JPS6364099A - 音声認識装置 - Google Patents
音声認識装置Info
- Publication number
- JPS6364099A JPS6364099A JP21022186A JP21022186A JPS6364099A JP S6364099 A JPS6364099 A JP S6364099A JP 21022186 A JP21022186 A JP 21022186A JP 21022186 A JP21022186 A JP 21022186A JP S6364099 A JPS6364099 A JP S6364099A
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- Pending
Links
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- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
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- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 235000009827 Prunus armeniaca Nutrition 0.000 description 1
- 244000018633 Prunus armeniaca Species 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
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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〕
本発明は音声認識装置に関し、特に混入雑音による入力
音声の誤認識を防止する音声認識装置に関する。
音声の誤認識を防止する音声認識装置に関する。
第４図は従来の音声認識装置の一例分示すブロック図で
、入力音声１に対し信号レベル調整等を行う前処理部２
と、特徴抽出を行う分析部３と、あらかじめ分析を行い
登録スイッチ５ｔ！−オンすることにより蓄積した認識
対象音声の（票県パターン６と、その標準パターン６と
分析部３の出力との比較を行う照合部４および最終的な
認−結果８゛を出力する判定部７から構成されている。
、入力音声１に対し信号レベル調整等を行う前処理部２
と、特徴抽出を行う分析部３と、あらかじめ分析を行い
登録スイッチ５ｔ！−オンすることにより蓄積した認識
対象音声の（票県パターン６と、その標準パターン６と
分析部３の出力との比較を行う照合部４および最終的な
認−結果８゛を出力する判定部７から構成されている。
音声認識での最も重要な部分は、照合部ｉｌに、ｈりこ
の部分の性能により認識性能が決定さ！しる。
の部分の性能により認識性能が決定さ！しる。
照合部ｌｌにおいてはＤＰマツチング等の手法により音
声の時間軸方向の変動に対応しているものの基本的には
音響データのマ・ソチングであり、このため入力された
信号が音声か雑音ｂ）、らるいはそれらが複合されたも
のかについては、単純な入力信号レベルによる判定の他
は１」１断基べ（を持っ一〇いない。
声の時間軸方向の変動に対応しているものの基本的には
音響データのマ・ソチングであり、このため入力された
信号が音声か雑音ｂ）、らるいはそれらが複合されたも
のかについては、単純な入力信号レベルによる判定の他
は１」１断基べ（を持っ一〇いない。
［発明が解決しようとする問題点）
上述した従来の音声認識装置では、入力音声の分析結果
を比べζパターンと比較するだけなので、入力音声に雑
音が混入していると音声の誤認識、つまり他の音声と認
＝５１シてしまうことがあるという欠点がある。
を比べζパターンと比較するだけなので、入力音声に雑
音が混入していると音声の誤認識、つまり他の音声と認
＝５１シてしまうことがあるという欠点がある。
本発明の目的は、雑音の混入の有無を判定する手段を付
加することにより、入力音声の誤認識を防止する音声認
識装置を提供することにある。
加することにより、入力音声の誤認識を防止する音声認
識装置を提供することにある。
Ｌ問題点を解決するための手段〕
本発明の音声認識装置は、入力音声のスペクトルを分析
するスペクトル分析手段と、この分析の結果得られた標
準音声のスペクトルと前記分析手段出力のスペクトルと
を比較して雑音混入の同定を行う雑音判定手段とを備え
ている。
するスペクトル分析手段と、この分析の結果得られた標
準音声のスペクトルと前記分析手段出力のスペクトルと
を比較して雑音混入の同定を行う雑音判定手段とを備え
ている。
次に、本発明について図面を参照して詳細に説明する。
第１図は本発明の音声認識装置の一実施例を示すブロッ
ク図、第２図、第３図はそれぞれ本発明の詳細な説明す
るための図である。
ク図、第２図、第３図はそれぞれ本発明の詳細な説明す
るための図である。
まず、本発明の詳細な説明する。
第２図は音声スペクトルの平均値を信号レベルのピーク
値をＯｄＢとして対数表現したものである。第２図に示
したように、０．５〜０．７ｋ Ｈｚをピークとして高
周波数領域では６ ｄ Ｂ 、ＺＯＣＴで減食すること
が一般的に知られている。
値をＯｄＢとして対数表現したものである。第２図に示
したように、０．５〜０．７ｋ Ｈｚをピークとして高
周波数領域では６ ｄ Ｂ 、ＺＯＣＴで減食すること
が一般的に知られている。
第３図に示したのは雑音スペクトルであるが、音声認識
で問題となるのは定常的な雑音ではなく非定常的に印加
される雑音である。通常、定常的雑音は標準パターンの
登録時にも同一雑音が３まれでいるので、特にその信号
か認識時において変化しない限り認識結果に悪影響を与
えることは少ないか、非定常雑音は誤認識の原因に直結
するため、＝２識性能の向上にはこの非定常雑音の対策
が必要となるわけである。第３図はその非定常雑音のス
ペクトルの一例であるが、−ａに雑音源に依存するもの
の音声とは異なったスペクトルを持つことが知られてい
る。
