JPS63161499A - 音声認識装置 - Google Patents
音声認識装置Info
- Publication number
- JPS63161499A JPS63161499A JP61313901A JP31390186A JPS63161499A JP S63161499 A JPS63161499 A JP S63161499A JP 61313901 A JP61313901 A JP 61313901A JP 31390186 A JP31390186 A JP 31390186A JP S63161499 A JPS63161499 A JP S63161499A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- recognition
- vowel
- reliability
- speech
- threshold
- 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
Links
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 241001417093 Moridae Species 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000037433 frameshift Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000004080 punching Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
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】
産業上の利用分野
本発明は認識率の向上を図った音声認識装置に関する。
従来の技術
音声認識技術はワード・プロセッサや計算機への入力等
マン・マシンインターフェースとして実用化が期待され
ている分野である。
マン・マシンインターフェースとして実用化が期待され
ている分野である。
音声認識装置には、入力音声を認識する単位として単音
節（ＣＶ、Ｃ：子音、Ｖ：母音を表す）を用いるもの、
ＣＶおよびｖＣＶを用いるもの、音素（ＣおよびＶ）を
用いるもの等が考えられる。
節（ＣＶ、Ｃ：子音、Ｖ：母音を表す）を用いるもの、
ＣＶおよびｖＣＶを用いるもの、音素（ＣおよびＶ）を
用いるもの等が考えられる。
また、使用者があらかじめ基準となる音声を発声、登録
してから認識処理をはじめる登録型と、たくさんの発声
データをもとに統計処理を行い、普遍的な標準パターン
を準備しておき、使用者の登録を必要としない不特定型
とがある。また、特徴抽出の方法としては線形予測分析
やフィルタパンクを用いたものが主流となっている。こ
こでは、認識単位としてＣｖおよびｖＣＶ、特徴抽出法
として線形予測分析を用いた不特定型音声認識装置につ
いて説明する。
してから認識処理をはじめる登録型と、たくさんの発声
データをもとに統計処理を行い、普遍的な標準パターン
を準備しておき、使用者の登録を必要としない不特定型
とがある。また、特徴抽出の方法としては線形予測分析
やフィルタパンクを用いたものが主流となっている。こ
こでは、認識単位としてＣｖおよびｖＣＶ、特徴抽出法
として線形予測分析を用いた不特定型音声認識装置につ
いて説明する。
以下図面を用いて従来の音声認識装置の一例を説明する
。
。
第３図は特定型音声認識装置の一実施例の構成を示すブ
ロック図である。音声入力端１から入力された音声は線
形予測分析部２において窓長２０ｍ５ｅｃ、フレームシ
フト５ ｍ５ｅｃ、次数１５次の自己相関法を用いて分
析され、１５個のケプストラム係数および残差パワー（
０次のケプストラム係数）の計１６個（ＣＯ〜Ｃ１５）
のパラメータの列として出力される（線形予測分析につ
いては、マーケル・グレイ著鈴木久喜訳：音声の線形予
測 １９８０年 コロナ社に示されている）、３は無音
検出部で残差パワーを用いて語頭、語尾、音声の発声時
間（語尾−語頭）および語中の無音部の検出を行う、母
音認識部４においては、あらかじめ沢山の発声データを
処理して得られた母音識別間数（たとえば安田三部著二
社会統計学、２章７節 １９６９年丸善に示される）の
係数を格納した識別間数記憶部５より係数を読み込み、
無音検出部３において検出された無音部以外の部分につ
いて、各フレーム毎に母音認識を行う、６は定常点検出
部で母音認識部４で得られた各フレーム毎の母音認識結
果より安定な部分を切り出して母音定常点列として出力
する。９は信頼性付与部で６で得られた定常点に於ける
