JPH0193798A

JPH0193798A - 分割ラベル付け装置

Info

Publication number: JPH0193798A
Application number: JP62251116A
Authority: JP
Inventors: Yoshiharu Abe; 芳春阿部
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1987-10-05
Filing date: 1987-10-05
Publication date: 1989-04-12
Anticipated expiration: 2012-07-09
Also published as: JP2629205B2

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】〔産業上の利用分野〕この発明は、音声バタンで代表されるベクトルの時系列
パタンを、与えられたラベル列に従って分割し、これら
分割区間にラベルを付ける装置の改良に関する。

〔従来の技術〕

第２図は、昭和６２年３．ｕｓ日出願の特願昭６２−０
６４９５２号公報、「分割ラベル付け装置」、記載の従
来のこの種装置の機能ブロック図である。図において、
１１）はベクトルの時系列バタンを格納するためのファ
イル装置、（２）はファイル装置＋１１中のベクトルの
時系列パタンに対して付けるべきラベル列を格納するた
めのファイル装置。

（３１は初期分割部、（４１は統計部、（５；は統計部
（４）の出力するラベル別の統計量を格納するためのフ
ァイル装置、（６）は最良分割部、（７）は分割結果を
格納するためのファイル装置である。

ここで、初期分割部（３）或いは最良分割部（６）は。

ファイル装置ＩＩＩ中の各ベクトルの時系列パタンを。

ファイル装置（２）中の対応するラベル列に従い分割し
、その分割結果をファイル装置（７）に出力するもので
ある。一方、統計部（４）は、これら分割結果から９分
割区間に含まれるベクトルの平均あるいは分散等の統計
量をラベル別に求め、ファイル装置（５）に出力するも
のである。

ところで、最良分割部（６）は、ある時系列パタンを分
割するに際し、対応するラベル列の順に、ラベル別のベ
クトルの統計量をファイル装置（５）から読み取り、こ
れらを並べた系列を型版として、この型版と分割対象の
時系列パタンとの整合を、動的計画法に基づくバタン整
合技術を用いてとり。

バタンと型版間の整合の尤度（尤もらしさ）が最大と６
時の時系列パタンの時間分割の状態を最良の分割結果と
して、ファイル装置（７）に格納する。

ある時点における最良の分割結果は、統計部（４）によ
って、再び最新のラベル別統計量を求めるため用いられ
、これらは更に再度、最良分割のため用いられる。この
様な、最良の分割と、ラベル別に統計量を求める処理と
の繰り返しによって、順次改良された分割結果を得る。

この様な原理で動作するこの種の装置によって。

正確な分割ラベル付けを行うためには、最良分割部で利
用される統計量の内容、及びそれに基づく型版と１時系
列パタンの間のバタン整合の技術が問題となる。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ベクトルの時系列パタンに対して、型版をより正確に整
合させる技術としては、引用文献（電子通信学会論文誌
（Ａ）、第６９−Ａ巻、第２号、ｐｐ２６１−２７０）
に述べられている様に、ベクトルの時系列パタンを分割
する際、各分割区間の区間長に上限及び下限を決め、こ
れら区間長の許容範囲の制限の下で最良な整合状態を求
める方法がある。

しかしながら、この方法は分割区間の区間長の許容範囲
を９人間が限られた量のデータの観察経験に基づいて決
めて与え、−旦与えたものは以後−定幅としていたため
に、データ量を増加した時に始めて明かとなると考えら
れる９分割区間の区間長の真の分布を考慮したものでは
な（、必ずしも正しい整合が行えると言う保証はない。

又、許容範囲から、はずれるような区間長の大きな変動
に対しては、誤った整合状態を与えるため１分割の精度
が低下すると言う問題点があった。

この発明は、係る欠点を解決するためなされたもので、
バタン整合の際問題となる区間長の変動を、統計的に捉
えるようにして１分割ラベル付けの精度を改善した装置
を提供するものである。

〔問題点を解決するための手段〕

この発明に係る分割ラベル付け装置は、統計部に、最新
の分割ラベル付けの状態から、ラベル別のベクトルの統
計量の他に、ラベル別の分割区間の区間長の統計量をも
求める手段を用いると共に。

最良分割部でも、これらラベル別のベクトルの統計量と
、ラベル別の分割区間の区間長の統計量の両者を用いて
バタン整合を行い、最良な分割ラベル付けの状態を求め
る手段を用いる様にしたものである。

