JPH03257596A - 認識距離の差に基づく最良優先探索処理方法 - Google Patents
認識距離の差に基づく最良優先探索処理方法Info
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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】
〔概要〕
音声認識装置または文字認識装置が認識結果として生成
する候補単語ラティスまたは候補文字ラティスなどから
、候補文または候補単語を順次選別する認識距離の差に
基づく最良優先探索処理方法に関し。
する候補単語ラティスまたは候補文字ラティスなどから
、候補文または候補単語を順次選別する認識距離の差に
基づく最良優先探索処理方法に関し。
入力文または単語を候補ラティスから短時間で選別でき
るようにすることを目的とし。
るようにすることを目的とし。
各候補間の認識距離の差を計算する処理過程と。
その差の平均値を計算する処理過程と、前の候補との認
識距離の差に応じた探索優先指数を計算する処理過程と
、探索優先指数が小さい候補から優先的に探索する処理
過程とを含む、あるいは各候補間の認識距離の差および
その差の平均値を計算する処理過程と、この平均値と各
認識距離の差とに基づき、候補をグループに分ける処理
過程と。
識距離の差に応じた探索優先指数を計算する処理過程と
、探索優先指数が小さい候補から優先的に探索する処理
過程とを含む、あるいは各候補間の認識距離の差および
その差の平均値を計算する処理過程と、この平均値と各
認識距離の差とに基づき、候補をグループに分ける処理
過程と。
各グループごとに候補間の認識距離の差に応じた探索優
先指数を計算する処理過程と、グループ間で探索優先指
数が小さいグループから優先的に探索する処理過程とを
含むように構成する。
先指数を計算する処理過程と、グループ間で探索優先指
数が小さいグループから優先的に探索する処理過程とを
含むように構成する。
本発明は、音声認識装置または文字認識装置が認識結果
として生成する候補単語ラティスまたは候補文字ラティ
スなどから２候補文または候補単語を順次選別する認識
距離の差に基づく最良優先探索処理方法に関する。
として生成する候補単語ラティスまたは候補文字ラティ
スなどから２候補文または候補単語を順次選別する認識
距離の差に基づく最良優先探索処理方法に関する。
第１０図は従来技術による縦型探索の例を示す。
従来、音声や文字の認識装置が認識結果として生成した
候補ラティスから、正解となる入力文や単語を選び出す
ための方式として、縦型探索方式が用いられている。
候補ラティスから、正解となる入力文や単語を選び出す
ための方式として、縦型探索方式が用いられている。
例えば９文字認識装置から「１！似度」という単語を入
力したとする０文字認識装置は、各文字ごとに、各種の
特徴に着目して抽出した入カバターンと あらかじめ用
意されている標準パターンとの照合を行い、いくつかの
候補とその候補に関する確からしさの基準となる認識距
離とを出力する。
力したとする０文字認識装置は、各文字ごとに、各種の
特徴に着目して抽出した入カバターンと あらかじめ用
意されている標準パターンとの照合を行い、いくつかの
候補とその候補に関する確からしさの基準となる認識距
離とを出力する。
第１０図に示す例では、「類似度」の入力における１文
字目の候補順位が、’ＩＩＩ（認ｌｌｉ距離＝２４５８
）Ｊ→「類（認識距離＝２４９７）Ｊ→「頽（認識距離
＝２５８２）Ｊ→「締（認識距離＝２７１７）Ｊの順と
なっている。２文字目は’４ＱＪ→「以Ｊ→・・・・の
順である。このような候補の並びを候補ラティスという
。
字目の候補順位が、’ＩＩＩ（認ｌｌｉ距離＝２４５８
）Ｊ→「類（認識距離＝２４９７）Ｊ→「頽（認識距離
＝２５８２）Ｊ→「締（認識距離＝２７１７）Ｊの順と
