JPH04257900A - 舌動作検出型音節認識装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ユーザ（発声者）の発
声または発声動作（発声の口動作）に伴う舌の動作を検
出して音節の認識を行う舌動作検出型音節認識装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、コンピュータなどへの音声による
情報の入力を目的として、ユーザが発声した音節の認識
を行う音節認識装置の開発が進んでいる。

【０００３】この種の音節認識装置としては、たとえば
、以下に示すものが提案されている。

【０００４】（１）マイクで検出した音声波形をＤＰマ
ッチングによって解析して音節認識を行うもの（迫江　
　他，音響学会誌，２，９，Ｐ．４３ー４９，１９７８
）。

【０００５】（２）マイクで検出した音声波形を隠れマ
ルコフモデルによって解析して音節認識を行うもの（Ｒ
ａｂｉｎｅｒ．Ｌ．Ｒ．　ｅｔ　ａｌ，Ｂｅｌｌ　　Ｓ
ｙｓｔ．Ｔｅｃｈ．Ｊ．，６２，４，ｐ．１０７５ー１
１０５，１９８３）。

【０００６】（３）マイクで検出した音声波形を神経回
路網によって解析して音節認識を行うもの（河原　　他
，電子情報通信学会，音声技報ＳＰ８８ー３１，１９８
８）。しかし、これらの音節認識装置は、マイクで検出
した音声波形にノイズが混入されていると音節の認識率
が低下するため、静寂な環境が要求される反面、マイク
で検出できる程度の大きさで音声を発しなければ認識す
ることができないという欠点がある。

【０００７】この欠点を解消するため、音声以外の発声
に関わる情報を補完的に利用する音節認識装置が考えら
れ、その一つとして、リップリーディングをコンピュー
タにより行う音節認識装置が提案されている（Ｐｅｔａ
ｊａｎ　　Ｅ．，ＩＥＥＥ　　ＣＶＰＲ’８５，ｐ．４
０ー４７，１９８５）。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た、リップリーディングをコンピュータにより行う音節
認識装置は、カメラを用いてユーザの唇の動きを検出す
ることによってリップリーディングを行うため、カメラ
をユーザの顔の正面に設置する必要があるので、使用可
能な場所が制限されてしまうという欠点があった。

【０００９】本発明の目的は、使用場所に制限されず、
かつ騒音環境下においても使用することができる舌動作
検出型音節認識装置を提供することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明の舌動作検出型音
節認識装置は、口腔内に設置される舌動作検出送信部と
、口腔外に設置される音節認識部とからなり、前記舌動
作検出送信部が、近赤外光を照射する発光素子と、前記
近赤外光の反射光を受光して受光信号に変換する受光素
子と、該受光素子で変換された前記受光信号を送信信号
に変換して前記音節認識部へ送信する送信機と、該送信
機と前記発光素子と前記受光素子とへ電力を供給する電
池とを含み、前記音節認識部が、前記送信信号を受信す
るアンテナと、該アンテナで受信された前記送信信号か
ら前記受光信号を復調する受信機と、該受信機で復調さ
れた前記受光信号に応じて各出力ユニットの出力値を出
力する神経回路網と、該神経回路網から出力された前記
各出力ユニットの出力値の大小比較を行って、該出力値
が最大となる前記出力ユニットに対応する音節を出力す
る比較器とを含む。

【００１１】

【作用】本発明の舌動作検出型音節認識装置では、発光
素子から舌面に向けて照射された近赤外光の反射光を受
光素子で検出して得た、ユーザの発声または発声動作に
伴う舌の動作に応じた受光信号を用いて、神経回路網お
よび比較器で音節認識を行うため、ユーザが発した音声
を検出することなく音声認識を行うことができるので、
騒音環境下および絶対的な静寂性が要求される環境下に
おいても音節を精度よく認識することができる。また、
受光信号は送信信号に変換されて舌動作検出送信部から
音節認識部へ送信されるため、音節認識部の設置場所は
送信信号が受信できる場所であればどこでもよいので、
使用場所が制限されることがない。

