JPS6328313B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はパタンマツチング方式、特に系列パタ
ンのマツチング方式に関するものである。

系列パタン、たとえば、時系列パタンとしての
音声や手書オンライン文字パタンは、発生速度の
変動によりパタン毎に非線形な伸縮をしている。
したがつて、系列パタンを認識する装置では、入
力パタンと標準パタンの比較評価を行なう場合、
非線形な対応づけを行なう必要があり、広く知ら
れているようにDP（ダイナミツクプログラミン
グ）マツチングの手法などが用いられている（特
開昭47−30242号参照）。系列パタンは通常パタン
の変化に対し十分細かい一定間隔で分析され、
DPマツチング手法を用いてマツチングを取り類
似性を、評価される。この従来手法はDPの考え
方を導入しているため、非線形な対応をすべて考
慮する手法に比し、大幅に処理効率が向上してい
るが、その処理量はなおかつ大きいといわざるを
えない。すなわち、分析点毎にあらかじめ定めた
一定の個数（DPの幅と呼ぶ。）の対応関係を評価
する必要がある。すなわち、DPの幅をＫ、分析
点数をＴとすると、ほぼＫ×Ｔ点の対応を評価す
ることになる。

本発明の目的はこのような従来手法の問題点を
改善し処理能力の向上をはかるパターンマツチン
グ方式を提供することにある。

すなわち、本発明においては、先ずパタンの特
徴点のみを選択して分析点数Ｔを減らし、この時
に入力と標準のパタンの特徴点を効率良く対応づ
ける手法を与えることにより、DPの幅Ｋに対応
する処理数も減少させ、全体としての処理量KT
を大幅に縮小させる能率的パタンマツチング方式
を与えるものである。言い換れば、本発明の目的
は系列パタンが特徴点の系列で表現されている場
合の効率的パタンマツチング方式の実現にある。

先ず、本発明のマツチング方式に使用する特徴
点を検出する方法の例を述べる。

第１図は、例えば“こちらは”という音声の電
力変化を示したものであり、横軸に時間ｔ、縦軸
に電力Ｐを示す。本発明では、このような電力の
極大および極小値を一定の手順で特徴点として定
める。電力の極大又は極小値から一定値内の変動
は無視することにより、各音韻毎にほぼ一区間の
程度の特徴点を抽出することができる。白丸印が
電力の極大、黒丸印が極小点であり、10ミリ秒毎
に分析した原分析点の約10分の１に特徴点が圧縮
されている。電力の極大と極小点は必ず交互に生
じる。今、×印で示した極小値がさらに小さい場
合、この点と三角印の極大値の対が特徴点として
追加され、“ら”の“ａ”の部分は３点の特徴点
を持つことになる。また、逆に、特徴点のいくつ
かは脱落する可能性も当然あると考えねばならな
い。しかし、この例のように、あるパラメータの
極値の時点を特徴点とする場合は、前述したよう
に、極大と極小という性質の異なる特徴点が必ず
交互にあらわれる。また、各音韻毎に１ないし数
個の特徴点が選択される場合は、入力パタンと標
準パタンの特徴点の対応付けにおいて１対多の組
み合せはほとんど生じないと見て良い。まして、
同一カテゴリのパタンの対応で系列順序が逆にな
ることはありえない。本発明ではこのような性質
を考慮して、以下のように能率よく対応関係を見
い出しマツチングをとる方法を提供する。