なっている。２文字目は’４ＱＪ→「以Ｊ→・・・・の
順である。このような候補の並びを候補ラティスという
。
従来の縦型探索では、これらの候補ラティスから、正解
となる入力単語を選び出す場合に、第１Ｏ図に示す■→
■→■→・・・・の文字の組み合わせを生成して探索を
進める。すなわち、「願似唐」→「願似度」→「願似慶
」→・・・・の順で、探索していく、この例では、正解
候補のｒｌ似度ノに行きつくまでに、１８回の探索が必
要になる。
となる入力単語を選び出す場合に、第１Ｏ図に示す■→
■→■→・・・・の文字の組み合わせを生成して探索を
進める。すなわち、「願似唐」→「願似度」→「願似慶
」→・・・・の順で、探索していく、この例では、正解
候補のｒｌ似度ノに行きつくまでに、１８回の探索が必
要になる。
また、探索方式の１つとして、Ｉｌ良優先探索方式が知
られている。最良優先探索方式は、横型探索の一種で、
ある量を基準として最も確からしい候補から優先的に選
びだして探索する方式である。
られている。最良優先探索方式は、横型探索の一種で、
ある量を基準として最も確からしい候補から優先的に選
びだして探索する方式である。
しかし、従来の最良優先探索方式では、基準となる量と
して認識距離の絶対的な値だけを用いることが考えられ
ており５次の候補との関係についてば２考慮が払われて
いなかった。
して認識距離の絶対的な値だけを用いることが考えられ
ており５次の候補との関係についてば２考慮が払われて
いなかった。
従来の縦型探索では、ｖＡ駄な探索を繰り返すことが多
く、また最良優先探索でも、下位の候補に正解が含まれ
ているときに、他との関係で、それの選択が後回しにな
り、探索に長時間かかることがしばしばあるという問題
があった。
く、また最良優先探索でも、下位の候補に正解が含まれ
ているときに、他との関係で、それの選択が後回しにな
り、探索に長時間かかることがしばしばあるという問題
があった。
本発明は上記問題点の解決を図り、入力文または単語を
候補ラティスから短時間で選別できるようにすることを
目的としている。
候補ラティスから短時間で選別できるようにすることを
目的としている。
第１図は本発明の原理説明図である。
第１の発明では、第１図（イ）に示すように処理する。
音声または文字の認識装置が認識した複数の認識候補群
から正解候補の文または単語を順次選別するにあたって
、まず、処理過程１０により。認識装置が出力した候補
単語または文節間あるいは候補文字間の認識距離の差を
計算する。
から正解候補の文または単語を順次選別するにあたって
、まず、処理過程１０により。認識装置が出力した候補
単語または文節間あるいは候補文字間の認識距離の差を
計算する。
次に、処理過程１１により、各認識距離の差の平均値を
計算する。
計算する。
処理過程１２では、処理過程１１で計算した平均値を利
用して候補単語または文節ごと、あるいは候補文字ごと
に、前の候補との認識距離の差に応じた探索優先指数を
計算する。
用して候補単語または文節ごと、あるいは候補文字ごと
に、前の候補との認識距離の差に応じた探索優先指数を
計算する。
そして、処理過程１３により、探索優先指数が小さい候
補から優先的に探索し、正解の入力文または単語を選男
１デする。
補から優先的に探索し、正解の入力文または単語を選男
１デする。
第２の発明では、第１図（ロ）に示すように処理する。
音声または文字の認識装置が認識した複数の認識候補群
から正解候補の文または単語を順次選別するにあたって
、まず、処理過程２０により、認識装置が出力した候補
単語または文節間あるいは候補文字間の認識距離の差を
計算する。
から正解候補の文または単語を順次選別するにあたって
、まず、処理過程２０により、認識装置が出力した候補
単語または文節間あるいは候補文字間の認識距離の差を
計算する。
次に、処理過程２１により、各認識距離の差の平均値を
計算する。
計算する。
処理過程２２では、処理過程２１で計算した平均値と５