【００１２】音節認識部が、学習動作時に発せらた音声
を検出して検出音声信号に変換するマイクと、該マイク
で変換された検出音声信号を増幅する増幅器と、該増幅
器で増幅された検出音声信号から音節を認識して、該音
節を示す教師信号パターンを出力する音声認識回路とを
さらに含むとともに、神経回路網が、音声認識回路から
入力された教師信号パターンおよび学習動作時に受信機
で復調された受光信号より該受光信号と音節との関係を
学習する学習機能をさらに有することにより、ユーザご
とに学習動作を行わせたのち、認識動作を行わせること
ができる。

【００１３】

【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。

【００１４】図１（Ａ），（Ｂ）は本発明の舌動作検出
型音節認識装置の第１の実施例を示すブロック図、図２
は図１（Ａ）の舌動作検出送信部１０の格納容器１５の
外観を示す図、図３は図１（Ａ）の舌動作検出送信部１
０の口腔内への設置方法を示す図、図４は図１（Ｂ）の
神経回路網２６の構成を示す図である。

【００１５】本実施例の舌動作検出型音節認識装置は、
口腔内に設置される舌動作検出送信部１０と、口腔外に
設置される音節認識部２０とからなる。

【００１６】舌動作検出送信部１０は、図１（Ａ）に示
すように、近赤外光Ｌを照射する複数個の発光素子１１
と、近赤外光Ｌの反射光を受光して受光信号α，β，γ
に変換する複数個の受光素子１２と、受光素子１２で変
換された受光信号α，β，γを送信信号Ｗに変換して音
節認識部２０へ送信する送信機１３と、送信機１３と各
発光素子１１と各受光素子１２とへ電力を供給する電池
１４とからなる。

【００１７】音節認識部２０は、図１（Ｂ）に示すよう
に、送信信号Ｗを受信するアンテナ２１と、アンテナ２
１で受信された送信信号Ｗから各受光信号α，β，γを
復調する受信機２２と、学習動作時に発せられた音声を
検出して検出音声信号Ｓに変換するマイク２３と、マイ
ク２３で変換された検出音声信号Ｓを増幅する増幅器２
４と、増幅器２４で増幅された検出音声信号Ｓから音節
を認識して、この音節を示す教師信号パターンを出力す
る音声認識回路２５と、音声認識回路２５から入力され
た教師信号パターンおよび学習動作時に受信機２２で復
調された各受光信号α，β，γより各受光信号α，β，
γと音節との関係を学習する学習機能を有するとともに
、受信機２２で復調された各受光信号α，β，γに応じ
て各出力ユニット５３１〜５３Ｎの出力値ｙ１〜ｙＮ（
図４参照）を出力する神経回路網２６と、神経回路網２
６から出力された各出力ユニット５３１〜５３Ｎの出力
値ｙ１〜ｙＮ　の大小比較を行い、出力値が最大となる
出力ユニットに対応する音節を出力する比較器２７とか
らなる。

【００１８】舌動作送信部１０は、図２に示す格納容器
１５に格納されており、舌動作送信部１０の口腔内への
設置は、図３に示すように、格納容器１５の図２図示両
端近傍に設けられた２つのＹ字形状のブリッジ１６が、
歯と歯の間にそれぞれ差込まれることにより行われる。 このとき、発光素子１１から近赤外光Ｌを舌面１９に向
けて照射し、近赤外光Ｌの舌面１９からの反射光を受光
素子１２で受光することができるように、格納容器１５
は発光素子１１および受光素子１２が舌面１９と対向す
るよう上顎部に設置される。

