JPS60111300A - Continuous word voice recogntion method - Google Patents

Continuous word voice recogntion method

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Publication number
JPS60111300A
JPS60111300A JP58219057A JP21905783A JPS60111300A JP S60111300 A JPS60111300 A JP S60111300A JP 58219057 A JP58219057 A JP 58219057A JP 21905783 A JP21905783 A JP 21905783A JP S60111300 A JPS60111300 A JP S60111300A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
input
pattern
word
standard
slope
Prior art date
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Pending
Application number
JP58219057A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
教幸 藤本
佐藤 泰雄
古村 光夫
田中 啓夫
田嶋 耕治
高久 木村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
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Publication of JPS60111300A publication Critical patent/JPS60111300A/en
Pending legal-status Critical Current

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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。
(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.

Description

【発明の詳細な説明】 (5)発明の技術分野 本発明は連続単語音声認識方法、特に連続単語音声を両
端からレベル・ビルディング法で認識し。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (5) Technical Field of the Invention The present invention relates to a continuous word speech recognition method, and particularly to a method for recognizing continuous word speech from both ends using a level building method.

マツチング距離の計ttiを節減可能にした連続単語音
声g織方法に関するものである。
This invention relates to a continuous word speech weaving method that makes it possible to reduce the total matching distance tti.

0 従来技術と問題点 連続して発声さ】tた連続単語音声の認識は、孤立単語
の認識に比べて、非常に難しいが、近年この方面の研究
も盛んになり0例えば2段Dr (ダイナミック・プロ
グラミング)マツチング法などによる連続単語音声認識
の手法が確立されている。
0 Prior Art and Problems Recognizing consecutive words uttered continuously is extremely difficult compared to recognizing isolated words, but in recent years research in this area has become active.・Programming) Methods for continuous word speech recognition using matching methods have been established.

さらに、2段DPマツチング法と同一の結果が得られ、
かつ計算量の少ないレベル・ビルディング(Level
 Building)法が提案されている。レベル・ビ
ルディング法(以下LB法という)においては1周知の
如く9桁数(レベル)毎のマツチング走査を行い、第ル
ベルでは、入力端固定で。
Furthermore, the same results as the two-stage DP matching method are obtained,
Level building with a small amount of calculation
(Building) method has been proposed. In the level building method (hereinafter referred to as the LB method), as is well known, matching scanning is performed for each nine-digit number (level), and in the second level, the input end is fixed.

ある範囲内の入力のフレーム終端点対応に、それぞれマ
ツチング距離が最小となる単語およびその累積距離をめ
1次に第2レベル以降では、始端自由でもって、ある制
限された範囲内のフレームでそれぞれ終端する単語列の
うち、累枦距離が最小になる単語列を決定して行き、各
レベル毎に結果を積み重ねていくようにされる。
In the first and second and subsequent levels, the word with the minimum matching distance and its cumulative distance are determined for each input frame end point within a certain range, and the start end is free, and each frame within a limited range is Among the ending word strings, the word string with the minimum cumulative distance is determined, and the results are accumulated for each level.

ところで、一般に標準パターンと入カバターンのマツチ
ング空間においては1時間伸縮に制限を与え、傾斜制限
を設けることが行われている。第1図は従来のLB法に
よる計算面を概念的に表わす図を示している。例えば、
傾斜制限を、順き1/2〜傾き2とした場合1時間の伸
縮は、1/2倍から2倍まで許される。説明の簡単化の
ため。
By the way, in general, in the matching space between the standard pattern and the input pattern, a limit is placed on expansion and contraction for one hour, and a slope limit is provided. FIG. 1 shows a diagram conceptually representing the calculation aspect of the conventional LB method. for example,
When the slope limit is set to 1/2 to 2, expansion and contraction in one hour is allowed from 1/2 to 2 times. For simplification of explanation.

