JPS6227800A - 単語音声認識装置 - 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】 〈産業上の利用分野〉 本発明は単語を発声単位として音声を認識する単語音声
認識装置の改良に関するものである。

〈従来の技術〉 従来より、比較的低価格の音声認識装置として単語を単
位とした音声認識装置が開発されている。

この単語音声認識装置は話者に関する条件からいえば、
予め単語が決まっている不特定話者対象の音声認識装置
及び単語の選択が自由だが、予め発声者の声を登録する
必要のある特定話者対象の音声認識装置の二つに分かれ
る。また不特定話者対象の音声認識に関しても、音素単
位に入力音声を分析することによって、任意語いの認識
が可能になりつつある。

〈発明が解決しようとする問題点〉 しかしながら、従来の単語音声認識装置において、類似
した単語対が対象語い内にあれば、実際上認識が極めて
困難になるのが現状である。また特定話者対象の単語音
声認識装置では認識可能語数の増大と共に、類似単語対
の出現確率が必然的に高くなり、誤認識が生じていた。

本発明は上記の点に鑑みて創案されたものであり、認識
結果にもとずいて認識対象単語の最適化を行ない、類似
単語を無くし安定した認識対象語いで゛認識を行ない得
るようにした単語音声認識装置を提供することを目的と
している。

〈問題点を解決するための手段〉 上記の目的を達成するため、本発明は単語を発声単位と
して音声を認識する単語音声認識装置において、認識時
の発声入力に対する認識結果の正誤を指示する指示入力
手段と、この指示入力手段の入力にもとずいて認識結果
を検定する検定する手段と、この検定結果にもとずいて
誤認識の多い類似単語対を出力し、単語の入れ換えまた
は除去を報知する出力手段とを備えるように構成してい
る。

〈作　用〉 以上のような構成により、本発明においては、認識中に
認識結果の正誤を入力する指示入力手段を用いることに
より、認識結果の正誤が格納され、認識後に誤認識を多
く発生した単語対が出力され、またこのうちから最適な
消去（入れ換え）単語列が出力されるため、類似単語を
無くし、安定した認識対象語いでの認識が可能となる。

〈実施例〉 以下、図面を参照して本発明の一実施例を詳細に説明す
る。

第１図は本発明一実施例装置の構成を示すブロック図で
ある。

第１図において、１０１はマイクロホン、１０２は増幅
器、１０３はプリエンファシス回路、１０４はアンチエ
イリアスフィルタ、１０５は〜ろ変換器、１０６はワー
キングＲＡＭ、１０７はパターンメモリ、１０８はマイ
クロプロセッサ、１０９はプログラムメモリ、１１０は
文字入力装置、１１１は文字表示装置であり、本発明に
関連して実行される認識結果にもとすく認識対象単語の
検定処理については後述するようにプログラムメモリ１
０９に格納されたプログラムてしたがってマイクロプロ
セッサ１０８によって実行されるように構成されている
。

上記のような構成において、使用者は音声認識を行ない
ながら、装置の応答に対して正しい指示を与える。

即ち、音声認識時に使用者の発声した単語発声音はマイ
クロホン１０１によって電気信号に変換されて装置内に
入力され、増幅器１０２で増幅された後、ダイナミック
レンジ及び音源特性の補正のため、プリエンファシス回
路１０３によって＋６ｄＢ／１０ＣＴのプリエンファシ
ス処理が施され、その後、アナログ・ディジタル変換時
の折り返しノイズ除去のためのアンチエイリアスフィル
タ１０４を通った後、偽変換器１０５に入力される。Ａ
／／Ｄ変換器１０５によってディジタル信号に変換され
た音声信号はマイクロプロセッサ１０８に入力され、こ
のマイクロプロセッサ１０８において音声の特徴抽出及
び正規化が行なわれる。この抽出された特徴量は特定話
者対象等の単語音声認識装置では登録パス時にパターン
メモリ１０７に標準パターンとして格納される。

認識時、マイクロプロセッサ１０８において抽出された
入力音声の特徴量は予めパターンメモリ１０７に格納さ
れている標準パターンとマツチングされ、入力音声に対
し、第１候補の標準パターンと第２候補の標準パターン
を求める。このとき２候、補間の距離が小さいときには
りジェクトを行なう。

