JPS62133500A - 音響信号から導かれた電気信号を区分する方法及び装置 - 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】 本発明は、 一時間の関数としての電気信号からいくつかのパラメー
タを導き出し、 一各瞬時の周りの時間間隔内に位置するパラメータの信
号を順次の瞬時毎に取上げ、 −関連する時間間隔内に位置するパラメータの信号から
各瞬時毎に推移関数φを求め、 −当該音響信号を構成する区分に関連する情報を各瞬時
に関連する推移関数から導き出す音響信号から導びかれ
た電気信号を区分する方法に関するものである。

本発明は、また、この方法を実施する装置に関するもの
である。

冒頭に記載したタイプの方法はＰＣＴ願第Ｗ。

８４１０４１９４号に開示されている。

このＰＣＴ願はビー・ニス・アタル（Ｂ、Ｓ、＾ｔａｌ
）による音声を経済的に符号化し、次いで伝送するため
に一時的な分解法を記載しているが、この方法は１つの
発声に対し複数個の音響ベクトル及びそれらに関連する
推移関数を決めるものである。

アタルは成る時間間隔内で最も中心に位置する推移関数
を求める手順を述べている。これが求まれば、順次の推
移関数はこの時間を小さな時間ステップだけずらすこと
により求めることができる。

この方法の詳細な説明は、ビー・ニス・アタル（Ｂ、Ｓ
、Ａｔａｌ）による論文［エフィシエント　コーディン
グ　オブ　エル　ビー　シー　パラメーターズ　バイ　
テンポラル　デコンポジション（Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　
ｃｏｄｉｎｇ　ｏｆ　ＬＰＣｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｂ
ｙ　ｔｅｍｐｏｌａｒｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）　
（ＩＣＡＳＳＰ　８３年のプロシーディンゲス第８１〜
８４頁所収）及びニス　エムマルカス（Ｓ、Ｍ、Ｍａｒ
ｃｕｓ）他の論文「テンポラル　デコンポジション　オ
ブ　スピーチＪ　（Ｔｅｍｐｏｒａｌ　ｄｅｃｏｍｐｏ
ｓｉｔｉｏｎ　ｏｆ　５ｐｅｅｃｈ）　（１９８４年Ｉ
ＰＯアンニスアルプログレス　レポート第１９号　第２
５頁所収）等を参照されたい。

アタルの方法は、数学的手順を用いて推移関数（及び関
連する音響ベクトル）を作るものであるが、実際には音
声信号内の音声に関連する事象にあまり似ていない。

イー・ニー・ズク（Ｅ、Ａ、Ｚｕｋ）は、音声信号内の
音声に関連する事象がこの既知の方法により固定される
場合に特に明白になる相当な欠点をこの既知の方法が有
していることを発見した。イー・ニー・ズク（Ｅ、＾、
Ｚｕｋ）の「アン　インベスティゲイシッン　オプ　テ
ンポラル　デコンポジシッンオプ　スピーチ　パラメー
ターズ　フォー　オートマチイック　セグメンティショ
ン　オブ　スピーチＪ　（Ａｎ　ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔ
ｉｏｎ　ｏｆ　ｔｅｎ＋ｐｏｒａｌ　ｄｅｃｏｍｐｏｓ
ｉｔｉｏｎ　ｏｆ　５ｐｅｅｃｈ　ｐａｒａａ＋ｅｔｅ
ｒｓ　ｆｏｒ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｓｅｇｍｅｎｔａ
ｔｉｏｎ　ｏｆ　５ｐｅｅｃｈ）　（ＩＰＯレポート第
４５９号）参照、ズクは、例えは、時間間隔の長さに小
さな変化があっても、この既知の方法により得られる推
移関数に大きな影響があることを発見した。特に、音声
信号を構成する音響ベクトルと、音声信号内の音声に関
連する事象との間に物理的関係が欲しい場合は、この大
きな影響は非常に望ましくない、事実、これは音声信号
時の所定の瞬時における時間窓の長さの選択が異なる関
連する時間窓内の音響ベクトルも異なることを意味して
いる。

本発明の目的は、この欠点を除去し、例えば、時間間隔
の長さの選択に余り依存せず、従って、音声信号が一層
良好に一時的に重なり合う事象に区分でき、これらの事
象がこの音声信号内の音声に関連する事象に密接に関連
する方法および装置を提供するにある。

この目的を達成するため、本発明方法は、＋ａ）夫々の
近傍の瞬時ｉ及びｊに関連する２個の推移関数φｉとφ
ｊ間の類似ファクタｃｉＪを各々求め、伽）関連する類
似ファクタが基準値Ｖより大きい２個の推移関数の少な
くとも１つの群の推移関数から置換推移関数を導き出し
、この置換推移関数がそれを導き出す源となった前述の
推移関数と置き換わることを特徴とする。

区分（セグメント）に関連する情報を得るアタルの方法
は、推移関数およびその関連する重心を各瞬時毎に求め
、推移関数が関連していた瞬時間の差及び重心を時間軸
に沿ってプロットするものである。前記ＷＯ３４１０４
１９４号の第１１図に示しであるように、こうするとの
こぎり波状の曲線が得られる。所望の情１、例えば一時
的に音声信号を記述するのに必要な推移関数の数はこの
曲線から得られる。

この既知の方法と異なり、今度は全ての推移関数を完全
に蓄え（任意の速度で、推移関数の値が明白にゼロと異
なる時間間隔内の部分）、更に処理する。本発明方法に
より得られる置換推移関数は、例えば、使用される時間
窓のサイズの選択のような測定環境の変化に過敏ではな
い。

このため本発明方法は、音声認識に応用するのに非常に
適している。この分野は既知の方法ではあまり容易では
なかった。

置換推移関数は異なる方法で導かれる。

第１の方法は、複数個の推移関数を組合せ、それらから
組合せ推移関数を計算するものである。

この時置換推移関数は組合せ推移関数と呼ばれる。

例えば、一群の２個の推移関数を組合せることができる
。２個以上の群の推移関数を組合せることもできる。こ
れらの群は全て関連する頻偵ファクタが基準値■より大
きいという条件を満足するものと仮定する。その場合は
３個以上の推移関数を組合せることができる。後に明ら
かとなるように、推移関数を組合せることは、当該推移
関数の（荷重）平均を求めることを意味する。しかし、
これとは異なる推移関数の組合せ方も等しく可能である
ことに注意されたい。

第２の方法は、以下の方法で１個又は複数個の群（２個
以上の推移関数）から置換推移関数を導くものである。

（ｉ）類似ファクタがＶより大きい一群の２個の推移関
数の一つをとり、その群の置換推移関数として機能させ
るか、又は（ｉｉ）２個以上の群に関連する他の推移関
数に対゛して最大の類似度を呈する基準値Ｖより関連す
る類似ファクタが大きい２個以上の群の３個以上の推移
関数の組合せ推移関数をとり、置換推移関数として機能
させる。

