JPS58115497A - 音声認識方法 - Google Patents
音声認識方法Info
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- JPS58115497A JPS58115497A JP56214175A JP21417581A JPS58115497A JP S58115497 A JPS58115497 A JP S58115497A JP 56214175 A JP56214175 A JP 56214175A JP 21417581 A JP21417581 A JP 21417581A JP S58115497 A JPS58115497 A JP S58115497A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 16
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
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
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)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は、音声認識方式に関し、特にたとえば認識す
べき音声の特徴パターンと予め登録された複数−晴の音
声の特徴パターンとの類似度計算を順次行なってｍｇｍ
判定を行なうような音ｐＲ１！識方式に関する。
べき音声の特徴パターンと予め登録された複数−晴の音
声の特徴パターンとの類似度計算を順次行なってｍｇｍ
判定を行なうような音ｐＲ１！識方式に関する。
従来、認識すべき音声の特徴パターンと予め登録されて
いる複数種類の音声の特徴パターンとの類似度計算を順
次行ない、計算された各１似度を比較することによって
銀も類似度の大きい特−パターンを認識帖”果とするよ
うな音声ｉｍｍ方式があった。このような音声認識方式
では、認識すべき音声の特徴パターンとあまり似ていな
い登録特徴パターンについても特徴パターンの全フレー
ムに。
いる複数種類の音声の特徴パターンとの類似度計算を順
次行ない、計算された各１似度を比較することによって
銀も類似度の大きい特−パターンを認識帖”果とするよ
うな音声ｉｍｍ方式があった。このような音声認識方式
では、認識すべき音声の特徴パターンとあまり似ていな
い登録特徴パターンについても特徴パターンの全フレー
ムに。
わたって類似度の計算が行なわれていた。そのため、無
駄な計算が多くなり、寓議効串が愚く処堰時園が増大す
るという欠点があった。
駄な計算が多くなり、寓議効串が愚く処堰時園が増大す
るという欠点があった。
それゆえに、この発明の主たる目的は：上述のような欠
点をＷＩ′Ｉ１４シ得る音声認識方式を提供することで
ある。
点をＷＩ′Ｉ１４シ得る音声認識方式を提供することで
ある。
この発明は、要約すれば、すでに類似度の計算が行なわ
れた特徴パターンの計りＩ結果に基づいてしきい値を求
め、各特徴パターンの類似度の計算過程において、その
計算としきい倫とに基づいて特定の条件になったとき、
そのときの特徴パターンについてはそれ繊機の晴領置計
算を行なわないようにし、無駄な計算な省き、処理速度
を向上させるようにしたものである。
れた特徴パターンの計りＩ結果に基づいてしきい値を求
め、各特徴パターンの類似度の計算過程において、その
計算としきい倫とに基づいて特定の条件になったとき、
そのときの特徴パターンについてはそれ繊機の晴領置計
算を行なわないようにし、無駄な計算な省き、処理速度
を向上させるようにしたものである。
この発明の上述の目的およびその倫の目的と特徴は、図
面を参照して行なう以下の詳細な説明から一■明らかと
なろう。
面を参照して行なう以下の詳細な説明から一■明らかと
なろう。
第１ａｌｌはこの発明の一実施例を示すブロック図ぐあ
る。構成において、この音−認識装置１０は認識すべき
音−の特徴パターンが格納される入カバターン格納装置