このようにして求められた認識結果は文字表示装置１１
１に出力され、使用者はこの表示を見て正答か否かを判
断し、誤答のときには文字入力装置１１０の指示キー１
１０ａを操作して誤答である旨を装置に入力する。なお
、この指示キー１１０ａは認識結果の第２候補等の次候
補要求の指示キーと兼用しても良い。

この文字入力装置１１０の指示キー１１０ａの操作に応
答した入力１ハ号はマイクロプロセッサ１０８に入力さ
り、後述する正誤集計のためワーキングＲＡＭ１０６に
一担格納される。

このようにして、−通りの認識対象語いに対する認識を
数回行なった後、文字入力装置１１０からの入力指示等
により、マイクロプロセッサ１０８はワーキングＲＡＭ
Ｉ　Ｏ６に格納されている正誤集計に基づいて、誤認識
単語対の探索を行ない、誤認識単語対及び最適消去（入
れ換え〕単語列を求め、その内容を文字表示装置１１１
に表示する。

使用者はこの表示に基づいて認識単語の消去または入れ
換えを行なう。

次に、誤認識回数を求める方法、及び最適消去（入れ換
え）単語列を求めるアルゴリズム、即ち本発明における
認識結果を検定する検定処理について、第２図を参照し
て説明する。

第２図は本発明における誤認識回数を求める方法及び最
適消去（入れ換え）単語列を求めるアルゴリズムについ
て示したフロー図である。

第２図において、まずステップ２００において使用者が
認識対象語いを発声すると、処理のステップ２０１にお
いて、装置内で発声された単語の認識が行なわれる。

この認識処理の具体的方法は従来公知の方法で良く、入
力された単語音声と標準パターン３０１との照合により
、第１候補及び第２候補の認識結果を求め、認識結果の
第１候補を文字表示装置１１１に表示する。また第１候
補と第２候補については距離関係からりジェツトを判定
し、第１候補と第２候補間の距Ｎ１がある閾値より小さ
いときりジェツトを行なう。

次に処理のステップ２０２において、使用者は処理のス
テップ２０１で求められ、文字表示装置１１１に表示さ
れた結果に対し、正答が誤答かの判断を行なう。この処
理のステップ２０２の結果が誤答であった場合には、処
理のステップ２０３に移行して、使用者は文字入力装置
１１０の例えばキー１１０ａを操作して第２候補要求を
装置に入力し、装置はこの入力に応答して第２候補を文
字表示装置１１１に表示する。

次に処理のステップ２０４において、使用者は処理のス
テップ２０３で文字表示装置１１１に表示された第２候
補の結果に対し、正答か誤答かの判断を行なう。この処
理のステップ２０４の結果が誤答でちった場合には、処
理のステップ２０５に移行して、使用者は文字入力装置
１１０を操作して正答の単語または単語の番号を入力す
る。

次に処理のステップ２０６に移行してマイクロプロセッ
サ１０８は誤認識を発生した単語対をワーキングＲＡＭ
Ｉ　０６に格納する。

また処理のステップ２０４の結果が正答であった場合に
は、使用者はその旨に文字入力装置１１０を操作して入
力し、次の処理のステップ２０７に移行してマイクロプ
ロセッサ１０８は第２候補で正答と判断された入力音声
単語と第１候補単語を誤認識を発生した単語対としてワ
ーキングＲＡＭ１０６に格納する。

使用者は上記の各処理ステップを認識対象単語について
数回分の発声を行なって繰返し、その繰返し回数等を処
理のステップ２０８で判定して発声を終了する０ この処理のステップ２０８における発声の終了に応答し
て処理のステップ２０９に移行し、このステップ２０９
においてワーキングＲＡＭ１０６　に格納されている誤
認識結果より、誤認識単語対を誤り回数の多い対から順
にソートを行なう。

次に処理のステップ２１０において、処理のステップ２
０９で求められた結果について、後述するｂｒｅａｄｔ
ｈ　ｆｉｒｓｔ法により、最適消去（入れ換え）単語列
を求める。次に処理のステップ２１１に移行して、処理
のステップ２１０で求められた結果である最適消去単語
列及び認識率を文字表示装置１１１に出力する０ 以上のような一連の処理により、認識対象語い及び認識
性能に対する所望の認識率を達成するだめの対象語いの
最適化（消去または入れ換え〕が具体的に文字表示装置
１１１上に報知されることＫなり、使用者はこの表示内
容を見て誤認識を生じやすい単語対の消去または入れ換
えを行なって一パ認識対象語いを最適化することが可能
となる。

