を斜めブロツクごとに積み重ねること
ができる。
一方、オートマトンの状態遷移にループがある
場合には斜めブロツクの終端区間（第２図のｅの
部分）が始端区間（第２図のｓの部分）と重なる
と、斜めブロツクの漸化式計算の初期値を結果で
書き換えるという矛盾が生じる。このため終端区
間と始端区間が入力パタン時間軸で重ならないよ
うにする必要がある。
場合には斜めブロツクの終端区間（第２図のｅの
部分）が始端区間（第２図のｓの部分）と重なる
と、斜めブロツクの漸化式計算の初期値を結果で
書き換えるという矛盾が生じる。このため終端区
間と始端区間が入力パタン時間軸で重ならないよ
うにする必要がある。
すなわち、
〔ａ・min（Jn）〕＋１＞IL ……（18）
とする必要がある。ここで、標準パタンの最小フ
レーム数を10とした場合ａ＝１／２、IL＝５とする ことができる。
レーム数を10とした場合ａ＝１／２、IL＝５とする ことができる。
（実施例）
次に第３図〜第９図を参照して本発明について
説明する。
説明する。
第３図は本発明の連続音声認識装置の一実施例
を示すブロツク図、第４図、第５図、第６図はそ
れぞれ第３図の実施例の一部詳細構成を示す部分
ブロツク図、第７図は第３図における動作の時間
関係を示すタイムチヤート、第８図ａ、〜ｄは第
３図〜第６図における動作の一連の流れを示すフ
ローチヤート、第９図は第３図におけるオートマ
トン記憶部のメモリ構成例を示す図である。
を示すブロツク図、第４図、第５図、第６図はそ
れぞれ第３図の実施例の一部詳細構成を示す部分
ブロツク図、第７図は第３図における動作の時間
関係を示すタイムチヤート、第８図ａ、〜ｄは第
３図〜第６図における動作の一連の流れを示すフ
ローチヤート、第９図は第３図におけるオートマ
トン記憶部のメモリ構成例を示す図である。
標準パタン記憶部１３０には単語セツトΣに含
まれる単語ｎの標準パタンBnが記憶されている。
オートマトン記憶部２３０には状態遷移規則と最
終状態の指定情報とが記憶されている。本実施例
では状態遷移規則は第９図ａおよびｂに示すよう
に記憶されている。第９図ａは状態指定テーブル
と呼ばれ単語ｎによる状態遷移ｐ→ｑとして許さ
れる状態ｐの集合を指定している。同図には単語
ｎに対する状態ｐとしてp1…ｐ…peが生じ得るこ
とが例示されている。第９図ｂは遷移テーブルと
呼ばれ単語ｎによつて状態ｐから遷移し得る状態
ｑの集合を記憶している。
まれる単語ｎの標準パタンBnが記憶されている。
オートマトン記憶部２３０には状態遷移規則と最
終状態の指定情報とが記憶されている。本実施例
では状態遷移規則は第９図ａおよびｂに示すよう
に記憶されている。第９図ａは状態指定テーブル
と呼ばれ単語ｎによる状態遷移ｐ→ｑとして許さ
れる状態ｐの集合を指定している。同図には単語
ｎに対する状態ｐとしてp1…ｐ…peが生じ得るこ
とが例示されている。第９図ｂは遷移テーブルと
呼ばれ単語ｎによつて状態ｐから遷移し得る状態
ｑの集合を記憶している。
マイクロホン１００より未知入力音声が入力さ
れると入力部１１０によつて周波数分析がなされ
特徴を示すベクトルa1に変換され順次入力パタン
バツフア１２０に送られる。また、入力部１１０
には音声レベルを検知することによつて音声区間
を決定する機能が与えられており、音声区間中で
は「１」その他では「０」なる音声区間信号Ｓを
発生する。制御部２４０は、この音声区間信号Ｓ
の立上りの時刻において初期化パルスSET１を
発生する。これによつて第８図ａのブロツク１０
に対応する初期化がＧメモリ１５０とＴメモリ２
００に対してなされる。
れると入力部１１０によつて周波数分析がなされ
特徴を示すベクトルa1に変換され順次入力パタン
バツフア１２０に送られる。また、入力部１１０
には音声レベルを検知することによつて音声区間
を決定する機能が与えられており、音声区間中で
は「１」その他では「０」なる音声区間信号Ｓを
発生する。制御部２４０は、この音声区間信号Ｓ
の立上りの時刻において初期化パルスSET１を
発生する。これによつて第８図ａのブロツク１０
に対応する初期化がＧメモリ１５０とＴメモリ２
００に対してなされる。
以上の初期化が終了すると、以後のILフレー
ム分の入力特徴aiの入力に同期して入力パタンブ
ロツク信号ｉが１、２…と計数される。この入力
パタンブロツクｉにおいて制御部２４０よりの単
語指定信号ｎは１からＮまで変化する。各単語ｎ
においてオートマトン記憶部２３０中の状態テー
ブルが参照され、状態指定信号ｐがp1からpeまで
変化される。またその単語ｎと状態ｐにて規定さ
れる状態指定信号ｑも出力される。
ム分の入力特徴aiの入力に同期して入力パタンブ
ロツク信号ｉが１、２…と計数される。この入力
パタンブロツクｉにおいて制御部２４０よりの単
語指定信号ｎは１からＮまで変化する。各単語ｎ
においてオートマトン記憶部２３０中の状態テー
