JPS59172692A - 連続単語音声認識方法 - 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】 〔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２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
によシ、最適な連続単語認識を可能にする音声認識処理
方式に関する。

〔技術の背景〕

従来の連続単語音声認識方法としては、２段り、Ｐマツ
チング法がある。これは入カバ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。

入カバターン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Ａ″（１７，Ａ”、・・・が
照合される入カバターンＣ中の各部分パターンＣ（６（
＜）　、　ｇ（ｊ）　）の始点ｂ　（＜）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（ｔ−１）、ｇ（＜
−１）　）の終点、（＜−１）の次の点に固定する。す
なわちｂ（ｉ）−ｇ　（ｉ−ｉ　）＋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カバタ
ーンの種々の変化に十分対応できず、そのため認識やセ
グメンテーションの誤シを引き起こす欠点があった。

〔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カバターンの鍾々の
変化に柔軟に対応して、標準パターンが照合される入カ
バターンの部分パターンの始点と終点の位置を決定する
ことにょシ、認識やセグメンテーションの誤りを減らす
ことにある。

〔発明の要点〕

本発明は、標準パターン系列を入カバターンの各部分パ
ターンにマツチングさせるとき、隣シ合う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ョンの誤シを減らすも
のであるＯ 本発明はまた。標準パターン系列を入カバターンの各部
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
間の影響をとシ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ョンの誤シを減らすものである。

本発明は、さらに以上にょシ、入方パターンの系列中の
任意の２点で定義される入力部分パターンと標準パター
ンの部分類似度の定義として、固定境界点と変動境界点
とで定寸る総ての入力部分パターンと標準パターン系列
との類似度を。

■　各入力部分パターンごとに上記入カバターン系列中
の２点にもとづく固定境界点との変動境界点との距離で
正規化し、これら総ての正規化類似度の内で最も犬なる
値とし２次いで入力パターン系列と標準パターン系列と
の総合＠像度を、入カバターン系列を分割して得られる
総ての上記部分パターンに対応する部分類似度の総和を
部分パターン数で正規化した値として定義し、その総合
類似度が最大と成る際の部分パターンに対応する標準パ
ターン系列を以て入力パターン系列乃至対応する入力単
語系列とすること。

）よび。

■　各入力部分パターンごとに上記入カバターン系列中
の２点にもとづく固定境界点と変動境界点との間の距離
に対する該入カバターン系列中の２点間の距離の割合で
変形し、これら総ての変形類似度内で最も大なる値とし
２次いで入カバターン系列と標準パターン系列との総合
類似度を、入カバターン系列を分割して得られる総ての
上記部分パターンに対応する部分類似度の総和として定
義し、その総合類似度が最大と成る際の部分パターンに
対応する標準パターン系列を以て入カバターン系列乃至
対応する入力単語系列とすることを特徴とするものであ
る。

〔発明の実施例〕

はじめに９本発明の基礎となっていて、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個あシ、そのｎ番目の単語の
標準パターンＡ”がつぎのように％徴ベクトルの時系列
で表わされるものとする。

％＝１．２．　　・・・　、Ｎ ここで、イはＭ次元ベクトルとする。すなわち。

（Ｇ　”　”（（！　’：　ｒ　８　”：　＋　…＋　
ａ、Ｈ）　＋　ｐ　”　１　＋　２＋’・・＋　Ｊ”ｐ
　　　　　　ｐ　　　　　ｐ （２） とする。また入カバターンＣは、Ｉ個の特徴ベクトルｒ
Ｃを用いて。

Ｃ＝　ＯＣｓ、、（Ｃ２，、、、（Ｃ”　　、、、　、
（Ｃｒ　）　　　　　（３）Ｉ で表わされるものとする。ここで、（Ｃ９は。

（Ｃｑ＝　（Ｃ，１，Ｃｑ２．・・・”ｑＭ　）＋　ｑ
＝Ｌ　２．・・・、■（４） とする。

入カバターンＣとに個の単語の標準パターン系列Ａ”（
１）ｌＡ”０．・・・Ａ％’Ｊｄとの間の距離Ｓを、つ
ぎのように定義する。

ココテ、　　Ｃ（６（ｓ）、ｓ（＜））　Ｉｄ、　ｗｊ
ｌＬハｌ　−ｙ　Ａｇ３が照合される入カバターンのｉ
％目の部分パターンであって、第１図に示すように、ｂ
（イ）からｇ　（ｉ）までの特徴ベクトルによシ表わさ
れ。

