JPS5918999A - 音声信号の特徴抽出装置 - Google Patents
音声信号の特徴抽出装置Info
- Publication number
- JPS5918999A JPS5918999A JP12826282A JP12826282A JPS5918999A JP S5918999 A JPS5918999 A JP S5918999A JP 12826282 A JP12826282 A JP 12826282A JP 12826282 A JP12826282 A JP 12826282A JP S5918999 A JPS5918999 A JP S5918999A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- input
- feature extraction
- column
- threshold
- output
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
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】
本発明は入力音声信号より音声認識を行うだめの特徴を
抽出する特徴抽出装置に関する。
抽出する特徴抽出装置に関する。
従来、音声の認識を行う場合に、音声信号の特徴パラメ
ータを抽出し、あらかじめ求めておいだ標準パターンの
特徴パラメータと比較し、最も一致する標準パターンを
認識結果とする方法が一般に用いられている。特徴パラ
メータとしては、線形予測係数、パーコール係数、相関
係数、キャブストラム係数、フォルマント周波数などが
用いられるが、入力音声信号からこれらの特徴パラメー
タを抽出するには非常に複雑な装置が必要であった。
ータを抽出し、あらかじめ求めておいだ標準パターンの
特徴パラメータと比較し、最も一致する標準パターンを
認識結果とする方法が一般に用いられている。特徴パラ
メータとしては、線形予測係数、パーコール係数、相関
係数、キャブストラム係数、フォルマント周波数などが
用いられるが、入力音声信号からこれらの特徴パラメー
タを抽出するには非常に複雑な装置が必要であった。
ところで、近年、生体の情報処理機能が注目を集め、そ
の応用および工学的応用が盛んである。
の応用および工学的応用が盛んである。
その中で、聴覚神経系などにみられる並列情報処理機能
は工学的にも有用な機能の一つである。音声は禍牛の中
の基底膜で周波数分析され、有毛細胞によりパルス時系
列に変換される。聴覚神経系はこのように並列に入力さ
れるパルス時系列をう１く処理することによって音声の
認識を行っている。
は工学的にも有用な機能の一つである。音声は禍牛の中
の基底膜で周波数分析され、有毛細胞によりパルス時系
列に変換される。聴覚神経系はこのように並列に入力さ
れるパルス時系列をう１く処理することによって音声の
認識を行っている。
本発明は以上の点に鑑み、生体の情報処理機能を工学的
にモデル化した一様構造の神経回路網を特徴抽出回路網
として用い、集積回路化の容易な音声信号の特徴抽出装
置を提供することを目的とする。
にモデル化した一様構造の神経回路網を特徴抽出回路網
として用い、集積回路化の容易な音声信号の特徴抽出装
置を提供することを目的とする。
以下、本発明の実施例について説明するが、その前に本
発明において用いる４＄徴抽出回路網について説明する
。
発明において用いる４＄徴抽出回路網について説明する
。
第１図に本発明において用いる特徴抽出回路網の説明図
を示す。図において、１は前処理部、２欠この前処理部
１を構成する記憶素子で、Ｍ ＋１段、２に＋１列、配
設され、ｒＯＪ 、ｒＩＪの時系列パルスが入力として
初段（第０段）の記憶素子２に並列に加えられる。記憶
素子２はその記憶内容をクロックに同期して次段の記憶
素子２にシフトする。３は処理部、４はこの処理部３を
構成する閾値素子で、Ｎ−Ｍ段、２に＋１列、配設され
、各閾値素子４は同一の閾値を有しており、入力信号が
所定の閾値以上のとき「１」、未満のときｒＯＪの値を