ブルが参照され、状態指定信号ｐがp1からpeまで
変化される。またその単語ｎと状態ｐにて規定さ
れる状態指定信号ｑも出力される。
次に単語ｎ、状態ｐなる１サイクル内の動作を
説明する。この１サイクルによつて第２図に図示
した斜め１ブロツク部分の計算が実行される。す
なわち前記（13）、（14）式の境界条件のもとで前
記（15）、（16）式を計算する。初めに制御部２４
０よりの信号SET２によつて、第８図ａのブロ
ツク１１に対応する値のセツトがDPマツチング
部１４０内のＧメモリ１４３とｈメモリ１４４に
対して行われる。続いて制御部２４０よりの標準
パタン時刻信号ｊは１からJnまで変化する。各標
準パタン時刻ｊにおいて、まず第８図ｂのブロツ
ク１２に示す第ｉ−１番目の斜めブロツクとの境
界値のセツトが制御部２４０よりの信号SET３
によつて行われる。続いて入力パタン時刻信号ｍ
がmsj（msj＝（ｉ−１）・IL＋１＋〔ｊ・ａ〕）から
mej（mej＝msj＋IL−１）まで変化する。各入力
パタン時刻ｍにおいて第８図ｂのブロツク１３に
示した計算がDPマツチング部１４０で行われる。
DPマツチング部１４０では初めに入力パタンの
ｍフレームと第ｎ番目の単語の標準パタンのｊフ
レームが読み出されて前記（71）式に示すＲ次元
ベクトル間の距離を距離計算部１４１で求める。
すなわち、入力パタンバツフア１２０と標準パタ
ン記憶部１３０とからの信号に従つてＲ個のデー
タを順次読み出し、絶対値回路１４１１で差の絶
対値を求め、加算器１４１２とアキユムレータ１
４１３によつてその和が求められ、Dis（an、bn j）
が得られる。一方、距離計算と並列して３つの相
異度の最小値が求められる。すなわち、ｇメモリ
１４３より（ｍ−１、ｊ）、ｇ（ｍ−１、ｊ−１）、
ｇ（ｍ−１、ｊ−２）とｈメモリ１１４よりｈ（ｍ
−１、ｊ）、ｈ（ｍ−１、ｊ−１）、ｈ（ｍ−１、ｊ
−２）を読み出し、レジスタＧ１，Ｇ２，Ｇ３と
Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３へそれぞれ格納する。比較回路
１４２２は３つのレジスタＧ１，Ｇ２，Ｇ３から
最小値を検出し、その最小値が得られたレジスタ
Gn^（n^は１、２、３のどれか）に対応したレジス
タHn^を選択するゲート信号n^を発する。前記ゲー
ト信号n^により選択されたレジスタHn^の内容がｈ
メモリ１４４のｈ（ｍ、ｊ）へ書き込まれる。ま
た、比較回路１４２２より出力された最小値ｇ
（ｍ−１、j^）は前記距離計算部１４１で求められ
た距離ｄ（ｍ、ｊ）と加算器１４２１によつて加
算され、ｇメモリ１４３のｇ（ｍ、ｊ）へ書き込
まれる。
説明する。この１サイクルによつて第２図に図示
した斜め１ブロツク部分の計算が実行される。す
なわち前記（13）、（14）式の境界条件のもとで前
記（15）、（16）式を計算する。初めに制御部２４
０よりの信号SET２によつて、第８図ａのブロ
ツク１１に対応する値のセツトがDPマツチング
部１４０内のＧメモリ１４３とｈメモリ１４４に
対して行われる。続いて制御部２４０よりの標準
パタン時刻信号ｊは１からJnまで変化する。各標
準パタン時刻ｊにおいて、まず第８図ｂのブロツ
ク１２に示す第ｉ−１番目の斜めブロツクとの境
界値のセツトが制御部２４０よりの信号SET３
によつて行われる。続いて入力パタン時刻信号ｍ
がmsj（msj＝（ｉ−１）・IL＋１＋〔ｊ・ａ〕）から
mej（mej＝msj＋IL−１）まで変化する。各入力
パタン時刻ｍにおいて第８図ｂのブロツク１３に
示した計算がDPマツチング部１４０で行われる。
DPマツチング部１４０では初めに入力パタンの
ｍフレームと第ｎ番目の単語の標準パタンのｊフ
レームが読み出されて前記（71）式に示すＲ次元
ベクトル間の距離を距離計算部１４１で求める。
すなわち、入力パタンバツフア１２０と標準パタ
ン記憶部１３０とからの信号に従つてＲ個のデー
タを順次読み出し、絶対値回路１４１１で差の絶
対値を求め、加算器１４１２とアキユムレータ１
４１３によつてその和が求められ、Dis（an、bn j）
が得られる。一方、距離計算と並列して３つの相
異度の最小値が求められる。すなわち、ｇメモリ
１４３より（ｍ−１、ｊ）、ｇ（ｍ−１、ｊ−１）、
ｇ（ｍ−１、ｊ−２）とｈメモリ１１４よりｈ（ｍ
−１、ｊ）、ｈ（ｍ−１、ｊ−１）、ｈ（ｍ−１、ｊ
−２）を読み出し、レジスタＧ１，Ｇ２，Ｇ３と
Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３へそれぞれ格納する。比較回路
１４２２は３つのレジスタＧ１，Ｇ２，Ｇ３から
最小値を検出し、その最小値が得られたレジスタ
Gn^（n^は１、２、３のどれか）に対応したレジス
タHn^を選択するゲート信号n^を発する。前記ゲー
ト信号n^により選択されたレジスタHn^の内容がｈ
メモリ１４４のｈ（ｍ、ｊ）へ書き込まれる。ま
