JPH0320759B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、特徴ベクトルの系列で表わされた複
数種類の標準パターンと入力パターンとの比較を
行い、入力パターンの識別を行うパターン比較装
置に関し、特に連続して発声した単語音声の認識
などに適用可能なパターン比較装置に関する。

従来例の構成とその問題点 人間にとつて最も自然な情報発生手段である音
声が、人間−機械系の入力手段として使用できれ
ば、その効果は非常に大きい。その場合、音声認
識装置としては、より自然な発声で認識できる条
件として、連続して発声した音声の認識ができる
ことが望ましい。

連続して発声した単語音声の認識に有効なパタ
ーン比較装置として、動的計画法（以下DPとい
う）を２段回用いたいわゆる２段DP法を用いた
パターン比較装置が実用されているほか、同じ
DP法に基ずく方法であつて（従つて、２段DP法
と基本原理は同じであつて）、計算量が大幅に少
く従つて高速計算が可能な種々のパターン比較装
置が発表されている。

一方、単音節などのように短い音声を認識する
ときは、子音部の情報が重要な意味をもつが、パ
ターン全体に対する子音部の占める割合が小さ
く、入力パターンを標準パターンのそれぞれと比
較して認識を行うパターンマツチングによる認識
方法においては、パターンの各部分を平等に比較
すると子音部の微妙な特徴によるパターン間の差
が出にくく誤認識が多くなる。従つて、このよう
な場合は子音などのように、比較すべきパターン
を特徴づける部分に、他の部分より大きな重み付
をして比較することが考えられる。

ところが、連続パターンの認識をDP法によつ
て行うためには、入力パターンと標準パターンと
の累積照合距離の正規化係数が入力フレーム長に
のみ関係し、標準パターン長とは無関係でなけれ
ばならない。従つて、前記重みを入力パターンの
各フレームに導入しても従来のDP法はそのまま
使えるが、標準パターンに導入すると累積照合距
離の正規化係数（従つて累積照合距離そのもの）
は標準パターン長にも依存してしまい、そのまま
では従来のDP法は適用できない。

この問題を解決する一つの方法として、標準パ
ターンRⁿ＝bⁿ ₁bⁿ ₂……bⁿ _Jｎ（bⁿ _jは特徴ベクトル）の
第ｊフレームに付随する重みをWⁿ(j)とするとき、
任意のｎについて_Jo 〓^j=1 Wⁿ(j)＝Ｃ（Ｃは一定）とな
るように各標準パターンのフレームに重みを配分
しておくことが、考えられる。このとき、入力パ
ターンの数Ｘが予めわかつていれば標準パターン
の前記正規化係数の大きさに寄与する割合は、標
準パターン長と関係なく一定となるのでDP法が
適用できる。

しかし、DP法として、計算量を大幅に減らし、
認識されるべきパターン数についても最適化され
たもののみ得られるようにして、処理の高速化を
実現したパターン比較装置においては入力パター
ン数を指定することができないので、この方法を
用いることはできない。

発明の目的 本発明は、この欠点を補い、前記高速のパター
ン比較が可能な方法においても標準パターンに重
みを導入し、高速高精度のパターン比較を可能と
するパターン比較装置を提供することである。

発明の構成 本発明は、標準パターンの結合として入力パタ
ーンとの累積照合距離が最小になる標準パターン
列を動的計画法で求めるに際し、照合する標準パ
ターンの各フレームに重みを導入し、入力パター
ンの第i′＋１フレームから第ｉフレームまでの部
分パターンＡ（i′，ｉ）と、第ｎ標準パターンRⁿ
との距離として、DPマツチングの経路に沿つた、
前記標準パターンRⁿと前記入力パターンの部分
パターンＡ（i′，ｉ）との対応する特徴ベクトル
間の前記重みに基ずく重み付距離の和を求め、こ
れを前記標準パターンRⁿの長さに無関係な量に
修正したものを前記標準パターンRⁿと前記入力
パターンの部分パターンＡ（i′，ｉ）との累積照
合距離とするものである。

