JPS62118399A - 有限状態マシン内での遷移解析装置及び方法 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明はＶｉｔｅｒｂｉ　（ヴイテルビ）エンジンと、
複数の有限状態マシンの動作において最小累積距離を求
める付随の方法に関る；。本発明は制限を意図る；もの
でないが特に、有限状態マシンの各々が存在る；制限さ
れた語重集中で認識されるべき語を表わし、遷移が受信
音声の解析時におけるマシンを通じた進行を表わすよう
な音声認識に関る；。

（発明が解決しよとる；問題点） 本発明の目的の１つは、連続した音声認識と適合る；タ
イムスケールで、語党集中からどの語が話されたかを指
示しようとる；判定論理に必要な量を抽出して与えるこ
とにある。

（問題点を解決る；ための手段） 本明細書と特許請求の範囲の記載において、有限状態マ
シンは遷移で結ばれた複数の状態を含み、各状態と各遷
移は対応る；状態及び遷移ペナルティをそれぞれ有し、
状態の最小累積距離とは、あらゆる可能な経路を考慮に
入れて、スタート位置からその状態へ達る；間に生じる
状態及び遷移ペナルティから通常加算によって得られる
値のうち最小のもののことである。

本発明の第１の態様によれば、後述る；有限状態マシン
で最小累積距離を求める装置であって：最小累積距離を
求めるべき現状態への遷移を有る；状態である全始発状
態の最小累積距離の外部記憶装置内における位置を指示
し、またこれらの遷移に対応した遷移ペナルティの外部
記憶装置内における位置を指示る；インジケータ回路手
段；現状態への各遷移毎に、各始発状態についての最小
累積距離及び対応した遷移ペナルティに基づく値を求め
、現状態についての上記値が最小であるかどうかを判定
し、現状態についての上記最小値と状態ペナルティから
現状態についての最小累積距離を求める論理回路手段；
及び 上記インジケータ回路手段の動作を制御して最小累積距
離と遷移ペナルティを論理手段に供給し、命令信号を受
信る；と該論理手段を制御して全状態の最小累積距離を
求めるように構成された制御回路手段；を備えて成る装
置が提供される。

本発明の回路手段を用いることで、前記目的は特別に構
成されたハードウェア装置によって達成できる。

本発明による装置は例えば、離散形専用回路あるいはゲ
ートアレイ等の特注集積回路を用いて構成し得る。

前記インジケータ回路手段は、それぞれ現状態について
の累積距離の外部記憶装置内におけるロケーション、現
状態の累積アドレスのロケーションに対る；選ばれた始
発状態の累積距離の増分アドレス、及び選ばれた始発状
態と現状態との間の遷移に対応した遷移ペナルティのロ
ケーションを指示る；累積距離ポインタ、オンセントポ
インタ、及び遷移ペナルティポインタを各々記憶る；第
１、第２及び第３記憶手段で構成し得る。または前記制
御回路手段は、論理回路手段を用いオフセットポインタ
で指示されたロケーションのオフセットと累積距離ポイ
ンタで指示されたロケーションのアドレスとを加えて得
られるアドレスを持った外部記憶装置内のロケーション
から、始発状態についての現在必要な最小累積距離を得
ることができる。この目的のため、論理手段は演算論理
装置（Ａ　Ｌ　Ｕ）で構成し得る。また制御手段は、遷
移ペナルティポインタで指示されたロケーションから現
在必要な遷移を得ることができる。

論理手段は、最小累積距離と遷移ペナルティを加算る；
手段と、この加算結果の相対的大きを比較る；手段を備
え得る。このような手段は上記のＡＬＵで構成可能であ
る。

本発明の第２の態様によれば、後述る；所定数の有限状
態マシンにおいて最小累積距離を求める装置で、全マシ
ンが同数の状態と同一のパターンの遷移を有る；ものに
おいて： 最小累積距離に加えて、各状態への各遷移毎に各々に対
応した１つの多数のアドレスオフセットを記憶る；記憶
手段； 選ばれた有限状態マシンの現状態への各遷移毎に、遷移
が発つした始発状態と該始発状態についての記憶された
最小累積距離とに応じて累積距離値を求める論理手段で
、該論理手段がアドレスオフセットを用い、現状態につ
いての記憶された最小累積距離のアドレスから始発状態
の記憶された最小累積距離を得るように構成されている
；及び論理手段によって各マシンの各状態への各遷移毎
に上記累積距離値を求めるとともに、各状態毎に該埴生
の最小値を選択し、該最小値を記憶された最小累積距離
の更新値として転送る；制御手段；を備えて成る装置が
提供される。

記憶手段は隣接る；ロケーションにアドレスオフセット
を記憶してもよいが、各状態のオフセットを別の状態の
オフセットから区分る；ため記憶手段中にマーカを配置
る；。

本発明の第３の態様によれば、全てが同数の状態と同一
パターンの遷移を有る；後述る；所定数の有限状態マシ
ンにおいて最小累積距離を求める方法であって＝ 最小累積距離と、各状態への各遷移毎に１つで各々に対
応した多数のアドレスオフセットを記憶い 選ばれた有限状態マシンの現状態への各遷移毎に、遷移
が発つした始発状態と該始発状態についての記憶された
最小累積距離とに応じて累積距離値を求め、該始発状態
の記憶された最小累積距離はアドレスオフセットを用い
て現状態についての記憶された最小累積距離のアドレス
から得られ；更に各マシンの各状態への各遷移毎に上記
累積距離値を求めるとともに、各状態毎に咳埴生の最小
値を選択し、該最小素価を記憶された最小累積距離の更
新値として記憶る；：を含んで成る方法が提供される。

本発明の第４の態様によれば、複数の有限状態マシンを
分析る；のに使われる装置であって：複数の有限状態マ
シンの各々について以下の動作を繰り返し実行る；論理
手段； 各状態毎に現在の最小累積距離を表わす値を求め、更に 上記最小累積距離を得ながら、始発状態から該当状態へ
至るまでに生じた反復回数を表わす指示を求めること；
及び 少くとも新しい値が求められるまで、上記指示と最小累
積距離を記憶る；記憶手段；を備えて成る装置が提供そ
れる。

有限状態マシンは一方向の遷移を許容しないようなもの
でもよく、論理手段は各反復毎に、最終状態から最初の
状態への１回の通過で最小累積距離を求め、通過る；間
に生じた最小累積距離及び対応る；反復数（トレースバ
ンクポインタとして知られる）を更新る；ように構成し
てもよい。

音声認識においては、受信された音声の解析によって得
られた量を常時指示る；記憶手段の一エリアに照い合わ
せる；インデックスを用いて状態ペナルティを得るのが
好ましい。通常これらの音声が、受信音声と予測音声の
テンプレートとの間の差を表わす“距離”ベクトルを形
成る；。

