JPH0436400B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 本発明は、連続して発声した複数の単語音声を
認識処理する方式に関し、特に、単語認識のため
の入力音声パターンと標準パターンとのマツチン
グ処理において、組み合わされる標準パターンの
隣接する端部同士の間に、一定範囲内での重複あ
るいは離隔した関係を許容することにより、最適
な連続単語認識を可能にする音声認識処理方法に
関する。

〔技術の背景〕

従来の連続単語音声認識方法としては、２段
D.Pマツチング法がある。これは入力パターンと
すべての標準パターン系列とのマツチングを動的
計画法を用いて行なうとき、第１図に示すよう
に、入力パターンＣ中に存在するものとしたとき
の各単語に対応する標準パターン系列Aⁿ⁽¹⁾，
Aⁿ⁽²⁾，……が照合される入力パターンＣ中の各
部分パターンＣ（ｂ(i)，ｅ(i)）の始点ｂ(i)を、そ
の単語より先に発声されたとされる単語に対応す
る標準パターンが照合される部分パターンＣ（ｂ
（ｉ−１），ｅ（ｉ−１））の終点ｅ（ｉ−１）の次
の点に固定する、すなわちｂ(i)＝ｅ（ｉ−１）＋１
という条件を課す方法である。

しかしながら、このような単純な条件では、連
続して単語を発声した場合に、単語境界で生じる
調音結合や単語長の短縮化、さらに無音区間など
の影響による入力パターンの種々の変化に十分対
応できず、そのため認識やセグメンテーシヨンの
誤りを引き起こす欠点があつた。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、調音結合や単語長の短縮化、
さらに無音区間などの影響による入力パターンの
種々の変化に柔軟に対応して、標準パターンが照
合される入力パターンの部分パターンの始点と終
点の位置を決定することにより、認識やセグメン
テーシヨンの誤りを減らすことにある。

〔発明の要点〕

本発明は、標準パターン系列を入力パターンの
各部分パターンにマツチングさせるとき、隣り合
う２つの部分パターンに共通部分をもたせること
により、単語境界における調音結合や単語境界に
共通部分があるような、単語長が短縮されている
場合が認識処理上考慮できることを利用して、認
識やセグメンテーシヨンの誤りを減らすものであ
る。

本発明はまた、標準パターン系列を入力パター
ンの各部分パターンにマツチングさせるとき、隣
り合う２つの部分パターンの間に標準パターンに
照合されない部分をもたせることにより、単語境
界における調音結合や無音区間の影響をとりのぞ
くことができることを利用して、認識やセグメン
テーシヨンの誤りを減らすものである。

〔発明の実施例〕

はじめに、本発明の基礎となつていて、かつ改
良が意図されている従来の２段DPマツチング法
による連続単語音声認識処理システムについて説
明する。図面は第１図が参照される。

認識の対象となる単語がＮ個あり、そのｎ番目
の単語の標準パターンAⁿがつぎのように特徴ベ
クトルの時系列で表わされるものとする。

Aⁿ＝（ａ（₁ ⁿ，ａ（₂ ⁿ，……，ａ（_p1 ⁿ，……，ａ（_J
o
^ｎ），ｎ＝１，２，……，Ｎ (1) ここで、ａ（_p ⁿはＭ次元ベクトルとする。すな
わち、 ａ（_p ⁿ＝（a_p1 ⁿ，a_p2 ⁿ，……，a_pM ⁿ），ｐ＝１，２，
……，Jⁿ (2) とする。また入力パターンＣは、Ｉ個の特徴ベク
トル（C_qを用いて、 Ｃ＝（（C₁，（C₂，……，（C_q，……，（C_I） (3) で表わされるものとする。ここで、（C_qは、 （C_q＝（C_q1，C_q2，……，C_qM），ｑ＝１，２，
……，Ｉ (4) とする。