しかし、以下の記述では、一群の２個の推移関数だけを
組合せ、それらから組合せ推移関数を計算するものとす
る。

本発明方法の一実施例は（ｃ）　　組合せ推移関数がそ
の組合せ推移関数を導き出す源となった２個の推移間数
の一方と置き換わり、２個の推移関数の他方を除き、 （ｄ）　　次に、この組合せ推移関数と、この組合せ推
移関数が関連する瞬時の近傍の瞬時と関連する推移関数
との間の類似ファクタを求め、少なくとも一方が前記組
合せ推移関数を導き出す源となった２個の推移関数の一
方である２個の推移関数の組合せは全て除去することを
特徴とする。この時重要なことは、２個の推移関数のど
ちらを組合せ推移関数で置き換えるかである。　　　　
８　、　　、過去の推移関数を組み合わせる決定は、異
なる方法でとることができる。

例えば、基準値を最初それが最大の類似ファクタの値と
、この最大めＭａｔファクタに次ぐ類似ファクタの値と
の間に入るように選択することができる。その場合は、
事実上最大の類似ファクタを有する２個の推移関数が組
合わされる。

本発明方法の一実施例は、更に、＋８）　　次に前述し
た基準値より大きな類似ファクタが少なくとも一つある
場合は、この頻偵ファクタに関連する推移関数を組合せ
、前述した２個の推移関数と置き換わる組合せ推移関数
をこれらの２個の推移関数から導出し、その後でステッ
プ（０）に続き、（ｆ）　　前述した基準値より大きな
類似ファクタが存在しない場合は、この基準値を一定数
値だけ下げ、ｆｇ）　　次にこうして得られた基準値が
所定の定数より大きいか否かを判定し、 ｆｈ）　　基準値が上記定数より大きい場合は、ステッ
プ＋ｅ）に続き、 （ｉｌ　　基準値が上記定数より小さい場合は方法を終
了することを特徴とする。

もう一つの方法は、最大の類似度を有する２個の推移関
数を組合せるものである。この場合、前述した基準値が
仮想の数となる。この場合は、本発明の一実施例は、最
大の類似ファクタが所定の定数より大きいか否かを判定
し、 （ｅ）最大の類似ファクタがこの定数より大きい場合は
、この類似ファクタに関連する推移関数から組合せ推移
関数を導き出し、この組合せ推移関数がそれを導き出す
源となった前記２個の推移関数と置き換わり、その後で
ステップ（ｃ）に進み、（ｆ）　　最大の類似ファクタ
がこの定数以下の場合は方法を終了することを特徴とす
る。

最初推移関数φｉとφｊを組合せるべき場合は、組合せ
推移関数は、例えば、下記の式 で計算できる。この場合は実際上組合せ推移関数は元の
推移関数の平均である。

それ自体、夫々、推移関数の組合せ法の前のステップ（
ｂ）と（ｅ）で得られた推移間数φｊとφｊから組合せ
推移関数φｉｊｃを導き出す場合は、この組合せ推移関
数は、例えば、次式で得られる。

ｆｌｉ十ｌｌｊ ここでｎｉとｎｊは、１個又は複数個の前の組合せステ
ップで２個の推移関数を組合わせることにより、夫々、
推移関数φｊとφｊを得た時元になった推移関数の数を
示す。

この場合は、実際上φｉｊｃはφｉとφｊの荷重平均に
等しく、従って、ｎｉ＋　ｎｊ個の元の推移関数の平均
に等しい。この組合せ推移関数には新しい数ｎが付され
る。この目的で本発明方法の一実施例は、組合せ推移関
数φｊｃにＩｌｉ　＋　ｎｊに等しい数ｎｅを付し、こ
の数ｎｃが１個又は複数個の前の組合せステップで２個
の推移関数を組合せることによりこの組合せ推移関数φ
ｉｊｃを得る開用いた元の推移関数の数を示し、数ｎｃ
が組合せ推移関数φｊｃにより置き換えられる推移関数
φｊ又はφｊに関連する数ｎｉ又はｎｊと置き換わり、
２個の推移関数φｉ及びφｊのうちの除去される方と関
連する数ｎｃ又はｎｉも除去することを特徴とする。

２個の推移関数間の類似ファクタを計算する際、これら
の推移関数を多次元空間でのベクトルと考えることがで
きる。この時一つの方法は、類似ファクタをこれらのベ
クトルの終点間のユークリッド距離の逆数値に等しくす
るものである。もう一つの方法は、これらの２個のベク
トル間の角の余弦に等しくとるものである。後者の場合
は、前記定数を０．５と０．８の間の値とすることがで
きる。

利点は、この範囲内での定数の変化ならば、究極的に得
られる（組合せ）推移関数にほとんど影響しないことで
ある。

この方法を実施するための装置は、 一時間の関数としての電気信号からいくつかのパラメー
タを導き出す第１の手段と、 −各瞬時毎に、関連する時間間隔内に位置するパラメー
タの信号から１個の推移関数を導き出す、第２の手段と
を具え、この装置がまた、−推移関数を蓄わえる第１の
メモリと、−夫々近傍の瞬時ｉ及びｊに関連する２個の
推移関数間の類似ファクタを計算する第３の手段と−こ
の類似ファクタを蓄える第２のメモリと、−関連する類
似ファクタが基準値より大きい推移関数の少なくとも一
つの群の推移関数から置換、即ち、組合せ推移関数を導
き出す第４の手段とを具えることを特徴とする。

第１の手段で導かれるパラメータは、例えば、フォルマ
ントパラメータ又は「対数区域」パラメータでよい。こ
れらのフォトマントパラメータ及び「対数区域」パラメ
ータは、文献から既知である。例えば、エル・エル・エ
ム・フォグテン（Ｌ、　Ｌ、　Ｍ、　Ｖｏｇｔｅｎ）の
「アナリシス・エコノミカル・コーディング・アンド・
スピーチ　リシンセシス（Ａｎａｌｙｓｉｓ、　ｅｃｏ
ｎｏｍｉｃａｌ　ｃｏｄｉｎｇ　ａｎｄ　５ｐｅｅｃｈ
ｒｅｓｙｎｔｈｅｒｓｉｓ）　（１９８３年オランダ）
及びヨツト・デー・マルケル（Ｊ、　Ｄ、　Ｍａｒｋｅ
ｌ）及びデー・バー・グレイ（Ａ、Ｈ，Ｇｒａｙ）の「
リニア・プレディクション・オプ・スピーチＪ　　（Ｌ
ｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆｓｐｅｅｃｈ
）　（１９７６年ベルリン、シヱプリンガー社）を参照
されたい。

また、この装置の一実施例は、入力端子が第２のメモリ
の出力端子に接続され、出力端子が第１のメモリのアド
レス入力端子に接続されている判定ユニットを設けたこ
とを特徴とする。この判定ユニットは、例えば、最大の
Ｃ４ｊを決め、その出力端子からこの最大の類似ファク
タの順序数１及びｊを供給する。

また、この装置の一実施例は、推移関数φｊと関連する
数ｒＢを蓄える第３のメモリを設け、判定ユニットの出
力端子をこの第３のメモリのアドレス入力端子に接続し
、この第３のメモリの出力端子を第４の手段のもう一つ
の入力端子に接続したことを特徴とする。また、この装
置の一実施例は、第４の手段をまた数ｎｃ及びｎｃから
数ｎｃを導き出し、この数ｒｌｃを第２の出力端子に出
現せしめ得るようにし、且つ、この第２の出力端子を第
３のメモリの入力端子に接続したことを特徴とする。

