JPH04122998A - 音声理解方式 - Google Patents
音声理解方式Info
- Publication number
- JPH04122998A JPH04122998A JP2243633A JP24363390A JPH04122998A JP H04122998 A JPH04122998 A JP H04122998A JP 2243633 A JP2243633 A JP 2243633A JP 24363390 A JP24363390 A JP 24363390A JP H04122998 A JPH04122998 A JP H04122998A
- Authority
- JP
- Japan
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- utterance
- voicing
- proposition
- grammar
- plan
- Prior art date
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- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 17
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 5
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 abstract description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 241001122767 Theaceae Species 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 1
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】
［産業上の利用分野］
本発明は、音声による問い合わせシステムや自動通訳シ
ステムなどの構成要素となる、文音声の理解方式に関す
るものである。
ステムなどの構成要素となる、文音声の理解方式に関す
るものである。
従来、文音声を認識する際に、文脈自由文法や、状態遷
移ネットワークなどを用いて、文法的な制約を音声認識
に与えるという試みが行われている。
移ネットワークなどを用いて、文法的な制約を音声認識
に与えるという試みが行われている。
文脈自由文法を用いる方法については、文献「連続音声
認識・理解システムのための構文解析法の比較・検討」
（情報処理学会論文誌３０巻８号ｐｐ。
認識・理解システムのための構文解析法の比較・検討」
（情報処理学会論文誌３０巻８号ｐｐ。
９３２〜９４３）に詳しく説明されている。
しかしながら、従来の文法的制約を用いた音声認識方式
においては、−発話文に対して文法的な制約を適用する
のみであったので、文法的な制約を満足はするが、対話
の前後の文脈からみて不適切な文が認識される可能性が
あり、それを回避することが不可能であった。
においては、−発話文に対して文法的な制約を適用する
のみであったので、文法的な制約を満足はするが、対話
の前後の文脈からみて不適切な文が認識される可能性が
あり、それを回避することが不可能であった。
本発明の目的は、このような欠点を克服した、対話の文
脈中で適切となるような入力発話の解釈を行う音声理解
方式を提供することにある。
脈中で適切となるような入力発話の解釈を行う音声理解
方式を提供することにある。
本発明は、文法を表すネットワークを用いて複数の発話
を入力とする音声理解方式において、タスク領域の目的
を実現するためのステップを記述したプランモデルを用
いて、発話が行われるごとに、その発話によるプランモ
デルのステップを同定して対話の文脈を記憶することに
より、現在までに遂行された部分目的の実現に関する命
題内容の期待度を低く設定し、また、まだ遂行されてい
ない部分目的の実現に関する命題内容の期待度を高く設
定し、この期待度を用いて前記文法を表すネットワーク
を修飾することを特徴としている。
を入力とする音声理解方式において、タスク領域の目的
を実現するためのステップを記述したプランモデルを用
いて、発話が行われるごとに、その発話によるプランモ
デルのステップを同定して対話の文脈を記憶することに
より、現在までに遂行された部分目的の実現に関する命
題内容の期待度を低く設定し、また、まだ遂行されてい
ない部分目的の実現に関する命題内容の期待度を高く設
