KR910007531B1 - 음성인식장치 - Google Patents

음성인식장치 Download PDF

Info

Publication number
KR910007531B1
KR910007531B1 KR1019880017410A KR880017410A KR910007531B1 KR 910007531 B1 KR910007531 B1 KR 910007531B1 KR 1019880017410 A KR1019880017410 A KR 1019880017410A KR 880017410 A KR880017410 A KR 880017410A KR 910007531 B1 KR910007531 B1 KR 910007531B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
syllable
similarity
recognition
memory
syllables
Prior art date
Application number
KR1019880017410A
Other languages
English (en)
Other versions
KR890010792A (ko
Inventor
히로시 마츠우라
Original Assignee
가부시기카이샤 도시바
아오이 죠이치
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 가부시기카이샤 도시바, 아오이 죠이치 filed Critical 가부시기카이샤 도시바
Publication of KR890010792A publication Critical patent/KR890010792A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR910007531B1 publication Critical patent/KR910007531B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/04Segmentation; Word boundary detection
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/08Speech classification or search
    • G10L15/10Speech classification or search using distance or distortion measures between unknown speech and reference templates
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/28Constructional details of speech recognition systems
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00Speech recognition
    • G10L15/02Feature extraction for speech recognition; Selection of recognition unit
    • G10L2015/027Syllables being the recognition units

Abstract

내용 없음.