以下、本発明に利用している原理について説明
する。

本発明のパターン比較装置は、種々の入力パタ
ーンの認識に用いることができる。入力パターン
の例としては、例えば連続して発声される連続単
語音声がある。次に連続単語音声を例にとつて本
発明を説明する。

人間により発声される音声は人によりまた時に
より変化し、基準となる標準パターンに対し時間
的に非線形に伸縮したものとなつている。この非
線形に伸縮している入力パターンと標準パターン
とを比較し入力音声の認識を行うためには、入力
パターンと標準パターンの各特徴ベクトルの対応
付けを時間軸を非線形に伸縮して行い、入力パタ
ーンがどの標準パターンと最も類似しているかを
計算する必要がある。しかしこの入力音声は非線
形に伸縮するとはいつても異常に長く伸びたり、
短くなつたりすることはない。

このような入力パターンの物理的な特徴に注目
すれば、入力パターンと標準パターンを比較する
際には無制限にすべての可能性について比較する
のではなく、入力パターンの物理的な性質により
定まるある妥当と考えられる範囲について比較を
行うようにすればよい。

入力音声信号はパターン比較装置において、周
波数分析、LPC分析、PARCOR分析、相関分析
等により、いつくかの数値の組（特徴ベクトル）
の系列に変換され、この入力パターンの特徴ベク
トルと比較の対象となる標準パターンの特徴ベク
トル毎の比較値、すなわちベクトル間の距離を合
計した累積距離というものをパターンの類似の尺
度に用いる。この累積距離を計算する場合、各ベ
クトル毎の比較をすべての組み合わせについて行
うのは計算量が膨大となり、パターン比較装置と
して実用化することができない。

入力パターンを一方の軸に、標準パターンを他
方の軸とする平面（以下、ｉ−ｊ平面という）を
考えると、入力パターンおよび標準パターンの各
ベクトルの組み合わせというのは、ｉ−ｊ平面上
の各格子点（以下、単に点という）により示すこ
とができる。従つて前記あらゆる組み合わせにつ
いて各ベクトル間の距離を計算するとは、各点に
おけるベクトル間の距離を計算することであり、
累積距離を計算するとは、入力パターンの特徴ベ
クトルと、それに対応する標準パターンの特徴ベ
クトルのベクトル間距離を順次計算し合計してい
くことである。この累積距離を計算する過程で選
択された、入力パターンと標準パターンの特徴ベ
クトルの対応、すなわち点列を経路という。

前記した入力パターンの物理的な性質を考慮し
て比較の範囲を限定するということは、本発明に
おいては経路の選択に拘束条件を設けるというこ
とである。

ここで、以後の説明において用いる用語および
記号について説明する。

Ａ：入力パターン（Ａ＝a₁a₂……a_i…a_I）、a_iは
第ｉフレームの特徴ベクトル、Ｉは入力パ
ターンのフレーム数 Rⁿ：第ｎ標準パターン（Rⁿ＝bⁿ ₁bⁿ ₂……bⁿ _j…bⁿ _j
ｎ）bⁿ _jは第ｎ標準パターンの第ｊフレーム
の特徴ベクトル jⁿは第ｎ標準パターンのフレーム数、Ｎを
標準パターンの総数とするとき１ｎＮ dⁿ（ｉ，ｊ）：第ｎ標準パターンの第ｊフレーム
の特徴ベクトルbⁿ _jと入力パターンの第ｉフ
レームの特徴ベクトルa_iとのベクトル間距
離 Ｄ(i)：第１〜第ｉフレームまでの入力パターン
と、各標準パターンの最適な組み合せの結
合パターンとのパターン間の距離（以下、
終端累積距離という。なお、累積距離の正
規化係数は入力パターン長にのみ依存する
ように修正されている。） Ｎ(i)：第１〜第ｉフレームまでの入力パターン
に対する各標準パターンの最適な組み合せ
の結合パターンを求めたときの当該結合パ
ターンを構成する最後尾標準パターンを示
す番号（以下、最後尾標準パターン名） Ｂ(i)：Ｎ(i)の始点フレームの１つ手前のフレー
ムを示す番号（以下、バツクポインタとい
う） Dⁿ _(i,j)：入力パターンの第i′〜第ｉフレームまで
の部分パターンとRⁿの第１〜第ｊフレー
ムまでの部分パターンのパターン間の距離
（以下、部分累積距離Dⁿ _i′（ｉ，ｊ）という）
と、Ｄ（i′−１）との和i′についての最小値
（以下、中間累積距離という） Bⁿ（ｉ，ｊ）：部分累積距離Dⁿ _i′（ｉ，ｊ）と
（i′^- ₁との和を最小にするi′をi^′、すなわち
i^′＝argmin〔Ｄ（i′−１）＋Dⁿ _i′（ｉ，ｊ）〕と
するとき、当該i^′フレームの１つ手前のフ
レームを示す番号（以下、中間バツクポイ
ンタという） ただし、argmin〔 〕は〔 〕内の値をｘ
について最小化したときのｘの値を示す。

