JPS61180295A - 連続音節認識方法 - 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】 〔目次〕 以下の順序で本発明を説明する。

〔産業上の利用分野〕

〔従来の技術〕 〔発明が解決しようとする問題点〕 〔問題点を解決するだめの手段〕（第１図）〔作用〕 〔実施例〕 （１）連続音節認識方法の説明（第２図、第３図）（２
）連続音節認識のブロック（第４図）〔発明の効果〕 〔産業上の利用分野〕 本発明は、音声式カバターンと予じめ登録した標準パタ
ーンとのマツチングによって音声認識を行なうものにお
いて、特に連続して発声した音節音声を認識処理する連
続音節認識方法に関する。

人間の意思伝達手段である音声を認識する音声認識技術
の発達によシ、連続音声の認識も可能となりつつある。

このような連続音声の認識はデジタル技術の進歩によシ
実時間処理が可能となったという外的要因の他にＤ　Ｐ
　（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｐｒｏｇｒａｒｒｍｉｎｇ　）　
−ｑ　７　ｆ　ｙグ法というパターン認識技術の発展に
よるところが大きい。このようなパターンマツチングに
よる連続音声認識は次のようにして行なわれる。

入力された音声を分析すると、第５図（８）に示す様な
時間軸に対する各周波数域のパワー分布で表わされる。

即ち、入力パターンＣは１時刻ｑにおける音声の特徴ベ
クトルｃｑを用いて次式の特徴ベクトルＣｑの時系列で
表わされる。

Ｃ＝　（Ｃｔ　、　Ｃ＊　、・・・Ｃｑ・・・ＣＩ）　
　・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１）
但し、ｑは時刻である。

一方、特徴ベクトルＣｑは音声分析のベクトル次数（周
波数チャネル数）をＭとすると。

Ｃｑ　＝　（Ｃｑｔ　、　ＣＱ２・・・ＣｑＭ）　　・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・（２）で表わされる。

このように表わされる入力パターンＣに対し。

予じめ定められた単語等の標準パターンＡ″′（但しｎ
は単語名等を示す通し番号、ｎ＝１．．２．・・・、Ｎ
）を登録しておき、第５図（Ｂ）に示す如く入力パター
ンＣに対し距離Ｓが最小となる標準パターンの系列Ａ　
　−Ａ　　をハターンマッチングによって求めることに
よって音声認識処理が行なわれる。

入力パターンと同様に標準パターンＡ０も特徴ベクトル
ａ、で表現すると９次式の如くなる。

ｒ　＝＝　（ａｌ　、　ａ２・・・ａ、・・・ａＪｎ）
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（３）但
し、ａ、ｎは第（２）式と同様に。

々−（ａ：１．　ａ″ｑ２・・・・・・ａ′ｑＭ）・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（４）
このような入力パターンＣとに語の単語の標準パターン
系列Ａ　　−Ａ　　との間の距離Ｓは次の様に定義され
る。

即ち、入力パターンＣＯ１番目の入力パターンと１番目
に設定された標準パターンｈｎ（１ゝとの距離の和で表
わされ、Ｎ種の標準パターンｇをに個種々に組合せて（
５）式を動的計画法（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｐｒｏｇｒ−ａ
ｍｍｉｎｇ　）　　によって実行し、距離Ｓの最も小さ
い組合せである標準パターン系列を求めて、これを認識
結果とするものである。

一方、第５図（ｑに示す如く入力パターンＣは。

同一の単語等を発声してもその時間長は一定でなく２発
声によって長く伸ばされたり、短くされたすする。この
ため第（５）式によって入力パターンＣに相当する標準
パターンＡとの距離を求めても。

時間長の違いによる分大きくなる。このような本質的で
ない差を排除するため、第５図（至）に示す如く時間正
規化マツチングによって標準パターンＡを伸縮させて入
力パターンＣとパターンマツチングし、最も距離の短い
ものを選んで第（５）式の１番目の距離Ｓとしている。