母音認識結果に対してあらかじめ決められた閾値を用い
て信頼性を付与する。信頼性あり（即ち母音識別間数を
用いて得られる距離が閾値以下）の場合は第１候補のみ
を、信頼性無しの場合は第１候補及び第２候補を次の音
韻認識部１０へ渡す。１０は音韻認識部で標準バタン記
憶部１１から読みだした標準パタンと入力音声から得ら
れたパラメータ列とでＤＰマツチングを行ない、その結
果距離が最小となる標準バタンの音韻を認識結果音韻列
として出力する。標準バタン記憶部１１にはあらかじめ
多数の発声データから統計処理を用いて作成された普遍
的な標準パタンが格納されている。言語処理部１２では
記号表記された言語辞書１３を用いて言語処理を行ない
、最終的な認識結果を結果出力端１４に得る。
ロック図である。音声入力端１から入力された音声は線
形予測分析部２において窓長２０ｍ５ｅｃ、フレームシ
フト５ ｍ５ｅｃ、次数１５次の自己相関法を用いて分
析され、１５個のケプストラム係数および残差パワー（
０次のケプストラム係数）の計１６個（ＣＯ〜Ｃ１５）
のパラメータの列として出力される（線形予測分析につ
いては、マーケル・グレイ著鈴木久喜訳：音声の線形予
測 １９８０年 コロナ社に示されている）、３は無音
検出部で残差パワーを用いて語頭、語尾、音声の発声時
間（語尾−語頭）および語中の無音部の検出を行う、母
音認識部４においては、あらかじめ沢山の発声データを
処理して得られた母音識別間数（たとえば安田三部著二
社会統計学、２章７節 １９６９年丸善に示される）の
係数を格納した識別間数記憶部５より係数を読み込み、
無音検出部３において検出された無音部以外の部分につ
いて、各フレーム毎に母音認識を行う、６は定常点検出
部で母音認識部４で得られた各フレーム毎の母音認識結
果より安定な部分を切り出して母音定常点列として出力
する。９は信頼性付与部で６で得られた定常点に於ける
母音認識結果に対してあらかじめ決められた閾値を用い
て信頼性を付与する。信頼性あり（即ち母音識別間数を
用いて得られる距離が閾値以下）の場合は第１候補のみ
を、信頼性無しの場合は第１候補及び第２候補を次の音
韻認識部１０へ渡す。１０は音韻認識部で標準バタン記
憶部１１から読みだした標準パタンと入力音声から得ら
れたパラメータ列とでＤＰマツチングを行ない、その結
果距離が最小となる標準バタンの音韻を認識結果音韻列
として出力する。標準バタン記憶部１１にはあらかじめ
多数の発声データから統計処理を用いて作成された普遍
的な標準パタンが格納されている。言語処理部１２では
記号表記された言語辞書１３を用いて言語処理を行ない
、最終的な認識結果を結果出力端１４に得る。
発明が解決しようとする問題点
この様な従来の音声認識装置では母音定常点の検出結果
を用いて音韻識別の制御を行っているので定常点検出結
果と定常点における母音認識結果が認識率に大きな影響
を与えている。そこで認識率を向上させるため、母音認
識結果に対して信頼性を付与し信頼性の低いものについ
ては第２候補以下までも採用する方法がよく用いられて
いる。
を用いて音韻識別の制御を行っているので定常点検出結
果と定常点における母音認識結果が認識率に大きな影響
を与えている。そこで認識率を向上させるため、母音認
識結果に対して信頼性を付与し信頼性の低いものについ
ては第２候補以下までも採用する方法がよく用いられて
いる。
信頼性を付与する方法としである閾値を設け、認識で得
られた距離が閾値以下の場合は信頼性あり、閾値以上の
場合は信頼性無しと判断する方法が一般的であるが、一
定の閾値を用いる方法では発声の変動に対処できず、全
て信頼性無しと判定して信頼性付与の効果が全く無くな
ってしまう場合や、逆に誤認識にもかかわらず信頼性あ
りと判定してしまう割合が増加する等の問題点がある。
られた距離が閾値以下の場合は信頼性あり、閾値以上の
場合は信頼性無しと判断する方法が一般的であるが、一
定の閾値を用いる方法では発声の変動に対処できず、全
て信頼性無しと判定して信頼性付与の効果が全く無くな
ってしまう場合や、逆に誤認識にもかかわらず信頼性あ
りと判定してしまう割合が増加する等の問題点がある。
本発明はかかる点に鑑みてなされ、たもので、入力音声
の発声速度を求め、発声速度によって決まる閾値な用い
て信頼性を付与することにより、発声速度の変動による
影響を軽減することを目的としている。
の発声速度を求め、発声速度によって決まる閾値な用い
て信頼性を付与することにより、発声速度の変動による
影響を軽減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
本発明は、音声入力手段と、前記音声入力手段から入力
