JPH0575117B2 - - Google Patents
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- JPH0575117B2 JPH0575117B2 JP61031179A JP3117986A JPH0575117B2 JP H0575117 B2 JPH0575117 B2 JP H0575117B2 JP 61031179 A JP61031179 A JP 61031179A JP 3117986 A JP3117986 A JP 3117986A JP H0575117 B2 JPH0575117 B2 JP H0575117B2
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/08—Speech classification or search
- G10L15/12—Speech classification or search using dynamic programming techniques, e.g. dynamic time warping [DTW]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は連続音声認識装置に関し、特に文法に
従つて連続発声された文音声を認識する装置の改
良に関する。
従つて連続発声された文音声を認識する装置の改
良に関する。
（従来技術）
音声認識装置の中でも文法に従つて発声された
文音声を認識する装置は、計算機プログラムや限
定業務用文章あるいは航空管制や各種機器の制御
用指令などの認識ができ広範囲な応用分野を有し
ている。文法の拘束が与えられている場合には、
その文法規則を利用することによつて誤認識を防
止できることが原理的に知られている。特に連続
数字認識において、入力音声に桁数の制約がある
場合、その制約を規則化することにより認識率を
改善することができる。
文音声を認識する装置は、計算機プログラムや限
定業務用文章あるいは航空管制や各種機器の制御
用指令などの認識ができ広範囲な応用分野を有し
ている。文法の拘束が与えられている場合には、
その文法規則を利用することによつて誤認識を防
止できることが原理的に知られている。特に連続
数字認識において、入力音声に桁数の制約がある
場合、その制約を規則化することにより認識率を
改善することができる。
このような文法に従つて連続に発声された文音
声を認識する手法が特願昭56−199098号明細書に
記載されている。この原理は大略次のとおりであ
る。文法をオートマトンａで表現し、そのオート
マトンａを次のように定義する。
声を認識する手法が特願昭56−199098号明細書に
記載されている。この原理は大略次のとおりであ
る。文法をオートマトンａで表現し、そのオート
マトンａを次のように定義する。
ａ＝（Κ，Σ，Δ，po，Ｆ） …(1)
ここで、
Κ：状態ｐの集合｛ｐ｜ｐ＝１，２，・・，π｝
Σ：入力単語ｎの集合｛ｎ｜ｎ＝１，２，…，
Ｎ｝ Δ：状態遷移規則｛（ｐ，ｑ，ｎ）｝ここで、
（ｐ，ｑ，ｎ）はｐｎ→ｇなる状態遷移を意味
する。
Ｎ｝ Δ：状態遷移規則｛（ｐ，ｑ，ｎ）｝ここで、
（ｐ，ｑ，ｎ）はｐｎ→ｇなる状態遷移を意味
する。
pp：初期状態。以後はｐ＝０で示す。
Ｆ：最終状態集合Ｆ⊂Ｋ
次に前記オートマトンａに従つて単語ｎ〓Σを
連続して発声して得られる音声パタンＡを Ａ＝a1，a2，…，ai，…，aI …(2) で示し、これを（未知）入力パタンと呼ぶ。各単
語ｎ〓Σに対して標準的なパタン Bn＝〓n 1，〓n 2，…〓n j，…〓n j …(3) を用意し、これを単語標準パタンと呼ぶ。この単
語標準パタンをオートマトンａに従つて接続する
ことによつて得られる連続音声標準パタンＣ＝
Bn 1，Bn 2，…，Bnxと入力パタンＡとのDPマツチ
ングを行い、２つのパタンの相互に異なる度合を
表わす量（以下相異度と称する）を算出し、最小
の相異度を与える単語系列を認識結果とする。
連続して発声して得られる音声パタンＡを Ａ＝a1，a2，…，ai，…，aI …(2) で示し、これを（未知）入力パタンと呼ぶ。各単
語ｎ〓Σに対して標準的なパタン Bn＝〓n 1，〓n 2，…〓n j，…〓n j …(3) を用意し、これを単語標準パタンと呼ぶ。この単
語標準パタンをオートマトンａに従つて接続する
ことによつて得られる連続音声標準パタンＣ＝
Bn 1，Bn 2，…，Bnxと入力パタンＡとのDPマツチ
ングを行い、２つのパタンの相互に異なる度合を
表わす量（以下相異度と称する）を算出し、最小
の相異度を与える単語系列を認識結果とする。
ここで最小の相異度を次のような動的計画の手
法で求める。初期条件 Ｔ（０，０）＝０ Ｔ（ｉ，ｑ）＝∽，ｉ≠０，ｑ≠０ Ｇ（ｐ，ｎ，ｊ）＝∽ …(4) とし、ｉ＝１よりＩまで順次(5)式の境界条件を基
に(6)式の漸化式を（ｐ，ｑ，ｎ）〓Δなるすべて
の対（ｐ，ｎ）について計算する。すなわち、対
（ｐ，ｎ）について境界条件 Ｇ（ｐ，ｎ，ｏ）＝Ｔ（ｉ−１，ｐ） Ｈ（ｐ，ｎ，ｏ）＝ｉ−１ …(5) とし、漸化式 ｇ（ｊ）＝ｄ（ｊ）＋minＧ（ｐ，ｎ，ｊ） Ｇ（ｐ，ｎ，ｊ−１） Ｇ（ｐ，ｎ，ｊ−２） …(6) ｈ（ｊ）＝Ｈ（ｐ，ｎ，j^） …(7) ただしj^は(6)式の右辺における最小のＧ（ｐ，
ｎ，j′）を与えるj′である。
法で求める。初期条件 Ｔ（０，０）＝０ Ｔ（ｉ，ｑ）＝∽，ｉ≠０，ｑ≠０ Ｇ（ｐ，ｎ，ｊ）＝∽ …(4) とし、ｉ＝１よりＩまで順次(5)式の境界条件を基
に(6)式の漸化式を（ｐ，ｑ，ｎ）〓Δなるすべて
の対（ｐ，ｎ）について計算する。すなわち、対
（ｐ，ｎ）について境界条件 Ｇ（ｐ，ｎ，ｏ）＝Ｔ（ｉ−１，ｐ） Ｈ（ｐ，ｎ，ｏ）＝ｉ−１ …(5) とし、漸化式 ｇ（ｊ）＝ｄ（ｊ）＋minＧ（ｐ，ｎ，ｊ） Ｇ（ｐ，ｎ，ｊ−１） Ｇ（ｐ，ｎ，ｊ−２） …(6) ｈ（ｊ）＝Ｈ（ｐ，ｎ，j^） …(7) ただしj^は(6)式の右辺における最小のＧ（ｐ，
ｎ，j′）を与えるj′である。
をｊ＝１よりJnまで（ｎ番目の標準パターンの始
端より終端まで）計算し、ｇ（ｊ），ｎ（ｊ）をそ
れぞれＧ（ｐ，ｎ，ｊ），Ｈ（ｐ，ｎ，ｊ）に格納
する。ここでｄ（ｊ）は入力パターン時刻ｉにお
ける特徴ベクトルaiとｎ番目の標準パターン時刻