本発明の第５の態様によれば、有限状態マシン間で遷移
が生じるような複数の有限状態マシンを解析る；のに使
われる装置であって： 各マシン毎に３種類の状態、つまり平常状態、スタート
状態及びエンド状態が記憶される複数の有限状態マシン
の表示を記憶る；記憶手段で、平常状態が上記マシンを
表わすのに必要な状態であり、エンド状態が他の有限状
態マシンへの遷移可能な全ての平常状態からの遷移を有
し、スタート状態が他の有限状態から到達可能な全ての
状態への遷移を有る；；及び 各マシンについてエンド状態への最小累積距離に応じた
スコア値を求め、該スコア値のうち最小のものを有限状
態マシンのうち選ばれたマシンのスタート状態のスコア
値として記憶手段に転送る；論理手段で、該論理手段が
それ以外のスタート状態について比較的高い値を記憶手
段に転送る；；を備えて成る装置が提供される。

前記の最も小さい最小累積距離の設定されたスタート状
態を有限状態マシンがスタート状態を持つかどうかの選
択は、認識すべき語の語党に関る；文法に基づいて行な
い得る。

本発明の第６の態様によれば、有限状態マシン間で遷移
が生じるような複数の有限状態マシンにおける遷移を解
析る；のに使われる方法であって：各マシン毎に３種類
の状態、つまり平常状態、スタート状態及びエンド状態
が記憶される複数の有限状態マシンの表示を記憶る；ス
テップで、平常状態が上記マシンを表わすのに必要な状
態であり、エンド状態が他の有限状態マシンへの遷移可
能な全ての平常状態からの遷移を有し、スタート状態が
他の有限状態から到達可能な全ての状態への遷移を有る
；； 各マシンについてエンド状態への最小累積距離に応じて
スコア値を求める工程；及び エンド状態の最小累積距離のうち最小のものに応じたス
コア値を有限状態マシンのうち選ばれたマシンのスター
ト状態のスコア値として記憶る；ステップで、それ以外
のスタート状態については比較的高い値を記憶る；；を
含んで成る方法が提供される。

上記の有限状態マシンは全て同数の状態と同一パターン
の遷移を有る；が、その場合でもインデックスと遷移ペ
ナルティはマシン間で異なる。この構成の利点は、後で
“スケルトン”に関連して説明される。通常、一部の遷
移を他の遷移より生じ難くる；値を持った遷移ペナルテ
ィを用いて、各マシン毎に可能な全数の状態を利用る；
のが最良である。一部のインデックス及び／又は一部の
ペナルティは、一部の遷移及び／又は一部の状態が存在
しなくなるような値を持つことも可能である。

上記の最小累積距離は加算によって形成されるので常に
増加る；ことから、各反復の終りに、前回の反復で全て
のモデルについて求められた最も小さい最小累積値を用
い、全マシンを通じた各計算の反復の終りに記憶された
最小累積距離から減じることによって更新る；のが本発
明の重要な特徴である。

しかし、最小累積距離はそれでも記憶手段内のロケーシ
ョンが保持可能な最大値に達る；ことがあるので、その
ような最大値に達したとき、それ以上の加算が成されず
、従って保持された数が０にオーバフローしないように
論理手段が保持る；ことも本発明の別の重要な特徴であ
る。さらに論理手段は、最大値に達したとき、上記の減
算による修正が行なわれないことを保証る；ように構成
される。

本発明の第７の態様によれば、複数の有限状態マシンの
各状態を通過る；最小経路が各マシン毎に繰り返し計算
されるような有限状態マシンでの遷移を解析る；のに使
われる装置が提供される。

また本発明は、前記第４及び第７の態様に対応した方法
を含むものである。

以下発明の幾つかの実施例を、添付の図面を参照しなが
ら一例として説明る；。

（実施例） 本発明のＶｉｔｅｒｂｉエンジンは一実施例において、
音声認識の一部として使用できる。音声はマイクロフォ
ンで受信され、可聴周波数範囲にわたって広がった各周
波数における強度スペクトルを表わす出力を生じる一連
のフィルタに与えられる。異なった周波数でのそれぞれ
の強度を表わすデジタル値が異なった時間フレーム内で
特徴ベクトルを形成し、認識装置の訓練期間中に音声か
ら求められた確率密度関数（Ｐ　Ｄ　Ｆ）に基づく距離
計算でそれらの特徴ベクトルが用いられる。特徴ベクト
ルがＰＤＦに与えられると、認識装置の能力に含まれた
語霊集内の語の１つをそれぞれ表わす有限状態マシンを
形成る；複数の状態中の１つである状態を表わす現音声
の可能性を指示る；距離ベクトルが求められる。１つの
ＰＤＦを有限状態マシンの１より多い状態に割り当てる
こともできる。

上記距離ベクトルがＶｉｔｅｒｂｉエンジンの入力とな
り、該エンジンの機能は、どの語が話されたかを判定論
理で判定可能とる；出力信号を与えることにある。

第１図の有限状態マシンは、認識装置の語堂集内の１つ
の語を表わしている。図示のマシンは３つの平常状態を
有る；が、実際には３状態でなく−ａにもっと多数の状
態を持つ。有限状態マシンはさらに、スタート及びエイ
ドダミー状態（ＳＤ及びＥＤ）を有る；。平常のモデル
状態は矢印で示した遷移によって分離され、音声モデル
では、左から右への遷移または各状態からそれ自身への
遷移が使われる。−語が３音から成る簡単な例の場合、
音は左から右への順序で生じねばならず、ある音は１以
上のフレームの継続中同じ状態に留まることもできる。

Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンによって判定論理に与えられる
情報は、モデルを通る最大可能性経路とこれら経路の長
さに関連している。最大可能性は２種類のペナルティを
モデルに割り当てることによって求められる： 状態間及び同じ状態へ戻る矢印で示された遷移へ個々に
割り当てられた遷移ペナルティｔｐ（ｓｌ、Ｓ２）；及
び インデックスＩ　　（ｓ）によりＶｉｔｅｒｂｉエンジ
ンの特定反復ｔの平常状態に割り当てられた状態ペナル
ティＳ、　（１，ｔ）で、Ｓは状態を示す。

遷移ペナルティとインデックスは特定Ｖｉｔｅｒｂｉエ
ンジンの各モデル毎に一定でムくてもよいが、この例で
は一定に保たれるものとる；。第２図の第１表は、イン
デックスに付される値が時間と共に変化る；様子を示し
ている。第１反復（０）では、インデックスＩ、、Ｉ２
・・・１．に付される値が第１フレーム（０）の距離ベ
クトルの各要素によって形成され、以下に続く距離ベク
トルが第１表の列１．２・・・ｉを形成る；。現時点の
距離ベクトルだけがヴイフルビエンジンによって保持さ
れる。

次に、各モデルを通る最小距離を計算る；方法について
説明る；。各反復において、Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンは
最古の状態からスタートして順次左へ進む各々の平常状
態毎に最小累積距離を計算る；。

つまり、反復Ｏで状態Ｃの場合、３経路からの最小累積
距離が求められ、各経路毎に経路の始点状態について記
憶されている累積距離がその経路の遷移ペナルティに加
えられる。この結果見い出された最小値が、該当の状態
に割り当てられたインデックスを用いて得られる状６ｃ
のペナルティと現時点の距離ベクトル（第１表中の現時
点の対応列）に加えられる。こうして各状態毎に見い出
された最小累積距離（ＭＣＤ）が記憶装置内に保持され
、各記憶装置は第３図中第２表の１行を常時保持る；。