定し、この期待度を用いて前記文法を表すネットワーク
を修飾することを特徴としている。
また、本発明は、文法を表すネットワークを用いて複数
の発話を入力とする音声理解方式において、 あるタイプの発話の直後における、あるもう一つのタイ
プの発話が行われる尤度を記述した表を用いて、前記文
法を表すネットワークを修飾することを特徴としている
。
の発話を入力とする音声理解方式において、 あるタイプの発話の直後における、あるもう一つのタイ
プの発話が行われる尤度を記述した表を用いて、前記文
法を表すネットワークを修飾することを特徴としている
。
さらに、本発明は、文法を表すネットワークを用いて複
数の発話を入力とする音声理解方式において、 タスク領域の目的を実現するためのステップを記述した
プランモデルを用いて、発話が行われるごとに、その発
話によるプランモデルのステップを同定して対話の文脈
を記憶することにより、現在までに遂行された部分目的
の実現に関する命題内容の期待度を低く設定し、また、
まだ遂行されていない部分目的の実現に関する命題内容
の期待度を高く設定し、この期待度を、あるタイプの発
話の直後における、あるもう一つのタイプの発話が行わ
れる尤度を記述した表から得られる次発話タイプの光度
と組み合わせて前記文法を表すネットワークを修飾する
ことを特徴としている。
数の発話を入力とする音声理解方式において、 タスク領域の目的を実現するためのステップを記述した
プランモデルを用いて、発話が行われるごとに、その発
話によるプランモデルのステップを同定して対話の文脈
を記憶することにより、現在までに遂行された部分目的
の実現に関する命題内容の期待度を低く設定し、また、
まだ遂行されていない部分目的の実現に関する命題内容
の期待度を高く設定し、この期待度を、あるタイプの発
話の直後における、あるもう一つのタイプの発話が行わ
れる尤度を記述した表から得られる次発話タイプの光度
と組み合わせて前記文法を表すネットワークを修飾する
ことを特徴としている。
本発明の音声理解方式においては、タスク領域のいろい
ろな活動の目標（ゴール）に対するプランスキーマをあ
らかじめ用意しておく。第２図は、プランスキーマの一
例で、コンサートチケットの予約のためのプランを表し
ている。
ろな活動の目標（ゴール）に対するプランスキーマをあ
らかじめ用意しておく。第２図は、プランスキーマの一
例で、コンサートチケットの予約のためのプランを表し
ている。
あるゴールのためのプランは、それを遂行するためのい
ろいろな部分目標（サブゴール）を順序良く達成するこ
ととして表される。この部分目標のセットをｓｕｂｇｏ
ａｌｓというスロットに記述する。
ろいろな部分目標（サブゴール）を順序良く達成するこ
ととして表される。この部分目標のセットをｓｕｂｇｏ
ａｌｓというスロットに記述する。
また、あるゴールを遂行する際にそれと関連してしばし
ば達成されるゴールをｒｅｌａｔｅｄ−ｇｏａｌｓと呼
ばれるスロットに記述する。
ば達成されるゴールをｒｅｌａｔｅｄ−ｇｏａｌｓと呼
ばれるスロットに記述する。
ｋｅｙｓスロットは、入力発話の命題内容から、その発
話が達成しようとしているゴールのプランスキーマを検
索するのに用いられる。以下では、入力発話の命題内容
を、単に入力命題式と呼ぶ場合もある。ｋｅｙｓスロッ
トには、そのプランを実行する、あるいは実行を開始す
るために行われるような発話の命題内容のパターンを記
述する。これは、複数になる場合もある。
話が達成しようとしているゴールのプランスキーマを検
索するのに用いられる。以下では、入力発話の命題内容
を、単に入力命題式と呼ぶ場合もある。ｋｅｙｓスロッ
トには、そのプランを実行する、あるいは実行を開始す
るために行われるような発話の命題内容のパターンを記
述する。これは、複数になる場合もある。
次に、発話タイプによる次発話タイプの予測について説
明する。対話の各時点において、次に来ることが可能な
発話のタイプは、直前の発話によっである程度限定され
うる。たとえば、「何枚数しいでずかり」という発話の
後には、「何枚まで買えますか？」や「３枚下さい」と
いう発話は適切であるが、「こんにちわ。」や「ありが
とうございました。」という発話は大変不適切である。
明する。対話の各時点において、次に来ることが可能な
発話のタイプは、直前の発話によっである程度限定され
うる。たとえば、「何枚数しいでずかり」という発話の
後には、「何枚まで買えますか？」や「３枚下さい」と
いう発話は適切であるが、「こんにちわ。」や「ありが