された音声データに対し一定時間毎に特徴抽出を行ない
特徴パラメータ列を出力する特徴抽出手段と、前記特徴
パラメータ列に対し母音認識を行う母音認識手段と、入
力特徴パラメータ列の音韻を決定する音韻認識手段と、
入力音声の発声速度を求める発声速度検出手段と、前記
発声速度検出手段で得られた発声速度に関して閾値を決
定する閾値決定手段と、前記閾値決定手段により得られ
た閾値を用いて認識結果に対して信頼性を付与する信頼
性付与手段とを備えた音声認識装置を提供することを目
的とする。
された音声データに対し一定時間毎に特徴抽出を行ない
特徴パラメータ列を出力する特徴抽出手段と、前記特徴
パラメータ列に対し母音認識を行う母音認識手段と、入
力特徴パラメータ列の音韻を決定する音韻認識手段と、
入力音声の発声速度を求める発声速度検出手段と、前記
発声速度検出手段で得られた発声速度に関して閾値を決
定する閾値決定手段と、前記閾値決定手段により得られ
た閾値を用いて認識結果に対して信頼性を付与する信頼
性付与手段とを備えた音声認識装置を提供することを目
的とする。
作用
音声入力手段により音声を入力し、前記音声入力手段か
ら入力された音声データに対し特徴抽出手段により一定
時間毎に特徴抽出を行ない特徴パラメータ列を出力し、
前記特徴パラメータ列に対し母音認識を行う母音認識手
段により母音認識を行ない、入力特徴パラメータ列の音
韻を決定する音韻認識手段により音韻認識を行う音声認
識装置に於いて、発声速度検出手段により入力音声の発
声速度を求め、閾値決定手段により発声速度に関して信
頼性を付与するための閾値を決定し、信頼性付与手段に
より発声速度に間して決定された閾値を用いて認識結果
の信頼性を付与を行ない、信頼性ありの場合は第１候補
のみを信頼性無しの場合は第２候補以下を採用すること
により認識率の向上を図る。
ら入力された音声データに対し特徴抽出手段により一定
時間毎に特徴抽出を行ない特徴パラメータ列を出力し、
前記特徴パラメータ列に対し母音認識を行う母音認識手
段により母音認識を行ない、入力特徴パラメータ列の音
韻を決定する音韻認識手段により音韻認識を行う音声認
識装置に於いて、発声速度検出手段により入力音声の発
声速度を求め、閾値決定手段により発声速度に関して信
頼性を付与するための閾値を決定し、信頼性付与手段に
より発声速度に間して決定された閾値を用いて認識結果
の信頼性を付与を行ない、信頼性ありの場合は第１候補
のみを信頼性無しの場合は第２候補以下を採用すること
により認識率の向上を図る。
実施例
第１図は不特定型音声認識装置の一実施例の構成を示す
ブロック図である。音声入力端１から入力された音声は
線形予測分析部２において窓長２Ｑｍｓｅｃ、フレーム
シフト５ ｍ５ｅｃ、次数１５次の自己相関法を用いて
分析され、１５個のケプストラム係数および残差パワー
（０次のケプストラム係数）の計１６個（Ｃｏ−Ｃ１５
）のパラメータの列として出力される。３は無音検出部
で残差パワーを用いて語頭、語尾、音声の発声時間（語
尾−語頭）および語中の無音部の検出を行う、母音認識
部４においては、あらかじめ沢山の発声データを処理し
て得られた母音識別間数の係数を格納した識別関数記憶
部５より係数を読み込み、無音検出部３において検出さ
れた無音部以外の部分について、各フレーム毎に母音認
識を行う、６は定常点検出部で母音認識部４で得られた
各フレーム毎の母音認識結果より安定な部分を切り出し
て母音定常点列として出力する。７は発声速度決定部で
３で検出された発声時間と６で得られた定常点数から発
声速度を求める。８は閾値決定部で７で得られた発声速
度から閾値を決定する。９は信頼性付与部で６で得られ
た定常点に於ける母音認識結果に対して９で決定された
閾値を用いて信頼性を付与する。信頼性あり（即ち母音
識別間数を用いて得られる距離が閾値以下）の場合は第
１候補のみを、信頼性無しの場合は第１候補及び第２候
補を次の音韻認識部１０へ渡す、１０は音韻認識部で標
準バタン記憶部１１から読みだした標準パタンと入力音
声から得られたパラメータ列とでＤＰマツチングを行な
い、その結果距離が最小となる標準バタンの音韻を認識
結果音韻列として出力する。標準バタン記憶部１１には
あらかじめ多数の発声データから統計処理を用いて作成
された普遍的な標準パタンが格納されている。言語処理
部１２では記号表記された言語辞書１３を用いて言語処
理を行ない、最終的な認識結果を結果出力端１４に得る
。
ブロック図である。音声入力端１から入力された音声は
線形予測分析部２において窓長２Ｑｍｓｅｃ、フレーム
シフト５ ｍ５ｅｃ、次数１５次の自己相関法を用いて
分析され、１５個のケプストラム係数および残差パワー
