JPS6386655A - メデイア変換方式 - 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】 ［発明の目的コ （産業上の利用分野） 本発明は、マルチメディア対応のワークステーションに
おけるメディア変換方式に関する。

（従来の技術） 情報処理技術の発展に伴い、種々のワークステーション
が開発されている。そして従来一般的なコード情報のみ
ならず、音声データや画像データ等の種々のメディアの
情報を処理し得るワークステーションが開発されている
。またその通信メディアも多様化している。

ところでこの種のマルチメディア対応のワークステーシ
ョンは、専らオフィス毎に設置され、そのオフィス内で
のみ使用されているのが実情である。また最近では複数
のワークステーションを通信網を介して相互に結び、複
数のワークステーション間で情報通信したり、また種々
の情報端末からワークステーションの処理機能を利用す
ることも行われている。

然し乍ら、この種のワークステーション間や、ワークス
テーションと他の情報端末との間で情報通信する場合、
それらが取扱い得るメディアが同一、つまり情報通信を
行なう端末相互の機能が同一であることが前提となる。

しかしワークステーションとの間で情報通信する可能性
のある全ての情報端末に該ワークステーションと同じ処
理機能を持たせることは殆んど不可能である。この為、
ワークステーションが情報通信し得る通信相手端末が限
られ、通信範囲の拡大に大きな制約を受けている。

（発明が解決しようとする問題点） 本発明は、情報端末がワークステーションと同じ機能を
持たない限り、その情報端末からワークステーションが
持つ機能を有効利用することができなかったと云う不具
合に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、
ワークステーションから通信相手端末に通信すべき情報
を、該通信相手端末が処理可能なメディアの種類に応じ
たメディアに変換して情報通信することを可能ならしめ
、ワークステーションが持つ情報を種々の情報端末にて
出力できるようにしたメディア変換方式を提供すること
にある。

［発明の構成コ （問題点を解決するための手段） 本発明は第１図にその概略を示すように、台脚認慮装置
、文字認識装置、図形認識装置、イメージ認識装置、台
脚合成装置、イメージ合成装置、図形合成装置や、各種
データの圧縮・伸長装置等の１隻数種類のメディア変換
部Ａと、種々の通信相手端末Ｂとの間で情報通信を行な
う通信装置Ｃとを具備したマルチメディア対応のワーク
ステーションであって、 通信に供される情報の人力メディアを人力メディア検出
部（自局メディア識別部Ｄ）にて検出すると共に、相手
メディア検出部（相手局メディア識別部Ｅ）にて通信相
手端末が処理可能なメディアを検出して上記情報を通信
する為の通信メディアを求め、メディア選択制御部Ｆの
制御の下で上記入力メディアと通信メディアに従っ□て
メディア変換テーブルＧを参照して前記入力情報を前記
通信相手端末に通信する為に必要なメディア変換の種別
を求め、このメディア変換の種別に応じて前記メディア
変換手段Ａを選択的に起動して前記人力情報をメディア
変換して前記通信相手端末に送信するようにしたことを
特徴とするものである。

具体的には、例えば通信相手端末がファクシミリ装置を
備えた電話端末である場合、その通信相手端末の種別を
検出して画像データや音声データを通信可能なことを求
め、この通信データのメディアに応じて、例えば文字コ
ード列で示される文書情報を文字画像情報にメディア変
換して情報通信するようにしたものである。

またメディア選択制御部Ｆは必要に応じて自己メディア
機能テーブルＨを参照して該ワークステーションが備え
たメディア変換機能等を求め、上記メディア変換の種別
の選択を制御するものとなっている。

（作用） 本発明によれば、通信相手端末がワークステーションと
同じ処理機能を備えていなくても、ワークステーション
の相手メディア検出部がその通信相手端末が処理できる
メディアの種別を、例えば通信ｔｑ手端末から送られて
くるメディア識別信号から検出し、この検出結果に従っ
て上記通信相手端末に情報通信するに適したメディアの
種別を求めてメディア変換手段を選択的に起動し、前記
人力情報のメディアを通信相手端末が処理可能なメディ
アに変換して通信する。従って通信相手端末が備えてい
る処理機能（処理メディア）に応じてワークステーショ
ンが持つ情報のメディアを変換し、これを効果的に通信
出力することが可能となる。

例えばワークステーションに接続された通信相手端末が
ファクシミリ装置の場合、文字コード列で示される文書
情報を文字画像として情報通信して出力することが可能
となり、また電話端末が接続されている場合には文書情
報を合成音声として通信出力することが可能となる。

またワークステーションでは、例えば文字画像として人
力された情報を文字認識して文字コード列化し、更にこ
の文字コード列の情報を音声情報に変換して電話端末に
通信出力することか可能となる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の実施例につき説明する。

第２図は本発明の実施例に係る知的ワークステーション
の概略構成図である。この知的ワークステーションは、
以下の各部を備えて構成される。

バスｌ　；以下に説明する各部の間ので必要な情報転送
を行なう為に用いられる。

制御部２；マイクロプロセッサを主体として構成され、
該知的ワークステーションの各部の動作をそれぞれ制御
するものである。

イメージ入力装置３　；カメラやスキャナ、ＯＣＲ等か
らなり、各種のイメージ情報を人力する。

位置座標人力装置４；タブレットやマウス等がらなり、
指定された位置座標情報を入力する。

音声人力部５　；マイクロフォン等により構成され、音
声情報を人力する。

キーボード部８；ｉｊ２数のキーを備え、文字・記号コ
ードや制御コード等を人力する為のものである。

ＩＣカード部７　；後述するようにＩＣカードがｇ　Ｈ
され、該ＩＣカードとの間で必要な情報を入出力するも
のである。

バスコントローラ８　；バス１を介する各部間の情報転
送を制御する。

音生出力部９　；スピーカ等からなり、音声情報を出力
する。

ディスプレイ部ｔｏ、ＣＲＴディスプレイや液晶ディス
プレイ等からなり、文字・図形・画像等を表示する。

イメージ出力装置１１；ＦＡＸやカラープリンタ等から
なり、種々のイメージ情報をプリント出力する。

通信装置１２．　１３．該ワークステーションと電話機
、或いは遠隔地に設置された他のワークステーションや
端末等との情報通信を行なう。

切換え装置１４；複数の通信装置を切換え使用する。

タイマ一部１５；該ワークステーションに時刻情報や時
間情報を提供する。

暗号化処理部１θ；種々の情報を暗号化処理する。

音用照合部１７：与えられた音声情報が特定のざ岸であ
るか否かを照合処理する。

イメージ照合部１８；与えられたイメージ情報が特定の
イメージであるか否かを照合処理する。

音声認識部１９．与えられた音声情報を認識処理する。

音声分析部２０：音声人力部５等から入力された音声の
特徴を抽出する等して該音声を分用処理する。

文字認識部２１；前記イメージ入力装置３等から入力さ
れた文字・記号パターンを認識処理する。

イメージ認忠部２３；前記イメージ入力装置３等から人
力された図形イメージ等を認諜処理する。

出力形態選択部２４；該ワークステーションがら出力す
る情報の形態を選択制御する。

作業環境データ収集部２５；該ワークステーショの機能
状態や、それによるオフィス内の作業環境等の情報を収
集人力する。

音声合成部２６；処理データに従って合成音声を生成す
る。

イメージ合成部２７；複数のイメージ情報を合成処理し
たり、処理データに従ってイメージの編集処理を実行す
る。

図形合成処理部２８；種々の図形を合成処理したり、処
理データに従って図形の加入・削除等の編集処理を実行
する。

音由の圧縮・伸長部２９；音声データを圧縮符号化した
り、圧縮された音声データの復元伸長を行なう。

イメージの圧縮・伸長部３０．イメージ・デ′−タを圧
縮符号化したり、圧縮されたイメージ・データの復元伸
長を行なう。

信号処理部３１；種々の信号情報の符号化圧縮やその復
元伸長、必要な情報の付加等の一連の信号処理を実行す
る。

データベース部３２；種々の情報を複数のりレーション
にそれぞれ分類し、データベースとして蓄積する。尚、
このデータベースはコード情報のみならず、イメージや
音声等としても構築される。

本発明に係る知的ワークステーションは、基本的には上
述した各部を備えて構成され、上述した各部がそれぞれ
が持つ機能をを効に利用して全体的にインテリジェンス
な機能を呈するものとなっている。

次に前述したキーボード部５等のように一般的ではなく
、この知的ワークステーションにおいて特徴的な機能を
呈するＩＣカード部７や暗号化処理部１６等について更
に詳しく説明する。

先ずＩＣカードは、例えば第３図に示すように名刺大の
大きさのカード本体７ａ内にマイクロプロセッサやメモ
リ回路等の半導体回路を内蔵し、カードの一端部に、上
述した構成の知的ワークステーション本体に接続する為
のインターフェース部７ｂ、および表示窓部７ｃを設け
て構成される。

尚、表示窓部７ｃは透明偏光体を埋め込んで形成される
もので、その位置はインターフェース部７ｂや半導体回
路と垂畳しない位置に設定される。またカード本体７ａ
は、上記表示窓部７ｃに対応する部分のみが透明であっ
ても良く、またその基板全体が透明なものであっても良
い。

しかしてＩＣカードは、具体的には第４図にその分解斜
視図を示すように、一対のカバー基板７ｄ。

７ａ、これらのカバー基板７ｄ、　７ｅに挟持される埋
め込みＪ！！２７ｒ、コアシート材７ｇ、プリント基板
７ｈを一体的に熱圧着して構成される。

このプリント基＆７ｈの前記インターフェース部７ｂに
対向する位置には入出力端子７１が設けられ、また表示
窓部７ｃに対向する位置には液晶表示装置７ｊが設けら
れる。史にはプリント基板７ｈには半導体集積回路７ｋ
が設けられる。またカバー基ｌＮ７ｃには前記プリント
基ＩＭ７ｈにおける発熱を発散する為の金属箔７ｍが設
けられる。

尚、カバー基板７ｄ、　７ｃや埋め込み基板７ｒ、コア
シート材７ｇにそれぞれ穿たれた孔部はプリント基板７
ｈに集積された半導体集積回路７ｊ等にそれぞれ対向す
る位置に設けられたものである。これらの孔部に」−２
半導体集積回路７に等を嵌合させて前記カバー基板７ｄ
、７ｅｓ埋め込み基板７ｒ１コアシ一ト材７ｇ１プリン
ト基板７ｈが積層一体化されてＩＣカードが構成される
。そして入出力端子７１は、カバー基板７ｄに穿たれた
孔部を介して露出し、ワークステーション本体に電気的
に接続されるインターフェース部７ｂを構成する。

尚、前記液晶表示装置７ｊは、例えば第５図にプリント
基！ｌ１２７に部の断面構造を示すように、スペーサを
介して設けられた一対のポリエーテルサルフォンフィル
ム基板の間に液晶層を挟持し、該フィルム基板の内側面
に透明導電膜をそれぞれ形成すると共に、下面側のフィ
ルム基板に偏光体や反射体を設けて構成される。このよ
うにポリエーテルサルフォンフィルム基板を用いて液晶
表示装置７ｊを構成すれば、その厚みを０．６ｐ以下に
することも容品てあり、ガラス基板を用いて液晶表示装
置を構成する場合に比較してＩＣカード自体を薄くする
ことができる。

またこのＩＣカードの駆動電源については、前記インタ
ーフェース部７ｂを介してワークステーション本体側か
ら供給するようにしても良いが、カード内に内蔵するよ
うにしても良い。この場合には、例えば高分子フィルム
を用いたシート状の電池として組込むようにすれば良い
。

しかして前記半導体集積回路７には、例えば第６図に示
すようにＣＰＵ７ｐやデータメモリであるＦＲＯＭ？ｑ
、Ｅ２　ＰＲＯＭ７ｒ、およびこれらのメモリに対する
選択部７ｓ等を備えて構成される。

ＦＲＯＭｌｑは消去・書替え不可能な大容量の不揮発性
メモリであり、前記ＣＰＵ７ｐに対する制御プログラム
や、永久記録すべき情報等を格納している。またＥ２　
ＰＲＯＭ７ｒは書替え可能な小容量の不揮発性メモリで
あり、例えば情報の取引番号や、情報通番等の使用時に
更新される情報が格納される。

これらのメモリは前記選択部７ｓの制御により選択的に
駆動され、前記ＣＰＵ７ｐとの間で情報の入出力を行な
う。ＣＰＵ７ｐはこれらのメモリを用いて必要な情報処
理を実行し、またそのインターフェース部から前述した
端子部７１を介して知的ワークステーション本体との間
で情報の人出力を行なう。

