JPH04195100A - 連続音声認識装置 - 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、自動通訳システム、音声ＱＡシステム等にお
いて連続的に発声した連続音声を認識する連続音声認識
装置に関するものである。

〔従来の技術〕

従来、連続的に発声した音声をあらかじめ定められた文
法にしたがって認識する方法として、例えば電子情報通
信学会論文誌Ｄ　Ｖｏｌ、Ｊ７１−Ｄ　Ｎｏ、９の第１
６５０頁から１６５９頁に「フレーム同期化、ビームサ
ーチ、ベクトル量子化の統合によるＤＰマツチングの高
速化」　（以下文献１と称す）と題して発表された論文
に、単語単位の標準パターンを正規文法を表す有限状態
オートマトンに従って結合したものを基にＤＰマツチン
グにより連続音声を認識する方法がある。その他にも有
限状態オートマトンに従って連続音声を認識する方法に
は、例えば（社）電子情報通信学会論文誌川を一著「確
率モデルによる音声認識」　（以下文献２と称す）の第
２９頁に述べられているような隠れマルコフモデル（Ｈ
ＭＭ）を用いた方法もある。

以下、文献１に述べられている、有限状態オートマトン
で表現された文法を用いてフレーム同期ＤＰマツチング
により連続音声を認識する場合について述べる。文献２
に述へられているようなＨＭＭを用いる方法も、連続音
声を認識するための基本的な処理方法は同じであるので
、同様に扱える。また、以下は認識単位として単語を用
いた場合について説明するが、これ以外に音素などを認
識単位とすることができる。

入力された音声パターン（入カバターン）は特徴の時系
列、 Ａ＝８１．ａ２＋”’＋　　ａ；、・・・、ａｌ　　　
　　　（１）として表現する。一方単語ｎの標準パター
ンは、Ｂ”　＝ｂ、”、ｂ２”、　　・・・＋　　ｂｊ
’、・・・、　　ｂＪｎ　　（２）と表す。入カバター
ンの特徴ａ、と標準パターン特徴ｂＪ″の間の距離をｄ
　（ｎ　；　Ｉ、Ｊ）とする。

単語レベル処理として、以下に示す累積値ｇに対するＤ
Ｐ漸化式を解くことにより単語間距離を求めることがで
きる。同時に経路値りを計算することにより連続音声認
識を行った場合の認識結果をバックトレースすることが
できる。

ｋ”　＝ａｒｇｍｉｎ［ｇ　（ｎ　；　ｉ−１，ｊ−ｋ
）。

ｋ＝ｏ、１．２］　　　　　　　　（４）ｇ　（ｎ；ｉ
；ｊ）＝ｄ　（ｎ；ｉ；ｊ）＋ｇ　（ｎ　；　ｉ−１，
ｊ−ｋ”） ・・・（５） Ｌ　（ｎ　；　ｉ　；　Ｄ　−Ｌ　（ｎ　；　ｉ−１，
３−ｋ”）・・・（６） 入カバターンのフレームｉにおける単語間距離はｇ　（
ｎ　：　ｔ　；Ｊｎ）として求められる。また、そのと
きの標準パターンに対する入カバターンの始端のフレー
ムは経路値Ｌ（（ｎ；ｉ；Ｊｎ）として求められる。（
３）式では累積値の初期値として０を与えたが、文レベ
ルの処理として有限状態オートマトンに従って直前の単
語の累積値を与え、かつ単語レベルの認識結果を保存す
ることにより連続音声認識が可能になる。

これら、有限オートマトンを用いた方法と同等の処理量
で文脈自由文法を扱うことができる音声認識方式として
は、１９８９年電子情報通信学会春季全国大会「拡張遷
移網を用いた連続音声認識の一方式」　（以下文献３と
称す）（吉田和永、渡辺隆夫）がある。拡張遷移′ＩＩ
（以下ＡＴＮと呼ぶ）を用いた音声認識は、 １、サブネットワークの呼び出しにより文脈自由文法が
扱える、 ２、レジスタとそのレジスタをテストする機構より履歴
を考慮した処理を行い、語順自由、共起関係、係受けを
扱うことができる、 等の自然言語を記述するための高い能力を有している。

また、音声認識用のネットワーク中のある地点までの経
路によりその後の経路に制限を与える方法としては、日
本音響学会講演論文集昭和６０年９月〜１０月２　４　
１６　ｒ　ｔ−ｎｏｄｅを有するネットワークモデルに
基づく音声会話システム−到達経路に応じたε−ｎｏｄ
ｅの重み付け」　（以下文献４と称す）（小林四則）が
ある。