た、比較回路１４２２より出力された最小値ｇ
（ｍ−１、j^）は前記距離計算部１４１で求められ
た距離ｄ（ｍ、ｊ）と加算器１４２１によつて加
算され、ｇメモリ１４３のｇ（ｍ、ｊ）へ書き込
まれる。
入力パタン時刻ｍがmsjよりmejまで変化した
後、制御部２４０よりの信号SET４に従つて第
８図ｂのブロツク１４に示した第ｉ＋１番目の斜
めブロツクとの境界値ｇ（mej、ｊ）、ｈ（mej、
ｊ）をテーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）１５０、Ｈ
（ｐ、ｎ、ｊ）１６０へ格納する 以上説明した標準パタン時刻ｊが終端Jnとなる
まで実行することによつて第ｉ番目の斜めブロツ
クの漸化式計算が行われる。次いで制御部２４０
より発せられた信号ｍ２（ms＝msp＋〔Jn・ａ〕
からme＝ms＋IL−１まで変化する）に従つて第
８図ｃのブロツク１５に示した比較が行われる。
すなわち、第５図に示すように、信号ｍ２と状態
ｑに従つてＴメモリ２００よりＴ（ｍ、ｑ）とｇ
メモリ１４３よりｇ（ｍ、Jn）が読み出され、比
較回路１７０により比較しＴ（ｍ、ｑ）＞ｇ（ｍ、
Jn）の場合wp信号が発せられ、ｇ（ｍ、Jn）、ｎ、
ｐ、ｈ（ｍ、Jn）がテーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）、２
００、Ｎ（ｍ、ｑ）１９０、Ｐ（ｍ、ｑ）１８０、
Ｌ（ｍ、ｑ）２１０へそれぞれ書き込まれる。
後、制御部２４０よりの信号SET４に従つて第
８図ｂのブロツク１４に示した第ｉ＋１番目の斜
めブロツクとの境界値ｇ（mej、ｊ）、ｈ（mej、
ｊ）をテーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）１５０、Ｈ
（ｐ、ｎ、ｊ）１６０へ格納する 以上説明した標準パタン時刻ｊが終端Jnとなる
まで実行することによつて第ｉ番目の斜めブロツ
クの漸化式計算が行われる。次いで制御部２４０
より発せられた信号ｍ２（ms＝msp＋〔Jn・ａ〕
からme＝ms＋IL−１まで変化する）に従つて第
８図ｃのブロツク１５に示した比較が行われる。
すなわち、第５図に示すように、信号ｍ２と状態
ｑに従つてＴメモリ２００よりＴ（ｍ、ｑ）とｇ
メモリ１４３よりｇ（ｍ、Jn）が読み出され、比
較回路１７０により比較しＴ（ｍ、ｑ）＞ｇ（ｍ、
Jn）の場合wp信号が発せられ、ｇ（ｍ、Jn）、ｎ、
ｐ、ｈ（ｍ、Jn）がテーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）、２
００、Ｎ（ｍ、ｑ）１９０、Ｐ（ｍ、ｑ）１８０、
Ｌ（ｍ、ｑ）２１０へそれぞれ書き込まれる。
以上の動作によつて状態ｐ、単語ｎ、入力パタ
ンブロツクｉの処理が終了する。さらに状態指定
信号ｐがp1からpeと変化されることにより単語指
定信号ｎに対する処理が終了する。さらに単語指
定信号ｎが１からＮまで変化されることにより第
ｉ番目の斜めブロツクに対する処理が終了する。
ンブロツクｉの処理が終了する。さらに状態指定
信号ｐがp1からpeと変化されることにより単語指
定信号ｎに対する処理が終了する。さらに単語指
定信号ｎが１からＮまで変化されることにより第
ｉ番目の斜めブロツクに対する処理が終了する。
入力パタンブロツク信号がＩ／ILとなつた後
に前記(9)、(10)、(11)式に示した判定処理が開始され
る。判定部２２０は第６図に示すように構成さ
れ、まず第８図ｄのブロツク１６の処理として、
オートマトン記憶部２３０から最終状態集合Ｆに
含まれる状態ｑを信号ｑ３に従つて順次指定さ
れ、Ｔメモリ２００よりＴ（Ｉ、ｑ）を読み出し、
比較回路２２１、最小値レジスタ２２２、状態レ
ジスタ２２３を用いて最小のＴ（Ｉ、ｑ）が与え
られる状態q^を得る。続いて第８図ｄのブロツク
１７の処理として判定制御部２２７はｑ＝q^、ｍ
＝Ｉとしてアドレス信号ｍ３、ｑをＮメモリ１９
０、Ｌメモリ２１０、Ｐメモリ１８０へ発しＮ
（ｍ、ｑ）、Ｌ（ｍ、ｑ）、Ｐ（ｍ、ｑ）を読み出す。
このＬ（ｍ、ｑ）とＰ（ｍ、ｑ）は次の時刻ｍと状
態ｑとなり、Ｎ（ｍ、ｑ）は認識結果として出力
される。この処理をl^が零になるまで繰り返すこ
とにより順次認識結果が得られる。
に前記(9)、(10)、(11)式に示した判定処理が開始され
る。判定部２２０は第６図に示すように構成さ
れ、まず第８図ｄのブロツク１６の処理として、
オートマトン記憶部２３０から最終状態集合Ｆに
含まれる状態ｑを信号ｑ３に従つて順次指定さ
れ、Ｔメモリ２００よりＴ（Ｉ、ｑ）を読み出し、
比較回路２２１、最小値レジスタ２２２、状態レ
ジスタ２２３を用いて最小のＴ（Ｉ、ｑ）が与え
られる状態q^を得る。続いて第８図ｄのブロツク
１７の処理として判定制御部２２７はｑ＝q^、ｍ
＝Ｉとしてアドレス信号ｍ３、ｑをＮメモリ１９