次に上記処理のステップ２１０における最適消去（寸た
は入れ換え）単語列を求めるｂｒｅａｄｔｈｆｉｒｓｔ
法について説明する。

第３図は、最適消去単語列を求めるための処理フローを
説明する図であり、この方式は誤認識単語対の集合に対
して、消去することが認識率の向上に最も寄与する単語
から順に選択するアルゴリズムであり、このアルゴリズ
ムは一つ一つの単語の消去において、全体からの誤認識
回数の減少を最大にするという規範の下での最適探索で
あり、−例としてｂｒｅａｄｔｈ　ｆｉｒｓｔ法で解く
ことにより求めるようにしたものであり、以下に処理の
流れを説明する。

ここで、Ｎを消去打ち切り単語数。

Ｍを誤認識単語対の数。

Ｓを消去打ち切り点数。

ｊ＝１．・・・、Ｌ　　（Ｌは誤認識単語）Ｗ（ｉＬ　
、）１　）：　ｉｌ：＝ｔ、・・・９Ｍｊｔ＝Ｌ　　２
，３ ｊｌ＝ｌ、　２重語番号 ｊ】−３誤り回数とする。

ｉｆ処理のステップ４０１において、消去打ち切り単語
数Ｎ、誤認識単語対数Ｍ、誤認識単語対と頻度Ｗ（ｉｌ
、　ｊ　１）、　ｋ、及び累積点数ＳＧｋを与えるＯ 次に処理のステップ４０２において消去単語列数ｋが指
定の消去打ち切り単語数Ｎより大きいか否かを判定して
に≧Ｎであれば探索を停止する。

またこのステップ４０２において、ｋ≧Ｎでなければ処
理のステップ４０３に移行し、累積点数ＳＧｋが指定の
消去打ち切り点数Ｓ　より犬になったか否かを判定し、
ＳＧｋ≧Ｓ　になったときに探索を停止する。なお、こ
の指定の消去打ち切り点数Ｓ　が仕様として満足すべき
装置の認識率と比例関係を持っている。

また、このステップ４０３においてＳＧｋ≧Ｓｃでなけ
れば処理のステップ４０４に移行する。この処理のステ
ップ４０４においてはに段目において、各単語を消去し
たときの誤り点数を求める。

このとき別の誤認識単語対に同一の単語が含まれている
場合は、両者の誤り点数の和とする。

即ち、ＧドはＷ（ｉｌ、）として Ｗ（４１、１）またはＷ（ｉｌ、２）＝ｊのときＧ坪＝
Ｇド＋Ｗ（ｉｌ、３） ｊ として求められる。

次に処理のステップ４０５に移行し、このステップ４０
５において、１（−１段までの消去単語列による累積点
数ＳＧｋに上記の処理のステップ４０４で求めた点数Ｇ
ｋを加え、この値が最大（ＭＡＸ）になる単語をに段の
消去単語とする。

実際には、どの経路で加算しても重みが１であるため、
ステップ４０４で最大値を示すものについて加えれば良
いことになる。

次にステップ４０６に移行し、上記の処理のステソゲ・
１０５において消去列に選ばれた単語を含む誤認識単語
対の点数を「０」にする。

ぎＷ（］１，３）＝０とする。これは以後の計算におい
て２重のカウントを避けるための処理である。

以上の各処理をステップ４０２または４０３の条件が満
足されるまで続行して最適消去単語列を求める。

次に第１表に示す１００個の都市名を特定話者単語認識
方式にて認識する装置に上記した本発明に係る最適類似
単語列消去機能を附加した場合の具体例を示す。

第１表　１００都市名 第１表に示した１００都市名の単語を実際に発生して、
第１図に示した装置内で認識しくステップ２０１）、そ
の認識結果に対して正答か誤答かの指示入力を行なう（
ステップ２０２〜２０５）ことにより誤認識単語対とそ
の頻度がワーキングＲＡＭ　１０６に格納される（ステ
ップ２０６．２０７晃このような処理を上記の１００都
市名に対して数回繰返した後、ワーキングＲＡＭ１０６
内の誤認識単語対を誤認識回数でソートする（ステップ
２０９）ことにより、以下に示す誤認識単語対とその頻
度情報を得る。

