JPH0552507B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

＜技術分野＞ 本発明は認識装置の改良に関し、更に詳細には
例えば文節等の一区切りの音声等の一区切りの認
識すべき情報を音韻、かな、音節、文節等のより
細分化された単位要素で認識する認識装置に適用
可能な認識装置に関するものである。 ＜従来技術＞ 文節等の一区切りの音声等を音韻、かな、音節
等のより細分化された単位で認識する場合、従来
一般的には音韻、音節等の標準パターンを記憶し
ておき入力パターンと標準パターンとのマツチン
グを行つて認識している。 この場合、全ての音韻、音節等の標準パターン
と入力パターンとのマツチングを行つて類似度を
算出し、類似度の高いものから順に候補音節等と
して出力している。 したがつて、例えば拗音を含む単音節単位で認
識する場合、各音節単位全てについて100種以上
の単音節の標準パターンと入力パターンとの間で
マツチングを行う必要があり、その処理に時間を
要し、正しい文節等を認識する確度が向上せず、
結果的に全体の認識に要する処理量が膨大なもの
になつていた。 ＜目的＞ 本発明は、上記従来の欠点を除去した認識装置
を提供することを目的とし、正しい文節等の一区
切りの認識すべき情報を認識する確度を向上させ
ると共に、結果的に全体の認識に要する処理量を
減少させることの出来る認識装置を提供するもの
である。 ＜実施例＞ 以下、本発明の認識装置を文節等の一区切りの
音声を音節等のより細分化された単位要素で認識
する認識装置に適用した例を実施例として説明す
る。 本発明の実施例によれば、文節等の一区切りの
音声等の認識すべき情報を音韻、かな、音節等の
より細分化されたＮ個の単位要素で認識する認識
装置において、単位要素毎に認識された音節等の
複数個の候補から信頼度の高い組合せ順に候補列
を作成して辞書照合等の処理を行い妥当な文字列
等の単位要素列を認識結果として出力する場合上
記の辞書に対応した言語に含まれる文節等の文字
列（単位要素列）について、予め（Ｎ＋１）個の
文字（単位要素）間の接続関係であるＭ次の遷移
関係を記述した遷移行列を設け、上記の音節等の
単位要素毎の認識においてこの遷移行列を用いて
文字（単位要素）の非遷移関係を積極的に活用し
て以前の文字（単位要素）候補から遷移不可能な
文字（単位要素）を抽出し、それ等の文字（単位
要素）は認識対象から除外して処理し音節等の候
補を出力するように構成されている。 まず、本発明の実施例の説明に先立ち、本発明
の認識装置に用いられる単位要素間の接続関係で
ある遷移関係を示した遷移行列について説明す
る。 一般に日本語文章は、全てかな文字で表現した
場合、かな文字列に対応した音節列で表現でき
る。例えば文節「地球の」は“ち”“きゆ”“う”
“の”という４個の単音節といわれる単位要素か
ら成り立つている。２つの音節間の接続関係
（“ち”から“きゆ”、“きゆ”から“う”、“う”か
ら“の”）を、日本語全てあるいは特定の分野、
話題における文章等について調べると接続（遷
移；以下遷移ということばを使う）しない音節対
がある。例えばぱ行の音節の前には“ん”、“つ”
以外はこない。また“にや”は語頭にこないし、
“へ”（へと発声するもの）は語尾にこない。 このような文節を構成する音節の１次の遷移関
係を、以下に示す式(1)に従つて記述して、第１図
に示すような遷移行列Ｍ（Ｘ，Ｙ）を作成する。 第１図において遷移行列Ｍ（Ｘ，Ｙ）は単位要
素列である文字列の文字Ｘから次の文字Ｙへの遷