このような手法は２段ＤＰマツチング法と称されている
。

〔従来の技術〕

このようなパターンマツチングを利用した音声認識にお
いては、認識単位として従来音素、音節。

単語などを用いるものが提案されている。単語を認識単
位として用いる方法においては９例えば第６図（５）の
［カワサキ（ｋａｗａｓａｋｉ　）　Ｊという音声入力
を認識するには第６図（Ｂ）の如く「カワサキ」の標準
パターンを登録しておかなければならず、従って用いら
れる全ての単語の標準パターンの登録を必要とし、登録
の負担が大となり、しかもこれらの認識処理量も犬とな
シ、特定の極く少数の単語のみを認識対象とする特別の
用途以外に用いる利点はなく汎用性に乏しい。一方、音
素、即ち第６図（５）のｒｋｊ　ｒａｊ’ｒＷｊ・・・
「ｉ」という音素を認識対象として用いる方法では、基
本単位数が少ない利点はあるものの、登録のために音素
を単独に発声することが不可能であり、また調音結合の
対処が困難である。

このため、音節を認識単位とする方法が利用されている
。音節を認識単位とする方法は９例えば第６図（Ａ）の
「ｋａｗａｓａｋｉ　ｊの例ではＣＶ音節単位。

即ち「ｋａｊ　、　［ｗａＪ　、　［ｓａｊ　、　「ｋ
ｉＪ　、と区切って認識処理する方法であり、このため
には、入力パターン自体をＣ■音節単位にセグメンテー
ションして（区切って）、第６図（ｑの音節単位の標準
パターンとＤＰマツチング法等でマツチングして認識を
行なうようにしている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかし外から、係る従来の音節単位の認識においては、
入力パターンのセグメンテーションが難しく、セグメン
テーション誤りが生ずると以降の認識に影響し、認識率
が低下するという問題があった。

この欠点を防ぐため、Ｃ■音節だけでなく■Ｃ■音節も
用いて認識すると、音節の登録の負担が犬となるという
問題があり、更にＣ■及び■Ｃ■音節を連結して単語標
準パターンを作成してそれによシ認識を行うと、認識処
理量の増大やＣＶ音節の接続法が難しいという問題が生
じていた。

本発明は、高い認識率を少ない認識処理量によって得る
ことができる連続音節認識方法を提供することを目的と
する。

〔問題点を解決するだめの手段〕

第１図は本発明の連続音節認識方法の原理説明図である
。本発明では、複数個の音節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示す入力パター
ンとまず母音標準パターンとをパターンマツチングする
。この詩人カバターンは母音のみではないため、母音標
準パターンを連結して入力パターンとマツチングさせる
際に母音標準パターンの端部同志が境界で少なくとも離
隔している場合を（連接している場合と重複している場
合と更に組合せてもよい）対象にマツチングを行って認
識結果として母音部のセグメンテーションと候補標準パ
ターンを決定する。次に、係る母音部の認識結果を用い
て入力パターンを音節単位に音節標準パターンとマツチ
ング処理して認識を行なうようにしている。

従って、入力パターンの母音部を優先して認識し、この
認識結果を用いて入力パターンの音節を認識するように
している。

〔作用〕

連続音節入力のうち母音部は継続時間が比較的長くパワ
ーが大でしかも安定している０又、母音部はパターンが
ａ（７）ｌｉ（イ）ｔ”（つ）ｔ　ｅｘｔ　ｏ（ｉ及び
ｎ（財）と少なく、パターンマツチングした際の誤シが
少ない。すなわち、母音部を先づ優先的に認識すれば、
高い認識率及び正確なセグメンテーションが可能となる
。音声入力パターンは母音部ばかシでないから単に母音
標準パターンを連結して入力パターンとマツチングして
も母音部の認識は不可能なため、母音標準パターンの端
部同志が少なくとも離隔している場合とを対象にマツチ
ングしている。

このマツチング結果よシ入力パターンのセグメンテーシ
ョンができるため、以降音節標準パターンと入力パター
ンの音節部とのマツチングによって最終的な認識結果が
得られる。この時音節のセグメンテーション及びその音
節の母音部の認識は行なわれているから、認識は容易で
認識量も小ですむ。