第１反復Ｏでは行０の値がまず最大値にセットされるの
で、反復ｌを実行る；ときは、上述した最小累積距離を
更新る；のに状態Ａ、　Ｂ及びＣの累積距離が使われる
。例えば、状ＧＣの最小累積距離を更新る；のには、状
態Ａ、Ｂ及びＣの前回の累積距離を用いる。状Ｂｃにつ
いてどれが最小累積距離かを反復ｌで決定した後、この
距離がＭＣＤを更新る；のに使われ、同時に先に反復Ｏ
ではＯにセットされていたトレースバックポインタ（Ｔ
Ｂ）も、新しい最小累積距離をそこから計算した状態の
先のトレースバックポインタを１インクレメントる；こ
とによって更新される。

従って、各状態（Ｓ）の各反復（１）において、最小累
積距離（ＭＣＤ　（ｓ、ｔ））とトレースバックポイン
タ（ＴＢ　（ｓ、ｔ））は次式で与えられる。

ＭＣＤ（ｓ、ｔ）＝ＤＶ（１（ｓ）、ｔ）＋ｍｉｎ、　
（ｔｐ（ｘ、ｓ）＋ＭＣＤ（ｘ、ｔ４））Ｘ　＝　Ａｒ
ｇｍｉｎｘ　（ｔｐ（ｘ、ｓ）　＋　ＭＣＤ（ｘ、ｔ−
１）ＩＴＢ（ｓ、ｔ）　＝　ＴＢ（ｘ、ｔ−１）　＋　
１但しｔは現時点の反復、 ＤＶ　（Ｉ　（ｓ）、　ｔ）は反復ｔでの状ＢＳに関る
；インデックスＩ　（ｓ）を用いて得られた距離ベクト
ルの要素、 ｔ、（ｘ、　　ｓ　）は状態Ｘから状態Ｓへの遷移に伴
う遷移ペナルティ、 ＭＣＤ　（ｓ、ｔ）は反復ｔの状態Ｓまでの最小累積距
離、 ＴＢ　（Ｓ、ｔ）は反復ｔの状！！：４Ｓに付されたト
レースバックポインタ、 ｍ１ｎｘ（）は全有効値Ｘに関る；式の最小値を意味る
；、 Ａｒｇｍｉｎｘ　（）は式を最小とる；Ｘの値を意味る
；。

前述したように、Ｖ　ｉ　ｔｅｒｂ　ｉエンジンは各フ
レーム内で、各状態毎に最小累積距離とトレースバック
ポインタを見つけ出す。各々の有限状態マシンでは、こ
れらの最小累積距離及び対応トレースバックポインタが
判定論理へ、どの語が明瞭に話されたのかをその論理で
指示る；ためのデータとして送られる。上記の動作に加
え、Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンは全モデルを通じた各完全
な反復の最後に、全モデルに関る；最小累積距離のうち
の最小の値を見い出し、次の反復で全ての記憶されてい
る最小累積距離値からその最小値を減じる。この基準化
（スケーリング）演算は、記憶累積距離値が記憶装置内
にロケーションを保持可能なサイズを越えるのを、つま
りオーバフローをできる限り防止る；ために行なわれる
。上式から、最小累積距離は加算によって形成されるの
で、必然的に増加る；ことが明らかであろう。見い出さ
れた全ての値から最小値を減じることで、増加る；傾向
が減少る；。しかし、記憶最小累積距離が記憶可能な最
大サイズに達したら、それ以上増加されずにその値に保
持され、誤った累積距離値が記憶されるのを防ぐため、
いったん最大値に達した後は上記の減算を行なわない。

各反復毎に最小累積距離が記憶され最終的に最大値を排
除る；ので、最終的には最大値が記憶装置から自動的に
出る。

第１図の２つのダミー状態は、−語を表わす１つの有限
状態マシンから別のマシンへの遷移を簡単化る；のに使
われる。第４図では、前述のごとく遷移ペナルティとイ
ンデックスは異なるが、２つの異なった語がそれぞれ同
様なモデルＡ、Ｂ、Ｃ及びＡ′、Ｂ’、Ｃ’を有る；。

第１モデルの終りから第２モデルの始めへの正常な遷移
が、状、ｔＢ（、から状態Ａ′への矢印１０で示しであ
る。しかし、語の一部が発音されないと、矢印１１及び
１２で示したように、第１モデルの最後の状態または第
２モデルの最初の状態が省かれた遷移がしばしば生じる
。状ＤＢから状態Ｂ′への遷移が生じることもある。一
般的な認識装置の語霊集内の６４語間で生じ得る全ての
遷移を考慮る；のは、第２図に基づいて実行る；場合極
めて複雑になるが、この問題は以下に述べるようにダミ
ー状態を使うことで避けられる。つまり、Ｖｉｔｅｒｂ
ｉ　エンジンは一部についての平常状態を更新し終った
後、状態ペナルティが存在しない点を除けば、平常状態
の場合と同じ方法で状態の最小累積距離を見い出すこと
によってエンドダミー状ｇ（ＥＤ）を更新る；。トレー
スバックポインタもエンドダミー状態について記憶され
、選ばれた最小累積距離に対応る；トレースバンクポイ
ンタが記憶前にインクレメントされない点を除けば、他
のトレースバックポインタと同じように見い出される。

各エンド状態が処理されるとき、トレースバックポイン
タの値に依存した更なる距離が最小累積距離に加えられ
、語終了スコアを形成る；。最小語終了スコアとこれに
対応した語インデックスのレコードを維持る；ため、実
行チェックが行なわれる。

Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンが全てのモデルを処理し終った
とき、ベストの語スコアを用いて選ばれた語モデルのス
タートダミー状態（ＳＤ）を更新し、その他のスタート
状態は最大値に更新される。全スタートダミーについて
のトレースバックポインタはＯにセットされる。ベスト
の語スコアによる更新のため、スタート状態は、認識す
べき語の語党のうちどの語が前の語に続（かまたは続か
ないかという文法上の基準に基づいて選ばれる。このよ
うな文法が存在しなかったり、文法が無視される場合に
は、全てのスタート状態がベストの語スコアで更新され
る。こうして、ある有限状態マシンから別の有限状態マ
シンへの遷移に関る；最小経路及び累積距離が各マシン
毎に記録される。

Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンは汎用コンピュータまたはマイ
クロプロセッサを使っても構成できるが、連続的な音声
認識にとっては、充分短い時間で処理を実行る；ため専
用のコンピュータを離散集積回路から、あるいはより好
ましくは特殊メタル化ゲートまたは論理アレイを有る；
シングルチップ上に構成る；のが望ましい。−例を後述
る；専用コンピュータは例えば、一部がランダムアクセ
スメモリのアドレスバスにまた残りがデータバスにそれ
ぞれ接続されている多数のラッチに接続された出力を持
つ演算論理装置から成る。