前記ＩＣカード部７は、このようなＩＣカードを装着し
、該ＩＣカードとの間で情報の人出力を行なうことにな
る。

尚、ＩＣカードは上述した構成に限定されるものでない
ことは勿論のことであり、その構成に応じてＩＣカー１
部７が構成されることも云うまでもない。

次に暗号化処理部１Ｇについて説明する。

暗号化処理部１６は、例えば第７図に示すように暗号化
部ｌｅａ　、復号化部ＩＧｂ　、秘密鍵ファイル部１８
ｃ　、公開鍵ファイル部１６ｄ１そして鍵更新部１［ｉ
ｃを備えて構成される。

そして第８図にその概念を示すように、与えられた通信
原文を暗号鍵に従って暗号化してその暗号通信文を生成
したり、また逆に与えられた暗号通信文を暗号鍵に従っ
て復号してその原文を求める処理を実行する。

秘密鍵ファイル部１６ｅおよび公開鍵ファイル部１６ｄ
はこの暗号・復号化に用いられる鍵を記憶するものであ
り、鍵更新部１６ｃはこれらのファイルされた鍵の更新
を司る。

ここで秘密鍵は、この暗号化処理部１６を所有するワー
クステーションのみが知る鍵であり、他のワークステー
ション等に対しては秘密にされる。

これに対して公開鍵は各ワークステーションに設定され
た各秘密鍵とそれぞれ対をなすものであり、他のワーク
ステーションにそれぞれ与えられて公開される。公開鍵
ファイル部１６ｄは、これらのｍ数のワークステーショ
ンがそれぞれ公開した公開鍵を、各ワークステーション
に対応して記憶するものである。

暗号化部ｌｅａは第９図に示すように、ＲＳＡ処理部１
６ｉと暗号化種別付加部１６ｊとを備えて構成される。

そして通信原文を暗号化して情報通信しようとするとき
、その通信相手先のワークステーションが公開した公開
鍵を用いて通信原文を暗号化し、その暗号通信文に暗号
の種別を示す情報を付加して通信情報を作成し、これを
通信するものとなっている。尚、暗号の種別の情報は、
例えは“０”で暗号化していないこと、また“１“て暗
号化していることを示す情報や、暗号方式を示す情報等
からなる。

また復号化部１８ｂは、自己ワークステーションが公開
した公開鍵を用いて成るワークステーションが暗号化し
て通信してきた暗号通信文を人力し、これを譲秘密鍵に
対応した秘密鍵を用いて復号化するものであり、第１０
図に示すように暗号文分割部ｉｅｋ、暗号種別判定部１
６ｍ　、切換え部１６ｎ。

ｌＧｐ、ＲＳＡ処理部１６ｑを備えて構成される。

暗号文分割部ＩＧｋは、前述したフォーマントで通信さ
れてきた通信情報を前述（７た暗号Ｅｌ！別の情報と暗
号化通信文とに分割するものであり、暗号種別判定部１
６ｍは該暗号種別情報からその通信文が暗号化されてい
るか否かを判別している。そして暗号化されていない場
合にはその通信文を切換え部１６ｎ、１［ｉｐを介して
出力し、暗号化されている場合にはその通信文をＲＳＡ
処理部１６９に導いている。このＲＳＡ処理部１６ｑに
て前記秘密鍵を用いて暗号化通信文が復号化処理され、
切換え部ｌａｐを介して出力される。

尚、ＲＳＡ処理部ＩＢｉ、１６Ｑは、例えば第１１図に
示すようにブロック分割部ＩＱｓとべき乗・剰余計算部
１６Ｌ１およびブロック連結部１８ｕとを備えて構成さ
れる。

ここでブロック分割部１８ｓは与えられた信号系列を一
定の長さのブロックＭｌに分割するものであり、べき乗
・剰余計算部１６１は各ブロックＭ。

毎に暗号化の鍵ｋを用いて Ｎ　　＝Ｍ　　　（ｍｏｄｎ） なる信号系列Ｎ１を求めている。但し、ｎは固定の値で
ある。この信号系列Ｎ１がブロック連結部ｌＧｕを介し
て順に連結されて出力される。

暗号化処理にあっては、上記信号系列Ｍ、が通信原文で
あり、この通信原文から暗号化された通信文が信号系列
Ｎ、として求められる。また復号化処理にあってはＬ記
信号系列Ｍ、が暗号化通信文であり、この暗号化通信文
から復号化された通信原文が信号系列Ｎ、とじて求めら
れる。

このような暗号化・復号化を担う鍵ｋが前述した公開鍵
と秘密鍵であり、これらは対をなして設定される。

従ってワークステーションは、他のワークステーション
から公開された公開鍵に従って通信情報をそれぞれ暗号
化することはできるが、その暗号化された通信文を復号
化し得るのは、その公開鍵と対をなす秘密鍵を知り得る
特定のワークステーションだけとなる。

従って成る情報を暗号化して通信しようとするワークス
テーションは、通信相手先のワークステーションが公開
した公開鍵に従って該通信原文を暗号化して通信する。

そしてその通信情報は、秘密鍵を持つ通信相手先のワー
クステーションのみが復号し得るものとなっている。

尚、他のワークステーションがそれぞれ公開した公開鍵
の全てを公開鍵ファイルｌｅｄに格納しておく必要はな
い。例えばシステムに対して別に設けられた公開鍵ファ
イルφメモリに、各ワークステーションが公開した公開
鍵を各ワークステーションに対応されてファイルしてお
く。そして情報通信が必要となったとき、その通信相手
先の公開鍵を上記公開鍵ファイル・メモリから読出して
自己のワークステーションの公開鍵ファイル部１６に格
納するようにしても良い。

以上が暗号化処理部１６の基本的な構成とその機能であ
る。

次にイメージ照合部１Ｂについて説明する。

このイメージ照合部１８は、前記イメージ人力装置３か
ら人力されたイメージ情報、例えば個人の顔のイメージ
を入力し、その個人同定を行なうものである。

第１２図はこのイメージ照合部の概略構成を示すもので
、＋８ａはイメージ記憶部、ｔａｂは正規化回路、１８
ｃは２値化（細線化）回路、１８ｄは特徴データ抽出回
路である。また　１８ｃはイメージデータを記憶したデ
ータ記憶部であり、１８ｆ’は検索回路、１８ｇは照合
回路、そして１８ｈは出力部である。

イメージ記憶部１８ａは前記イメージ人力装置３を介し
て人力されたイメージ情報を記ｔαし、そのイメージ照
合処理に供するものである。このイメージ記憶部１８ａ
に記憶されたイメージ情報に対して正規化回路１８ｂは
正規化処理し、また２値化回路１８ｃは２値化処理する
。具体的には、ここでは個人の顔のイメージからその個
人同定を行なうべく、正規化回路１８ｂはその顔の大き
さを正規化している。この正規化された顔のイメージに
対して２値化回路１８ｅは、例えばエツジ線分検出、そ
のエツジ線分の細線化処理等を行なって該イメージの２
値画像を求めている。

特徴データ抽出回路１８ｄは、このようにして正規化・
２値化されたイメージ情報からそのｎ徴データを抽出す
るものである。即ち、顔のイメージによる照合処理にあ
っては、例えば第１３図に示すように顔の輪郭を１つの
特徴として抽出し、更にそのイメージ中の目、鼻、口等
の特徴を抽出している。具体的には、顔の輪郭的特徴を
分類されたコード情報として、また両眼間の距離ノ、口
の大きさｍ１目と口との距離ｎ等を数値データとしてそ
のイメージの特徴として抽出している。

しかしてデータ記憶部１８ｅには、予め各個人について
求められた顔のイメージの特徴データが、例えば第１４
図に示すように登録されている。即ち、各個人毎にその
個人名を識別名として上述した顔のイメージの特徴デー
タが登録され、且つその顔のイメージ・データがポイン
タによって結ばれてい°る。

検索回路１８ｆ’は前記特徴データ抽出回路１８ｄにて
抽出された特徴データに基いて該データ記憶部１８ｅを
検索している。そしてその検索データは照合回路１８ｇ
に与えられ、前記特徴データ抽出回路１８ｄで求められ
た特徴データと照合処理されている。

この照合処理は、例えば特徴データ抽出回路１８ｄで求
められた人力イメージの特徴データをＸ、（ｉは特徴の
種別）、データ記憶部１８ｅに登録されているイメージ
の特徴データをＹ、とじたとき、 Ｄ■Σ　ＩＸ、−Ｙ、１ ■ なる演算を行い、その演算結果りの値が最も小さいもの
を、その個人として同定することによって行われる。こ
の同定結果が出力部ｔｓｈを介して出力される。

イメージ照合部１８は、基本的にはこのようにして人力
イメージを照合処理し、例えば該人力イメージの個人同
定等を行なう。

次に音声認識部１９について説明する。

音声認識部１９は、例えば第１５図に示すように構成さ
れる。音声入力回路１９ａは、前記音声入力部５から入
力された音声信号、または公衆電話回線を介して前記通
信装置１２．１３にて受信された音声信号を入力するも
ので、この入力音声信号を適当な信号レベルに増幅する
増幅器や、帯域制限用のバンドパスフィルタおよびＡ／
Ｄ変換器等によって構成される。人力音声はこの音声入
力回路１９ａにて、例えば３０〜３４００　Ｔ（ｚの周
波数帯域の信号に制限され、１２ＫＨｚのサンプリング
周期で１２ビツトのディジタル信号に量子化される。

音響処理部１９ｂは、例えば専用のハードウェアにより
構成された積和回路からなる。そして基本的には前記音
声入力回路＋９ａと同期してバイブライン的に高速動作
する。

ここでの音響処理は、２ＦＩｉのバンドパスフィルタ群
により実行される。その１つは１６チヤンネルのフィル
タバンクで、このフィルタバンクを介して入力音声信号
のスペクトルの変化が抽出される。

今１つは−１同じ帯域を４チヤンネルに分割したグロス
フィルタであり、このグロスフィルタを介して人力音声
の音響的特徴が抽出される。

これらの２種類のフィルタ群（フィルタバンクとグロス
フィルタ）は、例えば４次巡回形のディジタルフィルタ
としてｔＭ成される。そして、例えばｌｏａ＋ｓｃｃ毎
にそのフィルタリング出力を求めるものとなっている。

尚、この音響処理部の制御はマイクロプログラム方式に
て行われる。

しかして前処理・認識部１９ｃは、高速プロセッサ１９
ｄ１パターンマツチング処理部１９０、単語辞書メモリ
１９ｆ’　、およびバッファメモリ１９ｇによって構成
される。

バッファメモリ１９ｇは上記音響処理部１９ｂにてフィ
ルタリング処理された音声信号を入力し、例えば最大１
．８秒分の音声データを蓄積するものとなっている。高
速プロセッサ１９ｄはこのバッファメモリ１９ｇに格納
されたデータに対して、音声区間検出、リサンプリング
、ラベリング、遷移ネットワークによる認識処理、およ
びその総合論理判定処理の実行を行なっている。またこ
の高速プロセッサ１９ｄにより、ホスト計算機との間の
通信や該音声認忠部１９全体の動作制御が行われる。

この高速プロセッサ１９ｄにて処理された音生データに
ついて、パターンマツチング処理部１９ｃは単語辞書メ
モリ１９１’に登録された単語音声の１票りパターンデ
ータとの間で１Ｖ合類似度計算等のマッチング処理を実
行し、その認識候補を求めている。

例えば認識対象となる音声単語は離散的に発声される。

そこで高速プロセッサ１９ｄは、例えば音響処理の際に
１０ＩＩｌｓｅｃ毎に計算される入力音用エネルギを用
いて単語音声の入力区間を検出している。

具体的には第１６図に示すように、背景雑音レベルと入
力音声レベルとから適応的に計算される閾値Ｅ。を用い
、入力音声信号レベルが上記閾値Ｅ、を一定時間以上継
続して越えたとき、該閾値Ｅ、を越えた時点を音声単語
の始端Ｓとして検出している。その後、１−記人力音声
信号のレベルが１−記閾値Ｅ。を一定時間以上継続して
下回ったとき、該閾値Ｅ、を下回った時点を音声単語の
終端Ｅとして検出している。

ところで音声認識はパターン認識の一種として考え得る
。しかし音声特をのパターン変動や、話者の性別・発声
器官の形状・発声法等に起因する個人差、また話者自身
が発生する雑音や周囲環境の雑音、更には電話音声の場
合には公衆電話回線を経由したことによるレベル差や雑
音の問題がある。この為、これらを考慮し、上述した変
動要素を吸収して、如何に精度良く、安定に音声認識す
るかか問題となる。

そこでこの前処理・認識部１９ｃではパターンマツチン
グ法と構造解析法とを２段階に組合せ、ハイブリッド構
造マツチング法と称される認識法を採用している。

即ち、上述したように単語音声区間が検出されると、先
ずその音声区間（Ｓ、Ｅ）を１５等分し、その１６点を
それぞれリサンプル点とする。そして前述した如く音響
処理された１８チヤンネルの音声データ（スペクトル時
系列）から上記各リサンプル点でのスペクトルを抽出す
る。尚、音声データのサンプル点と上記リサンプル点と
の間でずれかある場合には、リサンプル点の最近傍点の
スペクトルを抽出すれば良い。