〔作　用〕この発明による分割ラベル付け装置では、バタンの際問
題となる１分割区間の区間長の変動を。

統計的に捉えることができるため、バタン整合の精度が
向上し、その結果９分割ラベル付けの精度を改善した装
置が実現される。

〔実施例〕

第１図は、この発明の一実施例を示す機能ブロック図で
ある。各機能ブロックは、汎用ミニコンピユータ上で動
作するプログラムによって実現されている。

図において、１１）は単語音声データの分析によって得
られた（特徴）ベクトル（具体的には、１６次元のケプ
ストラム係数ベクトル）の時系列パタンか格納されたフ
ァイル装置、　＋２１はラベル列の格納されたファイル
装置、（３）は初期分割部、１４）は統計部、（５）は
ラベル別の統計量を格納するためのファイル装置、（６
）は最良分割部、（７）は分割結果を格納するためのフ
ァイル装置である。

この実施例では、ファイル装置Ｉｌｌ中の単語音声の時
系列パタンを、ファイル装置（２）中のラベル列に従っ
て１分割ラベル付けするものである。

以下、ラベル列として、その成分ラベルが、ベクトルの
統計量に対する識別のためのラベル成分（以後、ベクト
ルラベルと呼ぶ）と２区間長の統計部に対する識別のた
めのラベル成分（以後１区間長ラベルと呼ぶ）からなる
場合について説明し。

又、ベクトルの統計量として、ケプストラム係数の平均
及び分散を、又１区間長の統計量として。

その平均及び分散を用いる場合について説明する。

又１分割の繰り返しの回数（以後２ｍで表す）を、初期
分割の結果に対し９ｍ＝１となるように定義する。

更に、ファイル装置＋１１には、ＫＩ［Ｆｊの単語音声
の時系列パタンか格納されているものとし、これらを。

（（（Ｃ（ｋ、ｉ　、ｎ）、　Ｏ≦ｎ≦＋ｓ　）、　Ｉ
≦ｉ≦Ｉ（ｋ））、１≦に≦Ｋ）と記す。（ここで、記
号（Ｘ）はＸなる列を表すものとし、以後、断りなくこ
の記法を用いる。又。

Ｃ（ｋ、ｉ、ｎ）は第に番目の単語を分析して得られる
第１番目のフレームにおける第３次のケプスラム係数、
［１は１時系列パタンの長さ（分析フレーム数）である
。）更に、又、ファイル装置（２）には、に組のベクトルラ
ベル列、及び区間長ラベル列が格納されているものとし
、これらを、ベクトルラベル列は。

（ｉｌ？ｓ　（ｋ、ｊ）、　１≦ｊ≦Ｊ（ｋ））、１≦
に≦Ｋ）（但しｌ　Ｒ３（ｋ、ｊ）　　は第に番目の時
系列パタンの第ｊ番目の分割区間に付されるベクトルラ
ベル成分を、Ｊ（ｋ）はラベル列の長さを表す。）と、
又１区間長ラベル列は。

（ｔＲｔ　（ｋ、Ｄ、　ｌ≦ｊ≦Ｊ（ｋ））、＊≦に≦
Ｋ）（但し、　Ｒｔ　（ｋ、ｊ）は第に番目の時系列パ
タンの第ｊ番目の分割区間に付される区事長ラベル成分
を表す。）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　１
と記すものとし、これらラベル列に含まれる異なるラベ
ルの集合を、それぞれ、ベクトルラベル集合及び区間長
ラベル集合と呼ぶ。ベクトルラベル集合は。

（ＱＳ　（ｑｓ　）、　ｌ≦ｑｓ≦ＮＱｓ　）（但し、
ＮＱｓは異なるベクトルラベルの総数を表す。）と、又９区間長ラベル集合は。

（Ｑｔ　（ｑｔ　）、　ｔ≦ｑｔ≦ＮＱｔ）（但し、Ｎ
Ｑｔは異なる区間長ラベルの総数を表す。）と記すもの
とする。

更に、又、ファイル装置（７）に格納される第ｍ回目の
繰り返しにおける分割結果を。

１１ｅ　（ｍ、ｋ　ｊ）、　１≦ｊ≦Ｊ（ｋ）−Ｈ）、
１≦に≦Ｋ）と記すものとする。（ここで、ｅ　　（ｍ
、に、ｊ）は。

第ｍ回目の繰り返しにおける第に番目のベクトルの時系
列パタンを分割する時の、第ｊ番目の分割区間の開始端
のフレーム番号を表し１次の式を満たすものとする。

＝ｅ　（ｍ、に、　１）≦ｅ　（ｍ、に、　２）≦・・
・≦ｅ　（ｍ、に、Ｊ（ｋｌ刊）＝Ｉ（ｋ）−ｚ・・・
・・・１１）これによって、第ｍ回目の繰り返しにおける第に番目の
時系列パタンの第ｊ番目の分割区間のフレーム範囲は。