図面につき本発明の詳細な説明する。

第１図は第１の例の方法を示す。プログラムは、ブロッ
クｌでスタートする。ブロック２で音響信号、例えば、
音声信号をとりあげ、この音響信号から時間の関数とし
ていくつかのパラメータを導き出す。前述したように、
これらは「対数区域」パラメータであり得る。ブロック
３で各瞬時を中心とする成る時間間隔内に位置するパラ
メータの信号を順次の瞬時毎にとりあげ、各瞬時毎に関
連する時間間隔内に位置するパラメータの信号から推移
関数φを定める。瞬時は、例えば、ｌ０ｍ５の間隔で離
れている。また、時間間隔としては２００ないし３００
ｎ＋ｓの間隔をとることができる。全ての推移関数をメ
モリ　（第７図のメモリ３８）に蓄える。

第３図は、ａにおいて、時間の関数として音声信号の一
部を示し、ｂにおいて、順次の瞬時ｉに対して推移関数
φｉを示す。推移関数の順序数をｂの傍らに示す。頂上
の推移関数は順序数８５を有する。これは、上述した数
の例では、この推移関数が瞬時８５０ｍ５と関連するこ
とを意味する。第３図のｂで左上部から右下部に走るラ
インｌは、異なる推移関数に対応する瞬時を結ぶ線であ
る。

第１図のブロック４では、２個の近接する瞬時ｉ及びｊ
に関連する２個の推移関数間の類似ファクタＣ４ｊを計
算する（第７図の第３の手段４１参照）第４図は２個の
推移関数との組合せに対して類似ファクタＣｉｊを定め
ることを示す。例えば、下記の類似ファクタが求められ
る。

Ｃ３＋６’＋　Ｃ３＋６’＋　Ｃ３＋６’＋　Ｃ４＋６
’＋　Ｃ５＋１＋’＋　Ｃｈ＋１”（ｃｖ、　６）、　
Ｃ６，ｓ　（＝Ｃｅ、　６）、　Ｃ＆、　ｑ（＝Ｃ＊、
　６）、　Ｃｂ、　ｔ。

（・ＣＩＯ，＆）及びＣ６，１１（・Ｃｔ　Ｉｔ　６）
これにより５個の近傍、従って１０個の周囲の瞬時ｉ　
（＝１〜５及び６〜１１）に関連する複数個の推移関数
を伴う１個の所定の瞬時（ｊ＝６）に関連する１個の推
移関数の類似ファクタが知られる。

こうして計算された類似ファクタがメモリ　（第７図の
メモリ４４）に蓄えられる。

類似ファクタは、複数個の推移関数のサンプルφ（１ｍ
）を毎回多次元空間の１個のベクトルの第ｍ番目の成分
と考え、１個の類似ファクタ毎に２個の関連するベクト
ルの端の間のユークリッド距離の逆数値をとることによ
り求めることができる。

もう一つの方法は、Ｍ４１２ファクタ毎に２個の関連す
るベクトル間の角の余弦を取るものである。従、　って
、 Σφ＝　　（ｍ）　　φＪ（Ｉｌｌ） ここでφ＝　（ｍ）及びφｊ（１１）は、同時ｔ＝ｍに
おけるφｉ及びφｊの成分を表す。また、加算は、２個
の関数の少なくとも一方がゼロでない期間について行わ
れる。

式（１）によりＣ４ｊを計算することを第５図のａ。

ｂ及び第６図のａ、ｂにつき更に説明する。第５図のａ
は推移関数φｉ、第５図のｂは推移関数φｊをいずれも
時間の関数として示す。推移関数φｉは時間間隔（ｔＩ
、ｔ３）、推移関数φｊは時間間隔（ｔ２．ｔ４）で定
められている。理想的には式（１）での加算は時間間隔
（１＋、１１）で行うべきであるが、時間間隔（ｊｓ＋
　ｊｉ）内の瞬時で推移関数の少なくとも一方が何時で
もゼロではないから、加算はこの時間間隔（ｔｓ、ｔａ
）内でだけ行われる。

第６図のａとｂは、一層大きな距離に亘って隔たってい
る推移関数φｊ及びφｊを示す。時間間隔（ｔｓ、ｔ６
）内の瞬時では少なくとも一つの関数がゼロでない。そ
れ故、加算はこの時間間隔＜ｔｓ、　ｔ６）で行うべき
である。これは、φｉは時間間隔（ｔ、。

ｔ６）ではく仮想的に）ゼロを補なわれ、φｊは時間間
隔（ｔｓ、　ｈ）では仮想的にゼロを補なわれ、正しい
ベクトルを得てＣｉｊを計算することを意味する。

次に第１図のブロック５でどの類似ファクタＣ４ｊが最
大であるかを決める。次にブロック６で最大の類似ファ
クタＣ４ｊ　ＩＩＩＩＸと関連する２個の推移関数から
組合された推移関数φ目０を求める。この持久のルール
を考慮に入れねばならない。組合された推移関数は、互
いに重なり合う２個の時間間隔内の位置に対し定められ
る。組合わされた推移関数φｉ、′は２個の推移関数φ
ｉ及びφｊの（荷重）平均から計算される。最初にブロ
ック６を通る時は、これは次のことを意味する。

第５図及び第６図は、式（２）に従ってφｉｊｃを計算
する２個の例を示したもので、第５図及び第６図のＣが
得られる組合せ推移関数を示す。組合せ推移関数φｉ、
′は１ｚとｔ３の間の時間間隔で計算され、この時間間
隔において、２個の推移間数φｉとφｊの平均に等しい
（第５図のＣ参照）。第６図では時間間隔（ｔｍ　、　
ｔｉ）及び（ｔｚ、ｔｍ、）が長い距離に亘ってスタガ
されている。組合せ推移関数φｉｊｃが納まる時間間隔
（ｈ、ｔｍ）は、それ故、第５図の例よりも短い。また
、この時間間隔（ｔｇ、ｔｍ）内ではφｉｊｃがゼロで
ない（第６図のＣ参照）。

次にブロック７で、２個の推移関数φｊ及びφｊの一方
、例えば、φｊを組合わせ推移関数φｊｃで置き換える
。即ち、 φｊ（新）＝φｉｊｃ こうして得られる新規の推移関数φｉを第７図のメモリ
３８の元の推移関数φえが蓄えられていた記憶位置に蓄
える。

この点で注意すべきことは、φｉの方をφｉｊｃで置き
かえることもできることである。この場合はφ正は消去
される。

この結果、推移関数は２個以上メモリに蓄えられること
はない。ブロック８でこの新規の推移関数φｊとその周
囲の推移関数との間の新しい類似ファクタＣ４ｋを計算
する（第７図の第３の手段４１参照）。

一例を挙げる。ブロック５で０６５．が値が最大である
と判定されたと仮定する。その場合、φ５．フロを前述
した態様で計算し、元のφ６をφｉ，７ｃで置換え、φ
ｊを消去する。そして次の類似ファクタＣＩ＋＆’＋　
　　Ｃ３＋＆’＋　　　Ｃ３＋＆’＋　　　Ｃ４＋ｈ’
＋　　　ＣＬ＆’＋　　　Ｃ６＋ａ’＋０６＋　９’　
＋　’　Ｃ６＋　１゜’ｌｃ＆＋１、及びＣ＆＋１□を
再び計算し、次の類４ＧＬ７ｙクタｋｆｆ’＋　’Ｃ１
＋’ｌ’＋　Ｃ４＋’ｌ’、＋　’　Ｃｓ＋７’＋Ｃ＆
＋’Ｆ’ｌ　’　ｋｌｌ’ｌｃ？＋９’ｌ　’　Ｃｆ＋
１１及びＣｆｆ＋１□を第４図の表から除去する。これ
は全てφｊかもはや存在しないためである。