このリサンプル処理によって１８Ｘｌ［ｉ（−２５６）
次元の音声パターン・ベクトルＸを求める。即ち、第ｊ
　　（ｊ　−１，２，３，〜１Ｂ）番目のリサンプル点
をｒ、とするとき、ｒ、でのＩＢチャンネルのスペクＪ
　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｊトルデータを Ｓ（、）−（Ｓ　　、Ｓ　　、〜Ｓ　　　、）ｒ　Ｊ　
　　　　　ｌｒ、１．　２ｒ、１．　　１８ｒＪとして
それぞれ求め、これらのＳ　、を並べ換えｒＪ て Ｘ−（Ｓ　　　　Ｓ　　　−５−Ｓ　　　　　）ｔｌｒ
ｌ、　　　ｌｒ２．　　　２ｒ１．　　　　＋６ｒ１６
なる音声パターンのベクトルＸを求める。但し、ｔは行
列の転置を示す。

このようにして求められた入力音声パターンベクトルＸ
と、単語辞書メモリＩ９ｒに予め登録された単語音声の
標準パターンとの類似度が、例えば複合類似度法によっ
て計算される。

ここで単語辞書メモリ１９１’に予め登録された単語音
声の標準パターンは、その単語カテゴリωｋについて、 （ψ　　ψ　・　〜ψＬｋ） １に″　２ｋ （λ　　　λ　、〜λＬｋ） １に’　　２に 但し、 （λ　≧λ　≧〜≧仙、ｋ） １ｋ　　　２に としてり備されている。尚、ψ　　λ　はカテゴ、に″
　　、に りωｋに属するパターンベクトルＸの分散行列Ｋにおけ
る固有ベクトルとその固有値である。このような単語辞
書について、上述したＩＭ合類似度Ｓ　（ｋ＞は として計算される。尚、上式においてＩＩ　Ｘ　ＩＩは
ベクトルＸのノルムである。

このような複合類似度計算が全てのカテゴリについてそ
れぞれ行われ、上位に位置する類似度値と、それを得た
カテゴリ名とが対にして求められる。

このような複合類似度法によるパターンマツチングによ
って、多くのパターン変動を救出した認息処理が可能と
なる。しかし類似パターンや雑音が加わったパターンで
は、異なるカテゴリ間でその類似度値の差が小さくなる
ことがある。

そこで前述したようにパターンマツチング法を補うもの
として、以下の構造解析の手法を導入している。この構
造解析は、単語音声を構成する庁の違いに着目して認識
処理するもので、音素ラベル系列と音響的特徴系列の２
つの時系列を利用している。

即ち、音素ラベル系列は、入力音声信号からｌ０ＩＩｓ
ｅｃ毎に計算される１６チヤンネルのスペクトルを用い
て音素辞書との類似度を計算し、一定値以上の類似度を
持つＥ１１素のラベル付けして求める。尚、この音素ラ
ベルは、例えば５つの母音と鼻音との６種類からなる。

この際、音素辞書は、男声と女りに分けてそれぞれ準備
しておく方が望ましい。

ここで比較的安定に発音される母音に比べ、子音を音素
として個々にラベル付けすることが困難である。従って
その子音についてはその音響的な特徴をラベル付けし、
これを特徴情報とする。具体的には、音響処理で求めら
れる４チヤンネルのグロスフィルタの出力と音声エネル
ギとから音響的特徴を抽出する。このようにして特徴抽
出されてラベル付けされる音響的特徴は、例えば第１７
図にグロスフィルタの出力の特徴と対比して示すように
、無音性、無声性、摩擦性、破裂性、エネルギ・ディッ
プ等の１２種類からなる。

しかして入力音声について求められた音素・音響ラベル
系列は、前記音声区間（Ｓ、Ｅ）を含む範囲に亙って、
各単語カテゴリ毎に作られた、例えば第１８図に示す如
き遷移ネットワークに人力される。

この遷移ネットワークの各ノード毎に、指定された音素
ラベルや音響的特徴の宜無をチェックする。そして無で
あればリジェクト、有であれば次のノードに遷移させ、
その特徴系列が終了した時点で遷移ネットワークのゴー
ルに到達した人力系列を受理し、そのカテゴリを求める
。尚、系列のチェックの方向は、ネットワーク毎にその
正逆を選択可能なものである。

総合判定論理は、前述した如くパターンマツチングによ
って順序付けられた候補カテゴリと、遷移ネットワーク
により求められた認識結果とを総合して、その最終判定
を行なうロジックである。

即ち、この総合判定論理は、パターンマツチングで求め
られた最大類似度を５１としたとき、これを所定の閾値
θと比較する。そして（Ｓｌくθ）の場合、これを雑音
としてリジェクトする。

また（Ｓ１≧θ）の場合には、別の閾値Δθを用いて（
Ｓ、−Δθ）以上の類似度を持つカテゴリを候補として
抽出する。そしてその抽出されたカテゴリの数ｎが１つ
である場合、これを認識結果として抽出する。また複数
のカテゴリが抽出された場合には、前記遷存ネットワー
クによる解析結果を参照し、遷移ネットワークで受理さ
れたカテゴリのみを抽出する。そしてその中で最大の類
似度を持つカテゴリを認識結果として求める。

尚、閾値処理によって抽出されたカテゴリの中に、遷移
ネットワークで受理されたものが含まれない場合には、
判定不能とする。

以上のようにして複合類似度法によるパターン認識処理
結果と、遷移ネットワークを用いた認識結果とを統合し
てその人力単語音声の認識が行われる。

第１９図はこの音声認識部におけるｌｌｊｌ客語の認１
処理手続きの流れを示すもので、音声区間検出処理の後
、リサンプル処理してパターンマツチングを行い、同時
にラベリング処理して遷移ネットワークによるチェック
を行い、しかる後、これらの各認識結果を統合してその
総合判定論理処理を行なうことが示される。このような
処理が前記高速プロセッサ１９ｄによる処理シーケンス
の下で実行される。

ところで離散的に発声された単語音声ではなく、連続発
声された音声中の単語を認識する場合には次のようにす
れば良い。即ち、この場合には入力音声を種々の部分区
間に分割し、その部分区間毎に１１語識別を行なってｌ
ｉ語類似度を求めるようにすれば良い。

具体的には、例えば第２０図に示すように入力音声区間
における全ての分析フレーム間をそれぞれ部分区間の境
界候補とし、該入力音声区間を複数の部分区間に分ける
。この際、認識対象となる単語の継続時間長については
最大時間長Ｄ　　とＩａｘ 最小時間長Ｄ　、が設定できるので、その範囲内＋１１
１１ の部分区間だけを認工処理対象とすれば良い。

ここで第２０図に示す例では、連続発声された音声の単
語数が２個の場合を想定して２つの部分区間を求めてい
る。しかし一般的には人力音声の単語数は不明であるか
ら、２単語からｎｌｌｌ語までがＣＦ語候補として存在
すると仮定して部分区間をそれぞれ検出すれば良い。そ
して検出された各部分区間について単語類似度の計算を
行い、その類似度結果の繋がり関係を相互に比較して最
も信頼性の高い部分区間の境界を求め、その境界によっ
て区切られた部分区間の各単語認識結果を求めるように
すれば良い。

然し乍ら、このようにして部分区間を求めて単語類似度
計算を行なう場合、部分区間の数が膨大なものとなる為
、処理の高速化が妨げられる。従って実際的には処理の
高速化を考慮して、例えば人力１４語数が２〜５単語、
１単語の継続時間長が１２８〜６４０　ａ＋ｓｃｃ、　
１’回の発声における単語長の比が２．５以下、フレー
ム周期は１６ａ＋ｓｅｃ　（８ｍ５ｅｃ周期で２個に１
個の１１１語を取出す）等の制限を加えて部分区間を検
出するようにすれは良い。

このようにすれば連続発声された音声中の単語をそれぞ
れ効果的に認識することが可能となる。

ところでこのような音声認識処理に供される辞書（１１
１語辞書）の学習は次のようにして行われる。

この学習処理は、■母音パターンおよび子音パターンか
らその特性核を求める処理と、■その特性核に対する固
有値と固有ベクトルを求める処理とに大別される。そし
てこの固有値と固有ベクトルとを、その固有値の大きい
ものから順にＮ個求める。この処理は一般にＫＬ展開と
称されるものである。

先ず特性核を求める処理について説明すると、人力音声
パターン（学習パターン）の特性核には、その学習パタ
ーンの縦ベクトルをＳ　としたとき、匝 次のようにして求められる。

ここに、 ５−（Ｓ　　　　Ｓ　　　　−５）ｔ ｍ　　　　ｍｌ’　　ａ＋２’　　　ａｎ尚、この学習
パターンＳ　は、子音パターンの場合には６４次元の縦
ベクトルとして与えられる。

また母音パターンの場合には１６次元の縦ベクトルとし
て与えられる。

しかして特性核には、ｍ個の学習パターンについて、そ
の縦ベクトルＳ　と、この縦ベクトルロ Ｓ　を転置した横ベクトルＳ　とを掛合わせて作但　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　ｍ成される行列の各成分を、−）７−記ｍ個の学
習パターンに尻って平均化して求められる。従って特性
核の要素数は１−記ベクトルの要素数の２乗となる。

尚、このような処理によってそのカテゴリのパターン分
布を反映した特性核Ｋを得るには、成る程度の瓜の学習
パターンを必要とする。この為、学習パターン・メモリ
に予め所定数の学習パターンを蓄積しておくことが必要
となる。

ところが母音の場合には１６次元で最低６個のカテゴリ
の学習パターンをｕＱするだけで良いが、Ｔ−７の場合
には　１０１カテゴリも存在し、しかも６４次元のデー
タとして求める必要がある。この為、このままでは膨大
なメモリ容量を必要とすることが否めない。

そこで少数の学習パターンによってパターン分布を反映
した特性１６　Ｋを得るべく、次のような特性核の更新
処理を行い、逐次計算によってその特性核を次第にパタ
ーン分布を反映した形に改良して行くようにする。

即ち、 Ｋ−に’＋ｗＳＳ　　　ｔ 　　　　ｎ なる演算処理を繰返し実行するようにする。但し、Ｗは
特性核の更新時における重み係数である。この市み係数
Ｗは正負の値を取り、正ならば特性核行列の入カバター
ンに対する類似度を大きくし、逆に負ならば上記類似度
を小さくする作用を呈する。

またに′はＳ　なる学習パターンを学習する前の特性核
を示しており、Ｋは学習パターンＳ　の学習によって更
新された特性核を示している。

しかる後、このようにして求められた特性核に対して、
その固有値と固有ベクトルを求める処理が行われ、この
固有値と固有ベクトルとに基いて前述した反合類似度計
算に用いられる標章バターンが作成される。

標準パターンは、Ｊ−記特性咳をＫＬ展開することによ
って求められるものであり、例えばべき乗ノーによるＫ
Ｌ展開によってその標準パターンが求められる。

今、特性核Ｋが固自°値λ　、λ２．〜λ　を持ｉ　　
　　　　　　　　　　　　ｎ ち、これに対応する固有ベクトルξ　、ξ　、〜ξ　を
持つものとする。この場合、その任意ベクトルＵ　は、
上記固有ベクトルξ　、ξ２．〜ｌ ξ　の線形結合して Ｕ　−Σ　α、ξ。

０　　　、、　　ｌ　　ｌ として表わされる。このとき、 Ｋｖ・−λ・　ξ・ ｌ　　　　　　　　Ｉｔ なる関係が成立することから、 となる。

ここで １λ　　１〉１λ２　Ｉ〉 ・・・・・・　　〉１λ　１ ｎ であるから、Ｓが十分大きくなると１″８式の第２項が
Ｏに収束することになる。

故に前述した式を Ｋｕ　　−α１　λ１　　ξ１ と石゛ｆ故すことができる。

ｓｏｌ このことは、（Ｋ　　　ｕ　　）と（Ｋ　　ｕ　　）と
の比が固有値λ１であることを示している。また（Ｋ　
　ｕ　　）は固有ベクトルξ１に比例していることが示
される。