参照される標準パターンの長さは、すべて等しいと仮定
する。この場合、第1図に料線で図示した部分が、言1
算を必要とする領域となる。すなわち。
It is assumed that all referenced standard patterns have the same length. In this case, the part indicated by the toll line in Figure 1 is
This is an area that requires calculation. Namely.

入カバターンの始点がら傾き1/2および傾き2の範囲
の制限を受け、一方9.各レベルに対応する入カバター
ンの終点から、逆方向に傾き1/2ないし傾き2の制限
を受ける。同じ傾斜制限の東件のもとで、さらに計算量
を削減できれば、連続単語音声認識の高速化が可能とな
ると考えられる。
From the starting point of the input pattern, the range of slope 1/2 and slope 2 is limited, while 9. From the end point of the input pattern corresponding to each level, the slope is limited to 1/2 to 2 in the opposite direction. If the amount of calculation can be further reduced under the same slope restriction as the To case, it is thought that it will be possible to speed up continuous word speech recognition.

0 発明の目的と構成 本発明は上記の点の改善を図り、LB法を用いて行う連
続単語音声認識方法におい、て、入カバターンの終端か
ら逆方向のマツチングについても行うようにし、マツチ
ング距離の全体の計算量を削減することを目的としてい
る。そのため9本発明の連続単語音声認識方法は、単語
音声の標準パターンが格納された辞書をそなえ、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わす入カバターンと上記標準パター
ンとを、レベル・ビルディング法により照合し認識を行
う連続単語音声認識方法において、上記入カバターンに
対して始端から所定の傾斜制限のもとにレベル−ビルデ
ィング法により認識候補単語の標準パターンと当該入カ
バターンとの桁毎の累積類似度をめるととも(=、終端
から逆時間方向のマツチングをレベル・ビルディング法
によって行うことによって、当該入カバターンとの力1
似度が量大となる標準パターン系列をめ、得られた該標
準パターン系列に対応する単語系列を認識結果とし”C
出力することを特徴としている。以下図面を9照しつつ
纂施例に従って説明する。
0 Object and Structure of the Invention The present invention aims to improve the above points, and in a continuous word speech recognition method using the LB method, matching is also performed in the reverse direction from the end of the input pattern, and the matching distance is The purpose is to reduce the overall amount of calculation. Therefore, the continuous word speech recognition method of the present invention is equipped with a dictionary storing standard patterns of word sounds, and represents acoustic features obtained by analyzing unknown input speech in which a plurality of words are uttered consecutively. In a continuous word speech recognition method that performs recognition by matching an input cover turn with the above-mentioned standard pattern using a level-building method, recognition candidate words are recognized using a level-building method from the beginning of the input cover turn under a predetermined slope restriction. By calculating the digit-by-digit cumulative similarity between the standard pattern of
Find a standard pattern sequence with a large degree of similarity, and use the word sequence corresponding to the obtained standard pattern sequence as the recognition result "C".
It is characterized by output. Hereinafter, a description will be given according to an example while referring to the drawings.

助 発明の実施例 第2図は本発明の一実施例によるマツチング距離計算の
説明図、@3図は本発明の一実施例システム・プ目ツク
図、第4図および第5図は本発明の他の一実施例による
マツチング距離計算の説明図、第6図および第7図は本
発明(=関連した傾斜制限を説明するための図を示す。
Embodiment of the invention Fig. 2 is an explanatory diagram of matching distance calculation according to an embodiment of the invention, Fig. 3 is a system diagram of an embodiment of the invention, and Figs. FIGS. 6 and 7, which are explanatory diagrams of matching distance calculation according to another embodiment, are diagrams for explaining the slope restriction related to the present invention.

連続単語音声認識の入力に対して、許される最大の桁数
(認識暗数)を、今RmαXとする0第2図図示の例の
場合、Ilmax ”= 6である。そして。
In the case of the example shown in FIG. 2, the maximum number of digits (recognized number) allowed for the input of continuous word speech recognition is now RmαX, Ilmax''=6.And.