Ｃ（６（ｊ）１ｇ（ｊ））＝（’Ｃｂ（ａ、”Ｍａ＋ｔ
、−２’Ｃ’ｓ（＜ＩＬ　　　（６）１≦ｂ　ｌ）≦−
（ｊ）≦■ で定義される。またＤ（ｃ（ｂ（イ）　、　ａ　（ｓ）
）　、Ａ′Ｌ（′’）は１部分パターンＣ（ｂ（ｔ）百
（イ））と標準パターンＡｎ（ｓ’）との間の距離であ
って。

ｎ（（） トル（Ｃ，およびａｊ　間の距離であって。

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　（Ｉ）には、つぎのような条件が仮定されて
いる。

ｊ（Ｊ＋１）６（ｊ（１）、ｊ（Ａ’）＋１．ｊ（Ｊ）
＋２）　　　　　　　（９）ｊ（ｂ（＋））−１，ｊ（
ｇ（ｊ））＝Ｊ″ｆ′）　　　　　　　　　　　　　　
（１０）１−Ｒ≦ｊ（ｌり≦ｚ＋Ｒ（Ｒはある定数＞　
　　　　　　　（１１）ｊ（））＝　ｊ　（／＋１　）
のときｊ（ｌ＋ｘ　）　＝ｊ（ｘ）−Ｊ（１２）さらに
部分パターンＣ（ｂ（＜）、　ｇ（ｔ）　）の始点ｂ　
（ｊ）と終点−（いに対しては、ｋを連続する枦準パタ
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（＜＞＝ａ　（ｔ−１）＋１　、　ｊ＝２．３　、＋
・＋、　ｋ　　　　　　　（１３）６（１）＝　１　、
ａｃｋ）＝　Ｉ （１３）の条件は、第１図にしたがって既に述べたよう
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式の概要である。

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２両方の端部同士について
、一定範囲内で重複（重なり合い）と離隔の関係を認め
ることによシ、入カバ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土間に、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２
次の通シである。

ｅ（ｉ　　ｌ）　Ｐ≦ｂ（ｉ＞６ｇ（ｔ　１）＋１　　
　’　　　　　（１３）’ｊ＝２．３．・・・、に 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アル。

また、相隣る２つの部分パターンの端部同土間に、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２次の通シである。

ｅ（ｉ　１）＋１≦ｂ（ｔ）≦ｅ（イー１　）　＋　Ｑ
　　　　　　　（１３）”（＝２．３．山、に 第３図は、この条件にもとづ〈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２次のように表わされる。

／／／ ｅ（ｉ　　１）　Ｐ≦ｂ（ｉ）６ｇ　（ｉ　］　）＋Ｑ
　　　　　　　（１３）イー２．３　、・・・、に 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）
のいずれかと次の（１４）式のもとで、入カバターンと
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、　（％（ぜＬ　６（ｊ）　１ｇ（イ）、＜＝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
には１≦に≦Ｋ（Ｋはある定数）であシ、ｎ（ｓ）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、入カバターン
と標準パターン系列との間の距離が（５）式で定義され
ているが、この式による距離Ｓは２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っているた
め、前記（１３）　、　（１３）　、（１３）のように
、拡張された条件のもとてのパターンマツチングのだめ
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２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 を導入する。

次に１条件（１３）と（１４）式のもとで、距離（１５
）式を最小にするｋ　、（ｔＬ（ｊ）、　ｂ（ｉ）、　
５（ｓ）、　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つのステップに分
けて考えることができる。

ｔ−１＋Ｌ・・・ｋ ＄−１＋２＋’・・ｋ （１８）式は、第５図に概念的に示されるように。

入カバターン系列上の始点ｂ　（ｊ）および終点ａ　ｋ
）で定められる入力部分パターンＣ，について、始点ｂ
　（＜）　ｈ　ｓ　（ｉ−１）　＋　１として、　　ｂ
　（ｊ）Ｐ　＜　ｂ’０＜　ｂ　ｋ）十Ｑで変化させた
ｂ’　（ｔ）を用いて最小のパターン間距離を与える標
準パターンＡ′を求めるものであり。