Ｎａ１７５ＩＮＪＯＯ５ＩＮＧＵＵ　　　５ＣＯＲＥ＝
＞２Ｎ（１１８ＺＡＭＡ　　　　　　　　　　Ｎ０ＤＡ
　　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞２Ｎ［１１９ＭＩＴＯＩ
ＹＯ５ＣＯＲＥ＝＞２Ｎα２０　５ＯＯＪＡ　　　　　
　　　　５ＯＯＫＡ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞２Ｎａ
２１　　ＹＡＳＵＧＩ　　　　　　　　ＴＯＣＨＩ（８
５ＣＯＲＥ＝＞２Ｎα２２　　ＺＡＭＡ　　　　　　　
　　　ＮＡＨＡ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞２Ｎ［Ｌ２
３　　ＫＯＧＡＮＥＩ　　　　　　　ＴＳＵＲＵ　　　
　　５ＣＯＲＥ＝＞２Ｎα２４　　ＹＡＳＵＧＩ　　　
　　　　　　ＺＥＮＴＳＵＵＪＩ　　５ＣＯＲＥ＝＞２
Ｎα２５　　ＴＳＵＲＵＧＡ　　　　　　　ＦＵＪＩＩ
ＤＥＲＡ　　５ＣＯＲＥ−＞２ＮＩＬ　２６　　ＥＢＩ
ＮＡ　　　　　　　　　ＥＮＩＷＡ　　　　　５ＣＯＲ
Ｅ＝＞ＩＮα２７　　Ｔ３１ＳＡＩ　　　　　　　　　
ＢＩＺＥＮ　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα２８　　Ｄ
ＡＴＥ　　　　　　　　　　ＹＯＫＯＴＥ　　　　５Ｃ
ＯＲＥ＝＞ＩＮα２９　５ＥＮＤＡＩ　　　　　　　　
　ＥＮＺＡＮ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα３０　
　ＴＳＵＲＵ　　　　　　　　　ＣＨＩＲＹＵＵ　　　
　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮ［１３１ＫＯＯＦｔＪ［）ＯＺＵ
ＳＣＯＲＥ＝＞ＩＮα３２　　ＮＡＮＹＯＯＴＥＮＤＯ
Ｏ５ＣＯＲＥ＝＞ｌＮ１３３　　ＭＯＯＫＡ　　　　　
　　　　５ＯＯＫＡ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα
３４　　ＫＩＴＡＭＩ　　　　　　　　　ＢＩＢＡＩ　
　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα３５　　ＹＯＫＯＴＥ
　　　　　　　　ＫＩＹＯ５Ｅ　　　　　５ＣＯＲＥ＝
＞ｌＮ１３６　５ＡＮＪＯＯＴＥＮＤＯＯ５ＣＯＲＥ＝
＞１を框３７　５ＵＺＵ　　　　　　　　　　　ＭＵＴ
ＳＩＪ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮ（Ｌ　３８　　
ＨＯＮＪ　００　　　　　　　　　ＴｌミＮＤＯＯ５Ｃ
ＯＲＥ＝＞ＩＮｕ　３９　５ＡＳＥＢＯＴ、ＡＫＥＯ５
ＣＯＲＥ＝＞１を枢４０　　ＨＩＳＡＩ　　　　　　　
　　　ＡＳＡＨＩ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮｌ　
４１　　ＧＯＢＯＯＷＡＫＯＯ５ＣＯＲＥ＝＞１１４ａ
　４２　　ＫＡＭｏ　　　　　　　　　　ＫＡＺＯ５Ｃ
ＯＲＥ＝＞ｔＮ［Ｌ　４３　　ＢＩ　ＳＡ　Ｉ　　　　
　　　　　ＡＳＡＨＩ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮ
α４４　　ＤＡＴＥ　　　　　　　　　　　ＫＵＲＥ　
　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ｌＮ１４５　　ＴＥＮＤＯ
ＯＭＥＧＬＩＲＯ５ＣＯＲＥ＝＞ｌＮ１４６　Ｆ（月Ｉ
　　　　　　　　　ＨＡＧＩ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝
＞ＩＮ（Ｌ　４７　　ＨＯＯＹＡ　　　　　　　　　Ｎ
０ＤＡ　　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα４８　５Ｏ
ＯＫＡ　　　　　　　　　Ｎ０ＤＡ　　　　　　　５Ｃ
ＯＲＥ＝＞ＩＮα４９　　ＮＡＮＹＯＯ５ＡＮＪＯＯ５
ＣＯＲＥ＝＞ｌＮ１５０　　ＴＥＮＤＯＯ５ＩＮＪＯＯ
５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα５１　　ＨＯＯＹＡ　　　　　　
　　　　ＫＯＯＢＥ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞］Ｎα
５２　　ＷＡＲＡＢＩ　　　　　　　　　ＡＳＡＨＩ　
　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ｌＮ１１５３　　ＴＯＣＨＩ
ＧＩ　　　　　　　　５ＥＫＩ　　　　　　　５ＣＯＲ
Ｅ−＝＞ＩＮ［Ｌ５４　１ＹＯＨＩＭＩ　　　　　　　
　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα５５ＫＩＴＡＭＩＹＡＭＥＳＣ
ＯＲＥ＝＞ＩＮα５６ＮＩＪＭＡＺＵＵＯＺＩ）ＳＣＯ
ＲＥ＝＞１ｍ５７　　ＵＢＥ　　　　　　　　　　　　
