JPH0247755B2 - - Google Patents
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- JPH0247755B2 JPH0247755B2 JP57002565A JP256582A JPH0247755B2 JP H0247755 B2 JPH0247755 B2 JP H0247755B2 JP 57002565 A JP57002565 A JP 57002565A JP 256582 A JP256582 A JP 256582A JP H0247755 B2 JPH0247755 B2 JP H0247755B2
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Description
【発明の詳細な説明】
この発明は例えば音声認識等の分野で、系列パ
ターンのマツチングによつてパターン認識する場
合に用いられ、系列間の距離又は類似度を動的計
画法を用いた非線形正規化マツチングにより二つ
の系列パターンの距離又は類似度を求める系列パ
ターン・マツチング方法に関する。
ターンのマツチングによつてパターン認識する場
合に用いられ、系列間の距離又は類似度を動的計
画法を用いた非線形正規化マツチングにより二つ
の系列パターンの距離又は類似度を求める系列パ
ターン・マツチング方法に関する。
この発明による系列パターン・マツチング方法
で取り扱える系列は、特徴量の系列であつて、特
徴量間の距離や類似度が定義されていれば、どの
ような対象からの系列でもよいが、以下では代表
的な系列の例として音声の時系列を対象とする系
列パターン・マツチング方法について説明する。
で取り扱える系列は、特徴量の系列であつて、特
徴量間の距離や類似度が定義されていれば、どの
ような対象からの系列でもよいが、以下では代表
的な系列の例として音声の時系列を対象とする系
列パターン・マツチング方法について説明する。
スペクトル時系列の動的計画法を用いたマツチ
ング（以下、DPマツチングと記す）は、単語音
声認識装置などに用いられ、広く使われはじめて
いる。従来のDPマツチングは、音声区間の切り
出しのあいまいさのない入力音声の時系列A′＝
a1，a2……aoと標準パターンの時系列B′＝b1b2…
…bnとの間で、時間軸の非線形伸縮を許して要
素間の対応づけを行い、系列間の距離（スコア）
を計算するものであつた。従来からのDPマツチ
ングの代表的な例を第１図に示す。即ち従来の
DPマツチングでは系列A′，B′の要素間の距離マ
トリツクスD′（dij）（dijは要素aiとbjの距離）は行
方向に入力音声パターンＡの要素番号ｉが、列方
向に標準パターンＢの要素番号ｊがとられ、その
各格子点（ｉ，ｊ）１１が距離dijであり、ｉ＋
ｊ＝２＋１を満す各格子点１１1について動的計
画法のくり返し逐次演算を実行し、次にｉ＋ｊ＝
２＋２を満す各格子点１１2について動的計画法
のくり返し逐次演算を実行し、以下同様にしてｉ
＋ｊ＝２＋３，ｉ＋ｊ＝２＋４，…を満す各格子
点について動的計画法のくり返し逐次演算を実行
する。これらのくり返し逐次演算の漸化式として
は例えば次式が用いられる。
ング（以下、DPマツチングと記す）は、単語音
声認識装置などに用いられ、広く使われはじめて
いる。従来のDPマツチングは、音声区間の切り
出しのあいまいさのない入力音声の時系列A′＝
a1，a2……aoと標準パターンの時系列B′＝b1b2…
…bnとの間で、時間軸の非線形伸縮を許して要
素間の対応づけを行い、系列間の距離（スコア）
を計算するものであつた。従来からのDPマツチ
ングの代表的な例を第１図に示す。即ち従来の
DPマツチングでは系列A′，B′の要素間の距離マ