出力する。各閾値素子４は、各閾値素子４の占める位置
の７段前から１段前でかつＨ列左からＨ列右までの領域
に位置する記憶素子２捷だは閾値素子４と、所定の重み
係数でそれぞれ接続され、結合された記憶素子２または
閾値素子４の各出力に前記重み係数を乗じた信号が入力
される。以上のような構成を有する前処理部１および処
理部３により特徴抽出回路網が構成されている。
を示す。図において、１は前処理部、２欠この前処理部
１を構成する記憶素子で、Ｍ ＋１段、２に＋１列、配
設され、ｒＯＪ 、ｒＩＪの時系列パルスが入力として
初段（第０段）の記憶素子２に並列に加えられる。記憶
素子２はその記憶内容をクロックに同期して次段の記憶
素子２にシフトする。３は処理部、４はこの処理部３を
構成する閾値素子で、Ｎ−Ｍ段、２に＋１列、配設され
、各閾値素子４は同一の閾値を有しており、入力信号が
所定の閾値以上のとき「１」、未満のときｒＯＪの値を
出力する。各閾値素子４は、各閾値素子４の占める位置
の７段前から１段前でかつＨ列左からＨ列右までの領域
に位置する記憶素子２捷だは閾値素子４と、所定の重み
係数でそれぞれ接続され、結合された記憶素子２または
閾値素子４の各出力に前記重み係数を乗じた信号が入力
される。以上のような構成を有する前処理部１および処
理部３により特徴抽出回路網が構成されている。
前処理部１において、第ｐ段、第ｑ列（０＜、ｐくＭ、
−にくｑ＜：Ｋ） の時刻ｔでの記憶素子２の出力０
１（ｐ、ｑ）は第１式で力えられる。
−にくｑ＜：Ｋ） の時刻ｔでの記憶素子２の出力０
１（ｐ、ｑ）は第１式で力えられる。
０１（ｐ、ｑ）＝Ｏｔ−ｉ（ｐ−１，ｑ）−・・・・・
−＜１）なお時刻ｔでの第０段の出力は時刻ｔ−１にお
ける入力である。
−＜１）なお時刻ｔでの第０段の出力は時刻ｔ−１にお
ける入力である。
処理部３において、第ｐ段、第ｑ列（Ｍ＋１くｐ＜Ｎ
、 −Ｋ＜ｑ＜、Ｋ ）の時刻ｔでの閾値素子４の出力
０ｔ（ｐ 、ｑ）は第２式で与えられる。
、 −Ｋ＜ｑ＜、Ｋ ）の時刻ｔでの閾値素子４の出力
０ｔ（ｐ 、ｑ）は第２式で与えられる。
０（（ｐ 、ｑ）＝ＩＣｆ（Ｃ（ｐ 、ｑ） 、Ｒ（ｐ
、ｑ） 、Ｌ（ｐ 、ｑ） ） −ｈ）・・・・・・
・・・・・・（２） ここで またｈは正の定数で閾値素子−の閾値であシ、Ｃ（ｐ、
ｑ）、 Ｒ（ｐ＋ ｑ）、Ｌ（ｐ、ｑ）はそれぞれ第
１図に５．６．７で示された領域に位置する記憶素子２
まだは閾値素子４の出力の和である。すなわち処理部３
の各閾値素子４の出力は当該閾値素子４の近傍（上近傍
、左上近傍、右上近傍）の記憶素子２または閾値素子４
の出力によって決まシ、しかもその出力の決め方はどの
閾値素子４においても同じであシ、この意味から本特徴
抽出回路網は一様構造を有している。
、ｑ） 、Ｌ（ｐ 、ｑ） ） −ｈ）・・・・・・
・・・・・・（２） ここで またｈは正の定数で閾値素子−の閾値であシ、Ｃ（ｐ、
ｑ）、 Ｒ（ｐ＋ ｑ）、Ｌ（ｐ、ｑ）はそれぞれ第
１図に５．６．７で示された領域に位置する記憶素子２
まだは閾値素子４の出力の和である。すなわち処理部３
の各閾値素子４の出力は当該閾値素子４の近傍（上近傍
、左上近傍、右上近傍）の記憶素子２または閾値素子４
の出力によって決まシ、しかもその出力の決め方はどの
閾値素子４においても同じであシ、この意味から本特徴
抽出回路網は一様構造を有している。
第２式における関数ｆ （Ｃ（ｐ、 ｑ）、 Ｒ（ｐ、
ｑ）。
ｑ）。
Ｌ（ｐ、ｑ））（以下、ｆ（Ｃ，Ｒ，Ｌ）と記す）とし
ては、例えば以下に示すような６つの型がある。
ては、例えば以下に示すような６つの型がある。
（１）型
ｆ（Ｃ，Ｒ，Ｌ）＝Ｃ＋λ（Ｒ−１−Ｌ ）（１１）型
ｆ（Ｃ，Ｒ，Ｌ）＝Ｃ−λ（Ｒ＋ Ｌ ）（用ン型
ｆ（Ｃ，Ｒ，Ｌ）−、Ｃ−λ （Ｒ−Ｌ）ＯＶ）型
ｆ（Ｃ，Ｒ，Ｌ）＝Ｃ−λ ＩＲ−Ｌ １（ｖ）型
ｆ（Ｃ，Ｒ，Ｌ）＝Ｃ＋λＩＲ−Ｌ ｌなおλは重み係
数であり、正の定数である。
数であり、正の定数である。
以下、前記５つの関数型を有する特命抽出回路網の特性
について説明する。
について説明する。
