JPS59172700A - パタ−ン比較装置 - 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】 産業上の利用分野 本発明はパターン比較装置に関し１、より詳細には連続
する音声等のパターン全一連のパターンとして自動的に
認識する装置に関する。

従来例の構成とその問題点 パターンマツチングによる音声認識装置の一般的な構成
は次のようなものである。

入力音声信号を、フィルタバンク、周波数分析、ＬＰＧ
分析等によって特徴ベクトルの系列に変換する特徴抽出
手段と、予め発声され、この特徴抽出手段により抽出さ
れた特徴ベクトルの系列を認ａｆｆｋ単語全部について
標準パターンとして登録しておく標準パターン記憶手段
と、認識させるべく発声され、前記特徴抽出手段により
抽出された入カバターンと前記標準パターン記憶手段に
記憶されている標準パターンの全てと特徴ベクトルとの
系列としての類似度あるいは距離を計算するパターン比
較手段と、パターン比較の結果、最も類似度の高かった
（距１１ｆｆの小さかった）標準パターンに対応する単
語を認識結果として判定出力する判定手段からなる。

このとき、同一話者が同一の単語を発声しても、発声の
都度、その発声時間長が異なるので、ｇｒ＋記パターン
比較手段で標準パターンと人カバターンの比較を行う１
祭には一両者の時■軸を伸１＃式せ、両名のパターン艮
を揃えて比較する必要がある。

その際、発声時間長の変化は、発声単語の各部で一様に
生じているわけではないので、各部を不均一に伸縮する
必要がろる。その伸縮は、比較すべき両者のパターンの
類似度が最大になる（ｉ１１２１Ｉｔが最小になる、以
下距阻で説、明する）ように行われるのが最も良い結果
が得られている。このようなマツチングを効率的に行う
のに動的計画法を用いる装置が一般的である（以下この
マツチングをＤＰマツチングと称する）。

ＤＰマツチングの方法は格子グラフによって説明できる
。第１図は格子グラフであって、横軸は入カバターンＴ
−ａ、ａ２・°・ａｌに対応するｉ座標、紋輔は標準パ
ターンＲ”＝ｂ７ｂ：・・ｂ；□に対応するｊ座標を表
わす。人カバターンＴと標準パターンＲｎヲ時間輔を非
線ノ１りに伸縮してマツチングするとは、この格子グラ
フ上において、両パターンの各特徴ベクトルの対応関係
を示す径路（１）を何らかの標値基準によって決足し、
この径路に関して両パターンの距離全評価することであ
る。この径路を決定する際には音声の性質を考慮して制
限条件を設ける。

第２図（ａｔは径路選択の制限条件の一例である。即ち
、この例では点（ｉ、ｊ）へ至る径Ｗｊは、点（ｉ−２
゜ｊ−１）から点（ｉ−１，ｊ）を通る径路（２）か、
点（１−１、ｊ　−１）から来る径路（３）か、点（ｉ
−１，ｊ２）から点（ｉ、ｊ−１）を通る径路（４）か
の何れかしか収り得ないということを意味している。こ
のとき、入カバターンと標準パターンの始端と終端は必
す対応させるという条件をつければ、前記マツチングの
径路は第１図の斜線の部分に制限はれる。この制限は、
いかに時間軸が伸縮するといっても、同−ｍ　語に対し
てはそれ程極端に伸縮するはずはないという半天からあ
まり極端な対応づけが生じないようにするためである。

鮨とｂ？のベクトル量比’ｆ４Ｌ　ｋｄ”（ｉ　、　ｊ
）とすれば、入カバターンＴと標準パターンＲｎのパタ
ーン間の前記径路に沿う距離は、その径路に沿うｄ”（
＋、３）の荷重平均として定義でれる。第２図の径路上
のａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅはそれに対応する径路が選ばれた
ときの何重である。ＤＰマツチングが適用できるために
は、この拘重の決め方は、格子グラフ上で前記制限条件
の下でいかなる径路が込ばれようともその径路に沿う荷
重のイ１］が一定になるように決めれば良い。ａ＝ｃ＝
ｅ＝２　、　ｂ＝ｄ＝１　とすれは、この何重の和はＩ
＋Ｊ０．ａ−ｂ＝ｃ−１、ｄ＝ｅ＝０５とすれば、この
荷重の和はＩ　、　ａ＝ｂ＝０．５　、　ｃ＝ｄ＝ｅ−
１とすれば、この荷重の和はＪ”となり、径路の選はれ
方によらず一定となる。

これらは共によく用いられる。また、前記荷重の和−足
という条件の十で、この荷重をｊに関する関数とするこ
とにより、より重視してマツチングしたい径路上の部分
の何重を重くする等の操作も可能である。

人カバターン１゛と標準パターンＲｎの距離は前記制限
条件の下で前記荷重平均の最小値として定義される。即
ち、次の漸化式を解くことによって前記荷重平均の最小
値とその最小値を与える径路が決定され得る。

初Ｍ　条件ｇｎ（１，１）−ｄ”０．１）。

Ｄ（Ｔ、Ｒｎ）−ｇｎ（１，Ｊｎ） 荷重の和 ＣコＫ　Ｄ（Ｔ、Ｒ”）は入カバターンＴと標準パター
ンＲｎの距離でろる。

径路選択の条件としては他にも種々考えられる。

第２図（ｂｌ〜（ｊ）等は他の例である。この他にも芒
らに種々の変形が考えられ得る。これら径路の選択条件
に伴って前記漸化式は対応するものに書き換えられるの
線勿論である。

また、孤立して発声された単語を認識する場合は勿論、
連続して発声された（単語と単語の間に切れ目なく発声
された）音声全認識する場合もＤＰマツチングは良好な
成績をおさめている。

連続単語音声認識の問題は次のように定式化される。

入カバターンのフレーム数を１１第ｉフレームの特徴ベ
クトルｅａｒ、単語ｎの標準パターンのフレーム数をＪ
ｎ、第ｊフレームの特徴ベクトルｖｂＴ」 とするとき、単語ｎの標準パターンＲｎは次のように表
わされる。

