JPH03180897A - Voice recognition device - Google Patents

Voice recognition device

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JPH03180897A
JPH03180897A JP1320918A JP32091889A JPH03180897A JP H03180897 A JPH03180897 A JP H03180897A JP 1320918 A JP1320918 A JP 1320918A JP 32091889 A JP32091889 A JP 32091889A JP H03180897 A JPH03180897 A JP H03180897A
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JP
Japan
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pattern
voice
similarity
patterns
speech
Prior art date
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Pending
Application number
JP1320918A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Nobuo Hagimoto
萩本 信男
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Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
Original Assignee
Clarion Co Ltd
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Publication date
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Publication of JPH03180897A publication Critical patent/JPH03180897A/en
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Abstract

PURPOSE:To improve the recognition rate by calculating the similarity between registered voice patterns, and making an annunciation and prompting a pattern change when the calculation result is larger than a specific value. CONSTITUTION:A CPU 3 calculates similarity between two of voice patterns out of plural voice patterns registered in a pattern memory 6 according to a command from a key matrix 7. The CPU 3 compares the calculated value with a threshold value and when the calculated value exceeds the threshold value, a combination of voice patterns with large similarity is displayed on a data display device 8 to prompt an alteration of the voice pattern of a voice 'hichi' or seven in English which is easily recognized as 'ichi' or one in English into 'nana' or seven in English. The voice pattern in the memory 6 is changed and the changed voice pattern is used as a standard pattern for recognition. Then there is no voice pattern whose similarity is larger than the specific value and the voice recognition rate is increased.

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、使用者が発生した音声パターンを予め登録し
ておいた複数の音声パターン(標準パターン)と比較し
て単語音声を認識する音声認識装置に関する。
[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] The present invention is a method for recognizing word sounds by comparing a speech pattern generated by a user with a plurality of pre-registered speech patterns (standard patterns). Relating to a recognition device.

[発明の概要] 音声の登録パターンを格納するエリアを持ち。[Summary of the invention] It has an area to store voice registration patterns.

予め認識させる音声単語に対応する音声パターンを格納
し、前記登録パターンエリア内の音声登録パターンと入
力された音声パターンのパターンマツチングを行なうこ
とで、入力パターンに対応する音声単語の認識を行なう
音声認識装置において、登録された音声パターンA1と
入力された音声パターンAJ (i=  1.2.  
・・・・・・eNt  j=  1.2.  ・・・・
・・、N)相互の類似度S(i。
Speech patterns corresponding to the speech words to be recognized are stored in advance, and pattern matching is performed between the speech registration patterns in the registered pattern area and the input speech patterns to recognize the speech words corresponding to the input patterns. In the recognition device, the registered voice pattern A1 and the input voice pattern AJ (i=1.2.
・・・・・・eNt j= 1.2.・・・・・・
..., N) Mutual similarity S(i.

j )を算出し、これが閾値STHを上回ったときに、
そのときの音声式カバターンの組合せを使用者に知らせ
る表示部と、使用者が変更するパターンを指定するため
の入力部を有し、標準パターン相互の類似度が一定値以
下になるように音声パターンを使用者が選べるように構
成された音声認識装置。
j) is calculated, and when this exceeds the threshold STH,
It has a display section that informs the user of the combination of voice-type Kabataan at that time, and an input section that allows the user to specify the pattern to be changed. A voice recognition device configured to allow the user to choose.

[従来の技術] 単語音声認識装置の認識において、一般には、使用者が
発生した音声パターンと予め登録しておいた複数の音声
パターン(標準パターン)のマツチング処理を次々と行
なう。認識結果では、マツチングの際に求めた類似度(
または距離)が入力音声パターンに対して大きい(小さ
い)音声パターンが選ばれる。誤認識の原因としては環
境雑音1発生法度の違い、話者の変動、等があり、問題
となる。その中の一つとして、登録した複数の音声パタ
ーン間の類似度(距M)が酷似していることによるもの
がある。
[Prior Art] In recognition by a word speech recognition device, generally, a matching process is performed one after another between a speech pattern generated by a user and a plurality of pre-registered speech patterns (standard patterns). In the recognition results, the similarity obtained during matching (
A voice pattern whose value (or distance) is larger (smaller) than the input voice pattern is selected. Causes of misrecognition include differences in the degree of generation of environmental noise 1, variations in speakers, etc., which pose a problem. One of the reasons is that the degree of similarity (distance M) between a plurality of registered voice patterns is very similar.