第２図は特徴抽出回路網の前処理部１の初段各列に加え
られる時系刈入カバターンを示している。
られる時系刈入カバターンを示している。
図において、ｔｉｌ、ｌ：時間軸であり、θは入カバタ
ーンが「１」となっている幅を示している。
ーンが「１」となっている幅を示している。
第２図に示された入カバターンを（１）型の特徴抽出回
路網に加えた場合について説明する。
路網に加えた場合について説明する。
入力として「１」の系列が入力される列を９１、この列
ｑ１ を中心に幅２Ｈ＋１の中に入る列の中で入力と
して「１」の系列が入力される列の個数をａ （＞１）
とする。このとき列ｑ１ の素子の出力が「０」になら
ない条件は ○ｔ（ｐ、ｑｌ）＝ＩＣｆ（Ｃ（ｐ、ｑｌ） 、Ｒ（ｐ
、ｑｌ） 、Ｌ （ｐ 、 ｑｌ））−ｈ）１ である。すなわち、 ｆ （Ｃ（ｐ 、ｑｌ ） 、Ｒ（ｐ 、ｑｌ ） 、
Ｌ（ｐ 、ｑｌ ）） −ｈ＝Ｃ（ｐ 、ｑｌ ）→−
λ（Ｒ（ｐ、ｑｌ ）＋Ｌ（ｐ、ｑｌ ））−ｈ−■＋
λ（ａ １−１ ） Ｖ −ｈ ）Ｏ・・・・・・・・
・・・・・・・（３）である。ｈ＝ｈ、Δとおくと、第
３式は１ 〜 ａ、〉７（ｈ−１）＋１ ・＝・−・−・・−（４）
となる。
ｑ１ を中心に幅２Ｈ＋１の中に入る列の中で入力と
して「１」の系列が入力される列の個数をａ （＞１）
とする。このとき列ｑ１ の素子の出力が「０」になら
ない条件は ○ｔ（ｐ、ｑｌ）＝ＩＣｆ（Ｃ（ｐ、ｑｌ） 、Ｒ（ｐ
、ｑｌ） 、Ｌ （ｐ 、 ｑｌ））−ｈ）１ である。すなわち、 ｆ （Ｃ（ｐ 、ｑｌ ） 、Ｒ（ｐ 、ｑｌ ） 、
Ｌ（ｐ 、ｑｌ ）） −ｈ＝Ｃ（ｐ 、ｑｌ ）→−
λ（Ｒ（ｐ、ｑｌ ）＋Ｌ（ｐ、ｑｌ ））−ｈ−■＋
λ（ａ １−１ ） Ｖ −ｈ ）Ｏ・・・・・・・・
・・・・・・・（３）である。ｈ＝ｈ、Δとおくと、第
３式は１ 〜 ａ、〉７（ｈ−１）＋１ ・＝・−・−・・−（４）
となる。
次に、入力として「０」の系列が入力される列をｑｏ
、この列ｑ０を中心に幅２Ｈ＋１の中に入る列の中で入
力として「１」の系列が入力される列の個数をａ。（〉
Ｑ）とする。このとき列ｑ。の素子の出力が「１」にな
らない条件は、０１（ｐ 、ｑ□）＝ＩＣｆ（Ｃ（ｐ
、ｑ（１） 、Ｒ（ｐ 、ｑ。） 、Ｌ（ｐ 、ｑ（１
）） −ｈ〕＝０ である。すなわち、 ｆ（Ｃ（ｐ 、ｑＱ） 、Ｒ（ｐ 、ｑ（１） 、Ｌ（
ｐ 、ｑ□） ） −ｈ＝Ｃ（ｐ、ｑ。）＋λ（Ｒ（ｐ
、ｑｏ）＋Ｌ（ｐ、ｑ。））−ｈ−λａｏ Ｖ −ｈ
＜ｏ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・（６）である。ｈ＝ｈ／′Ｖなので第５式は
、ａ ｏ ＜ 、！ ｈ ・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・（６）となる。
、この列ｑ０を中心に幅２Ｈ＋１の中に入る列の中で入
力として「１」の系列が入力される列の個数をａ。（〉
Ｑ）とする。このとき列ｑ。の素子の出力が「１」にな
らない条件は、０１（ｐ 、ｑ□）＝ＩＣｆ（Ｃ（ｐ
、ｑ（１） 、Ｒ（ｐ 、ｑ。） 、Ｌ（ｐ 、ｑ（１
）） −ｈ〕＝０ である。すなわち、 ｆ（Ｃ（ｐ 、ｑＱ） 、Ｒ（ｐ 、ｑ（１） 、Ｌ（
ｐ 、ｑ□） ） −ｈ＝Ｃ（ｐ、ｑ。）＋λ（Ｒ（ｐ
、ｑｏ）＋Ｌ（ｐ、ｑ。））−ｈ−λａｏ Ｖ −ｈ
＜ｏ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・（６）である。ｈ＝ｈ／′Ｖなので第５式は
、ａ ｏ ＜ 、！ ｈ ・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・（６）となる。
第２図に示す入カバターンにより「１」が入力される素
子の列の中でａｌ が最も小さくなるのは「１」が並ん
でいる列の両端の列であシ、その個数をｍ ｉ ｎ （
θ、Ｈ）とすると、第４式よりｍ１ｎ（θ、Ｈ））Ｔ（
ｈ−１）＋１ ＝・・−・、−−−−・（７）が満足さ
れれば、「１」が入力される列の素子の出力は常に「１
」となる。同様に入力として「Ｏ」が入力される列の中