トリツクスD′（dij）（dijは要素aiとbjの距離）は行
方向に入力音声パターンＡの要素番号ｉが、列方
向に標準パターンＢの要素番号ｊがとられ、その
各格子点（ｉ，ｊ）１１が距離dijであり、ｉ＋
ｊ＝２＋１を満す各格子点１１1について動的計
画法のくり返し逐次演算を実行し、次にｉ＋ｊ＝
２＋２を満す各格子点１１2について動的計画法
のくり返し逐次演算を実行し、以下同様にしてｉ
＋ｊ＝２＋３，ｉ＋ｊ＝２＋４，…を満す各格子
点について動的計画法のくり返し逐次演算を実行
する。これらのくり返し逐次演算の漸化式として
は例えば次式が用いられる。
ｇ（ｉ，ｊ）＝minｇ（ｉ−１，ｊ−２）＋2
dij-1＋dij ｇ（ｉ−１，ｊ−１）＋2dij ｇ（ｉ−２，ｊ−１）＋2di-1ｊ＋dij (1) このDPマツチングのくり返し逐次演算は窓制限
１２内の格子点について実行する。このような従
来DPマツチングでは、音声の始端（１，１）の
切り出し点の要素a1，b1よりも後の要素ai，bj（１
≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｍ）から計算できる距離マト
リツクスD′＝（dij）の上でのみのDPマツチングを
実行していた。
dij-1＋dij ｇ（ｉ−１，ｊ−１）＋2dij ｇ（ｉ−２，ｊ−１）＋2di-1ｊ＋dij (1) このDPマツチングのくり返し逐次演算は窓制限
１２内の格子点について実行する。このような従
来DPマツチングでは、音声の始端（１，１）の
切り出し点の要素a1，b1よりも後の要素ai，bj（１
≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｍ）から計算できる距離マト
リツクスD′＝（dij）の上でのみのDPマツチングを
実行していた。
この発明によるDPマツチングでは、音声区間
の切り出し点（始端）の要素a1，b1以前の系列情
報ao′…a0，bn′…b0（n′≦０，m′≦０）から計算
できる要素間の距離も利用して、DPマツチング
のスコアを求め、スコアが最小になるように始端
を事後的に決める。終端においても、終端の要素
ao，bn以後の系列情報ao+1…ao″，bn+1…bn″
（n″＞ｎ，m″＞ｍ）も利用して、距離マトリツク
スＤ（dij）（n′≦ｉ≦n″，m′≦ｊ≦m″）上でDPマ
ツチングのスコアが最小になるように終端の位置
が事後的に決められる。
の切り出し点（始端）の要素a1，b1以前の系列情
報ao′…a0，bn′…b0（n′≦０，m′≦０）から計算
できる要素間の距離も利用して、DPマツチング
のスコアを求め、スコアが最小になるように始端
を事後的に決める。終端においても、終端の要素
ao，bn以後の系列情報ao+1…ao″，bn+1…bn″
（n″＞ｎ，m″＞ｍ）も利用して、距離マトリツク
スＤ（dij）（n′≦ｉ≦n″，m′≦ｊ≦m″）上でDPマ
ツチングのスコアが最小になるように終端の位置
が事後的に決められる。
このようにこの発明では、切り出しのあいまい
さをもつたままの時系列間のDPマツチングが実
行できるので、従来のDPマツチングがこうむつ
ていた音声区間の切り出しの誤りに起因する認識
誤りを大幅に削減することができる。
さをもつたままの時系列間のDPマツチングが実
行できるので、従来のDPマツチングがこうむつ
ていた音声区間の切り出しの誤りに起因する認識
誤りを大幅に削減することができる。
第２図は音声認識装置の一般的構成を示し、入
力端子１４からの入力音声は特徴パラメータの抽
出部１５で入力音声の特徴パラメータの時系列Ａ
に変換される。一方、標準パターン記憶部１６に
あらかじめ標準パターンの特徴パラメータの時系
列Ｂが蓄えられている。距離計算部１７で入力音