上記したコンピュータを本発明に適応可能とる；ため、
つまり有限状態マシンのモデル内の状態数と各状態間の
遷移数が変更しないようにハード配線を避けるため、ラ
ンダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）の一部が、各モデル内
の状態数と各状態間の遷移経路数を決める“スケルトン
”として割り当てられている。ＲＡＭの各部分が第５図
に示してあり、これら各部分の１つ１５が“スケルトン
”である。部分１６〜１８が３つのそれぞれのモデル用
の大部分のデータを含み、各モデル毎に同じ１つの部分
が存在る；。第１図のモデルをＲＡＭ部１６で表わすと
る；と、３つの下方ロケーションがその他の状態及びそ
れ自体から状態Ｃへの遷移に対応した３つの入力転送ペ
ナルティｔｐ＋〜Ｌｐ３を含むことが明らかであろう。

第４０ケーシヨンは、第１表から状態ペナルティを見い
出すのを可能とる；インデックスを含む。部分１６はさ
らに、状態Ａ、Ｂ及びＥＤ用のその他のロケーションに
区分されている。状６ｃは３つの入力遷移を有る；ので
状ＢＡ、Ｂより１多いロケーションを持ち、状１％ｉＥ
Ｄはこの状態に対応る；ペナルティが存在しないので状
態Ａより１少いロケーションを持つ。状態ＳＤは、それ
への遷移がなくまた対応る；ペナルティもないので、部
分１６中にロケーションを持たない。後述る；ように、
Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンは反復を行なう際、ポインタを
用いて部分１６．１７．１８及び他のモデルの同様の部
分を順次移動る；。各状態について、各遷移ペナルティ
毎にオフセットが記憶されたＲＡＭのスケルトン部分１
５中を移動る；のにも、ポインタが使われる。

各部内の各状態に対応した最小累積距離とトレースバッ
クポインタを記憶る；ため、各語毎に１つづつ、さらに
別のＲＡＭ部分が設定されている。

これらの部分の例が第５図に２０．２１及び２２で示し
である。第１図に示した語の場合、ＲＡＭ部２０は各状
態毎に１対づつ、計５対のロケーションに区分され、そ
れぞれ該当る；状態の累積距離とトレースバックポイン
タを含む。

最小累積距離を更新る；ため、矢印２３．２４及び２５
で示し、専用コンピュータではラッチで保持される３つ
のポインタを用いる。第１ポインタ２３は初め、この例
ではＲＡＭ部分１６の最下ロケーションに保持された、
更新すべき第１モデルの最後の状態の第１遷移ペナルテ
イを推している。Ｖｔｔｅｒｂｉ　エンジンは、こ＼で
は状態Ｃに至るどの累積距離が最小かを判定しなければ
ならない。

この判定を行なうには、状態Ｃに至る経路の各々につい
て累積距離を求め、そのうちどれが最小かを決める。転
送ペナルティ１を得た後、ポインタ２４がＲＡＭのスケ
ルトン部分１５内のオフセットを指し、これが第１遷移
の発した状態における累積距離の位置を決める。従って
、始発状態が現状態であれば、オフセットは０、累積距
離はポインタ２５で与えられるものとなる。次に、求め
られた距離が記憶されるとともにポインタ２３．２４が
１インクレメントされ、第２遷移ペナルテイがこの場合
″２”であるオフセット２によって与えられる累積距離
に加えられる結果、ポインタ２５のアドレスより２大き
いアドレスの位置に保持されている距離、つまり状態Ｂ
の累積距離が読み取られる。こうして求められた距離が
先に求めた距離より小さいと、それが記憶される。ポイ
ンタ２３及び２４が再びインクレメントされて第３遷移
とこれに加えるべき累積距離を与え、求められた距離が
すでに先に記憶された距離より小さいと、それが再び記
憶される。このようにして、求められた累積距離の最小
値が記憶される。ポインタ２３及び２４が再びインクレ
メントされ、ポインタ２３は該当の状態ペナルティを求
めるためのインデックスを与え、ポインタ２４は状態Ｃ
に関る；反復の終了に達したことを指示る；。こ−で、
求められた最小累積距離がその該当る；トレースバック
ポインタと共にポインタ２５で与えられた位置に記憶さ
れ、３ポインタ全てがインクレメントされる。次いで、
状９Ｂ及びＣについての累積距離が、ポインタ２３．２
４及び２５のインクレメントに伴って同じように更新さ
れる。但し、エンド状態（Ｅ　Ｄ）についての累積距離
とトレースバンクポインタは、モデル内の状態全てが更
新されたときに得られ、上述のようにして（スタート状
態を除く）全モデルが更新されたとき、エンドダミー状
態に保持された最小累積距離が文法に基づいて選ばれた
スタート状態（ＳＤ）に入力される。

“スケルトン”を使うことで、モデルは次の３つの方法
で変更可能となる：第１に、オフセットを変えることに
よって状態間の遷移が変更され、第２に、２マ一カ間の
オフセット数を変えれば、状態に至る遷移数が変更る；
。各モデル内の状態数はＲＡＭ部に記憶されるオフセッ
トグループの数を増すことによって変更でき、モデル数
は部分１６．１７．１８及び２０．２１．２２等の各部
分をより多く割り当てることによって増加可能である。

Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンの一反復を示す第６図のフロー
チャートの動作は、同チャートから明らかとなろう。語
インデックスは動作２７で初期化され、このインデック
スは語霊集内の語のコード番号を保持る；。次に、動作
２８で文法テーブルが呼び出され、最後の反復後に許容
される全ての語を得る。文法テーブルの設定に使われた
文法が各部をつないで有限状態マシンを形成し、語の終
りを表わす各ノードには、文法で指示された他の幾つか
の語だけへの遷移が存在る；。文法テーブルは多数の入
力グループで構成され、各入力はそれぞれのノードと関
連し、そのノードに続くのが可能な語のインデックスを
与える。各反復後に、グラマーポインタはまず該当ノー
ドに続くのが可能な語グループ内の第１語を指すように
セットされ、次いでこのポインタが割り出されてグルー
プ内のその他の語を指すことによって、これらの語を動
作２８で読取り可能とる；。これらの語についてのスタ
ート状態はフローチャートの先の反復における最高の語
スコアにセットされるが、それ以外のスタート状態は高
い値にセットされる（動作２９）。

動作３０では、第１表中の現時点の列を表わすＲＡＭ内
のロケーションに読み込まれる。次にループ３１に入り
、そこで第１モデルにおける最後の平常状態の一遷移に
関る；累積距離ＣＤ、が計算される。ＣＤ、、の値が現
状態についての最小累積距離のリセフト値、すなわち該
当る；場合には先に計算された値（ＭＣＤ）より小さい
と、動作３２でＭＣＤがＣＤｒｌにセットされる。これ
と同時に、その遷移の始発状態の累積距離に対応したト
レースバックポインタＴＢが退避される。テスト３３で
現状態に至る別の遷移がさらに存在しないかどうかを判
定し、なければループ３４に進み、そこで前の反復から
最も小さい最小値距離を減じる標準化が行なわれるとと
もに、その状態における状態ペナルティが加えられ、最
も小さいＭＣＤが保存される。先に退避されたトレース
バックポインタもインクレメントされる。ループ３４の
終りで現状態のＭＣＤとＴＢが保存され、次の状態につ
いてループ３１が繰り返される。この繰り返しの実行で
、ＭＣＤが新しい状態についてリセ・７トされ、ＣＩ）
、、、ｔｐ、ＣＤＯ及びＴＢの各値が新しい状態に関連
付けられる。新しい状態がエンド状態であるとテスト３
５で判定されるとループ３７に入り、そこで語長距離（
ＷＬＤ）が求められ、最小累積距離に加えられてそのエ
ンド状態についてのスコアを与える。この語長距離は、
ＲＡＭ内に保持された語長ペナルティテーブルを探索る
；ことによって求められ、同テーブルの内容は距離でト
レースバンクポインタによって割り出される（必要なら
、語長ペナルティテーブルを検索テーブルへのインデッ
クスとして用い、異なったペナルティが異なった語に加
えることもできる）。