特に、パターン間距離Ｄ（Ｃ（ｂ’１ｇ）、Ａ″）を入
力部分パターン区間の距離（ｅ（ｉ）−ｂ（＋：）＋１
　）で正規化したものを用いて最小値検出が行なわれる
。

０７）式は、第６図に概念的に示されるように。

（１８）式で得られた各入力部分パターンについての最
小距離Ｄ（ｂ、＃）から、　Ｄ（ｍ（ｉ−１）＋１．ｇ
（ｊ））を計算し直し、入カバターン上で離隔あるいは
重複のない一連のに個の部分パターンのパターン間距離
の総和ｓｋを求めるものである。

００式は、第７図に概念的に示されるように。

入カバターン系列上での部分パターンの分割数ｋを、予
め定められたに以下の範囲で変更し、最小値を与える８
１７ｋを求めるものである。

α６）乃至（１８）式の計算手順は、つぎのようにする
。まず、各ｂ　、　ａ　、　ｎ　（４＜ｂ＜＋＋（、Ｉ
　、　１＜＊＜Ｎ）について、Ｄ（Ｃ（ｂ　、＊）’＋
ＡＪを求める。これには動的計画法が利用でき、っぎの
ように求めることができる。

ｔｔ（ｂ　、１）　＝　ｄ（’Ｃｂ　、ｒａ−）　　　
　　　　　　　（１９）（２０） ６くＪ＜ε、　　１＜ｊ＜Ｊ’　　　　　　　　　　　
　（２１）１−Ｒ＜　ｊ（１＞＜ｌ　＋Ｒ（２２）の範
囲で順次計算すると２次式で与えられる。

Ｄ（Ｃ（ｂ、ｇ→、Ａ’）＝ｇ　（ｇ　、　Ｊ’）　　
　　　’　（２３）そとで（１８）式に従って最小値Ｄ
（ｂ、ｓ）を求め。

表を作成する。そのとき同時に、最小値を与える標準パ
ターンの番号Ｎ（６，＃）を求め１表を作成する。

つぎに、Ｒ＝１．２．・、Ｋに対しテ（１，７）式のｓ
を計算する。

これは。

Ｓ　ｏ（０）　＝　０　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　（２４）を初期値として、漸化式 ％式％（２５） （２６） の範囲で順次計算すると９次式で与えられる。

Ｓｈ　＝　Ｓｈ　（Ｉ）　　　　　　　　　　　　　　
　（２７）どこで、　　（２５）式を計算するときには
、各ｉ、６（１＜ｔ＜Ｋ　、　１＜、＋＜Ｉ　）につい
てＳ　ｉ　（＃）を与える。

、′をＥ　＜　（Ｊとして表を作成し、記憶しておく。

すべての＆＝１　、２　、・・・、Ｋに対してｓｋが求
まると。

Δ Ｓ　＆／ｋを最小にするｋが求まる。このｋから最適な
解は次のようにして求まる。

ｅ（ｋ）　＝　Ｉ　　　　　　　　　　　　　　　　（
２８）を初期値としてＨ％＝ｋ　＋　ｋ　　１　＋・・
・、２について。

漸化式 ％式％（２９） によって、ｅ（ｋ−１）、・・・、ｇ（１）を得る。

次に、（Ｎ（ｂ９ｇ）の表から、最適な単語系列ｈｓ（
ｓ）、ｆ＝１　、２　、・・・、ｈ）が。

ｎ（ｉ）＝Ｎ（ａ（ｔ　　１）＋１．＊（ｊ））、ｊ＝
２．−、＆　　（３０）外（１）＝　Ｎ　（１、；（１
）　）　　　　　　　　　　　（３１）によシ求められ
る。

次に、上述した本発明の原理を応用した実施例を第８図
を用いて説明する０ 同図におして、１は入カバターン保持部、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ノくターン間距離レジスタ、１
１は第１除算回路、１２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／くターン系列間距離レジスタ、１７は第
３最小値選択回路、ｊ８は第２除算回路、１９は始点レ
ジスタ、２０は終点レジスタ、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。