次にブロック９で最大の類似ファクタを決定し、プッロ
ク１０でこの最大の類似ファクタＣｉｊ□８が成る定数
により大きいか否かをチェックする。もし大きければ、
プログラムは分路１１を介してブロック６に戻り、再び
、組合せ推移関数φｉ４°を計算する。

２個の推移関数を組合せるのだが、その一方又は双方は
依然に過去の推移関数の組合せから得られたものとする
。

一例を挙げる。Ｃ＆ｌｌｌが今最大の類似ファクタであ
るとする。これは、φ６とφｊを組合わせるべきで、φ
６は前述した例では元の推移関数φｊ及びφｊの過去の
組合せで得られたものであることを意味する。

新しい組合せ推移関数φ６，８Ｃを計算するに当たって
は、φ６に大きな重要性を与え、このことを考慮に入れ
ねばならない。これは次のようにして行われる。

これを−硫化すれば、 ｎｃ＋ｎｊ ここでｎｉとｎｊは、１個又は複数個の過去の組合せス
テップで２個の推移関数を組み合わせることにより、推
移関数φｉ及びφｊを求めた時の元の推移関数の数を示
す。なお、説明を簡明ならしめるため、前の式では時間
依存性を省略した。

それ故、φｉｊｃには１個の数ｎｃが関係する。この数
は次のように決められる。

ｎｃ　　　”　　ｎｉ　十　ｎｊ　　　　　　（４）ｎ
ｃは１個又は複数個の過去の組合せステップで２個の推
移関数を組合せることによりφｉｊｃを得た時の元の推
移関数の数を示す。次に古いφｊの代わりにφｉｊｃを
入れると、この古いφｉに関係していた値ｎｃに代わっ
てｎｃが登場し、推移関数φｊと共に、これに関係する
値ｎｃは省略される。しかし、φ目ゞがφｊに代わる場
合は、新しいｎｊがｎｃに等しくなり、ｎｉが省かれる
。

定数ｋにより大きな類似ファクタＣｉｊが一切なくなる
迄分路１１を通るプログラムループを繰り返す。その場
合プログラムはブロック１０からブロック１２に進み、
終了する。

類似ファクタを式（１）に従って計算する場合、定数に
は０．５と０．８の間の数に等しくとることができる。

第２図は、異なる方法を示す。この方法は、ブロックｌ
ないし４迄は第１図の方法と同じ道を辿る。ブロック４
で類似ファクタＣ４ｊを決めた後、ブロック２０で所定
の基準値■より大きな類似ファクタが少なくとも１個存
在するか否かをチェックする。類似ファクタを式（１）
で求める場合は、■は、例えば０．９５と等しくとるこ
とができる。■より大きなＣｉｊが存在する場合は、プ
ログラムは第１図の方法につき述べたのと同じ道を足り
、ブロック６．７及び８へと進み、分路２１を経てブロ
ック２０に戻る。■より大きな類似ファクタが一切なく
なる迄毎回分路２１を経るプログラムループを辿る。

それが完了したら、プログラムはブロック２０からブロ
ック２２に進み、基準値Ｖを所定の量、例えば、０．０
５だけ小さくする。次に、こうして得られた基準値Ｖが
前述した定数によりおときいか否かを判定する。大きけ
れば、プログラムは、分路２４及び２１を経てブロック
２０に戻る。

ブロック６ないし８を具えるループは、■より大きな類
似ファクタが一切なくなる迄分路２１を経て再び辿られ
る。これが完了したらプログラムはブロック２０からブ
ロック２２に進み、再び基準値を下げる。これをＶが定
数に以下となる迄続ける。

これが完了したらプログラムはブロック２３を経てブロ
ック１２に進み終了する。

初めてブロック２０を通る時、基準値■は最大のＣ４ｊ
とこれより１小さいものとの間になるように選ぶことが
できる。その場合は第１の組合せ推移関数を、あたかも
同じ音声信号に対し第１図の方法が用いられたかのよう
に、同じ２個の推移関数から計算する。

第７図は、前記方法を実施する装置の一例を示すが、こ
の装置はマイクロホン３０を具え、そこに音響信号、例
えば、音声信号が加えられる。マイクロホン３０を第１
の手段３２の入力端子３１に接続し、マイクロホン３０
から入力端子３１に加えられた電気信号から時間の関数
として、例えば、「対数区域」パラメータのようないく
つかのパラメータを取り出す。第１の手段３２の出力端
子３３を第２の手段３５の入力端子３４に接続する。こ
の第２の手段３５は、各瞬時毎に、各瞬時に関係する時
間間隔内にあるパラメータの信号から関連する推移関数
を導き出す。これらのパラメータは第１の手段から入力
端子３４を介して第２の手段に与えられたものである。

第２の手段３５の出力端子３６を第１のメモリ３８の入
力端子３７に接続する。このメモリ３８には第２の手段
３５により計算された推移関数が蓄えられる。各推移関
数の開始時点及び長さもこのメモリ３８に蓄える。これ
は、第５図及び第６図の例では、φｉについては瞬時ｔ
、及び長さく１＋、１＋）　、φｊについては瞬時ｔ２
及び長さくｔｚ、ｔ４）を蓄えることを意味する。この
第１のメモリ３８の出力端子３９を第３の手段４１の入
力端子４０に接続する。この第３の手段４１は、２個の
近接する瞬時ｉ及びｊに関連する２個の推移関数φｉと
φｊの間の類似ファクタＣｉｊを計算するのに適してい
る。第３の手段４１の出力端子４２を第２のメモリ４４
の入力端子４３に接続する。

このメモリ４４は、第３の手段４１で計算された類似フ
ァクタＣ４ｊを蓄える。第２のメモリ４４の出力端子４
５を判定ユニット４７の入力端子４６に接続する。

判定ユニット４７は、第１図の方法ではブロック５及び
第２図の方法ではブロック２０で示されるステップを実
行する。これは、第１図のブロック５によれば、この判
定ユニットが第２のメモ１月４に蓄えられている類似フ
ァクタＣ４ｊから最大のファクタＣ４ｊを決めることを
意味する。次に、関連する順序数ｉ及びｊが判定ユニッ
ト４７の出力端子４８に現れる（第９図も参照）。

判定ユニット４７が第２図のブロック２０のステップを
実行する場合は、この判定ユニットが比較器を具え、・
基準値Ｖより大きな類似ファクタＣｉｊが存在するか否
かを決める。これは類似ファクタＣ１、上■をこの比較
器の２個の入力端子に加えることにより実現される（第
１０図も参照）。■より大きなＣｉｊが存在する場合は
、比較器の出力端子から制御信号を出力し、判定ユニッ
ト４７の出力端子４８に関連する順序数ｉ及びｊギ出現
せしめる。