１と、予め複数種類の音声の特徴パターンが格納される
壷録パターン格納装置２とを含む、また、音真■麿装置
１０は類似度計算回路３を含む、この類似度計算回路３
は入カバターン格納装置１に格納された＊＊パターンと
置録パターン格納装置２に格納された置録特徴パターン
とをフレーム順次に読出しその類似度を計算する。＊領
置計算回路３の計算結果は比較回路４およびレジスタ５
に与えられる。レジスタ５はすでに全フレームにわたっ
て計算が行なわれた類似度のうち最も大きい類似度（す
なわち最もよく似ていることを表わす類似度）を常に記
憶するように制御回路７によつ°【その−込が一回され
ている。
る。構成において、この音−認識装置１０は認識すべき
音−の特徴パターンが格納される入カバターン格納装置
１と、予め複数種類の音声の特徴パターンが格納される
壷録パターン格納装置２とを含む、また、音真■麿装置
１０は類似度計算回路３を含む、この類似度計算回路３
は入カバターン格納装置１に格納された＊＊パターンと
置録パターン格納装置２に格納された置録特徴パターン
とをフレーム順次に読出しその類似度を計算する。＊領
置計算回路３の計算結果は比較回路４およびレジスタ５
に与えられる。レジスタ５はすでに全フレームにわたっ
て計算が行なわれた類似度のうち最も大きい類似度（す
なわち最もよく似ていることを表わす類似度）を常に記
憶するように制御回路７によつ°【その−込が一回され
ている。
レジスタ５に記憶された類似度は関数発生１路６に与え
られる。この関数発生回路６はレジスタ５から与えられ
る類似度に基づいて所定のしきい値−数（リミット−数
）を発生し、比較回路４に与える。比較回路４は類似度
計算回路３から与えられる類似度と関数発生回路６から
与えられるリミット関数とをフレーム順次に比較し、そ
の比較結果を制御回路７に与える。この−一回路７は置
録パターン格納輪１１１２． ＩＩ似座計算回路３．比
較回路４およびレジスタ５に関連して設けられている。
られる。この関数発生回路６はレジスタ５から与えられ
る類似度に基づいて所定のしきい値−数（リミット−数
）を発生し、比較回路４に与える。比較回路４は類似度
計算回路３から与えられる類似度と関数発生回路６から
与えられるリミット関数とをフレーム順次に比較し、そ
の比較結果を制御回路７に与える。この−一回路７は置
録パターン格納輪１１１２． ＩＩ似座計算回路３．比
較回路４およびレジスタ５に関連して設けられている。
第２１１は第１ａｌｌに示す音声認識装置１０の概略的
な動作を説明するためのａｌＩＩＩＦ図である。以下、
この第２ＩＩＩを参照して音声認識装置１０の概略的な
動作について説明する。
な動作を説明するためのａｌＩＩＩＦ図である。以下、
この第２ＩＩＩを参照して音声認識装置１０の概略的な
動作について説明する。
説明を−単にするため、入力特徴パターンおよび登録特
徴パターンともに同じ時−幅の１６フレームの特徴ベク
トルからなっており、各特徴ベグ。
徴パターンともに同じ時−幅の１６フレームの特徴ベク
トルからなっており、各特徴ベグ。
トルをａｆ ＝ （ａｌＩ ｅ ’ ｔＬ２ ｅ ”
”＊ ｍｌ−ｎ ）とし、１番目のフレームの類似度は
Ｓｍ＝、■（ａＬＬ１ ２ｌｉＩＮ ａｔｉＲＥＦ＞” ｔ’表ｔ） ２’
ｔＬ ＆ Ｊ−１６，コの場合、Ｓｔの値が小さいほど
類似度が大きくなっている。
”＊ ｍｌ−ｎ ）とし、１番目のフレームの類似度は
Ｓｍ＝、■（ａＬＬ１ ２ｌｉＩＮ ａｔｉＲＥＦ＞” ｔ’表ｔ） ２’
ｔＬ ＆ Ｊ−１６，コの場合、Ｓｔの値が小さいほど
類似度が大きくなっている。
また、関数発生回路６が発生する関数としては櫓々のも
のが壽えられるが、たとえば以下、に示すようなものを
用いるとする。
のが壽えられるが、たとえば以下、に示すようなものを
用いるとする。
Ｆ （ｓ ） −５ｉｎ （Ｄｘ （１／４＋ａ
／１６） 。
／１６） 。
Ｄ）、あるいは
Ｆ （−） −５ｉｎ （ＤＸ （１／ａ＋／ｍ ／
４） 。
４） 。
Ｄ）
ここで、−はフレーム番号である。また、Ｄはりぐに最
終フレームまで計算の終了した類似度のうら最大の類似