〔実施例〕

（１）連続音節認識方法の説明。

第２図は本発明の詳細な説明図、第３図は第２図におけ
る母音部認識の説明図である。

入力パターンを「ｋａｗａｓａｋｉ　ｊとすると９本発
明ではこのうち先づ母音部であるｒａｊ　、　ｒａＪ　
、　ｒａｊ　。

Ｆｉｌ　　を対象に入力パターンと母音標準パターンＡ
ｎ０）〜ＡｎＱｄとのマツチング処理によって行なう。

これを第３図を用いて説明する。

従来の２段ＤＰマツチング法では、蝋準パターンＡｎＬ
ｌ）が照合される入力パターンのｉ番目の部分を開始点
ｂ　（ｉ）から終点点ｅ　（ｉ）までの特徴ベクトルＣ
（ｂ（ｉ）　、　ｅ（ｉ））によって表わすと、第（５
）式は次の如くなる。

ここで。

Ｃ（ｂ（ｉ）　ｅ　ｅ（ｉ））　＝　（Ｃｂ（１）＋　
Ｃｂ（１）＋ｓ・・’　ｌ　Ｃｅ（１）　）　−−−（
７）但し、１≦ｂ（ｉ）≦ｅ（ｉ）≦Ｉ で定義される。

尚、ＤＣＣ（ｂ（ｉ）、ｅ（ｉ））、ＡＩ（Ｉゝ〕ハ９
部分ハターンＣ（ｂ（ｉ）　、　ｅ（ｉ））と標準パタ
ーンＡｎ（１）との間の距離であって１時間正規化の式
に従い。

・・・・・・・・・・・・・・・　（８）で定義される
。

ここで＋　ｄ（ｃｌ、ａ３　　）は第（２）式、第（４
）式の特徴ベクトルＣＪｒａｊ　　間の距離であって。

で定義される。

又、第（８）式中のｌとｊとの対応関係を示す関数ｊ　
（７）には次のような条件が仮定する。

ｊ　（ｌ＋１）　ｅ　（ｊ（１）、　ｊ（ｌ）＋−１，
ｊ（ｌ）＋−２）　）・・・・曲・・・・曲・・鵠ｊ　
（ｂ（ｉ））　＝　１　、　ｊ　（ｅ（ｉ））　＝　Ｊ
　　　・・・曲・・・・・・曲曲αυｎ−Ｒ≦ｊ　（１
）≦／＋Ｒ四囲・四囲・四囲・（Ｌ４尚、Ｒはある定数
とする。

ｊ（ｎ）＝ｊ　（ｉｔ　）のとき、　　ｊ（ＡＩ１）＝
ｊω）−１・曲間α騰更に９部分パｆｉ　−ｙ　Ｃ（ｂ
（ｊ）、　ｅ（１））　（Ｄ始点ｂ（ｉ）と終点ｅ　（
ｉ）に対しては、ｋを連続する標準パターン数すなわち
部分パターン数として次のような条件を仮定する。

ｂ（ｉ）二ｅ（ｉ−１）＋１　　但し、ｉ＝２．３・・
・ｋ　曲・・・・・・・・　α荀ｂ（１）＝１　、　ｅ
（ｋ）＝Ｉ　　　　　　　　・・・・・・・聞・・・・
四囲・（ｌωＱ４）式の条件は、第５図（Ｂ）で説明し
た任意の相隣る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おり、（Ｉｓ式の条件は入力パタ
ーンの始端と終端での条件を示している。

以上が、従来の２段ｐＰマツチング法による連続音節認
識の概要であシ２例えば情報科学講座Ｅ・１９・３「音
声認識」（昭和５４年１０月１０日共立出版発行）や日
経エレクト四二クス階３２９（昭和５８年１）月７日日
経マグロウヒル社発行）等に詳述されている。

係る原理は、相隣る部分パターンの端部が連続している
ことを前提にしているため、子音と母音との組合せを含
む連続音節から母音のみをマツチング処理できない。即
ち、第２図（８）の如く母音が子音によって分離されて
いるためである。

本発明では、第１に相隣る２つの部分パターンの端部に
対する条件ａ４式を変更して、端部同志での一定の範囲
の離隔関係を認めることによル、母音のみのマツチング
を可能としているものである。

即ち、第３回置に示す如く、相隣る２つの部分パターン
の端部同志に予め定められた長さＱ以下の範囲での離隔
を認める条件は１次の通シである。

ｅ（ｉ−１）＋１≦ｂ（ｉ）≦ｅ　（ｉ　−１）　＋　
Ｑ＋１−　（ｌｆ９ここで、ｉ＝２．ａ・・・ｋであり
、Ｑは子音の発音時間長を参照して定められる。従って
、第２装置において母音のみを対象としたマツチング処
理が可能となる。