処理過程２０で計算した各認識距離の差との大小関係な
どにより、候補をグループに分ける。
処理過程２０で計算した各認識距離の差との大小関係な
どにより、候補をグループに分ける。
そして、処理過程２３により、各グループごとに、隣接
するグループに属する候補との間の認識距離の差に応じ
た探索優先指数を計算する。
するグループに属する候補との間の認識距離の差に応じ
た探索優先指数を計算する。
各グループの探索優先指数を計算したならば処理過程２
４により、グループ間では探索優先指数が小さいグルー
プから優先的に探索し、グループ内では縦型探索または
横型探索を実施する。これにより、正解の入力文または
単語を得る。
４により、グループ間では探索優先指数が小さいグルー
プから優先的に探索し、グループ内では縦型探索または
横型探索を実施する。これにより、正解の入力文または
単語を得る。
文字認識装置が生成する文字の認識類似度、すなわち認
識距離には２次のような属性がある。
識距離には２次のような属性がある。
（ｉ）候補文字ラティスの中の１位の候補文字が。
それより下位の候補文字より実際に入力した文字である
可能性が高い。例えば、５位以下の候補文字には、入力
文字が含まれている可能性はほとんどない。
可能性が高い。例えば、５位以下の候補文字には、入力
文字が含まれている可能性はほとんどない。
（ｉｉ ）候補文字２位と３位の類似度の差が大きい場
合、１位と２位の中に入力文字が存在する可能性が高い
。
合、１位と２位の中に入力文字が存在する可能性が高い
。
このような属性は、音声認識の場合も同様であるが２本
発明は、この属性に着目し、認識距離の差を利用するこ
とにより７各候補または各グループの探索優先指数を求
め、その探索優先指数に基づいて最良優先探索を実施す
る。したがって、従来の縦型探索に比べて、大幅に探索
時間を短縮することが可能になる。また、認識距離の差
に着目して最良優先探索を行うので、認識距離そのもの
の値により最良優先探索を行う場合に比べても５探索時
間の削減が可能である。
発明は、この属性に着目し、認識距離の差を利用するこ
とにより７各候補または各グループの探索優先指数を求
め、その探索優先指数に基づいて最良優先探索を実施す
る。したがって、従来の縦型探索に比べて、大幅に探索
時間を短縮することが可能になる。また、認識距離の差
に着目して最良優先探索を行うので、認識距離そのもの
の値により最良優先探索を行う場合に比べても５探索時
間の削減が可能である。
〔実施例］
第２図は本発明の適用システムの例、第３図は本発明の
詳細な説明するための認識装置の出力例、第４図は第１
の発明に係る認識距離の差と平均値の計算例、第５図は
第１の発明に係る探索優先指数の計算例、第６図は第１
の発明に係る探索の例、第７図は第２の発明に係る認識
距離の差と平均値の計算例、第８図は第２の発明に係る
グループ化の例、第９図は第２の発明に係る探索優先指
数と探索の例を示す。
詳細な説明するための認識装置の出力例、第４図は第１
の発明に係る認識距離の差と平均値の計算例、第５図は
第１の発明に係る探索優先指数の計算例、第６図は第１
の発明に係る探索の例、第７図は第２の発明に係る認識
距離の差と平均値の計算例、第８図は第２の発明に係る
グループ化の例、第９図は第２の発明に係る探索優先指
数と探索の例を示す。
本発明は１例えば第２図に示すようなシステムに通用さ
れる。
れる。
第２図（イ）および（ロ）において、３０は人力用マイ
クであり、音声パターン登録、音声入力などに使われる
もの、３１は特定話者用音声認識装置であり、入力単語
に対して候補単語を抽出しその候補単語の類似度を示す
認識距離を生成するもの、３２はパーソナルコンピュー
タなどの処理装置であって、ＣＰＵやメモリなどからな
るもの３３は探索処理部であって、正解の候補を選別す
る処理を行うプログラムから構成されるもの、３４はデ