度（レジスタ５に設定される）である。
終フレームまで計算の終了した類似度のうら最大の類似
度（レジスタ５に設定される）である。
１通のような条件のもとで、類似度計算回路３は入力特
徴パターンと登録特徴パターンとの類似度をフレーム順
次にかつＩｍ＠的に計算する。この計算過程におけるフ
レームごとの類似度の推移は第２１１の纏Ａ、Ｂおよび
Ｃで示される。ここで、類似度の計“棹はフレームごと
に行なわれるが、各フレームで求められた類似Ｓ［は逐
次累積されていり、シたがって、フレームごとの計算が
進むにつれて類似度は小さくなっていき、最終の１６フ
レームでＪｌｌＩＩされた類似度がその特徴パターンの
全体的な類似度を表わすことになる。
徴パターンと登録特徴パターンとの類似度をフレーム順
次にかつＩｍ＠的に計算する。この計算過程におけるフ
レームごとの類似度の推移は第２１１の纏Ａ、Ｂおよび
Ｃで示される。ここで、類似度の計“棹はフレームごと
に行なわれるが、各フレームで求められた類似Ｓ［は逐
次累積されていり、シたがって、フレームごとの計算が
進むにつれて類似度は小さくなっていき、最終の１６フ
レームでＪｌｌＩＩされた類似度がその特徴パターンの
全体的な類似度を表わすことになる。
纏Ａに注目した場合、その特徴パターンの全体的な類似
度は×１である。今、この類似＊ｘｉがすでに求められ
た全体的な類似度の中で一番大きいものであった場合、
この類似＃ＩＫ×１はレジスタ５に設Ｖ！される。関数
発生回路６はこの類似度Ｘ１に基づいて上述のようなリ
ミット関数Ｆ（−）を発生する。このリミット関数Ｆ（
−）は各フレームにおける類似度の推移を予測する関数
１あり、第２図に示すようにフレームごとに値が興なる
一段状の関数となる。仁のようにして求められたすミツ
ト関数Ｆ（−）は類似度計算を続行すべきか否かのしき
い値として用いられる。たとえば、纏Ｂで示される類似
度畦締では、第６フレームにお番ノる類似度がリミット
関数Ｆ（−）よりも小さくなってしまう、このような場
合、纏Ｂの類似度計算をｊｌＭの１６フレームまで行な
ってもその全体的な類似度が纏Ａの全体的な類似度×１
よりも大きくなることは確串的に楯めて小さい。そのた
め、纏Ｂの類似度計算は第６フレームで打切り、無駆な
計算が省かれる。
度は×１である。今、この類似＊ｘｉがすでに求められ
た全体的な類似度の中で一番大きいものであった場合、
この類似＃ＩＫ×１はレジスタ５に設Ｖ！される。関数
発生回路６はこの類似度Ｘ１に基づいて上述のようなリ
ミット関数Ｆ（−）を発生する。このリミット関数Ｆ（
−）は各フレームにおける類似度の推移を予測する関数
１あり、第２図に示すようにフレームごとに値が興なる
一段状の関数となる。仁のようにして求められたすミツ
ト関数Ｆ（−）は類似度計算を続行すべきか否かのしき
い値として用いられる。たとえば、纏Ｂで示される類似
度畦締では、第６フレームにお番ノる類似度がリミット
関数Ｆ（−）よりも小さくなってしまう、このような場
合、纏Ｂの類似度計算をｊｌＭの１６フレームまで行な
ってもその全体的な類似度が纏Ａの全体的な類似度×１
よりも大きくなることは確串的に楯めて小さい。そのた
め、纏Ｂの類似度計算は第６フレームで打切り、無駆な
計算が省かれる。
一方、纏Ｃで示される類似度計算のようにその計算過程
において求められる類似度がリミット関数Ｆ（―）より
も常に大きい場合、その類似度計算は第１６フレームま
で行なわれる。このとき求められる全体的な類似度×２
は纏Ａにおける全体的な類似＊ｘｉよりも大きいものと
なっている。
において求められる類似度がリミット関数Ｆ（―）より
も常に大きい場合、その類似度計算は第１６フレームま
で行なわれる。このとき求められる全体的な類似度×２
は纏Ａにおける全体的な類似＊ｘｉよりも大きいものと
なっている。
（のため、レジスタ５の肉寄はこの類似度×２に―換え
られ、関数発生回路６はこの類似１［Ｘ２に基づくりミ
ツト関数を発生する。
られ、関数発生回路６はこの類似１［Ｘ２に基づくりミ
ツト関数を発生する。
１述のような動作が繰り返され、登録特徴パターンの全