とうございました。」という発話は大変不適切である。
しかし、「３枚下さい」という発話の後に「ありがとう
ございました。」が来るのは不自然ではない。
ございました。」が来るのは不自然ではない。
このように、あるタイプの発話がある発話の直後に行わ
れた時にどのくらい適切であり得るかということが、話
されている内容とは関係なくアプリオリに決定できると
考えられる。この性質を次発話の予測に利用するには、
命題式のレベルで、発話をたとえば、第３図のようにい
くつかのタイプに分類して、第４図のように、各タイプ
ごとにある発話タイプの発話の直後に来ることの適切性
の度合を指定するテーブル（以下、発話タイプ間遷移テ
ーブルと呼ぶ）を記述し、ある適切性の度合以上の発話
タイプのもののみが次に出現し得ると決定するようにす
ればよい。また、出現し得るタイプ間でも、より適切な
ものほどより高く評価することにより、より妥当な入力
発話の解釈が、高い評価を得られることになる。
れた時にどのくらい適切であり得るかということが、話
されている内容とは関係なくアプリオリに決定できると
考えられる。この性質を次発話の予測に利用するには、
命題式のレベルで、発話をたとえば、第３図のようにい
くつかのタイプに分類して、第４図のように、各タイプ
ごとにある発話タイプの発話の直後に来ることの適切性
の度合を指定するテーブル（以下、発話タイプ間遷移テ
ーブルと呼ぶ）を記述し、ある適切性の度合以上の発話
タイプのもののみが次に出現し得ると決定するようにす
ればよい。また、出現し得るタイプ間でも、より適切な
ものほどより高く評価することにより、より妥当な入力
発話の解釈が、高い評価を得られることになる。
次に、対話処理のフローについて説明する。対話処理モ
ジュールは、音声認識モジュールによって１発話の認識
が行われるたびに、その結果を入力として対話処理を行
う、−回の対話処理は次のように行われる。
ジュールは、音声認識モジュールによって１発話の認識
が行われるたびに、その結果を入力として対話処理を行
う、−回の対話処理は次のように行われる。
１、プランスキーマのインスタンス化
すでにインスタンス化されているプランがない場合は、
入力発話の命題内容に対して、それにマツチするｋｅｙ
ｓスロット要素をもつプランスキーマがあるかどうかを
調べる。そのようなプランスキーマがあれば、それをイ
ンスタンス化する。すでにプランがインスタンス化され
ている場合は、入力命題式がそのいずれかの（現在達成
可能な）サブゴールのプランスキーマのｋｅｙｓ要素に
マツチするかどうかを試してみる。そのようなプランス
キーマがあれば、それをインスタンス化する。
入力発話の命題内容に対して、それにマツチするｋｅｙ
ｓスロット要素をもつプランスキーマがあるかどうかを
調べる。そのようなプランスキーマがあれば、それをイ
ンスタンス化する。すでにプランがインスタンス化され
ている場合は、入力命題式がそのいずれかの（現在達成
可能な）サブゴールのプランスキーマのｋｅｙｓ要素に
マツチするかどうかを試してみる。そのようなプランス
キーマがあれば、それをインスタンス化する。
２、プランインスタンスの詳細化
３゜
４゜
次ニ、現在の発話内容によるプランインスタンスの詳細
化が可能であるかどうかをチエツクする。もし、いずれ
かのプランインスタンスが、完全に具体化されたならば
、このプランインスタンスの目標は達成されたことにな
る。
化が可能であるかどうかをチエツクする。もし、いずれ
かのプランインスタンスが、完全に具体化されたならば
、このプランインスタンスの目標は達成されたことにな
る。
発話タイプによる次発話タイプの絞りこみ現在の発話内
容の発話タイプから、次発話として可能な発話タイプの
セットを発話タイプ間遷移テーブルを用いて求める。ま
た、音声認識モジュールの文法ネットワークにおけるこ
れらの次発話として可能な発話タイプに対応するアーク
のセットを求める。
容の発話タイプから、次発話として可能な発話タイプの
セットを発話タイプ間遷移テーブルを用いて求める。ま
た、音声認識モジュールの文法ネットワークにおけるこ
れらの次発話として可能な発話タイプに対応するアーク
のセットを求める。
プランモデルによる重みづけ
現在までに遂行された目標すなわち、完全に具体化され
たプランインスタンスのｋｅｙｓスロットに含まれる命
題パターンに対応する命題内容の期待度を低く設定し、
また、まだ遂行されていない目標、すなわち、完全に具
体化されていないプランインスタンスあるいは、インス
タンス化されていないサブゴールのｋｅｙｓスロットに