入カバターン保持部１は、（３）式で表わされる入カバ
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）式で定錠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から請み出される（ａだ！ と部分パターン保持部３から読み出される（Ｃ，との間
の距離ｄ（ｒＣ，、ｒａ　ｓ　’　）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
（ｌ□、ｌ　ＩＯ２）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（（Ｃ１，□、＋　ｒａ
ｓ　）と、累積距離レジスタ９から読み出されるｇｃｌ
−２。

ｊ−１）　　との和を出力する。第１Ｒ小値選択回路７
は、第１加算回路６の出力ｑ　Ｃ１２、ｊ　１’）＋ｄ
　（（ＣＩ−、−恋り）と、レジスタ９から読み出され
る（１（１−１゜ｊ−１）およびｇ（１−１，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（〜＋　（ｃｇ　；）との和を出力する
。レジスタ９は加算回路８の出力をｙ（１、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（ｇ、Ｊ’）を（２３）式で示
されるように、Ｄ（Ｃ（６，ｇ）、Ａ’）として記憶す
る。以上の手順を各ｂ＋ｇ＋％について行う（１≦ｂ≦
６≦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（ｂ９ｍ）、Ａ″）を２部分パターンの長さく、−
ｂ−ｘ　）　　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（Ｃ（
ｂ、ｇ）、Ａ’）／（ｇ−１＋＋１）を、各界について
比較し７．その最小値Ｄ　（ｂ　、ａ　）とそのときの
ｎの値Ｎ（ｂ、ｇ）を出力する。

標準パターン番号レジスタ１３は２選択回路１２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、＃）　　を記憶する０このよう
にして、各すとｅに対してＤ（ｂ　、　ｇ）　、Ｎ（ｂ
　、　ｇ）を求める。

第３加勢１回路１５はレジスタ１４から読み出されるｐ
（６（ｊ）、＃　）と、パターン系列間距離レジスタか
ら読み出されるＳｔ−１（ｇ（＜−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（ｂｌｌｉ）１ｇ）＋Ｓｉ　　１（ｄｊ　　１））
の最小値を（１３）式の範囲内で求め、その値Ｓｓ（ｇ
）を出力する。

これを＜＝１　＋　２　＋”−ｒ　ｋと、各ｅ−１，２
，・・・、工について行なう。

終点レジスタ２０は９選択回路１７において最小値が求
まったときのｇ（＜　　１）の値をＥｉ　（＋）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Ｓｔ（Ｉ）をｋで除した値を出力する。

第４最／１１値選択回路２１は、除算回路１８の出力Ｓ
＆（Ｉ）／＆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から出力されるんをもとに、レジス
タ２０から読み出されるＥ　ｉ　（ｇ）を、　　（２９
）式のように利用して、最適な部分パターンの終点ｇ　
（＜）を各＜＝１．２．・・・、ｋについて計算する。

標準パターン番号計算部２３は、　　（３０）　、　（
３１）式にしたがって、パターン端点計算部２２から出
力される−（セ）及びレジスタ１３から読み出されるＮ
（ｂ、ｇ）を利用して、最適な標準パターンの番△ 号ｎ（ｉ）、　＜＝１．２、−９ｋを出力する。

なお１条件（１３）あるいは（１３）を適用する場合の
実施例は、第８図の実施例から容易に導くことができる
。

また９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（１
）についての条件（９）〜（１２）式およびパターン間
距離Ｄ（Ｃ（ｂ、ｇ）　、Ａ”）の計算法α９）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。

さらに、　　（１，５）式における照合された部分パタ
ーンの長さく　ｅ（ｉ）−ｂｋ）＋１　）と標準パター
ンの個数にとによる正規化処理の代りに、入力部分パタ
ーンと標準パターンとの間の距離Ｄ　（Ｃ（ｂ、、、ｇ
）　、Ａ″）を、照合された部分パターンの長さく　ｇ
（ｉ）　　６（Ｊ＋　１　）と、入カバターン上の対応
する分割区間長（、（＜）−ｇ（ｉ−１））との比（た
とえば第６図参照）で変形処理したものを用いて認識処
理を行なうことができる。