第１のメモリ３８の°出力端子３９はまた第４のメモＩ
Ｊ５０の入力端子４９に結合し、第１のメモリから入力
端子４９を介して供給される推移関数φｉ及びφｊから
組合わせ推移関数φ３、′を計算する。メモリ３８から
の正しい推移関数φｊ及びφｊを読み出すためには、組
合わさるべき推移関数の順序数ｉ及びｊに関する情報成
分を担う判定ユニット４７の出力端子４８をメモリ３８
のアドレス入力端子５１に結合する。出力端子４８は第
３のメモリ５３のアドレス入力端子５２に結合する。こ
の第３のメモリには推移関数φｉに関達す数ｎｃが蓄え
られている。第３のメモリ５３の出力端子５４を第４の
手段５０の第２の入力端子５５に結合する。第３のメモ
リ５３のアドレス入力端子５２に順序数ｉ及びｊを加え
ることにより、このメモリ５３のアドレスｉ及びｊにあ
る数ｎｃ及びｎｊをこのメモリ５３で読出され、出力端
子５４を介して第４の手段５０の入力端子５５に加えら
れる。

式（３）を用いて第４の手段５０は、今度は組合せ推移
関数φｉｊｃを計算し、式（４）を用いて新しい値ｎｃ
・φｉｊ　　を計算し、これが第１のメモリ３８の第２
の入力端子５７に結合されている第１の出力端子５６に
現れる。

φｊｊｃがメモリ３８の位置φｉに蓄えられている時は
、ｎｃはメモリ５３の位置ｎｃに蓄えられている。推移
関数φｊ及び数ｎｊは、夫々、メモリ３８及び５３から
消去される。φ目０がメモリ３８の位置φｉに蓄えられ
ている時はメモリ５３でｎｃに代わるｒｌｊ並びにφｉ
及びｎｉが、夫々、メモリ３８及び５３から消去される
。また、φｉＩの開始瞬時及び長さは、φｉｊｃと共に
メモリに蓄えられる。第５図又は第６図の例では、これ
は瞬時ｔ２及び長さくｔｇ、　ｔ：＋）を意味する。

この装置は中央制御装置６０から制御される。中央制御
装置６０と種々の要素の間には電気リード線６１〜６８
が設けられており、これらのリード線を介して中央制御
装置から種々の要素へ制御信号が加えられ、又逆に種々
の要素の中央制御装置へ信号が送られる。

中央制御装置６０は、プログラムのスタート後、第１の
手段３２がリード線６１を介して活性化され、「対数区
域」パラメータを導き出す。次に第２の手段３５がリー
ド線６２を介して活性化され、推移関数を計算する。リ
ード線６３上の制御信号の影響の下に、これらの推移関
数は第１のメモリ３日に蓄えられる。次に、リード線６
５上の制御信号の影響の下に第３の手段４１が活性化さ
れ、類似ファクタＣ４ｊを計算する。それ故、正しい推
移関数はリード線６３を介してメモリ３８に与えられる
制御信号の影響の下に第１のメモリ３８で供給される。

計算された類似ファクタＣ４ｊはリード線６７を介して
第２のメモリ４４に与えられる制御信号の影響の下にこ
のメモリ４４に蓄えられる。

リード！１ａ６６を介して第３のメモリ５３に与えられ
る制御信号の影響の下に、このメモリ５３は全てのｉに
対し、ｎｃ＝１だけを蓄える。

第１図につき述べた方法を実施するために、判定ユニッ
ト４７は、リード線６８上の制御信号の影響の下に、メ
モリ４４に蓄えられている値の中で最大のものを判定す
る。

第２図につき述べた方法を実施するためには、判定ユニ
ット４８は、リード線６８上の制御信号の影響の下に、
基準値Ｖより大きい類似ファクタＣ４ｊを判定する。こ
れは、例えば、第１Ｏ図の回路で実現されるが、このに
ついては後述する。

最大のＣ４ｊ及びＶより大きなＣ！、に関連する２個の
順序数ｉ及びｊはこの時出力端子４８に得られる。この
情報はアドレス信号としてリード線６９を介して、メモ
リ３８のアドレス入力端子５１及びメモ１７５３のアド
レス入力端子５２に与えられる。

これらのアドレス信号並びに、夫々、メモリ３８、第４
の手段５０及び第３のメモリ５３にリード線６３゜６４
及び６５を介して与えられる制御信号の影響の下に、順
序数ｉ及びｊ並びに数ｎｉ及びｎｃに関連する推移関数
φｉ及びφｊを第４の手段５０に加え、そこで組合せ推
移関数φｉｊｃ及び数ｎｃを計算する。

リード線６３上の制御信号の影響の下に、φｊ、Ｃは次
にメモリ３８の位置ｉ　（又は丁度ｊ）に蓄えられ、位
置ｊ　（又は丁度ｉ）がメモリ３８内で消去される。同
じ態様でリード線６６上の制御信号の影響の下に、ｎｃ
がメモリ５３の位置ｉ　（又は丁度ｊ）に蓄えられ、こ
のメモリで位Ｗｊ　　（又は丁度ｉ）が消去される。

次に、リード線６３．６５及び６７を介して与えられる
中央制御装置６０からの制御信号の影響の下に第３の手
段４１で新しい類似ファクタを決め、瞬時ｉの周りの瞬
時に関連する推移関数で新しい推移関数φｉの組合せを
求める。次にこの新しい類似ファクタを第２のメモリに
蓄える。加えて、２個の順序数の一方がｊに等しい類似
ファクタをリード線６７上の制御信号の影響の下にメモ
リ４４から消去する。

第４の手段５０は、例えば、第８図で示すように作るこ
とができ、符号５０′を付す。

入力端子４９は、２個の入力端子部４９′及び４９″か
ら成り、夫々を介して、推移関数φｊ及びφｊが第４の
手段５０”に加えられる。入力端子５５も２個の入力端
子部５５″及び５５＃から成り、夫々を介して、数ｎｔ
及びｎｃが加えられる。入力端子部４９′と５５′は乗
算器７１の夫々の入力端子に接続される。入力端子部４
９＃及び５５＃は乗算器７２の夫々の入力端子に接続さ
れる。入力端子部５５′及び５５“はまた加算器７４の
夫々の入力端子に接続される。

乗算器７１と７２の出力端子を加算器７３の夫々の入力
端子に接続する。加算器７３及び７４の出力端子を除算
器７５の夫々の入力端子に接続する。除算器７５及び加
算器７４の出力端子を、夫々、手段５０’の出力端子５
６及び５８に接続する。上述した手段５０′は、夫々、
式（３）及び（４）に従ってφｉｊｃ及びｎＣを計算で
きる。

第９図は第１図の方法に用いるのに適した判定ユニット
４７の一例を示し、符号４７′を付する。この判定ユニ
ット４７′はメモリ７７と比較器７８とを有し、これら
が一つになって最大値判定ユニットとして機能する。

第１図のブロック５で初めて最大値Ｃ４ｊの判定をスタ
ートする前に、中央制御装置６０からリード＆１６８．
１を介してメモリ７７のリセット入力端子８１にリセッ
ト信号を加える。こうするとメモリ７７の内容はゼロに
等しくなる。次に、第１の類似ファクタＣ２，（即ち、
Ｃ１ｚ）を入力端子４６からメモリ７７の入力端子及び
比較器の一方の入力端子に加える。