[発明が解決しようとする課題] 従来のシステムでは、登録する単語に任意のものが使用
でき、入力音声パターンに一番近いものを認識結果とす
るというものが多く、登録パターン間の類似度の違いで
起こる誤認識については対策が施されていない。
[Problem to be solved by the invention] In conventional systems, any word can be used to register, and the recognition result is often the one closest to the input speech pattern. No measures have been taken to prevent misrecognition caused by differences.

[発明の目的] 本発明の目的は、上記の問題点を解決するために、登録
した複数の音声パターン間の類似度(距離)を求めて、
誤認識を起こすと判定し得る音声パターンの組合わせを
使用者に知らせ、音声パターンの再登録を促す機能を実
現するための音声認識装置を提供することである。
[Object of the Invention] In order to solve the above-mentioned problems, the object of the present invention is to obtain the degree of similarity (distance) between a plurality of registered voice patterns,
It is an object of the present invention to provide a speech recognition device for realizing a function of notifying a user of a combination of speech patterns that can be determined to cause erroneous recognition and prompting the user to re-register the speech patterns.

[課題を解決するための手段] 上記目的を達成するために、本発明による、音声の登録
パターンを格納するエリアを持ち、予め認識させる音声
単語に対応する音声パターンを格納し、前記登録パター
ンエリア内の音声登録パターンと入力された音声パター
ンのパターンマツチングを行なうことによって、入力パ
ターンに対応する音声単語の認識を行なう音声認識装置
は、登録された第1の音声パターンと第2の音声パター
ンの類似度(距離)を算出する第1の手段と、該第1の
手段により算出された値と所定値を比較する第2の手段
と、上記第2の手段の比較結果に応じて、上記類似度の
方が大きいとき、そのことを報知する手段とを含むこと
を要旨とする。
[Means for Solving the Problems] In order to achieve the above object, the present invention has an area for storing registered patterns of speech, stores speech patterns corresponding to speech words to be recognized in advance, and stores the speech patterns corresponding to the speech words to be recognized in advance. The speech recognition device recognizes the speech word corresponding to the input pattern by performing pattern matching between the registered speech pattern and the input speech pattern. a first means for calculating the degree of similarity (distance) of the above; a second means for comparing the value calculated by the first means with a predetermined value; When the degree of similarity is greater, the gist includes means for notifying this fact.

[作用] 登録した標準パターン間の類似度または(距M)を評価
し、その結果を使用者にフィードバックし、誤認識の起
こりにくい音声パターンの組合わせで、標準パターンを
構成できるようにする。
[Operation] Evaluate the degree of similarity or (distance M) between registered standard patterns, feed back the results to the user, and make it possible to configure standard patterns by combining voice patterns that are unlikely to be misrecognized.

[実施例] 以下に、図面を参照しながら、実施例を用いて本発明を
一層詳細に説明するが、それらは例示に過ぎず、本発明
の枠を越えることなしにいろいろな変形や改良があり得
ることは勿論である。
[Examples] The present invention will be explained in more detail below using Examples with reference to the drawings, but these are merely illustrative and various modifications and improvements can be made without going beyond the scope of the present invention. Of course it is possible.

第1図は本発明による音声認識装置の構成を示すブロッ
ク図で、図中、1 はマイクロフォン、2 は特徴抽出
部、3 は中央処理ユニット(CPU )、 4はRO
M 、 5はRAM 、 6はパターンメモリ、7 は
キーマトリックス、8はデータ表示装置を示す。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a speech recognition device according to the present invention, in which 1 is a microphone, 2 is a feature extraction section, 3 is a central processing unit (CPU), and 4 is an RO.
M, 5 is a RAM, 6 is a pattern memory, 7 is a key matrix, and 8 is a data display device.