声の時系列Ａと標準パターンの特徴パラメータの
時系列Ｂとの距離マトリツクスＤが計算される。
この距離マトリツクスはDPマツチング部１８で
各標準パターンＢについてのマツチングスコアが
DPマツチングにより計算され、その最小のスコ
アが単語決定部１９で決定され、その決定された
単語名が端子２１から出力される。
力端子１４からの入力音声は特徴パラメータの抽
出部１５で入力音声の特徴パラメータの時系列Ａ
に変換される。一方、標準パターン記憶部１６に
あらかじめ標準パターンの特徴パラメータの時系
列Ｂが蓄えられている。距離計算部１７で入力音
声の時系列Ａと標準パターンの特徴パラメータの
時系列Ｂとの距離マトリツクスＤが計算される。
この距離マトリツクスはDPマツチング部１８で
各標準パターンＢについてのマツチングスコアが
DPマツチングにより計算され、その最小のスコ
アが単語決定部１９で決定され、その決定された
単語名が端子２１から出力される。
この発明でのDPマツチングについて説明する
前に、DPマツチングでの距離マトリツクス上の
距離の定義及びDPマツチングの段の進め方につ
いて簡単に説明する。
前に、DPマツチングでの距離マトリツクス上の
距離の定義及びDPマツチングの段の進め方につ
いて簡単に説明する。
DPマツチングの段を規定する距離としては、
第３図に示すような各種の距離を考える。第３図
Ａは通常のDPマツチングで用いられている市街
化距離に基づく段を規定する距離である。つまり
縦パス２２、横パス２３、斜めパス２４をとり、
すべての格子点について演算を行い、その演算段
は線２５で示される。第３図Ｂ，Ｃは傾斜制限を
考慮し、かつ、DPの段数を削減することを目的
として考え出された距離であり、演算段２５はＮ
段ごとであり、斜めパスのみである。これらの距
離を用いる場合には、距離マトリツクスD′＝
（dij）上での演算段を第３図に示すようにｉ＋ｊ
＝Nl＋２（たゞし、Ｎ≧１の正整数で、ｌ＝０，
１，２…lnax）を満す格子点（ｉ，ｊ）上で、動
的計画法のくり返し逐次演算を行い、ｌ＝０，
１，２，…，とlnax（lnax＝〔n+m N〕）まで演算段を
順次進める。
第３図に示すような各種の距離を考える。第３図
Ａは通常のDPマツチングで用いられている市街
化距離に基づく段を規定する距離である。つまり
縦パス２２、横パス２３、斜めパス２４をとり、
すべての格子点について演算を行い、その演算段
は線２５で示される。第３図Ｂ，Ｃは傾斜制限を
考慮し、かつ、DPの段数を削減することを目的
として考え出された距離であり、演算段２５はＮ
段ごとであり、斜めパスのみである。これらの距
離を用いる場合には、距離マトリツクスD′＝
（dij）上での演算段を第３図に示すようにｉ＋ｊ
＝Nl＋２（たゞし、Ｎ≧１の正整数で、ｌ＝０，
１，２…lnax）を満す格子点（ｉ，ｊ）上で、動
的計画法のくり返し逐次演算を行い、ｌ＝０，
１，２，…，とlnax（lnax＝〔n+m N〕）まで演算段を
順次進める。
この発明によるDPマツチングにおいてはその
入力は、切り出しのあいまいな系列、Ａ＝ao′…
a0，a1…ao…ao″とＢ＝bn′…b0，b1…bn…bn″が
用いられる。従来のDPマツチングでは、a1，b1
の始点（格子点（１，１））から終端ao，bn（格子
点（ｎ，ｍ））までを、くり返し逐次演算を順次
くり返し、スコアが最小になるように非線形伸縮
を行う。この様子は第１図に示した通りである。
この発明のDPマツチングでは始端においては、
a1あるいはb1より前の要素からの距離の値dijも用
いる。そのためDPマツチングの段の格子点を第
４図に示すようにa1あるいはb1より前の要素の領
域まで拡張する。よつて始端は従来のDPマツチ
ングでは（１，１）の格子点だけであつたが、窓