例えば(Rmax −1)桁目までは、従来のLB法と
同様に計算していく。なお、傾斜制限は、傾き1/2〜
傾き2であって、参照される標準パターンの長さは、す
べて等しいと仮定する。ここで。
For example, calculations are performed in the same manner as in the conventional LB method up to the (Rmax -1) digit. Incidentally, the slope limit is from 1/2 slope to
It is assumed that the slope is 2 and the lengths of the referenced standard patterns are all equal. here.

マツチング距離の計iff容は従来と同様であるが。The total amount of matching distance is the same as before.

計算の範囲は、入カバターンの終端点から逆方向に傾き
2の傾斜制限を考慮して、 ’(Rmax 1 )桁目
に対応する入カバターンのフレームt′までとする。す
なわち、第2図図示人の範囲について距離計算を行う。
The range of calculation is from the end point of the input pattern to the frame t' of the input pattern corresponding to the '(Rmax 1 )th digit, taking into account the slope restriction of 2 in the opposite direction. That is, distance calculation is performed for the range of the person shown in FIG.

以下の説明に用いるパラメータを次のように定める。Parameters used in the following explanation are determined as follows.

I :入カバターン長。I: Input cover turn length.

Dn(z) :入力のtフレームで終端するR単語列の
最小累積距離。
Dn(z): Minimum cumulative distance of R word strings ending in t frames of input.

Nn(’) : DR(りに対応する単語列の最後尾単
語名。
Nn('): Last word name of the word string corresponding to DR(ri).

BR(t)二NR(りの始点位置−1(バックポインタ
)。
BR(t)2NR(starting point position -1 (back pointer).

D’(=):入力のtフレームで1つの参照標準パター
ンが終端−したときの逆方向最小累債距ドin 。
D' (=): Minimum accumulated distance in the backward direction when one reference standard pattern terminates in the input t frame.

N’(す: D’(i)に対応する単語名Ro: 認識
語数 −(R): 認識結果のR乍語列のフレーム。
N'(su): Word name corresponding to D'(i) Ro: Number of recognized words - (R): Frame of R word string of recognition result.

上記の如<−、従来のLII法と同様にし°C91<R
<Rmax−1および1 <: i <Tの範囲でR,
1−語列の最小累積距離DR(t)をめて配憶するとと
もに、単語名N、 (i) 1 バックポインタBR(
’)も記I意しておく。
As above <-, as in the conventional LII method, °C91<R
R in the range of <Rmax-1 and 1 <: i <T,
1 - The minimum cumulative distance DR(t) of the word string is determined and stored, and the word name N, (i) 1 Back pointer BR (
') should also be noted.

一方、入力の終端から、逆時間方向に1桁分の計算、す
なわち、第2図図示Bの範囲の計算を。
On the other hand, calculate one digit in the reverse time direction from the end of the input, that is, calculate the range B in Figure 2.

第ルベルの計算と同様ではあるが、逆の時系列に従って
行い、逆方向最小累積距離D’(j)と、そのときの単
IflJN’(りをめる。(Rmax −1)悄目まで
の正方向の!/=積距離演算の範囲を、フレームt′ま
での第2図図示Aの範囲としたのは、この逆方向からの
演算結果のとり得るフレーム端点を考慮したからである
。第1図の従来例と、W、2図図示実施列の場合とを比
べると明らかなよう(二、全体の削算耽は削減される。
Although it is similar to the calculation of the first Lebel, it is performed according to the reverse time series, and the backward minimum cumulative distance D'(j) and the simple IflJN'(return.(Rmax -1)) up to the eclipse at that time are The reason why the range of the !/= product distance calculation in the positive direction is set to the range A in FIG. As is clear from comparing the conventional example shown in FIG. 1 with the case of the example shown in FIG.

正方向および逆方向のLB法による演算から。From forward and backward LB method operations.

結局Drt (I)は・ DR(1) = m、iル(DR−1(Q +D’ (
i + 1) )で与えられる。
After all, Drt (I) is DR(1) = m, i (DR-1(Q +D' (
i + 1) ).

