JPH04271398A - 骨伝導マイク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
声時の顔面の振動を骨伝導マイクで検出して音節の認識
を行う骨伝導マイク検出型音節認識装置に関する。

【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、自動車の運転
席および工場内などの騒音がある環境下では、マイクで
検出した音声波形にノイズが混入されるため、音節の認
識率が低下するという欠点がある。

【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）。しかし、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
うという欠点がある。

【０００８】そこで、使用可能な場所が制限されない音
節認識装置として、骨伝導マイク（Ｏｎｏ，ＪＡＳＡ，
Ｖｏｌ．６２，Ｎｏ．３，ｐ．７６０ー７６８，１９７
７）を顔面に密着させて、ユーザの発声に伴う顔面の振
動を骨伝導マイクで検出し、骨伝導マイクから出力され
る顔面振動信号をコンピュータで解析して音節認識を行
う骨伝導マイク検出型音節認識装置が考えられる。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た骨伝導マイク検出型音節認識装置は、空間に伝播した
音声信号を解析して音節認識を行うことを目的として開
発された、従来のコンピュータ解析による音節認識（音
声認識）用アルゴリズムを単純に利用することができな
いため、顔面振動信号を解析して音節を認識する音節認
識用アルゴリズムを新たに開発しなければならないとい
う欠点があり、また、発声に伴う顔面の振動は各個人の
頭蓋骨の形状および皮下組織の厚みなどによって異なる
ため、新たに開発する音節認識用アルゴリズムは、不特
定多数のユーザに対応可能なものでなければならないと
いう欠点がある。

【００１０】本発明の目的は、既製の音節認識用アルゴ
リズムによらずに、顔面振動信号に基づいて音節認識を
行うことができ、また不特定多数のユーザにも対応可能
な骨伝導マイク検出型音節認識装置を提供することにあ
る。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の骨伝導マイク検
出型音節認識装置は、発声に伴う顔面の振動を検出して
顔面振動信号に変換する骨伝導マイクと、該骨伝導マイ
クで変換された前記顔面振動信号より音節を認識する音
節認識部とからなる骨伝導マイク検出型音節認識装置で
あって、前記音節認識部が、前記顔面振動信号に応じて
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。

【００１２】

【作用】本発明の骨伝導マイク検出型音節認識装置は、
顔面振動信号と精度よく対応した各出力ユニットの出力
値を出力する神経回路網で顔面振動信号の解析をし、か
つ比較器で各出力ユニットの出力値の大小比較をして音
節認識を行う音節認識部を有するため、既製の音節認識
用アルゴリズムによらずに、顔面振動信号に基づく音節
認識を行うことができる。また、神経回路網は顔面振動
信号が多少変化しても精度よく解析を行うことができる
ため、不特定多数のユーザに対しても音節認識を行うこ
とができる。

【００１３】また、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、
マイクで変換された検出音声信号を増幅する増幅器と、
増幅器で増幅された検出音声信号から音節を認識して、
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、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骨伝導マイク
で変換された顔面振動信号より顔面振動信号と音節との
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。

【００１４】

【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。

【００１５】図１（Ａ），（Ｂ）は本発明の骨伝導マイ
ク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）の骨伝導マイク装具部１０の顔面へ
の設置方法を示す図、図３は図１（Ｂ）の神経回路網２
６の構成を示す図である。

【００１６】本実施例の骨伝導マイク検出型音節認識装
置は、ユーザ４０の顔面に設置される骨伝導マイク装具
部１０と、ユーザ４０から離れた任意の場所に設置され
る音節認識部２０とからなる。

【００１７】骨伝導マイク装具部１０は、図１（Ａ）に
示すように、本体１１と、本体１１の図示左端に取付け
られ、発声に伴う顔面の振動を検出して顔面振動信号α
に変換する骨伝導マイク１２と、骨伝導マイク１２で変
換した顔面振動信号αを増幅し送信信号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へ電
力を供給する電池１４とからなる。ここで、送信機１３
および電池１４は本体１１に内蔵されている。また、本
体１１の形状はＬ字状となっており、骨伝導マイク装具
部１０のユーザ４０の顔面への設置は、図２に示すよう
に、骨伝導マイク１２をユーザ４０の顔面に密着させた
状態で、本体１１をユーザ４０の耳に掛けることにより
行えるようになっている。