Ｒ１１、、ｂ　ｎ　ｂ　ｎ　、、、ｂ　ｎ　、、、ｂ　
ｎ　ｎｌ　２　」　１ そこでＸ個のＩ４１語列に対応する標準パターンの結イ
↑ ｑｆｌｌｑｆｆｌｑ（Ｘ） ）＜＝ＲＲ・・・　Ｒ ｑ（Ｄ　　　ｑ（＋）　　　　　ｑｆｌｌ　　　　　ｑ
（２）　　　ｑ仁υ　　　　ｑｃυ　　　　　　　ｑｏ
ＯｑＨｑ（１＝ｂ、　　ｂ２−ｂ狐、ｂ、　ｂ２・ｂ、
９．−ｂ、　ｂ２”・ｂ、ｑ（ｘ）・・・・・・　（２
） と入カバターンＴ＝ａ、ａ、、・・・ａｌ・・・ａＸ　
とのベクトル系列間の距離が最小になる単語列ｑ（１）
ｑ（２）・・・ｑ（ｘｌを求める。

以上の計算を１４１１記孤立単語の場合と同様にして十
〇捷まＤＰマツチングで解こうとすれば、例えば１０数
字の単語を標準パターンとしてもっているとき、３数字
の連続発声はれた音声を認識するには１０５＝１０００
種類の標準パターンとマツチングしなければならない。

標準パターンの数が増せば、たち寸ちその組合せの数は
禁止的な量になる。

そこで、連続単語の認識にもＤＰマツチングを適用する
ために、マツチングの累積距離の正規化係数（ｎｉＪ記
何重の和のこと）は入力のフレーム数にのみ依存するよ
うに径路の選択の条件を設定すれば、以下に示すように
標準パターンの単あの組合せにも動的計画法が適用でき
計算量を大幅に減らし得る。

径路の選択条件としては一般に第３図（ａ）〜（ｅｌに
示すものがあるが、以後の説明は簡単化のために第３図
（ａｔを用いる。径路上に示した数値はその径路が選ば
れたときの荷重係数である。

入カバターンＴの第ｉクレームの特徴ベクトル（以後フ
レームとのみ称する）ａｌとＸ個の標準パターンの連結
からなる連続標準パターンＲノ第Ｊフレームｂ、のフレ
ーム間距離（ベクトル問丸ｇｌ］ １ｄＲ（ｉ、ｊ）とし、入カバターンと連続標準パター
ンとの対応づけする時間関数（前記マツチングの径路）
　ｔ＝ｕ（ｉｔ、、：　ｌ、て、この時間関数に沿って
求められる次の累槓距＠（フレーム間距語の荷重の和）
Ｄ（Ｔ、Ｒ）を最小化するＲ　（以下Ｒと記す）が求め
るものであるとする。即ち Ｄ（Ｔ、Ｒ）　−ｍｉｎ（Σ　ｄ、　（ｉ　、　ｕ（ｉ
ｔ　）　）　　　　　　　　　　−・−”　　　　（３
ンｕ（ｉｌ　　　＋＝１ Ｒ＝ａｒｇｍｉｒ＋ｌ：Ｉ）（Ｔ、Ｒ））ここで、第３
図（ａｌの径路のときは、０≦、ｕ（ｉｌ−ｕ（ｉ　−
１）く２　　、ｕ（１）＝　１　　、ｕ（Ｉｌ−ＪＲで
ある。また、ｍｉ　ｎ（ｆ（ｚｌ）は２に関して最小化
き几ま たｆ（ｚｌ、ａ　ｒ　ｇｍ　ｉ　ｎ　（ｆ（ｚｌ）はｆ
（ｚｌ　を最小にする２の値を意味する。

式（３）は次の漸化式をｊ眸くことで求められる１、た
ｙｉ’ｌ　Ｌ、Ｄ、ｆｉｌは人力が第ｉフレームで終端
すると仮定したＸ単語列に対する最小累積距離、Ｎｘ（
ｉ）はＤＩ（ｉｔ　ＶＣＩＩ応する単１ｔ４ｉ列の最後
尾単語名、Ｂ声）はＮ覗１の始点位置マイナス１　（Ｎ
ｘ（ｉｔの一つ前（Ｄ　単Ｆａのｌｔｋ　Ｆ４−ｙレー
ム、バックポインタと称する）、１）ｎ（ｓ：ｔ）は入
力のｓ　−ｔフレームと単語ｎとの最小累積和にト、Ｄ
’（ｉ、ｊ）はり、−、（ｍ）と、入力のｍ＋１〜ｉフ
レームと単−Ｍ　ｎのｌ−ｊフレームとの最小累積距離
の和のｍについての最小値でめる。

初期条件ｌＸ０１−０．■０Ｊ＝０としてり、（ｉｌ＝
ｍｉｎ（ＤＩ−、（ｍ）＋Ｄ”（ｍ＋１：ｉ））　　＋
＋＋＋＋・＋　（４１−ｍｉ　ｎＤ　”（ｉ　、　Ｊ”
） ｆｘ＝１．２．・・・、ＸＰこついて求め、この式を満
たすｎ。

Ｎ声＋−Ａ　、　Ｂ声＋−＝Ｑ とする。ｉ−■　までこの計算を行えは、次のようにし
−Ｃ最後尾の単語から逆順に単語が求まる。即ち最後尾
の単語：　Ｎｘ（Ｉｌ 最後から２番目の単語：　ＮＸ、（Ｂｘ（Ｉｌ）最後か
ら３番目の単語：　Ｎ、２（Ｂ、、（ＢＸ（ＩＩ）　　
）最初の単語：Ｎ１（Ｂ２（Ｂ５（・・・（ＢＸ（Ｉｌ
）・・）））でＢ、（Ｂ２（Ｂ５（・・・（ＢＸ（Ｉｌ
）・・・）））＝Ｏとなって終了する。