含まれる命題パターンに対応する命題内容の期待度を高
く設定する。この期待度により、処理３で求めたアーク
のセットに重みづけを行う。
たプランインスタンスのｋｅｙｓスロットに含まれる命
題パターンに対応する命題内容の期待度を低く設定し、
また、まだ遂行されていない目標、すなわち、完全に具
体化されていないプランインスタンスあるいは、インス
タンス化されていないサブゴールのｋｅｙｓスロットに
含まれる命題パターンに対応する命題内容の期待度を高
く設定する。この期待度により、処理３で求めたアーク
のセットに重みづけを行う。
上記の対話処理によりアークセットの選択および重みづ
けされた文法ネットワークを用いて次発話の理解を行う
場合、入力発話音声■が、あるパスＰにマツチするとし
た時のパターン認識スコアを１１１．とすると、最終的
なスコアＬ１１．は、パスＰ上の重みの累積Ｗ、との積
、 Ｌ ＊ ＝ ｗ １ｘ Ｉ！ ｈ
（１）となる。これにより、パターンレベルの
光度と文脈的な妥当性の両方の要因を考慮した入力発話
の評価が行われることになる。
けされた文法ネットワークを用いて次発話の理解を行う
場合、入力発話音声■が、あるパスＰにマツチするとし
た時のパターン認識スコアを１１１．とすると、最終的
なスコアＬ１１．は、パスＰ上の重みの累積Ｗ、との積
、 Ｌ ＊ ＝ ｗ １ｘ Ｉ！ ｈ
（１）となる。これにより、パターンレベルの
光度と文脈的な妥当性の両方の要因を考慮した入力発話
の評価が行われることになる。
次に、図面を参照しつつ、本発明の詳細な説明する。
第１図は、本発明を実現する一実施例を表すブロック図
である。
である。
パターン認識処理部４０７は、単語モデルを単位とする
有限状態ネットワークによって制御されるＨＭＭ音声認
識モジュールである。パターン認識処理部４０７の出力
する認識結果は、認識結果バッファ４０８に出力される
。対話処理制御部４０６は、これを発話の命題内容に変
換して、発話命題内容バ・ソファ４０９に保持する。
有限状態ネットワークによって制御されるＨＭＭ音声認
識モジュールである。パターン認識処理部４０７の出力
する認識結果は、認識結果バッファ４０８に出力される
。対話処理制御部４０６は、これを発話の命題内容に変
換して、発話命題内容バ・ソファ４０９に保持する。
対話処理制御部４０６は、発話命題内容バッファ４０９
の内容およびプランインスタンスバッファ４０５の内容
から、作用の項の中で説明した方法に従って、プランス
キーマ記憶部４０４に保持されたプランスキーマのイン
スタンス化および詳細化を試みる。
の内容およびプランインスタンスバッファ４０５の内容
から、作用の項の中で説明した方法に従って、プランス
キーマ記憶部４０４に保持されたプランスキーマのイン
スタンス化および詳細化を試みる。
一方、発話命題内容バッファ４０９に保持された命題式
の発話タイプは、発話タイプテーブル４０２を検索する
ことにより得られる。この発話タイプは、発話タイプ記
憶部４０１に保持される。対話処理制御部４０６は、次
に、発話タイプ記憶部４０１に保持された現在の発話内
容の発話タイプから、次発話として可能な発話タイプの
セットを発話タイプ間遷移テーブル４０３を用いて求め
る。また、パターン認識処理部４０７の文法ネットワー
クにおけるこれらの次発話として可能な発話タイプに対
応するアークのセットを求める。
の発話タイプは、発話タイプテーブル４０２を検索する
ことにより得られる。この発話タイプは、発話タイプ記
憶部４０１に保持される。対話処理制御部４０６は、次
に、発話タイプ記憶部４０１に保持された現在の発話内
容の発話タイプから、次発話として可能な発話タイプの
セットを発話タイプ間遷移テーブル４０３を用いて求め
る。また、パターン認識処理部４０７の文法ネットワー
クにおけるこれらの次発話として可能な発話タイプに対
応するアークのセットを求める。
次に対話処理制御部４０６は、プランインスタンスバッ
ファ４０５中の、完全に具体化されたプランインスタン
スのｋｅｙｓスロットに含まれる命題パターンに対応す
る命題内容の期待度を低く設定し、また、完全に具体化
されていないプランインスタンスあるいは、インスタン
ス化されていないサブゴールのｋｅｙｓスロットに含ま
れる命題パターンに対応する命題内容の期待度を高く設
定する。この期待度により、アークのセントに重みづけ
を行う。
ファ４０５中の、完全に具体化されたプランインスタン
スのｋｅｙｓスロットに含まれる命題パターンに対応す
る命題内容の期待度を低く設定し、また、完全に具体化