ＭＩＮＥ　　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞１随５８　５Ｉ
ＮＪＯＯＣＨＩＢＡ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮｕ
５９　　ＢＩＳＡＩ　　　　　　　　　　ＲＩＪＭＯＩ
　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮＩＬ６０　　ＤＡＴＥ
　　　　　　　　　　　Ｎ［Ｎ０ＨＥ　　　　　５ＣＯ
ＲＥ＝＞ＩＮ［Ｌ６１　　ＹＯＮＡＧＯ５ＵＳＯＮＯ５
ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα６２　　ＲＵＭＯＩ　　　　　　　
　　　ＢＵＺＥＮ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞１随６３
　　ＭＡＮＥ　　　　　　　　　　　　ＫＵＲＥ　　　
　　　　５ＣＯＲＥ＝＞］ｊくα６４　　ＤＡＴＥ　　
　　　　　　　　　ＴＯＲＩＤＥ　　　　　５ＣＯＲＥ
＝＞１ｊ框６５　　ＺＡＭＡ　　　　　　　　　　　Ｈ
ＯＮＤＯ５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮ［Ｌ６６　　ＷＡＫＯＯＮ
ＡＮＹＯＯ５ＣＯＲＥ＝＞１１框６７　５ＡＳＥＢＯ５
ＵＳＯＮＯ５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮ［Ｌ６８　５ＡＳＥＢＯ
ＫＡＺＯ５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα６９　５ＡＳＥＢＯＹＯ
ＮＡＧＯ５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα７０　　ＹＵＵＫＩ　　
　　　　　　　　　ＭＯＲＩＧＵＣＨＩ　　５ＣＯＲＥ
＝＞ＬＮα７１　　ＮＵＭＡＺＵ　　　　　　　　　Ｎ
ｌＮ０ＨＥ　　　　　５ＣＯＲＥ−＞ＩＮα７２　　Ｎ
ＩＨＯＮＭＡＴＳＵ　　　　　ＭＯＯＫＡ　　　　　　
５ＣＯＲＥ−＞１随７３　　ＲＩＫｔＪＺＥＮＴＡＫＡ
ＤＡ　　ＥＮＺＡＮ　　　　　　５ＣＯＲＥ−＞ＩＮα
７４　　ＹＵＫＵＨＡＳＨＩ　　　　　　　ＫＯＧＡＮ
ＥＩ　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα７５　５ＬＩＳＯＮ
ＯＮ０ＤＡ　　　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα７６
　　ｚｕｓ＋　　　　　　　　　　　　ＫｏｏＦｕ　　
　　　　５ＣＯＲＥ＝＞１ｊ４α７７　　ＭＡＳ［ＪＤ
Ａ　　　　　　　　　　ＭＵＴＳＵ　　　　　　５ＣＯ
ＲＥ＝＞ＩＮα７８　　ＲＵＭＯＩ　　　　　　　　　
　　ＥＮＺＡＮ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα７９
　　ＲＵＭＯＩ　　　　　　　　　　　ＧＯＢＯＯ５Ｃ
ＯＲＥ＝＞ｌＮ１８０　　ＧＵＳＩＫＡＷＡ　　　　　
　　　ＭＵＫＯＯ５ＣＯＲＥ＝＞１ト１α８１１ＹＯＮ
ＥＭＵＲＯ５ＣＯＲＥ＝＞１Ｎ［Ｌ８２　　ＮＥＹＡＧ
Ａ〜’／Ａ　　　　　　　Ｎ０ＤＡ　　　　　　　　５
ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα８３　　ＴＳＵＲＵＧＡ　　　　　
　　　　ＮＩＩＺＡ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα
８４　　ＧＯＢＯＯＮ０ＤＡ　　　　　　　　５ＣＯＲ
Ｅ＝＞ＩＮα８５　　Ｚ（ＪＳＩ　　　　　　　　　　
　　ＹＵＵＫＩ　　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα８
６　　ＭＵＫＯＯＭＩＴＯ５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮ［Ｌ８７
　　ＺＥＮＴＳＵＵＪＩ　　　　　　　ＩＢＵＳＵＫＩ
　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα８８　　ＮＵＭＡＺＵ　
　　　　　　　　　Ｎ０ＤＡ　　　　　　　５ＣＯＲＥ
＝＞ＩＮα８９　　ＮＩＨＯＮＭＡＴＳＵ　　　　　Ｎ
０ＤＡ　　　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞］Ｎ１１９０　
００ＭＵＴＡ　　　　　　　　　ＫＯＯＢＥ　　　　　
　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮ［Ｌ９１　　ＫＵＲＯＩＳＯＮＵ
ＭＡＺＵ　　　　　　５ＣＯＲＥ＝＞ＩＮα９２　　ｔ
ＪＯＺＵ　　　　　　　　　　　　ＩＹＯ５ＣＯＲＥ＝
＞１このようにして得られた誤認識単語対とその頻度情
報にもとずいて、第３図に示した最適消去（入れ換え）
単語列を求める探索処理を施すことにより、第２表に示
す最適消去単語列を得る。

