JPH01309099A - 音声応答装置 - 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】 援帆分」 本発明は、音声応答装置、より詳細には、音声ダイヤリ
ング装置、或いは、音声ワードプロセッサ、その他の音
声応答装置等に応用可能な音声認識装置、更には、制御
認識処理部に接続される外部周辺装置の制御を認識処理
制御を行う中央処理部で実現できるようにした装置に関
する。

従米弦皿 従来、開発、及び、考案されている特定音声認識装置に
おける音声登録は、使用者にとって負担となる作業であ
ることは知られている。そこで。

少しでもべ２触車語を減らすために、装置のコマンド用
語や、一般的な名称などは、不特定標準パターンとして
予め登録しておき、使用者の登録した特定標やパターン
と同時に認識を行う方法が考えられる。しかしながら、
現在の音声認識技術では、ある−人の標準パターンから
その人の個人性の影響を取り除くことができない、した
がって、個人性の影響が含まれている特定話者用の標準
パターンと多数の話者の発声を元にして個人性の影響を
無くした不特定話者用の標準パターンとを等価として扱
って認識を行うことは難かしい、更に、不特定音声認識
と、特定音声認識とを別々に行って、各認識結果の上位
同士の類似度を比較する方法は、等価な類似度の比較で
ないために、不特定標準パターンの登録された候補が選
ばれ易い、或いは、特定標準パターンに登録された候補
が選ばれ易いといったように、不特定認識、また、特定
認識のどちらかの！！識結果に偏ってしまう確率が高い
という欠点があった。

また、従来、音声ダイヤリング装置は特定話者用の標準
パターンしか持っておらず、どこで使用しても同じ番号
であるｒｌｌＯＪ　、ｒｌ１９Ｊ　。

ｒ１０４Ｊ　、ｒＬ’ｌ’ｉＪ等、又それに対応する「
？ｙ察」、「消防署」、「番号案内」、［天気予報」等
の認識用、合成用の標準パターンも話者ごとに全て登録
しなければならない手間があった。

また、従来の認識プロセッサは、認識処理の演算量が厖
大であるため、認識機能しか実現できない、いわゆる認
識専用プロセッサとして構成されていた。したがって、
従来の認識専用プロセッサに外部周辺装置、たとえば、
ファクシミリ装置か音声ダイヤリング装置などを接続し
ようとすると。

認識専用プロセッサに直接接続することができず。

認識専用プロセッサとこれら外部周辺装置との間で制御
の橋渡しをするための制御用の中央処理部（Ｃｌ）Ｕ）
を介在させる必要があった。

また、従来の音声認識用ＬＳＩは、認識演算量が厖大な
ため認識機能だけしか実行できない。たとえば、動的計
画法（ＤＰ）による照合の場合には、照合の格子点の演
算が厖大であるため、実用Ｊ：では、汎用ＣＰＵの処理
だけで行うことはできないので、大規模な専用ハードウ
ェアが必要となる。しかし、この専用ハードウェア（又
は専用プロセッサ）に、照合以外の機能例えば辞書パタ
ーンの登録、認識結果の出力又は認識にかかわる周辺制
御を実行することや、外部周辺制御との接続は不可能で
あるので、これらの場合、汎用ＣＰＵを接続しなければ
ならない、また、音声認識用ＬＳＩにおいて、特定話者
認識用ＬＳＩと、不特定話者認識用ＬＳＩとは一般的に
認識アルゴリズムが異なり、演算プロセッサを、双方と
も専用化せざるを得す、特定話者認識又は不特定話者認
識の各用途に応じてそれぞれの認識用ＬＳＩを選択して
使用しなければならない。

また、従来、特徴パターンと辞書パターンとの類似度（
または、距離）を演算する演算部は、−般的には、ＤＰ
プロセッサに代表されるように、大規模な専用プロセッ
サであり、ＣＰＵと演算部を１つのＬＳＩの中に含むこ
とが不可能であった。

また、従来の演算プロセッサで、特定話者、不特定話者
のいずれにも対応するために、マルチテンプレートを用
いる方法がある。これは、１つの認識結果に対する辞書
パターンを複数個持つ方法である。しかし、この方法で
不特定話者認識を行なうには、１つの認識結果に対する
辞書パターンを４０〜６０程度持つ必要があり、認識処
理に時間がかかるという欠点がある。

その他、以前に開発したＢ　Ｔ　Ｓ　Ｐ　（Ｂｉｎａｒ
ｙ　ＴｉｍｅＳｐｅｃｔｒｕｆｆｉＰａｔｔｅｒｎ）方
式の演算においても、特定話者と不特定話者の認識にお
いて、特徴パターンは同一であるが、辞書パターンは、
それぞれ構成が異なり、同一の演算部で演算することが
できなかった。

且−−」在 本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなされたもので１
本願の請求項第１項及び第２項に記載された発明は、コ
マンド用語や、一般的な名称などの用語を不特定話者音
声認識を用い、その他の単語を特定話者音声認識を用い
る場合に、不特定標準パターンに登録された候補が選ば
れ易い、或いは、特定標やパターン登録された候補が選
ばれ易いといった、不特定認識、特定認識間の偏りをな
くし、高い認識率を保つことのできる音声認識装置を提
供することを目的としてなされたものである。する、ま
た、請求項第３項に記載された発明は、電話のダイヤリ
ングを音声によって行う音声ダイヤリング装置において
、誰もが使う公共機関名を登録する手間を省くことを目
的としてなされたものである。更に、請求項第４項及び
第５項に記載された発明は、入力データの特徴パターン
を認識するに際し、制御認識処理部に外部周辺装置が制
御用中央処理部（ＣＰＵ）を介さずに直接接続できるよ
うにした認識処理装置を提供することを目的としてなさ
れたものである。更に、音声認識において、特定話者認
識又は不特定話者認識のいずれを行う場合においても、
制御認識処理部を共用でき、かつ、高速に演算を実行で
きるようにした！５！Ｉａ装置を提供すること、更に、
前記認識処理装置において、入力データの特徴パターン
の有効区間検出の制御を制御認識処理部の外から可変制
御できるようにした装置を提供すること、更に。

前記認識処理装置において、入力データの特徴パターン
の照合時におけるデータ斌を軽減し、中央処理部の演算
負荷を軽くすること等を目的とじてなされたものである
。

大−」し二匠 第１図は、本発明の一実施例を説明するための構成図、
第２図は、その動作説明をするためのフローチャートで
、この実施例は、音声認識装置、例えば、音声ダイヤリ
ング装置、音声ワードプロセッサ、その他の音声応答装
置等に応用可能な装置に関する。