Description

음성인식 장치
제1도는 본 발명의 1실시예에 관한 음성인식장치를 도시해 놓은 블록도.
제2도는 입력음성의 각 음절에 대한 음절후보와 그 유사도의 예를 도시해 놓은 설명도.
제3도는 제2도에 도시된 음절후보정보의 유사도메모리로 격납예를 도시해 놓은 도면.
제4도는 제1도에 도시된 실시예에서 유사도메모리의 검색처개념을 도시해 놓은 개념도.
제5도는 음절탈락이 생길 경우 입력음성의 각 음절에 대한 음절후보와 그 유사도의 에를 도시해 놓은 설명도.
제6도는 제5도에 도시된 음절후보정보의 유사도메모리로 격납예를 도시해 놓은 도면.
제7도는 제1도에 도시된 실시예에서 유사도메모리상에서 데이터격납구조의 예를 도시해 놓은 설명도.
제8도는 제1도에 도시된 실시예에서 음절인식의 처리수순을 도시해 놓은 흐름도이다.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
1 : 음절인식부 2 : 유사도메모리
3 : 음절위치카운터 4 : 사전메모리
5 : 어드레스카운터 6 : 일치도계산부
7 : 제어부 8 : 음절인식제어부
9 : 음절사전메모리.
[배경기술 및 적용분야]
본 발명은 입력음성을 고정밀도로 인색할 수 있도록 된 음성인식장치에 관한 것이다.
먼저 음절로 이루어진 단어 또는 n문자로 이루어진 단어를 인식하는 단어인식장치로서, 예컨대 일본국 공개특허공보 소59-197974호에 개시되어 있는 것이 알려져 왔다.
이 단어인식장치는 n음절로 이루어지는 입력음성의 각 음절(Ai; 여기서 i=1, 2∼n)을 각각 인식처리해서 각 음절마다 그 음절(Ai; 여기서 i는 음절수를 나타냄)과 인식대상음절(BK; 여기서 K=1,2…n)(K는 음절명을 나타냄)(인식대상음절로는 입력되어진 음절(Ai)과 비교되는 모든 음절을 의미하고, 예컨대 일본어인 경우 단음절로서 101개의 카테고리가 있음)의 유사도(SK,i : 또는 상위도)(K 및 i는 각각 음절명 및 음절수를 나타냄)를 구할 수 있고, 이 유사도(SK, i)를 상기 인식대상음절(BK)과 그 음절위치(i)에 의해 정해지는 유사도메모리상 특정한 격납위치에 각각 격납시켜 놓는다. 그러나 사전메모리에 등록되어 있는 사전항목의 각 음절코드(Ci; 여기서 i=1,2∼n)와, 그 음절코드(Ci)의 상기 사전항목내에서 음절위치(i)에 의해 정해지는 상기 유사도메모리상의 위치에 격납되어 있는 유사도를 해당 사전항목의 각 음절에 대해 각각 구할 수가 있다. 그런 다음 상기 유사도메모리로부터 구해진 유사도에 기해 상기 입력음성의 음절(Ai)과 사전항목의 음절(Ci)의 일치도를 계산해서, 이 일치도가 높은 사전항목을 상기 입력음성에 대한 인식후보로서 구할 수 있는 것이다.
이와 같은 입력음성인식방법에 의하면, 입력음성을 간이(簡易)하면서 고속으로도 정확하게 인식시켜, 이를 정보입력시키는 것이 가능하게 된다.
그러나 발성입력되는 음성이 자연스런 발생에 가까운 정도, 입력음성의 각 음절(Ai)중 몇개가 탈락된다든지 표 1개의 음절이 복수의 음절로서 꺼내거나 한다. 예를 들어 입력음성의 음절(A3)이 탈락되면 그 인식계열은
A1, A2, A4, A5…An
로 된다. 또 입력음성의 음절(A2)이 2개의 음절(A2')(A2'')로서 꺼내어지게 되면 그 인식계열은
A1, A2', A2'', A4, A5,…An
로 된다. 이상과 같은 사태가 생긴다면, 사전항목의 각 음절코드열(Ci)에 대한 일치도의 계산으로 C3 이후에서 음절위치의 벗어남에 기인되는 착오가 생겨, 결국 올바른 일치도가 구해지지 않게 된다. 그 결과 입력 음성을 정밀도 좋게 인식할 수 없게 된다는 결점이 있었다.
[발명의 목적]
본 발명은 상기와 같은 결점을 해소시키기 위해 발명된 것으로, 발성입력되는 음성을 간이하면서 고정밀도로 인식할 수 있음으로 실용성이 높은 음성인식장치를 제공합에 그 목적이 있다.
[발명의 구성]
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명 음성인식장치는, 기준음절데이터를 격납시키는 음절사전메모리수단과, 입력음성의 각 음절을 상기 음절사전메모리수단으로부터의 음절사전과 대조해서 적어도 1개의 음절인식 후보와 그 유사도를 계산함과 더불어 상기 음절인식후보에 대한 유사도로부터 적어도 1개의 보조유사도를 구하는 음절인식수단, 이 음절인식수단으로부터 공급되어진 음절인식후보와 그 유사도를 상기 기준데이터와 그 음절위치에 의해 정해지는 특정한 격납위치에 기억시킴과 더불어 상기 음절위치가 전후로 벗어난 격납위치에 상기 보조유사도를 기억시키는 유사도메모리수단, 인식대상으로 하는 음성항목의 음절계열을 격납시키는 사전메모리수단, 이 사전메모리수단으로부터 출력되는 음절코드열을 구성하는 음절과 그 음절위치를 어드레스데이터로서 상기 유사도메모리수단을 억세스해서 얻어진 유사도를 가산시켜 입력되어진 음성과 음절 코드열의 일치도를 구하는 일치도계산수단 및, 이 일치도계산수단으로 상기 음절코드열에 대해 계산되어진 일치도를 상호적으로 비교해서 상기 입력음성에 대한 인식결과를 구하는 수단으로 이루어진 것을 그 특징으로 한다.
또 본 발명은 복수음절로 이루어진 입력음성의 각 음절을 각각 인식처리한 다음 이 인식결과로서 구해지는 음절코드열과 사전메모리에 등록되어 있는 사전항목의 음절코드열과의 일치도를 계산해서 상기 입력음성을 인식시키는 음성입력장치에 있어서, 상기 일치도의 계산을 인식결과로서 구해지는 음절코드열의 음절위치를 전후로 쉬프트시켜 구해지는 음절코드열에 대해서도 실행하도록 된 것을 그 특징으로 한다.
구체적으로는 입력음성의 각 음절과 인식대상음절의 유사도를 그 음절위치와 인식대상음절에 의해 정해지는 유사도메모리상의 격납위치에 각각 격납시킴과 더불어, 이 유사도메모리상의 음절위치가 전후로 벗어난 격납위치에 상기 인식대상음절에 대해 구해지는 유사도로부터 계산되는 새로운 유사도를 각각 격납시키고, 이 유사도메모리로부터 연속되는 n음절에 대한 각 유사도의 합을 일부로 일치도의 계산을 이룸으로 음절의 탈락이라든지 부가에 기인하는 음절위치의 벗어남이 생길 경우에도 입력음성에 대한 올바른 인식결과가 얻어지도록 된 것이다.
[작용]
이렇게 구성된 본 발명 음성인식장치에 의하면, 입력음성의 각 음절에 대해 그 음절위치마다 구해지는 인식대상음절에 대한 유사도로부터 그 음절위치가 벗어나는 경우에서 유사도를 구한 다음 이들 유사도를 종합적으로 판단해서 사전항목에 해당하는 음절계열을 구할 수 있기 때문에, 입력음성에 대한 각 음절의 인식과정에 있어 음절의 탈락이라든지 음절의 분할꺼냄에 기인하는 음절위치의 벗어남이 생길 경우에도 그 입력음성을 올바르게 인식시키는 것이 가능하게 된다.