ところでこのような理論に基く演算過程にあっては、そ
の演算途中結果が直ぐにスケールアウトするすることが
多い。そこでＵ　を任意の、例えばｌｌｊ位ベクトルと
し、 Ｖ　　冒Ｋｕ ｓｏｌ　　　　　　　　ｓ ｕ　　　　　＝（ｖ　　　　　）／（ｂ　　　　　）ｓ
ｏｌ　　　　　　　ｓｏｌ　　　　　　　　　５ｏ１（
ｓ−０，１，２，・・・） なる演算を実行するようにする。ここで（ｂ　　）ｓｏ
ｌ は、ベクトル（Ｖ　　　）の絶対値が最大の要素でｓｏ
ｌ ある。このとき、 ｕ　　　−Ｃｖ　　　）／（ｂ　　　）ｓｏｌ　　　　
　　　　ｓｏｌ　　　　　　　　　ｓｏｌ−（Ｋｕ）／
（ｂ　　　） ｓ　　　　　　ｓｏｌ ？ ｍ（Ｋｖ　　）　／　（ｂ　　　・ｂ　）ｓ　　　　　
　ｓｏｌ　　　ｓ ９＋− ＝（Ｋ　　　ｕ）／（ｂ　　　・・・・・・ｂ　）ｏ　
　　　　　ｓｏｌ　　　　　ｓ となることから、これよりλ　、ｂ　　、ξ　。

ｌ　　　ｓｏｌ　　　１ ’ｓｏ１を求めることがｎＪ能となる。

このようにしてその絶対値が最大の固有値λ１と固釘ベ
クトルξ１とを求めたら、次に同様にしてその絶対値が
次に大きい固有値λ２と固有ベクトルξ２とを求める。

ここで Ｋ’　　−に−λ１　ξ１　ξｌ を考えると、 ξ　１ξ−＝　０　　（ｉ−２，３，〜、ｎ）より、 Ｋ′ξ−にξ１−仙ξ１ξｌ　ξ１ 一仙ξ１−仙ξ１−０　（ｒ＝１　） Ｋ′　ξ　　−にξ、−λ　　ξ　　ξ、Ｌ　ξ１　　
　　１１ｉ＋　　　　１ 一λ、ξ、　　　　　　　　　（１≠１）となる。従っ
て上記に′は、 １λ２１〉・・・〉１λ、ｌ＞・・・〉１λｎ　１〉０
なる固有値を持つことがわかる。尚、ここてはξ■は正
規化されているとしている。

このような処理は、前記特性核を Ｋ’　　−に−λｌξ・ξ として変換したに′に対して、上述した処理を繰返し実
行することによって達せられる。この処理によって絶対
値の大きい固有値とそれに対応する固有ベクトルが順に
求められ、辞書の学習が行われる。

第２１図はこのような計算アルゴリズムに礒いて実行さ
れる辞書の学習処理の手続きを示すものである。

次に文字認識部２１について説明する。

この文字認識部２１は、スキャナ等によって読取られた
文字を認識する第１の文字認識ブロックと、タブレット
等を介してオンライン人力される文字情報を認識する第
２の文字認識ブロックとによって構成される。

この第１の文字認識ブロックは、例えば第２２図に示す
ように、スキャナ等によって読取り入力された画像デー
タを格納する画像メモリ２１ａと、この画像メモリ２１
ａに格納された画像データ中がら認識対象とする文字が
記載された領域を検出する領域検出部２１ｂ　、この領
域検出結果に従って前記画像メモリ２１ａに格納された
画像データ中から認識対象とする文字データを抽出する
文字抽出部２１Ｃ２そして標準パターン辞書２１ｄに予
め登録された認識対象文字の各標準文字パターンと、上
記文字坤出部２１ｃにて抽出された文字パターン左を個
々に照合して文字認識する識別部２１ｅとにょって構成
される。

この文字認識ブロックは、例えば第２３図に示すように
ＦＡＸ送信原稿用紙２１ｒ上の所定の位置に設定され、
送信宛先が記入される文字枠２１ｇに記載された文字を
認識するものである。このような送信宛先が記載される
原稿用紙２１ｆは、送信原稿が１（数枚からなる場合、
その一番最初（１枚口）の原稿として用いられる。そし
てこの１枚口の原稿の読取り人力された画像データが文
字認識処理の為に前記画像メモリ２１ａに＃積される。

領域検出部２１ｂは、予め定められているＦＡＸ送信原
稿用紙２１１’のフォーマット情報から前記文字枠２１
ｇの位置情報を得、認識対象とする文字が記載される領
域を検出するものである。文字抽出部２１ｃはこの領域
検出情報と、その画像情報の射影パターンの情報とを用
いて、例えば第２４図に示すように前記文字枠２１ｇに
記載された文字の画像データを個々に抽出している。

識別部２１ｅは、例えば特公昭４９−１２７７８号公報
等に開示されるように、抽出された文字画像がらその文
字パターンの特徴を抽出し、その抽出した文字パターン
と標準パターン辞書２１ｄに登録された各文字のＩ＃ｌ
準パターンとをパターンマツチングしている。そしてこ
のパターンマツチングによって照合の取れた標帛パター
ンの文字カテゴリをその認識結果として求めている。

尚、パターンマツチングの手法は種々変形できることは
云うまでもない。

ところでタブレット等を介してオンライン人力される文
字情報を認識する第２の文字認識ブロックは、例えば第
２５図に示すように構成される。

この第２の文字認識ブロックは、タブレット等を介して
オンライン入力される文字の筆記ストロークを示す位置
座標の系列を順次検出する座標検出回路２１ｈを備えて
いる。

この座標検出回路２１ｈにて検出された位置座標の時系
列データは前処理回路２１ｉに入力され、前記タブレッ
ト４における検出コ１り等の微小な報音が除去された後
、座標系列記憶回路２１ｊに順に記憶され、文字認識処
理に供される。尚、この前処理回路２１ｉにて、例えば
１文字分の文字が人力されたとき、その文字の大きさの
正規化処理等が行われる。

また画数検出回路２１には、例えば筆記ストロークの途
切れ（位置座標データの時系列の区切り）から、その文
字パターンの筆記ストローク数、っ−まり画数を検出し
ている。

しかして認識処理部２１ｍは、前記画数の情報に従って
標準特徴パターンメモリ２１ｎに登録された認識対象文
字カテゴリの標準パターンの中がら、該当する画数の標
準パターンを選択的に抽出している。そしてこの標準パ
ターンの各ストロークの特徴と座標系列記憶回路２１ｊ
に記憶された人力文字パターンのストロークの特徴とを
相互に比較（マツチング処理）でいる。答決定回路２１
ｐはそのマツチング処理結果を判定し、入力文字パター
ンのストロークの特徴に該当するストロークを持つ認識
対象文字カテゴリを、その認識結果として求めている。

つまりオンライン入力される文字パターンの筆記ストロ
ークの特徴に従って、そのストロークの特徴を標準文字
パターンのストロークの特徴とマツチング処理して上記
人力文字パターンを認識するものとなっている。

尚、ストロークの特徴としては、筆記ストロークを折線
近似したときの端点や交点、折点等の位置座標の情報を
用いるようにすれば良い。

以上のような機能を備えた文字認識部２１によって、ス
キャナ等を介して読取り入力された文字情報や、タブレ
ット等の位置座標人力装置を介してオンライン人力され
る文字情報がそれぞれ文字認識される。

次に図形認識部２２について説明する。

この図形認識部２２は、例えば第２６図に示すように構
成される。人力部２２ａは、例えば撮像入力された図形
画像を記憶し、図形認識処理に供する。

輪郭追跡部２２ｂは、例えば線分の追跡方向を第２７図
に示すように８方向に分け、入力画像中の図形の輪郭を
追跡したときにその追跡方向がどの向きであるかを順に
求めている。具体的には、例えば第２８図に示すように
三角形の図形を右回りに追跡し、その追跡の向きの情報
を、例えばｒ　１．２．〜２，３，４．〜４，５，７．
〜７」なる方向コードの系列として求めている。

セグメンテーション部２２ｃは、このようにして求めら
れる方向コードの系列から、例えばその曲りの部分等の
特異点を抽出し、この特異点に従って該図形の輪郭を複
数の特徴部分に分割している。

マツチング部２２ｄは二のようにしてセグメンテーショ
ンされた図形輪郭の情報と、辞書メモリ２２ｃに登録さ
れている各種図形の特徴情報とをマツチング処理して人
力図形を認識するものとなっている。

例えば第２９図に示す図形が与えられた場合には、その
輪郭追跡によって求められる方向コードの系列から、例
えば相互に隣接する３つの輪郭点（ｉ−１）　、（１）
　、　（＋＋１）で方向コードの和を順に求め、これを
その中央の輪郭点１における方向コードとして串滑化処
理する。この・１′、滑化処理によってノイズ成分の除
去を行なう。

しかる後、セグメンテーション部２２ｃにて輪郭の特徴
点である端点、つまり曲りが急峻な点を険出し、その端
点を中心としてその輪郭を分割する。

そしてその分割された輪郭部分毎に辞書メモリ２２ｃと
照合し、その認識結果を求める。

以上の処理によって、第３０図に例示するように丸図形
は端点がｑ在しないこと、三角図形は端点が３つ検出さ
れること、四角図形は端点が４つ検出されること等から
、これらの図形がそれぞれ識別認識される。この際、上
記各端点がそれぞれ凸状であることや、端点を結ぶ輪郭
が直線・曲線である等の情報を図形識別に利用しても良
い。

これに対してイメージ認識部２３は次のように構成され
る。

第３１図はこのイメージ認識部２３の概略構成を示すも
ので、原画画像メモリ２３ａ、２値化装置２３ｂ、処理
画像メモリ２３Ｃ１細線化装置２３ｄ、そしてコード変
換装置２３ｃによって構成される。

画像メモリ２３ａは与えられた認識対象イメージ画像を
記憶するもので、２値化装置２３ｂはこれを２値化処理
して画像メモリ２３ｃに格納している。

この２値化レベルは、例えば２値化画像をディスプレイ
モニタしながら可変設定される。

しかして細線化装置２３ｄは２値化されたイメージ画像
を細線化処理してそのイメージを線図形化するものであ
る。この細線化処理されたイメージ画像によって前記画
像メモリ２３ｃが書替えられて認識処理に供される。

コード変換装置２３ｅは、例えば第３２図に示すように
構成され、先ずセグメント分割部２３ｒにて上記細線化
画像を複数のセグメントに分割している。このセグメン
トの分割は、例えば線図形をその端点や分岐点、交点に
て分割することによって行われる。曲率変換部２３ｇは
このようにして分割された複数のセグメントについて、
それぞれその曲率を求めている。

直線・曲線分割部２３ｈ１曲線分割部２３１．屈折点分
割部２３ｊ、および変曲点分割部２３ｈは１．Ｌ述した
如く分割された各セグメントを、その曲率の情報に従っ
て更に分割するもので、これらによって屈折点や直線と
曲線との切替わり点、変曲点、曲線における半径変化点
等がそれぞれ検出される。このようなセグメント分割と
特徴点検出によって前記イメージ線図形を構成する各部
の情報がそれぞれ抽出される。

近似情報作成部２３ｍは、これらの分割されたセグメン
トおよびそのセグメント中の特徴点の情報を総合して前
記イメージ図形を表現する情報、例えば各セグメントの
始点および終点の位置座標、およびそのセグメントの種
別を特定するコード情報を得る。

例えば人力イメージ画像が第３３図（ａ）に示す如く与
えられた場合、その人力画像中のイメージ線図形２３ｎ
を細線化して抽出し、同図（ｂ）に示すようにセグメン
ト分割する。この例では、円図形と四角図形とが直線に
よって所謂串刺しにされたイメージ線図形２３ｎが人力
されている。しかしてこのイメージ線図形２３ｎは、第
３３図（ｂ）に示すようにその交点で分割され、２つの
半円と２つのコの字状図形、および４つの直線にセグメ
ント化される。

曲率変換部２３ｇは、第３４図に示すようにセグメント
分割された各セグメントの曲率を求めており、前記直線
・曲線分割部２３ｈ１曲線分割部２３１．屈折点分割部
２３ｊ、および変曲点分割部２３ｈはその曲率変化点か
ら各セグメントの特徴点を検出している。具体的には第
３４図（ａ）に示す例では２つの直線の屈折点における
曲率が急峻に増大することから、その曲率の変化から屈
折点を検出することが可能となる。また第３４図（ｂ）
に示す例では直線から曲線への変化部分で曲率の変化が
検出されるので、この曲率の変化からその特徴点を検出
することができる。

同様にして第３４図（ｃ）（ｄ）に示す例でも、その曲
率の変化点から、そのセグメントにおける特徴点を検出
することがｉ＝５能となる。

このようにしてイメージ認識部２３では、！）えられた
イメージ図形をセグメント化し、各セグメントの特徴点
を検出している。そして該イメージ線図形をｌｕ数のセ
グメントの各種別を示すコード情報とその位置座標とし
て近似表現して認識するものとなっている。

さて音声照合部１７は次のように構成されている。

この台脚照合部１７は、告白人力した話者を個人認識（
個人同定）するものであり、例えば第３５図に示すよう
に構成される。

即ち、音声人力部１７ａを介して与えられる音声は、音
韻フィルタ１７ｂおよび個人用フィルタ１７ｃにてそれ
ぞれフィルタリングされ、その音声特徴が抽出される。

音韻フィルタＬ７ｂの複数のチャンネルの各帯域は、例
えば第３６図（ａ）に示すように音声周波数帯域を等分
割して設定されている。

このようなフィルタ特性を備えた音韻フィルタ＋７ｂに
よって入力音声の音韻特徴を示す特徴パラメータが抽出
される。尚、各チャンネルの帯域幅を、音声周波数帯域
を対数関数的に分割設定したものとしても良い。