０、Ｌメモリ２１０、Ｐメモリ１８０へ発しＮ
（ｍ、ｑ）、Ｌ（ｍ、ｑ）、Ｐ（ｍ、ｑ）を読み出す。
このＬ（ｍ、ｑ）とＰ（ｍ、ｑ）は次の時刻ｍと状
態ｑとなり、Ｎ（ｍ、ｑ）は認識結果として出力
される。この処理をl^が零になるまで繰り返すこ
とにより順次認識結果が得られる。
以上、本発明の構成を実施例にもとづいて説明
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。特に本実施例ではDPマツチ
ングの漸化式として最も簡単な(7)式を用いたが、
他のより高性能なものを用いる方法も考えられ
る。例えば ｇ（ｍ、ｊ）＝minｇ（ｍ−２、ｊ−
１）＋ｄ（ｍ−１、ｊ）＋ｄ（ｍ、ｊ） ｇ（ｍ−１、ｊ−１）＋ｄ（ｍ、ｊ） ｇ（ｍ−１、ｊ−２）＋ｄ（ｍ、ｊ） なるものを用いる方法が考えられる。ただし、こ
の場合には漸化式値は時刻（ｍ−２）まで、距離
も時刻（ｍ−１）まで保存しなくてはならないの
でテーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）と同様なものを
増設する必要がある。また、本説明では距離を基
本として認識を行つたが、相関を基本として認識
する方法も考えられる。この場合には、大小関係
が逆になるので本説明の最小値検出機能を、すべ
て最大値検出機能に置換する必要がある。また、
本説明ではテーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）および
Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ）はフオートランで用いられる三
次元配列としてあるが、状態指定信号ｐ、単語指
定信号ｎ、標準パタン時刻ｊによつて指定される
メモリとしてもよい。すなわち、テーブル記憶は
前記ｐ、ｎ、ｊのすべての範囲（テーブルサイズ
＝pnax×nnax×jnax）を持つのではなく、 使用される範囲（テーブルサイズ Σ （ｐ，ｎ） Jn ∈Δ） のみを持つているものとしてもよい。これらの自
明な変更は本発明の権利範囲に属するものであ
る。
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。特に本実施例ではDPマツチ
ングの漸化式として最も簡単な(7)式を用いたが、
他のより高性能なものを用いる方法も考えられ
る。例えば ｇ（ｍ、ｊ）＝minｇ（ｍ−２、ｊ−
１）＋ｄ（ｍ−１、ｊ）＋ｄ（ｍ、ｊ） ｇ（ｍ−１、ｊ−１）＋ｄ（ｍ、ｊ） ｇ（ｍ−１、ｊ−２）＋ｄ（ｍ、ｊ） なるものを用いる方法が考えられる。ただし、こ
の場合には漸化式値は時刻（ｍ−２）まで、距離
も時刻（ｍ−１）まで保存しなくてはならないの
でテーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）と同様なものを
増設する必要がある。また、本説明では距離を基
本として認識を行つたが、相関を基本として認識
する方法も考えられる。この場合には、大小関係
が逆になるので本説明の最小値検出機能を、すべ
て最大値検出機能に置換する必要がある。また、
本説明ではテーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）および
Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ）はフオートランで用いられる三
次元配列としてあるが、状態指定信号ｐ、単語指
定信号ｎ、標準パタン時刻ｊによつて指定される
メモリとしてもよい。すなわち、テーブル記憶は
前記ｐ、ｎ、ｊのすべての範囲（テーブルサイズ
＝pnax×nnax×jnax）を持つのではなく、 使用される範囲（テーブルサイズ Σ （ｐ，ｎ） Jn ∈Δ） のみを持つているものとしてもよい。これらの自
明な変更は本発明の権利範囲に属するものであ
る。
（発明の効果）
以上説明したように本発明の連続音声認識装置
では、入力パタン時刻ｍと標準パタン時刻ｊで定
められる領域内で入力パタンILフレームの幅を
持ち標準パタン軸に対して傾斜している平行四辺
形で区切られる斜めブロツクごとに計算を進めて
いるので、前記特願昭58−239303に記載されてい
る方法によるメモリアクセス時間の削減という利
点を保持するとともに、オートマトンの状態遷移
にループが許されないという欠点を解消した。す
なわち、本発明の連続音声認識装置によれば斜め
ブロツク単位に計算を実行することにより多様な
文法によつて発声された文音声を高い認識率で高
速に認識することが可能となるという効果が生じ
る。
では、入力パタン時刻ｍと標準パタン時刻ｊで定
められる領域内で入力パタンILフレームの幅を
持ち標準パタン軸に対して傾斜している平行四辺
形で区切られる斜めブロツクごとに計算を進めて
いるので、前記特願昭58−239303に記載されてい
