JPS6095600A - 音声サンプリング方式 - Google Patents
音声サンプリング方式Info
- Publication number
- JPS6095600A JPS6095600A JP58205368A JP20536883A JPS6095600A JP S6095600 A JPS6095600 A JP S6095600A JP 58205368 A JP58205368 A JP 58205368A JP 20536883 A JP20536883 A JP 20536883A JP S6095600 A JPS6095600 A JP S6095600A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- speech
- voice
- noise
- section
- disturbance noise
- 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.)
- Pending
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（ａ） 発明の技術分野
本発明は音声認識装置で音声を認識する際に、外乱ノイ
ズに左右されることの無い音声サンプリングの行える音
声サンプリング方式に関するものである。
ズに左右されることの無い音声サンプリングの行える音
声サンプリング方式に関するものである。
（ｂｌ 従来技術と問題点
音声を認識する為に音声のサンプリングを行い、多種類
の周波数帯域濾波器（バンドパス・フィルタ）にて音声
特徴量を導き出して、予め格納された登録音声の特徴量
と照合を行い音声を認識すると言った方法が音声認識装
置に採用されている。
の周波数帯域濾波器（バンドパス・フィルタ）にて音声
特徴量を導き出して、予め格納された登録音声の特徴量
と照合を行い音声を認識すると言った方法が音声認識装
置に採用されている。
此の音声の始端と終端は音声パワーが闇値を越えたかと
うかでまる。従って、例えば事務所の様な騒音の少ない
所を想定して閾値を設定しておくと、事務所では認識が
うまくできるが、騒音の大きな場所では騒音が闇値を越
えた時、音声と見なされ誤認識をする。即ち、外乱ノイ
ズの状態によって音声の始端と終端とが明確で無く音声
認識にエラーを生ずるといった欠点があった。
うかでまる。従って、例えば事務所の様な騒音の少ない
所を想定して閾値を設定しておくと、事務所では認識が
うまくできるが、騒音の大きな場所では騒音が闇値を越
えた時、音声と見なされ誤認識をする。即ち、外乱ノイ
ズの状態によって音声の始端と終端とが明確で無く音声
認識にエラーを生ずるといった欠点があった。
（Ｃ） 発明の目的
以上従来の欠点に鑑み本発明は、外乱ノイズに左右され
ずに正確な音声区間を認識しうる音声サンプリング方式
を提供することを目的とするものである。
ずに正確な音声区間を認識しうる音声サンプリング方式
を提供することを目的とするものである。
（ｄｌ 発明の構成
簡単に述べると本発明は、音声分析部と登録音声を保持
する記憶部と前記登録音声と入力音声を照合する照合部
とから構成される音声認識装置に、所要時に外乱ノイズ
を測定する手段を備え、該手段作動中に前記外乱ノイズ
を測定し、前記手段不動作中に入力される音声を前記外
乱ノイズに基づいて音声とノイズとを区別して音声ｔｙ
ａ ｉＭを行うようにしたことを特徴とするものである
。
する記憶部と前記登録音声と入力音声を照合する照合部
とから構成される音声認識装置に、所要時に外乱ノイズ
を測定する手段を備え、該手段作動中に前記外乱ノイズ
を測定し、前記手段不動作中に入力される音声を前記外
乱ノイズに基づいて音声とノイズとを区別して音声ｔｙ
ａ ｉＭを行うようにしたことを特徴とするものである
。
（ｅ） 発明の実施例
以下、本発明の実施例を図によって詳細に説明する。
第１図は本発明の音声サンプリング方式を説明する為の
ブロック図、第２図は本発明のフローチャート図、第３
図は閾値を示す音声状態図である。
ブロック図、第２図は本発明のフローチャート図、第３
図は閾値を示す音声状態図である。
図において、１はマイク、２は分析部、３はマルチプレ
クサ、４はＡ／Ｄ変換器、５は認識処理部、６は記憶部
、７は照合部、Ｂは測定スイチをそれぞれ示す。
クサ、４はＡ／Ｄ変換器、５は認識処理部、６は記憶部
、７は照合部、Ｂは測定スイチをそれぞれ示す。
音声入力はマイク１に入力され、電気信号に変換されて
分析部２に入力される。分析部２は複数のバンドパスフ
ィルタから構成され、例えば１６個の周波数帯域に分割
して音声特徴を出力する。此の１６種類の出力をサンプ
リングしてマルチプレクサ３によって順次時分割的にＡ
／Ｄ変換器４にてディジタルデータに変換される。此の
ディジタルデータと記憶部６に登録されている登録音声
とを認識処理部５は照合部７にて照合を行い、音声を認
識する。此の認識に、各フィルタのフィルタ出力比を各
フィルタ出力毎に行う。例えば最高周波数帯域のフィル
タの出力比は次式に示すようになる。
分析部２に入力される。分析部２は複数のバンドパスフ
ィルタから構成され、例えば１６個の周波数帯域に分割
して音声特徴を出力する。此の１６種類の出力をサンプ
リングしてマルチプレクサ３によって順次時分割的にＡ
／Ｄ変換器４にてディジタルデータに変換される。此の
ディジタルデータと記憶部６に登録されている登録音声
とを認識処理部５は照合部７にて照合を行い、音声を認
識する。此の認識に、各フィルタのフィルタ出力比を各
フィルタ出力毎に行う。例えば最高周波数帯域のフィル
タの出力比は次式に示すようになる。
Ｘｆ ＝ （Ｐ１５／ΣＰｉ）ｘｋ
但しＰｉ５は最高帯域フィルタのＡ／Ｄ出力
ΣＰｉは各帯域フィルタのＡ／Ｄ出力
の総和、Ｋは常数を示す。
以上の演算を認識処理部５が行う。但し後記するノイズ
Ｎが帯域フィルタの出力より大であれば、此のＮをＰｉ