イスプレィであり、認識結果や類似度などが表示される
もの、３５はキーボードであり、認識用の単語などの登
録に使われるもの２３６は入力用タブレットであり１文
字入力に使われるもの。
クであり、音声パターン登録、音声入力などに使われる
もの、３１は特定話者用音声認識装置であり、入力単語
に対して候補単語を抽出しその候補単語の類似度を示す
認識距離を生成するもの、３２はパーソナルコンピュー
タなどの処理装置であって、ＣＰＵやメモリなどからな
るもの３３は探索処理部であって、正解の候補を選別す
る処理を行うプログラムから構成されるもの、３４はデ
イスプレィであり、認識結果や類似度などが表示される
もの、３５はキーボードであり、認識用の単語などの登
録に使われるもの２３６は入力用タブレットであり１文
字入力に使われるもの。
３７は文字認識装置であり、入力文字に対して候補文字
とその類似度（認識距離）を生成するものである。
とその類似度（認識距離）を生成するものである。
本発明は、第２図（イ）に示すような音声認識システム
にも２第２図（ロ）に示すような文字認識システムにも
適用することができ、処理装置３２における探索処理部
３３により実現される。
にも２第２図（ロ）に示すような文字認識システムにも
適用することができ、処理装置３２における探索処理部
３３により実現される。
以下１文字認識の認識候補から、正解単語を探索する具
体例について１本発明の詳細な説明する。
体例について１本発明の詳細な説明する。
実際の入力単語が「類似度」であり２文字認識装置によ
る認識結果が、第３図に示すとおりであったとする。
る認識結果が、第３図に示すとおりであったとする。
１文字目の認識候補の順番が「願」→「類」→・・・で
あり、２文字目の認識候補の順番が「似」→「以」、・
・・であり、３文字目の認識候補の順番が。
あり、２文字目の認識候補の順番が「似」→「以」、・
・・であり、３文字目の認識候補の順番が。
「唐」→「度」→・・・である。括弧内の数値は、認識
距離であり、標準パターンとの類似性の度合いを示す。
距離であり、標準パターンとの類似性の度合いを示す。
（第１の発明の実施例）
第１の発明では、第３図に示すような入力に対して２次
のように処理する。
のように処理する。
まず、第４図に示すように、候補文字間の認識距離の差
とその差の平均値を計算する。この例では 「願」と「
類」との認識距離の差は。
とその差の平均値を計算する。この例では 「願」と「
類」との認識距離の差は。
２４９７−２４５８ ＝ ３９である。また、「類」と
「頽」との認識距離の差は、８５であり、「頽」と「締
」との認識距離の差は、１３５である。
「頽」との認識距離の差は、８５であり、「頽」と「締
」との認識距離の差は、１３５である。
これらの認識距離の差の平均値は。
（３９＋ ８５ ＋ １３５） ／ ３−約８６ と
なる。
なる。
この認識距離の差と平均値とから、探索優先指数（Ｓｅ
ａｒｃｈ Ｐｒ１ｏｒｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）を計算する
。
ａｒｃｈ Ｐｒ１ｏｒｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）を計算する
。
Ｐ Ｉ＝（（ＭＳ＝ ＭＳｔ−１）／平均値） ×ｅ
ＣｔＰＩ：探索優先指数 ＭＳ、：候補順位ｉの認識距離 ｉ ：候補順位 Ｃ：定数 なお、候補順位が１位の候補の探索優先指数Ｐ■の値は
、 “０”とする。
ＣｔＰＩ：探索優先指数 ＭＳ、：候補順位ｉの認識距離 ｉ ：候補順位 Ｃ：定数 なお、候補順位が１位の候補の探索優先指数Ｐ■の値は
、 “０”とする。
この式により、各候補の探索優先指数ＰＩを計算すると
、第５図に示すような結果が得られる。
、第５図に示すような結果が得られる。
ここではＣ＝４としている。この結果に従って探索優先
指数ＰＩの小さい候補から探索を行う最良優先探索を実