入力パターンＣとｋ個の単語の標準パターン系
列Aⁿ⁽¹⁾，Aⁿ⁽²⁾，……，A^n(k)との間の距離Ｓを、
つぎのように定義する。

Ｓ＝_k 〓^i=j Ｄ（Ｃ（ｂ(i)，ｅ(i)），Aⁿ⁽ⁱ⁾） (5) ここで、Ｃ（ｂ(i)，ｅ(i)は、標準パターンAⁿ⁽ⁱ⁾が
照合される入力パターンのｉ番目の部分パターン
であつて、第１図に示すように、ｂ(i)からｅ(i)ま
での特徴ベクトルにより表わされ、 Ｃ（ｂ(i)，ｅ(i)＝（（C_b(i)，（C_b(i)₊₁，……，
（C_e(i)）， (6) １≦ｂ(i)≦ｅ(i)≦Ｉ で定義される。またＤ（Ｃ（ｂ(i)，ｅ(i)，Aⁿ⁽ⁱ⁾）
は、部分パターンＣ（ｂ(i)，ｅ(i)）と標準パター
ンAⁿ⁽ⁱ⁾との間の距離であつて、 Ｄ（Ｃ（ｂ(i)，ｅ(i)），Aⁿ⁽ⁱ⁾，）＝min_e(i) 〓^j=j(l)l=b(i) ｄ
（（C_l，ａ（_j ⁿ⁽ⁱ⁾） (7) で定義される。ここで、ｄ（（C_l，ａ（_j ⁿ⁽ⁱ⁾）は特徴
ベクトル（C_lおよびａ（_j ⁿ⁽ⁱ⁾間の距離であつて、 ｄ（（C_l，ａ（_j ⁿ⁽ⁱ⁾）＝_M 〓^m=i ｜C_ln−a_jn ^m(i)｜ (8) で定義される。また(7)式中のｌとｊの対応関係を
示す関数ｊ(l)には、つぎのような条件が仮定され
る。

ｊ（ｌ＋１）（−｛ｊ(l)，ｊ(l)＋１，ｊ(l)＋２｝
(9) ｊ（ｂ(i)＝１，ｊ（ｅ(i)）＝Jⁿ⁽ⁱ⁾ (10) ｌ−Ｒ≦ｊ(l)≦ｌ＋Ｒ（Ｒはある定数） (11) ｉ(l)＝ｊ（ｌ＋１）のときｊ（ｌ＋１）＝ｊ(l)−
１ (12) さらに部分パターンＣ（ｂ(i)，ｅ(i)の始点ｂ(i)
と終点ｅ(i)に対しては、ｋを連続する標準パター
ン数すなわち部分パターン数として、つぎのよう
な条件を仮定する。

ｂ(i)＝ｅ（ｉ−１）＋１，ｊ＝２，３，……，ｋ
(13) ｂ(1)＝１，ｅ(k)＝Ｉ （13）の条件は、第１図にしたがつて既に述べ
たように、任意の相隣る２つの部分パターンの端
点が、連続して配置されていることを表わしてい
る。

以上が、従来の連続単語音声認識方法の概要で
ある。

本発明の原理は、相隣る２つの部分パターンの
端部に対する条件（13）を変更して、両方の端部
同士について、一定範囲内での重複（重なり合
い）と離隔の関係を認めることにより、入力パタ
ーンの単語境界に関しての多様さに対して、認識
性能の改善を図るものである。

相隣る２つの部分パターンの端部同士間に、予
め定められた長さＰ以下の範囲での重複を認める
場合の条件は、次の通りである。

ｅ（ｉ−１）−Ｐ≦ｂ(i)≦ｅ（ｉ−１）＋１ (13)′ ｉ＝２，３，……，ｋ 第２図は、この条件の下での部分パターンと標準
パターンとのマツチングの例を示したものであ
る。

また、相隣る２つの部分パターンの端部同士間
に、予め定められた長さＱ以下の範囲での離隔を
認める場合の条件は、次の通りである。

ｅ（ｉ−１）＋１≦ｂ(i)≦ｅ（ｉ−１）＋Ｑ (13)″ ｉ＝２，３，……，ｋ 第３図は、この条件にもとづくパターンマツチン
グの例である。

更に上記Ｐの範囲の重複と、Ｑの範囲の離隔を
ともに認める場合の条件は、（13）′および
（13）″を合成することにより得られ、次のように
表わされる。

ｅ（ｉ−１）−Ｐ≦ｂ(i)≦ｅ（ｉ−１）＋Ｑ (13) ｉ＝２，３，……，ｋ 第４図は、この条件にもとづくパターンマツチン
グの例である。

本発明は、隣接する２つの部分パターンの端部
に対する上記した条件（13）′，（13）″，（13）
のいずれかと（14）式のもとで、入力パターンと
標準パターン系列との間の距離(5)式を最小にする
ような、ｋ，｛ｎ(i)，ｂ(i)，ｅ(i)，ｉ＝１，２，
……，ｋ｝を求め、それらを認識結果とするもの
である。ただし、標準パターン数すなわち部分パ
ターン数ｋは１≦ｋ≦Ｋ（Ｋはある定数）であり、
ｎ(i)は選択された標準パターンの番号を示す。