第４図はＮｒ（ｓ　ｌ　ｒ　Ｂ工（ｉｔから上の単語列
を求めるフローチャートである。

ＸＶＣついても最適化する場合は、次゛のようになる。

ここで、Ｄ（ｉｔは入力のｉフレームで終ｙｉ＋ｊｆす
ると仮定したときの単語列の最小累槓距１ｉｊ［Ｘ１１
−ｍ４ｎＤ□（ｉυ。

Ｎ（ｉ）は加）に対応する単語列の最後尾単語名、抜ｉ
はＮｉＪの始点位置マイナス１　（Ｎｉｌ　　の一つ前
の単語の最終フレーム）、Ｄ”（ｉ、ｊ）はＤ　（ｒｎ
　）と人力のｍ＋１〜ｉフレームと単語ｎの１〜ｊフレ
ームとの最小累積距離の和のｍについての最小値でおる
。

初期条件　ｌＸ０１−０　、１イ０１＝　０　　として
ｆｆｉｌ＝ｍｉｎＤｘ（ｉｌ−ｍｉｎ（Ｄ、−１（ｍ）
＋Ｄ”（ｍ＋１：ｉ）、１’　　　　　　　　ｎ　＋ｍ
　、Ｘ ＝ｍｉｎ（Ｄ（ｍ〕＋Ｄｎ（ｍ＋１　：ｉ　　Ｊ）−ｒ
ｎ、１ｎＣＤ”（ｉ　　、Ｊｎ））（５）１ｍ 全求め、この式を満たすｍ・ｎをｎ・ｍとするとき・Ｎ
（ｉｌ＝盲　、玖１ｌ＝＝ とする。認識結果は次のようにＸが既知の場合と同様に
求まる。

最後の月１語：　Ｎ（Ｉｌ 最後から２番目の単語：Ｎ（■１１） Ｊｐ後から３番目の単語：　Ｎ（Ｂ（ビニ）））最初の
単語：　Ｎ（Ｂ（Ｂ（・・・（Ｂ（ＩＩ片・・）））で
Ｂ（Ｂ（Ｂ（・・・（Ｂ（Ｉｌ　）・・・）））−〇と
なったとき終了する。

第５図はＮｉｌ、ｆ３（ｉｌから上の単語列を求めるフ
ローチャートである。

なおりｎ（ｍ＋１　：　ｉ　）は次式で定義され、前記
の孤立単１治のＤｒマツチングと同じ方法で求められる
。

Ｄ’（ｍ＋１　：　ｉ　）＝ｍｉｎΣ　　ｄ”（ｋ、ｕ
（ｋ））　　　　　　−・・　　（６１ｕ（ｉ）　　ｋ
−ｍ＋１ ０りｕ　（ｋ）−ｕ（ｋ−１）り２　、　ｕ（ｍ−１−
１）＝１　、　ｕ（ｉ）−Ｊｎところで、例えばＯ〜９
までの数字の他にジュー、ヒャク、ビャク等の単語を標
準パターンとして持っておれば、２３５全ニヒヤクサン
ジユーゴ　と発声した場合連続単語認識を行えば二巨三
十五と認試されることになるが、前記の方法では二十三
白五等と誤認識されるかも知れない。我々が失踪に単語
全連続して発生する場合は、それらの単語の許される順
序が決っている場合が多い。従って入カバターン臥力文
）は、有限状態オートマトンαと等価な正規文法によっ
て生成された文であるとし、オートマトンαで受理され
るあらゆる単語列のうち、式（３）全最小にする単語列
（ｑ（１）、Ｑ（２）、・・・４ｘ））！ｒ求めるとい
うようにすることによって認識率を向上させることがで
きる。

ここで単語列（ｑ（ＩＪ、ｑ（２１、・・・、ｑ（ｘ）
％（オートマトンαで受理すれるとは、ＩｑＯｌＱ（１
））＝ｑ、Ｃ８，Δ（ＱＨ９Ｑ（２）＝ｑ７Ｃ５、・・
・、Δ（ＱＫ　、ｑ（１＝１　））＝Ｑ　ｔＱ、Δ（Ｑ
ｚ、Ｑ（ｘ）＝ｑｆＣＦＣ８となるような状態遷移が存
在する場合でめる。各記号の慧味ば、Ｓは状態ｑのイ１
限集合（ｑｅ−ｑｏ、ｑ　、　、・・・’ＱｌｓｌＪ’
、Σは入力車めｎの有限集合（ｎＧ−１，２，・・・、
Ｎ）、Δは状態遷務関数で、Ｓ×Σ−８・（Δ（ｑ、・
ｎンー町）、ｑｏは初期状態でｑ。（Ｓ、Ｆは最終状態
の集合ＦＣ８である。ここで、ｑ（υ、・・・、　ｑ（
ｘｉｌ（１，２，・−・、Ｎ）でるる。

ＭＪ’ｌ　’ｉｉｔのオー１−マトンのｇ識問題と異な
る点は、時間を表わすフレーム番号も反数として入って
いる点であり、しかも単に受理、拒否の出力でなく、受
理ｉＪ能な成金＜Ｓ槓距離）が出力される点である。