施する。これにより、第６図に示すような探索が行われ
る。すなわち、「願似唐」→「類似度」→「類似唐」→
「類似度」の順で探索が進められ、４回で探索が終了す
ることになる。
指数ＰＩの小さい候補から探索を行う最良優先探索を実
施する。これにより、第６図に示すような探索が行われ
る。すなわち、「願似唐」→「類似度」→「類似唐」→
「類似度」の順で探索が進められ、４回で探索が終了す
ることになる。
（第２の発明の実施例）
第２の発明では、第３図に示すような入力に対して１次
のように処理する。
のように処理する。
まず、第７図に示すように９候補文字間の認識距離の差
とその差の平均値を計算する。この例では「願」と「類
」との認識距離の差は。
とその差の平均値を計算する。この例では「願」と「類
」との認識距離の差は。
２４９７−２４５８ ＝ ３９である。また、「類」と
「頽」との認識距離の差は、８５であり、「頽」と「締
」との認識距離の差は、１３５である。
「頽」との認識距離の差は、８５であり、「頽」と「締
」との認識距離の差は、１３５である。
これらの認識距離の差の平均値は。
（３９＋８５ ＋ １３５） ／ ３−約８６ とな
る。
る。
次に、候補文字間の認識距離の差と平均値とを比較し、
認識距離の差が平均値より大きい場合そこまでをｌ単位
として、認識候補をグループ化する。この例では、「頽
」と「締」との認識距離の差が１３５であり、平均値の
８６より大きいので、ここでグループを分ける。他の候
補についても、同様に認識距離の差と平均値とにより、
グループ化を行う。これにより、第８図に示すように１
文字目は２つのグループ、２文字目は３つのグループ、
３文字目は２つのグループにそれぞれ分けられることに
なる。
認識距離の差が平均値より大きい場合そこまでをｌ単位
として、認識候補をグループ化する。この例では、「頽
」と「締」との認識距離の差が１３５であり、平均値の
８６より大きいので、ここでグループを分ける。他の候
補についても、同様に認識距離の差と平均値とにより、
グループ化を行う。これにより、第８図に示すように１
文字目は２つのグループ、２文字目は３つのグループ、
３文字目は２つのグループにそれぞれ分けられることに
なる。
次に、これらの各グループごとに、以下の式により、探
索優先指数を計算する。
索優先指数を計算する。
Ｐ Ｉ ＝（（ＭＳｉ−ＭＳＪ）／平均値）×ｅＣＩＩ
Ｐｉ：探索優先指数 ＭＳ、ニゲループｉの最後の文字の認識距離ＭＳＪ ニ
ゲループｊの最初の文字のｖ１ｗｈ距離Ｃ距離窓数 Ｒニゲループ順位 なお、グループ順位が１位のグループの探索優先指数Ｐ
ＩＯ値は、“０“′とする。
Ｐｉ：探索優先指数 ＭＳ、ニゲループｉの最後の文字の認識距離ＭＳＪ ニ
ゲループｊの最初の文字のｖ１ｗｈ距離Ｃ距離窓数 Ｒニゲループ順位 なお、グループ順位が１位のグループの探索優先指数Ｐ
ＩＯ値は、“０“′とする。
例えばＣ＝２として、この式により、各候補の探索優先
指数ＰＩを計算すると、第９図に示すような結果が得ら
れる。
指数ＰＩを計算すると、第９図に示すような結果が得ら
れる。
そこで、この結果に従って、グループ間で最良優先探索
を実施する。最初の探索は、第９図に示すＧｌｌ、Ｇ２
１．Ｇ３１のグループの組み合わせに対して行われるこ
とになる。もし仮に この最初のグループの組み合わせ
で正解が得られなかった場合には１次は、Ｇｌｌ、Ｇ２
２．Ｇ３１のグループの組み合わせに対して、探索が行
われる。
を実施する。最初の探索は、第９図に示すＧｌｌ、Ｇ２
１．Ｇ３１のグループの組み合わせに対して行われるこ
とになる。もし仮に この最初のグループの組み合わせ
で正解が得られなかった場合には１次は、Ｇｌｌ、Ｇ２
２．Ｇ３１のグループの組み合わせに対して、探索が行
われる。
１つのグループ内では、縦型探索または横型探索を実施
する。
する。
この例でも、ｒｌｊｌ似唐」→ｒ＠似度Ｊ→「類似唐」