従来、開発、及び、考案されている特定音声認識装置に
おける音声登録は、使用者にとって負担となる作業であ
ることは知られている。そこで、少しでも登録用語を減
らすために、装置のコマンド用語や、一般的な名称など
は、不特定標準パターンとして予め登録しておき、使用
者の登録した特定標準パターンと同時に認識を行う方法
が考えられる。しかしながら、現在の音声認識技術では
、ある−人の標準パターンからその人の個人性の影響を
取り除くことができない。したがって１個人性の影響が
含まれている特定話者用の標準パターンと多数の話者の
発声を元にして個人性の影響を無くした不特定話者用の
標準パターンとを等価として扱って認識を行うことは難
かしい、更に、不特定音声認識と、特定音声認識とを別
々に行って。

各認識結果の上位同士の類似度を比較する方法は。

等価な類似度の比較でないために、不特定標準パターン
の登録された候補が選ばれ易い、或いは、特定標準パタ
ーンに登録された候補が選ばれ易いといったように、不
特定認識、また、特定認識のどちらかの認識結果に偏っ
てしまう確率が高いという欠点があった。

本実施例は、コマンド用語や、一般的な名称などの単語
を不特定話者音声認識を用い、その他の単語を特定話者
音声認識を用いる場合に、不特定標準パターンに登録さ
れた候補が選ばれ易い、或いは、特定標準パターン登録
された候補が選ばれ易いといった、不特定認識、特定認
識間の偏りをなくし、高い認識率を保つことのできる音
声認識装置を提供することを目的としてなされたもので
ある。

本願の請求項第１項及び第２項に記載された発明は、上
記目的を達成するためのもので、請求項第１項の発明は
、入力された音声の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、
予め登録された不特定話者標準パターンを記憶する不特
定標準パターン記憶手段と、使用者が、登録を行う標準
パターンを記憶する特定標準パターン記憶手段と、前記
不特定標準パターン及び特定標準パターンとのそれぞれ
と特徴抽出手段によって抽出された音声の特徴量とを照
合し、認識を行う認識手段と、前記認識手段によって照
合し、認識された認識結果を使用者に知らしめる認識結
果確認手段と、あらかじめ定められた少なくとも１個の
所定の係数を記憶する係数記憶手段と、前記認識手段に
よって得られた不特定標準パターン又は特定標準パター
ンのいずれか一方の標準パターンに対する類似度に相当
する値と前記係数とに演算を施こした革と、前記不特定
標準パターン又は特定標準パターンのうち前記演算が施
されなかった標準パターンに対する類似度に相当する値
とを比較し、類似度の最大値に相当する値が得られるａ
準パターンを認識する認識手段とを具備する。また、請
求項第２項の発明は、音声認識方法において１次のＳｔ
ｅｐを備える、すなわち特徴量抽出手段によって入力さ
れた音声の特徴量を抽出する；予め登録された不特定話
者標準パターン及び使用者が登録を行う特定標準パター
ンとのそれぞれと前記特徴抽出手段によって抽出された
音声の特徴量とを認識手段によって照合し認識する；前
記認識手段によって得られた不特定標準パターン又は特
定標準パターンのいずれか一方の標準パターンに対する
類似度に相当する値とあらかじめ定められた少なくとも
１個の所定の係数とに演算を施こす；演算を施した値と
、前記不特定標準パターン又は特定標準パターンのうち
前記演算を施さなかった標準パターンに対する類似度に
相当する値とを比較する：前記比較によって類似度の最
大値に相当する値が得られる標準パターンを認識するこ
とを構成する。以下、本発明の実施例に基づいて説明す
る。

第１図は、本発明の一実施例を説明するための構成図、
第２図は、その動作説明をするためのフローチャートで
１図中、１はマイクロフォン、２は特徴抽出部、３は不
特定話者認識部、４は特定話者認識部、５は不特定話者
標準パターン記憶部。

６は特定話者標準パターン記憶部、７は不特定／特定話
者判定部、８はキーボード、９は係数部。

１０は音声合成部、１１は音声合成辞書部、１２はスピ
ーカで、特定抽出部２で抽出された音声の特徴量は、予
め不特定標準パターン記憶部５に登録された不特定話者
に対応する不特定標準パターンとパターン認識が行われ
、その結果が不特定認識部の結果となる。また、その特
徴量は、これと平行して、特定標準パターン記憶部４の
、使用者が登録した特定標準パターンと、パターン認識
が行われ、その結果が特定認識部の結果となる。

ここで、不特定認識の上位ｎ位迄の候補を、ＷＩ　１　
、　ＷＩ　２．−、　ＷＩ　ｎその類似度を、それぞれ
、 ＳＩＩ、ＳＩ２．−、ＳＩｎ とし、特定認識の上位ｎ位迄の候補を、ＷＤ　１　、　
ＷＤ　２　、−、　ＷＤ　ｎその類似度を、それぞれ。

Ｓ　Ｄ　１　、　Ｓ　Ｄ　２　、−　、　Ｓ　Ｄ　ｎと
すると、予め、実験的に定められた係数ｋを用いて、（
ｋＸｓ　Ｉ　ｌ）とＳＤｌとの大小比較が行われて、（
ｋＸＳ　Ｉ　１）＞Ｓ０１なら、ＷＩＩが、ＳＤＩ＞　
（ｋＸｓｌｌ）なら、ＷＤｌが、不特定／特定判別部の
最終的な認識結果となる。

（Ｓｔｅｐｌ〜４） また、次候補が必要な場合においても同様に、不特定の
上位ｎ個の類似度にそれぞれ係数ｋを乗じた値と、特定
の上位ｎ個の類似度の値の中から、大きい順に選ばれる
。

なお、上記係数ｋが１つの固定値であると、特定標準パ
ターンの登録環境や、認識環境、使用者の音声の特徴や
発声変動などの原因によって不特定／特定判別部の認識
結果が、不特定、或は、特定の何れかの候補に偏ること
がある。そこで、係数ａｃｔｔ？ｌｉ［数個用意してお
き、この偏りを是正するために、使用者に手動で、スイ
ッチ又は、コマンドによって、係数ｋを適切と思われる
値に設定させる。