Ｄｑ（Ｉ）を状慝ｑ、で入力のｉフレームで終端すると
仮定したあらゆる単語列のうちの最小累積距離、Ｎｑ　
（ｉ　）をＤｑｊ（ｉ）に対応する単語列の最後尾単語
名、Ｂｑ、（ｉ）をＮ　ｑ　：（＋　）の始点位置マイ
ナス１　（Ｎｑ、（ｉ辺一つ＋　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　１前の単語の最終フレーム、バック
ポインタト称スる）　、Ｑｑ（ｉ）をｑ　への状態遷移
によってＤｑ（Ｄを４　　　　　　　１　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　１満た
した状態名即ちΔ（Ｑｑ（ｉ）、Ｎｑ、（ｉ）　−Ｑ３
とするとき、次のｔｌｌ（化式を解くことで、オートマ
トンｆｌｉｌＪａＫよる式（３）の解が得られる。即ち
式（４）のｘｋ状態ｑと航み代えることによって、Ｄｑ
、（ｉ）を求める漸化式％式％ 初期条件　ＤＱ　ｏ（０）　−〇　、　Ｂｑｏ（０）　
＝　０としてＤｑ（ｉ）　−ｍｉ　ｎ（Ｄｑｋ（ｍＪ−
１（）ｎ（ｍ＋−１：　ｉ　）ｌ）、ｑ−Δ（ｑ、　、
ｎ）・・＜７）ｍ、ｎ＋％ ｆ：　ｑ＝ｑ、−ｑ２．・・・１ｌｓｌ−＋につぃて求
め、この式を満たす□、ｍ、ｑ、ｋｎ、丘、６とすると
き、Ｎｑ（ｉ）士？、Ｂｑ（ｉ）−苗、　Ｑｑ（ｉ）　
＝　＄とする。ｎ＝Ｉ　までこの計算を行えば、次のよ
うにして最後尾の単語から逆順に単語が求葦る。即ち ■ｉ　＝　Ｉ　、　ｑ　＝ｍｉｎ　Ｄｑｆ（ｉ）　、ｑ
、ｅ−Ｆ　　としてＱ（ ■　ｎ＝Ｎｑ（ｉ） ■Ｂｑ（ｉ’）＼０なら、１＝Ｂｑ（ｉ）　、ｑ　＝Ｑ
ｑ（ｉ）として中へ、Ｂｑ（ｊ）　＝　０なら終了する
。

第６図はフローヂャートである。

以上、（イ）単語数未刈の場合、（ロ）単語−知の場合
、（ハ）オートマトン制御を導入した場合を比較すれば
次のようになる。

（イ）は計算量、記憶量共に最小で済むが、例えば三相
の整数を連続発声して人力した場合、四桁あるいは二相
の数字としてのマツチング結果の方が良かった場合は、
そのまま、四桁あるいは二相の数字として認識してしま
う。（ロ））は入力行声が予め三相とわかっているから
、入力が三相とした場合におけるマツチング結果の中で
最適のものを認識結果とするから（イ）よりも認識の精
度は向上する。

（ハ）は構文情報を尋人することにより、さらに認識の
精度ヲ上げることかできる。

式（４１（５１（７）を解く具体的な方法がこれまでに
も種々提案され、式（２）で表わされる標準パターンと
その−１まｉｌｊ’、　！にマツチングするよりは大幅
に計算ガ１が減り、それらの方法を用いたパターン比較
装置が実現されている。しかし、前記（イ）（口ｊ（ハ
）の何れも司ｆジ、なパターン比軟装置は、それでも計
算量記憶量はかなり多く、計算量の最も少ないパターン
比較装置では、（イ）の場合しか実現できないのが現状
である。

発明の目的 本発明は、単語数未知の場合は勿論、単語数の指定やオ
ートマトン制御の可能な連続単語音声の認識が最小の計
算り先で可能なパターン比較装置を実現することを目的
とする。

発明の構成 入力単語数既知の連続単語音声認識の解法の漸化式（（
４）式）、人力単語数未知の連続単語音声認識の解法の
漸化式（（５）式）、オートマトン制御の連続単語音声
認識の解法の漸化式（（７）式）の何れもＤ”　（ｍ＋
１　：　ｉ　）の計算を必要としている。

本発明は、このＤｎ（ｍ＋１　：　ｉ　）の求め方に特
徴があるパターン比較装置でろって、これを求めるため
の計算量が大幅に削減できたものである。入カバターン
の部分パターンａｍ”ｍ＋１・°・ａＩと標準パターン
ａｍａｒｒｌ＋Ｉ・・・ａ、と標準パターンＨ＝ｂ”、
　ｂ”、、　−ｂ”、、　（Ｄ　ｍ　分ハターンｂ”　
ｂ”・・・ｂｎとの、最小累積距離のｍについて１−２
　　　Ｊ の最小値Ｄｎ（ｉ　、　ｊ）’ｅ　、ＤＰマッチッグの
径路が標準パターン側の軸を基本軸とする径路（正規化
係数が標準パターン長にのみ依存する径路）で求め、　
−ｍ Ｄ”（ｍ＋１：ｉ）：Ｄ”（ｉ、Ｊｎ）ｘ　−−＝　（
８１０ とするものである。即ち、Ｄ”　（ｍ−）−１：　ｉ　
）の正規化係数はｉ−ｍであり、Ｄｎ（ｉ、Ｊ”）の正
規化係数はＪ”であるから、正規化係数が入カバターン
長にのみ依存するように変換するのである。このとき、
Ｄ”（ｉ＋ｊ）を満たす前記入カバターンの部分パター
ンの始点位置をｒ（ｔ、］）とすれば ｍ＋１　＝Ｂ”（ｊ　、Ｊ”） とｌる。

ここで、人カバターンのＢ”（ｉ　、Ｊｎ）〜ｉフレー
ムは、ｉ全終端フレームと仮定したとき標準パターンｎ
の最もイｇｆｘできる存在餉補区間であるが、（４）。

（５）ｔ７）式では様々＆ｍについてＤｎ（ｍ＋１　：
　ｉ　）を必要としている。そこで、上述のｍ以外につ
いてもＤ”　（ｍ＋１　：　ｉ　）の値を次のように近
似的に推定する。

ここでｒはＤｎ（ｎ１＋１　：　ｉ　）の推定の範囲（
窓）でろり、矛吉　局 （Ｂ”’　（ｉ　、Ｊ　ｎ）−ｒ＜ｍ−）−１≦Ｂ”（
ｉ、Ｊ”）＋ｒ）　　　−−・ＣＩＧの任意の点ケ始点
、ｉを終点とするＤ”　（ｍ−１−１：　ｉ　）を近似
的に指定できたことになる。勿論ｒ＝Ｏとすることも川
船であるが、認識精度の上から妥当なｒが選ばれるべき
である。