결국 사전메모리에 등록되어 있는 사전항목의 음절코드열에 대해 입력음성의 각 음절을 인식처리해서 구해지는 음절코드열을 그 음절위치에 벗어남이 생길 경우도 상정해서 생성시키고, 이들 음절코드열사이에서 일치도를 계산해서 입력음성을 인식처리하는 것으로 되어 있다. 그 결과 입력음성에 대한 인식음절의 탈락이 생길 경우에도, 또 불필요한 음절의 부가가 생길 경우에도 이것에 기인하는 음절위치의 벗어나는 현상을 효과적으로 흡수해서 입력음성을 고정밀도로 인식하는 것이 가능하게 된다.
[실시예]
이하 본 발명의 1실시예를 예시도면을 참조해서 상세히 설명한다.
제1도는 본 발명의 1실시예에 관한 음성인식장치를 도시해 놓은 요부개략구성도로서, 참조부호1은 음절로 이루어지는 입력음성을 음성단위로 인식시키는 음절인식부를 나타낸 바, 이 음절인식부(1)는 입력음성의 각 음절에 대해 축차적으로 음절사전메모리(9)의 음절사전과 대조해서 그 유사도를 계산하자마자 예컨대 제3위까지의 음절후보를 구할 수 있는 것이다. 구체적으로는 「東京」으로 되는 단어가 발성입력된 경우, 그 각 음절에 대해 제2도에 도시된 바와 같이 제1위로부터 제3위까지의 음절후보와, 그 음절후보를 얻었던 유사도를 각각 구할 수 있게 된다. 따라서 음절인식부(1)는 예컨대 디지털신호프로세서로 구성되어져 있다.
그리하여 이 음절인식부(1)로 구해지는 음절후보의 유사도는, 그 음절후보와 입력음성에서의 음절위치에 따라 유사도메모리(2)에 각각 격납시켜 인식처리에 이바지하게 된다. 즉 유사도메모리(2)는 예컨대 제3도에 도시된 바와 같이 음절명과 음절위치에 따른 격납위치에 그 유사도를 각각 격납시키기 위한 메모리구조를 갖추고 있다. 그러나 상기 입력음성으로부터 구해지는 각 음절에 대한 음절후보의 유사도를 그 음절후보에 해당하는 음절명의 위치로 있고, 또 입력단어음성에서의 음절위치에 의해 지정되는 위치에 각각 격납시키는 것으로 되어 있다. 구체적으로는 입력음성「東京」에 대해 제2도에 도시된 바와 같이 그 음절후보가 각각 구해지는 경우, 그들 음절후보에 대해 각각 구해지는 유사도를 제3도에 도시된 바와 같이 먼저 그 제1음절에 대해서는, 음절명「あ」의 위치에 유사도(30)와 음절명「と」의 위치에 유사도(80) 및 음절명「ぽ」의 위치에 유사도(40)를 각각 격납시키고 있다.
이와 마찬가지로 해서 제2음절에 대해서는 음절명「ぅ」의 위치에 유사도(50)와 음절명「く」의 위치에 유사도(70) 및 음절명「ふ」의 위치에 유사도(60)를 각각 격납시킨 다음, 제3음절에 대해서는 음절명「ぽ」의 위치에 유사도(70)와 음절명「びょ」의 위치에 유사도(50) 및 음절명「ときよう」의 위치에 유사도(60)를 각각 격납시키고 있다. 그리고 제4음절에 대해서는 음절명「う」의 위치에 유사도(80)와 음절명「く」의 위치에 유사도(50) 및 음절명「ぷ」의 위치에 유사도(40)를 각각 격납시키고 있다.
여기서 제4음절째까지의 음절후보의 유사도를 유사도메모리(2)에 격납시키도록 되어 있는 바, 어느 음절째까지의 유사도를 격납시키는지는 일반적으로 입력단어를 구성하는 음절수에 따라 정해지면 좋은 것은 물론인 것이다. 또 각 음절위치에 대응한 유사도의 격납은 사전메모리(4)로부터 출력되는 음절코드 및 음절위치카운터(3)로부터의 어드레스값을 어드레스정보로서 이루어진다. 그런데 사전메모리(4)는 인식대상으로 하는 음성(사전항목)의 음절계열을 격납시키게 되고, 이 인식대상음성의 각 음절계열은 예컨대 음절코드의 연결로서 각각 표현되게 된다.
그리하여 어드레스카운터(5)는 상기 사전메모리(4)에 격납되어진 사전항목의 음절코드와, 음절위치카운터(3)로부터의 음절위치정보를 기초로 해서 그 음절후보의 유사도가 구해진다. 즉, 어드레스카운터(5)는 제어부(7)의 제어를 받아 입력음성의 음절수와 같은 음절수로 이루어진 사전항목이 사전메모리(4)로부터 출력되도록 어드레스값을 사전메모리(4)에 공급한다. 그리고 상기 음절위치카운터(3)에 따른 음절위치에 대한 제어와 협동해서, 사전항목의 각 음절명과 그 음절위치에 의해 특정되는 상기 유사도메모리(2)상의 위치에 격납되어 있는 유사도를 각각 구해 이를 일치도계산부(6)에 부여하게 된다.
즉 제4도에 유사도메모리(2)의 검색처리개념을 도시한 바와 같이 사전메모리(4)에 등록되어 있는 사전항목이 음절코드[C1∼C4]로 부여되는 경우, 유사도메모리(2)의 음절명[C1] 및 제1음절명으로서 특정되는 위치에 격납되어 있는 유사도(SK,1)를 구하고, 이와 마찬가지로 해서 음절명[C2]과 제2음절째로서 특정되는 위치에 격납되어 있는 유사도(SK,2)와, 음절명[C3]과 제3음절째로서 특정되는 위치에 격납되어 있는 유사도(SK,3) 및, 음절명[C4]과 제4음절째로서 특정되는 위치에 격납되어 있는 유사도(SK,4)를 각각 구하는 것으로 되어 있다.
일치도계산부(6)는 이와 같이 해서 사전메모리(4)로부터 순서대로 독출되는 사전항목의 음절가 음절위치에 따라 유사도메모리(2)로부터 구해지는 유사도를 가산시켜 그 사전단어에 대한 일치도를 구하고 있다.
일반적으로 n음절로 이루어진 음성에 대해 그 i음절째의 음절코드에 대한 유사도를 상기 유사도메모리(2)로부터 Si로 구해, 각 음절위치마다 구해지는 유사도를 가산시켜 그 일치도(TS)는
TS=
Figure kpo00001
로 구해진다. 제어부(7)는 이와 같이 해서 각 사전항목에 대해 구해지는 일치도를 상호적으로 비교해서, 예컨대 일치도가 높은 X개의 사전항목을 상기 입력음성에 대한 인식후 보음성으로 구해지는 것을 되어 있다.
또 음절인식제어부(8)는 상기 음절인식부(1)에 의해 입력음성의 음절인식처리를 제어함과 더불어 상기 제어부(7)의 제어를 받아 입력음성에 대한 인식처리의 개시를 입력음성마다 제어하게 된다. 음절인식제어부(8)는 예컨대 미국 모토롤라사의 16비트 마이크로프로세서 M68000를 써서 구성되어져 있다.
이상과 같이 구성된 본 음성인식장치에 의하면, 예를 들어 전술한 바와 같이 음성「東京」이 입력되어 이 입력음성의 각 음절에 대한 음절후보가 제2도에 도시된 바와 같이 구해지고, 유사도메모리(2)에 제3도에 도시된 바와 같이 유사도의 정보가 구해지는 경우, 사전메모리(4)에 등록되어 있는 인식대상음성에 대해 다음과 같이 해서 일치도의 정보가 구해진다.
즉 입력음성이 4음절로 되어 있음으로 사전메모리(4)로부터 4음절의 사전항목을 순서대로 독출한 다음, 그 사전항목의 음절명과 음절위치에 의해 특정되는 유사도메모리(2)의 위치를 검색해서 그곳에 격납되어 있는 유사도를 각각 독출한다. 예를 들어 「東金; トウガネ」로 되는 사전항목에 대해 유사도메모리(2)를 검색해서, 제1음절째에 대해 유사도(80)와 제2음절째에 대해 유사도(50), 제3음절째에 대해 유사도(0) 및 제4음절째에 대해 유사도(0)를 각각 얻어낸다. 그 결과 입력음성의 사전항목에 대한 일치도(TS)가 (80+50+0+0=130)로 구해진다. 이와 마찬가지로 해서 다른 사전항목에 대해서도 그 일치도(TS)를 각각 순서대로 구할 수 있게 된다.