ｊにおける特徴ベクトルbj nとの間の距離であり、
例えばチエビシエフ距離 ｄ（ｊ）＝Dis（an，〓n j）＝K Σk=1 ｜ank−bn jｋ｜ …(8) として求めることができる。
端より終端まで）計算し、ｇ（ｊ），ｎ（ｊ）をそ
れぞれＧ（ｐ，ｎ，ｊ），Ｈ（ｐ，ｎ，ｊ）に格納
する。ここでｄ（ｊ）は入力パターン時刻ｉにお
ける特徴ベクトルaiとｎ番目の標準パターン時刻
ｊにおける特徴ベクトルbj nとの間の距離であり、
例えばチエビシエフ距離 ｄ（ｊ）＝Dis（an，〓n j）＝K Σk=1 ｜ank−bn jｋ｜ …(8) として求めることができる。
次に単語の境界における最小化として
iff Ｔ（ｉ，ｑ）＞Ｇ（ｐ，ｎ，Jn）…(9)
then Ｔ（ｉ，ｑ）＝Ｇ（ｐ，ｎ，Jn）
Ｎ（ｉ，ｑ）＝ｎ
Ｐ（ｉ，ｑ）＝ｐ
Ｌ（ｉ，ｑ）＝Ｈ（ｐ，ｎ，Jn）
を計算する。
すなわち、(6)式の漸化式では第３図に示すよう
に標準パタン軸に沿つた縦１列の計算を各対
（ｐ，ｎ）ついて算出し、この縦１列の計算を入
力パタン軸に沿つて移動させ、終端ｉ＝Ｉまで求
める。
に標準パタン軸に沿つた縦１列の計算を各対
（ｐ，ｎ）ついて算出し、この縦１列の計算を入
力パタン軸に沿つて移動させ、終端ｉ＝Ｉまで求
める。
入力パタンの認識結果は、判定処理として次の
ような手続により求められる。
ような手続により求められる。
q^argmin［Ｔ（Ｉ，ｑ）］ …(10)
初期条件 ｑ＝q^，ｉ＝Ｉ …(11)
認識単語 n^＝Ｎ（ｉ，ｑ）
単語始点 l^＝Ｌ（ｉ，ｑ）
状態遷移 ｐ＝Ｐ（ｉ，ｑ） …(12)
もしｐ≠０ならばｑ＝p^，ｉ＝l^として12を繰り
返す。p^＝０ならば終了。
返す。p^＝０ならば終了。
以上説明した方法では、第３図に示すように入
力パターンの始端および終端はあらかじめ検出し
て定められたものとしている。しかしながら始端
および終端は通常音声のパワー、スペクトル等を
用いて求められるが、SNの変化やノイズの影響
によつて検出を誤ることがよく起る。この音声検
出誤りが生じると入力パターンの語頭または語尾
に無音部が付加されたり、語頭語尾がカツトされ
たりし、誤認識の原因となつている。この音声検
出誤りの影響を少なくするため、始端および終端
を一意に定めず、第４図に示すように始端近傍か
ら終端近傍までの入力パターンと標準パターンを
マツチングさせる方法が電子通信学会論文誌Vol.
J66−Ｄ，No.11 1983年の第1318頁から第1325頁
に記載されている。しかしながら、この方法では
前記文献の第1320頁の（ｉ）に記載されているよ
うに始端近傍の初期値をdδ×（ｉ−１）としてお
り、本来の始端より前の区間での相異度をdδ×
（ｉ−１）と仮定していることと等価である。こ
のdδはあらかじめある値に設定しておくが、そ
の値の決定が難しいという問題点があつた。ま
た、この方法は疑似的に始端フリーなDPマツチ
ングを行うものであり、正しい始端フリーなDP
マツチングは実現されていなかつた。
力パターンの始端および終端はあらかじめ検出し
て定められたものとしている。しかしながら始端
および終端は通常音声のパワー、スペクトル等を
用いて求められるが、SNの変化やノイズの影響
によつて検出を誤ることがよく起る。この音声検
出誤りが生じると入力パターンの語頭または語尾
に無音部が付加されたり、語頭語尾がカツトされ
たりし、誤認識の原因となつている。この音声検
出誤りの影響を少なくするため、始端および終端
を一意に定めず、第４図に示すように始端近傍か
ら終端近傍までの入力パターンと標準パターンを
マツチングさせる方法が電子通信学会論文誌Vol.
J66−Ｄ，No.11 1983年の第1318頁から第1325頁
に記載されている。しかしながら、この方法では
前記文献の第1320頁の（ｉ）に記載されているよ
うに始端近傍の初期値をdδ×（ｉ−１）としてお
り、本来の始端より前の区間での相異度をdδ×
（ｉ−１）と仮定していることと等価である。こ
のdδはあらかじめある値に設定しておくが、そ
の値の決定が難しいという問題点があつた。ま
た、この方法は疑似的に始端フリーなDPマツチ
ングを行うものであり、正しい始端フリーなDP
マツチングは実現されていなかつた。
一方、始端近傍の初期値をゼロとし、DPマツ
チングの漸化式を標準パターン時間長に比例した
形とすれば、先頭の単語の標準パターンの終端で
は、始端近傍のどこの点からでも特徴ベクトル距
離を標準パターンのフレーム数の回数加算するこ
ととなり、正しくマツチングが行われる。しかし
ながら、複数の単語の連結した標準パターンとマ
ツチングを行う場合、DPマツチングの漸化式を
標準パターン時間長に比例した形を採用すると、
連結された標準パターンの総時間長が小さい方が
有利となり、正しいマツチングが行われない。例
えば連続数字を認識する場合桁数が少ない方が有
利となるため、数字の脱落によるエラーが多くな
る。
チングの漸化式を標準パターン時間長に比例した
形とすれば、先頭の単語の標準パターンの終端で
は、始端近傍のどこの点からでも特徴ベクトル距
離を標準パターンのフレーム数の回数加算するこ
ととなり、正しくマツチングが行われる。しかし
ながら、複数の単語の連結した標準パターンとマ
ツチングを行う場合、DPマツチングの漸化式を
標準パターン時間長に比例した形を採用すると、
連結された標準パターンの総時間長が小さい方が
有利となり、正しいマツチングが行われない。例
えば連続数字を認識する場合桁数が少ない方が有
利となるため、数字の脱落によるエラーが多くな
る。
（発明が解決しようとする問題点）
始端近傍から終端近傍までの入力パターンと標
準パターンをマツチングさせる場合、従来方法で
は疑似的なマツチングであつたり、標準パターン
が短い方が有利となつたりして脱落エラーが多く
なる欠点があつた。
準パターンをマツチングさせる場合、従来方法で
は疑似的なマツチングであつたり、標準パターン
が短い方が有利となつたりして脱落エラーが多く
なる欠点があつた。
本発明の目的は、前記欠点を解消し、音声検出
誤りの影響の少なく、かつ認識率の高い連続音声
認識装置を提供することにある。
誤りの影響の少なく、かつ認識率の高い連続音声
認識装置を提供することにある。
（問題点を解決するための手段）
本発明は、有限状態オートマトンの初期状態に
おける標準パターンと入力パターンの始端近傍部