（発明が解決しようとする課題〕 しかしながら、文献３の方法では、前記１．のサブネッ
トワークの呼び出しにより文脈自由文法を扱う方法につ
いては考察されているが、前記２゜のレジスタとそのレ
ジスタをテストする機構より履歴を考慮した処理を行う
ことに対しては十分な考察がなされていない。

例えば「７月４日のマドンナのコンサートに行きたい。

」と「マドンナの７月４日のコンサートに行きたい。」
のように語順の異なる文を受理するネットワークを記述
する場合、レジスタをテストする機構が備わっていれば
第１１図（ａ）に示すようなネットワークとして記述で
きる。これに対し、レジスタをテストする機構が備わっ
ていなければ第１１図（ｂ）に示すようにそれぞれの語
順を展開した形のネットワークとして記述しなければな
らず、ネットワーク中の状態数および遷移数が増え、そ
の結果計算量が増加する。

一方、文献４の方法には、レジスタのテスト機能は述べ
られているものの、フレーム同期に音声認識を行うこと
に対しては考察がなされていない。

本発明の目的は、このような欠点を克服した、フレーム
同期化により実時間性が良く高速であり、また、経路を
考慮した処理を行うことにより認識対象文を表すネット
ワークを簡素化することが可能で、かつ意味的に誤った
文を出力せずにより自由な発声を認識することができる
連続音声認識装置を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

第１の発明による連続音声認識装置は、認識対象の文法
を表現するネットワークを記憶するネットワークメモリ
と、予め定められた認識単位の標準パターンを、前記ネ
ットワークに従って結合して連続音声を認識する連続音
声認識装置において、 標準パターンを記憶しておく標準パターンメモリと、 入力された音声パターンと標準パターンの各フレーム間
の距離を求める距離計算部と、前記音声パターンと標準
パターンのフレームを対応付けるマツチングバス上の前
記距離の累積値を求める累積値計算部と、 前記累積値を記憶しておく累積値メモリと、累積値が最
小となるような経路を記憶しておく戻り点メモリと、 前記経路の計算を行う戻り処理部と、 前記ネットワーク上のあらかじめ定められた部分をたど
った場合にある経路制約値を記憶する経路メモリと、 前記経路メモリの内容と前記ネットワークにあらかじめ
用意されている判定条件によりテストを行いその結果に
より次にたどる経路を限定する経路限定部とを有するこ
とを特徴としている。

また、第２の発明による連続音声認識装置は、前記経路
メモリに記憶した経路制約値をネットワーク上にあらか
じめ用意されていた情報により特定の経路制約値を消去
する経路メモリ消去部を　′有することを特徴としてい
る。

また、第３の発明による連続音声認識装置は、対話の内
容を記憶しておく対話情報記憶部と、この対話情報記憶
部の内容により、前記経路メモリに経路制約値を記憶す
る対話情報処理部とを有することを特徴としている。

また、第４の発明による連続音声認識装置は、前記経路
メモリの内容を保持する経路制約値保持部を有すること
を特徴としでいる。

〔作用］ 本発明による連続音声認識の作用について説明する。本
発明は、フレーム同期で、経路を考慮した処理を行うこ
とを可能にしたものである。

第６図は経路を考慮した処理の動作を説明する図である
。例えば、入力音声が’Ｈｅ　５ｐｅａｋｓ　Ｅｎｇｌ
ｉｓＪであるとする。まず最初に５ｔａｒｔの位置から
ネットワークをたどっていく。ここで、“）Ｉｅ”を認
識する経路をたどったとすると“ｓｅｔ　５ＡＮＴＡＮ
”とあるので経路メモリに５ＡＮＴＡＮという経路制約
値が記憶される。ここで５ＡＮＴＡＮは３人称単数を表
している。この結果、次の“’５ｐｅａｋ’”にいく経
路か“”５ｐｅａｋｓ”にいく経路かを選ぶ際に“’５
ｐｅａｋ″”にいく経路は“’ｎｏｔ　５ＡＮＴＡＮ”
とあるのでたどれなくなる。また、仮に入力音声がｒ　
Ｉ　５ｐｅａｋ　Ｅｎｇｌｉｓｈ　Ｊであるとすると、
“Ｉ　ＩＩを認識する経路をたどったときには何も経路
制約値は記憶されないので、”５ｐｅａｋｓ”にいく経
路は”ｉｆ　５ＡＮＴＡＮ”とあるのでたどれなくなる
。第１の発明においては、上述の経路を考慮した処理と
同時に、（３）〜（６）式の漸化式計算を行う。この結
果、意味的におかしい文を排除できる。よって、意味的
におかしい文を排除するためにネットワークを冗長にす
る必要がないのでネットワークを簡素化することが可能
になる。