この方式は、各部分パターンの照合区間同士に。

重複あるいは離隔の関係を認める結果、照合区間が短く
なる場合があシ、その場合は一般にパターン間距離（Ｄ
Ｐ短距離が小さくなりやすい傾向にあることから、この
傾向を補正する特性を与えたい場合に有効である。

次に本方式について詳述する。

先の（１５）式の代りに。

ｍ　　　　　　　　　　　　　　　　ｒｒｉｎ■ 、（＜−１）−にｂ（ｉ’）’Ｚａ（ｉ−１）＋Ｑ　　
ｎを使用する。

この式を求めるには。

△ Ｄ（ｂ　９ｇ）＝（ｇ−６＋１）　　１ｌｌｉｌｌ　　
　ｍｊＡ　Ｄ（Ｃ（６’、　ｇ）　、Ａ’）　（３３）
ｂ、’ｐ’＝ｂ’＜ｂ履ｎ とし、　　Ｄ（ｂ、＃）を与えるｎを、Ｎ（ｂ、ｇ）と
して記憶する。次に、Ｓ（０，０）＝０を初期値とし、
て２次の漸化式を求める。

Ｓ（ｋ言）＝−Ｃ５（ｔｃ　−１、ｊ）＋Ｄ（ｊ＋１　
、　＜）　）　　　　　（３４）！ このとき、同時に、Ｓ（ｋ、ｉ＞を与えるＯｊを。

ｊ（＆、ｓ）として記憶する。またＮ’（ｋ　、　ｉ　
）＝　Ｎ（ｊ＋１．ｉ）として記憶する。

Ｓ（ｋ　、　ｉ　）が、全ての＆＋ｓＫ対して求まった
ところで。

ｔｃ（、＝　ａｒｇｗ　Ｓ（＆、Ｉ）　　　　　　　　
　　（３５）ｋ−ｋｏ、ｔ−■を初期値として Ｎ　＆　＝　Ｎ’　（ｋ　、　ｉ　）　　　　　　　　
　　　　　（３６）次に １＝ｊ（ｋ＋イ） ＆＝＆−１ として（３６）から繰シ返し、に−０となったら終了す
る。結局、Ｎ□＋　Ｎｚ　＋　Ｎｓ　＋・・・＋　Ｎ　
＆　Ｏが認識結果となる。

第９図に本発明の方式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／であシ、
２６．２７，２８，２９．３０．３１は本発明方式によ
る正しい認識結果／９４９／と、入カパタ＼ −ンのセグメンテーションを示している。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。３２．３
３．３４．３５は、２段ＤＰマツチング法による誤った
認識結果／９９／と入カバターンのセグメンテーション
を示している。

〔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ニよる
認識や、セグメンテーションの誤シを減少させるととが
できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来方式による入カバ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図は本発明方式における入カバタ
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図は入力部分パターンの
変動境界にもとづく区間距離の駁明図、第６図は入力部
分パターンの変動境界にもとづく区間と入カバターンを
固足点で分割した区間との対照を示す説明図、第７図は
入カバターンの分割数変更の説明図、第８図は本発明の
１実施例を説明するブロック図である。 第９図は本発明方式の応用例の認識結果の１例を示す図
である。 図中、Ｃは入力音声パターン、　ｃ　（ｂ（１）　、　
＊（１））乃至ｃ　（ｂ（ｈ）、　ｇ（ｋ））はその部
分パターン、６（１）乃至ｂ（＆）は各部分パターンの
始点、＃（１）乃至＃（ｋ）は終点。 Ａ？Ｌ（ｒｌ乃至ＡｎＩＩＵは標準パターン、ｎは標準
パターン番号、には部分パターン数すなわち単語数を表
わす。 特許出願人　富士通株式会社 代理人弁理士　長谷用　文　廣（外１名）療　１　ｍ １−−−−−−−−−−、−−−−−−−−−−−−−
−−−−−−−−−−−−−−−−−１寧　２図 ≦Ｐ ４％（１）　　　　Ａ’Ｒ−（”）　　　　４％（３）
　　−−−Ａ″（ｊＬ）≠　３　カ ≦Ｑ 亨　４　膓 靜（１）　　　　Ａ？Ｌ（２）　　　　Ａ　？Ｌ（３）
　　　　　　Ａｚ（ｋ）ギ削つトノマターン