（０次のケプストラム係数）の計１６個（Ｃｏ−Ｃ１５
）のパラメータの列として出力される。３は無音検出部
で残差パワーを用いて語頭、語尾、音声の発声時間（語
尾−語頭）および語中の無音部の検出を行う、母音認識
部４においては、あらかじめ沢山の発声データを処理し
て得られた母音識別間数の係数を格納した識別関数記憶
部５より係数を読み込み、無音検出部３において検出さ
れた無音部以外の部分について、各フレーム毎に母音認
識を行う、６は定常点検出部で母音認識部４で得られた
各フレーム毎の母音認識結果より安定な部分を切り出し
て母音定常点列として出力する。７は発声速度決定部で
３で検出された発声時間と６で得られた定常点数から発
声速度を求める。８は閾値決定部で７で得られた発声速
度から閾値を決定する。９は信頼性付与部で６で得られ
た定常点に於ける母音認識結果に対して９で決定された
閾値を用いて信頼性を付与する。信頼性あり（即ち母音
識別間数を用いて得られる距離が閾値以下）の場合は第
１候補のみを、信頼性無しの場合は第１候補及び第２候
補を次の音韻認識部１０へ渡す、１０は音韻認識部で標
準バタン記憶部１１から読みだした標準パタンと入力音
声から得られたパラメータ列とでＤＰマツチングを行な
い、その結果距離が最小となる標準バタンの音韻を認識
結果音韻列として出力する。標準バタン記憶部１１には
あらかじめ多数の発声データから統計処理を用いて作成
された普遍的な標準パタンが格納されている。言語処理
部１２では記号表記された言語辞書１３を用いて言語処
理を行ない、最終的な認識結果を結果出力端１４に得る
。
以下その処理について具体的に説明する。第２図は男性
話者が°旭Ｊ］ビ と発声した際の音声波形を示した図
である。入力された音声波形は特徴抽出部２において特
徴抽出され、無音検出部３において語頭、語尾、語中の
無音部が検出され、語頭、語尾から発声時間が得られる
。この例では、１４２フレーム（１フレーム＝５ ｍ５
ｅｃ）即ち７１ Ｑｍｓｅｅとなる。次に母音認識部４
において、簡易型マハラノビス距離を用いてフレーム毎
に母音認識を行う、簡易型マハラノビス距離は次式で求
められる。
話者が°旭Ｊ］ビ と発声した際の音声波形を示した図
である。入力された音声波形は特徴抽出部２において特
徴抽出され、無音検出部３において語頭、語尾、語中の
無音部が検出され、語頭、語尾から発声時間が得られる
。この例では、１４２フレーム（１フレーム＝５ ｍ５
ｅｃ）即ち７１ Ｑｍｓｅｅとなる。次に母音認識部４
において、簡易型マハラノビス距離を用いてフレーム毎
に母音認識を行う、簡易型マハラノビス距離は次式で求
められる。
Ｄ（Ｘ、ｋ）＝ ｄｋＸ＋ｃ
但し ｄ ＝ −２ｍｋＷ−１
ｃ ＝ ｍ、、Ｗ−’ｍ
Ｘ ： 入力ベクトル
ｍ ： 母音にの平均ベクトル
Ｗ ： 全母音共通の共分散行列
この係数ｄ およびＣを識別関数記憶部５に格納しであ
る０次に定常点検出部で母音定常点を決定する０例では
ａ −ａ −１−ａ −ａが得られ、その位置を第２図
に示す０発声速度決定部７では発声時間と定常点数から
発声速度を求める。ここでは発声時間７１０ｍ５ｅｃ、
５モーラから、発声速度７モ一ラ／秒を得る。閾値決
定部８では発声速度に関して閾値ＴＨＶを求める０発声
速度をＶモーラ／秒とした時、ＴＨＶは次式で与えられ
る。
る０次に定常点検出部で母音定常点を決定する０例では
ａ −ａ −１−ａ −ａが得られ、その位置を第２図
に示す０発声速度決定部７では発声時間と定常点数から
発声速度を求める。ここでは発声時間７１０ｍ５ｅｃ、
５モーラから、発声速度７モ一ラ／秒を得る。閾値決
定部８では発声速度に関して閾値ＴＨＶを求める０発声
速度をＶモーラ／秒とした時、ＴＨＶは次式で与えられ
る。
ＴＨＶ ＝ ＴＨ５＋ ５（Ｖ−５）但し ＴＨ
５＝ −６０ 即ち ＴＨＶ ＝ −５０ となる、この式は実験から決定した。信頼性付与部９で
は以上のようにして得られた閾値を用いて信頼性付与を
行う、具体的な効果として゛札幌°、゛旭７１１、°小
樽°と発声した際の発声速度、閾値および各母音におけ
る簡易型マハラノビス距離の平均値を次表に示す。
５＝ −６０ 即ち ＴＨＶ ＝ −５０ となる、この式は実験から決定した。信頼性付与部９で
は以上のようにして得られた閾値を用いて信頼性付与を
行う、具体的な効果として゛札幌°、゛旭７１１、°小
樽°と発声した際の発声速度、閾値および各母音におけ
る簡易型マハラノビス距離の平均値を次表に示す。
（以下余白）
図からもわかるように一定の閾値（例えばＴＨ５）を用
いると°旭川°、°小樽°では信頼性無しと判定されて
しまうが、発声速度によって決まる閾値を用いることに
よりその問題を解決することができる。