分との間にて標準パターンの時間長に比例した相
異度を求める始端DPマツチング部と、前記始端
部DPマツチング部にて求められた相異度を仮始
端位置からの入力パターン時間長に比例した相異
度に変換する相異度変換部と、前記距離変換部に
て変換された相異度を境界条件とし有限状態オー
トマトンの初期状態を除く各状態において標準パ
ターンと入力パターンとの間にて入力パターン時
間長に比例した相異度を求める本体DPマツチン
グ部と、最終状態の終端近傍における入力パター
ン時間長にて正規化された正規化相違度の最小値
を求める終端判定部と、前記終端判定部にて求め
られた最小正規化相異度から得られたDPマツチ
ングパスに沿つて標準パターンの系列を定めるこ
とによつて認識結果を得る結果判定部とを備える
ことを特徴とする。
おける標準パターンと入力パターンの始端近傍部
分との間にて標準パターンの時間長に比例した相
異度を求める始端DPマツチング部と、前記始端
部DPマツチング部にて求められた相異度を仮始
端位置からの入力パターン時間長に比例した相異
度に変換する相異度変換部と、前記距離変換部に
て変換された相異度を境界条件とし有限状態オー
トマトンの初期状態を除く各状態において標準パ
ターンと入力パターンとの間にて入力パターン時
間長に比例した相異度を求める本体DPマツチン
グ部と、最終状態の終端近傍における入力パター
ン時間長にて正規化された正規化相違度の最小値
を求める終端判定部と、前記終端判定部にて求め
られた最小正規化相異度から得られたDPマツチ
ングパスに沿つて標準パターンの系列を定めるこ
とによつて認識結果を得る結果判定部とを備える
ことを特徴とする。
（作用）
本発明の作用について図面を参照しながら説明
する。第４図に示すように入力パターンの始端近
傍ｉ＝is1，…，is2から開始されるDPマツチング
は標準パターン時間長に比例した漸化式を用いて
行われる。すなわち初期条件を Ｔ（ｉ，ｑ）＝∽ ただしｑ＝０かつis1ｉis2のときは Ｔ（ｉ，ｑ）＝０ …(13) とし、状態遷移規則Δ＝｛（ｐ，ｑ，ｎ）｝がＲ個
あるとし、その中でｐ＝０（初期状態）となる規
則（ｐ，ｑ，ｎ）すべてについて次に示すDPマ
ツチングを行う。境界条件を ｇ（ｉ−１，０）＝Ｔ（ｉ−１，０） ｈ（ｉ−１，０）＝ｉ−１ …(14) とし漸化式 ｇ（ｉ，ｊ）＝ｄ（ｉ，ｊ）＋minｇ（ｉ，
ｊ−１） ｇ（ｉ−１，ｊ−１） ｇ（ｉ−２，ｊ−１） …(15) ｈ（ｉ，ｊ）＝hi^，ｊ−１） …(16) ただしi^は(15)式の右辺における最小のｇ（i′，
ｊ−１）を与えるi′である。
する。第４図に示すように入力パターンの始端近
傍ｉ＝is1，…，is2から開始されるDPマツチング
は標準パターン時間長に比例した漸化式を用いて
行われる。すなわち初期条件を Ｔ（ｉ，ｑ）＝∽ ただしｑ＝０かつis1ｉis2のときは Ｔ（ｉ，ｑ）＝０ …(13) とし、状態遷移規則Δ＝｛（ｐ，ｑ，ｎ）｝がＲ個
あるとし、その中でｐ＝０（初期状態）となる規
則（ｐ，ｑ，ｎ）すべてについて次に示すDPマ
ツチングを行う。境界条件を ｇ（ｉ−１，０）＝Ｔ（ｉ−１，０） ｈ（ｉ−１，０）＝ｉ−１ …(14) とし漸化式 ｇ（ｉ，ｊ）＝ｄ（ｉ，ｊ）＋minｇ（ｉ，
ｊ−１） ｇ（ｉ−１，ｊ−１） ｇ（ｉ−２，ｊ−１） …(15) ｈ（ｉ，ｊ）＝hi^，ｊ−１） …(16) ただしi^は(15)式の右辺における最小のｇ（i′，
ｊ−１）を与えるi′である。
をｉ＝１よりＩまで、ｊ＝１よりJnまで求める。
ここで、ｐ＝０（初期状態）より開始されたDP
マツチングの結果ｇ（ｉ，Jn）は標準パターン時
間長に比例した値である。このｇ（ｉ，Jn）を入
力パターン時間長に比例した値Ｇ（ｉ）に変換す
る。すなわち、入力パターンの始端をｉ＝isであ
ると仮定し、その点からの入力パターン時間長に
比例した値とする。
マツチングの結果ｇ（ｉ，Jn）は標準パターン時
間長に比例した値である。このｇ（ｉ，Jn）を入
力パターン時間長に比例した値Ｇ（ｉ）に変換す
る。すなわち、入力パターンの始端をｉ＝isであ
ると仮定し、その点からの入力パターン時間長に
比例した値とする。
Ｇ（ｉ）＝ｉ−is／Jn・ｇ（ｉ，Jn）…(17)
続いて、単語境界の最小化としてｉ＝１よりＩ
まで各状態ｑについて if Ｔ（ｉ，ｑ）＞Ｇ（ｉ） then Ｔ（ｉ，ｑ）＝Ｇ（ｉ） Ｎ（ｉ，ｑ）＝ｎ Ｐ（ｉ，ｑ）＝０ Ｌ（ｉ，ｑ）＝ｈ（ｉ，Jn） …(18) を計算する。
まで各状態ｑについて if Ｔ（ｉ，ｑ）＞Ｇ（ｉ） then Ｔ（ｉ，ｑ）＝Ｇ（ｉ） Ｎ（ｉ，ｑ）＝ｎ Ｐ（ｉ，ｑ）＝０ Ｌ（ｉ，ｑ）＝ｈ（ｉ，Jn） …(18) を計算する。
次に、初期状態以外（ｐ≠０）における標準パ
ターンとのDPマツチングは従来と同様に行われ
る。すなわち、（ｐ，ｑ，ｎ）〓Δのｐ≠０であ
るすべての（ｐ，ｎ）について境界条件をｉ＝１
よりＩまで ｇ（ｉ−１，０）＝Ｔ（ｉ−１，ｐ） ｈ（ｉ−１，０）＝ｉ−１ …(19) とし、漸化式 ｇ（ｉ，ｊ）＝ｄ（ｉ，ｊ）＋minｇ（ｉ−
１，ｊ） ｇ（ｉ−１，ｊ−１） ｇ（ｉ−１，ｊ−２） …(20) ｈ（ｉ，ｊ）＝ｈ（ｉ−１，j^） …(21) ただしj^は(20)式の右辺における最小のｇ（ｉ
−１，j′）を与えるj′である。
ターンとのDPマツチングは従来と同様に行われ
る。すなわち、（ｐ，ｑ，ｎ）〓Δのｐ≠０であ
るすべての（ｐ，ｎ）について境界条件をｉ＝１
よりＩまで ｇ（ｉ−１，０）＝Ｔ（ｉ−１，ｐ） ｈ（ｉ−１，０）＝ｉ−１ …(19) とし、漸化式 ｇ（ｉ，ｊ）＝ｄ（ｉ，ｊ）＋minｇ（ｉ−
１，ｊ） ｇ（ｉ−１，ｊ−１） ｇ（ｉ−１，ｊ−２） …(20) ｈ（ｉ，ｊ）＝ｈ（ｉ−１，j^） …(21) ただしj^は(20)式の右辺における最小のｇ（ｉ
−１，j′）を与えるj′である。
をｉ＝１によりＩまでｊ＝１よりJnまで求める。
続いて単語境界の最小化としてｉ＝１よりＩまで
各状態ｑについて if Ｔ（ｉ，ｑ）＞ｇ（ｉ，Jn） then Ｔ（ｉ，ｑ）＝ｇ（ｉ，Jn） Ｎ（ｉ，ｑ）＝ｎ Ｐ（ｉ，ｑ）＝ｐ Ｌ（ｉ，ｑ）＝ｈ（ｉ，Jn） …(22) を計算する。
続いて単語境界の最小化としてｉ＝１よりＩまで
各状態ｑについて if Ｔ（ｉ，ｑ）＞ｇ（ｉ，Jn） then Ｔ（ｉ，ｑ）＝ｇ（ｉ，Jn） Ｎ（ｉ，ｑ）＝ｎ Ｐ（ｉ，ｑ）＝ｐ Ｌ（ｉ，ｑ）＝ｈ（ｉ，Jn） …(22) を計算する。