그리고 사전메모리(4)로부터 「東京; トウキョウ」로 되는 사전항목이 독출되는 경우에는, 제1음절째에 대해 유사도(80)와 제2음절째에 대해 유사도(50), 제3음절째에 대해 유사도(70) 및 제4음절째에 대해 유사도(80)를 각각 얻어낸다. 이 경우에는 입력음성의 사전항목에 대한 일치도(TS)가 (80+50+70+80=280)로 구해진다. 그러나, 각 사전항목에 대해 각각 구해지는 일치도의 상호비교가 이루어져, 상기 사전항목「東京; トウキョウ」에 대해 구해지는 일치도가 가장 높은 것이 확인될 때 이 사전항목「東京」이 상기 입력음성에 대한 인식후보로서 구해진다.
그런데 전술한 입력음성「東京; トウキョウ」에 대한 음절의 인식과정에 있어 음절의 탈락이 생기게 되고, 예컨대 제5도에 도시된 바와 같이 3음절로 이루어진 음절후보가 구해지는 경우에는 유사도메모리(2)는 제6도에 도시된 바와 같이 유사도의 정보가 격납되게 된다. 즉 「東京; とうきょう」로 되는 4음절의 입력음성에 대해 음절인식할 때 제2음절의 「う」를 붙잡을 수 없는 경우, 입력음성은 「ときょう」로 되는 3음절의 음성으로 처리된 결과 제4음절째가 검출되지 않게 된다. 그래서 제2음절째 및 제3음절째가 인식후보가 본래의 음절위치로부터 벗어나 검출되는 것으로 된다.
이상과 같은 사태가 생긴다면 사전메모리(4)에 등록되어 있는 사전항목「東京; トウキョウ」가 4음절이므로, 이것과 일치도의 계산이 이루어지지 않음에 따라 입력음성이 올바르게 인식되지 않는다. 설사 선두로부터 3음절까지를 매칭처리해서 그 일치도를 구하도록 된 경우로 있어도 2음절째로부터 음절코드열에 벗어나 있기 때문에, 그 일치도(TS)는 제1음절째에 대해 유사도(80)와 제2음절째에 대해 유사도(0) 및 제3음절째에 대해 유사도(0)이므로 (80+0+0=80)로서 대단히 작은 값으로 구해진다. 그런고로 입력음성을 올바르게 인식해서 얻어질 가능성이 대단히 적어지게 된다.
그리하여 본 음성인식장치가 특징으로 하는 점은, 상기 유사도메모리(2)에 입력음성의 각 음절에 대해 구해지는 음절후보의 유사도를 격납시킬 때, 그 음절위치가 전후로 벗어난 격납위치에도 상기 유사도로부터 새롭게 구해지는 유사도를 격납시키도록해서, 그에 따라 음절의 탈락이라든지 부가에 기인하는 음절위치의 벗어나는 현상을 흡수해서 일치도의 계산처리를 실행하도록 하는 점이다.
제7도는 이상과 같은 처리를 실행함으로서 구해지는 유사도메모리(4)의 데이터구조예를 도시해 놓은 것으로, 으로 둘러쌓여 도시된 숫자값이 입력음성의 각 음절에 대해 인식처리되어 구해지는 인식후보의 유사도를 도시해 놓았다. 제7도는 「東京; ときょう」의 제2음절이 결락된 경우 유사도메모리(2)의 내용을 제6도에 도시된 격납예에 대비해서 도시해 놓았다.
여기서 2음절까지의 탈락에 대처하기에는 제i음절에 대해 구해지는 유사도값(j)으로부터 같은 음절명의 제(i+1)음절째의 위치에 새롭게 생성된 유사도값(j-10)을 격납시키고, 또 같은음절명의 제(i+2)음절째의 위치에 새롭게 생성된 유사도값(j-20)을 격납시키고 있다. 따라서, 이 유사도값의 저감은 벗어남의 크기에 따라 정해지는 것이다. 또 여기서 1음절의 부가에 대처하기에는 제i음절에 대해 구해지는 유사도값(j)으로부터 같은음절명의 제(i-1)음절째의 위치에 새롭게 생성된 유사도값(j-10)을 격납시킨 것으로 되어있다.
즉 제8도에 그 처리수속예를 도시한 바와 같이 입력음성에 대한 음절검출과 그 음절인식에 따라 (21단계), 그 음절에 대한 인식후보와 그 인식후보를 얻었던 유사도를 각각 구한다(23단계). 그래서 그 유사도를 인식후보에 따라 유사도메모리(2)에 격납시킨다(25단계). 이어 상기 인식부보를 얻었던 음절위치를 쉬프트 시키고(27단계), 그 쉬프트량에 따라 해당 인식후보를 얻었던 유사도를 전술한 바와 같이 갱신시킨다(29단계). 이렇게 갱신되어진 유사도를 상기 쉬프트되어진 음절위치에 따라 상기 유사도메모리(2)에 격납시킨다(31단계). 따라서, 이 음절위치의 쉬프트처리는 현음절위치를 i로 할 때(i-1), (i+1), (i+2)등으로 이루어진다. 이상의 처리를 입력음성으로부터 음절이 꺼내어질 때마다 반복적으로 실행하게 된다(23단계).
이와 같이 해서 유사도메모리(2)의 데이터구조를 구축시킨 다음, 전술한 음절의 탈락 및 부가에 대응해서 사전메모리(4)의 등록되어진 사전항목과의 매칭처리를 각 음절에 대해 (i-1), i, (i+1), (i+2)음절에 대해 각각 실행시켜 그 일치도(TS)를 계산한다(35단계, 37단계). 단 이 경우에는 음절수의 다른 것에 대해 일치도를 계산하게 됨으로, 예컨대 그 음절수에 준해 중첩계수 W(j)를 써서 TS'=TS/W(j)로 되는 연산을 실행하고, 그 일치도를 정규화 처리하는 것이 바람직하다. 그에 더하여 각 인식항목에 대해 구해지는 일치도를 상호적으로 비교하도록 하면 좋다. 그러나 그 비교결과에 따라 사전항목중으로부터 인식후보를 추출해낸다(39단계).
이상과 같이 유사도메모리(2)를 써서 실행되는 일치도계산에 의하면, 사전항목 「東京; トウキョウ」에 대해 구해지는 일치도가 예컨대
TS=80+70+60+70=280
로서 계산되고, 이를 정규화한 값이
TS'=TS/W(4)=280/W(4)
로 계산됨으로 충분히 큰 값으로 된다. 그 결과 제2음절째가 탈락해서 음절인식이 되는 경우로 있어도 그 입력음성을 높은 정밀도로 인식하는 것이 가능하게 된다. 즉 제1위의 인식후보로서 구해지지 않을 경우로 있어도 상위의 인식후보로서 구해지는 가능성이 대단히 높아지게 되고, 그 결과 그 인식확률의 향상을 기할 수 있게 된다.
예를 들어 전술한 음성입력장치를 다른 전자기기의 입력장치로서 쓰여지는 경우에도 그 효과가 크다. 결국 통상적인 회화라든지 발성등으로는 음절의 탈락등이 점점 생기겠지만, 종래에는 이에 대처할 수 없어 1단어씩 천천히 발성하지 않으면 확실한 입력이 이루어질 수 없었다. 이에 대해 전술한 음성입력장치에서는 상기 탈락등이 생기는 발성으로 있어도 이를 상위의 인식후보로서 구할 수 있게 된다. 따라서, 사용자에 대해 인식후보내의 상위인식후보를 표시하게 되고, 그중으로부터 올바른 것을 선택시켜지면 일부로 다시 한번 주의가 미치는 음성을 입력할 필요가 없게 된다. 따라서 그 쓰여지는 편리함이 대폭적으로 향상되어진다.
[발명의 효과]
본 발명은 전술한 실시예에 한정되는 것이 아닌 바, 여기서 2음절까지의 탈락과 1음절의 부가에 대처하기에는 그 음절위치가 벗어난 위치에도 유사도를 부여하는 것처럼 되었지만, 음절위치의 벗어난 정도는 음성입력장치의 사용에 따라 정해지면 좋다. 또 유사도값의 저감정도도 그 사용에 따라 정해지면 좋다. 그 이외의 본 발명은 그 요지가 벗어나지 않는 범위에서 여러종류로 변형해서 실시할 수가 있다.

