JPH02239298A - 音声認識方法 - 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】 ［産業Ｌの利用分野１ この発明は、母音からなる音声を認識する音声認識方法
に係り、特に、ホルマント周波数若しくはこれから派生
した情報を特徴パラメータとする音声認識方法の改良に
関する。

［従来の技術］ 従来における音声認識方法としては、例えば抽出対象と
なる母音（この例では“ア″）の音声信号を周波数分析
し、この周波数分析したもの《第１１図（ａ）参照）を
線形予測分析（以下Ｌ　Ｐ　Ｇ分析という）して得られ
る特性曲ＩＱ（第１１図（ｂ）参照）から、第一ホルマ
ント及び第二ホルマントの周波数の絶対値を特微パラメ
ータとして抽出するものが広く採用されている。尚、第
１１図（ａ）（ｂ）中、符号「１ないしＦ４は第一ない
し第四ホルマントを示す。

［発明が解決しようとする課題］ ところで、母音のうら″ア”や゛オ″の第一及び第二ホ
ルマント周波数に着目すると、両ホルマント周波数は非
常に接近したものになっているいるため、上述した盲声
認識方法に１例えば母音“ア″を認識するような場合に
、第１２図（ａ）（ｂ）に小すように、第一及び第二ホ
ルマントＦ１，Ｆ２に対応する二つのスペクトルピーク
を分離できず、これらを一つのスペクトルピークと見な
してしまうという誤りが生じ易く、その分、特徴パラメ
ータが誤抽出ざれて音声が．ｉ！！認識され易いという
問題を生ずる。

この発明は、以上の問題点に着目してなされたものであ
って、ホルマント周波数の誤抽出に伴う音声の誤認識を
有効に防止１るようにしたａ声認識方法を提供するもの
である。

［課題を解決するための千段］ すなわち、この発明は、母音からなる音声を認識するに
際し、音声信号を周波数分析して得られる定常的なスペ
クトルピークから複数のホルマント周波数を推定し、推
定されたホルマント周波数若しくはホルマント周波数か
ら派生した情報に基づいて特徴パラメータを抽出するよ
うにした音声認識方法を１ｆＪ提とし、予め定められた
上限周波数以下に現れるスペクトルピークの数を計数す
るピーク計数工程と、ピーク計数工程にてスペクトルピ
ークの数が所望数である場合には、推定されたホルマン
ト周波数が正しいものであると想定して音声識別を行う
標準音声識別工程と、ピーク計数工程にてスペクトルピ
ークの数が所望数に満たない場合には、推定されたホル
マント周波数が誤ったものであると想定して音声識別を
行う特別音声識別工程とを備えていることを特徴とする
ものである。

このような技術的手段において、ホルマント周波数の抽
出手段については、］ンビュータプログラムに基づくソ
フトウエア的処理にて実現してもよいし、ハードウエア
構成にて実現するようにしてもよい。また、上記特徴パ
ラメータとしては、第一．第二ホルマント周波数そのも
のを用いたり、第一、第二ホルマント周波数を第三ホル
マント周波数等で除して正規化したもの、あるいは、隣
接するホルマント周波数の聴覚対応スケールくメルスケ
ールあるいはこれを近似した対数スケール）における差
情報を用いたり適宜選択することができるが、音声の認
識率を高めるという観点から１れば、隣接するホルマン
ト周波数の聴覚対応スケールにおける差情報を特徴パラ
メータとするのが好ましい。

また、ピーク計数工程における予め定められた上限周波
数としては、使用する特徴パラメータに応じて適宜選定
することができる。例えば特徴パラメータとして、隣接
するホルマント周波数の聴覚対応スケールにおける差情
報を用いる場合には、第三ホルマント周波数として第四
ホルマント周波数を誤って使用する可能性があるため、
第四ホルマント周波数の最大値より大きい範囲で適宜選
定される。