でａ。が最大となる列は「１」が入力される列に隣接す
る列であり、その個数をｍ ｉ ｎ （θ、Ｈ）とする
と、第６式よりｍ ｉ ｎ （θ、Ｈ）く寺■ ・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（８）が
満足されれば、「Ｏ」が入力される列の素子の出力は常
に「０」となる。
子の列の中でａｌ が最も小さくなるのは「１」が並ん
でいる列の両端の列であシ、その個数をｍ ｉ ｎ （
θ、Ｈ）とすると、第４式よりｍ１ｎ（θ、Ｈ））Ｔ（
ｈ−１）＋１ ＝・・−・、−−−−・（７）が満足さ
れれば、「１」が入力される列の素子の出力は常に「１
」となる。同様に入力として「Ｏ」が入力される列の中
でａ。が最大となる列は「１」が入力される列に隣接す
る列であり、その個数をｍ ｉ ｎ （θ、Ｈ）とする
と、第６式よりｍ ｉ ｎ （θ、Ｈ）く寺■ ・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（８）が
満足されれば、「Ｏ」が入力される列の素子の出力は常
に「０」となる。
第３図は、第７式、第８式をパラメータ空間（θ、ｈ）
Ｊ二に表示したもので、斜線部分８は、入カバターンが
特徴抽出回路網を通過してもその入カバターンが変形し
ない平衡状態の領域を示している。この平衡状態以外の
領域９においては、同図に図式的に示したように入カバ
ターンは変形する。例えば、■とじてｈ７の値を選んだ
ときにｉｉ、入カバターンの「１」の・くターンの幅θ
がθ７より小さいと特徴抽出回路網は「１」を出力しな
い、一方、θ 以上であれば入カバターンは平衡状態と
なり、入カバターンはその−１：外出力され２る。
Ｊ二に表示したもので、斜線部分８は、入カバターンが
特徴抽出回路網を通過してもその入カバターンが変形し
ない平衡状態の領域を示している。この平衡状態以外の
領域９においては、同図に図式的に示したように入カバ
ターンは変形する。例えば、■とじてｈ７の値を選んだ
ときにｉｉ、入カバターンの「１」の・くターンの幅θ
がθ７より小さいと特徴抽出回路網は「１」を出力しな
い、一方、θ 以上であれば入カバターンは平衡状態と
なり、入カバターンはその−１：外出力され２る。
（１１）型〜（■）型の特徴抽出回路網についての同様
の特性をそれぞれ第４図〜第７図に示す。
の特性をそれぞれ第４図〜第７図に示す。
次に第８図に示すような入力頻度分布を有する入カバタ
ーンを乱数を用いて作り、（１）型〜（■）型の特徴抽
出回路網に加えたときの出力頻度分布をそれぞれ第９図
〜第１３図に示す。
ーンを乱数を用いて作り、（１）型〜（■）型の特徴抽
出回路網に加えたときの出力頻度分布をそれぞれ第９図
〜第１３図に示す。
（１）型の場合、第９図に示すように入力頻度の高い列
の集っている部分では「１」が常に出力されるが、入力
頻度の高い列でもその近傍の入力頻度が低い列では１は
出力されない。すなわち入力頻度の高い列が集っている
部分を抽出する。
の集っている部分では「１」が常に出力されるが、入力
頻度の高い列でもその近傍の入力頻度が低い列では１は
出力されない。すなわち入力頻度の高い列が集っている
部分を抽出する。
（ｉｉ）型の場合、第１Ｑ図に示す」こうに入カバター
ンの頻度分布において近傍との頻度差が大きい列では「
１」の値が出力される確率が高くなる。すなわち頻度差
の大きい部分を抽出する。
ンの頻度分布において近傍との頻度差が大きい列では「
１」の値が出力される確率が高くなる。すなわち頻度差
の大きい部分を抽出する。
ｈ）型の場合、第１２図に示すようにガ１度の高い列の
中でその中央の列に「１」の値が出力される僅率が高く
なる。すなわち入力頻度の高い列が集っている部分の中
央部分を抽出する。
中でその中央の列に「１」の値が出力される僅率が高く
なる。すなわち入力頻度の高い列が集っている部分の中
央部分を抽出する。
以−１・、前記した特性を有する特徴抽出回路網を用い
た音声信号の特徴抽出装置の一実施例について説明する
。
た音声信号の特徴抽出装置の一実施例について説明する
。