メモリ７８の出力端子を比較器７８の他方の入力端子に
接続する。

ＣＩＺがゼロでないと仮定すると、比較器７８の出力端
子は「高」になる。この出力端子をメモリ７７の書込み
入力端子８２及び２位置めもり８０の書込み入力端子８
４に接続する。出力端子８５が「高」になるため、値Ｃ
１！はメモリ７７に書込まれ、リード線６８．３及び６
８．４上に存在する順序数ｉ、ｊ（１，２）がメモリ８
０に蓄えられる。今度は比較器７８の２個の入力端子に
２個の等しい数が存在するから、出力端子８５は再び「
低」になる。

次の類似ファクタ（例えば、Ｃ１，３）の順序数がリー
ド線６８．３及び６８．４に現れ、この類似ファクタが
入力端子４６に現れる。この類似ファクタがメモリ７７
に蓄えられている値以下である場合は、何も起こらず、
その時点迄最大の類似ファクタに関連する順序数ｉ、ｊ
がメモリ８０にとどまり、メモリ７８に蓄えられている
値も保たれる。この類似ファクタがメモリ７７に蓄えら
れている値より大きい場合は、この類似ファクタが新し
い値としてメモリ７７に蓄えられ、関連する順序数をメ
モリ８０に蓄える。

これを全てのＭ（ｊ２ファクタが入力端子４６から加え
られ終了迄続ける。次に出力端子４８に存在する数１＋
Ｊ　は最大の類似ファクタに関連する順次順序数を示す
。この時Ｃ４ｊ　ｍ□が定数により大きいか否かもチェ
ックされる。この目的でメモリ７７の出力端子を第２の
比較器７９の一方の入力端子に接続し、他方の入力端子
８３に定数ｋを加える。Ｃ４ｊ　、ＳＡＸかに以下であ
ることが判明した場合は、制御信号のリード［６８，２
を介して中央制御ニュット６０に送り、その後でプログ
ラムを停止する。

第１０図は、第２図の方法に使用するのに適した判定ユ
ニット４７の一例を示し、符号４７″を付した。

初めてブロック２０でＣｉｊがＶより大きいか否かを判
定する前に制御信号を中央制御ユニソ）６０からリード
線６８．１及び６８．５を介して判定ユニット４７“に
加える。リード線６８．１上の制御信号は短時間スイッ
チ８７を閉じる。リード＆’１６８　、５上の制御信号
はメモリ８９の書込み入力端子８８に加えられる。両方
の制御信号が同時に生ずるから、所期基準値Ｖ（即ち、
ｖｉ）がメモリ８９に書込まれる。ｖｉ　は例えば０．
９５に等しい。

次に、第１の類似ファクタＣＩ＋２を入力端子４６を介
して比較器７８の一方の入力端子に加える。メモリ８９
の出力端子を比較器７８の他方の入力端子に接続する。

Ｃ１＋２はり五以下であると仮定する。この時は比較器
７８の出力端子８５は書込み信号を２位置メモリ８０の
書込み入力端子８４に加えない。次に類似ファクタＣＩ
＋３を入力端子４６を介して与える。このＣＩ＋３はｖ
ｉより大きいと仮定する。比較器７８は書込み信号をメ
モリ８０に与え、順序数ｉ、Ｊ（即ち１、３）はこのメ
モリに蓄えられ、出力端子４８で利用できる。加えてこ
の書込み信号はリード線６８．６を介して制御ユニット
６０に与えられ、この制御ユニットかりｉより大きい類
似ファクタが見付かったことを検出する。制御ユニット
は今度はプログラムを第２図のブロック６．７及び８に
進める。

これらのブロックでステップが実行され終わったら、プ
ログラムは２０に戻る。

プログラムは今度は次のＣｉ＋ｊ、従って０１，４をｖ
ｉ　と比較する。もう一つの方法は、再びＣ１，！から
Ｃ１９，をＶ、と比較しはじめるものである。

全てのＣｉ、ＪがＶ、と比較され終わり、これらのＣ４
＋ｊが一つとしてＶ、より大きくないことが判明した場
合は、リード線６８．５を介してメモリ８９に書込みパ
ルスを再び与える。

メモリ８９の入力端子９０は減算器９１の出力端子に接
続する。減算器９１のもう−っの入力端子９２をメモリ
８９の出力端子に接続する。もう−っの入力端子９３に
は数ｄを与える（ｄは、例えば、０．０５に等しい）。

書込みパルスが書込み入力端子８８に与えられると、Ｖ
＝　Ｖ、　−ｄがメモリ８９に、書込まれる（第２図の
ブロック２２）。

次に類似ファクタＣｉ＋ｊを新しい基準値Ｖと比較する
。第２図のブロック２２を何回が経た後、所定の瞬時に
Ｖかに以下になる。比較器７９は、一方の入力端子をメ
モリ８９の出力端子に接続しであるが、制御信号をり−
゛ド線８．２を介して制御ユニット６０に供給し、プロ
グラムが終了する。

第１図ないし第１０図につき述べた方法の結果は有限数
の推移関数が残り、それらは一般に２個の近傍の推移関
数だけが一部時間的に互いに重なり合うものである。第
１１図のａは普通の音声信号を示し、ｂは上述した方法
の一方で得られた推移関数を示す。

これらの推移関数から出発して、ＷＯ３４１０４１９４
号の第４頁の式（２）を用いて関連する音響ベクトルを
計算できる。即ち、 Ｙ＝Ａφ　　（５） ここでＹは列が種々の瞬時で電気信号から導かれたく「
対数区域」）パラメータを示すマトリックスを表し、φ
は行が上述した推移関数であるマトリックスであり（推
移関数の前後にゼロを加え、全発声時にまたがる関数を
得ている）、Ａは列が（計算すべき）音響ベクトルを表
すマトリックスを示す。

こうして得られる音響ベクトル及びそれらの関連する推
移関数は今度は伝送に使用できる。上述した方法の一つ
によれば、非常に効率の高いデータ減少が実現できる。

事実、推移関数は時間的にゆっくりと変わる関数であり
、短時間しかゼロでない値を有するからである。次に小
さいデータ流で伝送が行われる。

音響ベクトルと得られた推移関数の別の用途は、音声認
識の分野である。この用途では多数の異なる発声が何回
も行われる前にこの方法を適用し、会話内の全ての音が
少なくとも何回がで処理され終わらねばならない。これ
でも、例えば、１０００個以上の多数の音響ベクトルが
得られる。

例えば、刊行物（アール・エム・グレイ「ベクトル　ク
オンタイゼイションＪ　ＩＥＥＥ　ＡＳＳＰ誌１９８４
年４月第４〜２９頁）から既知のベクトル量子化により
、これらの１０００個のベクトルをクラスタすることに
より、５０と１００個の間の一組のベクトルが得られ、
これらは物理的に関連する。蓋し、これらは所定の言語
のスピーチが組立てられる５ｏないし１００個の区別で
きる音に関連するからである。

音声鴫２識はこうすれば未知の発声に本発明方法を受け
させ、次に得られた音響ベクトルを上述した５０ないし
１００個の物理的に関連するベクトルと比較することに
より得られる。

比較ステラフでは、上述した５０ないし１００個のベク
トルの一つを認識した後音声ベクトルを割り当てる。各
ベクトルは一つの音に関連する。そして未知の発声の音
響ベクトルがどの音に関連するかが知られ、これにより
、その発声が認識される。