Claims (4)

  1. 기준음절데이터를 격납시키는 음절사전메모리수단(9)과, 입력음성의 각 음절을 상기 음절사전메모리수단(9)으로부터의 음절사전과 대조해서 적어도 1개의 음절인식후보와 그 유사도를 계산함과 더불어 상기 음절인식후보에 대한 유사도로부터 적어도 1개의 보조유사도를 구하는 음절인식수단(1), 이 음절인식수단(1)으로부터 공급되어진 음절인식후보와 그 유사도를 상기 기준데이터와 그 음절위치에 의해 정해지는 특정한 격납위치에 기억시킴과 더불어 상기 음절위치가 전후로 벗어난 격납위치에 상기 보조유사도를 기억시키는 유사도메모리수단(2), 인식대상으로 하는 음성항목의 음절계열을 격납시키는 사전메모리수단(4), 이 사전메모리수단(4)으로부터 출력되는 음절코드열을 구성하는 음절과 그 음절위치를 어드레스데이터로서 상기 유사도메모리수단(7)을 억세스해서 얻어진 유사도를 가산시켜 입력되어진 음성과 음절코드열의 일치도를 구하는 일치도계산수단(6) 및, 이 일치도계산수단(6)으로 상기 음절코드열에 대해 계산되어진 일치도를 상호적으로 비교해서 상기 입력음성에 대한 인식결과를 구하는 수단으로 이루어진 것을 특징으로 하는 음성인식장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 일치도계산수단(6)이 n음절로 이루어지는 음성에 대해 그 i음절째의 음절코드에 대한 유사도를 상기 유사도메모리수단(2)으로부터 Si로 구해, 각 음절위치마다 구해지는 유사도를 가산시켜 그 일치도(TS)를
    Figure kpo00002
    로 구할 수 있도록 된 것을 특징으로 하는 음성인식장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 일치도계산수단(6)이 음절수에 준한 중첩계수(W(j))를 써서 「정규화다음의 일치도(TS')=일치도(TS)/중첩계수(W(j))」의 계산으로 일치도를 정규화시키도록 된 것을 특징으로 하는 음성인식장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 유사도메모리수단(2)이 제i음절에 대해 구해지는 유사도(j)로부터 같은음절명의 제i음절로부터 N번째의 음절위치에 유사도(j)보다도 낮은 값의 보조유사도를 기억시키도록 된 것을 특징으로 하는 음성인식장치.
KR1019880017410A 1987-12-24 1988-12-24 음성인식장치 KR910007531B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP?62-325368 1987-12-24
JP62325368A JP2739945B2 (ja) 1987-12-24 1987-12-24 音声認識方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR890010792A KR890010792A (ko) 1989-08-10
KR910007531B1 true KR910007531B1 (ko) 1991-09-27

Family

ID=18176051

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019880017410A KR910007531B1 (ko) 1987-12-24 1988-12-24 음성인식장치

Country Status (3)

Country Link
US (1) US4985924A (ko)
JP (1) JP2739945B2 (ko)
KR (1) KR910007531B1 (ko)