更に、標準音声識別工程としては、不特定話者の各母音
に基づ《正確な特徴パラメータにて音声の特徴空間にお
ける各母音域を予め定め、認識対象となる音声の特徴パ
ラメータがどの母音域に包含されるかを判別｛るもので
あれば、その具体的実現手段については適宜設計変更す
ることができる。

更にまた、特別音声識別工程は、不特定話者の各母音の
うち誤って抽出され易い母音゛ア”゛オ″を基本的な識
別対象とするものであり、識別対象母ｇの誤った特徴パ
ラメータに基づく特徴空間内の分布領域を予め付加して
おき、母音“ア”の分布領域が他の母音の分布領域から
分離できることに着目し、誤って抽出された特徴パラメ
ータが母音゛ア″の分布領域にあるか否かを判別した後
に、いずれの母音であるかを識別ずるものであれば、そ
の具体的実現手段については適宜設計変更することがで
きる。

この場合において、特別音声識別工程を簡易に行うとい
う観点からすれば、母音”ア″の分布領域に包含される
か否かという情報だけでＩ１対象音声を決定するように
すればよいし、また、識別精度を高めるという観点から
すれば、母音゛ア″でない場合には、少なくとも、最も
低い周波数のスペクトルピーク付近にて第一ボルマン１
〜周波数と第二ホルマント周波数とを再抽出した後に、
再度標準音声識別工程を行うようにすることが好ましい
。

［作用］ 上述したような技術的手段によれば、ピーク計数工程に
て計数されたスペクトルピークの数が抽出された特徴パ
ラメータの正誤を判別でるだめの情報になっている。

そして、上記スペクトルピークの数が所望数に一致して
いる場合には、抽出された特徴パラメー夕が正しいもの
であると想定した標準音声識別工程が行われ、一方、ス
ペクトルピークの数が所望数に満たない場合には、抽出
された特徴パラメータが誤ったものであると想定した特
別音声識別工程が行われる。

［実施例］ 以下、添附図面に示す実施例に基づいてこの発明を詳細
に説明づる。

実施例１ 第１図はこの発明に係る音声認識方法を実現する装訂の
一実席例を示すブロック図である。

同図において、符＠１は音声を電気信号に変換するマイ
クロホン、２はマイクロホン１から入力される音声信号
を増幅した後不要な高周波数成分をカットするアンプ及
びローバスフィルタ並びに音声信号の据幅レベルを調整
するオートゲインコントロール回路からなる信号調整回
路、３は信号調整回路２からのアナログ信号をディジタ
ル信号に変換するＡＤコンバータ、４はＬＰＧ分析によ
って周波数を分析する周波数分析部、５は周波数分析部
４で１！７られたホルマント周波数から特徴パラメータ
を抽出するパラメータ抽出部、６はパラメータ抽出部５
の情報に基づいて音声を識別するざ声識別部である。

この実施例において、上記周波数分析部４、パラメータ
抽出部５及び行声識別部６は第２図に示すフローチャー
トに従う制御動作を行うようになっている。

すなわち、周波数数分析部４はＡＤコンバータ３からの
音声信号をＬＰＣ分析し、その出力をパラメータ抽出部
５へ送出する（ステップ１）。

そして、パラメータ抽出部５は、ＬＰＣ分析されたスペ
クトルピークをもとに第一ないし第三ホルマント周波数
ｆ１ないしｆ３を求め（ステップ２）、このホルマント
周波数ｆ１ないしｆ３のメルスケールの近似である対数
スケールにおける相互間距離ｌｏｇ　　（ｆ１／ｆ２　
）　　（以下Ｌｆ１２で表ず》、００　　（　ｆ３／ｆ
２　）　　（以下Ｌｆ２３で表す）を第一及び第二特徴
パラメータとして抽出する（ステップ３）。