制限内のｉ，ｊ＝２を満す格子点（ｉ，ｊ）の集
合に拡張される。この始端の格子点（ｉ，ｊ）εi
＋ｊ＝２の集合におけるDPマツチングのくり返
し逐次演算の初期値をｇ（０，ｋ）＝０（たゞし、
ｋ＝ｊ−ｉ）とする。
入力は、切り出しのあいまいな系列、Ａ＝ao′…
a0，a1…ao…ao″とＢ＝bn′…b0，b1…bn…bn″が
用いられる。従来のDPマツチングでは、a1，b1
の始点（格子点（１，１））から終端ao，bn（格子
点（ｎ，ｍ））までを、くり返し逐次演算を順次
くり返し、スコアが最小になるように非線形伸縮
を行う。この様子は第１図に示した通りである。
この発明のDPマツチングでは始端においては、
a1あるいはb1より前の要素からの距離の値dijも用
いる。そのためDPマツチングの段の格子点を第
４図に示すようにa1あるいはb1より前の要素の領
域まで拡張する。よつて始端は従来のDPマツチ
ングでは（１，１）の格子点だけであつたが、窓
制限内のｉ，ｊ＝２を満す格子点（ｉ，ｊ）の集
合に拡張される。この始端の格子点（ｉ，ｊ）εi
＋ｊ＝２の集合におけるDPマツチングのくり返
し逐次演算の初期値をｇ（０，ｋ）＝０（たゞし、
ｋ＝ｊ−ｉ）とする。
同様に、終端は格子点（ｎ，ｍ）を、窓制限内
のｉ＋ｊ＝lnaxＮ＋２を満す第lnax段の格子点の
集合（ｉ，ｊ）に拡張する。この始端の格子点の
集合からDPマツチングのくり返し逐次演算を
lnax段までくり返せば、系列間の距離（スコア）
Ｓ（Ａ，Ｂ） Ｓ（Ａ，Ｂ）＝１／ｎ＋ｍmin k ｇ（lnax，ｋ）εk＝ｊ−ｉ が求まる。
のｉ＋ｊ＝lnaxＮ＋２を満す第lnax段の格子点の
集合（ｉ，ｊ）に拡張する。この始端の格子点の
集合からDPマツチングのくり返し逐次演算を
lnax段までくり返せば、系列間の距離（スコア）
Ｓ（Ａ，Ｂ） Ｓ（Ａ，Ｂ）＝１／ｎ＋ｍmin k ｇ（lnax，ｋ）εk＝ｊ−ｉ が求まる。
第５図はこの発明を第４図のＮ＝３の場合に適
用した一実施例を示す。まず、バツフア２６に標
準パターンの特徴パラメータの時系列Ｂ＝bn′…
b0，b1…bn…bn′が、バツフア２７に入力音声の
特徴パラメータの時系列Ａ＝ao′…a0a1…ao…
ao″がそれぞれ記憶される。くり返し逐次計算値
のバツフアレジスタＧ２８の初期値が初期値設定
部２９により決定され、端点フリー領域のレジス
タＧの値は０に、その他の領域では、大きな値に
設定される。また、設定端子３１より、第１段目
（ｉ＋ｊ＝Ｍ：Ｍ＝５）の格子点（ｉ，ｊ）で第
４図に示す窓制限内のｊのものとも大きい格子点
（ｉ，ｊ）が選らばれ、その値が設定される。第
５図の場合にはｊ＝４、ｉ＝１と設定される。こ
の（ｉ，ｊ）に対応してくり返し逐次計算値のバ
ツフアレジスタＧ２８の番号ｋの値が設定され
る。第５図の場合には、ｋ＝ｊ−ｉ＝４−１＝３
となる。
用した一実施例を示す。まず、バツフア２６に標
準パターンの特徴パラメータの時系列Ｂ＝bn′…
b0，b1…bn…bn′が、バツフア２７に入力音声の
特徴パラメータの時系列Ａ＝ao′…a0a1…ao…
ao″がそれぞれ記憶される。くり返し逐次計算値
のバツフアレジスタＧ２８の初期値が初期値設定
部２９により決定され、端点フリー領域のレジス
タＧの値は０に、その他の領域では、大きな値に
設定される。また、設定端子３１より、第１段目
（ｉ＋ｊ＝Ｍ：Ｍ＝５）の格子点（ｉ，ｊ）で第
４図に示す窓制限内のｊのものとも大きい格子点
（ｉ，ｊ）が選らばれ、その値が設定される。第
５図の場合にはｊ＝４、ｉ＝１と設定される。こ
の（ｉ，ｊ）に対応してくり返し逐次計算値のバ
ツフアレジスタＧ２８の番号ｋの値が設定され
る。第５図の場合には、ｋ＝ｊ−ｉ＝４−１＝３
となる。
次に、要素間距離計算部３２で、バツフア２６