次に、このようにすれば計算量が減る理出について述べ
る。ＤＰマツチングの径路の拘束条件は第７図（ａｌ〜
（ｅｌ等が考えられる。各径路上の数値はその径路が選
ばれたときの荷重係数でるる。このようにすることによ
って、正規化係数（荷重係数の和）は標準パターンの長
さにのみ依存するようになる。

入カバターンの第Ｓフレームから第Ｓフレームまでの部
分パターンをＴ（ｓ：ｔ）として、第８図において、Ｔ
（ｍ、＋１　：　ｉ　）とＴ（ｍ２＋１　：　ｉ　）の
何れが標準パターンｎに近いかを計算するとき、最適の
径路がＴ（ｍ２＋１　：　ｉ　）に対しては（５）、Ｔ
（ｍ　＋　＋１−１）に対しては（６）が選ばれたとす
る（ｍ２〈ｍｌ）。このとき、ＭｒＪ記したように、動
的計画法が適用できるためには、いがなるマツチング径
路が選ばれようとも、その径路に沿う荷重の和は不変で
なければならないが、これが入カバターン長に依存する
場合は第８図から径路（５）と径路（６）では明らかに
異る。ところが、正規化係数が標準パターン長にのみ依
存する場合は、明らかに入カバターン長に関係なく両径
路に沿うイｌｉｒ重の相ｅニ一定になるので、入カバタ
ーン側を端７１．１目出として動的計画法によりマツチ
ングを行うことができる。ゆえに、正規化係数が標準パ
ターン長にのみ依存するようにしなけれはならない。

マツチング径路の拘束条件を第７図（ａ）とすれば、Ｄ
”（ｉ、Ｊ”）、Ｂｎ（ｉ、ＪＪ　Ｉｒ、ｒ７Ｘ（ｒ）
漸化式で計算できる。

′また、この式全満足するｌ座標値ｆ＋とすれば（ｌは
ｉ、ｉ−１，ｉ−２のいすｉ′Ｌ、かでβる）、Ｈ”（
ｉ、ｊ）＝Ｂｎ＜ｉ、ｊ）　　　　　　　　　−−□　
　０２となる。第９図はこの間の事情を図解したもので
りっで、格子点（７）へ至る一つ前の格子点は（８）、
（９）、（１（Ｊのうらそのイ？１子点までの累積距離
が最小のものである。同様にして格子点（８）、（９）
、（１（ｌのそれぞれの一つ＋ｉｉＪの格子点は格子点
（８）については０υ、α４□ｕ４、格子点ｔ９＋　Ｋ
ついては眩ｕ＋ｉ、ｕ勾、格子点曲についてはり蹟Ａ局
、ｕｅのうちくれぞれの点までの累積距離が最小のもの
である。従って、格子点（ｉ、Ｊ”）に至る径路は第１
０図（ａｌの斜線部の内部に限定される。叫は傾斜１／
２の直線である。横軸は入カバターン、縦軸は標準パタ
ーンｎである。従ってまた、人力の第１フレーム全終端
と仮定して、標準パターンｎとマツチングしたときの累
積距離Ｄ”（ｉ、Ｊ”）は、入カバターンに対する始端
候補点ｉ　”−ｉのうちＤｎ（ｉ、Ｊｎ）が最小になる
という意味で最適な点が標準パターンｎＶＣ対応する始
端点として自動的に選択された結果として計算される。

その点がＢ”（ｉ、Ｊｎ）でるる。ここでｉ′は直線ａ
０とｉ軸の交点である。

また、明らかに第Ｓフレームにおけるフレーム間距ｐＨ
ｄ”（ｉ、Ｄ　、累ｍ距ｔａ　Ｄ”（ｉ　、Ｊｎ）ｔｒ
ｉ　ｉ　ｉ”＆　ル）Ｘに対応する前記斜線部のすべて
の格子点について累積距離を求め直す必要はなく、各格
子点について１回計算するのみで良い。

マツチング径路の拘束条件を第７区ｔｂｌ〜（ｅｌとす
れば、取り得る径路は第１０図（ｂｌの斜線部となる、
。

σ力は傾斜１／２の直線、（１１１９は傾斜２の直線で
ある。

始端点は直線動、（へ）とｉ軸の交点１１　、　ｌＪに
列しｌ′〜ｌ′の中から自動的に最適点が選ばれる。

以上のような本発明の原理によれは、１つの標）ｖ７＜
ターンに対し、各格子点におけるフレーム間Ｗ１４阿、
累積距離は１回計算するのみでおり、計算量が４１−常
に少くて済み、前記（イ）、（ロ）、（ハ）何れの場合
にも適用可能なパターン比較装置を天現し得るものでめ
る。

￥旌例の説、明 第１１図は以上の原理に基づく本発明の一去施例である
。入力単語数ｋ（４知の場合について本発明の詳細な説
明する。（１００）は音声信号の入力端子である。（１
０１）はフィルタバンク等で構成はれた特徴抽出部であ
って、入力音声信号を特徴ベクトルの系列ａ１．・・・
ａＩ、・・・ａｌに変換する。（１０２）は卑語標準パ
ターン記憶部であって、認識語集であるＮ個の単語のそ
れぞれが特徴ベクトルの系列として予め登録されている
。（１０３）はフレーム間距離計算部であって、入力の
第ｉフレームにおける特徴ベクトルａ、とｎ番目の単語
標準パターンＲ”７ｂ７ｂ：・・・ｂ；□。