る方法によるメモリアクセス時間の削減という利
点を保持するとともに、オートマトンの状態遷移
にループが許されないという欠点を解消した。す
なわち、本発明の連続音声認識装置によれば斜め
ブロツク単位に計算を実行することにより多様な
文法によつて発声された文音声を高い認識率で高
速に認識することが可能となるという効果が生じ
る。
第１図は従来の連続音声認識技術を説明するた
めの図、第２図、第１０図はいずれも本発明の連
続音声認識装置の原理を説明するための図、第３
図は本発明の連続音声認識装置の一実施例を示す
ブロツク図、第４図、第５図、第６図はそれぞれ
第３図の実施例の一部詳細構成を示す部分ブロツ
ク図、第７図は第３図における動作の時間関係を
示すタイムチヤート、第８図ａ、〜ｄは第３図〜
第６図における動作の一連の流れを示すフローチ
ヤートおよび第９図は第３図におけるオートマト
ン記憶部のメモリ構成例を示す図である。 図において、１００……マイクロホン、１１０
……入力部、１２０……入力パタンバツフア、１
３０……標準パタン記憶部、１４０……DPマツ
チング部、１４１……距離計算部、１４３……ｇ
メモリ、１４４……ｈメモリ、１５０……Ｇメモ
リ、１６０……Ｈメモリ、１７０，２２１……比
較回路、１８０……Ｐメモリ、１９０……Ｎメモ
リ、２００……Ｔメモリ、２１０……Ｌメモリ、
２２０……判定部、２２２……最小値レジスタ、
２２３……状態レジスタ、２２７……判定制御
部、２３０……オートマトン記憶部、２４０……
制御部。
めの図、第２図、第１０図はいずれも本発明の連
続音声認識装置の原理を説明するための図、第３
図は本発明の連続音声認識装置の一実施例を示す
ブロツク図、第４図、第５図、第６図はそれぞれ
第３図の実施例の一部詳細構成を示す部分ブロツ
ク図、第７図は第３図における動作の時間関係を
示すタイムチヤート、第８図ａ、〜ｄは第３図〜
第６図における動作の一連の流れを示すフローチ
ヤートおよび第９図は第３図におけるオートマト
ン記憶部のメモリ構成例を示す図である。 図において、１００……マイクロホン、１１０
……入力部、１２０……入力パタンバツフア、１
３０……標準パタン記憶部、１４０……DPマツ
チング部、１４１……距離計算部、１４３……ｇ
メモリ、１４４……ｈメモリ、１５０……Ｇメモ
リ、１６０……Ｈメモリ、１７０，２２１……比
較回路、１８０……Ｐメモリ、１９０……Ｎメモ
リ、２００……Ｔメモリ、２１０……Ｌメモリ、
２２０……判定部、２２２……最小値レジスタ、
２２３……状態レジスタ、２２７……判定制御
部、２３０……オートマトン記憶部、２４０……
制御部。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 入力音声を特徴の時系列Ａ＝a1、a2、…ai、
…aIに変換する入力部と；単語セツトΣ＝｛ｎ｝
の中の各単語ｎに対し標準パタンBn＝b1 n、b2 n、
…、bj n、…bn Jｎを記憶する標準パタン記憶部
と；単語ｎの入力によつて状態遷移ｐ→ｑが生じ
ることを意味する規則（ｐ、ｑ、ｎ）の群である
状態遷移テーブルΔと最終状態の群Ｆとを記憶す
るオートマトン記憶部と； 入力パタン時刻ｍ、状態ｑにおける最小単語累
積相違度Ｔ（ｍ、ｑ）、その最小累積相違度を与え
た単語名Ｎ（ｍ、ｑ）、その単語の経路値Ｌ（ｍ、
ｑ）、単語始点の状態Ｐ（ｍ、ｑ）を記憶するテー
ブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）、Ｎ（ｍ、ｑ）、Ｌ（ｍ、ｑ）
およびＰ（ｍ、ｑ）と； 単語ｎ、状態ｐ、標準パタン時刻ｊにて定まる
前ブロツクとの境界上における累積相違度Ｇ（ｐ、
ｎ、ｊ）、その累積相違度が得られた経路値Ｈ
（ｐ、ｎ、ｊ）を記憶するテーブル記憶Ｇ（ｐ、
ｎ、ｊ）およびＨ（ｐ、ｎ、ｊ）と；入力パタン
時刻ｍと標準パタン時刻ｊで定められる領域内で
入力パタンILフレームの幅を持ち、標準パタン
軸に対して傾きの度合がａで傾斜し、 かつ［ａ・ min ｎ（Jn）］＋１＞IL＞１ を満たす平行四辺形で区切られた第ｉ番目の斜め
ブロツクの各点（ｍ、ｊ）において、順次指定さ
れる単語指定信号ｎに対応した標準パタンの各特
徴ベクトルbj nと入力パタンの特徴ベクトルanと
の距離ｄ（ｍ、ｊ）を算出する距離計算部と；単
語指定ｎに対して生起し得る状態対（ｐ、ｑ）に
対して、状態ｐと単語指定ｎと標準パタン時刻ｊ
によつて指定される前記テーブル記憶Ｇ（ｐ、ｎ、
ｊ）およびＨ（ｐ、ｎ、ｊ）を参照し、テーブル
記憶Ｔ（ｍ−１、ｐ）の値を漸化式境界条件とし
てDPマツチング漸化式値ｇ（ｍ、ｊ）と経路値ｈ
（ｍ、ｊ）を前記第ｉ番目の斜めプロツク内の各
点（ｍ、ｊ）について求めて、第ｉ＋１番目の斜
めブロツクとの境界における漸化式値ｇ（mej、
ｊ）と経路値ｈ（mej、ｊ）を前記テーブル記憶
Ｇ（ｐ、ｎ、ｊ）とＨ（ｐ、ｎ、ｊ）とに格納する