いると°旭川°、°小樽°では信頼性無しと判定されて
しまうが、発声速度によって決まる閾値を用いることに
よりその問題を解決することができる。
なお本実施例については本発明を母音認識に適用した場
合について説明したが、これらに限定されるものではな
い。
合について説明したが、これらに限定されるものではな
い。
発明の詳細
な説明したように、本発明によれば、信頼性付与に用い
る閾値を発声速度に間して決定することにより、発声速
度の変動に対処した信頼性付与を行うことが可能となり
、認識率の向上を計ることが出来、その実用的価値には
大なるものがある。
る閾値を発声速度に間して決定することにより、発声速
度の変動に対処した信頼性付与を行うことが可能となり
、認識率の向上を計ることが出来、その実用的価値には
大なるものがある。
第１図は本発明における一実施例の音声認識装置のブロ
ック図、第２図は°旭Ｊ１ビと発声した際の音声波形お
よび母音定常点位置を示した説明図、第３図は従来例の
音声認識装置のブロック図である。 ２・・・特徴抽出部、３・・・無音検出部、４・・・母
音認識部、５・・・識別関数記憶部、６・・・定常点検
出部、７・・・発声速度検出部、８・・・閾値決定部、
９・・・信頼性付与部。
ック図、第２図は°旭Ｊ１ビと発声した際の音声波形お
よび母音定常点位置を示した説明図、第３図は従来例の
音声認識装置のブロック図である。 ２・・・特徴抽出部、３・・・無音検出部、４・・・母
音認識部、５・・・識別関数記憶部、６・・・定常点検
出部、７・・・発声速度検出部、８・・・閾値決定部、
９・・・信頼性付与部。
Claims (1)
- 音声入力手段と、前記音声入力手段から入力された音声
データに対し一定時間毎に特徴抽出を行ない特徴パラメ
ータ列を出力する特徴抽出手段と、前記特徴パラメータ
列に対し母音認識を行う母音認識手段と、入力特徴パラ
メータ列の音韻を決定する音韻認識手段と、入力音声の
発声速度を求める発声速度検出手段と、前記発声速度検
出手段で得られた発声速度に関して閾値を決定する閾値
決定手段と、前記閾値決定手段により得られた閾値を用
いて認識結果に対して信頼性を付与する信頼性付与手段
とを備えたことを特徴とする音声認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61313901A JPS63161499A (ja) | 1986-12-24 | 1986-12-24 | 音声認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61313901A JPS63161499A (ja) | 1986-12-24 | 1986-12-24 | 音声認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63161499A true JPS63161499A (ja) | 1988-07-05 |
Family
ID=18046879
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61313901A Pending JPS63161499A (ja) | 1986-12-24 | 1986-12-24 | 音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS63161499A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0480308U (ja) * | 1990-11-27 | 1992-07-13 | ||
| JP2001100790A (ja) * | 1999-08-30 | 2001-04-13 | Koninkl Philips Electronics Nv | 音声認識用の方法及び装置 |
| JP2014013302A (ja) * | 2012-07-04 | 2014-01-23 | Seiko Epson Corp | 音声認識システム、音声認識プログラム、記録媒体及び音声認識方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS587697A (ja) * | 1981-07-08 | 1983-01-17 | 株式会社東芝 | 音声認識方式 |
| JPS60172098A (ja) * | 1984-02-17 | 1985-09-05 | 沖電気工業株式会社 | 単音節音声認識装置 |
| JPS6147999A (ja) * | 1984-08-14 | 1986-03-08 | シャープ株式会社 | 音声認識装置 |
-
1986