第1図に示すように、音声はマイク l で電気信号に
変換され、CPU 3.プログラムROM4、RAM 
5 で構成されるマイコン部に制御される特徴抽出部2
で特徴が抽出され、パターンメモリ 6 に格納される
As shown in FIG. 1, the voice is converted into an electrical signal by the microphone l, and then sent to the CPU 3. Program ROM4, RAM
Feature extraction unit 2 controlled by a microcomputer unit consisting of 5
The features are extracted and stored in the pattern memory 6.

特徴抽出部2は、第7図に示すように、マイク、AGC
増幅器、高域強調回路、複数の帯域通過フィルタ(BP
F )と複数の整流器と複数の平滑回路とからなるフィ
ルタバンクと A/Dコンバータからなる。
As shown in FIG. 7, the feature extraction unit 2 includes a microphone, an AGC
Amplifier, high-frequency emphasis circuit, multiple bandpass filters (BP
F), a filter bank consisting of a plurality of rectifiers and a plurality of smoothing circuits, and an A/D converter.

マイク 1 から入力された音声はAGC増幅器で増幅
され、一定値以内に振幅制限された後、高域強調回路に
より音声の高域における出力低下を補正する。次に第6
図に示すような特性を持つフィルタパンクに入力され、
各フィルタの出力は整流器1〜n 、平滑回路 1〜n
でそれぞれ整流、平滑化されてA/D コンバータの各
チャンネルへ入力される。
The sound input from the microphone 1 is amplified by the AGC amplifier, and after the amplitude is limited to within a certain value, the high frequency emphasis circuit corrects the output drop in the high frequency range of the voice. Next, the sixth
It is input to a filter punk with the characteristics shown in the figure,
The output of each filter is rectifier 1~n, smoothing circuit 1~n
The signals are each rectified and smoothed and input to each channel of the A/D converter.

以下上記実施例の動作を説明する。The operation of the above embodiment will be explained below.

キーマトリックス 7で登録モードが指定されている間
はマイクロコンピュータ部は上記と同じ動作をし、シス
テムの最大登録単語数N以下の数だけパターンが入力さ
れる。パターンメモリ6 には、登録時の音声に対応し
たパターンの格納される領域があり、音声パターンAI
(i==1.・・・・・・、N)に対応しており、これ
をそれぞれM、(i  =  1.・・・・・・、N)
と定義する。
While the registration mode is specified by the key matrix 7, the microcomputer section operates in the same manner as described above, and only the number of patterns that are less than or equal to the maximum number of registered words N in the system is input. The pattern memory 6 has an area where patterns corresponding to the voice at the time of registration are stored, and the voice pattern AI
(i==1.....,N), which corresponds to M and (i=1.....,N), respectively.
It is defined as

MlのパターンとM」のパターンの類似度をS(i、j
  )とし、全ての ltJ  の組合わせについて類
似度S を求める。したがってマイクロコンピュータ部
はパターンメモリ 6 に格納しであるパターン間の類
似度を求めていくが、その手続きは以下のようである。
The similarity between the pattern Ml and the pattern M is expressed as S(i, j
), and calculate the similarity S for all combinations of ltJ. Therefore, the microcomputer section calculates the degree of similarity between certain patterns stored in the pattern memory 6, and the procedure is as follows.

1)S(11j )  (i =  1.2. ・・・
・・1 N。
1) S(11j) (i = 1.2....
...1 N.

J  ”  ly 2e・・・・・・、N)を求める。J         ly 2e...,N).

2)S(i、j )〉STHなる lyJ  の組合せ
を記憶し、表示する。 STHは予め設定した類似度の
閾値である。
2) Store and display the combination lyJ such that S(i,j)>STH. STH is a preset similarity threshold.