DPマツチング部と；前記DPマツチング部で算出
された漸化式値ｇ（ｍ、Jn）を状態ｑに関して最
小値を求め前記テーブル記憶Ｔ（ｍ、ｑ）に書き
込み、この最小を与えた単語名ｎ、状態指定Ｐ、
経路値ｈ（ｍ、Jn）を前記テーブル記憶Ｎ（ｍ、
ｑ）、Ｐ（ｍ、ｑ）、Ｌ（ｍ、ｑ）にそれぞれ書き込
む比較回路と；前記入力パタン時刻ｍ、入力パタ
ンブロツク番号ｉ、単語指定ｎ、状態指定ｐ、ｑ
および標準パタン時刻ｊ等の信号を発生するため
の制御部と；最終時刻ｍ＝Ｉにおいて、前記最終
状態群Ｆに含まれる状態ｑで前記テーブル記憶Ｔ
（ｍ、ｑ）が最小なるものを定め、この最小を与
えた状態ｑおよび時刻ｍをもとにして前記テーブ
ル記憶Ｐ（ｍ、ｑ）、Ｎ（ｍ、ｑ）およびＬ（ｍ、
ｑ）を参照して認識結果を定める判定部とを備え
ることを特徴とする連続音声認識装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59068015A JPS60211498A (ja) | 1984-04-05 | 1984-04-05 | 連続音声認識装置 |
| US06/719,603 US4901352A (en) | 1984-04-05 | 1985-04-03 | Pattern matching method using restricted matching paths and apparatus therefor |
| DE8585104177T DE3572058D1 (en) | 1984-04-05 | 1985-04-04 | Pattern matching method and apparatus therefor |
| EP85104177A EP0162255B1 (en) | 1984-04-05 | 1985-04-04 | Pattern matching method and apparatus therefor |
| CA000478383A CA1226945A (en) | 1984-04-05 | 1985-04-04 | Pattern matching method and apparatus therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59068015A JPS60211498A (ja) | 1984-04-05 | 1984-04-05 | 連続音声認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60211498A JPS60211498A (ja) | 1985-10-23 |
| JPH029359B2 true JPH029359B2 (ja) | 1990-03-01 |
Family
ID=13361577
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59068015A Granted JPS60211498A (ja) | 1984-04-05 | 1984-04-05 | 連続音声認識装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4901352A (ja) |
| EP (1) | EP0162255B1 (ja) |
| JP (1) | JPS60211498A (ja) |
| CA (1) | CA1226945A (ja) |
| DE (1) | DE3572058D1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022230100A1 (ja) | 2021-04-28 | 2022-11-03 | 三菱電機株式会社 | 制御装置、駆動装置、および電動パワーステアリング装置 |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH067354B2 (ja) * | 1984-10-25 | 1994-01-26 | 松下電器産業株式会社 | パタ−ン比較装置 |
| JPS61145599A (ja) * | 1984-12-19 | 1986-07-03 | 日本電気株式会社 | 連続音声認識装置 |
| US5450598A (en) * | 1985-12-27 | 1995-09-12 | Xerox Corporation | Finite state machine data storage where data transition is accomplished without the use of pointers |
| US5228110A (en) * | 1989-09-15 | 1993-07-13 | U.S. Philips Corporation | Method for recognizing N different word strings in a speech signal |