されていないプランインスタンスあるいは、インスタン
ス化されていないサブゴールのｋｅｙｓスロットに含ま
れる命題パターンに対応する命題内容の期待度を高く設
定する。この期待度により、アークのセントに重みづけ
を行う。
以上の処理により、アークセットの部分集合が選択され
、重みづけを施された文法ネットワークを用いて、パタ
ーン認識処理部４０７は、次発話の認識を行う。
、重みづけを施された文法ネットワークを用いて、パタ
ーン認識処理部４０７は、次発話の認識を行う。
以上述べたように本発明によれば、入力発話を、対話の
文脈を考慮してより適切に解釈することが可能になり、
さらに発話タイプによる絞り込みの効果により、パター
ン認識処理における計算量の削減が可能となるので、高
精度で、効率的な音声理解方式を提供することができる
。
文脈を考慮してより適切に解釈することが可能になり、
さらに発話タイプによる絞り込みの効果により、パター
ン認識処理における計算量の削減が可能となるので、高
精度で、効率的な音声理解方式を提供することができる
。
第１図は、本発明による一実施例を示す図、第２図は、
プランスキーマの例を示す図、第３図は、発話タイプの
分類を示す図、第４図は、発話タイプ間遷移テーブルを
示す図である。 ４０１ ・・・・・発話タイプ記憶部４０２ ・・
・・・発話タイプテーブル４０３ ・・・・・発話タイ
プ間遷移テーブル４０４ ・・・・・プランスキーマ
記［部４０５ ・・・・・プランインスタンスバッフ
ァ４０６ ・・・・・対話処理制御部 ４０７ ・・・・・パターン認識処理部４０８ ・
・・・・認識結果バッファ４０９ ・・・・・発話命
題内容バッファ話 第１図 ｊｓａｙ−ば１ご゛ユ′ｉ、フ暫ｆイ、７□。 （ｓａｙ−ｔｈａｎｋｓ ニーａｇｌ ？ ｘ ：
電ｙ）ｙ）ＪＰ ありがとつ−ざいます。 搭も晶（′７″−艷ｉ彦１奪臀賞暫）１鵠り沼１″）ゝ
（ｄｅｄａｒｅ ： ＆Ｑ＋）ｘ ： ｔａ「？
ｙ ： ｃｂ」（ｑｕｕ 勾＋）ｘｉｌＪＫ そ
れでは結構です。 踏意志Ｑ Ｗｈ属性Ｏ Ｗｈ。 Ｙ／Ｎ。 選択Ｏ Ｙ／ＮＡ２ （ｄｅｄａｒｅ：ａｇ＋？ｘ：＋ａｔ？ｙ：ｏｂ」（コ
’ｚ：：ａｃＩＩｏｎ二＆ｇ＋？ｘ））Ｊに 現金にし
ます。 （、ＭＫ、：昆芹−嬬、１．翳、Ｖ ３９°−１１寄（ｗａｎｔ−ｔｏ−ｈａｖｅ”： ｅｘ
ｐ ？ ｙ ： ｃｊｒｉ ？ ａ）））ＪＰ ＠席
はどうなさいますが。 ｊ７°？’ｌｌｋ１Ｍ７Ｆｆ”ｒ’ｙ ｈ’ｕ實ｉ、Ｆ
Ｋ（ｗｈらＵ、ｚ）つ（、；！： ：ａｃ６ｏｎ：ａｇ
ｌ ？ ｙ）））ｊｑ、ｕｅ７＝’、ｑ：４ ｘ ：
６旨？、ｙ、、’ ｏｂｌ、（、ｗｈａ、＋ （ンｚ
）（ｔｅａ＋＋、ｕｅ ： け、。。？ ａ）））茅
°°露に’ｈＪＥｆｈ’ぷｊデ’ｔ’Ｊｈ、：“」３−
“（？ ｚ） ？ ＋））Ｊａ”°漬、各品。ｒν′７
、テ刺（４）〉”＝’ （４ａｇｌ、ＬＷ、”＝ｖｉ！
、 ＝’ ｗｈ （ｗｈｉｃ、ｈ謬：、、、’、ｉｎ、
？、ａ嵩、、 。 しいですが。 Ｓｔ、ｅｑｕ：ｓ、ｊＱ２４．、Ｑｘ、ＱＷ、？、ｙ、
袷ｊ、？、ｚ：（ｙｅｓ−ｎｏ−ａｎｓ ：ａｇｔ
？ ｘ ｌａｙ ？ ｙ ：＋Ｌａｇ ？ ｚ 命ｉ
ンａ）Ｊに はい、現金にします。
プランスキーマの例を示す図、第３図は、発話タイプの
分類を示す図、第４図は、発話タイプ間遷移テーブルを
示す図である。 ４０１ ・・・・・発話タイプ記憶部４０２ ・・
・・・発話タイプテーブル４０３ ・・・・・発話タイ
プ間遷移テーブル４０４ ・・・・・プランスキーマ
記［部４０５ ・・・・・プランインスタンスバッフ
ァ４０６ ・・・・・対話処理制御部 ４０７ ・・・・・パターン認識処理部４０８ ・
・・・・認識結果バッファ４０９ ・・・・・発話命
題内容バッファ話 第１図 ｊｓａｙ−ば１ご゛ユ′ｉ、フ暫ｆイ、７□。 （ｓａｙ−ｔｈａｎｋｓ ニーａｇｌ ？ ｘ ：
電ｙ）ｙ）ＪＰ ありがとつ−ざいます。 搭も晶（′７″−艷ｉ彦１奪臀賞暫）１鵠り沼１″）ゝ
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Claims (3)
- （１）文法を表すネットワークを用いて複数の発話を入
力とする音声理解方式において、 タスク領域の目的を実現するためのステップを記述した
プランモデルを用いて、発話が行われるごとに、その発
話によるプランモデルのステップを同定して対話の文脈
を記憶することにより、現在までに遂行された部分目的
の実現に関する命題内容の期待度を低く設定し、また、
まだ遂行されていない部分目的の実現に関する命題内容