終端の判定として第４図に示すように最終状態
の終端近傍ｉ＝ie1からie2までにおける正規化相
異度の最小値を求める。すなわちｑ〓Ｆ（最終状
態集合）なる各ｑにおいて終端近傍ｉ＝ie1より
ie2まで if Ｖ＞１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ） then Ｖ＝１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ） Ie＝ｉ Qe＝ｑ …(23) を計算する。この結果得られたIeが終端時刻であ
り、Ｖが最小正規化相異度である。
の終端近傍ｉ＝ie1からie2までにおける正規化相
異度の最小値を求める。すなわちｑ〓Ｆ（最終状
態集合）なる各ｑにおいて終端近傍ｉ＝ie1より
ie2まで if Ｖ＞１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ） then Ｖ＝１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ） Ie＝ｉ Qe＝ｑ …(23) を計算する。この結果得られたIeが終端時刻であ
り、Ｖが最小正規化相異度である。
最後に、最小正規化相異度が得られたDPマツ
チングパスに沿つて標準パターンの系列を定め認
識結果を得る。この処理は次のような手続により
求められる。
チングパスに沿つて標準パターンの系列を定め認
識結果を得る。この処理は次のような手続により
求められる。
初期条件 ｑ＝Qe，ｉ＝Ie
認識単語 n^＝Ｎ（ｉ，ｑ）
単語始点 l^＝Ｌ（ｉ，ｑ）
状態遷移 p^＝Ｐ（ｉ，ｑ） …(24)
もしp^≠０ならｑ＝p^，ｉ＝l^として(24)を繰り
返す。p^＝０ならば終了する。
返す。p^＝０ならば終了する。
（実施例 １）
本発明による第１の実施例を図面を用いて説明
する。第１図は本発明の第１の実施例を示すブロ
ツク図であり、第５図、第６図はそれぞれ第１図
の実施例の一部詳細構成を示すブロツク図、第７
図は第１図における動作の時間関係を示すタイム
チヤート、第９図ａ〜ｈは第１図における動作の
流れを示すフローチヤートである。
する。第１図は本発明の第１の実施例を示すブロ
ツク図であり、第５図、第６図はそれぞれ第１図
の実施例の一部詳細構成を示すブロツク図、第７
図は第１図における動作の時間関係を示すタイム
チヤート、第９図ａ〜ｈは第１図における動作の
流れを示すフローチヤートである。
入力パターンと標準パターンの連結パターンと
のDPマツチングを計算する方法としてレベルビ
イルデイング（Level Building）法と呼ばれる
方法があり、アイ・イー・イー・イートランザク
シヨンズオンアコーステイツクス、スピーチ、ア
ンドシグナルプロセツシイング（IEEE
TRANSACTIONS ON ACOUSTICS，
SPEECH AND SIGNAL PROCESSING）誌、
VOL ASSP−29，No.２ APRIL1981第284頁か
ら第297頁に記載されている。実施例１は、
Level Building法を基に本発明の原理である始
端終端フリーなDPマツチングが実行できるよう
に改良したものである。
のDPマツチングを計算する方法としてレベルビ
イルデイング（Level Building）法と呼ばれる
方法があり、アイ・イー・イー・イートランザク
シヨンズオンアコーステイツクス、スピーチ、ア
ンドシグナルプロセツシイング（IEEE
TRANSACTIONS ON ACOUSTICS，
SPEECH AND SIGNAL PROCESSING）誌、
VOL ASSP−29，No.２ APRIL1981第284頁か
ら第297頁に記載されている。実施例１は、
Level Building法を基に本発明の原理である始
端終端フリーなDPマツチングが実行できるよう
に改良したものである。
標準パタンメモリ部１３０には単語セツトΣに
含まれる単語ｎの標準パタンBnが記憶されてお
り、オートマトン記憶部２３０には状態遷移規則
（ｐ，ｑ，ｎ）と最終状態Ｆの指定情報が記憶さ
れている。
含まれる単語ｎの標準パタンBnが記憶されてお
り、オートマトン記憶部２３０には状態遷移規則
（ｐ，ｑ，ｎ）と最終状態Ｆの指定情報が記憶さ
れている。
マイクロホン１００より未知入力音声が入力さ
れると入力部１１０によつて周波数分析がなされ
特徴を示すベクトルaiに変換され順次入力パタン
メモリ部１２０に送られる。また、入力部１１０
には音声レベルを検知することによつて音声区間
を決定する機能が与えられており、音声区間中で
は「１」その他では「０」なる音声区間信号Ｓを
発生する。制御部２４０は、この音声区間信号Ｓ
の立上がりの時刻において初期化パルスSET1を
発生する（第７図）。これによつて式(13)および
第９図ａのブロツク１０に対応する初期化がＴメ
モリ２００に対してなされる。
れると入力部１１０によつて周波数分析がなされ
特徴を示すベクトルaiに変換され順次入力パタン
メモリ部１２０に送られる。また、入力部１１０
には音声レベルを検知することによつて音声区間
を決定する機能が与えられており、音声区間中で
は「１」その他では「０」なる音声区間信号Ｓを
発生する。制御部２４０は、この音声区間信号Ｓ
の立上がりの時刻において初期化パルスSET1を
発生する（第７図）。これによつて式(13)および
第９図ａのブロツク１０に対応する初期化がＴメ
モリ２００に対してなされる。
以上の初期化が終了すると、状態遷移規則
（ｐ，ｑ，ｎ）の中でｐ＝０（初期状態）である
（ｐ，ｎ，ｑ）の対について始端DPマツチング部
３１０にて相異度の計算が開始される。始めに式
（１４）および第９図ａのブロツク１１に対応する境
界条件のセツトが、制御部２４０よりの信号
SET2によつてDPマツチング用ワークメモリｇ
メモリ３３０とｈメモリ３４０に対して行われ
る。続いて制御部２４０よりの標準パターン時刻
信号ｊおよび入力パターン時刻信号i1がそれぞれ
１よりJnまで、１よりＩまで変化する。各（ｉ，
ｊ）において第９図ｂのブロツク１２に対応する
漸化式の計算が、始端DPマツチング部３１０に
て行われる。すなわち、入力パターンのｉフレー
ムと第ｎ番目の標準パターンのｊフレームが読み