なお、以」〕に説明した実施例では、不特定の類似度に
係数ｋを乗じて特定の類似度と比較しているが、逆に、
特定の類似度に係数に／を乗じて不特定の類似度と比較
しても結果は同じである。この場合、５ＤｉＸｋとＳＤ
ｉとの大小が比較されることになるのでに７とｋとの関
係はに／＝１／にとなる。

更に、認識結果確認手段が、使用者に表示、又は、音声
合成などによって、認識結果を知らせ。

使用者がその認識結果に対して、誤りであることを示す
行動をキー入力、又は、音声入力などによって行ったと
き（第１図では、音声合成部と音声合成部ｊす部とキー
ボードが、認識結果確認手段である。なお、音声合成辞
書部は、各認識用標準パターンを用いてもよい。）、装
置は、次候補を出力する。この認識結果確認手段に於て
、使用者が、不特定標準パターンに含まれる認識結果を
キャンセルすると、更に次の候補を出力する。キャンセ
ルして次の候補を出力してと順次実行し、所望の候補を
選択することになる（Ｓｔｅｐ５〜７）が、この場合、
不特定標準パターンに含まれる認識結果をキャンセルし
て前記特定標準パターンに含まれる認識結果を採用した
場合に限り、係数にの値をある実験的に定められた値、
または、ある実嚇的に定められた式により計算された値
だけ小さくし、逆に、前記特定標準パターンに含まれる
認識結果をキャンセルし、上記不特定標準パターンに含
まれる認識結果を採用した場合に限り、ある実験的に定
められた値、または、ある実験的に定められた式により
計算された値でけ大きくすることによって、自動的に、
係数ｋを常に適切な値に保つ。

次候補が出力され、使用者が不特定標準パターンに含ま
れる認識結果をキャンセルして次候補において、再び、
不特定標準パターンに含まれる認識結果を採用した場合
には係数にの値は変更をしない。逆に、次候補が出力さ
れて、使用者が、特定標準パターンに含まれる認識結果
をキャンセルして、次候補において、再び、特定標準パ
ターンに含まれる認識結果を採用した場合にも係数にの
値は変更しない。

以上の説明から明らかなように、第１図及び第２図に示
した実施例によると、装置のコマンド用語や、一般的な
名称など、予め登録内容の分かっている＋３語（又は、
他の発声単位）について、不特定の標準パターンを持た
せることにより、その単語に関して使用者の登録の手間
を省くと共に。

不特定標準パターンに登録された候補が選ばれ易い、或
は、特定標準パターンに登録された候補が選ばれ易いと
いった、不特定認識、特定認識間の偏りをなくシ、高い
認識率を保つことができる。

第３図は、本発明は他の実施例を説明するための図で、
この実施例は、音声ダイヤリング装置に関する。従来、
音声ダイヤリング装置は特定話者用の標準パターンしか
持っておらず、どこで使用しても同じ番号であるｒｌｌ
ｏＪ　、ｒｌ１９」。

ｒｌ、０４Ｊ、ｒ１７７Ｊ等、又それに対応する「警察
」、「消防署」、「番号案内」、「天気予報」等の認識
用、合成用の標準パターンも話者ごとに全て登録しなけ
ればならない手間があった。

本実施例は、上述のごとき実情に鑑みてなされたもので
、電話のダイヤリングを音声によって行う音声ダイヤリ
ング装置において、誰もが使う公共機関名を登録する手
間を省くことを目的としてなされたものである。

本願の請求項第３項の発明は、上記目的を達成するため
のもので、該請求項第３項の発明は、電話の送受用のハ
ンドセットより入力される音声の特徴量を抽出する特徴
抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出された特徴量
を記憶する標準パターン記憶手段と、入力音声に対応す
るダイヤル番号を記憶する番号記憶手段と、音声入力時
に前記特徴量抽出手段によって抽出される特徴量とあら
かじめ記憶された前記標準パターン記憶手段内の特徴量
との照合を行い、入力音声がどの標準パターンに該当す
るかを認識するパターン照合手段と。

前記パターン照合手段によって認識された認識結果に対
応するダイヤル番号を前記番号記憶手段から読み出して
ダイヤル信号を出力するダイヤル信号出力手段と、特定
の電話番号に対応する呼称の音声の標準パターンを不特
定話者用の標準パターンとして備える不特定話者用標準
パターン記憶手段とを具備する。

以下１本発明の実施例に基づいて説明する。

第３図は、本発明の他の実施例を説明するための構成図
で、図中、２１は送話器、２２は受話器、２３は通話回
路、２４はフックスイッチ、２５は特徴抽出部、２６は
キーボード、２７は制御部、２８はパターン照合部、２
９は認識用標準パターン記憶部、３０は音声合成部、：
３１は合成用標準パターン記憶部、３２は電話番号記憶
部、３３は発（４制御部、３４は着信制御部、３５は回
線制御部、３Ｇは局線で、送話器から入力された音声の
特徴ｈ（は特徴抽出部で抽出される。キーボードの状態
によってこの特徴量を認識用標準パターンとするか、パ
ターン照合を行うかを制御部で判断する４キーボードの
標°べりパターン登録ボタンが押下されていない状態で
は、この特徴）ヨはパターン照合部でため記憶されてい
る認識用標ｌ（Ｉ！パターンとのマツチングが行われ、
類似度の最も高いものが認識結果として選出される。こ
の結果が発信制御部へ送られ、キーボードで予め対応づ
けて登録しである電話番号を番号記憶部から読み出し発
信を行う。又、上記の認識結果は音声合成部へ送られ、
予め対応づけて登録しである合成用標準パターンを読み
出し、合成音として受話器に出力する。この時、認識用
標準パターン及びそれに対応する合成用標準パターン、
番号記憶部は第４図の様な構成である。

第４図において、（Ａ）は合成用標準パターン記憶部、
（Ｂ）は認識用標準パターン記憶部、（Ｃ）は電話番号
記憶部、（１）は書き込み不可領域、（■）は書き込み
可能領域で、電話番号記憶部の不特定用電話番号記憶部
には、公共機関の電話番号ｒｉｉｏＪ　、ｒＬ１９」等
が記憶されており、これに対応する不特定話者用標準パ
ターンが１つの電話番号に対して複数個記憶されており
、同様に合成用標準パターンも１個ずつ記憶されており
、この領域は書き込み出来ない。また、それぞれに書き
込みのできる領域をもち、ユーザーの登録したパターン
及び電話番号はここに書き込まれる。