【００１９】また、神経回路網２６は、図４に示すよう
に、各受光信号α，β，γのサンプル値ｄ１〜ｄ５，ｅ
１〜ｅ５，ｆ１〜ｆ５（図７参照）が数値パターンとし
て入力される、複数個の入力ユニット５１１〜５１１５
　からなる入力層３１と、重み３９を有する第１のリン
ク３６を介して入力層３１と接続された、複数個の中間
ユニット５２１〜５２Ｍからなる中間層３２と、重み３
９を有する第２のリンク３７を介して中間層３２と接続
された、複数個の出力ユニット５３１〜５３Ｎからなる
出力層３３と、各受光信号α，β，γのサンプル値ｄ１
〜ｄ５，ｅ１〜ｅ５，ｆ１〜ｆ５からなる数値パターン
，出力層３３の各出力ユニット５３１〜５３Ｎの出力値
ｙ１〜ｙＮからなる出力パターンおよび音声認識回路２
５から入力される教師信号パターンを用いて、第１およ
び第２のリンク３６，３７の各重み３９を更新する重み
制御部３４とからなる。なお、各出力ユニット５３１〜
５３Ｎは、各単音節に対応するようになっている（たと
えば、出力ユニット５３１　が単音節“あ”に、出力ユ
ニット５３２　が単音節“い”に、出力ユニット５３３
　が単音節“う”に対応）。

【００２０】次に、本実施例の舌動作検出型音節認識装
置の動作について、学習動作および認識動作に分けて説
明する。

【００２１】まず、学習動作について、図５に示すフロ
ーチャート，図６に示す各信号の流れを示す図，図７に
示す波形図および図８に示す波形図を用いて説明する。 なお、簡単のため、発光素子１１および受光素子１２の
数は３個として説明する。

【００２２】学習動作は、音声認識回路２５において正
しく音節認識ができる程度に静寂な環境下で行われる。 この環境下で、ユーザ４０により単音節からなる音声が
発せられる（ステップ１１０　）。発せられた音声はマ
イク２３で検出され検出音声信号Ｓに変換される。検出
音声信号Ｓは増幅器２４で増幅されたのち、音声認識回
路２５に入力される。音声認識回路２５において、検出
音声信号Ｓによる音声認識が行われることにより、発声
された単音節が何であったかが認識される（ステップ１
１１　）。一方、単音節からなる音声が発せられたとき
の舌の動作が、発光素子１１から近赤外光Ｌが舌面１９
に向けて照射され、近赤外光Ｌの舌面１９からの反射光
が受光素子１２で受光されることによって検出され、た
とえば図７（Ａ）〜（Ｃ）にそれぞれ示すような各受光
信号α，β，γに変換される。各受光信号α，β，γは
、送信機１２で送信信号Ｗに変換されたのち、音節認識
部２０へ送信される（ステップ１１２　）。なお、発光
素子１１，受光素子１２および送信機１２を動作させる
ために必要な電力は、電池１３からそれぞれに供給され
る。送信信号Ｗは、音節認識部２０のアンテナ２１で受
信されて受信機２２で復調されることにより、各受光信
号α，β，γに戻されたのち、神経回路網２６に入力さ
れる。

【００２３】神経回路網２６における各受光信号α，β
，γの抜取りは、以下のようにして行われる（ステップ
１１３　）。

【００２４】図８（Ａ）に示す増幅器２４より入力され
る検出音声信号Ｓを全波整流することにより、同図（Ｂ
）に示す包絡線波形Ｅを得る。その後、包絡線波形Ｅの
振幅が所定のいき値θ１　となる時刻ｔＬ１，ｔＬ２を
求め、同図（Ｃ）に示す時刻ｔＬ１から時刻ｔＬ２まで
振幅が“１”となるゲート信号Ｇを作成する。このゲー
ト信号Ｇで、受信機２２から入力される受光信号αに同
図（Ｄ）で示すような観測窓をかけることにより、受光
信号αの抜取りを行う。他の２つの受光信号β，γの抜
取りも同様にして行われる。