第１４図は本発明における一実施例の特徴抽出装置のブ
ロック図である。
ロック図である。
図において、１０は音声信号が加えられる入力端子、１
１はそれぞれ１００ Ｈｚづつ異なる中心周波数を有す
る帯域幅２００ Ｈｚの帯域フィルタで、４５個、並列
に並べることによりフィルタバンクを構成している。１
２は各帯域フィルタ１１に接続され／ζ整流回路、１３
は各整流回路１２に接続された平滑回路で、帯域フィル
タ１１の各出力化けをその出力値に応じた直流レベル信
号に変換する。１４はパルス密度変調回路で、Ｉｕ流ワ
レベル信号レベルに比例しだパルス密度信号げ０」。
１はそれぞれ１００ Ｈｚづつ異なる中心周波数を有す
る帯域幅２００ Ｈｚの帯域フィルタで、４５個、並列
に並べることによりフィルタバンクを構成している。１
２は各帯域フィルタ１１に接続され／ζ整流回路、１３
は各整流回路１２に接続された平滑回路で、帯域フィル
タ１１の各出力化けをその出力値に応じた直流レベル信
号に変換する。１４はパルス密度変調回路で、Ｉｕ流ワ
レベル信号レベルに比例しだパルス密度信号げ０」。
「１」からなるパルス系列）に変換する。１６は特徴抽
出回路で、前処理部の初段の各列にパルス密度変調回路
１４の各出力が加えられる。
出回路で、前処理部の初段の各列にパルス密度変調回路
１４の各出力が加えられる。
以上のように構成される音声信−号の！１．′ｌ′徴抽
出装置の入力端子１０に、いま音声枯骨と゛して例えば
ｒ ＫＡ Ｊと発声した信号を加える。第１５図は、こ
の入力端子１ｏに加えられた）；？声信）じが帯域フィ
ルタ１１．整流回路１２．平滑回路１３およびパルス密
度変調回路１４により処理されて特徴抽出回路網１６に
加えられる入カバターンを示している。
出装置の入力端子１０に、いま音声枯骨と゛して例えば
ｒ ＫＡ Ｊと発声した信号を加える。第１５図は、こ
の入力端子１ｏに加えられた）；？声信）じが帯域フィ
ルタ１１．整流回路１２．平滑回路１３およびパルス密
度変調回路１４により処理されて特徴抽出回路網１６に
加えられる入カバターンを示している。
特徴抽出回路網１６として、前記した（１）型、 （ｉ
ｉ）型、０■）型の関数型を有する特徴抽出回路網１５
を用いた場合の出力をそれぞれ第１６図、第１７図。
ｉ）型、０■）型の関数型を有する特徴抽出回路網１５
を用いた場合の出力をそれぞれ第１６図、第１７図。
第１８図に示す。
（ｉ）型の場合、頻度の高い部分、すなわちｒＫＪの破
裂部分および母音区間のパ１ノーの大きな周波数成分の
部分のみ高い頻度で「１」の値が出力される。
裂部分および母音区間のパ１ノーの大きな周波数成分の
部分のみ高い頻度で「１」の値が出力される。
（１１）型の場合、まわりとの頻度差が大きな列の部分
に高い頻度で「１」の値が出力される。この部分はいわ
ゆるフォルマントと呼ばれる部分に対応しており、この
（１１）型の場合、音７１＋Ｊ信号のフォルマントの位
置を抽出することができる。
に高い頻度で「１」の値が出力される。この部分はいわ
ゆるフォルマントと呼ばれる部分に対応しており、この
（１１）型の場合、音７１＋Ｊ信号のフォルマントの位
置を抽出することができる。
（１ｖ）型の場合、（１１）型と類似した出力となって
おり、フォルマントに対応する部分を抽出する。
おり、フォルマントに対応する部分を抽出する。
以下、第２の実施例について説明する。
第１の実施例の特徴抽出回、蕗網、における前処理部は
、０段の記憶素子の各列毎に入力された信号を同列の次
段の記憶素子にシフトするように構成している。この前
処理部を本実施例においては第１９図に示すように列方
向とφの角度を有する方向にシフトするように構成する
。このように構成することにより、入カバターンとして
は元のパターンに対しφの角度だけ傾いたものが入力さ
れたことと等化になる。
、０段の記憶素子の各列毎に入力された信号を同列の次
段の記憶素子にシフトするように構成している。この前
処理部を本実施例においては第１９図に示すように列方
向とφの角度を有する方向にシフトするように構成する
。このように構成することにより、入カバターンとして