それぞれの特徴ベクトルとの距離ｄ”（ｉ、ｊ）を１（
、ｎくＮ、１くｊ＜Ｊ”について求める。ｄ”（ｉ、ｊ
）は例えばａ、とす、の市街地距離として定義できる。

即ち、ベクトルの次元’Ｉｚとし、ａ　Ｉ−ｃａｉｌ　
＋ａ　、２＋　”’　−ａＨρ。

とすることができる。（１０４）はこのフレーム間距離
を必要がなくなるまで記憶するフレーム間距離記憶部で
ある。（１０５）は部分累積距離計算部であって、例え
ば、径路の拘束条件を第７図（ａｌとすると式Ｏυ（２
）の漸化式を計算し、式（９）により１＜Ｌｎ＜Ｈにつ
いて部分累積距離Ｄ”（ｍ：　ｉ　）を式０りのｍの範
囲で求める。（１０６）はこの邪分累積距＃を必要がな
くなるまで記憶する。（１０７）は終端累積距離計算部
であって、部分累積距離記憶部（１０６）の内谷と終端
累積距離記憶部（１０８）の内谷から、漸化式（４）に
従って、Ｄｒ（ｉ）−Ｎｒ（ｉ）　＝ＢｘＣｉ）　ｆｔ
計算する。終端累積距離記憶部（１０８）は、終端累積
距離計算部（１０７）で計算された終端紫檀距離Ｄｒ（
ｉ）を必要がなくなるまで記憶する。このＤｚ（ｉ）は
終端累積距離計算部（１０７）における漸化式（４）の
計算に用いられる。（１０９）はバックポインタ記憶部
でろって、終端累積距離計算部（１０７）で計算された
パンクポインタＢχ（１）ヲ記情する。（１１０）は最
後ｊｖ単ＲｆＳ記憶部で、終端累積距離記憶部（１０７
）で求められた第！フレームにおける最後尾単語を記憶
する。（１１１）は汁声区間検出部でろって、入力信号
の大きさ等から音声区間を判定するもので、この音声−
１区間検出部（１１１）が音声入力が開始されたことを
検出すると、フレーム数計数部（１１２）はフレーム毎
に計数を始める。Ｉ〕１１記の処理は第ｉフレームにつ
いての処理であったが、このフレーム数ｔｔｉ部（１１
２）の計数値がこのｉを設定している。従って、前記と
同様の処β１１がフレームが１進む毎に行われることに
なる。フレーム数計数部（１１２）は音声区間が検出さ
れると計数を始め、音声区間が終了するとりセットされ
る。最後尾単語記憶部（１１０）、バックポインタ記憶
ｆｆ（＞（１，０９）には、ＮｘＣｉ）　、ＢｘＣｉ）
がｉ−１゜２、・・・、■　について配信されることに
なる。セグメンテーション部（１１３）はバックポイン
タ記憶部（１０９）に対し、所定のバックポインタを読
出すべき命令を光するものである。即ち、セグメンテー
ション部（１１３）がｉなる値をバックポインタ記憶部
（１０９）に発すると、バックポインタ記憶部（１０９
）からはバックポインタＢｚ（ｉ）が続出される。セグ
メンテーション部（１１３）はバックポインタ記憶部（
１０９）からＢｘ（ｉ）なる値を受は収ると、その同じ
値をバックポインタ記憶部（１０９）に発する。従って
、音声区間検出部（１１１）が音声入力の終了を検知す
ると、フレーム数計数部（１１２）の最終値Ｉがセグメ
ンテーション部（１１３）に供給嘔れ、セグメンテーシ
ョン部（１１３）　ｔｉ　先ずＩなる値をバックポイン
タ記憶部（１０９）に発する。

以後、前記説明の動作に従って、バックポインタ記憶部
ＤＩからＢＸ（Ｉ）、Ｂｘ−、（Ｂｘ（Ｉ）　）・・・
、０　なる出力が順次得られることになる。これらの値
は、最後から２番目の単語の終シのフレーム、同３番目
の終りのフレーム、同４香目のフレーム、・・・といウ
モのでめり、Ｎｒ（ｉ）はｉフレームで終る単語でめっ
たから、この値をそのまま最後尾単語記憶部（１１０）
に与えると、最後の単語から逆の順序で認識結果が得ら
れることになる。この順序を逆に（あたり址えの順序に
）するには、順序の変換をバックポインタ記憶部（１０
９）の出力か、最後尾単語記憶部（１１０）　　　　　
’の出力に対してイ１えはよい。

第１２ン１ば、以上の実施例の動作ケプログラムで表現
したものであり、ソフトウェアで実現する場合もこれに
従えばよい。なお第１２図において、なる記法は、条件
Ａが成立する間Ｂを行うということを意味する。筐た、 ＥＮＩＪＩ）０ なる記法は、条件Ａが成立するまでＢを行うということ
を意味する。

ステップ（２００Ｘ２０１）は累積距離Ｄｒ（ｉ）、Ｄ
ｎ（ｉ　、ｊ）バックポインタＢｘ（ｉ）、Ｂ”（ｉ　
、ｊ）の初期化を行う部分である。

ステップ（２０３）は１フレームにおける処理を示して
おり、大きくわけて部分累積距離を求める部分（２０４
）と終端累積距離を求める部分（２０５）に分かれる３
、ステップ（２０４）はｎ＝Ｌ２．・・・、Ｎについて
部分累積距ＭＤ”（ｍ：ｉ）を求める部分でアラて、第
１１図（１０３）〜（１０６）で行う動作に対応する。

ステップ（２０６）はステップ（２０７）における計算
の初期値を与える部分、ステップ（２０７）は格子点（
ｉ、ｊ）における累積距離Ｄ”（ｉ、ｊ）　、／＜　ｙ
　クポインｌｉ　Ｂ”（ｉ、ｊ）　ｋ求メチＶｒル。

本実施例では第７図（ａ）の径路の拘束条件の場合を示
している。ステップ（２０８）は前記式（９）の計算を
行っている。

ステップ（２０５）は第１１図の終端累積距離計算部（
１０７）で行う動作に対応しており、漸化式（５）を解
いて、Ｄｒ（ｉ）、Ｎｘ（ｉ）、Ｂｒ（ｉ）ｋ求める部
分である。

ステップ（２０９）（２１０）は、ステップ（２０３）
で得られた１＝Ｌ２＊＝・、ＩについてのＢｘ（ｉ　）
　、Ｎｘ（ｉ　）から’ａ　、ｒｉ単め列を得る判定処
理部でるって、第１１図のバックポインタ記憶部（１０
９）　、セグメンテーション部（１１３）　ｉ佐尾単語
記憶部（１１０）で行う動作に対応した処理を行ってい
る。