出され、(8)式に示す特徴ベクトル間距離ｄ（ｉ，
ｊ）が距離計算部３００にて求められる。続いて
始端DPマツチング部３１０にて(15)，(16)式に示
した漸化式の計算が行われる。この始端DPマツ
チング部３１０には特願昭56−197841の第１２図
に示したDPマツチング部を用いることができる。
（ｐ，ｑ，ｎ）の中でｐ＝０（初期状態）である
（ｐ，ｎ，ｑ）の対について始端DPマツチング部
３１０にて相異度の計算が開始される。始めに式
（１４）および第９図ａのブロツク１１に対応する境
界条件のセツトが、制御部２４０よりの信号
SET2によつてDPマツチング用ワークメモリｇ
メモリ３３０とｈメモリ３４０に対して行われ
る。続いて制御部２４０よりの標準パターン時刻
信号ｊおよび入力パターン時刻信号i1がそれぞれ
１よりJnまで、１よりＩまで変化する。各（ｉ，
ｊ）において第９図ｂのブロツク１２に対応する
漸化式の計算が、始端DPマツチング部３１０に
て行われる。すなわち、入力パターンのｉフレー
ムと第ｎ番目の標準パターンのｊフレームが読み
出され、(8)式に示す特徴ベクトル間距離ｄ（ｉ，
ｊ）が距離計算部３００にて求められる。続いて
始端DPマツチング部３１０にて(15)，(16)式に示
した漸化式の計算が行われる。この始端DPマツ
チング部３１０には特願昭56−197841の第１２図
に示したDPマツチング部を用いることができる。
以上の計算が終了すると、標準パターンの終端
時刻Jnにおける相異度ｇ（ｉ，Jn）が得られる。
続いて、第９図ｃのブロツク１３に対応する処理
として相異度変換部３５０にて相異度ｇ（ｉ，Jn）
が入力パターン時間長に比例した値に変換され
る。すなわち式(17)に示す割算が実行され、Ｇ
（ｉ）が得られる。
時刻Jnにおける相異度ｇ（ｉ，Jn）が得られる。
続いて、第９図ｃのブロツク１３に対応する処理
として相異度変換部３５０にて相異度ｇ（ｉ，Jn）
が入力パターン時間長に比例した値に変換され
る。すなわち式(17)に示す割算が実行され、Ｇ
（ｉ）が得られる。
次に制御部２４０より発せられた信号i2に従つ
て第９図ｃのブロツク１４に示した比較が行われ
る。すなわち、式(18)に示した単語境界の最小化
が行われる。信号i2とｑに従つてテーブルメモリ
Ｔ２００よりＴ（ｉ，ｑ）が読み出され、相異度
変換部３５０より出力されたＧ（ｉ）と比較回路
１７０により比較し、Ｔ（ｉ，ｑ）＞Ｇ（ｉ）の場
合Wp信号が発せられ、Ｇ（ｉ），ｎ，ｏ，ｈ（ｉ，
Jn）がテーブルメモリＴ（ｉ，ｑ），Ｎ（ｉ，ｑ），
Ｐ（ｉ，ｑ），Ｌ（ｉ，ｑ）にそれぞれ書き込まれ
る。
て第９図ｃのブロツク１４に示した比較が行われ
る。すなわち、式(18)に示した単語境界の最小化
が行われる。信号i2とｑに従つてテーブルメモリ
Ｔ２００よりＴ（ｉ，ｑ）が読み出され、相異度
変換部３５０より出力されたＧ（ｉ）と比較回路
１７０により比較し、Ｔ（ｉ，ｑ）＞Ｇ（ｉ）の場
合Wp信号が発せられ、Ｇ（ｉ），ｎ，ｏ，ｈ（ｉ，
Jn）がテーブルメモリＴ（ｉ，ｑ），Ｎ（ｉ，ｑ），
Ｐ（ｉ，ｑ），Ｌ（ｉ，ｑ）にそれぞれ書き込まれ
る。
以上の処理によつて状態遷移規則（ｐ，ｑ，
ｎ）の中でｐ＝０（初期状態）である（ｐ，ｑ，
ｎ）について計算が終了する。ｐ≠０である
（ｐ，ｑ，ｎ）について本部DPマツチング部３２
０に相異度が計算される。始めに式(19)および第
９図ｄのブロツク１５に対応する境界条件のセツ
トが、制御部２４０よりの信号SET2によつて
DPマツチング用ワークメモリｇメモリ３３０と
ｈメモリ３４０に対して行われる。
ｎ）の中でｐ＝０（初期状態）である（ｐ，ｑ，
ｎ）について計算が終了する。ｐ≠０である
（ｐ，ｑ，ｎ）について本部DPマツチング部３２
０に相異度が計算される。始めに式(19)および第
９図ｄのブロツク１５に対応する境界条件のセツ
トが、制御部２４０よりの信号SET2によつて
DPマツチング用ワークメモリｇメモリ３３０と
ｈメモリ３４０に対して行われる。
続いて、制御部２４０よりの標準パターン時刻
信号ｊおよび入力パターン時刻信号i1がそれぞれ
Jnまで、１よりＩまで変化する。各（ｉ，ｊ）に
おいて第９図ｅのブロツク１６に対応する漸化式
の計算が本体DPマツチング部３２０にて行われ
る。すなわち、入力パターンのｉフレームと第ｎ
番目の標準パターンのｊフレームが読み出され、
(8)式に示す特徴ベクトル間距離ｄ（ｉ，ｊ）が距
離計算部３００にて求められる。続いて本体DP
マツチング部３２０にて式(20)，(21)に示した漸
化式の計算が行われる。この本体DPマツチング
部３２０には特願昭56−197841の第１２図に示し
たDPマツチング部を用いることができる。
信号ｊおよび入力パターン時刻信号i1がそれぞれ
Jnまで、１よりＩまで変化する。各（ｉ，ｊ）に
おいて第９図ｅのブロツク１６に対応する漸化式
の計算が本体DPマツチング部３２０にて行われ
る。すなわち、入力パターンのｉフレームと第ｎ
番目の標準パターンのｊフレームが読み出され、
(8)式に示す特徴ベクトル間距離ｄ（ｉ，ｊ）が距
離計算部３００にて求められる。続いて本体DP
マツチング部３２０にて式(20)，(21)に示した漸
化式の計算が行われる。この本体DPマツチング
部３２０には特願昭56−197841の第１２図に示し
たDPマツチング部を用いることができる。
以上計算が終了すると、標準パターンの終端時
刻Jnにおける相異度ｇ（ｉ，Jn）が得られる。
刻Jnにおける相異度ｇ（ｉ，Jn）が得られる。
次に制御部２４０より発せられた信号i2に従つ
て第９図ｆのブロツク１７に示した比較が行われ
る。すなわち、式(22)に示した単語境界の最小化
が行われる。信号i2とｑに従つてテーブルメモリ
Ｔ２００よりＴ（ｉ，ｑ）が読み出され、相異度
変換部３５０より出力されたＧ（ｉ）と比較回路
１７０により比較し、Ｔ（ｉ，ｑ）＞Ｇ（ｉ）の場
合Wp信号が発せられ、Ｇ（ｉ），ｎ，ｏ，ｈ（ｉ，
Jn）がテーブルメモリＴ（ｉ，ｑ），Ｎ（ｉ，ｑ），
Ｐ（ｉ，ｑ），Ｌ（ｉ，ｑ）にそれぞれ書き込まれ
る。
て第９図ｆのブロツク１７に示した比較が行われ
る。すなわち、式(22)に示した単語境界の最小化
が行われる。信号i2とｑに従つてテーブルメモリ
Ｔ２００よりＴ（ｉ，ｑ）が読み出され、相異度
変換部３５０より出力されたＧ（ｉ）と比較回路
１７０により比較し、Ｔ（ｉ，ｑ）＞Ｇ（ｉ）の場