次にテスト３９が成され、計算したばかりのスコアが現
反復でそれまでに処理された全ての語についての最も低
いエンド状態スコアであるかどうかを判定る；。そのス
コアが最小であれば、スコアと語インデックスが退避さ
れる。ループ３７は、語インデックスをインクレメント
とる；演算と、さらに他のモデルが処理されるべきかど
うかを判定る；テスト３日とで終る。他のモデルがあれ
ば、ジャンプ３６で示すように両ループ３１．３４が繰
り返されるが、この場合も変数は必要に応じてリセット
され、新しいモデル及び新しい状態を表わす。全モデル
が処理されたことがテスト３７で指示されると、ベスト
の語インデックスとベストの語スコアが判定マーカに出
力可能な状態となる。

次の反復の開始時点では、その反復でスタートを許され
る全ての語のスタート状態に関る；累積距離を更新る；
のにベストの語スコアが使われる。

それ以外の語についてのスタート状態は、高い値に初期
化される。そして次の反復が動作３０から始まる。

Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンとして使用し得る回路４０が第
７図に示してあり、例えば離散集積回路または特注のゲ
ートアレイで構成できる。Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンは１
６ビツトのアドレスバス４２と８ビツトのデータバスで
、ＲＡＭ４１に接続されている。

ＲＡＭ４１は第５図の記憶エリア１５〜２０及びその信
置様の記憶エリアを含む。

Ｖｉｔｅｒｂｉエンジンの反復を始めるときは、−例と
してシーケンサとメモリ　（いずれも図示してない）か
ら成るコントローラ４５に接続された端子４４に“Ｇｏ
　（進行）”信号が印加される。

“ＧＯ”信号に応じ、シーケンサがその全状態を通って
サイクル循環し、この間に端子４６に一連の２進ビツト
パターンを出力る；コントローラのメモリにアドレスる
；。Ｖｉｔｅｒｂｉエンジン４０の各回路（コントロー
ラ４５を除く）のエネーブル端子がそれぞれ端子４６の
１つに接続されているので、ビットパターンが端子４６
に現われると、異なった回路あるいは回路群が作動可能
な状態になる。

第１の動作では、ラッチで永久的に保持されたパラメー
タベースアドレスを用い、ＲＡＭ４１内のパラメータベ
ースにアドレスる；。つまり、バッファ４８がコントロ
ーラ４５で作動可能な状態となり、ＲＡＭがバス４２を
介してアドレスされる。パラメータアレイは、第１表を
読み取るための４つのポインタ２３　（ペナルティポイ
ンターＰｅｎｐｔ　）　、２４　　（スケルトンポイン
ターＴｐｔ　）、２５　（累積距離ポインターｃｏｐｔ
）及びインデックスポインタ（Ｄｖｅｃ）の各アドレス
を保持している。

さらに、ラッチ７７に保持されたポインタ（ＷＬ）が初
期化されて語長ペナルティ探索テーブルのスタートを推
し、またラッチ７８に保持された文法ポインタ（Ｇｒａ
ｍ　ｐｔ　）が初期化されて文法テーブルのスタートを
指す。上記初めの４つのポインタはそれぞれラッチ５０
．５１，５２及び５３ヘバツフア５４とラッチ５５を介
し各々２つの直列８ビツトバイトの形で読み取られ、コ
ントローラ４５が再び必要な制御信号を与える（以下の
説明では特別な機能が必要な場合を除き、コントローラ
の機能は理解されているものとる；）。累積距離を減ず
べき量も、パラメータアレイ中の別の要素を読み取るこ
とによって初期化され、その結果がラッチ５８に入力さ
れる。更に別の初期化として、前累積距離プラス遷移ペ
ナルティの最小値、現反復での最小累積距離、及び現反
復でのベストの語スコアをそれぞれラッチる；最大ラッ
チ５６．５７及び８０の設定も含まれる。現在の語イン
デックスがラッチ７９に入力されるが、ベストの語イン
デックスを保持る；ラッチ８１は必要な値へ自動的に設
定されるので初期化を必要としない。

初期化プロセスは、全スタートダミーのスコアをスター
ト値かまたは高い値に設定る；ことによって進行る；。

文法ポインタを用いて文法テーブルにアクセスし、第１
の許容される語インデックスを文法テーブルから読み取
る。この語インデックスがラッチ７９に保持された現在
の語インデソクスと演算論理装置（ＡＬＵ）６１で比較
され、両者が同じだと、現在の語のスタートダミーが初
期化値にセントされ、文法ポインタがインクレメントさ
れる。両者が一致しないと、スタートダミーが高い値に
セットされる。次に語インデックスをインクレメントし
、全スタートダミーが初期化されるまで上記プロセスが
繰り返される。全スタートダミーが初期化された時点で
、語インデックスがそのスタート値にリセットされる。

次にランチ５１内のスケルトンポインタ２４を用い、バ
ッファ５４を介してラッチ６０にＲＡＭ４１から格納さ
れている第１オフセツトを読み取る。バッファ６３を用
いてＡＬＵ６１の他方の入力に“１”を強制入力る；の
と同時に、バッファ６２を介したＡＬＵ６１の一方の入
力への印加によってインクレメントされる。バッファ５
９がインクレメント後のポインタ２４をラッチ５１へ格
納し戻す。

累積距離ポインタ２５がラッチ５２からＡＬＵに送られ
、そこでラッチ６０に現在保持されている必要なオフセ
ットに加えられ、その結果が一時的なポインタ（Ｖｐｔ
）を保持る；ラッチ６４に送られる。Ｖｐｔは、ＲＡＭ
４１内に保持された第１遷移（例えば第１図中のＡから
Ｃ）が発る；状態の累積距離を読み取るのに使われる。

何故なら、ポインタ２５からのオフセットは、記憶エリ
ア２０内における累積距離の増分アドレスとなっている
からである。読み取られた累積距離がラッチ６５内に格
納され、バッファ６２、ラッチ６３、ＡＬＵ６１及びバ
ッファ５９を用いてＶｐｔが１インクレメントされる。

こ＼でＶｐｔはラッチ６５に保持された累積距離に対応
る；トレースバンクポインタを指し、このポインタがラ
ッチ６６内に読み込まれる。次に、ペナルティポインタ
２３を用いて該当の遷移ペナルティをＲＡＭ４１からラ
ッチ６０内に読み出し、ＡＬＵが両ランチ６０と６５の
内容、つまり累積距離と遷移ペナルティを加算し、その
結果がバッファ６７を介してランチ６０に格納される。