のｊ〜ｊ−２番目の要素bj，bj-1，bj-2と、バツ
フア２７のｉ〜ｉ−２番目の要素ai，ai-1，ai-2と
を読み出し、これらの要素間の距離dij，di，j-1，
di-1，ｊ，di-1，j-1，di-2，j-2を計算する。この
距離の値と前段までのくり返し逐次演算値ｇ（ｋ
−１），ｇ（ｋ），ｇ（ｋ＋１）とからくり返し逐次
計算値の候補の計算部３３で、候補値ａ，ｂ，ｃ
を次のように計算する。
のｊ〜ｊ−２番目の要素bj，bj-1，bj-2と、バツ
フア２７のｉ〜ｉ−２番目の要素ai，ai-1，ai-2と
を読み出し、これらの要素間の距離dij，di，j-1，
di-1，ｊ，di-1，j-1，di-2，j-2を計算する。この
距離の値と前段までのくり返し逐次演算値ｇ（ｋ
−１），ｇ（ｋ），ｇ（ｋ＋１）とからくり返し逐次
計算値の候補の計算部３３で、候補値ａ，ｂ，ｃ
を次のように計算する。
ａ＝ｇ（ｋ−１）＋di,j-1＋dij
ｂ＝ｇ（ｋ）＋（di-2，j-2＋di-1
，j-1＋di,j）×４／３
ｃ＝ｇ（ｋ＋１）di-1，ｊ＋dij
その後、決定部３４で候補値ａ，ｂ，ｃのうち
の最小値を求め、その値を通路３５を通じてバツ
フアレジスタ２８のｋ番目のＧ（ｋ）に書き込む。
次に（ｉ，ｊ）設定部３６で、同じ演算段での次
の格子点（ｉ，ｊ）の値及びｋの値を設定する。
つまり、ｊの値をｊ−１に、ｉの値をｉ＋１に
し、ｋの値をｋ−２に設定する。このようにして
更新されたｉ，ｊによる格子点（ｉ，ｊ）が窓制
限内に依然として存在しているときには、この
ｉ，ｊの値を通路３７を通じてバツフア２６，２
７に送り、かつ、ｋの値を通路３８を通じてバツ
フアレジスタ２８に送り、計算部３２，３３、決
定部３４で同様の処理を行つてくり返し逐次計算
を実行する。
の最小値を求め、その値を通路３５を通じてバツ
フアレジスタ２８のｋ番目のＧ（ｋ）に書き込む。
次に（ｉ，ｊ）設定部３６で、同じ演算段での次
の格子点（ｉ，ｊ）の値及びｋの値を設定する。
つまり、ｊの値をｊ−１に、ｉの値をｉ＋１に
し、ｋの値をｋ−２に設定する。このようにして
更新されたｉ，ｊによる格子点（ｉ，ｊ）が窓制
限内に依然として存在しているときには、この
ｉ，ｊの値を通路３７を通じてバツフア２６，２
７に送り、かつ、ｋの値を通路３８を通じてバツ
フアレジスタ２８に送り、計算部３２，３３、決
定部３４で同様の処理を行つてくり返し逐次計算
を実行する。
（ｉ，ｊ）設定部３６で更新した格子点（ｉ，
ｊ）が窓制限内に存在していない場合には、次段
設定部３９でＭの値をＭ＋３にし、ｉ＋ｊ＝Ｍを
満す格子点（ｉ，ｊ）で窓制限内のｊのもつとも
大きな値の格子点の値にｉ，ｊを設定する。更に
ｋの値をｊ−ｉに設定する。この設定した演算段
が終了すべき段でないときには、通路３７を通じ
てｊ，ｉの値をバツフア２６，２７に送り、通路
３８を通じてｋの値をバツフアレジスタ２８に送
つた後、計算部３２，３３、決定部３４での各処
理を行つてくり返し逐次計算を実行する。次段設
定部３９で設定した演算段が終了すべき段である
ときには、計算部４１でバツフアレジスタ２８の
値から単語間距離を計算し、単語決定部に送る。
ｊ）が窓制限内に存在していない場合には、次段
設定部３９でＭの値をＭ＋３にし、ｉ＋ｊ＝Ｍを
満す格子点（ｉ，ｊ）で窓制限内のｊのもつとも
大きな値の格子点の値にｉ，ｊを設定する。更に
ｋの値をｊ−ｉに設定する。この設定した演算段
が終了すべき段でないときには、通路３７を通じ
てｊ，ｉの値をバツフア２６，２７に送り、通路
３８を通じてｋの値をバツフアレジスタ２８に送
つた後、計算部３２，３３、決定部３４での各処
理を行つてくり返し逐次計算を実行する。次段設
定部３９で設定した演算段が終了すべき段である