Families Citing this family (133)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2966002B2 (ja) * 1989-08-29 1999-10-25 三菱電機株式会社 音声認識装置
US5794194A (en) * 1989-11-28 1998-08-11 Kabushiki Kaisha Toshiba Word spotting in a variable noise level environment
US6236964B1 (en) * 1990-02-01 2001-05-22 Canon Kabushiki Kaisha Speech recognition apparatus and method for matching inputted speech and a word generated from stored referenced phoneme data
US5454062A (en) * 1991-03-27 1995-09-26 Audio Navigation Systems, Inc. Method for recognizing spoken words
US5592389A (en) * 1990-12-03 1997-01-07 Ans, Llp Navigation system utilizing audio CD player for data storage
US5748840A (en) * 1990-12-03 1998-05-05 Audio Navigation Systems, Inc. Methods and apparatus for improving the reliability of recognizing words in a large database when the words are spelled or spoken
JPH0728830A (ja) * 1993-06-25 1995-01-31 Matsushita Electric Ind Co Ltd オーディオデータファイルの分析処理装置
US5680510A (en) * 1995-01-26 1997-10-21 Apple Computer, Inc. System and method for generating and using context dependent sub-syllable models to recognize a tonal language
US5706398A (en) * 1995-05-03 1998-01-06 Assefa; Eskinder Method and apparatus for compressing and decompressing voice signals, that includes a predetermined set of syllabic sounds capable of representing all possible syllabic sounds
US5657424A (en) * 1995-10-31 1997-08-12 Dictaphone Corporation Isolated word recognition using decision tree classifiers and time-indexed feature vectors
CN1343337B (zh) * 1999-03-05 2013-03-20 佳能株式会社 用于产生包括音素数据和解码的字的注释数据的方法和设备
US7212968B1 (en) 1999-10-28 2007-05-01 Canon Kabushiki Kaisha Pattern matching method and apparatus
US6882970B1 (en) 1999-10-28 2005-04-19 Canon Kabushiki Kaisha Language recognition using sequence frequency
US7310600B1 (en) 1999-10-28 2007-12-18 Canon Kabushiki Kaisha Language recognition using a similarity measure
US8645137B2 (en) 2000-03-16 2014-02-04 Apple Inc. Fast, language-independent method for user authentication by voice
GB0011798D0 (en) * 2000-05-16 2000-07-05 Canon Kk Database annotation and retrieval
GB0015233D0 (en) 2000-06-21 2000-08-16 Canon Kk Indexing method and apparatus
GB0023930D0 (en) 2000-09-29 2000-11-15 Canon Kk Database annotation and retrieval
GB0027178D0 (en) 2000-11-07 2000-12-27 Canon Kk Speech processing system
GB0028277D0 (en) * 2000-11-20 2001-01-03 Canon Kk Speech processing system
US20080040831A1 (en) * 2006-08-17 2008-02-21 Ali Nilforushan Temperature altering garment and methods of use thereof
US7739748B2 (en) * 2006-08-17 2010-06-22 Snapbac, Llc Temperature altering garment and methods of use thereon
KR100679042B1 (ko) * 2004-10-27 2007-02-06 삼성전자주식회사 음성인식 방법 및 장치, 이를 이용한 네비게이션 시스템
US8677377B2 (en) 2005-09-08 2014-03-18 Apple Inc. Method and apparatus for building an intelligent automated assistant
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US8977255B2 (en) 2007-04-03 2015-03-10 Apple Inc. Method and system for operating a multi-function portable electronic device using voice-activation
JP5178109B2 (ja) * 2007-09-25 2013-04-10 株式会社東芝 検索装置、方法及びプログラム
US9330720B2 (en) 2008-01-03 2016-05-03 Apple Inc. Methods and apparatus for altering audio output signals
US8996376B2 (en) 2008-04-05 2015-03-31 Apple Inc. Intelligent text-to-speech conversion
US10496753B2 (en) 2010-01-18 2019-12-03 Apple Inc. Automatically adapting user interfaces for hands-free interaction
US20100030549A1 (en) 2008-07-31 2010-02-04 Lee Michael M Mobile device having human language translation capability with positional feedback
WO2010067118A1 (en) 2008-12-11 2010-06-17 Novauris Technologies Limited Speech recognition involving a mobile device
US9858925B2 (en) 2009-06-05 2018-01-02 Apple Inc. Using context information to facilitate processing of commands in a virtual assistant
US10241752B2 (en) 2011-09-30 2019-03-26 Apple Inc. Interface for a virtual digital assistant
US10241644B2 (en) 2011-06-03 2019-03-26 Apple Inc. Actionable reminder entries
US20120309363A1 (en) 2011-06-03 2012-12-06 Apple Inc. Triggering notifications associated with tasks items that represent tasks to perform
US9431006B2 (en) 2009-07-02 2016-08-30 Apple Inc. Methods and apparatuses for automatic speech recognition
US10679605B2 (en) 2010-01-18 2020-06-09 Apple Inc. Hands-free list-reading by intelligent automated assistant
US10276170B2 (en) 2010-01-18 2019-04-30 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US10705794B2 (en) 2010-01-18 2020-07-07 Apple Inc. Automatically adapting user interfaces for hands-free interaction
US10553209B2 (en) 2010-01-18 2020-02-04 Apple Inc. Systems and methods for hands-free notification summaries
US8682667B2 (en) 2010-02-25 2014-03-25 Apple Inc. User profiling for selecting user specific voice input processing information
US10762293B2 (en) 2010-12-22 2020-09-01 Apple Inc. Using parts-of-speech tagging and named entity recognition for spelling correction
US9262612B2 (en) 2011-03-21 2016-02-16 Apple Inc. Device access using voice authentication
US10057736B2 (en) 2011-06-03 2018-08-21 Apple Inc. Active transport based notifications
US8994660B2 (en) 2011-08-29 2015-03-31 Apple Inc. Text correction processing
US10134385B2 (en) 2012-03-02 2018-11-20 Apple Inc. Systems and methods for name pronunciation
US9483461B2 (en) 2012-03-06 2016-11-01 Apple Inc. Handling speech synthesis of content for multiple languages
US9280610B2 (en) 2012-05-14 2016-03-08 Apple Inc. Crowd sourcing information to fulfill user requests
US9721563B2 (en) 2012-06-08 2017-08-01 Apple Inc. Name recognition system
US9495129B2 (en) 2012-06-29 2016-11-15 Apple Inc. Device, method, and user interface for voice-activated navigation and browsing of a document
US9576574B2 (en) 2012-09-10 2017-02-21 Apple Inc. Context-sensitive handling of interruptions by intelligent digital assistant
US9547647B2 (en) 2012-09-19 2017-01-17 Apple Inc. Voice-based media searching
CN113470640B (zh) 2013-02-07 2022-04-26 苹果公司 数字助理的语音触发器
US9368114B2 (en) 2013-03-14 2016-06-14 Apple Inc. Context-sensitive handling of interruptions
CN105027197B (zh) 2013-03-15 2018-12-14 苹果公司 训练至少部分语音命令系统
WO2014144579A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 Apple Inc. System and method for updating an adaptive speech recognition model
JP2014229272A (ja) * 2013-05-27 2014-12-08 株式会社東芝 電子機器
WO2014197336A1 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for detecting errors in interactions with a voice-based digital assistant
WO2014197334A2 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for user-specified pronunciation of words for speech synthesis and recognition
US9582608B2 (en) 2013-06-07 2017-02-28 Apple Inc. Unified ranking with entropy-weighted information for phrase-based semantic auto-completion
WO2014197335A1 (en) 2013-06-08 2014-12-11 Apple Inc. Interpreting and acting upon commands that involve sharing information with remote devices
US10176167B2 (en) 2013-06-09 2019-01-08 Apple Inc. System and method for inferring user intent from speech inputs
DE112014002747T5 (de) 2013-06-09 2016-03-03 Apple Inc. Vorrichtung, Verfahren und grafische Benutzerschnittstelle zum Ermöglichen einer Konversationspersistenz über zwei oder mehr Instanzen eines digitalen Assistenten