認識語数R6は。The number of recognized words R6 is.

Ro=αr、m、i n (DR(I) )で与えられ
る。ここで、αrgrrLin()は、〔〕内の最小を
与える変iRを算出することを意味する。
It is given by Ro=αr,m,in(DR(I)). Here, αrgrrLin() means calculating the variable iR that gives the minimum value in [].

認識結果は。What are the recognition results?

g (Rol ) = ar、qmtn (DR1(す
+D’(i+1))を初期値として、2くR(R6−1
の範囲で。
g (Rol) = ar, qmtn (DR1(S+D'(i+1)) is the initial value, 2×R(R6-1
within the range of.

−(R−1)=B R(g(R)) をめることから得られる。こうして、認識結果。-(R-1)=B R(g(R)) It can be obtained from studying. Thus, the recognition result.

Nf (g(]))、 Nt(g(2))、 −、Nn
、−1(t (R8−1) )、 N’(!(Ro−1
))が決定される。
Nf (g(])), Nt(g(2)), −, Nn
, -1(t (R8-1) ), N'(!(Ro-1
)) is determined.

次に第3図を参照−して1本発明の一実施例システムに
ついて説明する。
Next, a system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.

マイクロホン1から入力された音声信号は、パラメータ
抽出部2において、音響分析されて9例えば第1ホルマ
ント周波数に相当するモーメントM、や、第2ホルマン
ト周波数に相当するモーメントM、や、低域電力、高域
電力などの入力音声の特徴鼠が抽出される。この行徴喰
の時系列情報からなる入カバターンは、単@登録モード
時には、切替部3を経て、単語辞書4に送出され、各単
語対応の標準パターンとして登録される。
The audio signal input from the microphone 1 is acoustically analyzed in the parameter extraction unit 2, and is extracted 9, for example, a moment M corresponding to the first formant frequency, a moment M corresponding to the second formant frequency, a low frequency power, Characteristics of the input audio, such as high frequency power, are extracted. In the single@registration mode, the input pattern consisting of the time-series information of the line pattern is sent to the word dictionary 4 via the switching section 3, and is registered as a standard pattern corresponding to each word.

認識モードの場合には、入カバターンに複数単語が連続
して含まれていることがあり、未知入力音声を認識する
ため、入カバターンを照合判定部5へ送出する。入カバ
ターンは、1喧次人カバツファ6(−格納される。@1
段目=ttt音1(9は、第Jレベルについて、従来の
LB法と同様に、入力端固定、終端点自由で、入力バッ
ファ6に格納された入カバターンと、辞書バッファ7に
読み出した各単語対応の標準パターンとのマツチングを
行う。
In the recognition mode, the input cover turn may contain a plurality of consecutive words, and the input cover turn is sent to the collation determination section 5 in order to recognize unknown input speech. The input cover turn is 1 line and 6 (-stored.@1
Stage = ttt sound 1 (9 is for the J-th level, similar to the conventional LB method, the input end is fixed, the termination point is free, and the input pattern stored in the input buffer 6 and each read out to the dictionary buffer 7) Performs matching with standard patterns corresponding to words.

このときの計算範囲は、傾斜制限部8(二上って予め与
えられる傾斜制限にもとづいて定められる。
The calculation range at this time is determined based on the slope limit given in advance by the slope limiter 8 (the slope limiter 8).

iK段目計算部10は、第2レベル以降について。The iK stage calculation unit 10 is for the second level and subsequent levels.

始端自由、終端自由で、従来同様の演算を行う。Perform the same calculations as before, with free start and end points.