Dⁿ(i)：累積距離の正規化係数が入力パターン
長にのみ依存するように修正されたｊ＝Jⁿ
のときの中間累積距離 Bⁿ(i)：ｊ＝jⁿのときの中間バツクポインタであ
り、Bⁿ(i)＝Bⁿ（ｉ，Jⁿ）である。

Wⁿ(j)：標準パターンの第ｊフレームにおける
重み係数 本発明は、入力パターンが第i₀フレームで終了
すると仮定した場合、最後尾パターンをRⁿとし
たときの中間累積距離Dⁿ（i₀）を求めるに、i′を始
端フレーム、i₀を終端フレームとする入力パター
ンの部分パターンＡ（i′−１，i₀）と標準パターン
RⁿとのDPマツチングを始端点自由、終端点固定
として行うものであつて、始端点i′における中間
累積距離の初期値Dⁿ（i′，１）中間バツクポイン
タの初期値Bⁿ（i′，０）を Dⁿ（i′，１）＝Ｄ（i′−１） ＋Wⁿ(1)dⁿ（ｉ，ｊ） …（1a） Bⁿ（i′，０）＝Bⁿ（i′−１） …（1b） とすることによつて、第i′−１フレームまでの
DPマツチングの続きとして部分パターンＡ（i′−
１，i₀）と標準パターンRⁿのDPマツチングを行
うものである。このようにすることによつて、例
えば、第１図に示すようなマツチング経路に対す
る拘束条件のもとではDⁿ（i₀，ｊ）は式（1a）を
初期値として Ｄ（i₀，ｊ）＝minDⁿ ₁（i₀−２，ｊ−１）＋（１
＋Wⁿ(j)／２）dⁿ（i₀−１，ｊ）＋ （１＋Wⁿ(j)／２）dⁿ（i₀，ｊ） Dⁿ ₁（i₀−１，ｊ−１）＋（１＋Wⁿ ₁(j)）dⁿ（i₀，ｊ） Dⁿ（i₀−１，ｊ−２）＋（１＋Wⁿ(j)）dⁿ（i₀，ｊ） として求まる。このとき、dⁿ（α，β）の係数は、
標準パターンRⁿと入力パターンの部分パターン
Ａ（Ｂ（i₀），i₀）とのマツチングにおいて、第１図
に示すマツチング経路に対する拘束条件のもとで
始端点（Ｂ（i₀）＋１，１）〜終端点（i₀，Jⁿ）を
固定するいかなる経路をとろうとも、その経路上
の重み和が、一定値i₀−Ｂ（i₀）＋_Jo 〓^j=1 Wⁿ(j)となるよ
うにする必要がある。即ち、i₀−Ｂ（i₀）は標準パ
ターンRⁿとのマツチングにおける入力パターン
に基ずく重み和（フレーム数）_Jo 〓^j=1 Wⁿ(j)は標準パ
ターンRⁿに基ずく重み和である。