【００２５】このようにして抜取られた各受光信号α，
β，γは、図７（Ａ）〜（Ｃ）にそれぞれ示すように所
定の時間間隔でサンプリングされ、各サンプル値ｄ１〜
ｄ５，ｅ１〜ｅ５，ｆ１〜ｆ５が、数値パターンとして
神経回路網２６の入力層３１の各入力ユニット５１１〜
５１１５　にそれぞれに入力される（ステップ１１４　
）。一方、音声認識回路２５で認識された単音節は、学
習用の教師信号パターンとして神経回路網２６の重み制
御部３４に入力される。たとえば、単音節が“う”の場
合には、学習用教師信号パターン“００１００・・・・
０”として神経回路網２６の重み制御部３４に入力され
る。

【００２６】神経回路網２６は、各サンプル値ｄ１〜ｄ
５，ｅ１〜ｅ５，ｆ１〜ｆ５からなる数値パターンと音
声認識回路２５で認識された単音節の学習用の教師信号
パターンとの関係を公知の誤差逆伝播法（Ｄ．Ｅ　　Ｒ
ｕｍｅｌｈａｒｔ　　ｅｔ　ａｌ．，Ｐａｒａｌｌｅｌ
　　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
，ＭＩＴ　　Ｐｒｅｓｓ．，１９８６）により繰返し学
習する（ステップ１１５　）。この学習は、たとえば、
教師信号パターン“００１００・・・・０”に対して、
神経回路網２６の各出力ユニット５３１〜５３Ｎの出力
値ｙ１〜ｙＮのうち単音節“う”に対応する出力ユニッ
ト５３３　の出力値ｙ３　が最大となり、単音節“う”
が比較器２７から出力されるまで、重み制御部３４によ
る第１，第２のリンク３６，３７の重み３９の更新を繰
返すことにより行われる（ステップ１１６　）。

【００２７】このようにして一つの単音節の学習が終了
すると、他の単音節の学習が同様にして行われ、すべて
の単音節の学習が終了すると、学習動作が終了される（
ステップ１１７　）。

【００２８】次に、本実施例の舌動作検出型音節認識装
置の認識動作について、図９に示すフローチャート，図
１０に示す各信号の流れを示す図、および図１１に示す
波形図を用いて説明する。

【００２９】騒音環境下においては、ユーザ４０は複数
の単音節からなる音声を発する必要は必ずしもなく、発
声動作（発声の口動作）だけ行えばよい（ステップ２１
０　）。発光素子１１から近赤外光Ｌが舌面１９に向け
て照射され、近赤外光Ｌの舌面１９からの反射光が受光
素子１２で受光されることによって、ユーザ４０の発声
または発声動作に伴う舌の動作が検出され、各受光信号
α，β，γに変換される。各受光信号α，β，γは、送
信機１２で送信信号Ｗに変換されたのち、音節認識部２
０へ送信される（ステップ２１１　）。送信信号Ｗは、
音節認識部２０のアンテナ２１で受信されて受信機２２
で復調されることにより、各受光信号α，β，γに戻さ
れたのち、神経回路網２６に入力される。認識動作時に
は、ユーザ４０が発声するとは限らないので、神経回路
網２６における各受光信号α，β，γの抜取りを学習動
作時と同様に検出音声信号Ｓを用いて行うことができな
い。 そこで、騒音環境下であっても各受光信号α，β，γに
重畳されるノイズは、静寂な環境下における場合に比べ
て大差がないことに着目して、図１１に示すように、各
受光信号α，β，γの振幅が所定のいき値θ２　を最初
に横切る時刻ｔＫ１から所定の時間幅ＴＷ　の観測窓を
定め、この観測窓を各受光信号α，β，γにかけること
により、各受光信号α，β，γの抜取りが行われる（ス
テップ２１２　）。このようにして観測窓がかけられた
各受光信号α，β，γは、所定の時間間隔でサンプリン
グされ、各サンプル値ｄ１〜ｄ５，ｅ１〜ｅ５，ｆ１〜
ｆ５が、数値パターンとして神経回路網２６の入力層３
１に入力される（ステップ２１３　）。神経回路網２６
の出力層３３の各出力ユニット５３１〜５３Ｎの出力値
ｙ１　〜ｙＮ　が比較器２７に入力されたのち、比較器
２７で、各出力値ｙ１〜ｙＮの大小比較が行われ、出力
値が最大となる出力ユニットに対応する単音節が比較器
２７から順次出力される（ステップ２１４　）。以上の
動作は、すべての認識動作が終了するまで繰返される（
ステップ２１５　）。