一方、後向き計算部11は、入カバターンの終端から逆
時間方向に、第1段目計算部9の計算と同様に81算を
行う。傾斜制限部8から与えられる傾斜制限についても
同様である。連続した入カバターンが、すべて入力され
た時点以降は、第1段目計算部9および第に段目計算部
10による計算と、後向き計算部11による計算とを、
並行して処理することができる。最終判定部12は、第
に段目引算部10の計算結果と、後向き計n部11の割
算結果とから、これらを組合せた最小累積距離の和が、
最小となるものを選出する。認識結果出力部J3は、最
終判定部J2による判定結果を。
On the other hand, the backward calculation unit 11 performs 81 calculations in the reverse time direction from the end of the input pattern, similar to the calculation by the first stage calculation unit 9. The same applies to the slope restriction given by the slope restriction section 8. After all consecutive input cover turns have been input, the calculations by the first stage calculation section 9 and the second stage calculation section 10 and the calculations by the backward calculation section 11 are performed as follows.
Can be processed in parallel. The final determination unit 12 determines, from the calculation result of the step subtraction unit 10 and the division result of the backward total n unit 11, that the sum of the minimum cumulative distances obtained by combining these is:
Select the smallest one. The recognition result output unit J3 outputs the determination result by the final determination unit J2.

認識単語列として出力する。Output as a recognized word string.

上記実施例においては、逆時間方向にめる桁数を、1と
したが、もちろん2桁以上であってもよい。第4図は、
逆時間方向にめる桁数を2とした場合の、第2図(二対
応する創JI鼠を示す図であり、第5図は逆時間方向に
める桁数を3とした場合の計1′1量を示す図である。
In the above embodiment, the number of digits in the reverse time direction is set to 1, but of course it may be 2 or more digits. Figure 4 shows
Figure 2 shows the corresponding creation JI mouse when the number of digits in the reverse time direction is 2, and Figure 5 shows the total when the number of digits in the reverse time direction is 3. FIG. 1 is a diagram showing the amount of 1′1.

第4図および第5図かられかるように、これらの場合も
、第2図の場合と同様な計算用、の削減がなされる。
As can be seen from FIGS. 4 and 5, in these cases as well, the calculation cost is reduced in the same way as in the case of FIG.

ところで、上記実施例における傾斜制限は、参照される
イ票県パターンの長さが等しいことを1反定して定めて
いたが、実1Mには標イv1 パターンの長さがまちま
ちであるため、簡単にL B法の傾斜制限をすることが
できない。この問題に対処するためには9例えば次のよ
うt二するとよい。
By the way, the slope restriction in the above embodiment was determined based on the fact that the lengths of the referenced i-prefecture patterns are equal; , it is not possible to easily limit the slope of the LB method. In order to deal with this problem, for example, it is recommended to do the following.

あらかじめ、参照される(票準パターンの圧縮・伸張を
行い、長さを恍−シておく。こうしておくことによって
9例えば上述のような傾き1/2〜傾き2という傾斜制
限を与えても、標準パターン間(=よって、バラツキが
生じることが回避される。
In advance, refer to (compress and expand the voting pattern to keep the length consistent.9) By doing this, even if a slope limit of 1/2 to 2 is given as described above, Therefore, variations between standard patterns are avoided.

また9次のように対処してもよい。例えば参照標準パタ
ーンの長さの最大値Jmarと7i%小値Jminとか
ら、第6図図示のように、1つの標準パターンに対応す
る入力の部分パターンの長さの最大値lrnαXと最小
’411m1nとをめておく。この最大値Amα、τと
最小値1mi nとから、第7図図示のように傾斜制限
を行えば、マツチングの静路として不J尚なものは、計
算から排除−される。
Alternatively, it may be handled as follows. For example, from the maximum length Jmar and the 7i% minimum length Jmin of the reference standard pattern, as shown in FIG. Please keep this in mind. If the slope is limited as shown in FIG. 7 from the maximum values Amα, τ and the minimum value 1min, any path that is inappropriate as a static path for matching will be excluded from the calculation.