部の類似度計算が終了すると、レジスタ５には最も大き
な類似度が設定されていることになる。それに対応し゛
【、−一回路７は対応のｆｆｌ感特徴パターンのアドレ
スを記憶しており、そのアドレスを認識結果として出力
する。
部の類似度計算が終了すると、レジスタ５には最も大き
な類似度が設定されていることになる。それに対応し゛
【、−一回路７は対応のｆｆｌ感特徴パターンのアドレ
スを記憶しており、そのアドレスを認識結果として出力
する。
第３図は第１図の実施例の動作ｊｋｌｉ１明するための
フローチャートである。以下、第ｉａｏないし第３図を
参照して第１ｗＡの実施例のざらに詳細な動作を説明す
る。
フローチャートである。以下、第ｉａｏないし第３図を
参照して第１ｗＡの実施例のざらに詳細な動作を説明す
る。
まず、制御回路７に認識スタート指令偲＠ｐが与えられ
、認識動作を開始する。すなわち、−一回路７はステッ
プ（ａ承ではＳと略す）１において、初期股定儒！ｉ４
ｎによりレジスタ５の初期設定を行なう。この初期設定
では、レジスタ５に最小の類似度（最も似ていないこと
を示す類似度）が設定される。続いて、ステップ２にお
いて制御回路７はアドレスデータ１ｇにより謹録パター
ン格納装置２のアドレス指定を行ない、類似度計算すべ
き登録特徴パターンの選択を行なう、さらに、ステップ
３に１おいて輌−１１１１７は類領置計鐸スタート指令
儂号ｊを畷領置計＊ａ腸３に与え、鋼領置計紳の開始を
指令する。応じて、類似度計算ｌ路３はステップ４にお
いて入力特徴パターンと登録特徴パターンとの１フレー
ム■の類似度を計算する。詳細には、類似度計算回路３
はフレーム番号指定データＣおよびｄを、それでれ、入
カバターン格納装置１および登録パターン格納＠ｌ１２
に与える。このフレーム番号指定データに応答して、入
ｈパターン格納装置１は対応のフレーム特徴パターンデ
ータａｆｌｌｌ装置計算回路３に与える。同様に、Ｉ録
パターン格納装置２は制御回路７にょつ−（選択された
登録特徴パターンにおける対応のル−ムの特徴パターン
データｂｔｕ装置計算回路３に与える。類似度計算回路
３は与えられた１ル−ム閤の類似度を計算する。この計
算された類似度ｔは比較囲路４およびレジスタ５に与え
られる。
、認識動作を開始する。すなわち、−一回路７はステッ
プ（ａ承ではＳと略す）１において、初期股定儒！ｉ４
ｎによりレジスタ５の初期設定を行なう。この初期設定
では、レジスタ５に最小の類似度（最も似ていないこと
を示す類似度）が設定される。続いて、ステップ２にお
いて制御回路７はアドレスデータ１ｇにより謹録パター
ン格納装置２のアドレス指定を行ない、類似度計算すべ
き登録特徴パターンの選択を行なう、さらに、ステップ
３に１おいて輌−１１１１７は類領置計鐸スタート指令
儂号ｊを畷領置計＊ａ腸３に与え、鋼領置計紳の開始を
指令する。応じて、類似度計算ｌ路３はステップ４にお
いて入力特徴パターンと登録特徴パターンとの１フレー
ム■の類似度を計算する。詳細には、類似度計算回路３
はフレーム番号指定データＣおよびｄを、それでれ、入
カバターン格納装置１および登録パターン格納＠ｌ１２
に与える。このフレーム番号指定データに応答して、入
ｈパターン格納装置１は対応のフレーム特徴パターンデ
ータａｆｌｌｌ装置計算回路３に与える。同様に、Ｉ録
パターン格納装置２は制御回路７にょつ−（選択された
登録特徴パターンにおける対応のル−ムの特徴パターン
データｂｔｕ装置計算回路３に与える。類似度計算回路
３は与えられた１ル−ム閤の類似度を計算する。この計
算された類似度ｔは比較囲路４およびレジスタ５に与え
られる。
このとき、類似度計算回路３は関数発生−路６にもフレ
ーム番号指定データｅを与える。関数発生回路６はレジ
スタ５から与えられる類似データ１と類似度計算回路３
から与えられるフレーム番号指定データｅとに基づいて
そのフレームにおけるリミット関数値りを発生し、比較
１１１１４に４える。比較回路４は類似濱計棹回１１３
からの類似度データｔと、関数発生回路６からのリミッ
ト関数値りとを比較し、リミット関数値りが類似度デー