ｅ（ｍ、に、ｊ）≦ｉｃｅ　（ｍ、に、ｊ　＋１）　（
ｉはフレーム番号）の様に与えられる。）以上の準備の下で１次に、各部の動作について説明する
。

初期分割部（３）は、ファイル装置（１）中の各ベクト
ルの時系パタンに対して、対応する区間長ラベル列をフ
ァイル装置（２肋）ら読み取って、各分割区間の区間長
が、その区間に付される区間長ラベルの種類によりあら
かじめ決められている重みに比例するように９時系列バ
タンを時間分割し１分割結果をファイル装置（７）に出
力する。ファイル装置＋７１に出力された初期分割結果
、即ち、第１回目。

（ｍ＝１）の繰り返しにおける分割結果。

１（ｅ（ｚ、に、ｊ）、　　　＋　≦ｊ≦Ｊ（ｋ）＋１
）、　　　ｌ　≦に≦Ｋ）（ただし、１≦ｊ≦Ｊ（ｋ）
＋　１　）　　　・・・・・・（２）（但し、記号（Ｘ
）は９本第２式に限って、Ｘを超えない最大の整数を表
すものとする。）の様に求められる。（ここで、　Ｗ（
Ｒｔ（ｋ、ｊ））は。

区間長ラベルＲｔ　（ｋ、ｊ　）に与えられた重みを表
す。）又、統計部（４）は、初期分割部（３）又は最良
分割部（６）で求められた最新の分割結果を、ファイル
装置（７）から読み取って、ベクトルに関する統計量と
してケプストラム係数の平均及び分散を、又９区間長の
統計量として、その平均及び分散をラベル別に求め、こ
れらラベル別の統計量をファイル装置（５）に格納する
。ここで、これらラベル別の統計量は、第ｍ回目の繰り
返しにおいて９次の様に与えられる。即ち、ベクトルラ
ベル集合の第ｑｓ番目のベクトルラベルＱｓ　（ｑｓ　
）に対するケプストラム係数の平均（以後、　Ｈｓ　（
ｍ、ｑｓ、　ｎ）と記す）及び分散（以後、ｖＳ（ｍ、
ｑＳ、ｎ）と記す）は、それぞれ。

Ｈｓ　（ｍ、ｑｓ、ｎ）＝Ｋ　　　Ｊ（ｋｌ Σ　　Σ　　　　　　　　　　　ΣＣ（ｋ、ｉ、ｎ）ｋ
＝ｌ　ｊ　＝１．　Ｒｓ（ｋ、ｊ）＝Ｑｓ（ｑｓ）　ｅ
　（ｍ、に、　ｊ）≦ｉ（ｅ（ｍｋｊ＋１）Ｋ　　　Ｊ
ｌｋｌ Σ　　Σ　　　（ｅ（ｍ、に、ｊ＋１）−ｅ（ｍ、に、
ｊ））ｋ＝　＋　ｊ　＝　ｔ　、Ｒｓ（ｋ、ｊ　）　＝
Ｑｓ　（ｑｓ）（但し、１≦ｑｓ≦ＮＱｓ、０≦ｎ≦１
５　）　　　−・−＋ａ＋及び。

Ｖｓ　（ｍ、ｑｓ、　ｎ）　＝（但し、Ｉ≦ｑｓ≦ＮＱｓ、Ｑ≦ｎ≦１５）　　　・−
−−−−（４）で与えられる。一方１区間長ラベルの集
合の第ｑｔ番目の区間長ラベルＱｔ　（ｑｔ　）に対す
る区間長の平均（以後、　Ｈｔ　（ｍ、ｑｔ）と記す）
及び分散（以後、　ｖｔ　（ｍ、　ｑｔ　＞と記す）は
、それぞれ。