移を記述したものであり、単位要素（音節）がＮ
個の場合、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）の行列であり、
ハード的にはROM等に記憶される。またY₀列に
は各単位要素（１〜Ｎ）が節頭に来るか否かを表
わし、X₀行には各単位要素（１〜Ｎ）が節尾に
来るか否かを表わすデータが書込まれる。 例えば“赤い”という文字列の遷移を遷移行列
に書込んだ例を第２図に示す。遷移行列の要素は
０（遷移不可能）か１（遷移可能）の２値のどちら
かで表現され、１ビツトで記憶される。なお第２
図においては表記“１”以外の行列要素は全て
“０”であり、その表示を省略している。 次に遷移行列の作成について今少し詳細に説明
する。 まず遷移行列の作成にあたつて遷移行列メモリ
を“０”に初期セツト〔Ｍ（Ｘ，Ｙ）＝０〕する。 次に文字列〓＝（a₁，a₂，a₃，……、a_I） 但し、Ｉ：列の文字数 とした場合、次式(1) Ｍ（０，a₁）＝１，（ｉ＝１） Ｍ（a_i-1，a_i）＝１，（ｉ＝２〜Ｉ） Ｍ（a_I，０）＝１，（ｉ＝Ｉ＋１） ……(1) に従つて文字列〓の文字遷移関係を遷移行列Ｍ
（Ｘ，Ｙ）に書込む。同様に認識対象となる文字
列の全てについて遷移関係を書込み遷移行列（１
次）の作成を完了する。 このようにして作成された具体的な遷移行列
（１次）Ｍ（Ｘ，Ｙ）の例を第３図に示している。 上記は１次の遷移であるが、２次遷移、さらに
は一般にＭ次へ拡張したＭ次遷移行列も、同様に
次式(2)に従つて作成することが出来る。 Ｍ次遷移行列：Ｍ（X₁，X₂，X₃，……，M_M，
Ｙ），（Ｎ＋１）^M+1次元 Ｍ（a_i-M，a_i-(M-1)，……，a_i）＝１，（ｉ＝１〜
Ｉ＋１） ……(2) 但し ０ ＞Ｉのときａ＝０ 本発明の実施例はこの遷移しない音節の非遷移
関係を積極的に活用して、入力された文節音声を
音節毎に認識する場合に、上記第３図に示したよ
うな遷移行列を用いて、前に認識した音節候補か
ら遷移不可能な音節を遷移行列表より抽出し、そ
れ等の音節については次の音節の認識対象から除
外して処理し、候補音節を出力するようにしたも
のである。 次に本発明の実施例を図面を参照して説明す
る。 第４図は単音節音声標準パターンを用いた音声
認識の単音節認識に上記の遷移行列に基く認識処
理を適用した装置のブロツク図である。 第４図において、入力端子１に加えられた文節
音声入力は次段の音節音声識別部２を介して単音
節認識部３に入力される。この単音節認識部３は
遷移行列メモリ４を用いた処理部分を除いた部分
は従来公知のものであり、例えば入力端子１に加
えられた文節音声入力が音節音声識別部２により
音節単位に区分され、音響処理・比較部５により
単音節毎に特徴抽出が行なわれ、各単音節毎の特
徴パターンが同処理部５内のバツフアメモリに一
時記憶される。一方記憶装置６には各単音節毎の
標準パターンP_i（ｉ＝１〜Ｎ）が記憶されており、
この標準パターンP_iが順次読出されて処理部５内
のバツフアメモリに記憶された入力音声の入力特
徴パターンとのマツチング計算処理が行なわれ
る。 従来技術によれば、この標準パターンと入力特
徴パターンとのマツチング計算処理は全ての標準
パターンについて行なわれていたが、本発明によ
れば後述するように遷移行列メモリ４に記憶され
た情報にもとずいて前に候補として認識した音節
に接続可能な音節（最初の場合は先頭に来る可能
性のある音節）の標準パターンとのみマツチング
が計算され、最も近似したものが第１候補とし