【００１８】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から顔面振動信号α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２４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
た顔面振動信号αより顔面振動信号α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
された顔面振動信号αに応じて各出力ユニット５３１〜
５３Ｎの出力値ｙ１〜ｙＮ（図３参照）を出力する神経
回路網２６と、神経回路網２６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。神経回路網２６は、
図３に示すように、顔面振動信号αのサンプル値ｄ１　
〜ｄｎ（図６参照）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３９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、顔
面振動信号αのサンプル値ｄ１〜ｄｎ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２５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５３
１〜５３Ｎ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５
３３　が単音節“う”に対応）。

【００１９】次に、本実施例の骨伝導マイク検出型音節
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。

【００２０】まず、学習動作について、図４に示すフロ
ーチャート，図５に示す各信号の流れを示す図，図６に
示す波形図および図７に示す波形図を用いて説明する。

【００２１】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
のユーザ４０の顔面の振動が、骨伝導マイク１２によっ
て検出され、たとえば図６に示すような顔面振動信号α
に変換される。顔面振動信号αは、送信機１３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、送信機１３を動作させるた
めに必要な電力は電池１４から供給される。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、顔面振動信号αに戻され
たのち、神経回路網２６に入力される。

【００２２】神経回路網２６における顔面振動信号αの
抜取りは、以下のようにして行われる（ステップ１１３
　）。

【００２３】図７（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から入力される顔面振動信号α
に同図（Ｄ）で示すような観測窓をかけることにより、
顔面振動信号αの抜取りを行う。

【００２４】このようにして抜取られた顔面振動信号α
は、図６に示すように、所定の時間間隔でサンプリング
され、各サンプル値ｄ１〜ｄｎ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〜
５１ｎ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、学習用の教師信号パターン“００１００・・・・０
”として神経回路網２６の重み制御部３４に入力される
。

【００２５】神経回路網２６は、各サンプル値ｄ１〜ｄ
ｎ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　　Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ　　ｅｔ
　ａｌ．，Ｐａｒａｌｌｅｌ　　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅ
ｄ　　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“００１０
０・・・・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３
６，３７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　）。

【００２６】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　）。

【００２７】次に、本実施例の骨伝導マイク検出型音節
認識装置の認識動作について、図８に示すフローチャー
ト，図９に示す各信号の流れを示す図および図１０に示
す波形図を用いて説明する。

【００２８】ユーザ４０は複数の単音節からなる音声を
発する（ステップ２１０　）。ユーザ４０の発声に伴う
顔面の振動が、骨伝導マイク１２によって検出され、顔
面振動信号αに変換される。顔面振動信号α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、顔面振動信号αに戻されたのち、
神経回路網２６に入力される。認識動作は、静寂な環境
下で行われるとは限らないので、神経回路網２６におけ
る顔面振動信号α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るとは限らない。そこ
で、騒音環境下であっても顔面振動信号α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１０に示すように、顔面振動信号
αの振幅が所定のいき値θ２　を最初に横切る時刻ｔＫ
１，ｔＫ２から所定の時間幅ＴＷ　の観測窓を定め、こ
の観測窓を顔面振動信号αにかけることにより、顔面振
動信号α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顔面振動信号αは、所
定の時間間隔でサンプリングされ、各サンプル値ｄ１〜
ｄｎ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　）。

【００２９】したがって、本実施例の骨伝導マイク検出
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の耳に掛けられ
た骨伝導マイク装具部１０から顔面振動信号α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。

【００３０】なお、神経回路網２６における顔面振動信
号αの抜取りは、図１０に示したものに限らず、たとえ
ば、図１１に示すように行ってもよい。すなわち、顔面
振動信号α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
顔面振動信号αの各サンプル値を前記メモリから読出す
ことにより、顔面振動信号α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顔面振動
信号αの各サンプル値を前記メモリから読出すことによ
り、顔面振動信号α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顔面振動信号
αの各サンプル値を前記メモリから読出すことにより、
顔面振動信号α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、顔面振動信号α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１１の第２の観測窓がかけられた顔面振動信号α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３３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。

【００３１】また、図１に示した骨伝導マイク検出型音
節認識装置では、顔面振動信号α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
１２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３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、顔面振動信号α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、顔面振動信号α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。この場合には、顔面振動信号αの抜取り動作を、前
述した学習動作時と同様に検出音声信号Ｓを用いて行う
こともできる。

【００３２】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。

【００３３】単音節の学習方法として、図３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。

【００３４】図１３は、本発明の骨伝導マイク検出型音
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。

【００３５】本実施例の骨伝導マイク検出型音節認識装
置は、予め学習動作を行った神経回路網７６を用いてい
る点が、図１に示した骨伝導マイク検出型音節認識装置
と異なる。したがって、本実施例の骨伝導マイク検出型
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、本実施例の骨
伝導マイク検出型音節認識装置における認識動作は、前
述した図８に示したフローチャートに従って同様にして
行われる。