ときには、計算部４１でバツフアレジスタ２８の
値から単語間距離を計算し、単語決定部に送る。
以下、第３図Ｂ、第４図に示したＮ＝３の場合
を例にとりあげ、認識実験の結果も含めて説明す
る。Ｎ＝３の場合のDPマツチングのくり返し逐
次演算は、次式のように表わされる。
を例にとりあげ、認識実験の結果も含めて説明す
る。Ｎ＝３の場合のDPマツチングのくり返し逐
次演算は、次式のように表わされる。
たゞし、ｇ（ｌ，ｋ）は、第ｌ段のくり返し逐
次演算値を示し、ｋは窓制限内のｋ＝ｊ−ｉを満
足する値である。
次演算値を示し、ｋは窓制限内のｋ＝ｊ−ｉを満
足する値である。
次に認識実験の結果について述べる。認識対象
は男性４名が２回ずつ発声した641都市名単語音
声データである。単語音声認識の方法としては昭
和55年10月日本音響学会秋期発表会講演論文集１
−１−17に記載されているSPLIT法を用いた。
DPマツチングの手法としては、Ｎ＝３の場合に
ついて、昭和55年10月日本音響学会秋期発表会講
演論文集１−１−10に記載した擬似端点フリーの
手法（従来の手法と呼ぶ）と、この発明の端点フ
リーの手法をとりあげた。端点フリーマツチング
を行うために、入力音声データのao′…a0と標準
パターンのbn′…b0の特徴パラメータは、a1及び
b1の特徴パラメータで代用した。同様にao+1…
ao″，bn+1…bn″の特徴パラメータもao，bnで代用
した。従来の方法の４名の発声者での平均の単語
認識率は96.2％であり、第２位以内に正しい単語
名の入る確率は98.3％となつた。この発明の端点
フリーDPマツチングを用いた場合には、単語認
識率が96.7％に、第２位以内に正しい単語名の入
る確率が99.0％となり、性能が向上した。更にパ
ワー情報を用いてこの発明のDPマツチングの始
端と終端の端点フリーの領域を制限した場合に
は、単語認識率がさらに向上して97.4％となつ
た。これにより、この発明の端点フリのDPマツ
チングアルゴリズムの有効性が実証できた。前述
のようにao′…a0，bn′…b0をそれぞれa1，b1で代
用し、またao+1…ao″，bn+1…bn″をそれぞれao，
bnで代用しても前述のように認識率が向上して
おり、このような代用をしなければ一層認識率が
向上する。
は男性４名が２回ずつ発声した641都市名単語音
声データである。単語音声認識の方法としては昭
和55年10月日本音響学会秋期発表会講演論文集１
−１−17に記載されているSPLIT法を用いた。
DPマツチングの手法としては、Ｎ＝３の場合に
ついて、昭和55年10月日本音響学会秋期発表会講
演論文集１−１−10に記載した擬似端点フリーの
手法（従来の手法と呼ぶ）と、この発明の端点フ
リーの手法をとりあげた。端点フリーマツチング
を行うために、入力音声データのao′…a0と標準
パターンのbn′…b0の特徴パラメータは、a1及び
b1の特徴パラメータで代用した。同様にao+1…
ao″，bn+1…bn″の特徴パラメータもao，bnで代用
した。従来の方法の４名の発声者での平均の単語
認識率は96.2％であり、第２位以内に正しい単語
名の入る確率は98.3％となつた。この発明の端点
フリーDPマツチングを用いた場合には、単語認
識率が96.7％に、第２位以内に正しい単語名の入
る確率が99.0％となり、性能が向上した。更にパ
ワー情報を用いてこの発明のDPマツチングの始
端と終端の端点フリーの領域を制限した場合に
は、単語認識率がさらに向上して97.4％となつ
た。これにより、この発明の端点フリのDPマツ
チングアルゴリズムの有効性が実証できた。前述
のようにao′…a0，bn′…b0をそれぞれa1，b1で代
用し、またao+1…ao″，bn+1…bn″をそれぞれao，