本パターン比較装置における計算量は、標準パターンの
平均のフレーム長をＪとすれば、フレー人量比Ａｔ　ｄ
”（ｉ、ｊ）　、累積距ＩＰ、Ｄｎ（ｉ、ｊ）（ｎ＝１
．２．−。

と比べると計算量は１／（３−Ｊ）になる。いま、フレ
ーム長が１０ｍ５ｅｃで単語長が０５秒であったとすれ
ば、Ｊ−５０であるからこの値は１／３７．５になる。

第１３図は、本実施例において、標準パターンｎとのマ
ツチングを行なってＤ”（ｓ：ｔ’）を求める場合の始
端の魚ばれ方を示している。Ｓと示した部分が始端とし
て選ばｒする範囲である。Ｓはもともと最適と思われる
始端の前後数フレームの範囲でろって、こ力２で十分と
も考えられるが、より広い範囲に対して始端として採用
される可能性をもたせることにより、より精度の高いパ
ターン比較装置の実現がｎＪ能である。それは、最適と
思われる始端点Ｓ全複数側木めることにより実現できる
。

Ｄｎ（ｉ、ｊ、ｋ）　ｋ入カバターンのｍ−ｉフレーム
と標準パターンｎの１〜ｊフレームとの最小累積距離の
ｍについてのに番目の最小値、Ｂ’（ｉ、ｊ、ｋ）をＤ
＝（ｉ　＋　ｊ＋ｋ）を満たす入カバターンの始点位館
とする。ここで ｉ５′ｎ（ｉ、ｊ）＝ＤＦｌ（ｉ、　ｊ、１）、ｊＴ”
（ｉ、ｊ）−１Ｔ”（ｉ、ｊ、１）である。

そこ−ｃ、Ｄ”（ｉ、Ｊ”ｋ）、Ｂ”（ｉ、Ｊ”ｋ）　
ｋ　Ｂ”（ｉ　、ｊ、ｋ）＼Ｂ”（ｉ、ｊ、ｈ）　ｆｏ
ｒｋ＼ｈ　という条件のもとてに＝１．２゜・・・Ｋに
ついて求め、それぞれの始端点Ｔ３”　（ｉ　、Ｊ”、
ｋ）の前後ｒフレームの幅を川船な始端点とするもので
βる。

第１４図はそのようにして求めた始端点の範囲を示すも
のでろって、本例ではに＝３の場合である。

このようにして求めたｊ５”　（ｉ　、　ｊ　、　ｋ　
）がらに＝１．２．・・・。

Ｋ；ｒ’＝０．１．２．−、ｒについて次の計算によ’
）　Ｄ”（ｓ　：ｔ）を計算する。

ｍ＋１＝Ｂ”（ｉ、Ｊ”、ｋ） は、同じ始端点が選ばれては意味がないからである。ま
た、式（【：ｍの計算において、求められた複数の区間
に重なりを生じるときは、部分累積距離の小さくなる方
を選ふとか、ｌくｈくｋに対してＢ″＜ｉ、ｊ、ｋ）＜
Ｂ”（ｉ　、ｊ、Ｉｌ）　−ｒｔｉ）るいは♂（ｉ、ｊ
、ｋ）＞Ｂ”（ｉ　、　ｊ　、　ｈ　）＋ｒとすること
によって、重なりを生じないようにすれはよい。

第１１図の実施例Ｖこ対し、部分累積距離計算部（１０
５）の動作全以上のように変更し、終端累積距離計算部
（１０７）における累積距離の計算において始端点ｎ汗
１の範１１１ｊ　ｋ　ｋ＝１．２．・、Ｋ　Ｋ対し、（
Ｐ（ｉ、Ｊ”、ｋ）’）　ゴ＜ｍ＋１く（Ｂ”（ｉＪ”
、Ｉｃ））＋ｒと変更することにより、他は全く同じ構
成、動作で、第１１図の実施例の改良装置が実現できる
。第１１図の実施例はに＝１の場合である。

第１５図はこの改良された装置の動作をプログラムで表
現したものでるる。第１２図と同一の番号を付したステ
ップは、全く同じ処理をしている部分である。ステップ
（３０６）はステップ（２０６）に相当する部分であり
、ｋ＝１．２．・−・、Ｋについてステップ＜　３０７
）で行う計算の初期値を与える。ステップ（３０７）は
ステップ（２０７）に相当する部分であり、格子点（ｉ
、ｊ）における累積距離Ｄｎ（ｉ、ｊ、ｋ）　、バック
ポインタＢ”（ｉ、ｊ、ｋ）を求める部分である。ここ
でａｒｇ−に−ｔｈ−ｍｉ　ｎ（ｆ（ｚ））はｆ（ｚ）
をに番目に最小にする２のことを意味する。ステップ（
３０Ｂ）はステップ（２０８）に相当する部分で、拡大
された始端点の範囲で部分累積距Ｆ＠Ｄ”、、（ｓ　：
ｔ　）　ｋ求める部分である。ステップ（３０５）はス
テップ（２０５）に相当する部分で、拡大された始端点
の範囲で終端累積距離Ｄｒ（ｉ）全求める部分である。

以上、実施例では入力単語数既知の場合についてのみ本
発明を説明したが、入力単語数未知の場合にもオートマ
トン制御による場合にも本発明を適用できることは今ま
での説明から明らか噂ある。

また、マツチング径路のｉｉｇ束条件として、本実施例
では第７図（ａｔを用いて説明したが、実用的には第７
図（ｂｌが用いられる。この場合、格子点（ｉ、ｊ）に
おける累積距離１）”（ｉ＋　ｊ、ｋ）　、バックポイ
ンタなお、実施例では音声を認識する場合を例にとった
が、音声に限らず、本発明は特徴ベクトルの系列で表わ
式れた他の連続パターンの認識にも応用ｉｉＪ能である
。。