ところで、例えばｒＨｅ　５ｐｅａｋｓ　Ｅｎｇｌｉｓ
ｈ　ａｎｄ　１ｓｐｅａｋ　Ｊａｐａｎｅｓｅ、　Ｊと
いう音声が入力されたとき上述の方法では”Ｈｅ　５ｐ
ｅａｋｓ　Ｅｎｇｌｉｓｈ”の部分が認識された時点で
“５ＡＮＴＡＮ”という経路制約値が経路メモリに記憶
される。このままでは、これに続＜　１ｌａｎｄ　Ｉ　
５ｐｅａｋ　Ｊａｐａｎｅｓｅ、”を認識する時にも経
路メモリに“’　５ＡＮＴＡＮ”という経路制約値があ
るため誤った認識を行ってしまう。そこで、第２の発明
では、経路メモリに記憶した経路制約値をネットワーク
上にあらかじめ用意されていた情報により特定の経路制
約値を消去することにより、経路メモリ上の経路制約値
をネットワーク上の任意の時点で初期化することを可能
にしでいる。

例えば、第７図に示すネットワークでは“ａｎｄ“の直
前に経路メモリの経路制約値“５ＡＮＴＡＮ”を消去す
るような情報を用意することにより経路メモリに記憶し
た特定の経路制約値“５ＡＮＴＡＮ”を消去するように
している。この結果、「Ｉ（ｅ　５ｐｅａｋｓ　Ｅｎｇ
ｌｉｓｈ　ａｎｄ　Ｉ　５ｐｅａｋ　Ｊａｐａｎｅｓｅ
、　Ｊのような文も正しく認識される。

次に、第８図（ａ）のネットワークで表現される文が対
話中で発話された後に、第８図（ト））のネットワーク
で表現される文が発話されたとする。この場合、例えば
第８図（ａ）で“現金にしますか”という文が発話され
たとすると次に発話された文として例えば“いいえ現金
にします′は意味的におかしい。そこで、第３の発明で
は、対話における文脈“情報を用いてレジスタに経路制
約値をセットする対話情報処理部により、このような意
味的におかしい文を排除する。これによってネットワー
クを簡素化できる。

また、第４の発明では、ある入力音声を認識した時点で
の認識結果の経路上の経路制約値を経路制約値保持部に
保持しておき、その後の入力音声の認識開始時にここに
保持されている経路制約値を経路メモリにセットする。

これによって、以前の入力音声の内容に従ってネットワ
ーク中の経路を制約することができる。

このように本発明の手法を用いることにより、このよう
な対話中で意味的におかしい文を排除することができる
。

〔実施例〕

本発明による連続音声認識装置の実施例について図面を
参照して説明する。

まず、第１の発明による一実施例について説明する。

第１図は第１の発明による一実施例を示す構成図である
。

第２図（ａ）、　（ｂ）は第１の発明における文レベル
処理を説明する模式図である。第２図（ａ）は経路メモ
リの内容を図示し、第２図い）はネットワークの一例を
示している。

この連続音声認識装置は、認識対象の文法を表現するネ
ットワークを記憶するネットワークメモＩ７７と、標準
パターンを記憶しておく標準パターンメモリ■と、入力
された音声パターンと標準パターンの各フレーム間の距
離を求める距離計算部２と、音声パターンと標準パター
ンのフレームを対応付けるマツチングバス上の前記距離
の累積値を求める累積値計算部３と、累積値を記憶して
おく累積値メモリ４と、累積値が最小となるような経路
を記憶してお（戻り点メモリ８と、その経路の計算を行
う戻り処理部と、ネットワーク上のあらかじめ定められ
た部分をたどった場合にある経路制約値を記憶する経路
メモリ６と、経路メモリ６の内容とネットワークにあら
かじめ用意されている判定条件によりテストを行いその
結果により次にたどる経路を限定する経路限定部５とを
有している。