本発明方法は、グイフォーンを経済的に符号化するのに
適している。グイフォーンとは音声合成で使用され且つ
２個の音声音間の推移を記述するセグメントである。

グイフォーンセグメントが導かれる発声が本発明方法に
より解析される場合は、データ減少も得られる。グイフ
ォーンは一般には、例えば、語ｒｎｅｎｏｏｎｅ　Ｊの
ような無意味の語から導かれる。

語ｒｎｅｎｏｏｎｅ　Ｊに対し本発明方法を用いた後、
この後向の６個の音、即ち音ｒｎｊ、ｒｅＪ、ｒｎｊ、
「００」、ｒｎｊ及びｒｅＪに対応する関連する音響ベ
クトルを有する６個の推移関数が期待できる。

斯くして、グイフォーンｒｎｅＪに対しては、第１の音
響ベクトルと第２の音響ベクトルとの間の推移が必要と
なる。これは第１２図に示す。第１２図は時間の関数と
して推移関数φｉ及びφ２を示すが、これらは式（５）
を用いて、夫々、音響ベクトルＡ１及びＡ２を生む。こ
れらの推移関数／音響ベクトルは、夫々、音ｒｎｊ及び
ｒｅＪに対応する。

今度は２個の音響ベクトルＡ１及びＡ２並びに２個の推
移関数φｊ及びφ２のｔｌとｔ２の間の部分（１＋及び
１ｇは、例えば、推移関数が最大値をとる瞬時を示す）
を蓄えることによりｒｎｅＪダイフォーンを符号化する
。

−Ｊし− 第１図及び第２図のブロックの説明 ブ旦ＬＬ１号　　　　　　−説一皿 ｌ　　　　スタート ２　　　　　（対数区域）パラメータの導出３　　　　
推移関数φの計算 ４　　　　Ｍ４似ファクタＣｉｊの計算５．９　　　最
大のＣｉｊの決定 ６　　　　組合せ推移関数φｉｊの計算７　　　　元の
φの一つをφｉｊｃで置き換え、他の元のφを消去 ８　　　　新しい類似ファクタＣｉｋの計算１０　　　
　最大のＣ４ｊが定数により大きいか？１２　　　　　
ストップ ２０　　　　　ｃｉｊが基準値■より大きいか？２２　
　　　　Ｖを下げる ２３　　　　　Ｖは定数により大きいか？

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明方法の第１の例の流れ図、第２図は、
本発明方法の第２の例の流れ図、第３図は、いくつかの
瞬時に関連する推移関数を時間の関数として示す説明図
、 第４図は、計算された類似ファクタを含むマトリックス
の線図、 第５図及び第６図は、２個の推移関数を組合わせる２例
を示す説明図、 第７図は、本発明方法を実施する装置の一例のブロック
図、 第８図は、第７図の第４の手段の一例のブロック図、 第９図は、第７図の判定ユニットの第１の例のブロック
図、 第１０図は、第２の例のブロック図、 第１１図は、本発明方法で究局的に得られる関連する推
移関数の線図、 第１２図は、本発明方法で得られる推移関数及び音響ベ
クトルを用いてグイフォーンを符号化する場合の説明図
である。 ３０・・・マイクロフォン　　３１−・・入力端子３２
・・・第１の手段　　　　３３・・・出力端子３４・・
・入力端子　　　　　３５・・・第２の手段３６・・・
出力端子　　　　　３７・・・入力端子３８・・・第１
のメモリ　　　３９・・・出力端子４０・・・入力端子
　　　　　４１・・・第３の手段４２・・・出力端子　
　　　　４３・・・入力端子４４・・・第２のメモリ　
　　４５・・・出力端子４６・・・入力端子　　　　　
４７・・・判定ユニット４８・・・出力端子　　　　　
４９・・・入力端子５０・・・第４の手段　　　　５１
・・・アドレス入力端子５２・・・アドレス入力端子　
５３・・・第３のメモリ５４・・・出力端子　　　　　
５５・・・第２の入力端子５６・・・第１の出力端子　
　５７・・・第２の入力端子５８・・・第２の出力端子
　　５９・・・入力端子６０・・・中央制御装置　　　
６１〜６９・・・リード線７、７２・・・乗算器　　　
　７３．７４・・・加算器７５・・・減算器　　　　　
　７７・・・メモリ７８・・・比較器　　　　　　７９
・・・第２の比較器８０・・・２位置メモリ　　　８１
・・・リセット入力端子８２・・・書込み入力端子　　
８３・・・他方の入力端子８４・・・書込み入力端子　
　８５・・・出力端子８７・・・スイッチ　　　　　８
８・・・書込み入力端子８９・・・メモリ　　　　　　
９ｏ・・・入力端子９１・・・減算器　　　　　　９２
・・・入力端子９３・・・入力端子 フルーイランペンファブリケン ばつ　　　　　　　　　　　　　　　　αフ（）　ＤＬ
）　　口Ｄ０