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （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す入カバターンの各部
   分に、前以っ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ため、該マツチング
   に於て、各隣合う標準パターンの端部同志がその境界で
   離隔している場合、又は重複している場合とを対象に行
   い、それに依り入カバターンとの類似度が最大となる標
   準パターン系列をもとめ、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％徴
   とする連続単語音声認識方式に於て。 入カバターン系列と標準パターン系列との類似度を算出
   する際、まず入カバターン系列中の任意の２点で定義さ
   れる入力部分パターンと標準パターンとの部分類似度の
   定義として、２点のうち固定された前方および後方の点
   の一方と、該前方および後方の点の他方を含む前後所定
   数の点とで定する総ての入力部分パターンとその標準パ
   ターン系列との類似度の内最も大となる値とし２次いで
   入カバターン系列と柳準パターン系列との総合類似度を
   、入カバターン系列を分割して得られる総ての上記部分
   パターンに対応する部分類似度を用いて定義し、その総
   合類似度が最大と成る際の部分パターンに対応する標準
   パターン系列を以て入カバターン系列乃至対応する入力
   単語系列とすることを特徴とする連続単語音声認識方式
   。
2. （２）複数個の単語を連続しそ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カバターンの各
   部分に、前以っ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ため、該マツチン
   グに於て、各隣合う標準パターンの端部同志がその境界
   で離隔している場合、又は重複している場合とを対象に
   行い、それに依シ入カバターンとの類似度が最大となる
   標準パターン系列をもとめ、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式に於て。 入カバターン系列と標準パターン系列との類似度を算出
   する際、まず入カバターン系列中の任意の２点で定義さ
   れる入力部分パターンと標準パターンとの部分類似度の
   定義として、該２点のうち固定された前方および後方の
   点の一方と、該前方および後方の点の他方を含む前後所
   定数の変動境界点とで定寸る総ての入力部分パターンと
   その標準パターン系列とから求まる類似度を上記固定さ
   れた前方および後方の一方の点と変動境界点間の距離で
   正規化した総ての正規化類似度の内最も大となる値とし
   １次いで入カバターン系列と標準パターン系列との総合
   類似度を、入カバターン系列を分割して得られる総ての
   上記部分パターンに対応する部分類似度の総和を部分パ
   ターン数で正規化した値として定義し、その総合類似度
   が最大と成る際の部分パターンに対応する標準パターン
   系列を以て入カバターン系列乃至対応する入力単語系列
   とすることを特徴とする連続単語音声認識方式。
3. （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す入カバターンの各部
   分に、前取っ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ため、該マツチング
   に於て、各隣合う標準パターンの端部同志がその境界で
   離隔している場合、又は重複している場合とを対象に行
   い、それに依り入カバターンとの類似度が最大となる標
   準パターン系列をもとめ、゛得られた梗準パターン系列
   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式に於て。 入カバターン系列と標準パターン系列との類似度を算出
   する際、まず入カバターン系列中の任意の２点で定義さ
   れる入力部分パターンと標準パターンとの部分類似度の
   定義として、該２点のうち固定された前方および後方の
   点の一方と、該前方および後方の点の他方を含む前後所
   定数の変動境界点とで定まる総ての入力部分パターンと
   その標準パターン系列とから求する類似度を、上記固定
   された前方および後方の点の一方と変動境界点間の距離
   に対する上記入カバターン系列中の２点間の距離の割合
   で変形した総ての変形類似度の内最も犬となる値とし２
   次いで入カバターン系列と標準パターン系列との総合類
   似度を、入カバターン系列を分割して得られる総ての上
   記部分パターンに対応する部分類似度の総合として定義
   し、その総合類似度が最大と成る際の部分パターンに対
   応する標準パターン系列を以て入カバターン系列乃至対
   応する入力単語系列とすることを特徴とする連続単語音
   声認識方式。