【００３０】したがって、本実施例の舌動作検出型音節
認識装置では、ユーザ４０が発する音声を用いずに認識
動作が行えるため、騒音環境下においても精度よく音節
認識ができる。また、ユーザ４０の口腔内に設置された
舌動作検出送信部１０から各受光信号α，β，γを送信
信号Ｗに変換して音節認識部２０へ送信するため、音節
認識部２０の設置場所が制限されることがない。

【００３１】なお、神経回路網２６における各受光信号
α，β，γの抜取りは、図１１に示したものに限らず、
たとえば、図１２に示すように行ってもよい。すなわち
、各受光信号α，β，γを所定の時間間隔でサンプリン
グしてメモリに格納したのち、任意の時刻ｔ０　から所
定の時間幅の各加速度信号α，β，γの各サンプル値を
前記メモリから読出すことにより、各受光信号α，β，
γに第１の観測窓をかけ、次に、時刻ｔ０　＋Δｔから
前記所定の時間幅の各受光信号α，β，γの各サンプル
値を前記メモリから読出すことにより、各受光信号α，
β，γに第２の観測窓をかけ、次に、時刻ｔ０　＋２・
Δｔから前記所定の時間幅の各受光信号α，β，γの各
サンプル値を前記メモリから読出すことにより、各受光
信号α，β，γに第３の観測窓をかける。以上の動作を
所定回数だけ繰返すことにより、各受光信号α，β，γ
の抜取りを行ってもよい。ただし、この場合には、たと
えば、図１２の第２の観測窓がかけられた各受光信号α
，β，γに対応する単音節はないので、神経回路網２６
の誤動作を防止するために、神経回路網２６の出力層３
３に“音節なし”を示す出力ユニットを追加しておいた
方がよい。

【００３２】また、図１に示した舌動作検出型音節認識
装置では、各受光信号α，β，γのみ用いて認識動作を
行ったが、騒音があまり大きくなく、ユーザ４０が発し
た音声がマイク２３である程度検出できる場合には、図
１３に示すように検出音声信号Ｓを補完的に用いて認識
動作を行ってもよい。すなわち、この場合には、図４に
示した神経回路網２６の入力層３１に、検出音声信号Ｓ
の各サンプル値がそれぞれ入力される複数個の入力ユニ
ットを追加し、各受光信号α，β，γと検出音声信号Ｓ
と教師信号パターンとを用いて前述した学習動作と同様
な学習動作を行ったのち、各受光信号α，β，γと検出
音声信号Ｓを用いて前述した認識動作と同様な認識動作
を行ってもよい。

【００３３】さらに、学習動作にあたり、単音節ごとに
学習を行ったが、神経回路網２６の入力層３１の入力ユ
ニットの数，中間層３２の中間ユニットの数および出力
層３３の出力ユニットの数を増やして、複数の単音節ご
とに学習を行ってもよい。

【００３４】単音節の学習方法として、図４に示したよ
うな時空間パターンを空間パターンに展開して認識する
多層神経回路網からなる神経回路網２６を用い、誤差逆
伝播法によって学習する方法を採用したが、たとえば、
電子情報通信学会，音声技報，ＳＰ８７ー１００，１９
８７年１１月に記載されている時間遅れニューラルネッ
トワーク（ＴＤＮＮ：Ｐｈｏｎｅｍｅ　　ｒｅｃｏｇｉ
ｎｉｔｉｏｎ　　ｕｓｉｎｇ　　ｔｉｍｅ−ｄｅｌａｙ
　　ｎｅｕｒａｌ　　ｎｅｔｗｏｒｋｓ）のような時空
間パターンを処理する他の神経回路網を用いてもよい。