更に、音声識別部６は、先ず、５　Ｋ　Ｉ−１　ｚ以下
のスペクトルピーク数を検出した後、このスベク［−ル
ビーク数が規定数ｍ（この実施例では４）に一致するか
否かを判別する（ステップ４，５）。そして、上記スペ
クトルピーク数が規定数ｍに一致する場合には、音声識
別部６は、上記特微パラメータＬｆ１２，Ｌｆ２３が標
準識別域のどの母音域にあるか否かを判別し、該当する
母音を決定する（ステップ６）。一方、上記スペクトル
ピーク数が規定数ｍに満たない場合には、音声識別部６
は、上記特徴パラメータＬｆｌ２，Ｌｆ２３が特別識別
域の“ア″の母’ｆｓ域に包含されるか否かを判別し（
ステップ７）、”ア゜“の母音域に包含されていれば、
認識対象音声を“ア″と決定し（ステップ８》、また、
′ア”の母音域に包含されない場合には、Ｗｔ識対象ｇ
声を“″オ″と決定する（ステップ９》。

また、この実施例で用いられる各母音の標準識別域は、
第３図に示すように、例えば男女各２０人の不特定話者
（男性：ＭＡＬＥ．女性：ＦＥＭＡＬＥ）による各母音
”ａ，ｉ　，ｕ，ｅ，ｏ”の正確な第一ないし第三ボル
マン１・周波数ｆ１，ｆ２，ｆ３に基づいて演粋される
第一及び第二特徴パラメータＬｆｌ２，ｌｆ２３の値を
夫々求め，第一及び第二特徴パラメータＬｆ１２．Ｌｆ
２３を座標軸とする音声の特徴空間において夫々プ１コ
ットし、プロットした各母音域Ｓａ．Ｓｉ　．３ｕ，　
Ｓｅ，ＳＯを所定の仕切り線１１ないしＩ４で区画寸る
ようにしたものであり、各母音域を特定ザる上で必要な
仕切り線１１ないしｉ４データのいずれかが夫々図示外
のメモリ内に予め格納されている。

尚、第３図において、ＭＡＬＥはＯ（黒塗り），ＦＥＭ
ＡＬＥはＯ（白抜き）　，　　１１　ａＩＩはＯ，”は
△　ＩＩ　ＵＩＩは口　１１　ｅＩ＋は　１１　０１１
は◇である。

更にまた、この実施例で用いられる特別識別域は、第４
図に示すように、例えば男女各２０人の不特定話者（男
性：ＭＡＬＥ．女性：ＦＥＭＡＬＥ）による各母音”ａ
，ｉ　，ｕ，ｅ，ｏ’の第一及び第二特徴パラメータＬ
ｆ１２，Ｌｆ２３の値（ＬＰＣ分析にて抽出されたスペ
クトルピークの誤りに基づく誤ったデータも含む》を夫
々求め、第一及び第二特徴パラメータＬｆ１２，Ｌｆ２
３を座標軸とする音声の特徴空間において夫々プロット
し、プロットした゛″ア′゜の母音域３ａ’を所定の仕
切り線ｌ１゛及び１２゛で区画するようにしたものであ
り、上記゛ア”の母音域３ａ’を特定する上で必要な仕
切り線１１“及び１２゛データが図示外のメモリ内に予
め格納されている。尚、第４図の各プロット点について
は第３図と同様な符号が用いられている。

この特別識別域を上述したように設定できる理由につい
ては、上記ＬＰＧ分析にて抽出ざれたスペクトルピーク
の誤りに基づく誤った特徴パラメータＬｆｌ２，Ｌｆ２
３は、第５図に示すように、主として母音“ア″と“オ
”に対して現れるが、母音“ア”に対する誤った特徴パ
ラメータＬ　ｆ　１２，ｌｆ２３の分布領域３　ａ（ｅ
ｒ）は他の母音の分布領域と重ならない位置に配置ざれ
ており、８ｌさ“ア′″に対する正誤の特徴パラメータ
Ｌｆｌ２，Ｌｆ２３の分布領域３ａ’が他の母音の分布
領域から分離できることによる。尚、第５図中、符号３
ａ（ｃｔ）　，Ｓｏ（ｃｔ）は母音゛ア″゛オ”の正し
い特徴パラメータの分布領域を示し、３　ｏ（ｅｒ）は
母音”オ″の誤った特徴パラメータの分布領域を示し、
第５図の各プロット点については第３図と同様な符号が
用いられている。