で問題となるのは定常的な雑音ではなく非定常的に印加
される雑音である。通常、定常的雑音は標準パターンの
登録時にも同一雑音が３まれでいるので、特にその信号
か認識時において変化しない限り認識結果に悪影響を与
えることは少ないか、非定常雑音は誤認識の原因に直結
するため、＝２識性能の向上にはこの非定常雑音の対策
が必要となるわけである。第３図はその非定常雑音のス
ペクトルの一例であるが、−ａに雑音源に依存するもの
の音声とは異なったスペクトルを持つことが知られてい
る。
本発明はこの点に着目し、入力音声と標準パターンのス
ペクトルを比較することにより雑音混入の有無を判定す
るものである。
ペクトルを比較することにより雑音混入の有無を判定す
るものである。
次に、第１図を用いて本実施例の動作について説明する
。
。
本実施例は、第４図に示した従来の音声認識装置にスペ
クトル分析部９．標準パターンスペクトル１０．雑音判
定部１１を付加して構成されている。スペクトル分析部
１０は前処理部２の出力のスペクトル分析を行い、標準
パターン登録時には登録スイッチ５を介して標準パター
ンスペクトル１０にスペクトル分析結四を蓄積する。雑
音判定部１１は認識処理時にはスペクトル分析部９出力
の入力音声スペクトルと判定部７で得られた該当する標
準パターンスペクトルと３比較し、雑音の混入が認めら
れると判定部７の出力結果に雑音比；Ａ情報を付加し、
認識結県８として出力する。この認識結果８を使用すれ
ば、−ａに知られている方法で入力音声の誤認識を防止
することができる。
クトル分析部９．標準パターンスペクトル１０．雑音判
定部１１を付加して構成されている。スペクトル分析部
１０は前処理部２の出力のスペクトル分析を行い、標準
パターン登録時には登録スイッチ５を介して標準パター
ンスペクトル１０にスペクトル分析結四を蓄積する。雑
音判定部１１は認識処理時にはスペクトル分析部９出力
の入力音声スペクトルと判定部７で得られた該当する標
準パターンスペクトルと３比較し、雑音の混入が認めら
れると判定部７の出力結果に雑音比；Ａ情報を付加し、
認識結県８として出力する。この認識結果８を使用すれ
ば、−ａに知られている方法で入力音声の誤認識を防止
することができる。
以上説明したように本発明は、入力音声のスペクトルと
これに対応する標準パターンのスペク１−ルを比較する
という簡単な処理によりＸｌ混入の判定ができるので、
入力音声の誤認識を防止できるという大きい効果がある
。
これに対応する標準パターンのスペク１−ルを比較する
という簡単な処理によりＸｌ混入の判定ができるので、
入力音声の誤認識を防止できるという大きい効果がある
。
口面の簡単な説明
第１図は本発明の音声認識装置の一実施例を示すブロッ
ク図、第２図、第３図はそれぞれ本発明の詳細な説明す
るための音声スペクトル、′Ｘ＃音スペクトルを示す図
、第４図は従来の音声認識装置の一例を示すブロック図
である。
ク図、第２図、第３図はそれぞれ本発明の詳細な説明す
るための音声スペクトル、′Ｘ＃音スペクトルを示す図
、第４図は従来の音声認識装置の一例を示すブロック図
である。
１・・・入力音声、２・・前処理部、３・・・分析部、
４・・・照合部、５・・・登録スイ・ソチ、６・・標準
パターン、７・・判定部、８・・・認識結果、９・・・
スペクトル分析部、１０・・・標準パターンスペクトル
、１１・・・雑音判定部。
４・・・照合部、５・・・登録スイ・ソチ、６・・標準
パターン、７・・判定部、８・・・認識結果、９・・・
スペクトル分析部、１０・・・標準パターンスペクトル
、１１・・・雑音判定部。
キ ／Ｉ９
井 ２ 図
問波智（ＫＨｚ ）
葎 ３ 図
Claims (1)
- 入力音声のスペクトルを分析するスペクトル分析手段と
、この分析の結果得られた標準音声のスペクトルと前記
分析手段出力のスペクトルとを比較して雑音混入の判定
を行う雑音判定手段とを備えることを特徴とする音声認
識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21022186A JPS6364099A (ja) | 1986-09-05 | 1986-09-05 | 音声認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21022186A JPS6364099A (ja) | 1986-09-05 | 1986-09-05 | 音声認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6364099A true JPS6364099A (ja) | 1988-03-22 |
Family
ID=16585790
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21022186A Pending JPS6364099A (ja) | 1986-09-05 | 1986-09-05 | 音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6364099A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0675962A (ja) * | 1992-05-01 | 1994-03-18 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 空マルチメディアデータオブジェクトの自動検出／処理方法及び装置 |
-
1986
- 1986-09-05 JP JP21022186A patent/JPS6364099A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0675962A (ja) * | 1992-05-01 | 1994-03-18 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 空マルチメディアデータオブジェクトの自動検出／処理方法及び装置 |
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