第２図に本発明によるマツチングの手順を示す
一つの実施例を示す。横軸が入力(j)、縦軸が標準
（ｓ）のパタンであるとする。軸の矢印は系列の
順を示す。パタンの黒丸印と白丸はパタンの特徴
点の性質（たとえば、あるパラメータの極小と極
大点）を示すものとし、×印と三角印は同じく必
要以上に付加された黒丸印と白丸印とする。な
お、特徴点の脱落の場合は、入力と標準パターン
の関係を逆に見れば良い。さて、先ず入力および
標準パタンのそれぞれの先頭から同一の性格の一
方の特徴点（図では黒丸印の位置）のデータをそ
れぞれｎ個およびn′個（図の例では、ｎ＝n′＝
２）取り出し、実線で結ばれたｎ＋n′−１個の入
力一標準パターンの特徴点の組み合せについて類
似の程度を評価比較し、最も類似性の高い組み合
せを選択する。この選択された組み合わせをＩ、
Ｊとし、その類似の程度をSI、Ｊとする。ｎ、
n′の値は十分特徴点が取り出されていれば２程度
で十分であるが、脱落や付加が多い場合は増す方
が望ましい。本例のようなパラメータを使用する
場合はｎ＝２で十分であり、DPマツチングのDP
幅と対応付けると、幅３以下に相当する。次に、
入力パターンの特徴点すなわち、同一の性格の他
の特徴点（図では白丸印の位置）をＩ＋１からｎ
個取り出し標準パターンからは同様にＪ＋１から
n′個その特徴点を取り出し、前回と同様実線で結
ばれたｎ＋n′−１個の組み合せについて詳細比較
し、その最も類似性の高い組み合せを選択する。
この選択された組み合せをI′、J′とし、その類似
の程度をSI′、J′とする。以下同様に図の例では
黒丸印と白丸印について交互に（一般にはＮ種の
性格が特徴点にあれば、その性格毎に順に）類似
点の組み合せを求め、その最も類似性の高いもの
の値Ｓを順次求め、そのパターン全体の和を組み
合せの個数で割つた値（ｓの平均値）を持つて入
力と標準パターンの類似性と定義する。第２図の
例では、このような手順を取ることにより付加さ
れた×印と三角印の点は飛ばされていることがわ
かる。しかし使用するパターンの内溶によつては
付加が本質的な場合がある。たとえば音声単語
「城山」（shiroyama）と「白き山」
（shirokiyama）では“ki”に対応する黒丸印と
白丸印の特徴点の二個が両者の本質的差をあらわ
しているが、先の例では、この２点は飛ばされ、
両パターンは同一のものと評価されるおそれがあ
る。しかし、このような問題に対しては飛ばした
特徴点の個数に対応して類似性の値を低く評価し
なおすか、あるいは最長マツチングの論理を最終
判定の論理の内に導入することなどにより防止す
ることが可能である。

以上の説明では黒丸、白丸印などを一つの点
（区間）としたが、各黒丸印又は白丸印が複数個
の点（区間）であつても良い。この場合の一例と
して黒丸印と白丸印の対を一つの区間群としてあ
つかうこともできることはいうまでもない。また
区間群のデータをまとめて一つのベクトルとして
あつかうことができることもまたいうまでもな
い。

類似性の尺度としては従来から用いられている
相関や距離などのような尺度を用いても良い。た
とえば、入力パターンのある分析点をｍ個の特徴
パラメータによるベクトル｛X₁、X₂、……、
xm｝で、同じく標準パターンのある点を｛y₁、
y₂、……、ym｝であらわし、類似性Ｓを距離で
定義すれば、 Ｓ＝√（₁−₁）² とあらわすことができる。距離は値が小さいほど
類似性が高い。相関で定義した場合は値が大きい
ほど類似性は高い。

第３図は本発明によるパターンマツチング方式
を実現する装置の一構成例である。音声入力１
は、Ａ／Ｄ変換器２を経て、自己相関器３で例え
ば10ミリ秒毎に０〜10次の自己相関係数v₀〜v₁₀
に変換される。制御部４は例えばマイクロコンピ
ータよりなり、分析された０次の自己相関係数v₀
を調べ、その極大又は極小の場合のみ、係数v₀〜
v₁₀の値を距離計算部６に送ると共に標準パター
ンメモリ５からも必要な標準パターンの係数v₀〜
v₁₀を距離計算部６に送る。計算された距離をさ
らに最小値検出部７に送る。第２図の処理に必要
な距離データがそろうと最小値検出部７は最小値
とそれに対応する入力および標準のフレーム番号
を制御部４に送る。制御部４は所定のプログラム
に従がい第２次の処理を続けるよう制御して行
く。入力が終り、すべての標準との比較が終る
と、入力がどのパターンかを判定し出力部８を径
て信号９として出力する。