不特定用標準パターンは、ユーザーの使用しないものも
あるのであろうから、キーボードによりマツチングの対
象としないものを選定する。

次に登録時について説明する。キーボードの標準パター
ン登録ボタンを押下すると、特徴抽出部で抽出された入
力音声の特徴量は、認識用標準パターン、合成用標準パ
ターンとして登録される。

この時、この入力音声に対応する電話番号をキーボード
より番号記憶部に登録する。電話番号の登録作業は、電
話番号をキーボードのテンキーにより番号記憶部３２に
入力することにより実行される。このテンキーによる入
力操作は発信時に実行するキーダイヤル操作でもある。

したがって、電話番号の登録操作（作業）は当該番号の
局線への発信を阻止するためにオンフックの状態で実行
されなければならない、オンフッタの状態とは電話番号
情報の発振出力が局線と接続されていない状態であり、
電話機が局線からの着信を感知して通話ができる状態で
ある。登録モードには、認識用標準パターンの登録モー
ド、合成用標準パターン登録モード及び電話番号登録モ
ードの各登録モードがある。第３図と第４図とを参照し
ながら動作を説明する。いずれかの登録モードを設定す
る登録モードキーを操作して、システムが登録モードに
設定されると、オンフッタ状態となる。これらの登録モ
ードは各モードを独立にキー単位で設定するようにして
も、また、複数モードを同時に、１つのキーで設定でき
るようにしてもよい、なお。

合成用メモリ３１を含む音声合成を有する部分は音声を
そのまま記憶してそれを再生する方式、本実施例のよう
な所謂分解合成方式、音声波形を圧縮処理して記憶して
、それから伸長再生する方式、いずれの方式も適用する
ことができる。

以上の説明から明らかなように、第３図及び第４図に示
した実施例によると、誰もが使うような公共機関等の電
話番号、又は、音声の標準パターンを登録する手間が省
け、登録作業が軽減される。

第５図乃至第１Ｏ図は１本発明の他の実施例を説明する
ための図で、この実施例は、制御認識処理部に接続され
る外部周辺装置の制御を認識処理制御を行う中央処理部
で実現できるようにした装置に関する。

従来の認識プロセッサは認識処理の演算量が厖大である
ため、認、！ｉ１機能しか実現できない、いわゆる認識
専用プロセッサとして構成されていた。

したがって、従来の認識専用プロセッサに外部周辺装置
、たとえば、ファクシミリ装置か音声ダイヤリング装置
などを接続しようとすると、認識専用プロセッサに直接
接続することができず、認識専用プロセッサとこれら外
部周辺装置との間で制御の橋渡しをするための制御用の
中央処理部（ＣＰＵ）を介在させる必要があった。

また、従来の音声認識用ＬＳＩは認識演算量が厖大なた
め認識機能だけしか実行できない。たとえば、動的計画
法（Ｄ　Ｉ）　）による照合の場合には。

照合の格子点の演算が厖大であるため、実用上では、汎
用ＣＩ’ｌ　Ｕの処理だけで行うことはできないので、
大規模な専用ハードウェアが必要となる。

しかし、この専用ハードウェア（又は専用プロセッサ）
に、照合以外の機能例えば辞書パターンの　　　・登録
、認識結果の出力又は認識にかかわる周辺制御を実行す
ることや、外部周辺制御との接続は不可能であるので、
これらの場合、汎用ＣＰＵを接続しなければならない、
また、音声認識用ＬＳＩにおいて、特定話者認識用ＬＳ
Ｉと、不特定話者認識用ＬＳＩとは一般的に認識アルゴ
リズムが異なり、演算プロセッサを、双方とも専用化せ
ざるを得ず、特定話者認識又は不特定話者認識の各用途
に応じてそれぞれの認識用ＬＳＩを選択して使用しなけ
ればならない。

また、従来、特徴パターンと辞書パターンとの類似度（
または、距離）を演算する演算部は、−般的には、ＤＰ
プロセッサに代表されるように、　・大規模な専用プロ
セッサであり、ＣＰＵと演算部を１つのＬＳＩの中に含
むことが不可能であった。

また、従来の演算プロセッサで、特定話者、不特定話者
のいずれにも対応するために、マルチテンプレートを用
いる方法がある。これは、１つの認識結果に対する辞書
パターンを複数個持つ方法である。しかし、この方法で
不特定話者認識を行なうには、１つの認識結果に対する
辞書パターンを４０〜６０程度持つ必要があり、認識処
理に時間がかかるという欠点がある。

その他、以前に開発したＢ　Ｔ　Ｓ　Ｐ　（Ｂｉｎａｒ
ｙ　ＴｉｍｅＳｐｅｃｔｒｕａ＋　Ｐａｔｔｅｒｎ）方
式の演算においても、特定話者と不特定話者の認識にお
いて、特徴パターンは同一であるが、辞書パターンは、
それぞれ構成が異なり、同一の演算部で演算することが
できなかった。

本実施例は、上述のごとき実情に鑑みてなされたもので
、特に、入力データの特徴パターンを認識するに際し、
制御認識処理部に外部周辺装置が制御用中央処理部（Ｃ
ＰＵ）を介さずに直接接続できるようにした認識処理装
置を提供することを目的としてなされたものである。更
に、音声認識において、特定話者認識又は不特定話者認
識のいずれを行う場合においても、制御認識処理部を共
用でき、かつ、高速に演算を実行できるようにした認識
装置を提供すること、更に、前記認識処理装置において
、入力データの特徴パターンの有効区間検出の制御を制
御認識処理部の外から可変制御できるようにした装置を
提供すること、更に。

前記認識処理装置において、入力データの特徴パターン
の照合時におけるデータ量を軽減し、中央処理部の演算
負荷を軽くすること等を目的としてなされたものである
。

本願の請求項第４項及び第５項に記載された発明は、上
記目的を達成するためのもので、請求項第４項の発明は
、入力データの特徴量を抽出し、特徴パターンを生成す
る特徴パターン生成部と。