CN105265005B (zh) 2013-06-13 2019-09-17 苹果公司 用于由语音命令发起的紧急呼叫的系统和方法
AU2014306221B2 (en) 2013-08-06 2017-04-06 Apple Inc. Auto-activating smart responses based on activities from remote devices
US9620105B2 (en) 2014-05-15 2017-04-11 Apple Inc. Analyzing audio input for efficient speech and music recognition
US10592095B2 (en) 2014-05-23 2020-03-17 Apple Inc. Instantaneous speaking of content on touch devices
US9502031B2 (en) 2014-05-27 2016-11-22 Apple Inc. Method for supporting dynamic grammars in WFST-based ASR
US10078631B2 (en) 2014-05-30 2018-09-18 Apple Inc. Entropy-guided text prediction using combined word and character n-gram language models
AU2015266863B2 (en) 2014-05-30 2018-03-15 Apple Inc. Multi-command single utterance input method
US9842101B2 (en) 2014-05-30 2017-12-12 Apple Inc. Predictive conversion of language input
US9785630B2 (en) 2014-05-30 2017-10-10 Apple Inc. Text prediction using combined word N-gram and unigram language models
US10289433B2 (en) 2014-05-30 2019-05-14 Apple Inc. Domain specific language for encoding assistant dialog
US9633004B2 (en) 2014-05-30 2017-04-25 Apple Inc. Better resolution when referencing to concepts
US10170123B2 (en) 2014-05-30 2019-01-01 Apple Inc. Intelligent assistant for home automation
US9760559B2 (en) 2014-05-30 2017-09-12 Apple Inc. Predictive text input
US9430463B2 (en) 2014-05-30 2016-08-30 Apple Inc. Exemplar-based natural language processing
US9715875B2 (en) 2014-05-30 2017-07-25 Apple Inc. Reducing the need for manual start/end-pointing and trigger phrases
US9734193B2 (en) 2014-05-30 2017-08-15 Apple Inc. Determining domain salience ranking from ambiguous words in natural speech
US10659851B2 (en) 2014-06-30 2020-05-19 Apple Inc. Real-time digital assistant knowledge updates
US9338493B2 (en) 2014-06-30 2016-05-10 Apple Inc. Intelligent automated assistant for TV user interactions
WO2016033325A1 (en) * 2014-08-27 2016-03-03 Ruben Rathnasingham Word display enhancement
US10446141B2 (en) 2014-08-28 2019-10-15 Apple Inc. Automatic speech recognition based on user feedback
US9818400B2 (en) 2014-09-11 2017-11-14 Apple Inc. Method and apparatus for discovering trending terms in speech requests
US10789041B2 (en) 2014-09-12 2020-09-29 Apple Inc. Dynamic thresholds for always listening speech trigger
US9606986B2 (en) 2014-09-29 2017-03-28 Apple Inc. Integrated word N-gram and class M-gram language models
US9668121B2 (en) 2014-09-30 2017-05-30 Apple Inc. Social reminders
US10127911B2 (en) 2014-09-30 2018-11-13 Apple Inc. Speaker identification and unsupervised speaker adaptation techniques
US9646609B2 (en) 2014-09-30 2017-05-09 Apple Inc. Caching apparatus for serving phonetic pronunciations
US10074360B2 (en) 2014-09-30 2018-09-11 Apple Inc. Providing an indication of the suitability of speech recognition
US9886432B2 (en) 2014-09-30 2018-02-06 Apple Inc. Parsimonious handling of word inflection via categorical stem + suffix N-gram language models
US10552013B2 (en) 2014-12-02 2020-02-04 Apple Inc. Data detection
US9711141B2 (en) 2014-12-09 2017-07-18 Apple Inc. Disambiguating heteronyms in speech synthesis
US9865280B2 (en) 2015-03-06 2018-01-09 Apple Inc. Structured dictation using intelligent automated assistants
US9721566B2 (en) 2015-03-08 2017-08-01 Apple Inc. Competing devices responding to voice triggers
US10567477B2 (en) 2015-03-08 2020-02-18 Apple Inc. Virtual assistant continuity
US9886953B2 (en) 2015-03-08 2018-02-06 Apple Inc. Virtual assistant activation
US9899019B2 (en) 2015-03-18 2018-02-20 Apple Inc. Systems and methods for structured stem and suffix language models
US9842105B2 (en) 2015-04-16 2017-12-12 Apple Inc. Parsimonious continuous-space phrase representations for natural language processing
US10083688B2 (en) 2015-05-27 2018-09-25 Apple Inc. Device voice control for selecting a displayed affordance
US10127220B2 (en) 2015-06-04 2018-11-13 Apple Inc. Language identification from short strings
US10101822B2 (en) 2015-06-05 2018-10-16 Apple Inc. Language input correction
US10255907B2 (en) 2015-06-07 2019-04-09 Apple Inc. Automatic accent detection using acoustic models
US10186254B2 (en) 2015-06-07 2019-01-22 Apple Inc. Context-based endpoint detection
US11025565B2 (en) 2015-06-07 2021-06-01 Apple Inc. Personalized prediction of responses for instant messaging
US10747498B2 (en) 2015-09-08 2020-08-18 Apple Inc. Zero latency digital assistant
US10671428B2 (en) 2015-09-08 2020-06-02 Apple Inc. Distributed personal assistant
US9697820B2 (en) 2015-09-24 2017-07-04 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis using concatenation-sensitive neural networks
US10366158B2 (en) 2015-09-29 2019-07-30 Apple Inc. Efficient word encoding for recurrent neural network language models
US11010550B2 (en) 2015-09-29 2021-05-18 Apple Inc. Unified language modeling framework for word prediction, auto-completion and auto-correction
US11587559B2 (en) 2015-09-30 2023-02-21 Apple Inc. Intelligent device identification
US10691473B2 (en) 2015-11-06 2020-06-23 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a messaging environment
US10049668B2 (en) 2015-12-02 2018-08-14 Apple Inc. Applying neural network language models to weighted finite state transducers for automatic speech recognition
US10223066B2 (en) 2015-12-23 2019-03-05 Apple Inc. Proactive assistance based on dialog communication between devices
US10446143B2 (en) 2016-03-14 2019-10-15 Apple Inc. Identification of voice inputs providing credentials
US9934775B2 (en) 2016-05-26 2018-04-03 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis based on predicted concatenation parameters
US9972304B2 (en) 2016-06-03 2018-05-15 Apple Inc. Privacy preserving distributed evaluation framework for embedded personalized systems
US10249300B2 (en) 2016-06-06 2019-04-02 Apple Inc. Intelligent list reading
US10049663B2 (en) 2016-06-08 2018-08-14 Apple, Inc. Intelligent automated assistant for media exploration
DK179588B1 (en) 2016-06-09 2019-02-22 Apple Inc. INTELLIGENT AUTOMATED ASSISTANT IN A HOME ENVIRONMENT
US10490187B2 (en) 2016-06-10 2019-11-26 Apple Inc. Digital assistant providing automated status report
US10067938B2 (en) 2016-06-10 2018-09-04 Apple Inc. Multilingual word prediction
US10509862B2 (en) 2016-06-10 2019-12-17 Apple Inc. Dynamic phrase expansion of language input
US10192552B2 (en) 2016-06-10 2019-01-29 Apple Inc. Digital assistant providing whispered speech
US10586535B2 (en) 2016-06-10 2020-03-10 Apple Inc. Intelligent digital assistant in a multi-tasking environment
DK179049B1 (en) 2016-06-11 2017-09-18 Apple Inc Data driven natural language event detection and classification
DK179343B1 (en) 2016-06-11 2018-05-14 Apple Inc Intelligent task discovery
DK179415B1 (en) 2016-06-11 2018-06-14 Apple Inc Intelligent device arbitration and control
DK201670540A1 (en) 2016-06-11 2018-01-08 Apple Inc Application integration with a digital assistant
US10593346B2 (en) 2016-12-22 2020-03-17 Apple Inc. Rank-reduced token representation for automatic speech recognition
DK179745B1 (en) 2017-05-12 2019-05-01 Apple Inc. SYNCHRONIZATION AND TASK DELEGATION OF A DIGITAL ASSISTANT
DK201770431A1 (en) 2017-05-15 2018-12-20 Apple Inc. Optimizing dialogue policy decisions for digital assistants using implicit feedback