| JPH04194999A (ja) * | 1990-11-27 | 1992-07-14 | Sharp Corp | 学習を用いた動的計画法 |
| DE4433366A1 (de) * | 1994-09-20 | 1996-03-21 | Sel Alcatel Ag | Verfahren und Einrichtung zur Bestimmung eines Maßes der Übereinstimmung zwischen zwei Mustern sowie Spracherkennungseinrichtung damit und Programm-Modul dafür |
| JP2964881B2 (ja) * | 1994-09-20 | 1999-10-18 | 日本電気株式会社 | 音声認識装置 |
| JP3576272B2 (ja) * | 1995-06-22 | 2004-10-13 | シャープ株式会社 | 音声認識装置および方法 |
| JP3006507B2 (ja) * | 1996-10-03 | 2000-02-07 | 日本電気株式会社 | パターン間距離計算装置 |
| US6122757A (en) * | 1997-06-27 | 2000-09-19 | Agilent Technologies, Inc | Code generating system for improved pattern matching in a protocol analyzer |
| US7305391B2 (en) * | 2003-02-07 | 2007-12-04 | Safenet, Inc. | System and method for determining the start of a match of a regular expression |
| US7227994B2 (en) * | 2003-03-20 | 2007-06-05 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for imbedded pattern recognition using dual alternating pointers |
| US7366352B2 (en) * | 2003-03-20 | 2008-04-29 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for performing fast closest match in pattern recognition |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4059725A (en) * | 1975-03-12 | 1977-11-22 | Nippon Electric Company, Ltd. | Automatic continuous speech recognition system employing dynamic programming |
| JPS55157799A (en) * | 1979-05-29 | 1980-12-08 | Nippon Electric Co | High efficiency pattern matching unit |
| JPS5629292A (en) * | 1979-08-17 | 1981-03-24 | Nippon Electric Co | Continuous voice identifier |
| US4349700A (en) * | 1980-04-08 | 1982-09-14 | Bell Telephone Laboratories, Incorporated | Continuous speech recognition system |
| US4513436A (en) * | 1980-09-16 | 1985-04-23 | Oki Electric Industry, Co., Ltd. | Speech recognition system |
| US4400788A (en) * | 1981-03-27 | 1983-08-23 | Bell Telephone Laboratories, Incorporated | Continuous speech pattern recognizer |
| JPS5885499A (ja) * | 1981-11-18 | 1983-05-21 | 株式会社デンソー | 連続音声認識装置 |
| US4592086A (en) * | 1981-12-09 | 1986-05-27 | Nippon Electric Co., Ltd. | Continuous speech recognition system |