となす。無音声時に測定スイッチ８を押下すると、認
識処理部５に割り込みを発生して無音声時にマイク１に
入力されるノイズ即ち、外乱ノイズが上記したように分
析部２にて分析され、サンプリング値がＡ／Ｄ変換器３
を介して認識処理部５に入力される。認識処理部５はノ
イズの演算を次式に依って行う。
Ｎが帯域フィルタの出力より大であれば、此のＮをＰｉ
となす。無音声時に測定スイッチ８を押下すると、認
識処理部５に割り込みを発生して無音声時にマイク１に
入力されるノイズ即ち、外乱ノイズが上記したように分
析部２にて分析され、サンプリング値がＡ／Ｄ変換器３
を介して認識処理部５に入力される。認識処理部５はノ
イズの演算を次式に依って行う。
Ｎ＝Ｍａｘ（（Σｐｎ ） ／１６）
但しＰｎはｎ帯域のノイズを示す。即
ちＮは全フィルタの出力ノイズ和の平
均値の最大を示す。
認識処理部５は各フィルタの出力Ｐｉ とＮとを比較し
てＮを越える出力を音声として認識して、Ｘｆ演算を行
い音声を認識する。
てＮを越える出力を音声として認識して、Ｘｆ演算を行
い音声を認識する。
上記説明は分かり易くする為に闇値をＮと成したが、第
３図に示すように閾値をＮより高く所要値に設定するは
、うが望ましい。
３図に示すように閾値をＮより高く所要値に設定するは
、うが望ましい。
以下第２図に依って認識処理部５の動作を説明する。測
定スイッチ８を押下すると（１）、認識処理部５は既測
定のノイズを消去する（２）。無音声状態の外乱ノイズ
を受信しＮ演算を行い（３）、最大値を残す（４）。測
定スイッチ８を戻して（５）、音声を入力（６）シ、音
声人力Ｐｉ と最大ノイズＮとを比較しく７）、Ｐｉが
Ｎより大きければＰ １ ％ Ｐ ｔがＮより小さいＰ
ｉをＮとし、其のフィルタの出力をＮ（８）として、全
周波数帯域に付いて比較を行い（９）、ΣＰｉを作成し
α０、Ｘｆの演算（１１）を行い音声を認識する。
定スイッチ８を押下すると（１）、認識処理部５は既測
定のノイズを消去する（２）。無音声状態の外乱ノイズ
を受信しＮ演算を行い（３）、最大値を残す（４）。測
定スイッチ８を戻して（５）、音声を入力（６）シ、音
声人力Ｐｉ と最大ノイズＮとを比較しく７）、Ｐｉが
Ｎより大きければＰ １ ％ Ｐ ｔがＮより小さいＰ
ｉをＮとし、其のフィルタの出力をＮ（８）として、全
周波数帯域に付いて比較を行い（９）、ΣＰｉを作成し
α０、Ｘｆの演算（１１）を行い音声を認識する。
（ｆ） 発明の効果
以上詳細に説明したように本発明の音声サンプリング方
式は、外乱ノイズに左右されずに正確な音声区間を認識
しうるものとなり音声を認識する上で誤認識を防止する
上で利点の多いものとなる。
式は、外乱ノイズに左右されずに正確な音声区間を認識
しうるものとなり音声を認識する上で誤認識を防止する
上で利点の多いものとなる。
第１図は本発明の音声サンプリング方式を説明する為の
ブロック図、第２図は本発明のフローチャート図、第３
図は闇値を示す音声状態図である。 図において、１はマイク、２は分析部、３はマルチプレ
クサ、４はＡ／Ｄ変換器、５は認識処理部、６は記憶部
、７は照合部、８は測定スイチをそれぞれ示す。 第１図 第２図
ブロック図、第２図は本発明のフローチャート図、第３
図は闇値を示す音声状態図である。 図において、１はマイク、２は分析部、３はマルチプレ
クサ、４はＡ／Ｄ変換器、５は認識処理部、６は記憶部
、７は照合部、８は測定スイチをそれぞれ示す。 第１図 第２図
Claims (1)
- 音声分析部と登録音声を保持する記憶部と前記登録音声
と入力音声を照合する照合部とから構成される音声認識
装置に、所要時に外乱ノイズを測定する手段を備え、該
手段作動中に前記外乱ノイズを測定し、前記手段不動作
中に入力される音声を前記外乱ノイズに基づいて音声と
ノイズとを区別して音声認識を行うようにしたことを特
徴とする音声サンプリング方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58205368A JPS6095600A (ja) | 1983-10-31 | 1983-10-31 | 音声サンプリング方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58205368A JPS6095600A (ja) | 1983-10-31 | 1983-10-31 | 音声サンプリング方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6095600A true JPS6095600A (ja) | 1985-05-28 |
Family
ID=16505685
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58205368A Pending JPS6095600A (ja) | 1983-10-31 | 1983-10-31 | 音声サンプリング方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6095600A (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60499A (ja) * | 1983-06-17 | 1985-01-05 | カシオ計算機株式会社 | 音声認識装置におけるしきい値設定方式 |
-
1983
- 1983-10-31 JP JP58205368A patent/JPS6095600A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60499A (ja) * | 1983-06-17 | 1985-01-05 | カシオ計算機株式会社 | 音声認識装置におけるしきい値設定方式 |
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