一方、　　「ａｏｍｏｒｉ　（アオモリ）」の「ａＯ（
アオ）」の如く母音の連続した場合には調音結合が生じ
認識が難しくなる。このため同様に（１４）式を変更し
て。

端部同志での一定の範囲の重複関係を認める。第３図の
）に示す如くこの相隣る２つの部分パターンの端部同志
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９次の通りである。

ｅ（ｉ−１）　−Ｐ＋１≦ｂ（ｉ）≦ｅ　（ｉ−１）　
＋　１　＝・・・（１７）従って、離隔の他に重複をも
認める場合の条件は、第０匂式及び第（１７）式を合成
することによシ。

ｅ（ｉ−１）−Ｐ＋１≦ｂ（ｉ）≦ｅ（１−１）＋Ｑ＋
１　　＝ＱＩ但し　ｉ＝２．ａ・・・ｋ となり、第３図（ｑで示される。

次に、母音部は第２図（ト）の例の如く、入力バター／
における先頭の母音「ａ」の開始点ｂ（１）が入力パタ
ーンの先頭にあるとは必らず、同様に入力パターンにお
ける最後の母音の終点点ｅ（ｋ）が入力パターンの最後
にあるとは限らないことから。

第（１５１式をそのまま用いられず、以下の条件が導入
される。

１≦ｂ（１）≦Ｑ＋１　　・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１！ＪＩ
−Ｑ≦ｅ　（ｋ）≦Ｉ　　・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・翰本発明は
、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αｅ　、　（Ｉｇｌのいずれかと←特、翰式の条件
のもとに入力パターンと標準パターン系列との間の距離
（６）式を最小とするようなｋ（母音数）、ｎ（盪）（
母音の種類’）　Ｉ　ｂ（＋）　、　ｅ（ｉ）（母音部
の区間）を求めて、それらを母音の認識結果とするもの
である。又、従来の２段ＤＰマツチング法では、入力パ
ターンと標準パターン系列との間の距離Ｓが第（６）式
で示されているが、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、前記第（１６）、（１力、　（１８１）式
の拡張された条件のもとてのパターンマツチングのため
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、第（６）式を部分パターンの長さと、標準
パターンの個数で平均化した正規化圧１８″を導入し９
次式で示すものとする。

即ち、母音部の認識とセグメンテーションは（１６）又
は■式及び（１９、（２１）式の条件のもとて第０１）
式を最小にするような標準パターン系列を求めることで
あり、これは動的計画法により解くことができる。

次に９条件（１槌、α９　、　（２０１式のもとて（２
１）式の距離Ｓ′を最小にするｋ　、　ｎ（ｉ）　、　
ｂ（ｉ）　、　ｅ（ｉ）　、但しｉ＝１．２・・・ｋ、
を求める手順について説明する。

第００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。ここでＫは入力パターンに含ま
れる音節の個数の最大値である。

Ｉ−１２・・ｋ １−ｚ、ｓ・・・ｋ このことを利用して計算手順を次のようにする。

（１）部分パターンレベルマツチング 入力パターンの任意の部分パターンＣ（ｂｌｅＬｌ≦ｂ
≦ｅ（Ｉについて母音標準パターン！、ここではｎ−６
（ア、イ、つ、工、オ、ン）との類似度を求め、第（財
）式ｏ　Ｄ　（ｂ（ｉ）、　ｅ（ｉ））を求める。第０
４）式を求めるには、動的計画法を用いて１次のように
して求めることができる。

ｇ　（ｂ　ｅ　１　）　＝　ｄ（ｃｂ　ｔ　ａｔ　）　
　・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・１２つを初期値として、漸化式 ％式％（） の範囲で順次計算すると２次式で与えられる。

Ｄ（Ｃ（ｂ、ｅ）、Ａ’　）　−ｇ（ｅ、、Ｔ”）　　
・・・・・・・・・・・・・・・・・・翰そこで、各Ｃ
（ｂ、ｅ）についてＤ（Ｃ（ｂ、ｅ）、Ａ”　）／（ｅ
−ｂ＋１）の最小値Ｄ（ｂ、ｅ）と、そｏ時ノ母音ｉ！
準パターンの番号会（ｂ、ｅ）を求め表を作成する。