| JPS58100195A (ja) * | 1981-12-10 | 1983-06-14 | 日本電気株式会社 | 連続音声認識装置 |
| US4570232A (en) * | 1981-12-21 | 1986-02-11 | Nippon Telegraph & Telephone Public Corporation | Speech recognition apparatus |
| JPS58132298A (ja) * | 1982-02-01 | 1983-08-06 | 日本電気株式会社 | 窓制限付パタンマツチング装置 |
| JPS60179797A (ja) * | 1983-10-27 | 1985-09-13 | 日本電気株式会社 | パタンマツチング装置 |
-
1984
- 1984-04-05 JP JP59068015A patent/JPS60211498A/ja active Granted
-
1985
- 1985-04-03 US US06/719,603 patent/US4901352A/en not_active Expired - Lifetime
- 1985-04-04 EP EP85104177A patent/EP0162255B1/en not_active Expired
- 1985-04-04 DE DE8585104177T patent/DE3572058D1/de not_active Expired
- 1985-04-04 CA CA000478383A patent/CA1226945A/en not_active Expired
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022230100A1 (ja) | 2021-04-28 | 2022-11-03 | 三菱電機株式会社 | 制御装置、駆動装置、および電動パワーステアリング装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0162255A1 (en) | 1985-11-27 |
| JPS60211498A (ja) | 1985-10-23 |
| CA1226945A (en) | 1987-09-15 |
| US4901352A (en) | 1990-02-13 |
| EP0162255B1 (en) | 1989-08-02 |
| DE3572058D1 (en) | 1989-09-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH029359B2 (ja) | ||
| JPH0159600B2 (ja) | ||
| JPS58102299A (ja) | 部分単位音声パタン発生装置 | |
| JP2841404B2 (ja) | 連続音声認識装置 | |
| JPH09319392A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS592040B2 (ja) | 音声認織装置 | |
| JPS61219099A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPH0346839B2 (ja) | ||
| JPH0296800A (ja) | 連続音声認識装置 | |
| JPH08123469A (ja) | 句境界確率計算装置および句境界確率利用連続音声認識装置 | |
| JPH0887294A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPH0355836B2 (ja) | ||
| JP3652753B2 (ja) | 発声変形音声認識装置及び音声認識方法 | |
| JP3532248B2 (ja) | 学習音声パタンモデル使用音声認識装置 | |
| JPH0575117B2 (ja) | ||
| JPH08248975A (ja) | 標準パターン学習装置およびこの装置を使用した音声認識装置 | |
| JPH0449954B2 (ja) | ||
| JPH0552516B2 (ja) | ||
| JPS60164800A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS61102698A (ja) | 標準パタ−ン適応方式 | |
| An et al. | A Study on Speech Recognition using DMS Model | |
| JPH0223876B2 (ja) | ||
| JPS62294298A (ja) | 音声入力装置 | |
| JPH0134399B2 (ja) | ||
| JPH0534680B2 (ja) |