は元のパターンに対しφの角度だけ傾いたものが入力さ
れたことと等化になる。
従って、第１５図に示したような入カバターンについて
考えると、時間軸に対しφの角度だけ傾いたものが処理
部に入力されることになり、適当なφの値に応じた前処
理部を構成することにより、フォルマント周波数の変化
する部分を検出することができる。
考えると、時間軸に対しφの角度だけ傾いたものが処理
部に入力されることになり、適当なφの値に応じた前処
理部を構成することにより、フォルマント周波数の変化
する部分を検出することができる。
特徴抽出回路網として、φの各種の値に対する複数の特
徴抽出回路網を設け、これらの特徴抽出回路網に対し並
列に入力信号を加えるようにすれば、各種のフォルマン
ト周波数の変化パターンを抽出することができる。
徴抽出回路網を設け、これらの特徴抽出回路網に対し並
列に入力信号を加えるようにすれば、各種のフォルマン
ト周波数の変化パターンを抽出することができる。
以上のように本発明は一様構造の特徴抽出回路網を用い
音声信号の特徴を抽出するように構成したので、容易に
集積回路化することができる。寸だ本発明の特徴抽出装
置は実時間で音声信号の特徴を抽出することができる。
音声信号の特徴を抽出するように構成したので、容易に
集積回路化することができる。寸だ本発明の特徴抽出装
置は実時間で音声信号の特徴を抽出することができる。
第１図は本発明の特徴抽出装置において用いる特徴抽出
回路網の説明図、第２図は同特徴抽出回路網に加える入
カバターンを示す図、第３図〜第７図は各種の特徴抽出
回路網の特性図、第８図は特徴抽出回路網に加える時間
的に非定常な入カバターンを示す図、第９図〜第１３図
は第８図に示した入カバターンを加えた場合の各種の！
１’、５徴抽出回路網の特性図、第１４図は本発明にお
ける一実施例の音声信号の特徴抽出装置のブロック図、
第１６図は同実施例における「ＫＡ」と発声しだ場合の
特徴抽出回路網の入カバターンを示す図、第１６図〜第
１８図は同実施例における特徴抽出回路網の出カバター
ンを示す図、第１９図は他の実施例における前処理部の
構成を示す図である。 １・・・・・・前処理部、２・・・・・・記憶素子、３
・・・・・・処理部、４・・・・・・閾値素子、１１・
・・・・・帯域フィルタ、１４・・・・・・パルス密度
変調回路、１５・・・・・・特徴抽出回路網。 特許出願人 木 村 正 行 ほか１名第１図 べ力 出刃 第２図 第３図 第４図 第６図 第７図 第８図 第１１図 第１４図 ５５６ 第１５図 第１７図 Ｑ Ｉ″ｉ引 第１９図 ０．○δδ凌８剣壮めか１０Ｍ陵 ＝５５７
回路網の説明図、第２図は同特徴抽出回路網に加える入
カバターンを示す図、第３図〜第７図は各種の特徴抽出
回路網の特性図、第８図は特徴抽出回路網に加える時間
的に非定常な入カバターンを示す図、第９図〜第１３図
は第８図に示した入カバターンを加えた場合の各種の！
１’、５徴抽出回路網の特性図、第１４図は本発明にお
ける一実施例の音声信号の特徴抽出装置のブロック図、
第１６図は同実施例における「ＫＡ」と発声しだ場合の
特徴抽出回路網の入カバターンを示す図、第１６図〜第
１８図は同実施例における特徴抽出回路網の出カバター
ンを示す図、第１９図は他の実施例における前処理部の
構成を示す図である。 １・・・・・・前処理部、２・・・・・・記憶素子、３
・・・・・・処理部、４・・・・・・閾値素子、１１・
・・・・・帯域フィルタ、１４・・・・・・パルス密度
変調回路、１５・・・・・・特徴抽出回路網。 特許出願人 木 村 正 行 ほか１名第１図 べ力 出刃 第２図 第３図 第４図 第６図 第７図 第８図 第１１図 第１４図 ５５６ 第１５図 第１７図 Ｑ Ｉ″ｉ引 第１９図 ０．○δδ凌８剣壮めか１０Ｍ陵 ＝５５７
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 入力音声信号を所定の周波数帯域毎の信号に分割する音
声信号分割手段と、分割された各音声信号をその信号値
に応じた密度のパルス信号に変換するパルス密度変調手