Σ　　　Σ　　　　１に＝ｌ　ｊ＝＋、Ｒｔ（ｋ、ｊ）＝Ｑｔ（ｑｔ）（但し
、　１≦ｑｔ≦ＮＱｔ）　　　　　　　　　　・・・・
・・（５）及び。

Ｖｔ　（ｍ　ｑｔ　）　＝ Σ　　　Σ　　　　１に＝１　ｊ＝１．Ｒｔ　（ｋ、　ｊ）＝　Ｑｔ　（ｑｔ
）（但し、１≦ｑｔ≦ＮＱｔ）　　　　　　　　　　・
・・・・・（６）で与えられる。

更に、最良分割部（６）は、ファイル装置＋１１中の各
時系列パタンについて、ファイル装置（２）中の対応す
るラベル列に従って、ファイル装置（５）から読み取っ
たラベル別の統計量を並べ換えることによって型版を構
成し１時系列バタンと型版との間で。

動的計画法に基づき整合の尤度を最大化する時の分割状
態を求め、これを最良の分割結果として。

ファイル装置（７）に出力する。ここで、第ｍ回目の繰
り返しにおけるラベル別統計量に基づいて求められる。

最良の整合の尤度（以後、　Ｓ　”　（ｍ、ｋ）と記す
）は。

Ｓ　”　（ｍ、ｋ　）　＝の様に定義され、又、この時の最良の分割状態（以後＋
　　ｔｅ”　（ｍ＊ｋｅｊ）＋　１≦ｊ≦Ｊｌｋｌ　＋
　１　）と記す）は。

（ｅ　”　（ｍ、に、ｊ　）、　１≦ｊ≦Ｊ（ｋ）＋１
）＝の様に定義される。ここで、第７式及び第８式中の
Ｓ　（ｍ、　ｋ　）は、第ｍ回目の繰り返しにおいて求
められたラベル別の統計量に基づいて、ある分割状態（
ｅ　（ｍ、に、ｊ）、　１≦ｊ≦Ｊ（ｋｌ−ｚ）に対し
決まる整合の尤度であり、ベクトルラベル列に対する整
合の尤度と１区間長ラベル列に対する整合の尤度の和と
して。

Ｓ　（ｍ、ｋ）＝　Ｌｓ　（ｍ、ｋ）＋　Ｌｔ（ｍ、ｋ
）　−Ｗｔ　（＋≦に≦Ｋ）・・・・・・（９）の様に定義される。ここで、Ｗｔは区間長ラベル列に対
する整合の尤度に付する重み係数、又。

Ｌｓ　（ｍ、ｋ）及びＬｔ　（ｍ、ｔ）は、それぞれ、
ベクトルラベル列に対する整合の尤度と１区間長ラベル
列に対する整合の尤度である。

ベクトルラベル列に対する整合の尤度は。

Ｌｓ　（ｍ、ｋ）＝ｊ＝１．ｅ（ｍ、に、ｊ）ｐ！ｅ　（ｍ、に、ｊ＋　ｔ
）・・・・・・（１（１（但し＋　Ｉｓ　（ｅ　（ｍ、に、ｊ）、ｅ（ｍ、に、
ｊ＋１）、ｑｓ）は、ベクトルラベル集合の第ｑｓ番目
のベクトルラベルＱｓ（ｑｓ）　　に対する。第ｊ番目
の区間の尤度であり。

ｌｓ　（ｅ　（ｍ、に、ｊ）、ｅ　（ｍ　、に、ｊ−）
−１）、ｑｓ）＝と定義される。）又１区間長ラベル列に対する整合の尤度は。

Ｌｔ　（ｍ、ｋ）　＝・・・・・−へ３（但し、　Ｉｔ　（ｅ　（ｍ、に、ｊ　）、　ｅ　（ｍ
、に、　ｊ＋１）、　ｑｔ）は１区間長ラベル集合の第
ｑｔ番目の区間長ラベルＱｔ（ｑｔ　）に対する。第ｊ
番目の区間の尤度で。