また、従来の２段DPマツチング法では、入力
パターンと標準パターン系列との間の距離が(5)式 Ｓ＝_K 〓ⁱ⁼¹ （Ｃ（ｂ(i)，ｅ(i)），Aⁿ⁽ⁱ⁾） (14) で定義されているが、この式による距離Ｓは、部
分パターンの長さと標準パターンの個数とに依存
する性質をもつているため、前記（13）′，
（13）″，（13）のように、拡張された条件のも
とでのパターンマツチングのための評価関数とし
て使用するには、その特性が十分ではない。そこ
で、(5)式を、部分パターンの長さと標準パターン
の個数で平均した正規化距離 S′＝１／ｋ_K 〓 〓ⁱ⁼¹ Ｄ（Ｃ（ｂ(i)，ｅ(i)，Aⁿ⁽ⁱ⁾）／ｅ(i)−ｂ(i)＋１
(15) を導入する。

次に、条件（13）と（14）式のもとで、距離
（15）式を最小にするｋ，｛ｎ(i)，ｂ(i)，ｅ(i)，ｉ
＝１，２，……，ｋ｝を求める手順について述べ
る。

（15）式の最小化問題は、つぎの３つのステツ
プに分けて考えることができる。

min １≦ｋ≦Ｋ， ｎ(i)，ｂ(i)，ｅ(i) ｉ＝１，２，……，ｋＳ＝min １≦ｋ≦
Ｋ１／ｋS_k (16) S_k＝min ｂ(i)，ｅ（ｉ−１）， ｉ＝２，３，……，ｋ_k 〓ⁱ⁼¹ D^（ｂ(i)，ｅ(i) (17) D^（ｂ(i)，ｅ(i)）＝１／ｅ(i)−ｂ(i)＋１min １≦
ｎ(i)≦Ｎ Ｄ（Ｃ（ｂ(i)，ｅ(i)），ｅ(i)），A^n(i
)）(18) このことを利用して、計算手順をつぎのようにす
る。

まず、各ｂ，ｅ，ｎについて、（１≦ｂ≦ｅ≦
Ｉ，１≦ｎ≦Ｎ），Ｄ（Ｃ（ｂ，ｅ），Aⁿ）を求め
る。これには動的計画法が利用でき、つぎのよう
に求めることができる。

ｇ（ｂ，１）＝ｄ（（C_b，ａ（₁ ⁿ） (19)■ を初期値として、漸化式 ｇ（ｌ，ｊ）＝ｄ（（C_l，ａ（_j ⁿ）＋minｇ（ｌ−２
，ｊ−１）＋ｄ（（C_l-1，ａ（_j ⁿ） ｇ（ｌ−１），ｊ−１） ｇ（ｌ−１，ｊ−２） を、 ｂ≦ｌ≦ｅ， １≦ｊ≦Jⁿ (21) ｌ−Ｒ≦ｊ(l)≦ｌ＋Ｒ (22) の範囲で順次計算すると、次式で与えられる。

Ｄ（Ｃ（ｂ，ｅ），A_o）＝ｇ（ｅ，Jⁿ） (23) そこで、各Ｃ（ｂ，ｅ）について、Ｄ（Ｃ（ｂ，
ｅ），Aⁿ）／（ｅ−ｂ＋１）の最小値D^（ｂ，ｅ）
と、そのときの標準パターンの番号＾Ｎ（ｂ，ｅ）
を求め表を作成する。

つぎに、ｋ＝１，２，……，Ｋに対して、（17）
式のS_Kを計算する。これに対しても動的計画法
が利用できる。すなわち、長さが０で、部分パタ
ーン数が０の場合の S₀（０）＝０ (24) を初期値とし、漸化式 Si（ｅ(i)）＝min ｂ(i)，ｅ（ｉ−１） ｂ(i)，ｅ（ｉ−１） ｅ（ｉ−１）−Ｐ≦ｂ(i)≦ｅ（ｉ−１）＋Ｑ〔D^（ｂ(
i)，ｅ(i)）S_i-1（ｅ（ｉ−１））〕(25) を、 ｉ＝１，２，……，ｋ ｅ(i)＝１，２，…
…，Ｉ (26) の範囲で順次計算すると、次式で与えられる。