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、順次に、 −時間の関数としての電気信号からいくつかのパラメー
   タを導き出し、 −各瞬時の周りの時間間隔内に位置するパラメータの信
   号を順次の瞬時毎に取上げ、 −関連する時間間隔内に位置するパラメータの信号から
   各瞬時毎に推移関数φを求め、 −当該音響信号を構成する区分に関連する情報を各瞬時
   に関連する推移関数から導き出 す 音響信号から導びかれた電気信号を区分する方法におい
   て、 （ａ）夫々の近傍の瞬時ｉ及びｊに関連する２個の推移
   関数φ＿ｉとφ＿ｊの類似ファクタＣ＿ｉ＿ｊを各々求
   め、 （ｂ）関連する類似ファクタが基準値Ｖより大きい２個
   の推移関数の少なくとも１つの群の推移関数から置換推
   移関数を導き出し、この置換推移関数がそれを導き出す
   源となった前述の推移関数と置き換わることを特徴とす
   る音響信号から導びかれた電気信号を区分する方法。 ２、基準値Ｖを最大の類似ファクタとそれに次ぐ類似フ
   ァクタとの間の数とすることを特徴とする特許請求の範
   囲第１項記載の音響信号から導びかれた電気信号を区分
   する方法。 ３、ステップ（ｂ）で唯一つの群の２個の推移関数だけ
   を組合せ、組合されできた推移関数がこの組合せ推移関
   数を導き出す源となった前記２個の推移関数と置き換わ
   る特許請求の範囲第１項又は第２項記載の音響信号から
   導かれた電気信号を区分する方法において、 （ｃ）組合せ推移関数がその組合せ推移関数を導き出す
   源となった２個の推移関数の一方と置き換わり、２個の
   推移関数の他方を除き、（ｄ）次に、この組合せ推移関
   数と、この組合せ推移関数が関連する瞬時の近傍の瞬時
   と関連する推移関数との間の類似ファクタを求め、少な
   くとも一方が前記組合せ推移関数を導き出す源となった
   ２個の推移関数の一方である２個の推移関数の組合せは
   全て除去することを特徴とする音響信号から導かれた電
   気信号を区分する方法。 ４、（ｅ）次に前述した基準値より大きな類似ファクタ
   が少なくとも一つある場合は、この類似ファクタに関連
   する推移関数を組合せ、前述した２個の推移関数と置き
   換わる組合せ推移関数をこれらの２個の推移関数から導
   出し、その後でステップ（ｃ）に続き、 （ｆ）前述した基準値より大きな類似ファクタが存在し
   ない場合は、この基準値を一定数値だけ下げ、 （ｇ）次にこうして得られた基準値が所定の定数より大
   きいか否かを判定し、 （ｈ）基準値が上記定数より大きい場合は、ステップ（
   ｅ）に続き、 （ｉ）基準値が上記定数より小さい場合は方法を終了す
   ることを特徴とする特許請求の範囲第３項記載の音響信
   号から導かれた電気信号を区分する方法。 ５、最大の類似ファクタが所定の定数より大きいか否か
   を判定し、 （ｅ）最大の類似ファクタがこの定数より大きい場合は
   、この類似ファクタに関連する推移関数から組合せ推移
   関数を導き出し、この組合せ推移関数がそれを導き出す
   源となった前記２個の推移関数と置き換わり、その後で
   ステップ（ｃ）に進み、 （ｆ）最大の類似ファクタがこの定数以下の場合は方法
   を終了することを特徴とする特許請求の範囲第３項記載
   の音響信号から導かれた電気信号を区分する方法。 ６、ステップ（ｂ）で、唯一つの群の２個の推移関数を
   組合せ、上記２個の推移関数と置き換わる組合せ推移関
   数をこれらの２個の推移関数から導き出す特許請求の範
   囲第１項又は第２項記載の音響信号から導かれた電気信
   号を区分する方法において、ステップ（ｂ）で組合せ推
   移関数φ＿ｉ＿ｊ＾ｃを２個の推移関数φ＿ｉ及びφ＿
   ｊから次の態様、即ち、 φ＿ｉ＿ｊ＾ｃ＝（φ＿ｉ＋φ＿ｊ）／２ で計算することを特徴とする音響信号から導かれた電気
   信号を区分する方法。 ７、ステップ（ｅ）で組合せ推移関数φ＿ｉ＿ｊ＾ｃを
   ２個の推移関数φ＿ｉ及びφ＿ｊから次の態様、即ち、
   φ＿ｉ＿ｊ＾ｃ＝（ｎ＿ｉφ＿ｉ＋ｎ＿ｊφ＿ｊ）／（
   ｎ＿ｉｎ＿ｊ）で計算し、ここでｎ＿ｉ及びｎ＿ｊが、
   １個又は複数個の前の組合せステップで２個の推移関数
   を組合せることにより、夫々、推移関数φ＿ｉ及びφ＿
   ｊを得る際の元の推移関数の数を示すものとすることを
   特徴とする特許請求の範囲第４項又は第５項記載の音響
   信号から導かれた電気信号を区分する方法。 ８、組合せ推移関数φ＿ｉ＿ｊ＾ｃにｎ＿ｉ＋ｎ＿ｊに
   等しい数ｎ＿ｃを付し、この数ｎ＿ｃが１個又は複数個
   の前の組合せステップで２個の推移関数を組合せること
   によりこの組合せ推移関数 φ＿ｉ＿ｊ＾ｃを得る際用いた元の推移関数の数を示し
   、数ｎ＿ｃが組合せ推移関数φ＿ｉ＿ｊ＾ｃにより置き
   換えられる推移関数φ＿ｉ又はφ＿ｊに関連する数ｎ＿
   ｉ又はｎ＿ｊと置き換わり、２個の推移関数φ＿ｉ及び
   φ＿ｊのうちの除去される方と関連する数ｎ＿ｊ又はｎ
   ＿ｉも除去することを特徴とする特許請求の範囲第７項
   記載の音響信号から導かれた電気信号を区分する方法。 ９、２個の推移関数φ＿ｉとφ＿ｊの間の類似ファクタ
   Ｃ＿ｉ＿ｊを計算するに当たり、これらの２個の推移関
   数φ＿ｉ及びφ＿ｊを多次元空間のベクトルと考え、類
   似ファクタをこれらの２個のベクトルの終点間のユーク
   リッド距離の逆数値に等しいとすることを特徴とする特
   許請求の範囲前記各項のいずれか一項に記載の音響信号
   から導かれた電気信号を区分する方法。 １０、２個の推移関数φ＿ｉとφ＿ｊの間の類似ファク
   タＣ＿ｉ＿ｊを計算するに当たり、これらの推移関数を
   多次元空間のベクトルと考え、類似ファクタをこれらの
   ２個のベクトル間の角度の余弦に等しいとすることを特
   徴とする特許請求の範囲第１項ないし第８項のいずれか
   一項に記載の音響信号から導かれた電気信号を区分する
   方法。 １１、前記定数を０．５と０．８の間の値とすることを
   特徴とする特許請求の範囲第４項又は第５項に従属する
   特許請求の範囲第１０項記載の音響信号から導かれた電
   気信号を区分する方法。 １２、特許請求の範囲前記各項のいずれか一項に記載の
   音響信号から導かれた電気信号を区分する方法を実施す
   るために、 −時間の関数としての電気信号からいくつかのパラメー
   タを導き出す第１の手段と、 −各瞬時毎に、関連する時間間隔内に位置するパラメー
   タの信号から１個の推移関数を 導き出す第２の手段とを具える音響信号か ら導びかれた電気信号を区分する装置にお いて、この装置がまた、 −推移関数を蓄わえる第１のメモリと、 −夫々近傍の瞬時ｉ及びｊに関連する２個の推移関数間
   の類似ファクタを計算する第３ の手段と、 −この類似ファクタを蓄える第２のメモリと、−関連す
   る類似ファクタが基準値より大きい推移関数の少なくと
   も一つの群の推移関数 から置換、即ち、組合せ推移関数を導き出 す第４の手段とを具えることを特徴とする 音響信号から導かれた電気信号を区分する 装置。 １３、入力端子が第２のメモリの出力端子に接続され、
   出力端子が第１のメモリのアドレス入力端子に接続され
   ている判定ユニットを設けたことを特徴とする特許請求
   の範囲第１２項記載の音響信号から導かれた電気信号を
   区分する装置。 １４、第１のメモリの出力端子を第４の手段の入力端子
   に接続し、第４の手段の出力端子を第１のメモリの入力
   端子に接続したことを特徴とする特許請求の範囲第１２
   項又は第１３項に記載の音響信号から導かれた電気信号
   を区分する装置。 １５、特許請求の範囲第７項又は第８項に記載の音響信
   号から導かれた電気信号を区分する方法を実施するため
   に、推移関数φ＿ｉと関連する数ｎ＿ｉを蓄える第３の
   メモリを設け、判定ユニットの出力端子をこの第３のメ
   モリのアドレス入力端子に接続し、この第３のメモリの
   出力端子を第４の手段のもう一つの入力端子に接続した
   ことを特徴とする特許請求の範囲第１２項、第１３項又
   は第１４項に記載の音響信号から導かれた電気信号を区
   分する装置。 １６、特許請求の範囲第８項に記載の音響信号から導か
   れた電気信号を区分する方法を実施するために、第４の
   手段をまた数ｎ＿ｉ及びｎ＿ｊから数ｎ＿ｃを導き出し
   、この数ｎ＿ｃを第２の出力端子に出現せしめ得るよう
   にし、且つ、この第２の出力端子を第３のメモリの入力
   端子に接続したことを特徴とする特許請求の範囲第１５
   項記載の音響信号から導かれた電気信号を区分する装置
   。