Ｉｔ　（ｘ、ｙ、ｑｔ）＝と表現される。

さて、第７式及び第８式の区間分割法１ｅ　（ｍ、に、
　Ｄ。

１≦ｊ≦Ｊ（ｋｌ−Ｍｌ　に関する最大化は、一種の組
み合せ最適化問題となり、動的計画法の原理に基づいて
９次の漸化式。

ｊ＝２．ａ、・・・、Ｊ（ｋｌ−ｚについて。

かつ、１＝２３．・・・、　Ｉ（ｋ）　＋　＋について
。

Ｇｓ　（ｉ、ｊ）＝　Ｇｓ　（ｉ−ビ、ｊ−＋）＋１ｓ
（ｉ−？、　ｉ、　Ｑｓ−’　（Ｒｓ（ｋ、ｊ）））Ｇ
ｔ（ｉ、ｊ）＝Ｇｔ（ｉ−ｒ”、ｊ−１）＋１ｓ（ｉ−
τ”、ｉ、Ｑｔ　　’（Ｒｔ（ｋ、ｊ）））Ｎｓ（ｉ、
ｊ）＝Ｎｓ（ｉ−ｒ”、ｊ−１）＋ｕ（ｉ−げ＋’）Ｂ
（ｉ、ｊ）＝ｉ−げ　　　　　　　　　　　　　　・・
・・・・ａ４（ここに＋　Ｇｓ　（ｉ、ｊ　）、　Ｇｔ
　（ｉｊ）ｅ　Ｎｓ（ｉ、ｊ）、　Ｂ（ｉ、ｊ　）は動
的計画法における状態変数で、以下の意味を有する。

Ｇｓ（ｉ、ｊ）：　ベクトルラベルに対する整合尤度の
累積値。

Ｇｔ（ｉ、ｊ）　：　区間長ラベルに対する整合尤度の
累積値。

Ｎｓ（ｉ、ｊ）：ベクトルラベルに対する整合尤度の累
積回数。

Ｂ（ｉ、ｊ）　：　ポックポインタ。

尚。

Ｑｓ　　’　（Ｒｓ）　：　　Ｒｓ＝Ｑｓ　（ｑｓ）を
満たすベクトルラベルの番号ｑｓを返す関数。

Ｑｔ　　（Ｒｔ）　　：　　Ｒｔ＝Ｑｔ　（ｑｔ）を満
たす区間長ラベルの番号ｑｔを返す関係。

１ｓ（ｘ、ｙ、ｑ）：ベクトルラベルに対する区間の尤
度（第１１式）Ｉｔ　（ｘ、ｙ、ｑ）　：区間長ラベルに対する区間の
尤度（第１３式）ｕ（ｘ、ｙ）：次式を満たす関数である。）を初期条件、即ち。

Ｇｓ（１，ｊ）＝Ｏ（ｔ≦ｊ≦Ｊ　ｆｋ）　＋　１）Ｇ
ｔ　（１，０＝　ｏ　　（＋≦ｊ≦Ｊ　ｆｋ）　＋　１
　）Ｎｔ（＋、Ｄ＝ｏ　　（＋≦ｊ≦Ｊ（ｋ）＋１）Ｇ
ｓ　（ｉ、　１）　＝ｏｏ　　（２≦゛ｉ≦Ｉ（ｋ）＋
°＋）Ｇｔ　（ｉ、　１）　＝閃　（２≦ｉ≦Ｉ（ｋ）
＋１）Ｎｔ（ｉ、１）−１（２≦ｉ≦Ｉ（ｋ）＋ｌ）　
　　・・・・・−ｍｓの下で解き、最良の整合の尤度Ｓ
′″（ｍ、　ｋ）を。

Ｓ”　（ｍ、ｋ）＝Ｎｓ　（Ｉ（ｋ）＋　＋、　Ｊ（ｋ）＋　＋）　　　　
　　Ｊ（ｋ）・・・・・・ａｅと置くことにより解け、又、最良の分割状態。

（ｅ”　（ｍ、に、ｊ　）＋　ｔ≦ｊ≦Ｊ（ｋ）＋ｌ）
は、バックポインタを逆向きに辿ることにより求められ
る。即ち、まず。

ｅ”　　（ｍ、に、ｊ（ｋ）＋ｔ）＝Ｉ（ｋ）＋１　　
　−・・−６ｎと置き１次に。

ｊ　＝Ｊ（ｋ）、Ｊ［ｋｌ−＋、・・・、　３．２．　
ｌ　　について。

ｅ”（ｍ、に、ｊ）＝Ｂ（ｅ”（ｍ、に、ｊ＋１）、ｊ
＋１）　　＝−・・ＵＦｊと置くことによって求められ
る。この結果、即ち。

第ｍ＋１回目の繰り返しにおける分割結果。

（（ｅ（ｍ＋ｌ、に、ｊ）、　１≦ｊ≦Ｊ　［ｋ）＋　
１　）、　ｌ≦に≦Ｋ）は、ファイル装置（７）に、　
ｅ　（ｍ＋ｌ、に、ｊ）＝ｅ”　（ｍ。

ｋ、ｊ）　　と置いて出力される。

この様にして求められた。繰の返しの第ｍ＋１回目にお
ける分割結果は、再び第ｍ＋を回目の繰り返しにおける
ラベル別の統計量を求めるために使われ、この統計量は
、更に１次の第ｍ＋２回目の繰り返しにおける最良の分
割結果を求めるためにも使われる。