合Wp信号が発せられ、Ｇ（ｉ），ｎ，ｏ，ｈ（ｉ，
Jn）がテーブルメモリＴ（ｉ，ｑ），Ｎ（ｉ，ｑ），
Ｐ（ｉ，ｑ），Ｌ（ｉ，ｑ）にそれぞれ書き込まれ
る。
以上の処理によつて状態遷移規則（ｐ，ｑ，
ｎ）の中でｐ≠０なる（ｐ，ｑ，ｎ）について計
算が終了する。
ｎ）の中でｐ≠０なる（ｐ，ｑ，ｎ）について計
算が終了する。
すべての状態遷移規則（ｐ，ｑ，ｎ）について
相異度の計算が終了した誤、終端判定部４００に
て終端位置が求められる。終端判定部４００は第
５図に示すように構成され、式(23)および第９図
ｇのブロツク１８に対応する計算を行う。制御部
２４０より与えられる信号最終状態q3と終端近傍
の時刻i3によりＴテーブルメモリ２００よりＴ
（ｉ，ｑ）が読み出され割算器４０１にて正規化
相異度１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ）が求められる。正規
化相異度１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ）とそれ以前に求め
られた最小正規化相異度Ｖとを比較回路４０３に
て比較し、Ｖ＞１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ）なる場合に
WV信号が発せられ１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ），ｉ，ｑ
がそれぞれＶレジスタ４０２、Ieレジスタ４０
４、Qeレジスタ４０５に書き込まれる。ｑ〓Ｆ
なるすべてのｑの終端近傍ｉ＝ie1よりｉ＝ie2ま
での処理が行われ、最小正規化相異度が得られる
終端位置Ieと状態Qeが得られる。
相異度の計算が終了した誤、終端判定部４００に
て終端位置が求められる。終端判定部４００は第
５図に示すように構成され、式(23)および第９図
ｇのブロツク１８に対応する計算を行う。制御部
２４０より与えられる信号最終状態q3と終端近傍
の時刻i3によりＴテーブルメモリ２００よりＴ
（ｉ，ｑ）が読み出され割算器４０１にて正規化
相異度１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ）が求められる。正規
化相異度１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ）とそれ以前に求め
られた最小正規化相異度Ｖとを比較回路４０３に
て比較し、Ｖ＞１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ）なる場合に
WV信号が発せられ１／ｉ・Ｔ（ｉ，ｑ），ｉ，ｑ
がそれぞれＶレジスタ４０２、Ieレジスタ４０
４、Qeレジスタ４０５に書き込まれる。ｑ〓Ｆ
なるすべてのｑの終端近傍ｉ＝ie1よりｉ＝ie2ま
での処理が行われ、最小正規化相異度が得られる
終端位置Ieと状態Qeが得られる。
最後に、最小正規化相異度が得られたDPマツ
チングパスに沿つて認識結果を結果判定部２２０
にて求める。結果判定部２２０は第６図に示すよ
うに構成され、式(24)および第９図ｈのブロツク
１９に対応する計算を行う。終端判定部４００よ
り与えられる状態Qeと終端時刻Ieを初期条件とし
て判定制御部２２７はｉ＝Ie，ｑ＝Qeとしてアド
レス信号i4，q4をテーブルメモリ１９０，２１
０，１８０に発し、Ｎ（ｉ，ｑ），Ｌ（ｉ，ｑ），Ｐ
（ｉ，ｑ）を読み出す。このＮ（ｉ，ｑ）は認識結
果として出力され、Ｌ（ｉ，ｑ），Ｐ（ｉ，ｑ）は
次のｉ，ｑとなる。この処理をq^がゼロとなるま
で繰り返すことにより順次認識結果が得られる。
チングパスに沿つて認識結果を結果判定部２２０
にて求める。結果判定部２２０は第６図に示すよ
うに構成され、式(24)および第９図ｈのブロツク
１９に対応する計算を行う。終端判定部４００よ
り与えられる状態Qeと終端時刻Ieを初期条件とし
て判定制御部２２７はｉ＝Ie，ｑ＝Qeとしてアド
レス信号i4，q4をテーブルメモリ１９０，２１
０，１８０に発し、Ｎ（ｉ，ｑ），Ｌ（ｉ，ｑ），Ｐ
（ｉ，ｑ）を読み出す。このＮ（ｉ，ｑ）は認識結
果として出力され、Ｌ（ｉ，ｑ），Ｐ（ｉ，ｑ）は
次のｉ，ｑとなる。この処理をq^がゼロとなるま
で繰り返すことにより順次認識結果が得られる。
（実施例 ２）
実施例２を図面を用いて説明する。第２図は本
発明の第２の実施例を示すブロツク図であり、第
８図は第２図における動作の時間関係を示すタイ
ムチヤート、第１０図ａ〜ｆは第２図における動
作の流れを示すフローチヤートである。
発明の第２の実施例を示すブロツク図であり、第
８図は第２図における動作の時間関係を示すタイ
ムチヤート、第１０図ａ〜ｆは第２図における動
作の流れを示すフローチヤートである。
入力パターンと標準パターンの連結パターンの
DPマツチングを計算する方法として、CWDP法
と呼ばれる方法があり、特願昭56−199078に記載
されている。実施例２は、CWDP法を基に本発
明の原理である始端終端フリーなDPマツチング
が実行できるよう改良したものである。
DPマツチングを計算する方法として、CWDP法
と呼ばれる方法があり、特願昭56−199078に記載
されている。実施例２は、CWDP法を基に本発
明の原理である始端終端フリーなDPマツチング
が実行できるよう改良したものである。
実施例２が実施例１と異なる部分について以下
に説明する。DPマツチング用ワークメモリがgi
メモリ３３１gi-1メモリ３３２、gi-2メモリ３３
３、hiメモリ３４１、hi-1メモリ３４２、hi-2メモ
リ３４３の６種ある。相異度の計算が入力パター
ン時刻ｉに沿つて行われる。すなわち、始めに制
御部２４０よりの信号SET1により第１０図ａの
ブロツク１０に対応する初期化がＴメモリ２００
に対してなされる。続いて各入力パターン時刻ｉ
について状態遷移規則ｉ（ｐ，ｎ，ｑ）をオート
マトン記憶部２３０より読み出し、ｐ＝０のとき
は始端DPマツチング部３１０にて相異度の計算
を行い、ｐ≠０のときは本体DPマツチング部３
２０にて相異度の計算を行う。始端の相異度計算
は、始に制御部２４０よりの信号SET2により第
１０図ａのブロツク１１に対応する境界条件のセ
ツトが行われる。続いて標準パターン時刻信号ｊ
が１よりJnまで変化し、第１０図ｂのブロツク１