【００３５】図１４は、本発明の舌動作検出型音節認識
装置の第２の実施例を示す音節認識部７０のブロック図
である。

【００３６】本実施例の舌動作検出型音節認識装置は、
神経回路網７６として、不特定多数のユーザに対応でき
るよう予め学習動作を行ったものを用いている点が、図
１に示した舌動作検出型音節認識装置と異なる。したが
って、本実施例の舌動作検出型音節認識装置では、前述
した学習動作が不要であるため、音節認識部７０には、
ユーザが発した音声を検出して検出音声信号Ｓに変換す
るマイク，検出音声信号Ｓを増幅する増幅器および学習
動作時に教師信号パターンを出力する音声認識回路が不
要となる。なお、本実施例の舌動作検出型音節認識装置
における認識動作は、前述した図９に示したフローチャ
ートに従って同様にして行われる。

【００３７】以上の説明においては、各受光信号α，β
，γの抜取りは、神経回路網２６で行われたが、受信機
２２がこの機能を有してもよいし、抜取り装置を別途設
けてもよい。また、舌動作検出送信部１０は、図３に示
すように、２つのブリッジ１６を歯と歯との間にそれぞ
れ差込んで設置されたが、たとえば、入れ歯と連結また
は一体化することも可能である。

【００３８】本発明の舌動作検出型音節認識装置の応用
分野としては、コンピュータへの音声入力装置のほか、
ワードプロセッサ，機械翻訳機，自動車電話の電話番号
，車内積載コンピュータおよび航空機コクピット内積載
コンピュータへの音声入力装置や、音節認識部のネット
ワーク化による内緒話ツールとしての応用などが考えら
れる。

【００３９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は次のよう
な効果がある。

【００４０】（１）舌動作検出送信部に設けられた発光
素子および受光素子で、ユーザの発声または発声動作に
伴う舌の動作を検出して受光信号に変換するとともに、
神経回路網と比較器とが設けられた音節認識部に前記受
光信号を送信することにより、該受光信号を用いて音節
を認識するため、騒音環境下および絶対的な静寂性が要
求される環境下においても音節を精度よく認識すること
ができる。また、音節認識部の設置場所は送信信号が受
信できる場所であればどこでもよいため、使用場所が制
限されることがない。

【００４１】（２）神経回路網に学習機能をもたせるこ
とにより、ユーザごとに学習動作を行ったのち、認識動
作を行うことができるため、いかなるユーザに対しても
精度よく認識動作を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の舌動作検出型音節認識装置の第１の実
施例を示すブロック図であり、（Ａ）はその舌動作検出
送信部のブロック図であり、（Ｂ）はその音節認識部の
ブロック図である。

【図２】図１（Ａ）に示した舌動作検出送信部１０の格
納容器１５の外観を示す図である。

【図３】図１（Ａ）に示した舌動作検出送信部１０の口
腔内への設置方法を示す図である。

【図４】図１（Ｂ）に示した神経回路網２６の構成を示
す図である。

【図５】図１に示した舌動作検出型音節認識装置の学習
動作を説明するフローチャートである。

【図６】図１に示した舌動作検出型音節認識装置の学習
動作を説明する各信号の流れを示す図である。

【図７】各受光信号を示す波形図であり、（Ａ）は受光
信号αの波形図、（Ｂ）受光信号βの波形図、（Ｃ）は
受光信号γの波形図である。

【図８】図１（Ｂ）に示した神経回路網２６における学
習動作時の各受光信号の抜取り方法を説明する波形図で
あり、（Ａ）は検出音声信号Ｓの波形図、（Ｂ）包絡線
波形Ｅの波形図、（Ｃ）はゲート信号Ｇの波形図、（Ｄ
）は受光信号αの波形図である。