前記特徴パターンと辞書パターンとを照合する照合部、
並びに、前記生成部及び照合部の制御と共に前記生成部
と呼応して要求される外部周辺装置の制御を行いうる中
央処理部（ＣＰＵ）とを有する制御認識処理部と、前記
中央処理部の制御を支援するプログラム用記憶部と、照
合及び制御に必要なデータを記憶するデータ用記憶部と
を具備し、前記生成部、制御認識処理部、プログラム用
記憶部、データ用記憶部の各部を前記中央処理部の転送
路（ＣＰＵ　ＢＵＳ）に脱着可能に接続する構成とする
。また、請求項第５項の発明は、特徴パターンを入力す
る特徴パターン入力部と、辞書パターンを入力する辞書
パターン入力部と、前記特徴パターン入力部と前記辞書
パターン入力部の出力データを用いてパターン照合に必
要な少なくとも１つの要素を演算する演算部と、前記パ
ターン照合に必要な要素の１フレーム分の値を蓄えるフ
レームデータレジスタと、前記辞書パターン入力部に蓄
えられたデータを２倍したものと前記演算部のデータを
加算するフレームデータ加算部と。

前記パターン照合に必要な要素の値を蓄えるワードデー
タレジスタと、前記ワードデータレジスタに蓄えられた
前記要素の１フレーム分の値とを加算するワードデータ
加算器とからなるパターン照合回路を具備する。

以下、本発明の実施例に基づいて説明する。

口、）プロセッサ１とプロセッサ２を用いたシステム」
１逸 第５図は、基本的な音声認識システムの構成例を示す図
で、プロセッサ４１と、プロセッサ４２と、プログラム
ＲＯＭ４３と、テンプレートＲＡＭ４４からなり、ＣＰ
Ｕバス４５で接続されている。

プロセッサ４１は、音声の特徴量を抽出するためのＬＳ
Ｉで、パワースペクトラムとＢＴＳＰを１０ｍ５のサン
プリング周期で出力する。まず、プロセッサ４１内の各
部の機能を説明する。

・マイクアンプ部５１は、マイク４７から入力された音
声信号を増幅する。

・ローパスフィルタ部５２は、サンプリングの折返し雑
音除去のため高域をカットする。

・ＡＧＧ　（オートゲインコントロール）アンプとプリ
エンファシスのブロック５３は、音声レベルを適正な範
囲にし、更に、音声の高域のパワーを補正するために高
域を強調する。

・バンドパスフィルタと、検波器と、ローパスフィルタ
のブロック５５は、尖鋭度Ｑ＝６で、中６周波数２５０
Ｈｚから６．３５ＫＨｚまで１／３ｏｃｔ、間隔（１５
チヤンネル）で音声のパワースペクトラムを求める。

・ＳＣＦＣシコントロ−５４は、スイッチドキャパシタ
フィルタ（ＳＣＦ）で構成されており、バンドパスフィ
ルタと検波器とローパスフィルタのブロック５５のコン
トロールを行う。

・Ａ／Ｄコンバータ５６は、音声のパワースペクトラム
を８　ｂｉｔのデジタル値に変換する。

レジスタ５７は、デジタル化されたパワースペクトラム
データを蓄える。

・ＬＯＧ変換部５８は、パワースペクトラムをＬＯＧ軸
に変換する。

・ＬＳＦＬフィルタ部５９は、話者の音源特性を正規化
するために最小二乗近似直線（ＬＳＦＬ）を用いた補正
を行う。

・バイナリ変換部６０は、１５チヤンネルのうち各ロー
カルピークの１／２以上の値を持つチャンネルに１、そ
うでないチャンネルにＯを与える。

これらＬＯＧ変換部５８．ＬＳＦＬフィルタ部５９、及
び、バイナリ変換部６０について更に詳細に説明すると
、まず人間の声帯音源の周波数特性が、高域で減衰して
いると、更に個人差が大きいことから、２値化の前にこ
れを最小自乗誤差近似直線を用いる方法によって補正し
ておく。１０１ＩＳごとに得られる音声の周波数データ
に対して最小自乗誤差となる直線を求めて、各データか
らこれを差し引き、その後で２値化する。ＴＳｒ’から
ＢＴＳＰに変換する閾値を低くしすぎると「１」の部分
がブロードになり、単語間のパターン差が乏しくなるの
に対し、高くしすぎるとピークパターンのわずかな周波
数変動も吸収しなくなってしまう、ここでは簡単な実験
によって閾値をピークの５０％に決定した。

・タイマ部６１は、一定周期（ｉｏｍｓ）のパルスを出
力し、プロセッサ４２内部のＣＰＵなどに割込み信号を
送る。

プロセッサ４２は、音声の登録処理、認識処理等を行う
ＬＳＩであり１周辺装置Ｗ４６とコミュニケーションを
行うためのパラレルポート７６を持っている。次にプロ
セッサ４２内の各部の機能を説明する。

・ｃｐｕ部７１は、汎用の１６ｂｉｔ−ＣＰＵコアで、
外付けのＲＯＭ内のプログラムを実行する。

・バスコントロール部７２は、ＬＳＩ内部の内部バス７
３と、ＬＳＩ外部のＣＰＵバス４５のコントロールを行
う。

・メモリコントローラ部７４は、外付のＲＯＭ　３のチ
ップセレクトを与える。

・割込みコン１−ローラ部７５は、プロセッサ４１から
のタイマ割込み信号等を入力し、割込みのコントロール
を行う。

・　パラレルポート部７６は４周辺装置４６とのコ　ミ
ュニケーションを行う。

・コントロール信号ジェネレータ部７７は、このＬＳＩ
２内部の各種のコントロール信号を生成する。

・クロックジェネレータ部７８は、シリアルインタフェ
イスを外付した場合のボーレートクロック等を生成する
。

・５ＥＣＵ部（類似度要素演算ユニット）７９は、ＢＴ
ＳＰで表現された未知入カバターンとテンプレートパタ
ーンをメモリ転送で入力し、後述の、式（１）で示され
る類似度を求めるための要素である式（２）のＰｄ、Ｐ
ｙ、Ｐｖ、、Ｐｉなどを高速に計算する。５ＥＣＵ部１
９は、特定話者認識にも、不特定話者認識にも対応する
。