タｆよりも大きくなったとき、儂号庭を発生し、−一回
路７に与える。ステップ５において制御回路７はこの儂
号庭の有無を判断し、類似度データｒがリミット関数値
りよりも小さくなったか台かを判Ｉｉする。もし、類似
度データｔがリミット関数値りよりも大きい場合、−一
回路７はステップ６において全フレームの類似度計算ｄ
終了したか否かを判断する。この判断は、全フレームの
類似度計算が終了したとき類似度計算回路３から出ｈ
″される終了値＠にの有無によって判断される。すな
わち、類似度計算回路３から終了信号ｍ ｔｆｉａｗ回
路７に与えられなければ、再びステップ４ないし６の動
作を繰り返す。このとき、類領置針ＳＯ路３はフレーム
番号指定データｃ、ｄおよびｅを順次更新し、そのフレ
ームにおける類似度の計算を行ない、それまでのフレー
ムの類似直に累積する。 。
ーム番号指定データｅを与える。関数発生回路６はレジ
スタ５から与えられる類似データ１と類似度計算回路３
から与えられるフレーム番号指定データｅとに基づいて
そのフレームにおけるリミット関数値りを発生し、比較
１１１１４に４える。比較回路４は類似濱計棹回１１３
からの類似度データｔと、関数発生回路６からのリミッ
ト関数値りとを比較し、リミット関数値りが類似度デー
タｆよりも大きくなったとき、儂号庭を発生し、−一回
路７に与える。ステップ５において制御回路７はこの儂
号庭の有無を判断し、類似度データｒがリミット関数値
りよりも小さくなったか台かを判Ｉｉする。もし、類似
度データｔがリミット関数値りよりも大きい場合、−一
回路７はステップ６において全フレームの類似度計算ｄ
終了したか否かを判断する。この判断は、全フレームの
類似度計算が終了したとき類似度計算回路３から出ｈ
″される終了値＠にの有無によって判断される。すな
わち、類似度計算回路３から終了信号ｍ ｔｆｉａｗ回
路７に与えられなければ、再びステップ４ないし６の動
作を繰り返す。このとき、類領置針ＳＯ路３はフレーム
番号指定データｃ、ｄおよびｅを順次更新し、そのフレ
ームにおける類似度の計算を行ない、それまでのフレー
ムの類似直に累積する。 。
一方、晴領置計ＩＩＩ腸３から制御回路７に終了ｍ＠ｋ
が与えられると、−御［１１１７は全フレームの類似度
計算が終了したと判断し、ステップ７においてそのとき
の登録特徴パターンのアドレスを記憶する。さらに、ｗ
４ｍ回路７はステップ８においてレジスタ５に書換え信
＠Ｏを与え、レジスタ５に設定されている類似直をその
とき求めた登録特徴パターンの全体的な類似度に設定し
直す、Ｉｍいて、制御回路７はステップ９において晴領
置計−の停止指令信号」を出力し、類似度計算回路３に
へえる。応じて、類似度計算回路３は類似度計算を停止
する。
が与えられると、−御［１１１７は全フレームの類似度
計算が終了したと判断し、ステップ７においてそのとき
の登録特徴パターンのアドレスを記憶する。さらに、ｗ
４ｍ回路７はステップ８においてレジスタ５に書換え信
＠Ｏを与え、レジスタ５に設定されている類似直をその
とき求めた登録特徴パターンの全体的な類似度に設定し
直す、Ｉｍいて、制御回路７はステップ９において晴領
置計−の停止指令信号」を出力し、類似度計算回路３に
へえる。応じて、類似度計算回路３は類似度計算を停止
する。
次に、制御回路７はステップ１０においてアドレスデー
タＯを更新し、登録パターン格納装置２における次の壷
録特−パターンを選択する。１１いて、制御回路７はス
テップ１１において登録パターン格納装置２における全
量録特徴パターンの類似度計算が終了したか否かを判断
する。もし、全量録特徴パターンの類似度計算が終了し
ていなければ、再びステップ３ないし１１の動作を繰り
返す。
タＯを更新し、登録パターン格納装置２における次の壷
録特−パターンを選択する。１１いて、制御回路７はス
テップ１１において登録パターン格納装置２における全
量録特徴パターンの類似度計算が終了したか否かを判断
する。もし、全量録特徴パターンの類似度計算が終了し
ていなければ、再びステップ３ないし１１の動作を繰り
返す。