- 1986-12-24 JP JP61313901A patent/JPS63161499A/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS587697A (ja) * | 1981-07-08 | 1983-01-17 | 株式会社東芝 | 音声認識方式 |
| JPS60172098A (ja) * | 1984-02-17 | 1985-09-05 | 沖電気工業株式会社 | 単音節音声認識装置 |
| JPS6147999A (ja) * | 1984-08-14 | 1986-03-08 | シャープ株式会社 | 音声認識装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0480308U (ja) * | 1990-11-27 | 1992-07-13 | ||
| JP2001100790A (ja) * | 1999-08-30 | 2001-04-13 | Koninkl Philips Electronics Nv | 音声認識用の方法及び装置 |
| JP2014013302A (ja) * | 2012-07-04 | 2014-01-23 | Seiko Epson Corp | 音声認識システム、音声認識プログラム、記録媒体及び音声認識方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4911034B2 (ja) | 音声判別システム、音声判別方法及び音声判別用プログラム | |
| Chang et al. | Large vocabulary Mandarin speech recognition with different approaches in modeling tones. | |
| JPS6336676B2 (ja) | ||
| JP2006171750A (ja) | 音声認識のための特徴ベクトル抽出方法 | |
| Hasija et al. | Recognition of children Punjabi speech using tonal non-tonal classifier | |
| JP6276513B2 (ja) | 音声認識装置および音声認識プログラム | |
| Yavuz et al. | A Phoneme-Based Approach for Eliminating Out-of-vocabulary Problem Turkish Speech Recognition Using Hidden Markov Model. | |
| JPS63161499A (ja) | 音声認識装置 | |
| JP2001312293A (ja) | 音声認識方法およびその装置、並びにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
| JPS63161500A (ja) | 音声認識装置 | |
| JP3061292B2 (ja) | アクセント句境界検出装置 | |
| KR100677224B1 (ko) | 안티워드 모델을 이용한 음성인식 방법 | |
| JP3110025B2 (ja) | 発声変形検出装置 | |
| JP2578771B2 (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS61180300A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS6355599A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS6225796A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS6120998A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS63217399A (ja) | 音声区間検出装置 | |
| JPS607492A (ja) | 単音節音声認識方式 | |
| JPH0289098A (ja) | 音節パターン切り出し装置 | |
| JPH11288293A (ja) | 音声認識装置および記憶媒体 | |
| JPH096387A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS6180298A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS6225797A (ja) | 音声認識装置 |