ランチ５６は通常状態についてそれまでに求められた最
小の累積距離値を保持る；が、第１遷移では前述のごと
（最大値にセットされている。従って、ＡＬＵは通常側
ラッチ５６と６０の内容を比較し、ラッチ６０の内容の
方がそれまでに求められた最小値より小さいと、フラグ
が制御ライン６８にセットされ、コントローラにラッチ
６０からラッチ５６への読み出しを行なわせるとともに
、トレースバックポインタをラッチ６６からラッチ６９
へ読み込ませる。こうして、それまでに求められた累積
距離プラス遷移ペナルティの和のうちベスト値とこれに
対応る；トレースバックポインタが求められる。

次にスケルトンポインタを用いて第１状態への別の遷移
に関る；調査を開始し、求められた累積距離プラス遷移
ペナルティの和をチェックして、その和がラッチ５６に
保持されている値より小さいかどうかを判定る；。もし
、小さければ、その和が対応る；トレースバックポイン
タと共にラッチ５６．６９内へそれぞれ記憶される。こ
のプロセスは、スケルトンポインタ２４が状態終了（Ｅ
Ｏ３）マーカとして知られているような第１マーカに達
る；まで続けられる。このようなマーカがバッファ５４
の出力に現われると、この旨が検出器７０で検出され、
コントローラ４５が前記のように動作を継続る；べく信
号通知される。

ＡＬＵは前述のごと最後の反復で求められランチ５８内
に保持された最小累積距離をランチ５６の内容から減じ
、その結果をラッチ６５内に書き込む。ペナルティポイ
ンタ２３で指示された第１表用のインデックスであるア
ドレスを用いてそのインデックスをランチ６０に書き込
み、ＡＬＵがラッチ６０の内容を、前記した初期化の結
果として距離ベクトルの各要素を含むＲＡＭ４１のエリ
アのベースアドレス（つまり第２表の現時点の列）を保
持しているラッチ５３の内容に加える。その結果がラッ
チ６４に書き込まれ、距離ベクトルの該当要素をラッチ
６０内へ読み込むのに使われるポインタＶｐｔとなる。

さらにＡ　Ｌ　Ｕは（標準化された最小累積距離を保持
している）両ラッチ６０と６５の内容を加えて更新累積
格闘１を与え、これがラッチ５２内に保持されているポ
インタ２５で指示された位置に入れられる。次にラッチ
６９内のトレースバンクポインタがＡＬＵで１インクレ
メントされ、その結果がラッチ６０に入れられる。

ラッチ５２の内容もＡＬＵ内で１インクレメントされ、
こうして形成されたアドレスを用い、ランチ６０内のト
レースバックポインタをバッファ７１を介してＲＡＭ４
１内に入力る；。次の状態を処理る；準備を整えるため
、ラッチの内容が再び１インクレメントされる。

以上で１つの状態についての動作が終了し、次にスケル
トンポインタを再び用いてＲＡＭから読取りを行ない、
他の平常状態が同様に処理される。

最終的に、検出器７０が最後の平常状態とエンドダミー
との間の語終了（ＥＯＷ）として知られるようなマーカ
を検出した後、次の状態（エンド状態）が処理されると
きは、次の動作が省かれる二つまりインデックスを使用
る；動作とトレースバックポインタをインクレメントる
；動作。また、エンドダミーの処理はポインタ２５と読
み取るべき累積距離との間のオフセットを必要とる；動
作ではモデルを通じて反対方向（第１図参照）となるた
め、オフセットはインクレメントされる代りにデクレメ
ントされる。さらに、エンド状態ではトレースバンクポ
インタがラッチ７７内で同定オフセット（ＷＬ）に加え
られ、語長ペナルティがＲＡＭ４１内の語長ペナルティ
テーブルで探索される。このペナルティがエンド状態ス
コアに加えられ、次いで新しいスコアがラッチ８１に保
持された現在のベストの語スコアより小さいかどうかの
比較がＡＬＵ６１で行なわれる。新しいスコアの方が小
さいと、ベストの語スコアとベストの語インデックスが
更新される。

ＥＯＷマーカ後次のマーカがスケルトンポインタ２４で
推されると、ラッチ５１と５６の初期設定が行なわれ、
次の語モデルが処理される。ＲＡｌ’１４１のエリア６
１上方ロケーシヨンには無効遷移ペナルティが保持され
ており、語党集内の最後の語が処理された後コントロー
ラが処理を続けようとる；と、読み出された第１遷移の
ペナルティが検出器７０によって無効のペナルティと判
断され、倍電終了（ＥＯＶ）制御信号がコントローラに
達して反復終了の信号を発生させる。次に、コントロー
ラは現反復で求められた最小累積距離を次の反復で使う
ために書き出し、端子７２に“ＦＩＮＩＳＨ（終了）”
信号を加える。コントローラに接続され通常マイクロプ
ロセッサの形の判定論理が、ＲＡＭ４１に転送された累
積距離とトレースバックポインタを用いて反復を実行る
；。判定論理または付属のマイクロプロセッサが別の“
Ｇｏ”信号を端子４４に与えるまで、それ以後の動作は
Ｖｉｔｅｒｂｉエンジン内で行なわれない。

第７図に示すように、ＡＬＵ６１の上方入力は１６ビツ
トなのに対し、下方入力は８ビツトである。ラッチ５６
〜５８．６５及び６９の出力は８ビツトなので、これら
のラッチがＡＬＵへ入力を送るとき、ＡＬＵの上方入力
の高位側に８個の０ビツトを入れるためのラッチ７４が
設けである。

検出器７５がＡＬＵの出力に接続されて飽和を検出る；
とともにバッファ７６を制御し、飽和が生じたときは必
ずバッファ６７の出力の代りにバッファ７６の出力がエ
ネーブルされる。バッファ７６が最大可能数を含む一方
、バッファ６７はオーバフローを含む。また検出器７５
はバッファ６３からの入力も受け、ＡＬＵが最大値での
動作を実行していることをその入力が指示したり、飽和
が検出されたものと見なし、バッファ７６の出力（つま
り最大値）が動作の結果として使われる。

コントローラ４５で動作される各回路の同期化を図るた
め、通常のクロックパルス系が作動され、外部クロック
パルスが端子７３に加えられる。各ラッチの右側の矢印
はクロック端子を示し、左側の丸印はエネーブル端子を
示す。