段と、記憶素子がＭ＋１段。 ２に＋１列に配設され前記パルス密度変調手段の出力が
初段の記憶素子に加えられる前処理部および同−閾値を
有する閾値素子が前記前処理部に縦属してＮ−Ｍ段、２
に＋１列に配設された処理部よりなる特徴抽出回路網と
を有し、前記前処理部は各記憶素子の記憶内容をクロッ
クに同期して次段の記憶素子にシフトするように構成し
７、前記処理部は、各閾値素子が各閾値素子の占める位
置の７段前から１段前でかつＨ列左からＨ列右までの領
域に位置する記憶素子または閾値素子と所定の重み係数
でそれぞれ接続され、各閾値素子には当該閾値素子に結
合された記憶素子まだは閾値素子の各出力に前記重み係
数を乗じた信号が入力されるように構成したことを特徴
とする音声信号の特徴抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12826282A JPS5918999A (ja) | 1982-07-22 | 1982-07-22 | 音声信号の特徴抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12826282A JPS5918999A (ja) | 1982-07-22 | 1982-07-22 | 音声信号の特徴抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5918999A true JPS5918999A (ja) | 1984-01-31 |
| JPH0320760B2 JPH0320760B2 (ja) | 1991-03-20 |
Family
ID=14980492
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP12826282A Granted JPS5918999A (ja) | 1982-07-22 | 1982-07-22 | 音声信号の特徴抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5918999A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6371193A (ja) * | 1986-09-16 | 1988-03-31 | Japan Organo Co Ltd | ぶどう糖液あるいは水飴の精製方法 |
| JPS63259695A (ja) * | 1987-04-03 | 1988-10-26 | アメリカン テレフォン アンド テレグラフ カムパニー | 知覚分析方法 |
-
1982
- 1982-07-22 JP JP12826282A patent/JPS5918999A/ja active Granted
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6371193A (ja) * | 1986-09-16 | 1988-03-31 | Japan Organo Co Ltd | ぶどう糖液あるいは水飴の精製方法 |
| JPH0636749B2 (ja) * | 1986-09-16 | 1994-05-18 | オルガノ株式会社 | ぶどう糖液あるいは水飴の精製方法 |
| JPS63259695A (ja) * | 1987-04-03 | 1988-10-26 | アメリカン テレフォン アンド テレグラフ カムパニー | 知覚分析方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0320760B2 (ja) | 1991-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101844932B1 (ko) | 신호처리 알고리즘이 통합된 심층 신경망 기반의 음성인식 장치 및 이의 학습방법 | |
| Seneff | A computational model for the peripheral auditory system: Application of speech recognition research | |