２に対応する漸化式の計算が、始端DPマツチン
グ部３１０にて行われる。標準パターン時刻がJn
となつた時、第１０図ｂのブロツク１３に対応す
る相異度の変換が相異度変換部３５０にて行われ
る。続いて、第１０図ｂのブロツク１４に対応す
る単語境界の最小化が、比較回路１７０を用いて
行われる。最後に制御部２４０よりの信号SET3
により第１０図ｄのブロツク２０に対応するワー
クメモリの更新を行う。
に説明する。DPマツチング用ワークメモリがgi
メモリ３３１gi-1メモリ３３２、gi-2メモリ３３
３、hiメモリ３４１、hi-1メモリ３４２、hi-2メモ
リ３４３の６種ある。相異度の計算が入力パター
ン時刻ｉに沿つて行われる。すなわち、始めに制
御部２４０よりの信号SET1により第１０図ａの
ブロツク１０に対応する初期化がＴメモリ２００
に対してなされる。続いて各入力パターン時刻ｉ
について状態遷移規則ｉ（ｐ，ｎ，ｑ）をオート
マトン記憶部２３０より読み出し、ｐ＝０のとき
は始端DPマツチング部３１０にて相異度の計算
を行い、ｐ≠０のときは本体DPマツチング部３
２０にて相異度の計算を行う。始端の相異度計算
は、始に制御部２４０よりの信号SET2により第
１０図ａのブロツク１１に対応する境界条件のセ
ツトが行われる。続いて標準パターン時刻信号ｊ
が１よりJnまで変化し、第１０図ｂのブロツク１
２に対応する漸化式の計算が、始端DPマツチン
グ部３１０にて行われる。標準パターン時刻がJn
となつた時、第１０図ｂのブロツク１３に対応す
る相異度の変換が相異度変換部３５０にて行われ
る。続いて、第１０図ｂのブロツク１４に対応す
る単語境界の最小化が、比較回路１７０を用いて
行われる。最後に制御部２４０よりの信号SET3
により第１０図ｄのブロツク２０に対応するワー
クメモリの更新を行う。
一方、始端以外の相異度計算は、始に制御部２
４０よりの信号SET2により第１０図ｃのブロツ
ク１５に対応する境界条件のセツトが行われる。
続いて標準パターン時刻信号ｊが１よりJnまで変
化し、第１０図ｃのブロツク１６に対応する漸化
式の計算が本体DPマツチング部３２０にて行わ
れる。標準パターン時刻がJnとなつた時、第１０
図Ｃのブロツク１７に対応する単語境界が最小化
が、比較回路１７０を用いて行われる。最後に制
御部２４０よりの信号SET3により第１０図ｄの
ブロツク２１に対応するワークメモリの更新を行
う。
４０よりの信号SET2により第１０図ｃのブロツ
ク１５に対応する境界条件のセツトが行われる。
続いて標準パターン時刻信号ｊが１よりJnまで変
化し、第１０図ｃのブロツク１６に対応する漸化
式の計算が本体DPマツチング部３２０にて行わ
れる。標準パターン時刻がJnとなつた時、第１０
図Ｃのブロツク１７に対応する単語境界が最小化
が、比較回路１７０を用いて行われる。最後に制
御部２４０よりの信号SET3により第１０図ｄの
ブロツク２１に対応するワークメモリの更新を行
う。
以上の処理をすべての状態遷移規則ｒについて
求め、さらに入力パターン時刻ｉを１からＩまで
求める。終端判定および認識結果の判定は実施例
１と同様の処理にて求められる（第１０図ｅ及び
ｆ）。
求め、さらに入力パターン時刻ｉを１からＩまで
求める。終端判定および認識結果の判定は実施例
１と同様の処理にて求められる（第１０図ｅ及び
ｆ）。
以上、本発明を実施例に基づいて説明したが、
これらの記載は本発明の権利範囲を限定するもの
ではない。実施例２では特願昭56−199098に記載
しているようなCWDP法を基にしているが、
CWDP法と同一の結果が得られ、データの転送
量が少なくなる方法にも本発明の原理である始端
終端フリーなDPマツチングを適用することがで
きる。すなわち特願昭58−239303に記載されてい
るブロツクワイズDP法、特願昭59−67116に記載
されている修正DPマツチング計算部をもつブロ
ツクワイズDP法、特願昭59−68015に記載されて
いるブロツクを標準パターン軸に対して斜めに傾
けた斜めブロツクワイズDP法、特願昭59−
267830に記載されている標準パターン長によつて
ブロツク巾を変化させる可変斜めブロツクワイズ
DP法などにも本発明の原理である始端終端フリ
ーがDPマツチングを適用できることは明白であ
る。また、前記のCWDP法と同一の結果が得ら
れるオートマトン制御２段DP法が特願昭54−
104669に記載されており、この方法にも本発明の
原理を適用できる。
これらの記載は本発明の権利範囲を限定するもの
ではない。実施例２では特願昭56−199098に記載
しているようなCWDP法を基にしているが、
CWDP法と同一の結果が得られ、データの転送
量が少なくなる方法にも本発明の原理である始端
終端フリーなDPマツチングを適用することがで
きる。すなわち特願昭58−239303に記載されてい
るブロツクワイズDP法、特願昭59−67116に記載
されている修正DPマツチング計算部をもつブロ
ツクワイズDP法、特願昭59−68015に記載されて
いるブロツクを標準パターン軸に対して斜めに傾
けた斜めブロツクワイズDP法、特願昭59−
267830に記載されている標準パターン長によつて
ブロツク巾を変化させる可変斜めブロツクワイズ
DP法などにも本発明の原理である始端終端フリ
ーがDPマツチングを適用できることは明白であ
る。また、前記のCWDP法と同一の結果が得ら
れるオートマトン制御２段DP法が特願昭54−
104669に記載されており、この方法にも本発明の
原理を適用できる。
（発明の効果）
本発明の連続音声認識装置では、始端近傍では
標準パターン時間長に比例した相異度を計算し、
前記相異度を入力パターン時間長に比例した値に
変換し、それ以降の相異度は入力パターン時間長
に比例した値として求めることにより、始端終端
フリーなDPマツチングを実現している。これに
より音声検出誤りの影響を減少させ、誤認識率を
小さくすることができる。
標準パターン時間長に比例した相異度を計算し、
前記相異度を入力パターン時間長に比例した値に
変換し、それ以降の相異度は入力パターン時間長
に比例した値として求めることにより、始端終端
フリーなDPマツチングを実現している。これに
より音声検出誤りの影響を減少させ、誤認識率を
小さくすることができる。
第１図、第２図は本発明の連続音声認識装置の