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5842098A (ja) * 1981-09-04 1983-03-11 電子計算機基本技術研究組合 音声認識装置
JPS58130396A (ja) * 1982-01-29 1983-08-03 株式会社東芝 音声認識装置
JPS5972496A (ja) * 1982-10-19 1984-04-24 株式会社東芝 単音識別装置
JPS59143200A (ja) * 1983-02-04 1984-08-16 株式会社日立製作所 連続音声認識装置
JPH0766423B2 (ja) * 1983-04-25 1995-07-19 株式会社東芝 文字認識装置
US4723290A (en) * 1983-05-16 1988-02-02 Kabushiki Kaisha Toshiba Speech recognition apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
US4985924A (en) 1991-01-15
KR890010792A (ko) 1989-08-10
JP2739945B2 (ja) 1998-04-15
JPH01167896A (ja) 1989-07-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR910007531B1 (ko) 음성인식장치
Kondrak A new algorithm for the alignment of phonetic sequences
CN110517693B (zh) 语音识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
US10803858B2 (en) Speech recognition apparatus, speech recognition method, and computer program product
US20110106814A1 (en) Search device, search index creating device, and search system
CN111401012B (zh) 文本纠错方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN116680387A (zh) 基于检索增强的对话答复方法、装置、设备及存储介质
CN113205813B (zh) 语音识别文本的纠错方法
JPH117447A (ja) 話題抽出方法及びこれに用いる話題抽出モデルとその作成方法、話題抽出プログラム記録媒体
JP4511274B2 (ja) 音声データ検索装置
JP2827066B2 (ja) 数字列混在文書の文字認識の後処理方法
Simmons et al. The acquisition and application of context sensitive grammar for English
JP2002259912A (ja) オンライン文字列認識装置及びオンライン文字列認識方法
JPS61122781A (ja) 音声ワ−ドプロセツサ
JPS63103393A (ja) 単語認識装置
JP3255816B2 (ja) 文字認識装置
CN116701963A (zh) 一种字符串模糊匹配的方法及系统
JP3725206B2 (ja) 文字認識装置
JPS62285189A (ja) 文字認識後処理方式
JPS60225273A (ja) 単語検索方式
JPS63268082A (ja) パタ−ン認識装置
JPS6128134A (ja) 記号列照合装置とその制御方式
JPS60179799A (ja) 音声認識装置
JPH01156876A (ja) パターン認識装置
JPH04111186A (ja) 住所文字列に対する文字認識結果修正方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
G160 Decision to publish patent application
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20080813

Year of fee payment: 18

EXPY Expiration of term