の期待度を高く設定し、この期待度を用いて前記文法を
表すネットワークを修飾することを特徴とする音声理解
方式。 - （２）文法を表すネットワークを用いて複数の発話を入
力とする音声理解方式において、 あるタイプの発話の直後における、あるもう一つのタイ
プの発話が行われる尤度を記述した表を用いて、前記文
法を表すネットワークを修飾することを特徴とする音声
理解方式。 - （３）文法を表すネットワークを用いて複数の発話を入
力とする音声理解方式において、 タスク領域の目的を実現するためのステップを記述した
プランモデルを用いて、発話が行われるごとに、その発
話によるプランモデルのステップを同定して対話の文脈
を記憶することにより、現在までに遂行された部分目的
の実現に関する命題内容の期待度を低く設定し、また、
まだ遂行されていない部分目的の実現に関する命題内容
の期待度を高く設定し、この期待度を、あるタイプの発
話の直後における、あるもう一つのタイプの発話が行わ
れる尤度を記述した表から得られる次発話タイプの尤度
と組み合わせて前記文法を表すネットワークを修飾する
ことを特徴とする音声理解方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2243633A JP3024187B2 (ja) | 1990-09-13 | 1990-09-13 | 音声理解方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2243633A JP3024187B2 (ja) | 1990-09-13 | 1990-09-13 | 音声理解方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04122998A true JPH04122998A (ja) | 1992-04-23 |
| JP3024187B2 JP3024187B2 (ja) | 2000-03-21 |
Family
ID=17106725
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2243633A Expired - Fee Related JP3024187B2 (ja) | 1990-09-13 | 1990-09-13 | 音声理解方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3024187B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06180593A (ja) * | 1992-12-11 | 1994-06-28 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd <Kdd> | 連続音声認識方法および該方法を用いた装置 |
| JPH0916800A (ja) * | 1995-07-04 | 1997-01-17 | Fuji Electric Co Ltd | 顔画像付き音声対話システム |
| JP2003005786A (ja) * | 2001-06-18 | 2003-01-08 | Oki Electric Ind Co Ltd | 音声対話インターフェース装置 |
-
1990
- 1990-09-13 JP JP2243633A patent/JP3024187B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06180593A (ja) * | 1992-12-11 | 1994-06-28 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd <Kdd> | 連続音声認識方法および該方法を用いた装置 |
| JPH0916800A (ja) * | 1995-07-04 | 1997-01-17 | Fuji Electric Co Ltd | 顔画像付き音声対話システム |
| JP2003005786A (ja) * | 2001-06-18 | 2003-01-08 | Oki Electric Ind Co Ltd | 音声対話インターフェース装置 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3024187B2 (ja) | 2000-03-21 |
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