従つて各経路に対する重みは第４図のようにす
ればよい。

また、取り得るマツチング経路は第２図のＰの
領域内に制限され、Dⁿ（i₀）を求めるために必要
とされるdⁿ（ｉ，ｊ）、Dⁿ（ｉ，ｊ）の計算は領域
Ｐ内の各点についてそれぞれ１回行うのみでよ
い。第２図において横軸は入力パターン、縦軸は
最後尾標準パターンRⁿである。領域Ｐは傾き1/2
の直線P₁と傾き２の直線P₂とで囲まれた領域と
なつている。Dⁿ（ｉ，ｊ）を求めるには、第１図
から明らかなようにDⁿ ₁（ｉ−２，ｊ−１）、Dⁿ（ｉ
−１，ｊ−１）、Dⁿ（ｉ−１，ｊ−２）、dⁿ（ｉ−
１，ｊ）、dⁿ（ｉ，ｊ）のみわかつていればよいか
ら、第ｉフレーム上の中間累積距離Dⁿ（ｉ，ｊ）
（ただしｊ＝１，２，…，Jⁿ）を求めるには、第
ｉ−１フレーム、第ｉ−２フレーム上の中間累積
距離Dⁿ（ｉ−１，ｊ）、Dⁿ（ｉ−２，ｊ）および第
ｉ−１フレーム、第ｉフレーム上のベクトル間距
離dⁿ（ｉ−１，ｊ）、dⁿ（ｉ，ｊ）（ただしｊ＝１，
２，…，Jⁿ）を記憶しておくのみでよい。このと
き、Dⁿ（i₀）は Dⁿ ₁（i₀）＝D^ⁿ（i₀，Jⁿ） として求めることができる。

ただし、 である。即ち、Ｄ（Ｂ（i₀））はＢ（i₀）フレームま
での累積距離の正規化係数が入力フレーム数にの
み依存するように修正済の終端累積距離であり、
Dⁿ（i₀，Jⁿ）は入力パターンのフレーム数と標準
パターンのフレーム数にその正規化係数が依存す
る入力パターンの第Ｂ（i₀）＋１フレームから第i₀
フレームまでの部分累積距離Dⁿ _B(i0)+1（i₀，Jⁿ）＝Dⁿ
（i₀，Jⁿ）−Ｄ（Ｂ（i₀））とＤ（Ｂ（i₀））の和であ
るか
ら、｛ ｝内は部分累積距離Dⁿ _B(i0)+1（i₀，Jⁿ）を表
しており、これを標準パターンのフレーム数に無
関係となる値とするために（i₀−Ｂ（i₀））／（_Jo 〓^j=1
Wⁿ(j)＋i₀−Ｂ（i₀））を掛け、Ｄ（Ｂ（i₀））を加え
た
ものをD^ⁿ（i₀，Jⁿ）としている。従つて、D^ⁿ（i₀，
Jⁿ）はその正規化係数は入力パターンのフレーム
数にのみ依存したものとなる。これは、始端点
（Ｂ（i₀）＋１，１）、終端点（i₀，Jⁿ）において、
その正規化係数が入力パターン長のみに依存する
部分累積距離をD^ⁿ _B(i0)+1（i₀，Jⁿ）とするとき、こ
の区間における、入力パターンと標準パターンの
特徴ベクトルの最適マツチング経路に対する重み
平均が、その重み和が入力パターン長のみに依存
する場合と、入力パターン長と標準パターン長の
両者に依存する場合とで大略等しく、 が成立することから導き出される。即ち、 Dⁿ（i₀，Jⁿ）＝Ｄ（Ｂ（i₀）） ＋D^ⁿ _B(i0)+1（i₀，Jⁿ） が言える。