第２表　最適消去単語列 なお、第２表に示した最適消去単語列の探索結果は消去
打ち切り単語数Ｎを１５に設定すると共に消去打ち切り
点数Ｓｃを１４０に設定しで探索したものであり、累積
点数（ＧＬＯＢＡＬ）は認識率と比例しており、その認
識率を併記している。

また、この消去単語数と認識率の関係を第４図に示して
いる。

この第４図からも明らかなように、最適消去（入れ換え
）単語列を探索することにより、極めて効果的に認識対
象単語から認識率低下要素を除去することが可能となる
。

〈発明の効果〉 以上のように本発明によれば、認識時の発声入力に対す
る認識結果の正誤を指示入力し、認識後にこの結果を検
定することにより、誤認識の多い類似単語対が出力され
ることになり、使用者はその出力に応答して単語の入れ
換え、除去等を効果的に行なうことが可能となり、その
結果単語音声認識装置の認識率を効果的に向上させるこ
とができる０

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例装置の構成を示すブロック図
、第２図は本発明における誤認識回数及び最適消去（入
れ換え）単語列を求めるアルゴリズムについて示したフ
ロー図、第３図は最適消去単語列を求めるための処理フ
ローを示す図、第４図は消去単語数と認識率との関係を
示す図である。 １０１・・・マイクロホン、　　１０５・・・Ａ４変換
器、１０６・・・ワーキングＲＡＭ、　　１０７・・・
パターンメモリ、１０８・・・マイクロプロセッサ、１
０９・・・プログラムメモリ、１１０・・・文字入力装
置、　　１１０ａ・・・正誤指示キー、１１１・・・文
字表示装置。 代理人　弁理士　福　士　愛　彦（他２名）第１　　Ｕ 第２図 第３図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、単語を発声単位として音声を認識する単語音声認識
   装置において、 認識時の発声入力に対する認識結果の正誤を指示する指
   示入力手段と、 該指示入力手段の入力にもとずいて認識結果を検定する
   検定手段と、 該検定結果にもとずいて誤認識の多い類似単語対を出力
   し、単語の入れ換えまたは除去を報知する出力手段と を備えたことを特徴とする単語音声認識装置。 ２、前記指示入力手段は、認識時の発声入力に対する認
   識結果を複数候補まで求め、第１に第１候補を表示し、
   誤認識のとき第２候補の表示を求めるキー入力手段を兼
   ねてなり、前記検定手段は上記キー操作を認識結果の正
   誤の指示として格納し、認識後結果を検定する手段を含
   んでなることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の
   単語音声認識装置。