ここで、前述のステップ５において、類似直データｒが
リミット関数値りよりも小さくなった場合の動作につい
て説明する。この場合、直ちにステップ９において類似
度計算が停止される。すなわち、第２図の纏Ｂで示され
る類似度計算のように類似度計算が連中で打切られる。
リミット関数値りよりも小さくなった場合の動作につい
て説明する。この場合、直ちにステップ９において類似
度計算が停止される。すなわち、第２図の纏Ｂで示され
る類似度計算のように類似度計算が連中で打切られる。
上述のようにして、ステップ３ないし１１の動作が繰り
返され、全量録特徴パターンの類似度計算が終了すると
、制−一路７はステップ１２においてそのときレジスタ
５に設定されている類似直に対応する登録特徴パターン
のアドレスｑを認識結果として出方する。
返され、全量録特徴パターンの類似度計算が終了すると
、制−一路７はステップ１２においてそのときレジスタ
５に設定されている類似直に対応する登録特徴パターン
のアドレスｑを認識結果として出方する。
なお、上述の実施例では、類似度計算回路３は入力特徴
パターンと登録特徴パターンの同一フレーム閤の類似直
（たとえばユークリッド距鍾）を計算するように説明し
たが、いわゆるＯＰマツチングのように最適なフレーム
園の類似直を計算するようにしてもよく、また値のマツ
チング法によって類似直を計算するようにしてもよい。
パターンと登録特徴パターンの同一フレーム閤の類似直
（たとえばユークリッド距鍾）を計算するように説明し
たが、いわゆるＯＰマツチングのように最適なフレーム
園の類似直を計算するようにしてもよく、また値のマツ
チング法によって類似直を計算するようにしてもよい。
以上のように、この発明によれば、特徴パターンの類似
直の計鐸過程において、その計算としきい噛とに基づい
て特定の条件になってとき、そのときの特徴パターンに
ついてはそれ以後の類領置Ｊｉｔ鐸を行なわないように
しているので、認識性−を１１δずに類似度計算の計算
量を非常に少なくすることができる□、したがって、認
識速度を向上することができる。
直の計鐸過程において、その計算としきい噛とに基づい
て特定の条件になってとき、そのときの特徴パターンに
ついてはそれ以後の類領置Ｊｉｔ鐸を行なわないように
しているので、認識性−を１１δずに類似度計算の計算
量を非常に少なくすることができる□、したがって、認
識速度を向上することができる。
ｌ１１ａｌｌはこの発明の一実施例を示すブロック図で
ある。第２図は第１−の実施例の概略的な一１γを説明
するためのａｉ＊ｓａである。第３１１は第１図の実施
例の動作を説明するためのフローチャートＣある。 図において、１は入カバターン格納装置、２は登録パタ
ーン格納装置、３は類似度計算回路、４は比較一路、５
はレジスタ、６＆を関数発生ａｍ。 ７は鯛−１路を示す。 ヘ ＝４健− 詠
ある。第２図は第１−の実施例の概略的な一１γを説明
するためのａｉ＊ｓａである。第３１１は第１図の実施
例の動作を説明するためのフローチャートＣある。 図において、１は入カバターン格納装置、２は登録パタ
ーン格納装置、３は類似度計算回路、４は比較一路、５
はレジスタ、６＆を関数発生ａｍ。 ７は鯛−１路を示す。 ヘ ＝４健− 詠
Claims (2)
- （１） ＩＩ−すべき音声のｗｉ−パターンと予め日
録された複数種類の音−の特徴パターンとの頬似１Ｌ！
を算を順次行なって認識判定を行なうような幽−認識方
式であって、 すＣに類似度の計算が行なわれた特徴パターンのａｔ綽
ＩＩａＩＩｌに基づいてしきい値を求め、前記各特徴パ
ターンの類似度の計算過程におい（、ぞの計算と前記し
きい値とに基づいて特定の条件になったとき、そのとき
の特徴パターンにうい（はそれ以俵の類似度計算を行な
わないようにり、 ／こことを特徴とする、音声認識方
式。 - （２） 錠記計綽通程において前記特定の条件にならな
かったとき、そのときの特徴パターンの組粋帖乗に基づ
いて前記しきい値を求め直す、特１ｍ京の範囲第１項記