これに対して個人用フィルタ１７ｃの複数のチャンネル
の各：１）域幅は、第３６図（ｂ）に示すように音声周
波数帯域を指数関数的に分割して設定されている。この
ようなフィルタ特性を備えた個人用フィルタ１７ｃによ
って、前記人力音声の低域から中域にかけての音声特徴
が、高域側の特徴に比較して多く抽出されるようになっ
ている。そしてこれらの各チャンネルのフィルタ出力が
個人照合用の特徴パラメータとして求められている。

しかしてｌｌｉ語認識部＋７＋１は、前記音韻フィルタ
１７ｂを介して求められた音韻特徴パラメー・夕から、
その人力音声が示す単語を単語辞書１７ｅを参照して認
識するものである。この単語認識の機能は前述した告白
認識部１９と同様であり、該音声認識部１９の機能をそ
のまま利用するようにしても良い。

そしてこの単語認識結果に従って個人辞書１７ｒの個人
照合に倶される辞書が選択される。この個人辞書１７ｒ
は、話者照合の対象とする個人が予め発声した特定の単
語の前記個人用フィルタ１７Ｃによる分析結果を、その
単語毎に分類して登録したしのである。

しかして話者照合部１７ｇは、個人辞ｆ＆Ｆ１７ｒから
選択された詠当単語の各特徴パラメータと、前記個人用
辞８１７Ｃにて求められた入力音声の特徴パラメータと
の類似麿を計算し、その類似度値を所定の閾値でそれぞ
れ弁別している。そしてそれらの弁別結果を相互に比較
して、例えば類似度値が最も高く、次に高い類似度値と
の差が十分にある特徴パラメータを得た個人カテゴリを
該人力音声の発声者であるとして個人同定している。

ここで個人用フィルタ１７ｃの特性について更に詳しく
説明すると、前述したように音韻特徴フィルタ＋７ｂと
は異なる特性に設定されている。この音声の個人性の識
別性について考察してみると、その識別性は、例えば Ｆ比−（個人間分散）／（個人的分散）として与えられ
るＦ比によって計画することができる。

今、音韻フィルタ１７ｂに設定されたフィルタ特性の各
チャンネル出力のＦ比について検討すると、第３７図に
実線で示す指数関数的な傾向を示す。

これ故、従来では専ら高域側の音声特徴情報を利用して
個人照合を行なっている。

しかし音声の高域側の特徴だけを用いるよりも、全周波
数帯域の音声特徴を用いて個人同定が可能であれば、そ
の照合精度が更に向上すると考えられる。即ち、全周波
数帯域においてＦ比の値が１以上となり、個人間分散が
個人的分散を上回れば、更に精度の高い個人照合が可能
となる。

そこでここでは、前述したように個人用フィルタ１７ｃ
の特性を指数関数的に定め、個人性の特徴が顕著である
高域側については大雑把に特徴抽出し、低域側のチャン
ネル割当て数を増やすことによって該低域側の音声特徴
を細かく抽出するようにしている。

具体的には各チャンネルのＦ比の変化が指数関数的な傾
向を示すことから、低域側チャンネルの帯域幅に比較し
て高域側チャンネルの帯域幅を指数関数的に増大させた
フィルタバンクを購成し、これを個人用フィルタ１７ｃ
としている。

このように構成されたフィルタ１７ｃの各チャンネル出
力によれば、そのＦ比は第３７図に破線で示すようにな
り、中域でのＦ比の大幅な向−ヒか認められる。この結
果、高域側の音声特徴のみならず、中域における音声特
徴をも積極的に利用して個人照合を行なうことが可能と
なり、その照合精度の向トを図ることが可能となる。

即ち、この音声照合部１７では、人力音声のｒｌを語認
識に供する特徴とは別に、フィルタバンクの工夫により
その個人性が顕著に現われる特徴情報を抽出している。

この結果、入力音声に対する音韻認識とは独立にその話
者に対する個人同定、つまり個人照合を高粘度に行なう
ものとなっている。

次に音用合成部２６について説明する。

音声合成部２６は、第３８図に示すように判別器２６ａ
、復号器２６ｂ、規則パラメータ生成装置２６Ｃ１およ
び音声合成器２Ｇｄを備えて構成される。

判別器２８ａは人力されたコード列が文字列であるか、
或いは音声合成の為の分析パラメータを示す符号列かを
判定するものである。この情報判別は、例えば人力コー
ド列の一番最用に付加された識別情報を判定することに
よって行われる。そして分析パラメータであると判定し
た場合には、その７コ号列を復号器２６ｂに与え、これ
を復号処理してその音韻パラメータと韻律パラメータと
をそれぞれ求めている。

また文字列と判定した場合には、その文字列データを規
則合成パラメータ生成装置２６ｃに与え、その音韻パラ
メータと韻律パラメータとの生成に供している。

音声合成器２６ｄは、このようにして復号器２Ｂ１Ｊま
たは規則合成パラメータ生成装置２６ｃにて求められた
音韻パラメータと韻律パラメータとに従い、音源波を声
道近似フィルタを介して処理して合成音声波を生成して
いる。

ここで規則合成パラメータ生成装置２１１ｉｃについて
更に説明すると、該装置２６ｃは第３９図に示す如く構
成されている。文字列解析部２６ｅは言語辞書２６を参
照して入力文字列中の単語を個々に同定し、その単語に
ついてのアクセント情報や単語・文節境界、品詞・活用
等の文法情報を求めている。

そしてこの解析結果に対して音韻規則、および韻律規則
がそれぞれ適用され、その制御情報が生成される。

ここで音韻規則は、解ｔｌ’ｉされた単語の読みの情報
を与えると共に、１１１語の連接によって生じる連濁や
無声化等の現象を実現し、その音韻記号列を生成するも
のである。音声パラメータ生成部２６ｇはこの音韻記号
列を入力し、その音節単位に従ってＣＶファイル２６ｈ
から音節パラメータを順次求めて補間結合している。こ
の音声パラメータ生成部２６ｇにて上記音韻記号列から
音韻パラメータ系列が生成される。

また韻律規則は、単語・文節境界等の文法情報に従って
発話の境界や息継ぎ位置を決定し、各音の継続時間長や
ポーズ長等を決定するものである。

同時にこの韻律規則により、各単語の基本アクセントを
ベースとし、文節アクセントを考慮した韻律記号列が生
成される。韻律パラメータ生成部２Ｂ＋はこの韻律記号
列を人力し、ピッチの時間変化パターンを表わす韻律パ
ラメータ列を生成している。

一ノｊ、人力コード列が音声合成の為の分析パラメータ
を示す７コ号列である場合、前記復号器２０ｂは次のよ
うに機能している。

即ち、分析パラメータの？１号列がＣＶファイルのケプ
ストラム係数を示す場合、その符号列２６ｆｆｌは一般
に第４０図に示すようにパラメータＰ（ピッチ）とＣ，
Ｃ，、〜Ｃ（ケプストラム係数）ｆｆｌ に対してビット割当てがなされて情報圧縮されている。

そこで復号器２８ｂではパラメータ変換テーブル２Ｂｎ
を用い、１．記情報圧縮された分用パラメータを音声合
成器２８ｄに合せたビット数に変換・復号している。例
えば各パラメータをそれぞれ８ビツトに変換し、音韻パ
ラメータ列（ケプストラム係数）とその韻律パラメータ
列（ピッチ）とをそれぞれ求めている。

音声合成器２６ｄは、例えば第４１図に示すように９白
音源２６ｑと無声音源（Ｍ系列発生器）２６ｒとを備え
、入力される韻律パラメータ列のピッチデータＰに従っ
て宵声音源波（Ｐ≠０）、または無声音源波（Ｐ−０）
を選択的に発生している。

この音源波は前置増幅器２８ｓに人力され、前記音韻パ
ラメータのケプストラム係数Ｃに応じてしベル制御され
て対数振幅近似ディジタルフィルタ２８１に人力される
。この対数振幅近似ディジタルフィルタ２８１は前記音
韻パラメータのケプストラム係数Ｃ、〜Ｃに従って声道
特性を近似するＩ１１ 共振回路を構成し、上記音源波をフィルタリング処理す
るものである。この対数振幅近似ディジタルフィルタ２
６【にて前記音韻パラメータおよび韻律パラメータで示
される音声データが合成出力される。

そして対数振幅近似ディジタルフィルタ２Ｂｔにて合成
された信号は、Ｄ／Ａｆ換器２Ｂｕを介した後、Ｌ　Ｐ
　Ｆ　２Ｇｖを介してフィルタリングされて合成音声信
号（アナログ信号）として出力される。

以上のように構成された音声合成部２Ｇにて、人力デー
タ系列からそのデータ系列が示す音声が辺間合成されて
出力される。

次にイメージ合成部２了について説明する。

イメージ合成部２７は、第４２図に示すように制御演算
部２７ａ、ディスプレイファイルメモリ２７ｂ、イメー
ジ合成回路２７ｃ、イメージメモリ２７ｄ、そして必要
に応じてディスプレイ２７ｅを備えて構成される。

尚、このディスプレイ２７ａは、該ワークステーション
について準偏された前記ディスプレイ部１ｏであっても
良い。

イメージ合成回路２７は、専用の制御演算部２７ａの制
御の下でディスプレイファイル２７ｂに書込まれている
ベクトルや多角形・円弧のパラメータを読出し、それに
よって示される線図形を発生してイメージ・メモリ２７
ｄの指定されたアドレスに書込んでいる。このイメージ
合成回路２７のイメージ発生機能によってイメージメモ
リ２７ｄｌに指定された線図形イメージが構築される。

そしてこの線図形イメージは、制御演算部２７ａの制御
の下で前記ディスプレイ２７ｅにて表示されてモニタさ
れる。

またイメージ発生回路２７ｂは、イメージ発生に対する
特殊処理機能と塗潰し処理機能とを備えている。この特
殊処理機能は、例えば複数のイメージ図形の重なりに対
して隠線の消去を行なったり、クリッピング処理を行な
う等の機能からなる。また塗潰し機能は、イメージ図形
の部分領域を指定された色を用いてＶ１！潰す処理から
なる。

このようなイメージ合成回路２７ｂの機能によって、種
々のイメージ図形が作成され、またその合成処理等が行
われる。

ところで上述した如く発生したイメージ図形と自然画と
の合成は次の２つに大別される。その１つは、例えば風
景写真等の自然画を背景として、その中に演算処理によ
って求められたイメージ画像を埋め込み合成する処理で
あり、他の１つのは制御演算部２７ａが内部モデルとし
て持っている成る・１４而イメージ内に自然画を埋め込
み合成する処理からなる。

ここで前者の自然画中にイメージ画像を埋め込み処理す
る場合には、例えば第４３図にその概念を例示するよう
に、制御演算部２７ａが発生する図形中に「透明色」を
示すコードを与えておき、これを自然画に対して重ね合
せて合成することによって達せられる。すると「透明色
」コードが与えられた画像領域は、自然画の情報がその
まま表示されることになり、その他の部分は制御演算部
２７ａが発生した図形が表示されることになる。この結
果、自然画を背景としたイメージ合成が実現されること
になる。この手法はオーバーレイとＶ＋・される。

これに対して第４４図にその概念を示すように画像メモ
リ内に自然画を書込んでおき、その上（手前）に制御演
算部２７ａが発生した図形を書込んで行くようにしても
良い。この手法は２バンフア法と称されるものであり、
前述したオーバーレイ法と共に比較的部Ｃドに実現する
ことができる。

ところで制御演算部２７ａの内部モデルとして示される
平面内に自然画を嵌め込み合成する後者の場合には、次
のようにして高速処理される。

平面上にある自然画を、３次元空間内の（Ｔ：ｆ：にの
方向を向いている平面に埋め込む為に必要な座標式換は
次式で与えられる。

但し、Ｘ、Ｙは表示面での座標であり、Ｕ、Ｖは自然画
での座標である。

この座標変換処理をそのまま実行しようとすると、１画
素を表示する毎に６回の乗算と２回の除算が必要となり
、膨大な計算量と計算処理時間を必要とする。

そこでここでは、次のような中間座標（ｓ、ｔ）を介し
て１−述した演算を２回の変換処理に分解して実行する
ものとなっている。この演算処理は、例えばアフィン変
換を利用して高速に実行される。