ところで９以上の説明から、最良分割部（６）によって
求められた最新の分割ラベル付けの状態は。

第９式で定義された整合の尤度Ｓ（ｍ、ｋ）を最大とす
るものであって、しかも、この第９式の第２項として含
まれる区間長ラベル列に対する整合の尤度、　Ｌｔ　（
ｍ、ｋ）を考慮したものとなっている。

更に、この区間長ラベル列に対する整合の尤度。

Ｌｔ（ｍ、ｋ）は、第１２式及び第１３式の様に区間長
のラベル別の統計量、即ち、その平均（Ｈｔ　（ｍ、ｑ
ｔ）、　１≦ｑｔ≦ＮＱｔ）、及び分散（Ｖｔ　（ｍ　
ｑｔ）、　１≦ｑｔ≦ＮＱｔ　）に基づイテ求められた
ものなので１本実施例によれば９区間長の統計的変動を
捉えたバタン整合が行え、しかも。

その際用いられる区間長の統計量は、常に最新の分割結
果から求めているため９本実施例は区間長データの真の
分布に近い統計量によってバタン整合を行っていると言
える。

〔発明の効果〕

以上説明した様に、この発明に係る分割ラベル付け装置
では、従来のこの種装置における統計手段に、ベクトル
のラベル別統計量の他に９分割区間の区間長のラベル別
統計量を求める手段を用いると共に、最良分割手段にこ
れらベクトルのラベル別統計量と１分割区間の区間長の
ラベル別統計量に基づき、最良な分割ラベル付けの状態
を求める手段を用いているため、最良分割を求めるため
のバタン整合の際９分割区間長の変動を統計的に捉える
ことが出来、バタン整合の精度が改善され。

その結果１分割ラベル付けの精度が改善されると言う効
果を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図は、この発明の一実施例による分割ラベ、ル付け
装置の機能ブロック図、第２図は、従来の装置の機能ブ
ロック図である。図において、（１）はベクトルの時系
列パタンを格納するファイル装置。（２１はラベル列を格納するファイル装置、（３）は初
期分割部、（４１は統計部、（５）はラベル別の統計量
を格納するファイル装置、（６）は最良分割部、（７）
は分割結果を格納するファイル装置である。なお１図中同一あるいは相当部分には、同一の符号を付
して示しである。第１図７　：　コア４ル躾置第２図手続補正書（自発）

Claims

【特許請求の範囲】

（１）ベクトルの時系列パタンを、それと対となるラベ
ル列に従つて分割し、これら分割された区間にこのラベ
ル列の成分ラベルを付ける装置であつて、分割ラベル付
けの初期状態を求める初期分割手段と、最新の分割ラベ
ル付けの状態に従つてラベル別のベクトルの統計量を求
める統計手段と、該統計手段によつて求められるラベル
別のベクトルの統計量に基づいて最良な分割ラベル付け
の状態を求める最良分割手段とを備え、前記初期分割手
段によつて求められる初期の分割状態から出発し、前記
統計手段によつて求められる最新のラベル別のベクトル
の統計量に基づき、前記最良分割手段によつて求められ
る最良な分割ラベル付けの状態を最新の分割ラベル付け
の状態とし直す分割ラベル付け装置において、前記統計
手段を、最新の分割ラベル付けの状態から、ラベル別の
ベクトルの統計量と、ラベル別の分割区間の区間長の統
計量とを求める手段とすると共に、前記最良分割手段を
、これらラベル別のベクトルの統計量と、ラベル別の分
割区間の区間長の統計量とに基づいて、最良な分割ラベ
ル付けの状態を求める手段としたことを特徴とする分割
ラベル付け装置。
（２）前記ラベル列の成分ラベルは、ベクトルの統計量
を識別するためのラベル成分と、区間長の統計量を識別
するためのラベル成分とからなり、両成分は必ずしも一
致しないことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の
分割ラベル付け装置。