載の音声認識方式。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56214175A JPS58115497A (ja) | 1981-12-28 | 1981-12-28 | 音声認識方法 |
| US06/451,937 US4596031A (en) | 1981-12-28 | 1982-12-21 | Method of speech recognition |
| DE8282306927T DE3271598D1 (en) | 1981-12-25 | 1982-12-23 | A method of speech recognition |
| EP19820306927 EP0083226B1 (en) | 1981-12-25 | 1982-12-23 | A method of speech recognition |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56214175A JPS58115497A (ja) | 1981-12-28 | 1981-12-28 | 音声認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58115497A true JPS58115497A (ja) | 1983-07-09 |
| JPS6360920B2 JPS6360920B2 (ja) | 1988-11-25 |
Family
ID=16651474
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56214175A Granted JPS58115497A (ja) | 1981-12-25 | 1981-12-28 | 音声認識方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
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| JP (1) | JPS58115497A (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPS6461799A (en) * | 1987-09-01 | 1989-03-08 | Nec Corp | Fast voice recognition equipment |
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| US4751737A (en) * | 1985-11-06 | 1988-06-14 | Motorola Inc. | Template generation method in a speech recognition system |
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- 1981-12-28 JP JP56214175A patent/JPS58115497A/ja active Granted
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1982
- 1982-12-21 US US06/451,937 patent/US4596031A/en not_active Expired - Lifetime
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| JPS6461799A (en) * | 1987-09-01 | 1989-03-08 | Nec Corp | Fast voice recognition equipment |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4596031A (en) | 1986-06-17 |
| JPS6360920B2 (ja) | 1988-11-25 |
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