類似度と距離は双対の関係にあって、パターンA とパ
ター>B の類似度が大きいとき、距離は小さくなり、
類似度が小さいとき、距離は大きくなる。類似度とは、
 DP マツチングで求めたパターンAとパターンB 
の累積距離の逆数を意味する。
Similarity and distance have a dual relationship; when the similarity between pattern A and pattern > B is large, the distance becomes small,
When the similarity is small, the distance is large. What is similarity?
Pattern A and pattern B obtained by DP matching
means the reciprocal of the cumulative distance of

(類似度)=(累積距離)−1 DP マツチング、累積距離の考え方は以下の文献に記
載されている。
(Similarity)=(cumulative distance)-1 The concept of DP matching and cumulative distance is described in the following document.

Fliroaki、5AKOE and 5eibi 
CHIBA著“Dynamic Programmin
gA1goritha+ 0ptiIIlizatio
nfor 5poken Word Recognit
ion”IEEE TRANSACTION ON A
COUSTIC3,5PEECH,ANDSTGNAL
 PROCESSING、 Vol、 ASSP−26
,No、 l。
Fliroaki, 5AKOE and 5eibi
“Dynamic Programmin” by CHIBA
gA1goritha+ 0ptiIIlizatio
nfor 5poken Word Recognit
ion"IEEE TRANSACTION ON A
COUSTIC3,5PEECH,ANDSTGNAL
PROCESSING, Vol, ASSP-26
, No. l.

Feb、 1978. PP、 43〜49閾値STH
を上回った ltJ  の組合せを表示部8 において
表示して、使用者にどの登録パターン同士の類似度が大
きいのかを知らせる。
Feb. 1978. PP, 43-49 threshold STH
The combinations of ltJ that exceed the above are displayed on the display section 8 to inform the user of which registered patterns have a greater degree of similarity.

使用者はこ\で、表示部8 に表示された数字の組合せ
のうち、変更しなければならないパターンの番号(k 
とする)をキーマトリックス 7で指定すると、マイク
ロコンピュータ部はマイクロフォン 1 から入力され
る変更パターンを特徴抽出部2 を経てパターンメモリ
 6 のメモリエリアM11に格納する。
The user now selects the number (k) of the pattern that must be changed from among the number combinations displayed on the display section
) is specified by the key matrix 7, the microcomputer section stores the change pattern input from the microphone 1 into the memory area M11 of the pattern memory 6 via the feature extraction section 2.

メモリエリアMkに新しいパターンが入力されると、マ
イクロコンピュータ部は上記と同様な類似度S の計算
を以下のように行なう。
When a new pattern is input to the memory area Mk, the microcomputer section calculates the similarity S as described above as follows.

3)S(k、j  )(j  =  1921・・・・
・・N)を求める。
3) S (k, j) (j = 1921...
... Find N).

4)S(k、j)>5tI4なる k、j の組合せを
記憶し、表示する。
4) Store and display the combination of k and j such that S(k, j)>5tI4.

こ\で、メモリエリアMkに入力されたパターンが、以
前に格納してあったパターンと較べて、他のパターンと
の類似度が十分小さければ、4)の処理の閾値STHを
上回らなくなるので、1′i。
Here, if the pattern input into the memory area Mk has a sufficiently small degree of similarity with other patterns compared to the previously stored pattern, it will not exceed the threshold STH for the process in 4). 1'i.

2)の処理を再び繰り返しても、データ表示装置8 に
出力される数字(コード)の組合せの中には k は含
まれないことになる。
Even if the process 2) is repeated again, k will not be included in the combination of numbers (codes) output to the data display device 8.