音声認識プログラムは、プログラムＲＯＭ中にあり、次
のような機能を実行する。（各機能は。

パラレルに実行される場合がある。） ・プロセッサ４１からの割込み信号が来ると、ＢＴＳＰ
とパワースペクトラムを読み込む。

・音声区間を検出し、その間のＢＴＳＰを未知入カバタ
ーンとする。そこで二つのパターンを照合する場合に、
周波数変動と時間変動の幅を考慮して、一方のパターン
の幅は広くとっておき、他方のパターンは１幅のある線
図形から線の特徴を取り出す手法の一つである細線化法
によって幅のほぼ中央近傍の点又は中心線を取り出して
から照合を行なう。この際１時間軸方向も幅を狭めてお
くことが望ましい。こうすることによって、一方のパタ
ーンの時間１周波数の両軸が変動しても細線化した細い
線パターンは幅の広いパターンからはみ出すことなくマ
ツチングがとれる。ここでの細線化処理はいろいろ考え
られるが（例えば電子通信学会研究会資料ＰＲＬ−７５
−６６、第４９〜５６頁参照）、基本的には２値図形の
境界に接している点を図形の連結性を保ったまま１点ず
つ消していってほぼ中央近傍の点、又は中心線を取り出
す・ なお１以上の説明においては一方のパターンを細線化し
たが、これは二つのパターンの比較においてはみ出すこ
となくマツチングをとるためであるから、一方を線図形
の特徴を保持して太線化してもよく、或いは一方を細線
化し、他方を太線化しても良い′。

・未知入カバターンと各テンプレートパターンを５ＥＣ
Ｕ部にメモリ転送し、その結果である類似度を求めるた
めの要素を読み出す。

未知入カバターンに対する各テンプレートの類似度を上
記の要素から計算し、最も高い類似度を与えたテンプレ
ートを認識結果とする。

又、プログラムＲＯＭは外付であるので、特定話者認識
プログラムと、不特定話者認識プログラムとの差し替え
が可能でばかりでなく、音声の登録、認識とそれ以外の
アプリケーション例えば。

音声ダイヤリングなどのプログラムと同−ＲＯＭ上に持
ち、プロセッサ４２内部のＣＰＵに実行させることがで
きる。認識プログラムのバージョンアップ、認識単語数
の拡張も可能である。などのメリットがある。

テンプレートＲＡＭは外付であり、テンプレートの入れ
替えが容易に行えるばかりでなく、ＲＡＭ領域を追加す
ることにより、認識単語数の拡張も可能である。

未知入カバターンｙとテンプレートパターン鵬ｉとの類
似度Ｓｙｉを以下のように定める。

５ｙｉ＝　　Ｐｖ　　　−Ｐｉ−・・・・・・　（１）
Ｐｄ　　−Ｐｖ　　　　　　Ｐｙ　　−Ｐｉここで、 上式で、・は乗算、ｎは論理積（ｙ＝１．■ｉ＞０の時
１、それ以外の時０）を示す。又、ｆは周波数を表し、
各チャンネルに対応し、しは時間を表し、各フレームに
対応する。

第６図は、本発明の他の実施例を説明するためのフロー
チャー１−で、この実施例も１図示のように、データの
２次元パターンを取り込み（ｓｔｅｐｌ→２→３）、こ
れを標準パターンとして形成する（ｓｔｅｐ６）場合で
あり、標準２次元パターンを形成する際に、これとデー
タとして取り込んだ２次元パターン（自己自身）との比
較をしながら（ｓｔｅｐ５）前者の各次元軸方向のパタ
ーン幅が後者の各対応次元軸方向のパターンとに対して
異なるように決められてゆ＜（ｓｔｅｐ１→２→３→４
→５→６→３）。しがし、この場合、形成される標準パ
ターンの各次元軸方向の幅の変換の傾向がデータパター
ンの対応幅より常に細線化又は太線化するいずれか一方
向にあるような変換の仕方をすれば両パターンの当該幅
から異なるかどうかの比較判断（ｓｔｅｐ５）は不要と
なる。

上記のうちパターン作成はプロセッサー４２中のＣＰＵ
と外付テンプレートＲＡＭ中のＣＰＵ用記憶エリア（ｗ
ｏｒｋ　ＲＡ　Ｍ　）とを使って、外付ＲＯＭ中のプロ
グラムによって実行する。

第７図は１本発明の他の実施例を説明するためのフロー
チャートで、この実施例は１図示のようにデータの２次
元パターンを取り込んで（ｓｔａｐｌ→２→３）、これ
を標準の２次元パターンとして形成する（ｓｔｅｐ４）
場合のものである。一般には、データの２次元パターン
は形成された標準の２次パターンと比較されながら（ｓ
ｔｏｐ６）前者の各次元軸方向のパターン幅が後者の各
対応次元軸方向のパターンに対して異なるように決めら
れてゆ（（ｓｔｅｐｌ→２→３→５）。しかし、データ
パターンの各次元軸方向の幅の変換の傾向が、標準パタ
ーンの対応幅より常に細線化又は太線化するいずれか一
方向にあるような変換の仕方をすれば両パターンの当該
幅が異なるかどうかの比較判断（ｓｔｅｐ６）は不要と
なる。

上記のうちパターン作成はプロセッサー４２の中のＣＰ
Ｕと外付テンプレートＲＡＭ中のＣＰＵ用記憶エリア（
ｗｏｒｋ　ＲＡ　Ｍ　）とを使って、外付ＲＯＭ中のプ
ログラムによって実行する。

第８図に、パーソナルコンピュータ８０を用いた音声認
識システムの構成図を示す。

一般的なパーソナルコンピュータ８０においては、ＣＰ
Ｕ８１のバス１００が拡張スロットにでているので、こ
の拡張スロットにプロセッサ９１を含む音声認識ボード
９０を挿入することによって音声Ｌｉ　ｆｉ’ｌを実行
することができる。

音声認識ボード９０には、プロセッサ９１とアドレスデ
コードを行うデコーダ９２だけが必要であり、パーソナ
ルコンピュータバス８０に接続される。又、外部からマ
イク１０１の入力が接続される。

第５図に示した例で、プロセッサ４２のＣＰＵ７１が実
行していた機能は、パーソナルコンピュータ８０のＣＰ
Ｕ８１が全て行う。プログラムとテンプレートデータは
、ハードディスクやフロッピーディスク等１０２，１０
３にセーブされていて、音声認識処理が行なわれる前に
、パーソナルコンピュータのＲＡＭ８２に移される。