究明の効果 本究明によれば、単語数未知の場合は勿論、単ｒｔｔｊ
数の指定やオートマトン制御の可能な連続単語泣声の認
識が従来の装置に比べて非常に少ない計算量で行えるパ
ターン比較装置の実現が可能となったものである。

【図面の簡単な説明】

第１図はＤＰマツチングを説明するための格子グラフ、
第２図（ａｔ〜（ｊ）は径路選択の制限条件の例ケ示す
図、第３図（ａ）〜（ｅｌは径路の選択条件と荷重係数
の例を示す図、第４図〜第６図は最後尾の単語から逆順
に最初の単語までを求めるための方法を示すフローチャ
ート、第７図ｆａｔ〜ｆｅｌ、第８図、第９図および第
１０図（ａｌ、（ｂ）は本発明の詳細な説明するための
図、第１１図は本発明の一実施例におけるパターン比較
装置の構成を示すブロック図、第１２図、第１３図およ
び第１４図は同実施例の動作を説明するための図、第１
５図は他の実施例における動作を説明するためのフロー
チャートである。 （１０１）・・・特徴抽出部、（１０２）・・・単語標
準パターン記憶部、（１０３）・−・〃レヒム量比離計
算部、（１０５）・・・部分累積距離記憶部、（１０７
）・・・終端累積距離計算部、（１０９）・・・バック
ポインタ記憶部、（１１０）・・・最後尾単語記憶部代
理人　　　　森　　　本　　　義　　　弘第１図 第２図 （（１）　　　　　（ｂ） （Ｃ）　　　　　　　　　Ｃｄ）　　　　　　　　　　
　（ｅ）　　　　　　　　　　　げ）に））ｔｔ＞　　
　ｔｉ、）ｔ、ｉ） 第３図 Ｃｄ）　　　　　　　（ｂ）　　　　　　　（Ｃ）　　
　　　　　ｔｄ）、Ｃ） 第４図 第６図 第７図 ＜（１＞　　　　　　　　　ｔｂ）　　　　　　　（ｅ
）　　　　　　　　　（ｄｌ（ｅ） 第３図 第９図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ■、　入力信号全特徴ベクトルの系列Ｔ＝ａ、　ａ２°
   °。 ａｌに変換する特徴抽出手段と、特徴ベクトルの系列ｂ
   ７　民・・・ｂ；。から成る標準パターンＲｎ（ただし
   ｎ＝１．２．・・・、Ｎ）を記憶する標準パターン記憶
   手段と、Ｘ個の標準パターンの結合Ｒ［有］Ｒ■・・・
   ■−ゝ−ｂ　＋１　ｂｑ（１ゝ・・・ｂ・コｊ、、　ｂ
   　’１２Ｊ　ｂｑｃ２）・・・ド一・・・ｂ：“ｂ：“
   ・・・＋２　　　　５　　　　１２　　　　　Ｊ法で求
   めるに１余し、入カバターンの第ｉフレームの特徴ベク
   トルａ１と標準パターンＲ０の第１フレームの特徴ベク
   トルｂ’！　（ｎ＝Ｌ２＋−’・、Ｎ；ｊ＝＝ＬＬ−・
   ・Ｊｌｌ）とのベクトル間距離ｄｎ（ｉ、ｊ）を計算す
   るフレーム間距離計算手段と、入カバターンの部分パタ
   ーンａｍ＋、ａｍ＋２”’　”ｉと標準パｐ　−ンＲ”
   （ｎ＝１．２．・・・、Ｎ）のパターン間の距離を、ｌ
   −Ｊ平面における径路で、それに沿う荷重の和がその径
   路の選ばれ方ａ］桐にかかわらず常に標準パターンの長
   さにのみ依存するようなマツチング径路を、前記ｍにつ
   いてその径路に沿う目１」記フレーム間距離の荷重和が
   最小になるものからに番目に最小になるものまでのに種
   類について、動的計画法によって見出し、得られたに麺
   類の各々の径路のｉ軸上の始端点Ｓ１＜８２〈・・・〈
   ＳＫのそれぞれから前後ｒフレーム全始湘点としたとき
   の前記パターン間の距離を推定し、そのパターン間の距
   離全入カバターンのフレーム長にのみ依存するように変
   換することによって、前記それぞれの始端点ｍ＋１（Ｓ
   、−ｒ＜ｍ＋１＜Ｓ　、＋ｒ　、５２−ｒ＜ｍ＋１＜Ｓ
   ２＋ｒ　、　−，５Ｋ−ｒ＜：ｍ＋１＜ＳＫ＋ｒ）から
   座標（ｉ、Ｊｎ、）に至るまでの入カバターンの部分パ
   ターンと標ハ（パターンＲｎの累積照合距ｍ　Ｄ”　（
   ｍ＋１　：　ｉ　）を求める部分累積距離計算手段と、
   人カバターンの第１フレームから前記第ｍフレームまで
   の入カバターンの部分パターンと標準パターンの最適の
   結合パターンとの累積照合距離と、前記始端点ｍ＋１フ
   レームから第ｉフレームまでの入力の部分パターンＤ”
   （ｍ＋１：ｉ）との和をｎ（１りｎ＜Ｎ　）と前記範囲
   のｍについて最小化したものを、入カバターンの第１フ
   レームから前記第１フレームまでの人カバターンの部分
   パターンと標準パターンの最虐の結合パターンとの累積
   照合距離となす終端累積距離計算手段と、そのときの標
   準パターンＲｎｆ入力フレームｉが最終フレームである
   としたときの最後尾パターンとして記憶する最後１イパ
   タ一ン記憶手段と、そのときのｍをバックポインタとし
   て記憶するパックポインタ記憶手段とを備え、入力が終
   了したとき、前記最後尾パターン記憶手段とパックポイ
   ンタ記憶手段の内容から入力とは逆の順序で、入力され
   た個々のパターンを決定してゆくことを特徴とするパタ
   ーン比較装置。