以上発明を実施る；ための幾つかの方法を詳しく説明し
たが、実施の方法は他にも多く存在る；ことが明らかで
あろう。特に、前記以外のデータ構造、アルゴリズム、
モデルサイズ、及びハードウェアを使用し得る。本発明
のＶ　ｉ　ｔｅｒｂ　ｉエンジンと方法は、音声認識以
外の他の用途にも同様に適用できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は発明の詳細な説明る；のに使われる有限状態マ
シンの線図； 第２図は発明によるＶｉｔｅｒｂｉエンジンへの人力値
がいかに生じアクセスされるかを示すテーブルの概略図
； 第３図はＶｉｔｅｒｂｉエンジンで一時に計算され１行
に記憶される量を示すテーブル； 第４図は異なった語を表わす有限状態マシン間の遷移が
いかに生じるかを示す例； 第５図は発明の一実施例によるＶｉｔｅｒｂｉエンジン
内の記憶ロケーションの線図； 第６ａ図及び６ｂ図は発明によるＶｉｔｅｒｂｉエンジ
ンの流れ図；及び 第７図は発明によるＶｉｔｅｒｂｉエンジンの専用回路
のブロックである。 Ａ、Ｂ、Ｃ・・・平常状態、　ＳＤ・・・スタート状態
、ＥＤ・・・エンド状態、　　１５．１６〜１８．２０
〜２２．４１・・・外部記憶装置（ＲＡＭ）、２３・・
・遷移ペナルティポインタ、　２４・・・オフセットポ
インタ、　　２５・・・累積距離ポインタ、５０．５１
．５２・・・第１、第２及び第３記憶手段、５５・・・
コントローラ（制御手段）、６１・・・演算論理装置Ａ
ＬＵ　（論理手段）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １　有限状態マシンで最小累積距離を求める装置であっ
   て： 最小累積距離を求めるべき現状態への遷移を有する状態
   である全始発状態の最小累積距離の外部記憶装置内にお
   ける位置を指示し、またこれらの遷移に対応した遷移ペ
   ナルティの外部記憶装置内における位置を指示するイン
   ジケータ回路手段； 現状態への各遷移毎に、各始発状態について最小累積距
   離及び対応した遷移ペナルティに基づく値を求め、現状
   態についての上記値が最小であるかどうかを判定し、現
   状態についての上記最小値と状態ペナルティから現状態
   についての最小累積距離を求める論理回路手段；及び上
   記インジケータ回路手段の動作を制御して最小累積距離
   と遷移ペナルティを論理手段に供給し、命令信号を受信
   すると該論理手段を制御して全状態の最小累積距離を求
   めるように構成された制御回路手段；を備えて成る装置
   。 ２　前記インジケータ回路手段が、それぞれ現状態につ
   いての累積距離の外部記憶装置内におけるロケーション
   、現状態の累積アドレスのロケーションに対する選ばれ
   た始発状態の累積距離の増分アドレス、及び選ばれた始
   発状態と現状態との間の遷移に対応した遷移ペナルティ
   のロケーションを指示する累積距離ポインタ、オフセッ
   トポインタ、及び遷移ペナルティポインタを各々記憶す
   る第１、第２及び第３記憶手段を備え；更に 前記制御回路手段が、論理回路手段を用いオフセットポ
   インタで指示されたロケーションのオフセットと累積距
   離ポインタで指示されたロケーションのアドレスとを加
   えて得られるアドレスを持った外部記憶装置内のロケー
   ションから、始発状態についての現在必要な最小累積距
   離を得るように構成された；特許請求の範囲第１項記載
   の装置。 ３　各マシン間で遷移が生じるような多数の有限状態マ
   シンにおいて最小累積距離を求める装置であって： 前記外部記憶装置を形成する記憶手段を具備し； 論理制御手段によって各マシンの各状態についての最小
   累積距離を求めるように制御回路手段が構成され； 記憶手段が、２種類の追加状態つまり各マシン毎のスタ
   ート状態とエンド状態に関する最小累積距離及び遷移ペ
   ナルティに応じたスコア値を記憶するように構成され、
   エンド状態が他の有限状態マシンへ遷移可能な全ての状
   態から遷移を有し、スタート状態が他の有限状態マシン
   から到達可能な全ての状態への遷移を有する；更に 論理手段が、各マシンについてエンド状態への最小累積
   距離を表わす値を求め、各エンド状態の最小累積距離の
   うち最小のものに応じたスコア値を有限状態マシンのう
   ち選ばれたマシンのスタート状態のスコア値として記憶
   するように構成され、また論理手段がそれ以外のスター
   ト状態について比較的高い値を記憶する；特許請求の範
   囲第１項記載の装置。 ４　記憶手段の一部が連続する瞬間に受信された音声の
   解析に応じた量を記憶するように構成され；更に 論理手段が記憶手段の上記一部に照会するインデックス
   を用いて、前記状態ペナルティを得るように構成された
   ；特許請求の範囲第３項記載の音声認識で使われる装置
   。 ５　所定数の有限状態マシンにおいて最小累積距離を求
   める装置で、全マシンが同数の状態と同一パターンの遷
   移を有するものにおいて： 最小累積距離に加えて、各状態への各遷移毎に各々に対
   応した１つの多数のアドレスオフセットを記憶する記憶
   手段； 選ばれた有限状態マシンの現状態への各遷移毎に、遷移
   が発っした始発状態と該始発状態についての記憶された
   最小累積距離とに応じて累積距離を求める論理手段で、
   該論理手段がアドレスオフセットを用い、現状態につい
   ての記憶された最小累積距離のアドレスから始発状態の
   記憶された最小累積距離を得るように構成されている；
   及び 論理手段によって各マシンの各状態への各遷移毎に上記
   累積距離値を求めるとともに、各状態毎に該値中の最小
   値を選択し、該最小値を記憶された最小累積距離の更新
   値として転送する制御手段；を備えて成る装置。 ６　記憶手段が遷移ペナルティと状態ペナルティを記憶
   するように構成され；更に 論理手段が、該当状態に関する各始発状態毎の記憶され
   た最小累積距離の和の最小値と該当状態から現状態まで
   の遷移ペナルティとを求めることを含むプロセスを用い
   て、前記各累積距離値を求めるように構成された；特許
   請求の範囲第５項記載の装置。 ７　有限状態マシン間で遷移が生じるような複数の有限
   状態マシンを解析するのに使われる装置であって： 記憶手段が、２種類の追加状態つまり各マシン毎のスタ
   ート状態とエンド状態に関する最小累積距離及び遷移ペ
   ナルティに応じたスコア値を記憶するように構成され、
   エンド状態が他の有限状態マシンへ遷移可能な全ての状
   態からの遷移を有し、スタート状態が他の有限状態マシ
   ンから到達可能な全ての状態への遷移を有する；更に 論理手段が、各マシンについてエンド状態への最小累積
   距離を表わす値を求め、各エンド状態の最小累積距離の
   うち最小のものに応じたスコア値を有限状態マシンのう
   ち選ばれたマシンのスタート状態のスコア値として記憶
   するように構成され、また論理手段がそれ以外のスター
   ト状態について比較的高い値を記憶する；特許請求の範
   囲第６項記載の装置。 ８　論理手段が、ある語が別の語に続き得るかどうかに
   基づき、前記最小スコア値の設定されたスタート状態を
   持つべき有限状態マシンを選択するように構成された特
   許請求の範囲第７項記載の装置。 ９　有限状態マシンを解析するのに用いられる装置であ
   って： 論理手段が、各語の各状態についての前記最小累積距離
   を表わす値を繰り返し求め、さらに各状態毎に前記最小
   累積距離を得ながら、始発状態から該当状態へ達するま