S_k＝Sk（Ｉ） (27) ここで、（25）式を計算するときには、各ｉと
ｅ(i)について、〔D^（ｂ(i)，ｅ(i)）＋Si−１（ｅ（
ｉ
−１））〕を最小にするｅ（ｉ−１）とｂ(i)をそれ
ぞれEi（ｅ(i)），Bi（ｅ(i)）として表を作成し、記
憶しておく。

すべてのｋ＝１，２，……，ＫについてSkが
求まると、Sk／ｋを最小にするｋ＝＾ｋが求ま
る。この＾ｋから最適な｛＾ｂ(i)，＾ｅ(i)，ｉ＝
１，２，……，＾ｋ｝は、つぎのようにして求め
られる。すなわち ＾ｅ（＾ｋ）＝Ｉ (28) を初期値としてｉ＝＾ｋ，＾ｋ−１，……，２に
ついて、漸化式 ＾ｂ(i)＝Bi（＾ｅ(i)） (29) ＾ｅ（ｉ−１）＝Ei（＾ｅ(i)） (30) によつて＾b^(k)，＾ｅ（＾ｋ−１），……，＾ｂ
(2)，＾ｅ(1)を得る。ただし＾ｂ(1)＝１である。

このようにして、｛＾ｂ(i)，＾ｅ(i)，ｉ＝１，
２，……，＾ｋ｝が求まると、｛＾Ｎ（ｂ，ｅ）｝
の表から最適な単語系列｛＾ｎ(i)，ｉ＝１，２，
……，＾ｋ｝が、 ＾ｎ(i)＝＾Ｎ（＾ｂ(i)，＾ｅ(i)），ｉ＝１，２，
……，＾ｋ (31) により求められる。

次に、上述した本発明の原理を応用した実施例
を第５図を用いて説明する。

同図において、１は入力パターン保持部、２は
標準パターン保持部、３は部分パターン保持部、
４はベクトル間距離レジスタ、５は(8)式で表わさ
れるベクトル間距離を計算するベクトル間距離計
算部、６は第１加算回路、７は第１最小値選択回
路、８は第２加算回路、９は（20）式で表わされ
る累積距離を記憶する累積距離レジスタ、１０は
(7)式で表わされるパターン間距離を記憶する第１
パターン間距離レジスタ、１１は第１除算回路、
１２は第２最小値選択回路、１３は標準パターン
番号レジスタ、１４は（18）式で表わされるパタ
ーン間距離レジスタ、１５は第３加算回路、１６
は（17）式で表わされるパターン系列間距離を記
憶するパターン系列間距離レジスタ、１７は第３
最小値選択回路、１８は第２除算回路、１９は始
点レジスタ、２０は始点レジスタ、２１は第４最
小値選択回路、２２は最適な部分パターンの始点
と終点を計算するパターン端点計算部、２３は最
適な標準パターンの番号を計算する標準パターン
番号計算部である。

入力パターン保持部１は、(3)式で表わされる入
力パターンを保持し、標準パターン保持部２は、
(1)式で表わされる標準パターンを保持する。部分
パターン保持部３は、(6)式で定義されるような部
分パターンを保持する。ベクトル間距離計算部５
は、標準パターン保持部２から読み出されるａ（_j
^ｎと部分パターン保持部３から読み出される（C_l
との間の距離ｄ（（C_l，ａ（_j ⁿ）を(8)式のように計算
する。

ベクトル間距離レジスタ４は、計算部５で計算
されるｄ（（C_l，ａ（_j ⁿ）を記憶する。第１加算回路
６は、レジスタ４から読み出されるｄ（（C_l-1，ａ
（_j ⁿ）と、累積距離レジスタ９から読み出される
ｇ（ｌ−２，ｊ−１）との和を出力する。第１最
小値選択回路７は、第１加算回路６の出力ｇ（ｌ
−２，ｊ−１）＋ｄ（（C_l-1，ａ（_j ⁿ）と、レジスタ
９から読み出されるｇ（ｌ−１，ｊ−１）および
ｇ（ｌ−１，ｊ−２）の中から最小値を選びそれ
を出力する。