次に、この実施例に係る音声認識装置を用いた具体的な
音声の認識動作を説明する。

今、認識対象音声が母音゛ア”であるとし、例えば第１
１図（ａ）（ｂ）に示づように、ＬＰＣ分析のスペクト
ルピークをもとに正しいホルマント周波数ｆ１ないしｆ
３が検出されたと仮定づる。

このとき、上記音声識別部６は、ステップ４，５におい
て検出された５ＫＨＺ以下のスペクトルピーク数が規定
数ｍに一致していることを判別した後、ステップ６にお
いてその特徴パラメータｌｆｌ２，Ｌｆ２３が標準識別
域（第３図）の母音域Ｓａに包含されていることを把握
し、認識対象の母音を゜′ア″と決定する。

尚、認識対象音声が他の母音であるとしても、同様な過
程を経て音声認識が行われる。

また、認識対象音声が母音゛ア″であるとし、例えば第
１２図（ａ）（ｂ）に示すように、ＬＰＧ分析のスペク
トルピークをもとに誤ったホルマント周波数ｆ１ないし
ｆ３が検出されたと仮定づる。

このとき、音声識別部６は、ステップ４．５において検
出ざれた５ＫＨＺ以下のスペクトルピーク数が規定数ｍ
に満たないことを判別し、ステップ７．８においてその
特徴パラメータＬｆ１２，Ｌｆ２３が特別識別域（第４
図）の母音域３ａ’に包含されていることを把握し、認
識対象のＢＩＤを゜′ア″と決定する。

一方、認識対象音声が母音“オ″である場合には、音声
識別部６は、ステップ７．９において誤って抽出された
特徴パラメータｌ−ｆ１２，Ｌｆ２３が特別識別域（第
４図〉の母音１！１ｓａ’に包含されていないことを把
握し、認識対象の母音を“オ″と決定する。

また、この実施例に係る音声認識装置の音声認識性能が
高いことを以下の比較例１，比較例２及び比較例３との
関係で述べる。

先ず、実施例に係る標準識別域（第３図参照》を見ると
、男女の区別なく、各Ｒ１＆が略均等に且つ比較的狭い
領域Ｓａ　，　Ｓｉ　，　Ｓｕ　，　Ｓｅ　，　Ｓｏに
分布しており、各母音域は縦横の単純な仕切り１ｉ１ｊ
ｌないし１４で確実に区画されていることが把握ざれる
。

これに対し、比較例１は音声の特徴パラメータとしてホ
ルマント周波数そのものを用いたものであり、複数の男
性、女性が混在した不特定話者による各母音”ａ，ｉ　
，ｕ，ｅ，ｏ”の正確な第一・及び第二ホルマント周波
数ｆ１，ｆ２を夫々求め、第一及び第二ホルマント周波
数ｆｔ，ｆ２を座標軸とする音声の特微空間において夫
々の周波数をプロットしたところ、第６図に示づような
分布図が得られた。

この比較例１に係る分布図によれば、各母音の分布領域
３ａ　，ｓ＋　，Ｓｕ　，ｓｅ　，ｓｏが大きく広がり
、しかも、各母音の分布領域が接近配置していることが
把握される。このため、各母音の分布領域を明確に区画
することが比較的難しく、その分、音声の誤認識が生じ
易い。