標準パターンメモリ１には、予め標準パターンＢが保持
されている。距離計算部２では、入カバターンＡＯ１番
目のフレームの特＠ａ□と、単語ｎの標準パターンＢ’
のｊ番目のフレームの特徴量ｂ、・が読みだされ、特徴
量間の距離ｄ（ｎ；ｉ、ｊ）が計算され出力される。ま
た、累積値計算部３では、入力された距離ｄを用いて、
漸化式計算（５）が行われる。漸化式計算に必要な累積
値ｆは、累積値メモリ４の中に保持されており、必要に
応して累積値計算３より、読みだし、書き込みの処理が
行われる。累積値の計算ごとに、式（６）にしたがって
累積値が小さいものの経路値りが戻り点メモリ８に蓄え
られる。全累積値計算後、戻り点メモリ８の経路値りを
もとに戻り処理部９により最適な経路が得られる。

また文レベルの処理としては、経路メモリ６にネットワ
ークメモリ７上のあらかしめ定められた部分をたどった
場合にその部分に対応する経路制約値を記憶し、経路限
定部５にて経路メモリ６の内容ｅとネットワークメモリ
７上にあらかしめ用意されている判定条件Ｃによりテス
トを行い、その結果ｇにより次にたどる経路を限定する
。その結果、戻り処理部９より認識結果Ｚが得られる。

第１図において経路メモリ６は各入力フレーム１の各単
語ｎの標準パターンフレームｊに対して初期状態から（
ｎ；ｉ、ｊ）までの経路にある経路制約値をＰ（ｎ；ｉ
、ｊ）として保持するものである。

いま、第１図の２　ットワークメモリ７が各単語の始端
フレームにおいて第２図（ｂ）のように用意されている
とする。以下、入カバターンｉフレームの処理について
述べる。

まず経路限定部５にて、経路制約値をセットするために
単語ｎの標準パターンの終端フレームｊＩにおいて、も
しネットワーク上での単語ｎからその他の単語への遷移
の際に経路制約値のセントコマンドがあったら、その経
路制約値を経路メモリ６中のＰ（ｎ；ｉ、ｊ）に追加す
るという処理を行う。

次に（４）弐〇こより計算されたｋ“に従って（７）式
の計算を行い経路制約値を伝搬させる。

Ｐ　（ｎ；　ｉ；ｊ）＝Ｐ　（ｎ；ｉ−１；　ｊ−ｋ”
）・・・（７） 次にテストについて説明する。ネ・７トワーク上で単語
ｎの始端ｊ♂への遷移にテストの条件があったら、その
条件にしたがってテストを行う。

もし、条件が満足されなかった場合は累積距離ｇ　（ｎ
　；　ｉ、　　ｊｓ’）を無限大にする。

例えば第１図のネットワークメモリ７上の情報から経路
メモリ６上に５ＡＮＴＡＮという経路制約値がセットさ
れているとする。第６図に示すように、標準パターン“
Ｉ゛、“Ｈｅ”から標準パターン“５ｐｅａｋ”　、　
　”５ｐｅａｋｓ”　ヘの経路のうち”５ｐｅａｋ”を
通る経路にはネットワークメモリ７上に判定条件“ｉｆ
　５ＡＮＴＡＮ”とあるので、経路限定部５にて、“５
ｐｅａｋ”の始端に無限大の累積値を与えるように累積
値計算部３に情報Ｘが送られ漸化式計算（５）を行う。

その結果、“５ｐｅａｋ”にいく経路を認識しないよう
になる。他の状態に対しても同じような処理を行う。

この結果、認識結果として’Ｉ　５ｐｅａｋｓ　Ｅｎｇ
ｌｉｓｈ、　ＪやｒＨｅ　５ｐｅａｋ　Ｅｎｇｌｉｓｈ
、　Ｊ等の非文を生成しないような認識が可能となる。

次に第２の発明による一実施例について説明する。第３
図は第２の発明にょる一実施例を示す構成図である。こ
の連続音声認識装置は、第１図の構成に加えて、経路メ
モリ６に記憶した経路制約値をネットワーク上にあらカ
ルめ用意されていた情報により特定の経路制約値を消去
する経路メモリ消去部１２を有している。そして、この
経路メモリ消去部１２は、ネットワークメモリ７上にあ
らかじめ用意されていた情報により経路メモリ６に記憶
した特定の経路制約値を消去するような命令ｍを送る。