（３５ＥＣＵ部の構　　用 ＢＴＳＰを用いた音声認識方式では、１フレームの未知
入カバターンは、各チャンネルが１ビツトで表現される
ので、２バイトで表せる。１フレームのテンプレートパ
ターンは、各チャンネルがｎビットとすれば、ｎ×２バ
イトで表せる。そこで、ｌフレームの未知入カバターン
をＵ（１６ｂｉｔ）として、Ｕと同じ構造を用いて、１
フレームのテンプレートパターンの各チャンネルの最上
位ビットをまとめたものをＴｎ−１、次のビットをまと
めたものをＴｎ−２，１、最上位ビットをまとめたもの
をＴＯで表現することができる。５ＥＣＵ部は、このＵ
、Ｔｎ−１，Ｔｎ−２，、、ＴＯのデータを用いて１式
（２）に示す類似度の要素Ｐｄ、Ｐｙ。

Ｐｖ、Ｐｉを演算する。

第９図に前記５ＥＣＵ部７９の構成図を示す。

・クリアコントローラ７９ａは、フレームデータレジス
タ７９ｇとワードデータレジスタ７９ｉのクリアを行う
。

・未知データレジスタ７９ａは、１フレームの未知入カ
バターンＵを入力するための１６ビツトのレジスタであ
る。

・テンプレートデータレジスタ７９ｂは、１フレームの
未知入カバターンＴＯ，Ｔｌ、　、　、　Ｔｎ−１を入
力するための１６ビツトのレジスタである。

・論理演算部７９ｅは、未知データレジスタ９９Ｃとテ
ンプレートデータレジスタ７９ｂのデータを各ビット毎
に論理演算し、Ｐ　Ｙ　ｔ　Ｐ　ｉに対するデータは、
フレームデータレジスタ７９ｇに送り。

Ｐｄ、Ｐｖに対するデータは、フレームデータ加算器７
９ｆに送る。

・フレームデータレジスタ７９ｇは、１フレーム分の類
似度の各要素を入れるためのレジスタである。

・フレームデータ加算器７９ｆは、Ｐｄ、Ｐｖについて
、テンプレートデータレジスタ７９ｂに一時的に蓄えら
れたデータを１ビツト上方にシフトしたもの（２倍した
もの）と、論理演算部７９ｅのデータを加算する。

・ワードデータレジスタ７９ｉは、１つのテンプレート
に対する類似度の各要素を入れるためのレジスタである
。

・ワードデータ加算器７９ｆは、ワードデータレジスタ
７９ｉに蓄えられた類似度の各要素と、フレームデータ
レジスタ７９ｇに蓄えられた類似度の各要素とを加算す
る。

・出カバソファ７９ｄは、ワードデータレジスタ７９ｉ
に蓄えられた類似度の各要素をデータバス７３に送るた
めのバッファである。

第１０図は、前記５ＥＣＵ７９を用いて、未知入カバタ
ーンと１つのテンプレートとの類似度の各要素を計算す
るためのフローチャートで、まず・ワードデータレジス
タ７９ｉをクリアする。

・フレームデータレジスタ７９ｇをクリアし、同時にＵ
を転送する。

・テンプレートデータを上位（Ｔｎ−１）から送る。

・この手続きを、ＴＯまで繰り返す。

・この手続を、最終フレームまで繰り返す。

・結果を読み出す。

上記の手続により、５ＥＣＵ部７９は１次のような演算
を行う。

式（２）において、　ｙ（ｆ、ｔ）１ｍｉ（ｆ、ｔ）　
ｎｙ（ｆ、ｔ）は、１ビツトの値をとるので、ｌフレー
４分のＰｙ。

Ｐｉ、すなわち、 の値は、　’Ｉ’ｎ−１ｙ　Ｉ　ｌ　’ｒｏの転送後直
ちに、フレームレジスタ７９ｇに送られる。

又、ｍｌ（ＬＬＬ　ｍｕ（ｆ−ｔ）・ｙ（Ｌｔ）は、ｎ
ビットの値をとるので、１フレーム分のＰｄ、Ｐｖ、す
なわち、 の値は、Ｔｎ−１，、、ＴＯの上位から計算して、順次
ビットシフトして下位と加算することにより得られる。

ｌフレー４分の各要素がフレームデータレジスタ７９ｇ
に揃った時点で、各要素のデータは、その時点までの累
積データと加算される。

この５ＥＣＵ部７９の動作は、各部分が非常にシンプル
であるので、高速演算が可能で、ＣＰＵは、ｌテンプレ
ートの最終フレームのデータ転送後、すぐに、１テンプ
レートに対する類似度の要素を得ることができる。

この５ＥＣＵ部を用いた演算方式は、テンプレートのデ
ータを上位からしているので、１フレームのテンプレー
トパターンの各チャンネルを表現するビット数ｎの値に
左右されずに類似度の要素を得ることができる。従って
、ＢＴＳＰ方式の特定話者音声認識と、不特定話者音声
認識の両方に適応する。

以上の説明から明らかなように、第５図乃至第１０図に
示した実施例によると、ＢＴＳＰ方式の演算が簡易で、
ハードウェアが小さくてすむため、認識演算および処理
だけでなく周辺の制御およびそのハードウェアを有し、
外部制御を含めたアプリケーションをも含めて実行する
ことができる。

また、Ｉ！１ＴＳＰ方式における演算は簡易であるのに
加えて、同一の特徴量、同一の２値パターンを用いて、
若干の認識処理の変更により、特定と不特定認識がソフ
トウェアで実現できる。従って。

外部ＲＯＭの変更により、単語数の変更、特定・不特定
の変更を行うことができる。

効　　　果 以上の説明から明らかなように、本願の請求項第１項及
び第２項に記載された発明によると、以上の説明から明
らかなように、第１図及び第２図に示した実施例による
と、装置のコマンド用語や、一般的な名称など、予め登
録内容の分かつている用語（又は、他の発声単位）につ
いて、不特定の標準パターンを持たせることにより、そ
の単語に関して使用者の登録の手間を省くと共に、不特
定ａ準パターンに登録された候補が選ばれ易い、或は、
特定標準パターンに登録された候補が選ばれ易いといっ
た、不特定認識、特定認識間の偏りをなくシ、高い認識
率を保つことができる。