ｕ−Ｃａ　　ｓ＋ａ　　ｔ＋ａ　　）　／ｌ　　　　（
１）Ｖ■（α　Ｓ＋α　ｔ＋α９）／１ ｓ−１ＩＣ５Ｘ−Ｃ４Ｙ　　　　　　　　　　　（２）
ｔ−ＣＸ＋Ｃ５Ｙ＋Ｃ６ 即ち、上述した第（１）式を用いて透視変換を行い、そ
の後、第（２）式を用いて２次元アフィンな換を行なっ
て任意の平面への透視変換を高速に行なうものとなって
いる。

ここで、第（１）式の分母は座標ｔそのものであるから
、従来より知られているアフィン変換回路を若干改良す
るだけでその演算を高速に実行することが容易である。

このようにしてイメージ合成部２７では種々のイメージ
合成処理を高速に実行するものとなっている。

次にデータベース部３２について説明する。

データベース部３２はコードやイメージ、音声窩の各種
のデータを整理して格納し、これを種々の応用システム
に供するものである。第４５図はこのデータベース部３
２の概略構成を示すもので、コマンドの解析処理等を実
行するインターフェース部３２ａ、データベースの検索
処理等を実行するデータ操作部３２ｂ１種々のデータを
格納する記憶媒体としての磁気ディスク装置３２ｃや光
ディスク装６’Ｌ３２ｄｓそしてその付加機能部３２ｃ
とによって（ｊｌ１１成される。

種々のデータは、そのデータの種別に従って段数のりレ
ーションに分類整理され、各リレーショナルにそれぞれ
登録されてデータベースが構築されている。

以下、このデータベース部３２を、その論理構造、蓄え
られるデータ、物理構造、および付加機能の４つに分け
て説明する。

論理（、■造とはこのデータベース部３２を応用システ
ム側から見た場合、種々のデータがどのように蓄積され
ているかをホすものである。ここではリレーショナル・
モデルに従った論理構造として、例えば第４６図に示す
ような表のイメージとしてデータが取扱われるようにな
っている。

表（リレーション）には幾つかの欄（アトリビュート）
が設けられており、これらの各欄に所定の１１′Ｌ位の
データがそれぞれ格納される。データの単位（タラプル
）は、各欄に格納すべき１組の値として定められる。こ
のようなタラプルを格納した任意個数のアトリビュート
によって１つのりレーションが構築される。

しかしてこのモデルにあっては、リレーション名を指定
し、その各アトリビュ−トの値をそれぞれり、えること
によってデータベースへのデータの格納が行われる。ま
たデータベースの検索は、リレーションおよびアトリビ
ュートを指定し、そこに格納されている値が指定された
値、または別のアトリビュートに格納されている値との
間で所定の条件を満すか否かを判定し、その条件を満す
タラプルを抽出することによって行われる。

この検索条件は、それらの値が等しい、等しくない、小
さい、大きい等として与えられる。この際、段数のアト
リビュートについてそれぞれ検索条件を指定し、その条
件判定結果を論理処理（アンドやオア等）して行なうこ
とも可能である。更には、複数のりレーションを指定し
、成るリレーションの成るアトリビュートの値が他のり
レーションの成るアトリビュートの値に等しい等の条件
により、複数のりレーション中から所定のタラプルを求
めるようなデータベース検索も６■能である。

またデータベースからのデータ削除は、基本的にはに記
検索と同様に行われるが、タラプルを抽出することに代
えて、そのタラプルを抹消することによって行われる。

川にデータ更新も同様であり、得られたタラプルの指定
されたアトリビュートの値を変更し、これを格納するこ
とによって行われる。

また各リレーションには、各アトリビュート毎にデータ
の読出し、追加、変更が許可された人の情報（人名や担
当者コード）等が記入され、データ保護の対策が講じら
れている。尚、このデータ保、虚対策をアトリビュート
毎に行なうことに代えて、リレーション単位で行なうこ
とも可能である。

尚、ここに記載される人の情報は段数であっても良い。

しかして第４６図に示すリレーションの例では、文字列
としてそのデータが示されているが、各リレーションに
蓄積されるデータは単なるビット列であっても良い。つ
まりリレーションに蓄積されるデータは文字列は勿論の
こと、イメージ情報や音声情報等であっても良い。

さてこのデータベースに蓄積されるデータは、上述した
第４６図に示す「個人スケジュール」のりレーションを
初めとして、例えば第４７図に示すような「住所録」　
「個人の辻＄とその代行者」「操作履歴」　１人１ｔ」
「会議室」　「会議室予約」「会議」等の種々のりレー
ションからなる。

この例に示されるようにリレーションは、主に個人用と
して用いられるものと、多くの利用者によって共通に利
用されるものとからなる。そして個人用のりレーショ、
ンは各個人が使用するワークステーション毎に設けられ
、また共通りレーションは複数の利用者にとって共通な
ワークステーションに設けられる。

尚、共通のワークステーションとは必ずしもそのハード
ウェアが他のワークステーションと異なることを意味し
ない。また個人用のワークステーションが共通のワーク
ステーションを兼ねても良いことも勿論のことである。

更には共通のワークステーションは１台に限られるもの
ではなく、システムの階層レベルに応じて複数台設けら
れるものであっても良い。要するに、１（数のワークス
テ−ジョンから容易に特定することのできるものとして
共通のワークステーションが設定される。

ここで第４６図に示した「個人スケジュール」リレーシ
ョンのデータ構造について簡単に説明する。

このリレーションからは、そのリレーション名か１個人
スケジュール」であり、「△△△△」によって作成され
たことが示される。このリレーション作成者「△△△△
」は該リレーションに対して全てのデータ操作が許可さ
れる。

またこのリレーションに付加されたデータ保護機能によ
れば、データの読出しは全員に許可されており、データ
の追加は「○○Ｏ○」と「技術部に所属する者」に対し
てのみ許可されている。尚、この「技術部に所属する者
」は、例えば「人事」のりレーションを参照する等して
求められる。またデータの変更は「人レベル」の値が「
５」以上のものに対してのみ許可されている。この１人
レベル」とは人１Ｇリレーションに関するものであり、
例えば（部長；８）（次長；７）（課長；６）（主任；
５）等として役職を表わす。

更にこのリレーションには、「開始時刻」　「終ｒ時刻
」　１種類」　「名称」　「場所」等のアトリビュート
が設定され、そのそれぞれにデータが書込まれるように
なっている。

次にこのデータベース部３２における」一連した各種の
りレーションを実際に記憶する為の物理構造について説
明する。

情報蓄積部（記憶部）は人品データを蓄積し、その任意
の部分を比較的高速に読み書きすることができ、価格的
にさぼど高価でないものとして前述した磁気ディスク装
置３２ｅや光デイスク装置３２ｇが用いられる。

この情報蓄積部へのデータベースの蓄積は、該情報蓄積
部の記憶領域を特定の大きさく例えば数キロバイト程度
で、タラプル長や計算機の速攻等に応じて定められる）
毎に区切り、各々をページとして管理して行われる。そ
して第４８図に示すように、例えば第Ｏベージにページ
管理の情報を、第１ページにリレーション−覧表の情報
を、また第２ページに使用中のページ情報をそれぞれ格
納する。

このリレーションの一覧表によって、データベース中に
おける種々のりレーションの所在が示される。

例えば第９ページおよび第１１ページに格納された実デ
ータは、第５ページに格納されたりレーションのアトリ
ビュート（主アトリビュート）に基き、第１０ページに
格納されたインデックスページの情報に従ってソートさ
れるようになっている。このインデックスベージの情報
は、アトリビュートの値か幾つから幾つ迄のものがどの
ページに格納されているかを示すものである。

この主アトリビュート以外のアトリビュートによりデー
タ検索する場合には、そのアトリビュートについて第２
０ページのサブ・インデックスを経由して、先ず第２１
ページや第２２ページに示されるサブデータを得る。こ
のサブデータにはアトリビュートの値と前述した主アト
リビュートの値のみが入っており、ここで求められるア
トリビュートの値を用いて実際のデータが求められる。

尚、例えば画像データや音声データのようにその実デー
タの童が膨大であり、その中の幾つかのビット誤りが問
題とならない場合には、これらの実データを光デイスク
装置３２ｄ等の別の安価な情報記憶装置にファイルする
ようにしても良い。この場合には、第９ページや第１１
ページ等の実データ用ページには、その旨とその装置で
の実データの格納位置情報を記憶しておくようにすれば
良い。

しかしてこのように構築されたデータベースに対する付
加機能は、例えば不要データの自動廃棄等からなる。こ
の不要データの自動廃棄は、リレーションの付加情報と
して［廃棄；可／不ｉｉＪ　］［廃棄の方法］等を与え
ておき、所定の間隔でリレーション毎の消去コマンドを
動作させて行われる。

尚、タラプルの消去は、例えば会議情報についてはその
終了時刻が現在の時刻より前であるか占か等を判定して
行なうことか可能である。従ってこのようなタラプルの
消去については、格別の機能追加は不要である。

また付加機能の他の重要な機能としてデータの保全があ
る。このデータの保全機能は、例えばハードウェアの故
障や停電等に原因してデータが不正（でたらめになった
り失われたりすること）となることを防ぐものである。

具体的にはこのデータの保全機能は、情報の二重化や磁
気テープへの古出し等によって実現される。

このようにデータベース部３２では、種々のデータをリ
レーション毎に分類整理し、且つページ単位に管理して
種々の応用システムに供するものとなっている。

次に作業環境データ収集部２５について説明する。

この作業環境データ収集部２５は、該ワークステーショ
ンに対する過去の操作履歴のデータを収集し、これに基
く操作ガイドを行なうものである。

ここで作業環境データ収集部２５には、例えば第４９図
に示すように当該情報処理システムが持つ機能に対応す
るコマンドと、他の情報システムが持つ機能に対応する
コマンドとを対応付けるコマンド対応テーブルが設けら
れている。

具体的には当該情報処理システムをＡ１他の情報処理シ
ステムをＢ、Ｃ，Ｄ、・・・としたとき、システムＡに
おけるコマンド“ＤＥＬＥＴＥ”に対応する他のシステ
ムのコマンドが　“ＤＥＬ””ＥＲＡＳＥ’　　”ＲＥ
ＭＯＶＥ’であルコとが、該コマンド対応テーブルによ
って示されるようになっている。

第５０図は利用者により入力されたコマンドを解析し、
所定の動作および各種ガイダンスを実行する作業環境デ
ータ収集部２５の概略構成を示すものである。

この作業環境データ収集部２５では、先ずコマンド入力
部２５ａから入力されたコマンドをコマンド解析部２５
ｂに与え、コマンド対応テーブル２５ｃを参照して解析
している。具体的には第５１図に示す丁続きの流れに従
って人力コマンドがコマンド対応テーブル２５ｃ　Ｊこ
登録されているかを１１調べている。即ち、コマンドが
人力されると、先ずその人力コマンドがシステムＡのも
のであるか否かが調べられる。そして入力コマンドがシ
ステムＡのコマンドであると解ｔｌｉされると、コマン
ド解析部２５ｂは該人力コマンドをコマンド実行部２５
ｄにすえ、そのコマンドに基く所定の動作を実行させて
いる。

一方、人力コマンドがシステムＡのものでない場合には
、他のシステムのコマンドに該当するか否かが１周べら
れ、対応付けされているコマンドが存／１：する場合に
は、その対応コマンドを画面表示部２５ｃ＋にて表示す
る。つまり他のシステム（システムＢ）で用いられてい
るコマンド、例えば“ＤＥＬ”である場合には、これに
対応するシステムＡのコマンド°ＤＥＬＥＴＥ”を求め
、これを操作ガイダンスとして画面表示部２５ｅに表示
することになる。

尚、入力コマンドに該当するコマンドがコマンド対応テ
ーブル２５ｃに存在しなかった場合には、画面表示部２
５ｃにてコマンドエラーメツセージの表示を行なう。

具体的には次のようにしてそのコマンド人力に対する処
理が行われる。今、システムＢ、Ｃの操作経験の利用者
が初めてシステムＡ（当該情報処理システム）を操作す
るものとする。ここで利用者がコマンドを入力してデー
タ“ＡＢＣ“を消去する場合、従来ではシステムＡの取
扱い説明書に従ってデータ消去の為の“ＤＥＬＥＴＥ”
なるコマンドを探し、これを入力することが必要となる
。

しかしここでは、その利用者は過去の経験に従って、例
えばシステムＣて用いていたデータ消去コマンド’ＥＲ
ＡＳＥ　　ＡＢＣ’を第５２図（ａ）に示すように人力
する。

すると作業環境データ収集部２５ではこの人力コマンド
を解析し、前記コマンド対応テーブル２５ｃから人力コ
マンド　“ＥＲＡＣＥ“に対応するシステムＡのコマン
ド　“ＤＥＬＥＴＥ”を求め、これをガイドとして表示
することになる。この結果、利用者はシステムＡを初め
て操作する場合であっても、そのデータ消去のコマンド
がＤＥＬＥＴＥ”であることを知り、そのコマンドをガ
イドに従って人力することにより、そのデータ消去を行
なうことが可能となる。