（２）入力ハターンレベルマッチンク 次に、各１≦ｂ（１）≦Ｑ＋１とｋに対して８ｋ（ｂ（
１）、　　’ｅ（ｋ））、Ｉ−Ｑ≦ｅ　（ｋ）≦工を以
下のように動的計画法により求める。

即ち、長さがＯで９部分パターン数が００場合の ｓｏ（ｂ（ｉ）、　ｏ　）　＝　ｏ　　　　　　・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・　（至）を初期条件とし、ＤＰ漸化式 を。

１＝１ｓ　２・Ｋ　ｔ　ｅ（ｉ）＝１．２．、、Ｉの範
囲で順次計算すると９次式で与えられる。

８に＝　８＋ｃ　（ｂ（１）、　Ｉ　）　　　　・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・申・・・・
・・・・・・・・・　０２ここで、Ｏ］）式を計算する
ときには、各ｉとｅ（ｉ）についテＣＤ（ｂ（ｉ）、ｅ
（ｉ））＋８＋−＋（ｂ（１）、ｅ（ｉ　１））　）　
　を最小Ｋ　ｆ　ルｅ（ｉ−１）とｂ　（ｉ）を各々Ｅ
ｌ（ｂ（１）、　ｅ）　、　Ｂ＋（ｂ（１）、　ｅ　）
とし２次の様に定義する。

・・・・・・・・・・・・・・・（ト）これによって得
られた＆　（ｂ（１）、　ｅ　）　ｔ　Ｂ＋　（ｂ（１
）、　ｅ　）を表として格納しておく。

全てのに＝１．２・・・Ｋについて８ｋが求まると。

このようにして、入力パターンに対する最適母音数に、
最初の母音の開始点ｂ　（１）　、最後の母音の終了点
ｅ　（ｋ）が得られる。更に、最適な各母音の開始点ｂ
　（ｉ）　＝　ｂ　（ｉ）及び終了点ｅ　（ｉ−ｉ）　
＝　ｅ　（ｉ−ｔ）　。

但しｉ＝２．３・・・↑はパックトラック（ｂａｃｋ　
ｔｒ−ａｃｋ　）によって次のように求められる。

初期条件をｔ萱とし。

漸化式 ％式％ をｌ＝に、に−１，・・・２の順で計算していく。

そして認識結果である母音の系列ｎ　（ｉ）は。

肴（ｉ）−鍛茄）＃ｅ（ｉ）） 但し、ｉ＝１，２・・・ｋ　　・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・Ｃ３７）をＮ　（ｂ
、ｅ）のテーブルよシ求める。

さらに、切シ出された母音部分の中央部分に母音標準パ
ターンの中央部分をマツチングさせ、母音部の識別精度
を上げる。

即ち、切出された。各母音部分ｂ（ｉ）〜ｅ　（ｉ）の
中央部分９例えば、５フレーム（サンプル）分と。

各母音標準パターンの中央部分５フレ一ム分とを再マツ
チングし、その差を求め、差が最小となる母音標準パタ
ーンをその母音部分の母音認識結果とする。この時、前
述の候補母音標準パターンと異なる結果が生じた時は、
再マツチングの結果を優先する。

このようにして、第２図（５）の如く入力パターンの母
音部ｒａＪ　、　ｒａｊ　、　ｒａＪ　、　「ｉｌが求
まシ、各母音の区間開始点ｂ（ｉ）、終了点ｅ　（ｉ）
が求まると、第２図（ｑの如く入力パターンが図の例で
は４つの音節に分離され、これらはＣ■音節の標準パタ
ーンと時間正規化マツチングされて各音節部の認識が行
なわれる。この時各音節の母音部は既に認識されている
ので、その母音を含むＣ■音節とのパターンマツチング
のみが行なわれ、最終的な認識結果（図の例では「ｋａ
ｗａｓａｋｉｊ　）が得られる。

次に本発明方法を実現するだめの構成を第４図によシ説
明する。図中、１はマイクロフォンであり、音声入力を
するためのものであシ、連続音節音声を電気信号に変換
するもの、２は分析部であシ９例えばＭチャネルのＢＰ
Ｆ　（バンドパスフィルタ）で構成され、各チャネルの
パワー成分をデジタル値として出力するもの、３はプロ
セッサであり、音声認識に必要な動的計画法等の計算を
プログラム制御により行なうもの、４は標準パターン用
ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）であり。