第４図、第５図および第６図はそれぞれ第３図
の自己相関器３、距離計算部６および最小値検出
部７の具体的構成の一例を示す。

以下、これらの動作につき詳細に説明する。

第４図は第３図の自己相関器３の一例を説明す
る図である。入力３０をシフトレジスタ３１に順
次入力する。このシフトレジスタの内容は、入力
がある毎に順次３１−１→３１−２→……→31−
ｎ＋１のレジスタへシフトされる。マルチプレク
サ３２は入力がある毎に、シフトレジスタ３１−
１〜３１−（ｎ＋１）の内容を順次高速掛算器３
３に送りシフトレジスタ３１−１の内容と掛け算
し、その結果をマルチプレクサ３７の出力ととも
に加算器３４で加える。加算器３４の出力はマル
チプレクサ３２に同期したマルチプレクサ３５に
より順次レジスタ３６−１、……、３６−）ｎ＋
１に送り込まれる。マルチプレクサ３７はマルチ
プレクサ３２に同期して対応するレジスタ３６−
１、……３６−（ｎ＋１）の内容を順次選択し信
号３８として出力するとともに加算器３４に送
る。このようにして、入力データをx_tとすれば、
次の式に示す自己相関係数v_i v_i＝Σx_t×x_t+i ｉ＝０、……、ｎ をレジスタ３６−１、……、３６−（ｎ＋１）に
得ることができる。

第５図は第３図の距離計算部６を説明する図で
ある。

バス６０を通して、ｉ番目の入力と標準パター
ンのデータx_iとy_iをレジスタ６１と６２に順次送
る。両者の差を引算回路６３で求め掛算器６４で
自乗した後、加算器６５により、それまでに求め
られた_i=1 〓^j=1 （xj−yj）²の値をレジスタ６６より引き
出して加え、再びレジスタ６６に _i 〓^j=1 （xj−yj）² として格納する。必要次数まで同様の演算をする
ことによりΣ（xj−yj）²の値を求めることができ
る。この最終値をバス６０経由で第３図のマイク
ロコンピユータよりなる制御部４に取り込み、よ
く知られたニユートンラプソン法で開平すること
により距離を求めることができる。

第６図は最小値検出回路である。ａ、ｂ、c3つ
の値の最小値を求める例である。値ａ、ｂ、ｃを
バス７０を介してレジスタ７１，７２，７３に格
納する。比較器７４により先ずａ、ｂを比較し小
さい方の値をスイツチ７５で選択し、その結果と
値ｃ（レジスタ７３内）とを比較器７６で比較す
る。そして、その結果をスイツチ７７で選択し最
小値７８として出力する。比較器７４と７６の出
力より論理回路７９によりレジスタ７１，７２，
７３のどの内容が最小かを示す値を求め出力す
る。論理回路７９は、例えば、レジスタ７５の値
が最小の場合は、レジスタ７１又は７２を示すコ
ードを０とするコード“10”を、レジスタ７１又
は７２が最小の場合はレジスタ７５を示すコード
を０とするコード“00”又は“01”を出力するも
ので当業者には極く簡単に構成できる。

以上説明したように、本発明によれば、系列パ
ターンを効率よく認識するパターンマツチング方
式を与える。特徴点のみをおさえることにより約
１／６〜1/10にデータ量が圧縮され、また、通常の
DPマツチング法がDP幅約７〜10を要するのに対
し実行的に３以下の幅でマツチングすることがで
き、処理すべきデータを著るしく減少できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る特徴点の例を示す図、第
２図は本発明によるパターンマツチング方式の一
例を説明する図、第３図は本発明によるパターン
マツチング方式を実現する装置の一例の構成図、
第４図〜第６図は第３図の一部の具体的構成の一
例の構成図である。 ３……自己相関器、６……距離計算部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 入力された音声の特徴点を抽出し、抽出され
   た特徴点のパタンと予め記憶された標準パタンと
   のマツチングを行い上記音声を認識するパタンマ
   ツチング方法において、上記特徴点は上記入力さ
   れた音声の電力の極大及び極小点とし、上記入力
   音声の特徴パタンと標準パタンのマツチングは両
   者の上記特徴点の性質が同一である点のみについ
   て行うことを特徴とするパタンマツチング方法。