以上の処理の手続きを使用者とシステムの間で繰り返す
ことで、最終的にパターンメモリ 6 に格納されるパ
ターン間の類似度S(x、j )のどの組合せについて
も閾値STHを上回ることはなくなる。したがって、作
成されたlR11Iパタ一ン間の類似度の隔たりに一定
の基準(ST)I)を与えることができるので、登録パ
ターンの類似度が酷似していることによる誤認識を防止
することができる。
By repeating the above processing procedure between the user and the system, no combination of similarities S(x, j) between patterns finally stored in the pattern memory 6 will exceed the threshold STH. . Therefore, a certain standard (ST) can be given to the difference in the degree of similarity between the created lR11I patterns, so that it is possible to prevent misrecognition caused by the degree of similarity of the registered patterns being very similar. can.

以上の処理を第2図および第3図を用いて、具体例をも
って詳しく説明する。
The above processing will be explained in detail with a specific example using FIGS. 2 and 3.

第2図はN=10 のときの類似度の組合せを表にした
ものである。 5(xtj )=S(j、x)なので、
 1+J  全での組合せについて5(ITJ)を求め
る必要はなく、第2図の組合せでよい。 S(i、1)
(i=1、・・・・・・、10)は自分自身についての
類似度であるので、  S(i+j  )(j  = 
 L・・・・・・10)のうちで最大となり、 STH
を越えていなければならない(ST□はS(i、i )
から決められるから)。
FIG. 2 shows a table of similarity combinations when N=10. 5(xtj)=S(j,x), so
It is not necessary to obtain 5 (ITJ) for all combinations of 1+J, and the combinations shown in FIG. 2 may be used. S(i, 1)
(i=1, ..., 10) is the similarity about itself, so S(i+j)(j =
L...10), and STH
(ST□ is S(i,i)
).

第3図にパターンメモリエリアM、(i==1、・・・
・・・ 10)に数字を l から 10 まで読み上
げた音声パターンが格納されであるものとする。こ)で
、前述の類似度を求める方法で計算を行なうと1M1(
イチ)と M?(シチ)の類似度が大きくて S(L、
7 )> 5T)lとなったとする。この時点でパター
ンの変更を行なわずに+ A =”イチ′″と発声し、
音声認識を行なわせると、Ml(イチ)とM?(シチ)
の類似度は大きいので、本来は S(A、1 )がS(
A、1 )・・・・・・ S(A、10 )のうちで最
大になり、第4図に概念的に示すように、Mlのパター
ンに対応する認識コードが返されるはずが、S(A、7
 )と判定されてしまうことがある。
Figure 3 shows the pattern memory area M, (i==1,...
... 10) stores a voice pattern in which the numbers l to 10 are read aloud. ), if calculation is performed using the method of calculating the similarity described above, 1M1(
Ichi) and M? The similarity of (Sichi) is large and S(L,
Suppose that 7)>5T)l. At this point, without changing the pattern, say + A = “ichi’”,
When voice recognition is performed, Ml (ichi) and M? (Sichi)
Since the similarity of is large, originally S(A, 1) is S(
A, 1 )...... S(A, 10 ), and as conceptually shown in Figure 4, the recognition code corresponding to the pattern Ml should be returned, but S( A.7
) may be determined.

そこで、このようなことを防止するために、第3図にお
いて、 S(1,7)> STHと、第↓図のデータ表
示装置8 で出力されたとき、使用者が先に説明した手
、続きでM7のパターンを゛′ナナ”に変更したとする
と、MlとM7のパターンの類似度が小さくなるので、
S(A。
Therefore, in order to prevent such a situation, when S(1,7)>STH is outputted from the data display device 8 shown in Fig. 3 in Fig. 3, the user performs the previously explained action. If we continue to change the pattern of M7 to ``Nana'', the similarity between the patterns of Ml and M7 will decrease, so
S(A.

1 )、 S(A、 7 )の比較の結果はS(A。The result of comparing 1) and S(A, 7) is S(A.

1 )の方が大きくなり、誤し&識しにく賢なる。1) will be bigger and will be wiser and less likely to make mistakes.

第5図は上記マイクロコンピュータ部の動作をフローチ
ャートで示す。図中、Nは登録語数。
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the microcomputer section. In the figure, N is the number of registered words.