第２加算回路８は、７から出力される値と、計
算部５から出力されるｄ（（C_l，ａ（_j ⁿ）との和を出
力する。レジスタ９は加算回路８の出力をｇ（ｌ，
ｊ）として記憶する。第１パターン間距離レジス
タ１０は、レジスタ９から読み出されるｇ（ｅ，
Jⁿ）を（23）式で示されるように、Ｄ（Ｃ（ｂ，
ｅ），Aⁿ）として記憶する。以上の手順を各ｂ，
ｅ，ｎについて行う（１≦ｂ≦ｅ≦Ｉ，１≦ｎ≦
Ｎ）。

第１除算回路１１は、レジスタ１０から読み出
されるＤ（Ｃ（ｂ，ｅ），Aⁿ）を、部分パターンの
長さ（ｅ−ｂ＋１）で除した値を出力する。第２
最小値選択回路１２は、第１除算回路１１から出
力されるＤ（ｂ，ｅ），Aⁿ）／（ｅ−ｂ＋１）を、
各ｎについて比較し、その最小値D^（ｂ，ｅ）と
そのときのｎの値＾Ｎ（ｂ，ｅ）を出力する。

標準パターン番号レジスタ１３は、選択回路１
２の出力＾Ｎ（ｂ，ｅ）を記憶し、第２パターン
間距離レジスタ１４は、出力D^（ｂ，ｅ）を記憶
する。このようにして、各ｂとｅに対してD^（ｂ，
ｅ），＾Ｎ（ｂ，ｅ）を求める。

第３加算回路１５はレジスタ１４から読み出さ
れるD^（ｂ(i)，ｅ）と、パターン系列間距離レジ
スタから読み出されるSi−１（ｅ（ｉ−１））との
和を出力する。第３最小値選択回路１７は、加算
回路１５の出力D^（ｂ(i)，ｅ）＋Si−１（ｅ（ｉ−
１））の最小値を（13）式の範囲内で求め、そ
の値Si(e)を出力する。これを各ｉ＝１，２，…
…，ｋと、各ｅ＝１，２，……，Ｉについて行な
う。

始点レジスタ１９と終点レジスタ２０は、選択
回路１７において最小値が求まつたときのｂ(i)と
ｅ（ｉ−１）との値をそれぞれBi(e)，Ei(e)として
記憶する。第２除算回路１８は、レジスタ１６か
ら読み出されるSk（Ｉ）をｋで除した値を出力す
る。

第３最小値選択回路２１は、除算回路１８の出
力Sk（Ｉ）／ｋの値を各ｋについて比較し、それ
が最小となるときのｋを＾ｋとして出力する。パ
ターン端点計算部２２は選択回路２１から出力さ
れる＾ｋをもとに、レジスタ１９と２０から読み
出されるBi(e)，Ei(e)を、（29）（30）式のように
利用して、最適な部分パターンの始点＾ｂ(i)と終
点＾ｅ(i)を各ｉ＝１，２，……，＾ｋについて計
算する。標準パターン番号計算部２３は、（31）
式にしたがつて、パターン端点計算部２２から出
力される＾ｂ(i)，＾ｅ(i)及びレジスタ１３から読
み出される＾Ｎ（ｂ，ｅ）を利用して、最適な標
準パターンの番号＾ｎ(i)，ｉ＝１，２，……，＾
ｋを出力する。

なお、条件（13）′あるいは（13）″を適用する
場合の実施例は、第５図の実施例から容易に導く
ことができる。

第６図に本発明の方法を応用した場合の認識結
果の１例を示す。同図において、入力音声は／
949／であり、26，27，28，29，30，31は本発明
方式による正しい認識結果／949／と、入力パタ
ーンのセグメンテーシヨンを示している。27と28
で表わされた標準パターンの重なりは調音結合に
対する効果を示し、29と30で表わされた標準パタ
ーンの引き離しは、無音区間に対する効果を示し
ている。32，33，34，35は、２段DPマツチング
法による誤つた認識結果／99／と入力パターンの
セグメンテーシヨンを示している。