| Nakkiran et al. | Compressing deep neural networks using a rank-constrained topology. | |
| US4536844A (en) | Method and apparatus for simulating aural response information | |
| CN110353702A (zh) | 一种基于浅层卷积神经网络的情感识别方法及系统 | |
| CN107845389A (zh) | 一种基于多分辨率听觉倒谱系数和深度卷积神经网络的语音增强方法 | |
| US20180197529A1 (en) | Methods and systems for extracting auditory features with neural networks | |
| CN110037683A (zh) | 用于识别心律类型的改进卷积神经网络及其训练方法 | |
| Katthi et al. | Deep canonical correlation analysis for decoding the auditory brain | |
| CN103168479B (zh) | 振鸣抑制装置、助听器、振鸣抑制方法和集成电路 | |
| CN106923825B (zh) | 基于频域及相空间的脑电放松度识别方法及装置 | |
| Firmansyah et al. | Comparison of windowing function on feature extraction using MFCC for speaker identification | |
| Ariff et al. | Study of adam and adamax optimizers on alexnet architecture for voice biometric authentication system | |
| JPS5918999A (ja) | 音声信号の特徴抽出装置 | |
| Van Doremalen et al. | Spoken digit recognition using a hierarchical temporal memory. | |
| Mueller et al. | A machine for neural computation of acoustical patterns with application to real time speech recognition | |
| Reyes-Gomez et al. | Towards single-channel unsupervised source separation of speech mixtures: The layered harmonics/formants separation-tracking model | |
| JP2736361B2 (ja) | ニューラルネット構成方法 | |
| CN111816186A (zh) | 一种声纹识别的特征参数提取系统及方法 | |
| Hyun et al. | Optimization of mel-cepstrum for speech recognition | |
| Ambikairajah et al. | Neural networks for speech recognition | |
| Alkhairy | Characteristics-Based Design of Multi-Exponent Bandpass Filters | |
| CN117520925B (zh) | 基于脑电信号的个性化人机交互方法、装置、设备及介质 | |
| JPS6152478B2 (ja) | ||
| Bellur et al. | Speech processing using adaptive auditory receptive fields |