bnで代用しても前述のように認識率が向上して
おり、このような代用をしなければ一層認識率が
向上する。
以上のDPマツチングの説明では、特徴パラメ
ータ間の距離をもとにしたDPマツチングの手法
について述べてきたが、特徴パラメータ間の類似
度に対しても、同様に定式化でき、その場合は前
記式でminをmaxとすればよい。
ータ間の距離をもとにしたDPマツチングの手法
について述べてきたが、特徴パラメータ間の類似
度に対しても、同様に定式化でき、その場合は前
記式でminをmaxとすればよい。
以上述べたように、この発明によるDPマツチ
ングの手段を用いれば、切り出し点があいまいで
ある２個の系列のマツチングが行えるようにな
る。よつて、従来のDPマツチングを用いた認識
装置で生じていた、切り出しの誤りによる認識誤
りを大幅に削減することができる。この発明の
DPマツチングは音声認識以外にも、系列の切り
出しのあいまいさをもつ様々な分野での系列マツ
チングの手段として適用可能である。
ングの手段を用いれば、切り出し点があいまいで
ある２個の系列のマツチングが行えるようにな
る。よつて、従来のDPマツチングを用いた認識
装置で生じていた、切り出しの誤りによる認識誤
りを大幅に削減することができる。この発明の
DPマツチングは音声認識以外にも、系列の切り
出しのあいまいさをもつ様々な分野での系列マツ
チングの手段として適用可能である。
第１図は従来のDPマツチングにおける距離マ
トリツクスを示す図、第２図はDPマツチングに
よる単語音声認識システムの一構成例を示すブロ
ツク図、第３図はDPマツチングにおける段を規
定する距離の説明と従来からのDPマツチングの
パスの例を示す図、第４図はこの発明における
DPマツチングのＮ＝３の場合の説明図、第５図
はこの発明の実施例を示すブロツク図である。 １１：格子点、１４：音声入力端子、１５：特
徴パラメータ抽出部、１６：標準パターン記憶
部、１７：距離計算部、１８：DPマツチング部、
１９：単語決定部、２１：単語名出力端子。
トリツクスを示す図、第２図はDPマツチングに
よる単語音声認識システムの一構成例を示すブロ
ツク図、第３図はDPマツチングにおける段を規
定する距離の説明と従来からのDPマツチングの
パスの例を示す図、第４図はこの発明における
DPマツチングのＮ＝３の場合の説明図、第５図
はこの発明の実施例を示すブロツク図である。 １１：格子点、１４：音声入力端子、１５：特
徴パラメータ抽出部、１６：標準パターン記憶
部、１７：距離計算部、１８：DPマツチング部、
１９：単語決定部、２１：単語名出力端子。
Claims (1)
- １ ２個の特徴パラメータの系列Ａ＝ao′…a0，
a1…ao…ao″とＢ＝bn′…b0，b1…bn…bn″（a1，
b1はＡ，Ｂの始端の候補、ao，bnはＡ，Ｂの終端
の候補）の系列パターン間の距離又は類似度を、
上記系列の要素間のマトリツクスＤ＝（dij）（dij
は系列Ａの要素aiと系列Ｂの要素bjとの距離又は
類似度を表わす）上でｉ＋ｊ＝Ｍ＋lN（Ｍは定
数、Ｎ≧３、ｌは整数）を満すすべての格子点に
ついて、（ｌ＋１）段のくり返し逐次演算の漸化
式の値ｇ（ｌ＋１，ｋ）をｋ＝ｊ−ｉとしてＮが
奇数の場合ｇ（ｌ，ｋ−１），ｇ（ｌ−１，ｋ），ｇ
（ｌ，ｋ＋１）と上記マトリツクスＤで、Ｎが偶
数の場合ｇ（ｌ，ｋ−２），ｇ（ｌ，ｋ），ｇ（ｌ，
ｋ＋２）と上記マトリツクスＤで動的計画法のく
り返し逐次演算をｌ＝０，１，……，lnaxに対し
て実行する動的計画法を用いた非線形伸縮正規化
マツチングにより上記二つの系列の距離又は類似
度を求める系列パターン・マツチング方法におい
て、上記始端候補a1，b1より前の系列情報ao′…
a0，bn′…b0の要素間dijを上記演算の実行に用