また、比較例２は音声の特徴パラメータとして隣接する
ホルマント周波数の比を用いたもので、複数の男性、女
性が沢在した不特定話者による各母音′″ａ，ｉ　，ｕ
，ｅ，ｏ”の正確な第一及び第二ホルマント周波数ｆｌ
　，ｆ２を夫々求め、第一及び第二ホルマント周波数の
比ｆ１／ｆ２，第二及び第三ホルマント周波数の比ｆ３
／ｆ２を座標軸とする音声の特徴空間において夫々の周
波数をプロットしたところ、第７図に示すような分布図
が得られた。

この比較例２に係る分布図によれば、比較例１Ｊ：りも
各母音の分布領域は明確に区画されているが、母音゛イ
゜゛の分布領域３ｉが他のものに比べて不自然に大きく
広がっており、母音の分布領域の大きさがばらついてい
ることが把握される。このため、音声の判別精度を向上
させる上で重み付け処理等を施すような場合に重み付け
係数が各母音毎にまちまちになり、その分、重み付け処
理等が面倒になってしまう。

更に、第一及び第二ホルマント周波数ｆ１，ｆ２と第三
ホルマント周波数ｆ３との対数差ｌｏｇ（ｆ３＃１）　
　（第８図中Ｌ　ｆ　１３Ｆ表ｔ　）　，　ＩｏＯ（ｆ
３／ｆ２）（第８図中１ｆ２３で表す）を特徴パラメー
タとずる比較例３の場合には、第８図に示すように、実
施例における分布図が右回りに回転した形となり、各母
音域３ａ−３ｏを区画する仕切り線１１〜１５が複雑に
なる。このため、実施例のように、座標軸に平行な仕切
り線で各母音域を区画するような手法を用いることは困
難であり、識別のための計算で手間がかかる等の点で好
ましくない。

このように、実施例で示したものは、比較例１、比較例
２若しくは比較例３に係る方法にて音声のＷｔ識を行っ
たものに比べて音声認識性能の点で優れていることが理
解される。

１１■ユ 第９図はこの発明に係る音声認識方法を実現する装置の
他の実施例において用いられる基本的制御動作過程を示
すフローチャートである。

同図において、音声ａａｖｉ置の基本的制御動作過程は
実施例１と同様である（ステップ１ないし６は実施例１
と同じ）が、特別音声識別工程が実施例１と異なる。

すなわち、特別音声識別工程は、スペクトルピーク数が
現定数ｍ＋，：満だない場合には、上記特徴パラメータ
ｌｆ１２，Ｌｆ２３が特別識別ｌｉｔ（第４図参照》の
“ア”のＢ１音域３ａ’に包含ざれるか否かを判別し（
ステップ７）、′ア″の母音域Ｓａ’に包含されていれ
ば、対象対象音声を“ア”と決定する（ステップ８）が
、”ア”の母音域３ａ’に包含ざれていなければ、ＬＰ
Ｇ分析の次数を高く設定し直した（ステップ９）後、再
度ＬＰＧ分析し直して正確なホルマント周波数で１ない
しｆ３を再抽出しくステップ１．２）、以下ステップ３
ないし６を経て標準音声識別工程を実施する。

従って、この実施例に係る音声認識装置によれば、実施
例１と略同様な作用、効果を奏するほか、特別識別域の
“ア”の母音域に包含ざれない場合に、実施例１のよう
に直ちに゛オ”と識別ずることなく、再ａ　Ｌ　Ｐ　Ｃ
分析し直して標準音声識別工程を行って認識対象音声を
決定するようにしているので、実施例１に比べて、音声
の認識精度をより高くずることができる。

尚、上記実施例２にあっては、再度ＬＰＣ分析し直す際
にホルマント周波数ｆ１ないしｆ３を総て検出し直して
いるが、少なくとも、最も低い周波数のスペクトルピー
ク付近にて第一及び第二ホルマント周波数のみを再抽出
し、最初のＬＰＧ分析にて第二ホルマント周波数として
抽出されたものを第三ホルマント周波数に置換りるよう
にしでもよい。