て、また順次近似したものが次候補として選出さ
れ、その結果が候補音節メモリ７に音節ラテイス
として記憶される。 上記単音節認識部３において認識され、音節ラ
テイスとしてメモリ７に記憶された内容は候補列
作成部８に入力されて、音節候補列（文節候補）
が作成され、この候補列と辞書９に記憶された文
節とが辞書照合部１０により照合され、一致すれ
ばその結果が文節出力部１１に出力され、不一致
の場合には候補列作成部８を動作させて、同様の
動作を再度行なわせる。 次に遷移行列Ｍ（Ｘ，Ｙ）を用いた音節認識処
理について第５図に示す遷移行列を用いた候補音
節作成処理ブロツク図を参照して説明する。 本発明においては、結果として得る候補音節を
時系列順に候補音節ラテイスバツフア７に一次記
憶する。また上記した遷移行列情報はメモリ４に
記憶されており、音節標準パターンはメモリ６に
記憶されている。 候補音節ラテイス７には認識結果が次表の如く
記憶されていくが今第ｉ音節を認識する場合に
は、以下の如く処理が実行される。

【表】 今、前音節候補を Ｘ＝｛S_i-1、ｊ｝ｊ＝１〜Ｊ（ｉ−１） 組合せ数：Ｊ（ｉ−１）（＝０のときS_,j＝
０） とした場合、次式(3)に従つて直前の複数個（Ｊ
（ｉ−１）個）の候補音節について遷移行列の各
行の和をとり、得られた行ｍ（Ｙ）が０である音
節は遷移不可能であると指定する。 ｍ（Ｙ）＝VM（S_i-1，ｊ，Ｙ） ＝Ｍ（S_i-1,1，Ｙ）＋Ｍ（S_i-1,2，Ｙ）＋……＋Ｍ（
S_i-1,J(i-1)，Ｙ）……(3) この(3)式においてｍ（Ｙ）＝０となり、遷移不可
能と指定された音節群は、除外して、次の類似比
較の処理を行い、第ｉ音節の候補音節を出力し、
候補音節ラテイス７に書込む。但し、ｉ＝１（節
頭の音節）のときは第０行Ｍ（０，Ｙ）によつて
遷移不可能と指定された音節群を除外して類似比
較の処理を行なう。 以上を繰返して、一文節音声の候補音節ラテイ
スの作成を完了する。 今、一文節音声として「国民は」を入力した場
合、音響処理部により音節毎に特徴抽出が行なわ
れ、その音節毎の特徴パターンX_iが入力パターン
時系列バツフア２１に記憶される。次に本発明に
係る候補音節作成処理に移り、最初に第１音節の
特徴パターンX₁が入力パターンバツフア２２に
読み込まれ、次にステツプn3に移行して前候補
音節群により式(3)にしたがつて遷移行列の行を指
定する。最初の場合はステツプn4において第０
行のＭ（０，Ｙ）が指定されその内容がバツフア
２３に一時記憶され、ステツプn5の生起音節の
指定が成される。 次にステツプn6に移行して入力パターンバツ
フア２２に記憶された第１音節X₁の特徴パター
ンがロードされ、この特徴パターンX₁と音節標
準パターンメモリ６に記憶された標準パターンの
内バツフア２３によつて生起音節と指定されて順
次標準パターンバツフア２４に読出される標準パ
ターンとの間で類似比較が行なわれ（ステツプ
n7）、その結果にもとずいて候補音節が出力され
（ステツプn8）、その結果が候補音節ラテイス７
に書かれる。この実施例においては第１音節候補
として“KO”，“GO”，“BO”が記憶される。 次にステツプn2に戻り、第２音節特徴パター
ンX₂がバツフア２２に入力され、ステツプn3に
移行して、候補音節ラテイス７の第１候補音節に
もとずいて“KO”，“GO”，“BO”に対応した各
行のＭ（S_1,1〜3，Ｙ）が指定され、ステツプn4にお
いて、その遷移行列の和（OR）が作成されてそ
の結果がバツフア２３に一時記憶され、ステツプ