またファイル名のリストを表示するべく、第５２図（ｂ
）に示すようにシステムＢにおけるコマンド“ＤＩＲ”
を人力した場合には、同様にして該システムＡにおける
対応コマンド“ＣＡＴＡ″が求められ、ガイド表示され
る。この結果、このガイドに従ってコマンド“ＣＡＴＡ
“を入力することによって、そのファイル名のリストが
表示される。

このようにこの作業環境データ収集部２５の機能を活用
することにより、過去の操作経験のあるシステムで用い
られていたコマンドの人力によって、そのシステムにお
ける対応コマンドがガイド表示される。従ってシステム
利用者は、過去に得た知識を最大限に利用してシステム
を操作することが可能となる。そして当該情報処理シス
テムのコマンドを容易に知ることが可能となる。従って
その都度、当該情報処理システムの操作説明書を調べる
等の煩わしさから解放される。故に、システムの操作の
習得に要する時間を大幅に短縮することがてきる等の効
果が期待できる。

尚、入力コマンドに対応するコマンドを求め、これをガ
イド表示したとき、その合否の判定人力を受けて、その
コマンドを実行するようにしても良い。

即ち、第５１図にその手続きの流れを示し、第５４図に
その表示例を示すように他のシステムの消去コマンド“
ＥＲＡＳＥ”　Ｌ、これに対応するシステムＡの消去コ
マンド“ＤＥＬＥＴＥ”が求められ々とき、これが正し
いか否かを間合せる。

そして正（Ｙ）なる指示人力があったとき、その人力コ
マンドが“ＤＥＬＥＴＥ“を示していると判定し、これ
をコマンド実行部２５ｄに送ってその処理を実行させる
ようにする。

このようにすれば、コマンドの対応関係かガイド指示さ
れると同時に、その人力コマンドに従って所望とする処
理が実行されるので、改めて正しいコマンドを入力し直
す必要がなくなる。つまり入力コマンドの対応コマンド
への自動変換が行われて、その処理が実行されることに
なる。従って、更にその操作性の向上を図ることが可能
となる。

尚、対応コマンドはシステムの種類に応じて何種類存在
しても良いものである。要はコマンド対応テーブル２５
ｅに対応付けてそれぞれ格納しておけば良い。またコマ
ンドは上述した文字列形式に限定されないことも云うま
でもない。

次にこの作業環境データ収集部２５におけるシステム習
熟度のデータ収集について説明する。この作Ｘ１ｆＱ境
データ収集部２５の内部に、このシステム習熟度のデー
タ収集処理を行なう為のハードウェアとして外部記憶装
置と制御装置がおかれる。

第５５図はシステム習熟度のデータ収集処理を示す流れ
図である。

利用者がその識別コード（ユーザ番号やパスワード等）
を人力すると、作業環境データ収集部２５はその識別コ
ードに対応する習熟皮表を外部記憶装置から求め、装置
内部にセットする。この習熟皮表は各利用者がシステム
の様々な利用機能に対してどの程度習熟しているかを格
納したもので、例えば第５６図に示す如く構成されてい
る。

即ち、この習熟皮表は各利用機能に対してその利用頻度
、最終利用年月日時、ユーザが申告した該機能に対する
習熟クラス、該機能を前回利用した際の習熟度クラス、
更には該機能の複雑度の情報等によって構成されている
。

ここで複雑度とは該当利用機能が専門知識を要求する程
高くなり、また基本機能より高級機能になる程高くなる
ものである。

しかしてこのような習熟皮表は各利用青梅に設けられ、
外部記憶装置にそれぞれ記ｔａされている。

尚、システムを初めて利用する利用者に対しては、罐別
コードの新規設定によりその利用者に対する習熟皮表が
作成され、外部記憶装置に登録される。

尚、外部記憶装置には、例えば第５７図にボすように−
１−述した習熟皮表に加えて、前記習熟度クラスに対応
した利用機能毎のメツセージか登録されている。このメ
ツセージは習熟度のクラスが低い稈、その背景説明を含
む判り易い説明となっている。また習熟度の高いクラス
はど、簡略な説明と専門的な機能の紹介を含んだ高度な
内容となっている。

また習熟度のクラスは、例えば Ａ；初級者クラス Ｂ：中級者クラス Ｃ；習熟者クラス のように分類設定される。

しかして入力された識別コードに対応した習熟度表が求
められると、次にその利用機能を利用者に選択させる為
のメニューが表示される。このメニューに対して利用者
は、例えばその利用機能にχ・Ｉ応する番号等を入力す
る。すると制御装置ではその入力情報が終了信号か利用
機能の選択信号かを判断し、利用機能選択信号の場合に
は次のように動作する。

即ち、利用機能選択信号が入力されると、先ずその利用
者に関する前記習熟度表を参照し、選択された利用機能
に対応する利用頻度や最終利用年月日時、申告習熟度ク
ラス等の情報が求められる。

そしてこれらの情報に従って重み付は処理を施し、現／
１の習熟度クラスの決定が行われる。

この習熟度クラスの判定は、例えば利用頻度をＰｌ、最
終利用年月日時をＴ　、現在の利用年月Ｕ時をＴ　、利
用者申告習熟度クラスをＸ　、前ｅ　　　　　　　　　
　　　　　　　１回利用習熟反クラスをＸ２ａ　ｆＡ、
Ｂ、Ｃ１、？す雑度をＰ　１そして判別関数をＦ　とし
たとき、ｒ Ｆ　　−ＫＩＰｉ＋に２　（Ｔｏ−Ｔｏ）＋　Ｎ３Ｇ　
ｔ　　［Ｘ　ｔ　］ ＋Ｋ　　Ｇ　　［Ｘ　　］十に５Ｐ。

として求められ。但し、−１；式においてに、Ｋ。

Ｉ Ｎ３．　　Ｎ４は、実験等によって適切な値に設定さて
あり、Ｙ　　、Ｙ２．Ｙ　　、Ｚ　　、Ｚ　　、Ｚ　　
は、Ａ、Ｂ、Ｃに対する評価重みである。これらの、ニ
ド価重みは Ｙ　くＹ　くＹ　、　　Ｚ　くＺ２くＺ３１　２　３　
　　ｌ なる関係を有し、実験等によって適切な値に設定される
。

ここでＧ［Ｘ］は、Ｘ　ｔ　”’　ＡのときＹｌな１す る値を取り、Ｘ　　−ＢのときＹ２なる値を取ることを
意味する。また（Ｔ　　−Ｔ　　）は、最終利用ＣＣ 年月１時から現在までのＵ数を時間換算したものである
。

しかしてクラス判定は、上述した判別関数Ｆｒの値によ
り次のようにして行われる。

Ｆ　　＜Ｎ　　　・・・Ａクラス 「　　Ｉ Ｎ　≦Ｆ　　＜Ｎ　　　・・・ＢクラスＩ　　　ｒ　　
　２ Ｎ２≦Ｆ、　　　　・・・Ｃクラス 尚、判定閾値Ｎ　　、Ｎ　　は実験等に基いて適切に定
められる。

このようにして習熟度クラスが決定されると、その決定
された習熟度クラスに対応し、ｎつ前述した如く指定さ
れた利用機能に該当するガイドメツセージやエラーメツ
セージを外部記憶装置から求める。

しかる後、今回決定された習熟度クラスと、前記習熟度
表に格納されている前回の習熟度クラスとを比較照合す
る。そして習熟度クラスに変更がある場合には、その習
熟度に変更がある旨を示すメツセージを前記ガイドメツ
セージ等に付加して書込む。

この習熟度クラス変更のメツセージは、例えば第５８図
に示すような４種類のメツセージからなる。そしてその
クラス変更の形態に応じて求められ、前記ガイドメツセ
ージ等と共に表示される。

利用者はこのようにして表示される各種メツセージに従
ってその処理掃作を行なうことになる。

具体的には作成データをファイルに格納する利用機能に
対して、その利用者が初級者クラス（Ａクラス）と判定
されると第５９図に示す如きメツセージが表示される。

そしてこのメツセージにも拘らず利用者が情報入力を２
１つだ場合には、例えば第６０図に示すようなエラーメ
ツセージの表示が行われ、その利用機能に対する操作の
ガイドが行われる。

またその利用者の習熟度が中級者クラス（Ｂクラス）と
↑り定された場合には、第６１図に示す如きメツセージ
が表示される。そしてこのメツセージにも拘らず利用者
が情報人力を誤った場合には、例えば第６２図に示すよ
うなエラーメツセージの表示が行われ、その利用機能に
対する操作のガイドが行われる。同様にその利用者の習
熟度が習熟者クラス（Ｃクラス）と判定された場合には
、第６３図に示す如きメツセージが表示され、情報人力
の誤りがある場合には、例えば第６４図に示すようなエ
ラーメツセージの表示が行われてその利用機能に対する
操作のガイドが行われる。

しかして１−述した如く表示したガイドメツセージの空
欄に対してデータ人力が行われると、制御装置は前述し
た如く求めている該当利用者の習熟度表の該当利用頻度
を（＋１）すると共に、最終刊用年月口時および前回利
用習熟クラスの更新を行なう。そして譲利用機能の実行
を促すと共に、該当利用機能が終了したものと石像して
前述した利用機能選択の為のメニュー表示動作に戻る。

ここで再び利用機能選択信号が入力されると、上述した
処理を再び繰返して実行することになる。

しかし終了選択信号が人力された場合には、上述した如
く作成・更新した習熟度表を外部記ｔａ装置ぺの習熟度
ファイルに、その該当利用者の識別コードと共に書込み
、これを保存する。そしての一連の処理手続きを終了す
る。

このようにして作業環境データ収集部２５では、システ
ムの操作に関する習熟度のデータを収集しながら、その
収集されたデータに従ってその操作を適切にガイダンス
するものとなっている。

以上が本ワークステーションの基本的な（ｉ構成とその
機能である。

次に本発明の特徴とするメディア変換方式について説明
する。

ここで行われるメディア変換とは、例えば前記＆〆１認
識部１９にて人力音声を認識処理して文′了′コード列
に変換したり、また前記音声合成部２Ｇにて文字コード
列を＆声合成処理して合成音声を生成したりする処理で
ある。この音声メディアと文字コードメディアとの間の
変換のみならず、本ワークステーションは図形認識・図
形合成、イメージ認識・イメージ合成、更には音声やイ
メージ等の圧縮・伸長処理等の種々のメディア変換機能
を備えている。

このようなメディア衣換を情報通信する通信相手端末の
種別に応じて選択制御し、通信相手端末が処理可能なメ
ディアに変換して通信出力する機能が本発明の特徴とす
るところであり、その処理は主として出力形態選択部２
４にて行われる。

この出力形態選択部２４は制御部２からのメディア選択
要求信号を受けて起動され、どのメディアを通じてデー
タ出力するかを選択するものである。

つまり文字コード列や音声、画像等の種々のメディアの
うち、どのメディアを通じて情報を通信出力するかを選
択するものである。

第６５図はこの出力形態選択部２４の概略構成図であり
、メディア選択制御部２４ａ、入力メディア制定部２４
ｂ、相手メディア判定部２４Ｃ，メディア変換テーブル
２４ｄ、および自己メディア機能テーブル２４ｅをｉえ
て構成される。また第６６図はこの出力形態選択部２４
の概略的な処理の流れを示すものである。この処理手続
きの流れに沿って該出力形態選択部２４の機能を説明す
る。

メディア選択要求ｆ二号が与えられるとメディア選択制
御部２４ａは前記制御部２に対してメディア選択動作に
必要な入力メディア情報の提供を要求する。そして人力
メディア判定部２４ｂに対してメディア情報検出要求と
メディア機能識別要求を発する。

入力メディア判定部２４ｂはメディア検出部２４１’と
メディアエ別部２４ｇとによって構成される。そして上
記メディア選択制御部２４ａによる情報要求を受けて制
御部２から与えられる入力メディアの情報を検出し、且
つその検出メディアの機能を識別判定している。この識
別判定によって、例えば種々の情報端末に通信するべく
人力された情報のメディアか識別検出されるようになっ
ている。具体的には人力メディア判定部２４ｂは、例え
ば′ｇ声データが与えられた場合、その入力メディアが
音声であり、またそのメディアの機能がＡ　Ｄ　Ｐ　Ｃ
Ｍである等として識別判定する。

しかる後、メディア選択制御部２４ａは制御部２に対し
てそのデータ出力の相手先が自己端末（ワークステーシ
ョン内）の他の機能ブロックであるか、或いは通信回線
等を介して接続される別のワークステーションや通信端
末であるかを間合せる。

そして別のワークステーションや通信端末に対してデー
タ出力することが指示されると、メディア選択制御部２
４ａは送信相手局に関する識別情報を制御部２に対して
要求する。この要求を受けてデータ出力する相手局に関
する情報か相手メディア判定部２４ｃに人力される。