実施例３ この実施例に係る音声認識装置は、第一及び第二ホルマ
ント周波数そのものを特徴パラメータとして用いたもの
であり、基本的には実施例１と略同様な制御動作過程を
行うようになっている。

この実施例において、スペクトルピークの数を計数する
工程は、例えば各母音の第三ホルマント周波数の最大値
より若干高い周波数を上限周波数として行い、スペクト
ルピークの規定数ｍとしては３が選択される。

また、各母音の標ｔ＄識別域としては、第６図の各母音
の分布領域３ａないしＳＯを図示外の仕切り線で仕切る
ことによって設定され、一方、母音の特別識別域は、第
１０図に示すように、ＬＰＣ分析にて抽出されたスペク
トルピークの誤りに基づく母音゛゜ア”に対する誤った
特徴パラメータｆ１，ｆ２の分布領域３ａ（ｅｒ）が他
の母音の分布領域，と重ならない位置に配置ざれ、母音
ＩＩ　７Ｉ１に対する正誤の特徴パラメータｆ１，ｆ２
の分布領域３ａ’が他の母音の分布領域から分離できる
ことに看目し、この分布領域３ａ’を適宜の仕切り線Ｉ
ｌ１゜及びｊ２’で仕切ることによって設定される。

尚、第１０図中、符号３ａ（ｃｔ）　，　Ｓｏ（ｃｔ）
は母音゜゛ア′゜゛オ”の正しい特徴パラメータの分布
領域を示し、Ｓｏ（ｅｒ）は母音“オ”の誤クた特徴パ
ラメータの分布領域を示し、第１０図の各プロット点に
ついては第６図と同様な符号が用いられている。

従って、この実施例においても、実施例１．２と同様に
、スペクトルピーク数に応じて特徴パラメータｆｌ，ｆ
２の正誤が判別され、その判別結果に応じて、上記標準
識別域（第６図参照）をもとにした標準音声識別工程が
行われ、あるいは、上記特別音声識別工程が行われ、認
識対象音声が正確に識別されるのである。

［発明の効果］ 以上説明してきたように、この発明に係る音角認識方法
によれば、抽出された特徴パラメータの正誤を考慮し、
夫々に対応した別異の識別工程にて音声を的確に識別す
るようにしたので、特徴パラメータの誤抽出に伴う音声
の誤認識を有効に防止することができる。

また、請求項２記載の音声認識方法によれば、特別音声
識別工程においては、抽出された特徴パラメータが特別
識別域の母音゛ア″の分布領域に包含されるか否かによ
って直ちに”ア″か”オ″かを識別するようにしている
ので、特別音声識別工程を簡易にすることかでぎ、その
分、！！ｉｆｆｉ構成の簡略化を図ることができる。

更に、諧求項３記載の音声認識方法によれば、特別音声
識別工程においては、抽出された特徴パラメータが特別
識別域の母音“ア″の分布領域に包含される場合のみ゛
ア″と識別し、“ア′゜の分布領域に包含されない場合
には、正しいホルマント周波数を再度抽出した後に標準
音声識別工程にて音声を正確に識別するようにしたので
、特別音声識別工程における音声の識別精度をより向上
させることができる。