第１および第２の実施例を示すブロツク図、第３
図は従来技術を説明するための図、第４図は本発
明の作用を説明するための図、第５図、第６図は
第１図の実施例の一部詳細構成を示す部分ブロツ
ク図、第７図、第８図は第１図、第２図それぞれ
における動作の時間関係を示すタイムチヤート、
第９図ａ〜ｈ、第１０図ａ〜ｆは第１図、第２図
それぞれにおける動作の流れを示すフローチヤー
トである。
第１および第２の実施例を示すブロツク図、第３
図は従来技術を説明するための図、第４図は本発
明の作用を説明するための図、第５図、第６図は
第１図の実施例の一部詳細構成を示す部分ブロツ
ク図、第７図、第８図は第１図、第２図それぞれ
における動作の時間関係を示すタイムチヤート、
第９図ａ〜ｈ、第１０図ａ〜ｆは第１図、第２図
それぞれにおける動作の流れを示すフローチヤー
トである。
Claims (1)
- １ 連続して発声された音声を有限状態オートマ
トンにより指定される標準パターンの連結パター
ンとDPマツチングを行い、最小の相異度が得ら
れる標準パターンの系列を求めることにより認識
する連続音声認識装置において、有限状態オート
マトンの初期状態における標準パターンと入力パ
ターンの始端近傍部分との間にて標準パターンの
時間長に比例した相異度を求める始端DPマツチ
ング部と、前記始端部DPマツチング部にて求め
られた相異度を仮始端位置からの入力パターン時
間長に比例した相異度に変換する相異度変換部
と、前記距離変換部にて変換された相異度を境界
条件とし有限状態オートマトンの初期状態を除く
各状態において標準パターンと入力パターンとの
間にて入力パターン時間長に比例した相異度を求
める本体DPマツチング部と、最終状態の終端近
傍における入力パターン時間長にて正規化された
正規化相異度の最小値を求める終端判定部と、前
記終端判定部にて求められた最小正規化相異度が
得られたDPマツチングパスに沿つて標準パター
ンの系列を定めることによつて認識結果を得る結
果判定部とを持つことを特徴とする連続音声認識
装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61031179A JPS62187897A (ja) | 1986-02-14 | 1986-02-14 | 連続音声認識装置 |
| US07/015,458 US4794645A (en) | 1986-02-14 | 1987-02-17 | Continuous speech recognition apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61031179A JPS62187897A (ja) | 1986-02-14 | 1986-02-14 | 連続音声認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62187897A JPS62187897A (ja) | 1987-08-17 |
| JPH0575117B2 true JPH0575117B2 (ja) | 1993-10-19 |
Family
ID=12324218
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61031179A Granted JPS62187897A (ja) | 1986-02-14 | 1986-02-14 | 連続音声認識装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4794645A (ja) |
| JP (1) | JPS62187897A (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5228110A (en) * | 1989-09-15 | 1993-07-13 | U.S. Philips Corporation | Method for recognizing N different word strings in a speech signal |
| JPH04182700A (ja) * | 1990-11-19 | 1992-06-30 | Nec Corp | 音声認識装置 |
| JP3077944B2 (ja) * | 1990-11-28 | 2000-08-21 | シャープ株式会社 | 信号再生装置 |
| US5222190A (en) * | 1991-06-11 | 1993-06-22 | Texas Instruments Incorporated | Apparatus and method for identifying a speech pattern |
| JP3576272B2 (ja) * | 1995-06-22 | 2004-10-13 | シャープ株式会社 | 音声認識装置および方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5876893A (ja) * | 1981-10-30 | 1983-05-10 | 日本電気株式会社 | 音声認識装置 |
| JPS58132298A (ja) * | 1982-02-01 | 1983-08-06 | 日本電気株式会社 | 窓制限付パタンマツチング装置 |
| US4677678A (en) * | 1984-07-10 | 1987-06-30 | The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services | Active hearing protectors |
-
1986
- 1986-02-14 JP JP61031179A patent/JPS62187897A/ja active Granted
-
1987
- 1987-02-17 US US07/015,458 patent/US4794645A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4794645A (en) | 1988-12-27 |
| JPS62187897A (ja) | 1987-08-17 |
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