標準のＶ音節である母音（アイウニオン）及びＣ■音節
（力行〜ワ行、ガ行〜パ行）パターンｔを格納しておく
ものであり、特定話者がマイクロフォン１よシ各母音及
び音節を発声して分析部２より得た入力パターンを標準
パターンとして格納しておくもの、５はＣＰＵ用ＲＡＭ
でアシ、プロセッサ３が音声認識処理に必要な途中デー
タや入力パターンを格納しておくものであわ、入力パタ
ーンＣを格納する入カニリア５ａ、部分距離りを格納す
る部分エリア５ｂ、その時のパターン番号を格納する番
号エリア５ｃ、パターン距離Ｓｋを格納するパターンエ
リア５　ｄ＊　Ｅ、、　Ｂｌを格納するパラメータエリ
ア５ｅと、最適なｋｐ　ｎ（’）　＊　ｂ（’）　＋　
ｅ（’）を格納する母音認識エリア５ｆを有するもの、
６はこれらを接続するバスである。

（２）連続音節認識の構成の説明。

次に第４図実施例構成の動作について説明する。

ここで、標準パターン用ＲＡＭ４には、予じめ特定話者
が母音、音節を発声して得た分析部２の出力である標準
パターンＡが格納されているものとし、この標準パター
ンＡは、特定話者が同一の母音、ＣＶ音節を複数回発声
して得た標準パターン又はその平均を標準パターンＡと
して格納しておくものとする。

（ａ）　　特定話者がマイクロフォン１を介し連続音節
を発声し、入力すると９分析部２から入力パターンＣは
バス６を介しＣＰＵ用ＲＡＭ５の入カニリア５ａに格納
される。

（ｂ）　　次に、プロセッサ３は９部分パターンレベル
マツチング処理を行い、標準パターン用ＲＡＭ４よシ母
音標準パターンのセットをバス６を介し読み出し、更に
ＣＰＵ用ＲＡＭ５の入カニリア５ａの入力パターンＣを
読み出し、第（２（ト）式から第ｅ９）式を実行し、更
に各Ｃ（ｂ、ｅ）に対し、最小値Ｄ（ｂ。

ｅ）とその母音パターン番号曾（ｂ、ｅ）とを求めＣＰ
Ｕ用メモリの部分エリア５ｂ、番号エリア５ｃに格納す
る。

（ｅ）　　次に、プロセッサ３は、入力パターンレベル
マツチング処理を行ない、ＣＰＵ用ＲＡＭ５の部分エリ
ア５ｂの各ｆ３　（ｂ　、　ｅ　）を用いて（至）式、
　Ｃ（１）式。

（３２１式を実行し、各ｋに対するパターン間距離Ｓｋ
と。

（３３）式のパラメータＥＩ＋　Ｂ１を求め、ＣＰＵ用
メモリ５のパターンエリア５ｄ、パラメータエリア５ｅ
に格納する。

（ｄ）　　更に、プロセッサ３はＣＰＵ用メモリ５のパ
ターン間距離Ｓｋを用いて８に／ｋが最小となるものを
求め、その時の母音数に、開始点ｂ　（１）　、終了点
ｅ　ｒを（３４）式により求め、エリア５ｆに格納する
。

（ｅ）　　次に、プロセッサ３はバックトラック処理を
行い、漸化式（３５）　、　（３６）によって各ｂ（ｉ
）、　ｅ（ｉ−１）ヲ求め、更に最適のｂ（す、ｅ（ｉ
）に対するｎ（ｉ）を０７）式よシ番号エリア５Ｃによ
シ求め、これらをエリア５ｆに格納して、母音部のｇ識
を終了する。

（ｆ）　　この母音部の認識終了によって、プロセッサ
３は母音部の区間ｂ（ｉ）　、　ｅ（ｉ）を用いて入力
パターンＣを第２図ＣＢ）の如く始点をｂ　（ｉ）から
ｂ’（ｉ）に変え。