なお、本実施例においては、特徴ベクトル間の
距離として、(8)式が用いられているが、他の距離
尺度を用いてもよい。また特徴ベクトル間の対応
を示す関数ｊ(l)についての条件(9)〜（12）式およ
びパターン間距離Ｄ（Ｃ（ｂ，ｅ），Aⁿ）の計算法
（19）乃至（23）式についても種々の方法が考え
られ、これらは本発明の範囲を限定するものでは
ない。

〔発明の効果〕

本発明によれば、連続単語音声中の単語境界で
の調音結合や単語長の短縮化、さらに無音区間な
どの影響による認識や、セグメンテーシヨンの誤
りを減少させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来方式による入力パターンの各部分
パターンと標準パターンとのマツチングの方法を
説明する図であり、第２図乃至第４図は本発明方
法における入力パターンの各部分パターンと標準
パターンとのマツチングの方法を説明する図であ
り、第５図は本発明の実施例を説明するブロツク
図である。第６図は本発明方法の応用例の認識結
果の一例を示す。 図中、Ｃは入力音声パターン、Ｃ（ｂ(1)，ｅ(1)）
乃至Ｃ（ｂ(k)，ｅ(k)）はその部分パターン、ｂ(1)
乃至ｂ(k)は各部分パターンの始点、ｅ(1)乃至ｅ(k)
は終点、Aⁿ⁽¹⁾乃至A^n(k)は標準パターン、ｎは標
準パターン番号、ｋは部分パターン数すなわち単
語数を表わす。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 複数個の単語を連続して発声した未知入力音
   声を分析して得られた音響的特徴を表わす入力パ
   ターンの各部分に、前以つて記憶しておいた単語
   音声の標準パターンを必要な個数だけマツチング
   させる音声認識方法において、上記マツチング
   は、各隣り合う標準パターンの端部同士が、単一
   の境界で連接している場合と重複している場合と
   を対象に各端部を削除することなく行ない、それ
   により入力パターンとの距離が最も小さくなる標
   準パターン系列を求め、得られた標準パターン系
   列に対応する単語系列を認識結果として出力する
   ことを特徴とする連続単語音声認識方法。 ２ 前記第１項に記載の発明において、入力パタ
   ーンと標準パターン系列との距離が、入力パター
   ンの各部分にマツチングされる標準パターンの個
   数と、各標準パターンがマツチングする入力パタ
   ーンの長さとを用いて正規化されることを特徴と
   する連続単語音声認識方法。 ３ 複数個の単語を連続して発声した未知入力音
   声を分析して得られた音響的特徴を表わす入力パ
   ターンの各部分に、前以つて記憶しておいた単語
   音声の標準パターンを必要な個数だけマツチング
   させる音声認識方法において、上記マツチング
   は、各隣り合う標準パターンの端部同士が、単一
   の境界で連接している場合と離隔している場合と
   を対象に各端部を削除することなく行ない、それ
   により入力パターンとの距離が最も小さくなる標
   準パターン系列を求め、得られた標準パターン系
   列に対応する単語系列を認識結果として出力する
   ことを特徴とする連続単語音声認識方法。 ４ 前記第３項に記載の発明において、入力パタ
   ーンと標準パターン系列との距離が、入力パター
   ンの各部分にマツチングされる標準パターンの個
   数と、各標準パターンがマツチングする入力パタ
   ーンの長さとを用いて正規化されることを特徴と
   する連続単語音声認識方法。 ５ 複数個の単語を連続して発声した未知入力音
   声を分析して得られた音響的特徴を表わす入力パ
   ターンの各部分に、前以つて記憶しておいた単語
   音声の標準パターンを必要な個数だけマツチング
   させる音声認識方法において、上記マツチング
   は、各隣り合う標準パターンの端部同士が、単一
   の境界で連接している場合と重複および離隔して
   いる場合とを対象に各端部を削除することなく行
   ない、それにより入力パターンとの距離が最も小
   さくなる標準パターン系列を求め、得られた標準
   パターン系列に対応する単語系列を認識結果とし
   て出力することを特徴とする連続単語音声認識方
   法。 ６ 前記第５項に記載の発明において、入力パタ
   ーンと標準パターン系列との距離が、入力パター
   ンの各部分にマツチングされる標準パターンの個
   数と、各標準パターンがマツチングする入力パタ
   ーンの長さとを用いて正規化されることを特徴と
   する連続単語音声認識方法。