【図９】図１に示した舌動作検出型音節認識装置の認識
動作を説明するフローチャートである。

【図１０】図１に示した舌動作検出型音節認識装置の認
識動作を説明する各信号の流れを示す図である。

【図１１】図１（Ｂ）に示した神経回路網２６における
認識動作時の各受光信号の抜取り方法を説明する波形図
である。

【図１２】図１（Ｂ）に示した神経回路網２６における
認識動作時の各受光信号の他の抜取り方法を説明する波
形図である。

【図１３】図１に示した舌動作検出型音節認識装置の他
の認識動作を説明する各信号の流れを示す図である。

【図１４】本発明の舌動作検出型音節認識装置の第２の
実施例を示す音節認識部のブロック図である。

【符号の説明】

１０　　　　　　　　舌動作検出送信部１１　　　　　
　　　発光素子 １２　　　　　　　　受光素子 １３　　　　　　　　送信機 １４　　　　　　　　電池 １５　　　　　　　　格納容器 １６　　　　　　　　ブリッジ １９　　　　　　　　舌面 ２０，７０　　　　　　　　音節認識部２１，７１　　
　　　　　　アンテナ ２２，７２　　　　　　　　受信機 ２３　　　　　　　　マイク ２４　　　　　　　　増幅器 ２５　　　　　　　　音声認識回路 ２６，７６　　　　　　　　神経回路網２７，７７　　
　　　　　　比較器 ３１　　　　　　　　入力層 ３２　　　　　　　　中間層 ３３　　　　　　　　出力層 ３４　　　　　　　　重み制御部 ３６，３７　　　　　　　　リンク ３９　　　　　　　　重み ５１１〜５１１５　　　　　入力ユニット５２１〜５２
Ｍ　　　　　　中間ユニット５３１〜５３Ｎ　　　　　
　出力ユニットα，β，γ　　　　　　　　受光信号 Ｓ　　　　　　　　　　検出音声信号 Ｗ　　　　　　　　　　送信信号 ｄ１〜ｄ５，ｅ１〜ｅ５，ｆ１〜ｆ５　　　　　　　サ
ンプル値ｙ１〜ｙＮ　　　　　　　　　　出力値

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　口腔内に設置される舌動作検出送信部
   と、口腔外に設置される音節認識部とからなり、前記舌
   動作検出送信部が、近赤外光を照射する発光素子と、前
   記近赤外光の反射光を受光して受光信号に変換する受光
   素子と、該受光素子で変換された前記受光信号を送信信
   号に変換して前記音節認識部へ送信する送信機と、該送
   信機と前記発光素子と前記受光素子とへ電力を供給する
   電池とを含み、前記音節認識部が、前記送信信号を受信
   するアンテナと、該アンテナで受信された前記送信信号
   から前記受光信号を復調する受信機と、該受信機で復調
   された前記受光信号に応じて各出力ユニットの出力値を
   出力する神経回路網と、該神経回路網から出力された前
   記各出力ユニットの出力値の大小比較を行って、該出力
   値が最大となる前記出力ユニットに対応する音節を出力
   する比較器とを含む舌動作検出型音節認識装置。
2. 【請求項２】　　前記音節認識部が、学習動作時に発せ
   られた音声を検出して検出音声信号に変換するマイクと
   、該マイクで変換された前記検出音声信号を増幅する増
   幅器と、該増幅器で増幅された前記検出音声信号から音
   節を認識して、該音節を示す教師信号パターンを出力す
   る音声認識回路とをさらに含み、前記神経回路網が、前
   記音声認識回路から入力された前記教師信号パターンお
   よび学習動作時に前記受信機で復調された受光信号より
   該受光信号と音節との関係を学習する学習機能をさらに
   有する請求項１記載の舌動作検出型音節認識装置。