第７図にネットワークメモリの一例を示す。第７図のよ
うな場合、例えば「Ｈｅ　５ｐｅａｋｓ　Ｅｎｇｌｉｓ
ｈａｎｄ　Ｉ　５ｐｅａｋ　Ｊａｐａｎｅｓｅ、　Ｊと
いう音声が入力された時に、”Ｈｅ　５ｐｅａｋｓ　Ｅ
ｎｇｌｉｓｈ、”の部分の経路をたどった時点で“５Ａ
ＮＴＡＮ””という経路制約値が第３図の経路メモリ６
に記憶されている。このままでは、”ａｎｄ　Ｉ　５ｐ
ｅａｋ　Ｊａｐａｎｅｓｅ、”を認識する時にも経路メ
モリ６に“５ＡＮＴＡＮ””という経路制約値があるた
め誤った認識を行ってしまう。従って、第７図のように
ネットワークメモリ上に“ａｎｄ”の経路をたどった後
に経路メモリ６の経路制約値“５ＡＮＴＡＮ”を消去す
るような情報を用意することにより経路メモリ消去部１
２が経路メモリ６に記憶した特定の経路制約値“５ＡＮ
ＴＡＮ”を消去するような命令を送る。他の処理は第１
図の連続音声認識装置と全く同じである。この結果、「
Ｈｅ　ｓｐｅａｋｓＥｎｇｌｉｓｈ　ａｎｄ　Ｉ　５ｐ
ｅａｋ　Ｊａｐａｎｅｓｅ、　」のような文も正しく認
識される。

次に第３の発明による一実施例について説明する。第４
図は第３の発明による一実施例を示す構成図である。こ
の連続音声認識装置は、第１図の構成に加えて、対話の
内容を記憶しておく対話情報記憶部１１と、この記憶部
の内容により経路メモリ６に経路制約値を記憶する対話
情報処理部１０とを有している。

さらに、第１０図は第３の発明による一実施例を説明す
る模式図である。

対話中の音声認識の結果のネットワーク上のノード列を
対話情報記憶部１１に記憶しておき、その内容およびネ
ットワークメモリ７に予め記された情報から対話情報処
理部１０が経路メモリ６に経路制約値を記憶するように
指示をする。

例えば、第８図（ａ）、　（ｂ）のような認識用のネッ
トワークメモリが用意されているときに、「カードにし
ますか」が認識結果であるとする。対話中でこのような
発話が認識されたとき、次発話として「はい、現金にし
ます。」、［いいえ、カードにします。」のような文は
意味的に誤った文となる。

この“カードにしますか°゛というノードは、第８図（
ａ）に示したように、２番のノードなので対話情報記憶
部１１にこの２という番号が記憶される。

このとき、対話情報記憶部１１に記憶されているノー１
列を用いて対話情報処理部１０が予め内部のテーブル乙
こ与えられた情報から対話中にこれまで現れたノードの
ノード番号をもとに第８図（ｂ）に示したように、ネッ
トワーク上の特定の場所で経路制約値をセットしたりテ
ストをしたりするようにネットワークに情報を付は加え
る。この結果、例えば第１θ図（ｂ）で“はいパという
ノードが選ばれたとすると経路制約値にＸという値がセ
ットされるので、判定条件“ｔｅｓｔ　ｎｏｔ　Ｘ“よ
り番号６のノードへは遷移ができなくなる。この結果、
対話中で意味的に誤った文を排除することができる。

また、対話情報処理部１０の動作としては、第１０図（
ａ）に示したような予め用意されたテーブルを用いる方
法以外にも、対話情報記憶部１１の内容から論理式を作
成し、その論理式を評価することにより、対話上の意味
が誤った文を出力しないように経路制約値を与えるよう
な情報を経路メモリ６に送るという方法もある。

他の処理は第１図の連続音声認識装置と全く同じである
。

次に第４の発明による一実施例について説明する。第５
図は第４の発明による一実施例を示す構成図である。こ
の連続音声認識装置は、第２図の連続音声認識装置の構
成に加えて、経路メモリ６の内容を保持する経路メモリ
保持部１３を有している。そして、この経路メモリ保持
部１３にこれまで入力された文のうち予め定められたい
くつかの文でセントされた経路メモリ６内の経路制約値
の内容を保存してお（ことにより、ネットワークメモリ
７内のあるメモリで記憶されたある経路制約値の内容を
ネットワークメモリ７の他のネットワーク内で使用する
。その他の処理は第２図の連続音声認識装置と全く同じ
である。