【００３６】なお、この骨伝導マイク検出型音節認識装
置においても、複数のユーザに対して神経回路網７６の
学習動作を予め行っておくことにより、不特定多数のユ
ーザに対応させることができる。

【００３７】図１および図１３に示した骨伝導マイク検
出型音節認識装置では、顔面振動信号αを送信信号Ｗに
変換して骨伝導マイク装具部１０から音節認識部２０，
７０へ送信したが、骨伝導マイク１２と神経回路網２６
，７６とを電気的に接続して、顔面振動信号αを骨伝導
マイク１２から神経回路網２６，７６に直接入力しても
よい。この場合には、骨伝導マイク装具部１０の送信機
１３および電池１４と、音節認識部２０，７０のアンテ
ナ２１，７１および受信機２２，７２とは不要となる。

【００３８】骨伝導マイク装具部１０は図２に示すよう
に耳掛け式としたが、たとえば、骨伝導マイクを電話受
話器に装着し、ユーザが電話受話器を使用するときに骨
伝導マイクを顔面に密着させるようにしてもよい。また
、骨伝導マイク１２を顔面に密着させて発声に伴う顔面
の振動を検出する代わりに、米国特許第４５８８８６７
号明細書に記載されている耳栓形骨導送受話器のような
イヤホン形状の骨伝導マイク装具部に骨伝導マイクを装
着して、骨導音の加速度を骨伝導マイクで検出すること
により、発声に伴う顔面の振動を検出してもよい。

【００３９】顔面振動信号αの抜取りは、神経回路網２
６，７６で行われたが、受信機２２，７２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
、神経回路網２６，７６は、オフセットを有する公知の
ものであってもよい。

【００４０】本発明の骨伝導マイク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。

【００４１】

【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。

【００４２】（１）顔面振動信号が入力された神経回路
網の各出力ユニットの出力値を大小比較して音節認識を
行う音節認識部を有するため、骨伝導マイクで検出した
、ユーザの発声に伴う顔面の振動に応じた顔面振動信号
に基づく音節認識を既製の音節認識用アルゴリズムによ
らずに行うことができ、また、神経回路網を用いて顔面
振動信号の解析を行うため、不特定多数のユーザに対し
ても容易に音節認識を行うことができる。

【００４３】（２）神経回路網に学習機能をもたせるこ
とにより、神経回路網におけるユーザごとの解析精度を
向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の骨伝導マイク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）はその骨伝
導マイク装具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）に示した骨伝導マイク装具部１０の
ユーザ４０の顔面への設置方法を示す図である。

【図３】図１（Ｂ）に示した神経回路網２６の構成を示
す図である。

【図４】図１に示した骨伝導マイク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５】図１に示した骨伝導マイク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６】顔面振動信号αの一例を示す波形図である。

【図７】図１（Ｂ）に示した神経回路網２６における学
習動作時の顔面振動信号α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）は顔面振動信号αの波形図である。

【図８】図１に示した骨伝導マイク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９】図１に示した骨伝導マイク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１０】図１（Ｂ）に示した神経回路網２６における
認識動作時の顔面振動信号の抜取り方法を説明する波形
図である。

【図１１】図１（Ｂ）に示した神経回路網２６における
認識動作時の顔面振動信号の他の抜取り方法を説明する
波形図である。

【図１２】図１に示した骨伝導マイク検出型音節認識装
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１３】本発明の骨伝導マイク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　　　　　　　　骨伝導マイク装具部１１　　　　
　　　　本体 １２　　　　　　　　骨伝導マイク １３　　　　　　　　送信機 １４　　　　　　　　電池 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　　　　　　　　　　顔面振動信号 Ｓ　　　　　　　　　　検出音声信号 Ｗ　　　　　　　　　　送信信号

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　発声に伴う顔面の振動を検出して顔面
   振動信号に変換する骨伝導マイクと、該骨伝導マイクで
   変換された前記顔面振動信号より音節を認識する音節認
   識部とからなる骨伝導マイク検出型音節認識装置であっ
   て、前記音節認識部が、前記顔面振動信号に応じて各出
   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骨伝導マイク
   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骨伝導マイクで変換された前記顔
   面振動信号より該顔面振動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記載の骨伝導マイク
   検出型音節認識装置。