以上のように、入力パターンのフレームｉが１
フレーム進む毎に、そのフレーム上の中間累積距
離Dⁿ（ｉ，ｊ）（ただし、ｊ＝１，２，…，Jⁿ；
ｎ＝１，２，…，Ｎ）を１フレーム前と２フレー
ム前の中間累積距離Dⁿ（i31，ｊ）、Dⁿ（ｉ−２，
ｊ）と１フレーム前および当該フレームのベクト
ル間距離dⁿ（ｉ−１，ｊ）、dⁿ（ｉ，ｊ）（ただしｊ
＝１，２，…，Jⁿ；ｎ＝１，２，…，Ｎ）から求
め、Ｄ(i)＝min〔D^ⁿ（ｉ，Jⁿ）〕として第ｉフレー
ムまでの終端累積距離を求めることができる。こ
のようにして求められたDⁿ（ｉ，ｊ）（ただしｊ
＝１，２，…，Jⁿ，ｎ＝１，２，…，Ｎ）は必要
がなくなるまですなわち次のフレームないしその
次のフレームにおけるDⁿ（ｉ，ｊ）の計算終了ま
で記憶される。

また、Ｄ(i)に対するバツクポインタ（Ｄ(i)に対
する始端点から１差し引いた値）Ｂ(i)は次のよう
にして求まる。

Dⁿ（ｉ，ｊ）に対する中間バツクポインタをBⁿ
（ｉ，ｊ）とするとき、 １）Dⁿ（ｉ，ｊ）＝Dⁿ（ｕ−２，ｊ−１）、（１＋
Wⁿ(j)／２）dⁿ（ｉ−１，ｊ）＋（１＋Wⁿ(j)／
２）dⁿ（ｉ，ｊ） のときは Bⁿ（ｉ，ｊ）＝Bⁿ（ｉ−２，ｊ−１） ２）Dⁿ（ｉ，ｊ）＝Dⁿ（ｉ−１，ｊ−１）＋（W1
＋Wⁿ(j)）dⁿ（ｉ，ｊ） のときは、 Bⁿ（ｉ，ｊ）＝Bⁿ（ｉ−１，ｊ−１） ３）Dⁿ（ｉ，ｊ）＝Dⁿ（ｉ−１，ｊ−２）＋（１＋
Wⁿ（ｊ−１）＋Wⁿ(j)）dⁿ（ｉ，ｊ） のときは Bⁿ（ｉ，ｊ）＝Bⁿ（ｉ−１，ｊ−２） とおくことにより Ｄ(i)＝D^ⁿ（ｉ，Jⁿ）＝Dⁿ(i) とすれば Ｂ(i)＝Bⁿ（ｉ，jⁿ） となる。従つて、Bⁿ（ｉ，ｊ）についても、１フ
レーム前と２フレーム前のものを覚えておく。

なお、第３図ａのような経路の場合は、Dⁿ
（ｉ，ｊ）、Bⁿ（ｉ，ｊ）は１フレーム前の値を覚
えておくだけでよい。

実施例の説明 以上説明した原理を用いた本発明のパターン比
較装置の実施例について説明する。第５図は本発
明のパターン比較装置を連続単語認識に適用した
場合の一実施例を示すブロツク図である。図にお
いて、Inは音声信号の入力端子、１はフイルタバ
ンク等で構成された特徴抽出部であつて、入力音
声信号を特徴ベクトルa_iの系列Ａに変換する。２
は単語標準パターン記憶部であつて、認識語彙た
るＮ個の単語がそれぞれ標準パターンRⁿ＝b_i…bⁿ _j
…bⁿ _Jｎ、（１ｎＮ）として特徴ベクトルの形
で予め登録されている。２′は重み係数記憶部で
あつて、前記Wⁿ(j)が各標準パターン毎に、フレ
ーム毎に記憶されている。３はベクトル間距離計
算部であつて、入力パターンの第ｉフレームにお
ける特徴ベクトルa_iとｎ番目の単語標準パターン
Rⁿの特徴ベクトルb_jとの距離dⁿ（ｉ，ｊ）を、ｊ
＝１，２，…，Jⁿについて求め、必要がなくなる
まで記憶する。本実施例においては中間累積距離
を計算しているフレームの１つ前のフレームおよ
び当該フレームのベクトル間距離を当該フレーム
の中間累積距離を計算するまで記憶する。dⁿ（ｉ，
ｊ）は、例えばa_iとb_jの市街距離として定義でき
る。すなわち、ベクトルの次元を１とし、a_i＝
（a_i1，a_i2，…，a_iI）、bⁿ _j1，bⁿ _j2，…，bⁿ _jI）とす
ると
き dⁿ（ｉ，ｊ）＝₁ 〓^K=1 ｜a_ik−bⁿ _jk｜ となる。