い、かつ上記終端の候補ao，bnより後の系列情報
ao+1…ao″，bn+1…bn″の要素間dijを上記演算の実
行に用いることを特徴とする系列パターン・マツ
チング方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57002565A JPS58120296A (ja) | 1982-01-11 | 1982-01-11 | 系列パターン・マッチング方法 |
| US06/448,085 US4570232A (en) | 1981-12-21 | 1982-12-09 | Speech recognition apparatus |
| FR8221431A FR2518783A1 (fr) | 1981-12-21 | 1982-12-21 | Appareil pour realiser la comparaison de formes de sequences |
| DE19823247229 DE3247229A1 (de) | 1981-12-21 | 1982-12-21 | Anpasseinrichtung fuer sequenzmuster |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57002565A JPS58120296A (ja) | 1982-01-11 | 1982-01-11 | 系列パターン・マッチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58120296A JPS58120296A (ja) | 1983-07-18 |
| JPH0247755B2 true JPH0247755B2 (ja) | 1990-10-22 |
Family
ID=11532889
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57002565A Granted JPS58120296A (ja) | 1981-12-21 | 1982-01-11 | 系列パターン・マッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58120296A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4244524B2 (ja) * | 2001-02-16 | 2009-03-25 | カシオ計算機株式会社 | 音声認証装置、音声認証方法、及びプログラム |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4097976A (en) * | 1976-06-23 | 1978-07-04 | The Terrell Machine Company | Spinning tube stripping means |
| JPS5485639A (en) * | 1977-12-20 | 1979-07-07 | Nec Corp | Pattern matching device |
| JPS58106599A (ja) * | 1981-12-21 | 1983-06-24 | 日本電信電話株式会社 | 系列パタ−ン・マツチング処理方法 |
-
1982
- 1982-01-11 JP JP57002565A patent/JPS58120296A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS58120296A (ja) | 1983-07-18 |
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