相手メディア判定部２４ｃは、相手局識別部２４ｈ。

相手局メディア識別部２４１２機能識別部２４ｊを倫え
て構成され、前記メディア選択制御部２４ａからの識別
情報判定要求を受けて作動する。そして相手局に関する
識別情報から、先ず相手局の種別を識別し、相手局のメ
ディアを識別する。そしてその）口手局メディアの機能
を識別する。

具体的には制御部２から与えられる情報に従って、例え
ばデータ出力（送（λ）する通信相手局が自動ＦＡＸで
あり、その通信メディアがイメージであって、その機能
がＧＩＩＩタイプである等を識別する。尚、この相手局
の識別を、相手局からそのネゴツエーション（ハンドシ
ェーク）機能を用いて直接送られてくる情報に基いて行
うようにしても良い。また通信相手局にネゴツエーショ
ン機能がない場合には、そのメディア検出機能を機能識
別部２４ｊに持たせておけば良い。このようにすれば相
手側からのメディア情報信号に従ってその機能識別を行
なうことが可能となる。

第６７図はこの相手局の識別処理手続きの流れを示すも
のである。この流れに示されるように識別処理は、例え
ば先ず通信相手局が電話端末か否かを判定し、電話端末
である場合には該電話端末からＦＡＸ信号が到来するか
否かを判定して行われる。

そして相手局が電話であり、ＦＡＸ信号が到来する場合
には、これを相手機器がＦＡＸであると識別すれば良い
。また電話であると判定され、ＦＡＸ信号が到来しない
場合には、相手機器は通常の電話であると判定すれば良
い。史に電話てないと判定された場合には、相手機器は
電話以外の他の通信機器であると判定するようにすれば
良い。

このような判定処理によって、通信相手局の種別が判定
され、その通信相手局が処理可能なメディアの種別が判
定される。

しかして通信相手局のメディアが識別判定されると、次
にメディア選択制御部２４ａは、例えば第６８図に示す
ようにｔｌへ成されたメディア変換テーブル２４ｄを参
照して、入力メディア、入力機能、ｔｕ手手品器相手機
器メディア、相手機器の機能に対応したメディア変換選
択情報を得る。つまり入力情報を通信＃１ｌ−Ｆ局に送
信する場合、該入力情報をどのようにメディア変換すれ
ば良いか、またそれに必要なメディア変換手段はどれで
あるかの情報を求める。

例えば情報通信すべき人力メディアが音声で、その機能
がＡ　Ｄ　Ｐ　ＣＭであり、相手機器がＧＩＩＩタイプ
のＦＡＸである場合には、相手機器が処理可能なメディ
アがイメージであることから、そのメディア変換として （音声）ｔｏ（コード文字） （コード文字）ｔｏ（イメージ） を実行すれば良いことを求める。同時にそのその変換機
能が、 （ＡＤＰＣＭ、音声）ｔｏ　　（Ｇｍ；ＦＡＸ）によっ
て実現できることを求める。この際、従属的なメディア
変換情報が存在すれば、これも同時に求める。

このようにして求められたメディア変換情報が制御部２
に与えられ、前記データ出力の形式か選択的に指定され
る。この結果、前記ＡＤＰＣＭのデータ形式で入力され
る音声データは、前記音用認識部１９にて一旦文字コー
ド列に変換され、更にイメージ合成部２７にて文字画像
のイメージに変換される。そして通信相手局がＦＡＸで
あることがらＧｍモードの信号（通信メディア）に変換
されて通信装置１２．１３から送信出力される。このよ
うなメディア変換機能の選択制御によってイメージデー
タの出力機能を備えた通信相手端末に対して音声入力さ
れた情報が通信出力されることになる。

尚、データ出力が自己のワークステーション内部に対し
て行われる場合には、メディア選択制御部２４ａは自己
メディア機能テーブル２４ｅを参照して、データ出力が
可能な出力形式を求める。この情報に従ってメディア選
択制御部２４ａは前記メディア変換テーブル２４ｄの自
己メディア変換テーブルを参照し、同様にしてメディア
変換情報を求め、これを制御部２に与える。

このようにして求められるメディア変換情報に従って、
例えば前述した音声合成部２６を用いて文字コードの系
列で与えられる文章情報を音声情報にメディア変換した
り、或いは音声認識部１９を用いて音声情報を文字コー
ド系列の情報にメディア変換される。

尚、通信相手端末が段数種類のメディアに対応可能な場
合には、その中の１つを選択してメディア変換を選択制
御するようにすれば良い。この際、選択した相手メディ
アが使用中であれば空きメディアを探し出して選択制御
するようにすれば良い。

史には通信相手端末がワークステーションに対して、該
ワークステーションが対処日■能なメディアの種別の問
合せを行なってきた場合には、前記自己メディア機能テ
ーブル２４ｃを参照してその間合せに応答し、該ワーク
ステーションの種別や該ワークステーションが出力可能
なメディアの種別を通知するようにしても良い。その１
−で、通信相手端末との協議によって通信メディアを選
択するようにしても良い。

また通信相手端末がメディア選択の自動モードに設定さ
れているか、或いは手動モードに設定されているかを判
定してメディア変換の選択制御を行なうようにしても良
い。

［発明の効果〕 以上説明したように本発明によれば、通信すべき情報の
入力メディアを検出すると共に、通信相手端末が処理可
能なメディアを検出し、その険出結果に従ってメディア
変換の形態を選択するので、通信端末の機′能がワーク
ステーションと同一でない場合であっても、その通信相
手端末に効果的に情報通信することができる。従って種
々の形態の端末に対して、その端末が取扱い得るメディ
アで情報を通信出力することが可能となり、通信範囲の
拡大と、ワークステーション利用者への便宜の拡大を図
ることが可能となる。また種々のメディアを有効に利用
した情報通信を行なうことが可能となる等の実用上多大
なる効果が奏せられる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例を示すもので、 第１図は本発明に係るワークステーションの特徴的な処
理機能を示す図、第２図はワークステーションの概略構
成図、 第３図はワークステーションに付随するＩＣカードの外
観図、第４図はＩＣカードの構造を示す分解斜視図、第
５図はＩＣカードのプリント基板部の構造を示す図、第
６図はＩＣカードの半導体集積回路部の構成を示す図、 第７図はワークステーションにおける暗号化処理部の構
成を示す図、第８図は暗号・復号化の概念を示す図、第
９図は暗号化部の構成図、第１０図は復号化部の構成図
、第１１図はＲ３Ａ処理部の構成図、 第１２図はワークステーションにおけるイメージ照合部
の構成を示す図、第１３図はイメージ処理される顔の例
を示す図、第１４図はイメージ・データの構造を示す図
、 第１５図はワークステーションにおける音声認識部の構
成を示す図、第１６図は入力音声パターンの例を示す図
、第１７図は子音の音響的特徴を示す図、第１８図は遷
移ネットワークの例を示す図、第１９図は音声認識処理
の手続きを示す図、第２０図は入力音声に対する部分区
間検出を説明する為の図、第２１図は音用認識辞書の学
習処理手続きを示す図、 第２２図はワークステーションにおける文字認識部の第
１の文字認識ブロックの構成を示す図、第２３図は認識
対象となる文字が記載されるＦＡＸ送信原稿用紙の例を
示す図、第２４図は認識対象文字の切出し処理を説明す
る為の図、第２５図は文字認識部における第２の文字認
識ブロツクの構成を示す図、 第２６図はワークステーションにおける図形認識部の構
成を示す図、第２７図乃至第３０図は図形認識処理を説
明する為の図、 第３１図はワークステーションにおけるイメージ認識部
の構成を示す図、第３２図はコード変換装置の構成図、
第３３図は入力、イメージに対する処理例を示す図、第
３４図はセグメントにおける特徴点検出を示す図、 第３５図はワークステーションにおける音声照合部の構
成を示す図、第３６図はフィルタバンクの帯域分割例を
示す図、第３７図はフィルタ特性を示す図、 第３８図はワークステーションにおける音声合成部の構
成を示す図、第３９図は規則合成パラメータ生成装置の
構成図、第４０図は音声パラメータの変換（苫逍を示す
図、第４１図は音声合成器の構成図、 第４２図はワークステーションにおけるイメージ合成部
の構成を示す図、第４３図および第４４図はイメージ合
成処理の概念を示す図、第４５図はワークステーション
におけるデータベース部の構成を示す図、第４６図はデ
ータベースのデータ構造を示す図、第４７図はりレーシ
ョンの例を示す図、第４８図はりレーションの構造を示
す図、 第４９図はコマンド対応テーブルの構造を示す図、第５
０図はワークステーションにおける作業環境データ収集
部の構成を示す図、第５１図乃至第５４図はコマンド部
の処理を説明する為の図、第５５図はシステム習熟度の
データ収集処理の流れを示す図、第５６図は習熟度表の
構造を示す図、第５７図乃至第６４図は作業環境データ
収集部の処理を説明する為の図、 第６５図は本発明に係るメディア変換の彦択制御を司る
出力形態選択部の構成を示す図、第６６図は出力形態選
択処理手続きの流れを示す図、第６７図は相手局識別処
理手続きの流れを示す図、第６８図はメディア変換テー
ブルの構造を示す図である。 ｌ・・・バス、２・・・制御部、３・・・イメージ入力
装置、４・・・位置入力装置、５・・・音声人力部、６
・・・キーボーＦＮ、　７・・・ＩＣカード部、８・・
・バスコントローラ、９・・・音声出力装置、１０・・
・ディスプレイ部、１１・・・イメージ出力装置、１２
．１３・・・通信装置、１４・・・切換え装置、１５・
・・タイマ一部、１６・・・暗号化処理部、１７・・・
音声照合部、１８・・・イメージ照合部、１９・・・音
め認識部、２０・・・音用分析部、２１文字認識部、２
２・・・図形認識部、２３・・・イメージ認識部、２４
・・・出力形態選択部、２５・・・作業環境データ収集
部、２６・・・音声合成部、２７・・・イメージ合成部
、２８・・・図形合成部、２９・・・音声の圧縮・伸長
部、３０・・・イメージの圧縮・伸長部、３１・・・信
号処理部、３２・・・データベース部。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第１図 第４図 第５図 第６図 第７図 （Ｅｌ！！イし）Ｉ　　　　　　１（ｆｉ号化）第８図 第１０図 （鍵ｉｋ） 第１２図 第１３図　　　　　第１４図 ｖ４１９図 第２１図 第２４図 第２５図 第２６図 第２７図　　　　第２８図 ＃！　２９図　　　　第３０図 第３１図 第３２図 （ａ）　　　　　　　　　　　　　（ｂ）第３３図 第３４図 第３７図　　　０Ｈ 第３８図 第３９図　　　　　第４０図 第４１図 第４２図 第４３図 第４４図 第４５図 第４６図 第４８図 第４９図 第５０図 第５１図 第５６図 第５７図 第５９図 第６１図 第６２図 第６３図 第６４図

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. （１）複数種類のメディア変換手段を備えたマルチメデ
   ィア対応のワークステーションであって、該ワークステ
   ーションは、通信に供される情報の入力メディアを検出
   する入力メディア検出部と、通信相手端末が処理可能な
   メディアを検出して上記情報を通信する為の通信メディ
   アを求める相手メディア検出部と、メディア変換テーブ
   ルを参照して上記入力メディアと通信メディアに応じて
   メディア変換の種別を求める手段とを具備し、求められ
   たメディア変換の種別に応じて前記メディア変換手段を
   選択的に起動して前記入力情報をメディア変換して前記
   通信相手端末に送信してなることを特徴とするメディア
   変換方式。
2. （２）メディア変換手段は、音声認識装置、文字認識装
   置、図形認識装置、イメージ認識装置、音声合成装置、
   イメージ合成装置、図形合成装置や、各種データの圧縮
   ・伸長装置等からなり、メディア変換の種別に応じて選
   択的に用いられるものである特許請求の範囲第１項記載
   のメディア変換方式。
3. （３）相手メディア判定部は、通信相手端末の種別を検
   知して該通信相手端末が処理可能なメディアの種別を求
   めるものである特許請求の範囲第１項記載のメディア変
   換方式。
4. （４）相手メディア判定部は、通信相手端末が処理可能
   なメディアが複数種類あるとき、その１つを選択して通
   信メディアを定めるものである特許請求の範囲第１項記
   載のメディア変換方式。
5. （５）相手メディア判定部は、通信相手端末が通信メデ
   ィアに応じて処理メディアを自動設定するか否かを判定
   して情報を通信するに適した通信メディアを求めるもの
   である特許請求の範囲第１項記載のメディア変換方式。
6. （６）相手メディア判定部は、通信相手端末の要求に応
   じて該ワークステーションの種別、または該ワークステ
   ーションが出力可能なメディアの種別を該通信相手端末
   に通知する機能を備えてなるものである特許請求の範囲
   第１項記載のメディア変換方式。