例えば、第９図（ａ）、　（ｂ）のネットワークを用い
て認識する場合について考える。第９図（ａ）に示した
ネットワークにより「現金にしますか」という文が認識
された時点でＧＥＮＫＩＮという経路制約値が経路メモ
リ保持部に記憶される。その後、第９図（ｂ）のネット
ワークを用いて累積値の計算をする際に、例えば“はい
パを通る経路が選ばれたとするとこのときに記憶される
経路制約値“ＹＥＳ”“と共に第９図（ａ）で記憶され
た経路制約値゛ＧＥＮＫＩＮ”も用いてテストを行う。

従って、上述の場合は第９図（ｂ）のネットワーク上に
用意された判定条件により「カードにします、は認識結
果として出力されなくなる。

この結果、意味的におかしい文を排除することができる
ようになるため、ネットワークメモリを簡素化できるよ
うになる。

［発明の効果］ 以上述べたように本発明によれば、フレーム同期化によ
り実時間性が良く高速であり、また、経路を考慮した処
理を行うことにより認識対象文を表すネットワークを簡
素化することが可能でかつより自由な発声を認識するこ
とができる連続音声認識装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は第１の発明による一実施例を示す構成図、 第２回は第１の発明における文レベル処理を説明する模
式図、 第３図は第２の発明による一実施例を示す構成図、 第４図は第３の発明による一実施例を示す構成図、 第５図は第４の発明による一実施例を示す構成図、 第６図は第１の発明における文レベルの処理を説明する
模式図、 第７図は第２の発明における文レベルの処理を説明する
模式図、 第８図は第３の発明における文レベルの処理を説明する
模式図、 第９図は第４の発明における文レベルの処理を説明する
模式図、 第１０図は第３の発明による一実施例を説明する模式図
、 第１１図は本発明が解決しようとする問題点を説明する
模式図である。 １・・・・・標準パターンメモリ ２・・・・・距離計算部 ３・・・・・累積値計算部 ４・・・・・累積値メモリ ５・・・・・経路限定部 ６・・・・・経路メモリ ７・・・・・ネットワークメモリ ８・　・　・　・　・戻り点メモリ ９・・・・・戻り処理部 １０・・・・・対話情報処理部 １１・・・・・対話情報記憶部 １２・・・・・経路メモリ消去部 １３・・・・・線路メモリ保持部（経路制約値保持部） 代理人　弁理士　　岩　佐　　義　幸 第　１　図 第２１ 図 第３図 第４図 （ａ） （ｂ） 第８図 ｉｆ　ＧＥＮＫＩＮ　ｃｉｎｄ　ＹＥＳＯｒ ｒ ｉｆ　ＧＥＮＫＩＮ　ａｎｄ　Ｎ。 （ｂ） 牛９図 （ｂ） 第１０図

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）認識対象の文法を表現するネットワークを記憶す
   るネットワークメモリと、予め定められた認識単位の標
   準パターンを、前記ネットワークに従って結合して連続
   音声を認識する連続音声認識装置において、 標準パターンを記憶しておく標準パターンメモリと、 入力された音声パターンと標準パターンの各フレーム間
   の距離を求める距離計算部と、 前記音声パターンと標準パターンのフレームを対応付け
   るマッチングパス上の前記距離の累積値を求める累積値
   計算部と、 前記累積値を記憶しておく累積値メモリと、累積値が最
   小となるような経路を記憶しておく戻り点メモリと、 前記経路の計算を行う戻り処理部と、 前記ネットワーク上のあらかじめ定められた部分をたど
   った場合にある経路制約値を記憶する経路メモリと、 前記経路メモリの内容と前記ネットワークにあらかじめ
   用意されている判定条件によりテストを行いその結果に
   より次にたどる経路を限定する経路限定部とを有するこ
   とを特徴とする連続音声認識装置。
2. （２）前記経路メモリに記憶した経路制約値をネットワ
   ーク上にあらかじめ用意されていた情報により特定の経
   路制約値を消去する経路メモリ消去部を有する請求項１
   記載の連続音声認識装置。
3. （３）対話の内容を記憶しておく対話情報記憶部と、 この対話情報記憶部の内容により、前記経路メモリに経
   路制約値を記憶する対話情報処理部とを有する請求項１
   または３記載の連続音声認識装置。
4. （４）前記経路メモリの内容を保持する経路制約値保持
   部を有することを特徴とする請求項１、２または３記載
   の連続音声認識装置。