更にまた、請求項４記載の音声認識方法によれば、隣接
するホルマント周波数の聴覚対応スケールでの差情報を
特徴パラメータとした音声の特徴空間において、不特定
話者による同一ＦＲ音の特徴パラメータを比較的狭い範
囲に分布さぜることがでぎるので、異なる母音の分布領
域を確実に区画することが可能になり、その分、母音の
誤Ｗｌｍｌをより少なくすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明に係る音声認識方法を実現する装置の
実施例１を示Ｊブロック図、第２図は実施例１で用いら
れる周波数分析部、パラメータ抽出部及び音声識別部の
制御動作過程を示すフローチャート、第３図は第２図に
おける母音の標準識別域の設定方法を示す説明図、第４
図は第２図における母音の特別識別域の設定方法を示す
説明図、ｉＴｓ図は第４図における母音の特別識別域の
誤った特徴パラメータの分布領域を示ず説明図、第６図
ないし第７図は母音の標準識別域として他の特徴パラメ
ータを用いた際の比較例１．比較例２，比較例３の各母
音の分布領域を示す説明図、第９図はこの発明に係る音
声認識方法を実現ずる装置の実施例２で用いられる基本
的制御動作過程を示ずフローチャート、第１０図はこの
発明に係る音声認識方法を実現する装置の実施例３で用
いられる母音の特別識別域の誤った特徴パラメータの分
布を示す説明図、第１１図（ａ）（ｂ）は第一及び第二
ホルマント周波数が正しく抽出された場合における母音
“ア゜゛のバワースペクトル及びＬＰＧスベクトルを示
すグラフ、第１２図（ａ）（ｂ）は第一及び第二ホルマ
ント周波数が正しく抽出されない場合における母音゛ア
゜′のパワースペクトル及びＬＰＣスペクトルを示すグ
ラフである。 ［符号の説明］ １・・・マイクロホン ２・・・信号調整回路 ３・・・ＡＤ」ンバータ ４・・・周波数分析部 ５・・・パラメータ抽出部 ６・・・音声識別部 第１図 特許出願人　　富士ゼロックス株式会社代　理　人　　
弁理士　　中村　智廣 （外２名） 第１１図 第１２ 図 Ｆ；フ 手続補正書鴫創 平成　１年　７月ノＯ日

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）母音からなる音声を認識するに際し、音声信号を周
   波数分析して得られる定常的なスペクトルピークから複
   数のホルマント周波数を推定し、推定されたホルマント
   周波数若しくはホルマント周波数から派生した情報に基
   づいて特徴パラメータを抽出するようにした音声認識方
   法において、予め定められた上限周波数以下に現れるス
   ペクトルピークの数を計数するピーク計数工程と、ピー
   ク計数工程にてスペクトルピークの数が所望数である場
   合には、推定されたホルマント周波数が正しいものであ
   ると想定して音声識別を行う標準音声識別工程と、 ピーク計数工程にてスペクトルピークの数が所望数に満
   たない場合には、推定されたホルマント周波数が誤った
   ものであると想定して音声識別を行う特別音声識別工程
   とを備えていることを特徴とする音声認識方法。 ２）請求項１記載の方法において、 特別音声識別工程は、推定されたホルマント周波数が誤
   つたものであると想定した場合に得られる母音“ア”の
   特徴パラメータの特徴空間内における分布領域を予め付
   加しておき、抽出された特徴パラメータが母音“ア”の
   分布領域にあるか否かを判別し、母音“ア”の分布領域
   にあれば母音“ア”と識別すると共に、母音“ア”の分
   布領域になければ母音“オ”と識別することを特徴とす
   る音声認識方法。 ３）請求項１記載の方法において、 特別音声識別工程は、推定されたホルマント周波数が誤
   ったものであると想定した場合に得られる母音“ア”の
   特徴パラメータの特徴空間内における分布領域を予め付
   加しておき、抽出された特徴パラメータが母音“ア”の
   分布領域にあるか否かを判別し、母音“ア”の分布領域
   にあれば母音“ア”と識別する一方、母音“ア”の分布
   領域になければ、少なくとも、最も低い周波数のスペク
   トルピーク付近にて正確な第一ホルマント周波数と第二
   ホルマント周波数とを再抽出した後に、再度標準音声識
   別工程を行うようにしたことを特徴とする音声認識方法
   。 ４）請求項１記載の方法において、 推定されたホルマント周波数のうち、第一及び第二ホル
   マント周波数並びに第二及び第三ホルマント周波数の聴
   覚対応スケールにおける差情報を特徴パラメータとして
   抽出することを特徴とする音声認識方法。