(ゆ 発明の詳細 な説明した如く本発明によれば、連続単語音声の呟(1
洗において、入カバターンの両端からIJB法によるマ
ツチングを行うことにより、計算用;を削減することが
可能になる。例え1−1.ti1図図示従来例に比べて
、第2図図示の例では、約20゛チの言1算閏の削減が
なされている。
According to the present invention, as described in detail, continuous word sounds are muttered (1
In the process, by performing matching using the IJB method from both ends of the input cover turn, it is possible to reduce the calculation time. Example 1-1. In the example shown in FIG. 2, compared to the conventional example shown in FIG.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は従来のL B法による計l′F′叶を概念的に
表わす図、第2図は本発明の一実施例によるマツヂング
距渾を計算の説明図、第3図は本発明の一実1/1fl
I例システム・ブロック図、第4図および第5図は本発
明の他の一実施例によるマツチング距離計算の説明図、
第6図および第7図は本発明に間違した傾斜制限を説明
するための図を示す。 図中、2はパラメータ抽出部、4は単語辞書。 5は照合判定部を表わす。 !庁NT出願人 富士通株式会社
Fig. 1 is a diagram conceptually representing the total l'F' by the conventional LB method, Fig. 2 is an explanatory diagram of calculating the mating distance according to an embodiment of the present invention, and Fig. 3 is a diagram showing the calculation of the mating distance according to an embodiment of the present invention. Kazumi 1/1fl
Example I system block diagram, FIGS. 4 and 5 are explanatory diagrams of matching distance calculation according to another embodiment of the present invention,
FIGS. 6 and 7 are diagrams for explaining the incorrect slope restriction of the present invention. In the figure, 2 is a parameter extraction unit, and 4 is a word dictionary. 5 represents a comparison determination section. ! Office NT Applicant Fujitsu Limited

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)即曙音声の標準パターンが格納された辞書をそな
え、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わす入カバターンと、上
記標準パターンとを、レベル・ビルディング法C二より
照合し認識を行う連続単語音声認識方法において、上記
入カバターンに対して始端から所定の傾斜制限のもとじ
レベル・ビルディング法により認識候補単語の標準パタ
ーンと当該入カバターンとの桁毎の累債類似度を請求め
るどともに、終端から逆時間方向のマツチイブをレベル
−ビルディング法によって行うことによって。 当咳入カバターンとの類似度が最大となる標準パ・ター
ン系列をめ、得られた咳標準パターン系列じ対応する甲
1語系列を認識枯果として出力することを特徴とする連
続単語音声B織方法。
(1) Equipped with a dictionary in which standard patterns of Sokekei speech are stored, input cover patterns representing acoustic features obtained by analyzing unknown input speech in which multiple words are uttered in succession, and the above-mentioned standard patterns. In a continuous word speech recognition method in which recognition is performed by comparing and recognizing words using the level building method C2, the standard pattern of the recognition candidate word and the corresponding input word are recognized using the level building method starting from the starting point with a predetermined slope restriction for the above-mentioned cover pattern. By not only requesting digit-by-digit similarity with cover turns, but also matching in the reverse time direction from the end using the level-building method. Continuous word speech B characterized in that a standard pattern sequence having the maximum similarity with the cough entry cover pattern is selected, and a first word sequence corresponding to the obtained cough standard pattern sequence is output as a recognized result. Weaving method.
(2) 上記傾斜制限は、予め標準パターンの圧縮・伸
張を行って長さを統一したうえで、所定の値に決定され
ていることを特徴とする特許請求の範囲第(1)項記載
の連続単語音声認識方法。
(2) The slope limit is determined to a predetermined value after compressing and expanding the standard pattern in advance to unify the length. Continuous word speech recognition method.
(3) 上記傾斜制限は、上記標鷺パターンの長さの最
大値と最小値とから、1つの標準パターンに対応する入
力の部分パターンの長さの最大値と最小値とをめておき
、該最大値および最小唾(二もとづいて定められること
を特徴とする特許請求の範囲第(1)項記載の連続単語
音声認識方法。
(3) The slope limit is determined by determining the maximum and minimum lengths of the input partial patterns corresponding to one standard pattern from the maximum and minimum lengths of the foreboard pattern, The continuous word speech recognition method according to claim 1, characterized in that the maximum value and the minimum value are determined based on two factors.
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