音節単位にセグメンテーションし、各セグメンテーショ
ンされた音節と標準パターンＲＡＭ４のＣＶ音節標準パ
ターンとを前述の部分パターンレベルマツチングと同様
の方法でパターンマツチング処理する。この詩人カバタ
ーンＣの音節部分の区間は前述のセグメンテーションに
よシ定めうしているのでＣ■音節標準パターンと時間正
規化マツチングを行な龜、距離りが最小となるＣ■音節
標準パターンを求めればよい。又、その音節の母音部は
決定されているので、全てのＣＶ音節標準パターンとの
距離を求める必要はなく、その母音部　・を有するＣ■
音節標準パターンを選択して距離を求めればよい。又、
音節が母音部のみの場合本あるから、プロセッサ３は音
節単位にセグメンテーションした結果、＃点ｂ　（ｉ）
が時間軸上前に変わらない時にはその音節は母音部のみ
と判定し、Ｃｖ音節標準パターンとのマツチング処理を
行なう必要はなく、母音部の認識結果をそのまま利用す
ればよい。

このようにして入力パターンに対し母音を優先的に認識
し、その結果を用いて入力パターンを音節単位に区切っ
てその音節が母音部のみ以外のものについてＣ■音節の
認識を行なうことができる。

この認識結果は、ディスプレイに表示される。

以上本発明を一実施例により説明したが９本発明は本発
明の主旨に従い種々の変形が可能であり。

本発明からこれらを排除するものではない。

〔発明の効果〕

以上説明した様に９本発明によれば、連続音節入力パタ
ーンのうち、継続長が長く安定している母音部を優先的
に母音標準パターンの端部同志を少なくとも離隔した場
合について入力パターンとマツチングして認識している
ので、比較的正確な母音部のセグメンテーションと候補
母音標準パターンが決定でき、その結果を用いて連続音
節入力パターンを音節単位に認識しているので、連続音
節における認識率の向上が可能となるという効果を奏す
る。しかも母音標準パターンの数は少なく母音部の認識
処理量は少なくて済み、且つ母音部の認識結果を用いて
入力パターンを音節単位に認識処理できるからこの音節
単位の認識処理量も少なく済み、全体としての認識処理
量が大幅に減少するという効果も奏し、認識速度の向上
及び認識処理に要するハードウェアの減少に寄与し、連
続音節認識システムの普及に寄与するところが大きい０

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図。 第２図は本発明の詳細な説明図。 第３図は第２図における母音部認識の説明図。 第４図は本発明方法を実施するためのブロック図。 第５図はパターンマツチングを用いた連続音声認識の説
明図。 第６図は従来の連続音節認識の説明図である。 図中、Ｃ・・・未知入力パターン ！・・・標準パターン ト・・マイクロフォン ２・・・分析部 ３・・・プロセッサ ４・・・標準パターンメモリ ５・・・ＣＰＵ用メモリ

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）複数個の音節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力パターンに、予
   じめ記憶しておいた母音の標準パターンを複数個各々隣
   合う母音の標準パターンの端部同志が境界で少なくとも
   離隔している場合を対象にマッチングを行い、 該入力パターンと該複数個の母音標準パターンとの類似
   度が最も高くなるような該入力パターンの母音部のセグ
   メンテーシヨンと候補母音標準パターンを決定し、 該入力パターンの母音部の認識結果に基いて該入力パタ
   ーンを音節単位に認識することを特徴とする連続音節認
   識方法。
2. （２）前記マッチングは、前記端部同志が境界で連接し
   ている場合と前記離隔している場合とを対象に行なうこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載の連続音
   節認識方法。
3. （３）前記マッチングは、前記端部同志が境界で重複し
   ている場合と前記離隔している場合とを対象に行なうこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載の連続音
   節認識方法。
4. （４）前記マッチングは、前記端部同志が境界で連続し
   ている場合と重複している場合と前記離隔している場合
   とを対象に行なうことを特徴とする特許請求の範囲第（
   １）項記載の連続音節認識方法。
5. （５）前記母音部のセグメンテーシヨンと候補母音標準
   パターンの決定の後に、さらに、各母音部ごとに独立に
   、再度母音標準パターンとの照合を行い、該入力パター
   ンの母音部の認識結果を得ることを特徴とする特許請求
   の範囲第（１）項記載の連続音節認識方法。