S(i、j )は i 番目のパターンと j 番目の
パターンの類似度、STHはS(i、j )に対する類
似度、MIlは第に番目の音声格納エリアを表わす。こ
の動作に入る以前にN個の音声パターンがパターンメモ
リ Mkに格納されているものとする。
S(i,j) represents the similarity between the i-th pattern and the j-th pattern, STH represents the similarity to S(i,j), and MIl represents the th audio storage area. It is assumed that N voice patterns are stored in the pattern memory Mk before starting this operation.

[発明の効果] 以上説明した通り、本発明によれば、従来の音声認識装
置で用いられているマツチングアルゴリズムはそのま\
で、マツチングを標準パターンに適用すれば、本発明が
構成でき、したがって、比較的容易に現行のシステムに
本機能を追加し、コストを安く、認識率を上げることが
できるという利点が得られる。
[Effects of the Invention] As explained above, according to the present invention, the matching algorithm used in conventional speech recognition devices can be used as is.
If matching is applied to a standard pattern, the present invention can be constructed. Therefore, this function can be added to the current system relatively easily, and the cost can be reduced and the recognition rate can be increased.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は本発明による音声認識装置の構成を示すブロッ
ク図、第2図はN=10 のときのパターンメモリ間の
類似度を示す図、第3図はi2録パターンの変更例を示
す図、第4図は認識コード判定の概念図、第5図はマイ
クロコンピュータ部の動作を示すフローチャート、第9
図は特徴油出部の構成を示すブロック図、第6図は第7
図に示すフィルタバンクの周波数特性図である。 1・・・・・・・・・マイクロフォン、2・・・・・・
・・・特徴抽出部。 3・・・・・・・・・中央処理ユニット(CPU )、
4・・・・・・・・・ ROM  、5・・・・・・・
・・ RAM  、6・・・・・・・・・パターンメモ
リ、7・・・・・・・・・キーマトリックス、8・・・
・・・・・・データ表示装置。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the speech recognition device according to the present invention, FIG. 2 is a diagram showing the similarity between pattern memories when N=10, and FIG. 3 is a diagram showing an example of changing the i2 record pattern. , FIG. 4 is a conceptual diagram of recognition code determination, FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the microcomputer section, and FIG.
The figure is a block diagram showing the configuration of the characteristic oil outlet, and Figure 6 is a block diagram showing the configuration of the characteristic oil outlet.
FIG. 3 is a frequency characteristic diagram of the filter bank shown in the figure. 1...Microphone, 2...
...Feature extraction part. 3...Central processing unit (CPU),
4・・・・・・・・・ROM 、5・・・・・・・・・
...RAM, 6...Pattern memory, 7...Key matrix, 8...
・・・・・・Data display device.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 音声の登録パターンを格納するエリアを持ち、予め認識
させる音声単語に対応する音声パターンを格納し、前記
登録パターンエリア内の音声登録パターンと入力された
音声パターンのパターンマッチングを行なうことによっ
て、入力パターンに対応する音声単語の認識を行なう音
声認識装置において、 登録された第1の音声パターンと第2の音声パターンの
類似度(距離)を算出する第1の手段、該第1の手段に
より算出された値と所定値を比較する第2の手段、およ
び 上記第2の手段の比較結果に応じて、上記類似度の方が
大きいとき、そのことを報知する手段を含むことを特徴
とする音声認識装置。
[Claims] It has an area for storing registered speech patterns, stores speech patterns corresponding to speech words to be recognized in advance, and performs pattern matching between the registered speech patterns in the registered pattern area and the input speech patterns. In a speech recognition device that recognizes speech words corresponding to an input pattern by performing a second means for comparing the value calculated by the first means with a predetermined value; and a means for notifying when the degree of similarity is greater according to the comparison result of the second means. A voice recognition device featuring:
JP1320918A 1989-12-11 1989-12-11 Voice recognition device Pending JPH03180897A (en)

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100476337B1 (en) * 1997-12-31 2005-06-13 엘지전자 주식회사 Method of Simi1ar Word Recognition for Speech Recognition Apparatus
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