n5の生起音節の指定が成される。 次にステツプn6に移行し、以下同様のステツ
プn6〜n9を実行して第２候補音節“KU”，“GU”
をメモリ７に記憶する。 以上の動作を繰返して一文節の候補音節ラテイ
スの作成を完了する。 以上のようにして候補音節ラテイス７に候補例
が記憶されることになるが、遷移行列を用いない
場合の従来方式の場合と本発明方式の場合の実例
を入力音声「国民は」について次表に示す。

【表】

【表】 上記の例から明らかなように、本発明方式によ
る方が正しい文字列が候補列の上位に上がつてい
る様子がわかる。 以上の遷移行列は１次遷移であるが、２次遷
移、更には一般的なＭ次遷移まで同じ手法で拡張
することができる。 なおＭ次の遷移行列の作成は上述の式(2)に従
い、前候補音節（Ｍ音節前まで）からの音節指定
は次に示す式(4)によつて行なうことが出来る。 即ちＭ次遷移行列Ｍ（X₁，X₂，……X_M，Ｙ）
への拡張の場合、前音節候補列を ｛X₁，X₂，……，X_M｝＝ ｛S_i-M,J1S_i-(M-1,j2……S_i-1,jM｝ j₁＝１〜Ｊ（ｉ−Ｍ） j₂＝１〜Ｊ（ｉ−（Ｍ−１）） … j_M＝１〜Ｊ（ｉ−１） 組合せの数：Ｊ（ｉ−Ｍ）・Ｊ（−（Ｍ−１））…
…Ｊ（ｉ−１） （０のとき S_,j＝０） とした場合、 音節指定は ｍ（Ｙ）＝VM（S_i-M,j1，S_i-(M-1),j2，
……，S_i-1,jM，Ｙ）……(4) j₁＝１〜Ｊ（ｉ−Ｍ） j₂＝１〜Ｊ（ｉ−（Ｍ−１）） … j_M＝１〜Ｊ（ｉ−１） によつて行なうことになる。 なお、Ｍの次数を大きくとれば、生成音節の限
定が強くなり、本発明装置による効果は大きくな
る。 以上に述べた、本発明装置による認識対象は文
節に限らず、音節、単語、文章でもよく、また細
分化された単位は音節に限らず音韻、単語でもよ
い。 また、アルフアベツト等の文字列でもよい。 本発明装置は一般に、認識対象語を構成する細
分化した単位の遷移関係が存在する文字列であれ
ば適用可能である。 ＜効果＞ 以上の如く、本発明によれば、確度良く正しい
単位要素を候補として抽出することが出来るた
め、正しい文節等を認識する確度が高くなり、結
果的に全体の認識に要する処理量を少なくするこ
とが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は１次遷移行列を示す図、第２図は文字
列の遷移を書込んだ遷移行列例を示す図、第３図
は文節文字列の遷移行列例を示す図、第４図は本
発明の実施された認識装置の構成を示すブロツク
図、第５図は本発明に係る候補音節作成処理ブロ
ツク図である。 ３……単音節認識部、４……遷移行列メモリ、
６……音節標準パターンメモリ、７……候補音節
ラテイスメモリ、２１……入力パターンバツフ
ア、２３……生起音節指定バツフア。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 一区切りの認識すべき情報をより細分化され
   たＮ個の音節で認識する装置に於いて、 認識すべき所定の単位音節列について予め（Ｎ
   ＋１）個の単位音節間の接続非接続情報を記憶す
   る音節間接続情報メモリと、入力された音声を音
   響処理、比較処理するとともに前記メモリの音節
   間接続情報に基いて候補音節ラテイスを生成する
   手段と、生成した候補音節ラテイスに基いて候補
   列を生成する手段と、生成した候補列の辞書照合
   等の処理を行ない、妥当な単位文字列を認識結果
   として出力する手段とを備えたことを特徴とする
   認識装置。