   でに生じた反復数を表わす指示を求めるように構成され
   ； また論理手段が、該当状態の最小累積距離と該当状態に
   関する上記指示に応じた値とから、各エンド状態のスコ
   ア値を求めるように構成され；更に 記憶手段が上記指示の少くとも現在値を記憶するように
   構成された；特許請求の範囲第７項記載の装置。 １０　前記論理手段が： 全マシンの全状態について最小累積距離を求める前回の
   反復で見い出された最も小さい最小累積距離を、現在の
   反復を見い出された最小距離から減じ、記憶手段で記憶
   されるべき最小累積距離を得； 記憶手段で保持可能な最大値に達したら、記憶装置に記
   憶されているいずれの最小累積距離をも増加するのを中
   止し；更に 前回の反復で見い出された最も小さい最小累積距離を、
   上記最大値に達した記憶されている最小累積距離のいず
   れからも減じるのを中止する；特許請求の範囲第９項記
   載の装置。 １１　全てが同数の状態と同一パターンの遷移を有する
   所定数の有限状態マシンにおいて最小累積距離を求める
   方法であって： 最小累積距離と、各状態への各遷移毎に１つで各々に対
   応した多数のアドレスオフセットを記憶し； 選ばれた有限状態マシンの現状態への各遷移毎に、遷移
   が発っした始発状態と該始発状態についての記憶された
   最小累積距離とに応じて累積距離値を求め、該始発状態
   の記憶された最小累積距離はアドレスオフセットを用い
   て現状態についての記憶された最小累積距離のアドレス
   から得られ；更に 各マシンの各状態への各遷移毎に上記累積距離値を求め
   るとともに、各状態毎に該値中の最小値を選択し、該最
   小値を記憶された最小累積距離の更新値として記憶する
   ；を含んで成る方法。 １２　遷移ペナルティと状態ペナルティを記憶し、更に
   該当状態に関する各始発状態毎の記憶された最小累積距
   離の和の最小値と該当状態から現状態までの遷移ペナル
   ティとを求めることを含むプロセスを用いて前記各累積
   距離値を求める特許請求の範囲第１１項記載の装置。 １３　有限状態マシン間で遷移が生じるような複数の有
   限状態マシンを解析するのに使われる方法であって： 記憶手段が、２種類の追加状態つまり各マシン毎のスタ
   ート状態とエンド状態に関する最小累積距離及び遷移ペ
   ナルティに応じたスコア値を記憶し、エンド状態が他の
   有限状態マシンへ遷移可能な全ての状態からの遷移を有
   し、スタート状態が他の有限状態マシンから到達可能な
   全ての状態への遷移を有するものであり； 論理手段が、各マシンについてエンド状態への最小累積
   距離を表わす値を求め；更に 各エンド状態の最小累積距離のうち最小のものに応じた
   スコア値を有限状態マシンのうち選ばれたマシンのスタ
   ート状態のスコア値として記憶し、それ以外のスタート
   状態については比較的高い値が記憶される；ことを含ん
   で成る特許請求の範囲第１２項記載の方法。 １４　各マシンの各状態についての前記最小累積距離を
   表わす値を繰り返して求め； 各マシンの各状態毎に、該当状態についての前記最小累
   積距離を得ながら、始発状態から該当状態へ達するまで
   に生じた反復数の指示を求め；更に、 該当状態の最小累積距離と該当状態に関する上記指示に
   応じた値とから、各エンド状態のスコア値を求める；こ
   とを含む特許請求の範囲第１３項記載の方法。 １５　有限状態マシン間で遷移が生じるような複数の有
   限状態マシンを解析するのに使われる装置であって： 各マシン毎に３種類の状態、つまり平常状態、スタート
   状態及びエンド状態が記憶される複数の有限状態マシン
   の表示を記憶する記憶手段で、平常状態が上記マシンを
   表わすのに必要な状態であり、エンド状態が他の有限状
   態マシンへの遷移可能な全ての平常状態からの遷移を有
   し、スタート状態が他の有限状態から到達可能な全ての
   状態への遷移を有する；及び 各マシンについてエンド状態への最小累積距離に応じた
   スコア値を求め、該スコア値のうち最小のものを有限状
   態マシンのうち選ばれたマシンのスタート状態のスコア
   値として記憶手段に転送する論理手段で、該論理手段が
   それ以外のスタート状態について比較的高い値を記憶手
   段に転送する；を備えて成る装置。 １６　有限状態マシン間で遷移が生じるような複数の有
   限状態マシンにおける遷移を解析するのに使われる方法
   であって： 各マシン毎に３種類の状態、つまり平常状態、スタート
   状態及びエンド状態が記憶される複数の有限状態マシン
   の表示を記憶するステップで、平常状態が上記マシンを
   表わすのに必要な状態であり、エンド状態がその他の有
   限状態マシンへの遷移可能な全ての平常状態からの遷移
   を有し、スタート状態が他の有限状態から到達可能な全
   ての状態への遷移を有する； 各マシンについてエンド状態への最小累積距離に応じて
   スコア値を求める工程；及び エンド状態の最小累積距離のうち最小のものに応じたス
   コア値を有限状態マシンのうち選ばれたマシンのスター
   ト状態のスコア値として記憶するステップで、それ以外
   のスタート状態については比較的高い値を記憶する；を
   含んで成る方法。 １７　論理手段が、ある語が別の語に続き得るかどうか
   に基づき、前記最小スコア値の設定されたスタート状態
   を持つべき有限状態マシンを選択するように構成された
   特許請求の範囲第１５項記載の装置。 １８　有限状態マシンを解析するのに用いられる装置で
   あって： 論理手段が、各語の各状態についての前記最小累積距離
   を表わす値を繰り返し求め、さらに各状態毎に前記最小
   累積距離を得ながら、始発状態から該当状態へ達するま
   でに生じた反復数を表わす指示を求めるように構成され
   ； また論理手段が、該当状態の最小累積距離と該当状態に
   関する上記指示に応じた値とから、各エンド状態のスコ
   ア値を求めるように構成され；更に 記憶手段が上記指示の少くとも現在値を記憶するように
   構成された；特許請求の範囲第１５項記載の装置。 １９　一方向の遷移を許容しないような有限状態マシン
   を解析する装置であって： 論理手段が各反復毎に、最終状態から最初の状態への１
   回の通過で最小累積距離を求め、通過する間に生じた最
   小累積距離及び対応する反復数を更新するように構成さ
   れた特許請求の範囲第１８項記載の装置。 ２０　前記論理手段が： 全マシンの全状態について最小累積距離を求める前回の
   反復で見い出された最も小さい最小累積距離を、現在の
   反復で見い出された最小累積距離から減じ、記憶手段で
   記憶されるべき最小累積距離を得； 記憶手段で保持可能な最大値に達したら、記憶装置に記
   憶されているいずれの最小累積距離をも増加するのを中
   止し；更に 前回の反復で見い出された最も小さい最小累積距離を、
   上記最大値に達した記憶されている最小累積距離のいず
   れかからも減じるのを中止する；特許請求の範囲第１８
   項記載の装置。 ２１　記憶手段が遷移ペナルティと状態ペナルティを記
   憶するように構成され； 論理手段が、該当状態に関する各始発状態毎の記憶され
   た最小累積距離の和の最小値と該当状態から現状態まで
   の遷移ペナルティとを求めることを含むプロセスを用い
   て、前記各累積距離を求めるように構成され；更に 論理手段が上記記憶手段の一部に問い合わせるインデッ
   クスを用いて状態ペナルティを得るように構成された；
   特許請求の範囲第１２項記載の音声認識で使われる装置
   。