また、請求項第３項の発明によると、誰もが使うような
公共機関等の電話番号、又は、音声の標準パターンを登
録する手間が省け、登録作業が軽減される。

また、請求項第４項及び第５項の発明によると。

ＢＴＳＰ方式の演算が簡易で、ハードウェアが小さくて
すむため、認識演算および処理だけでなく周辺の制御お
よびそのハードウェアを有し、外部制御を含めたアプリ
ケーションをも含めて実行することができる。また、Ｂ
ＴＳＰ方式における演算は簡易であるのに加えて、同一
の特徴量、同一の２値パターンを用いて、若干の認識処
理の変更により、特定と不特定認識がソフトウェアで実
現できる。従って、外部ＲＯＭの変更により、単語数の
変更、特定・不特定の変更を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は１本発明の一実施例を説明するための構成図、
第２図は、その動作説明をするためのフローチャー１・
、第３図は２本発明の他の実施例を説明するための図、
第４図は、合成用標準パターン記憶部、認識用標準パタ
ーン記憶部、及び、電話番号記憶部の構成を示す図、第
５図乃至第１０図は、本発明の他の実施例を説明するた
めの図である。 ｌ・・・マイクロフォン、２・・・特徴抽出部、３・・
・不特定話者認識部、４・・・特定話者認識部、５・・
・不特定話者標準パターン記憶部、６・・・特定話者ａ
７１＃！パターン記憶部、７・・・不特定／特定話者判
定部、８・・・キーボード、９・・・係数部、１０・・
・音声合成部。 １１・・・音声合成辞書部、１２・・・スピーカ、２１
・・・送話器、２２・・・受話器、２３・・・通話回路
、２４・・・フックスイッチ、２５・・・特徴抽出部、
２６・・・キーボード、２７・・・制御部、２８・・・
パターン照合部、２９・・・認識用標準パターン記憶部
、３０・・・音声合成部、３１・・・合成用標準パター
ン記憶部、３２・・・電話番号記憶部、３３・・・発信
制御部、３４・・・着信制御部、３５・・・回線制御部
、３６・・・局線、４１．４２・・・プロセッサ、４３
・・・ＲＯＭ、４４・・・ＲＡＭ、４５・・・バス、４
６・・・周辺装置、４７・・・マイク。 第１図 第　２　Σ 第　３　図 第　４　　図 第５図 冥　６　Σ 第　　７　図 第８図 ？０ 貝　９　Σ バス

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、入力された音声の特徴量を抽出する特徴量抽出手段
   と、予め登録された不特定話者標準パターンを記憶する
   不特定標準パターン記憶手段と、使用者が、登録を行う
   標準パターンを記憶する特定標準パターン記憶手段と、
   前記不特定標準パターン及び特定標準パターンとのそれ
   ぞれと特徴抽出手段によって抽出された音声の特徴量と
   を照合し、認識を行う認識手段と、前記認識手段によっ
   て照合と、認識された認識結果を使用者に知らしめる認
   識結果確認手段と、あらかじめ定められた少なくとも１
   個の所定の係数を記憶する係数記憶手段と、前記認識手
   段によって得られた不特定標準パターン又は特定標準パ
   ターンのいずれか一方の標準パターンに対する類似度に
   相当する値と前記係数とに演算を施こした値と、前記不
   特定標準パターン又は特定標準パターンのうち前記演算
   が施されなかった標準パターンに対する類似度に相当す
   る値とを比較し、類似度の最大値に相当する値が得られ
   る標準パターンを認識する認識手段とを具備する音声認
   識装置。 ２、音声認識方法において、次のＳｔｅｐを備える、特
   徴量抽出手段によって入力された音声の特徴量を抽出す
   る；予め登録された不特定話者標準パターン及び使用者
   が登録を行う特定標準パターンとのそれぞれと前記特徴
   抽出手段によって抽出された音声の特徴量とを認識手段
   によって照合し認識する；前記認識手段によって得られ
   た不特定標準パターン又は特定標準パターンのいずれか
   一方の標準パターンに対する類似度に相当する値とあら
   かじめ定められた少なくとも１個の所定の係数とに演算
   を施こす；演算を施した値と、前記不特定標準パターン
   又は特定標準パターンのうち前記演算を施さなかった標
   準パターンに対する類似度に相当する値とを比較する；
   前記比較によって類似度の最大値に相当する値が得られ
   る標準パターンを認識する。 ３、電話の送受用のハンドセットより入力される音声の
   特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段に
   より抽出された特徴量を記憶する標準パターン記憶手段
   と、入力音声に対応するダイヤル番号を記憶する番号記
   憶手段と、音声入力時に前記特徴量抽出手段によって抽
   出される特徴量とあらかじめ記憶された前記標準パター
   ン記憶手段内の特徴量との照合を行い、入力音声がどの
   標準パターンに該当するかを認識するパターン照合手段
   と、前記パターン照合手段によって認識された認識結果
   に対応するダイヤル番号を前記番号記憶手段から読み出
   してダイヤル信号を出力するダイヤル信号出力手段と、
   特定の電話番号に対応する呼称の音声の標準パターンを
   不特定話者用の標準パターンとして備える不特定話者用
   標準パターン記憶手段とを具備する音声ダイヤリング装
   置。 ４、入力データの特徴量を抽出し、特徴パターンを生成
   する特徴パターン生成部と、前記特徴パターンと辞書パ
   ターンとを照合する照合部、並びに、前記生成部及び照
   合部の制御と共に前記生成部と呼応して要求される外部
   周辺装置の制御を行いうる中央処理部（ＣＰＵ）とを有
   する制御認識処理部と、前記中央処理部の制御を支援す
   るプログラム用記憶部と、照合及び制御に必要なデータ
   を記憶するデータ用記憶部とを具備し、前記生成部、制
   御認識処理部、プログラム用記憶部、データ用記憶部の
   各部を前記中央処理部の転送路（ＣＰＵＢＵＳ）に脱着
   可能に接続する構成としたことを特徴とする認識処理装
   置。 ５、特徴パターンを入力する特徴パターン入力部と、辞
   書パターンを入力する辞書パターン入力部と、前記特徴
   パターン入力部と前記辞書パターン入力部の出力データ
   を用いてパターン照合に必要な少なくとも１つの要素を
   演算する演算部と、前記パターン照合に必要な要素の１
   フレーム分の値を蓄えるフレームデータレジスタと、前
   記辞書パターン入力部に蓄えられたデータを２倍したも
   のと前記演算部のデータを加算するフレームデータ加算
   部と、前記パターン照合に必要な要素の値を蓄えるワー
   ドデータレジスタと、前記ワードデータレジスタに蓄え
   られた前記要素の１フレーム分の値とを加算するワード
   データ加算器とからなるパターン照合回路を具備する認
   識処理装置。