→「類似度」の順で探索が進められ、４回で探索が終了
することになる。
→「類似度」の順で探索が進められ、４回で探索が終了
することになる。
なお、探索の途中結果について、それが正解であるかど
うかの判断については１本発明の要旨に関係しないため
、詳しい説明を省略するが１例えば単語辞書を用いたり
２人力文の認識であれば文法チエツクその他の手段を用
いることにより１判断することができる。また、第２図
に示すデイスプレィ３４に各探索結果を表示し、ユーザ
の確認を得るようにしてもよい。
うかの判断については１本発明の要旨に関係しないため
、詳しい説明を省略するが１例えば単語辞書を用いたり
２人力文の認識であれば文法チエツクその他の手段を用
いることにより１判断することができる。また、第２図
に示すデイスプレィ３４に各探索結果を表示し、ユーザ
の確認を得るようにしてもよい。
文字認１識の例について説明したが、音声認識による単
語や文章の入力でも、音節、単語１文節などの候補につ
いて、同様に本発明による最良優先探索を実施すること
ができる。
語や文章の入力でも、音節、単語１文節などの候補につ
いて、同様に本発明による最良優先探索を実施すること
ができる。
以上説明したように９本発明によれば、探索の回数を削
減し、入力文または単語などを、候補ラティスから短時
間で選別できるようになるという効果がある。
減し、入力文または単語などを、候補ラティスから短時
間で選別できるようになるという効果がある。
第１図は本発明の原理説明図。
第２図は本発明の適用システムの例。
第３図は本発明の詳細な説明するための認識装置の出力
例。 第４図は第１の発明に係る認識距離の差と平均値の計算
例。 第５図は第１の発明に係る探索優先指数の計算例 第６図は第１の発明に係る探索の例 第７図は第２の発明に係る認識距離の差と平均値の計算
例 第８図は第２の発明に係るグループ化の例第９図は第２
の発明に係る探索優先指数と探索の例。 第１０図は従来技術の例を示す。
例。 第４図は第１の発明に係る認識距離の差と平均値の計算
例。 第５図は第１の発明に係る探索優先指数の計算例 第６図は第１の発明に係る探索の例 第７図は第２の発明に係る認識距離の差と平均値の計算
例 第８図は第２の発明に係るグループ化の例第９図は第２
の発明に係る探索優先指数と探索の例。 第１０図は従来技術の例を示す。
Claims (2)
- （１）認識装置が認識した複数の認識候補群から正解候
補の文または単語を順次選別する探索処理方法において
、 認識装置が出力した候補単語または文節間あるいは候補
文字間の認識距離の差を計算する処理過程（１０）と、 各認識距離の差の平均値を計算する処理過程（１１）と
、 この平均値を利用して候補単語または文節ごと、あるい
は候補文字ごとに、前の候補との認識距離の差に応じた
探索優先指数を計算する処理過程（１２）と、 探索優先指数が小さい候補から優先的に探索する処理過
程（１３）と を含むことを特徴とする認識距離の差に基づく最良優先
探索処理方法。 - （２）認識装置が認識した複数の認識候補群から正解候
補の文または単語を順次選別する探索処理方法において
、 認識装置が出力した候補単語または文節間あるいは候補
文字間の認識距離の差を計算する処理過程（２０）と、 各認識距離の差の平均値を計算する処理過程（２１）と
、 この平均値と各認識距離の差とに基づき、候補をグルー
プに分ける処理過程（２２）と、各グループごとに、隣
接するグループに属する候補との間の認識距離の差に応
じた探索優先指数を計算する処理過程（２３）と、 グループ間では探索優先指数が小さいグループから優先
的に探索し、グループ内では縦型探索または横型探索を
行う処理過程（２４）と を含むことを特徴とする認識距離の差に基づく最良優先
探索処理方法。
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