４は累積距離計算部であつて、第ｉフレームに
ついて中間累積距離Dⁿ（ｉ，ｊ）、終端累積距離
Ｄ(i)，中間バツクポインタBⁿ（ｉ，ｊ）、バツク
ポインタＢ(i)をｊ＝１，２，…，Jⁿ；ｎ＝１，
２，…，Ｎについて求め、最後尾の単語を示すＮ
(i)を求める。第１図に示したマツチング経路の拘
束条件が採用されると、Dⁿ（ｉ，ｊ）、Ｄ(i)は次
の式から求まる。

初期条件 Dⁿ（ｉ，ｊ） ＝Ｄ（ｉ−１）＋Wⁿ(1)dⁿ（ｉ，１）……(2) Ｄ(i)＝min〔D^ⁿ（ｉ，Jⁿ）〕 ……(3) Bⁿ（ｉ，ｊ）、Ｂ(i)は次の式から求まる。Bⁿ（ｉ，
ｊ）は Bⁿ（ｉ，Ｏ）＝Bⁿ（ｉ−１）を初期条件として １）Dⁿ（ｉ，ｊ）＝Dⁿ（ｉ−２，ｊ−１）＋（１＋
Wⁿ(j)／２dⁿ（ｉ，ｊ）＋（１＋Wⁿ(j)／２）dⁿ（ｉ− １，ｊ） のときは Bⁿ（ｉ，ｊ）＝Bⁿ（ｉ−２，ｊ−１） ２）Dⁿ（ｉ，ｊ）＝Dⁿ（ｉ−１，ｊ−１）＋（１＋
Wⁿ(j)）dⁿ（ｉ，ｊ） のときは Bⁿ（ｉ，ｊ）＝Bⁿ（ｉ−１，ｊ−１） ３）Dⁿ（ｉ，ｊ）＝Dⁿ（ｉ−１，ｊ−２）＋（１＋
Wⁿ（ｊ−１）＋Wⁿ(j)）dⁿ（ｉ，ｊ） のときは Bⁿ（ｉ，ｊ）＝Bⁿ（ｉ−１，ｊ−２） として求まり、Ｂ(i)は式(3)を満足する単語番号を
n^とすれば、 Ｂ(i)＝Bⁿ（ｉ，Jⁿ） となる。またＮ(i)＝n^である。

以上のようにして求められた終端累積距離Ｄ(i)
＝D^ⁿ（ｉ，jⁿ）は終端累積距離記憶部５に、バツ
クポインタＢ(i)＝Bⁿ（ｉ，Jⁿ）はバツクポインタ
記憶部６に、最後尾単語番号Ｎ(i)＝n^は最後尾単
語記憶部７に記憶される。

なおDⁿ（ｉ，ｊ）、Bⁿ（ｉ，ｊ）（ただしｊ＝１，
２，…，Jⁿ；ｎ＝１，２，…，Ｎ）は必要がなく
なるまで、累積距離計算部１４に一時的的に記憶
される。本実施例においては中間累積距離を計算
しているフレームの１つ前および２つ前のフレー
ムの中間累積距離を当該フレームの中間累積距離
を計算するまで記憶する。

また終端累積距離記憶部５に記憶される終端累
積距離Ｄ(i)は、式(2)で示す初期条件を求めるため
に必要なものであり、Ｄ(i)についてはDⁿ（ｉ＋
１，１）を求めるまで記憶されておればよい。

８は音声区間検出部であつて、入力信号の大き
さ等から音声区間を判定するものである。音声区
間検出部８が、音声入力が開始されたことを検出
するとフレーム数計数部９はフレーム毎に計数を
はじめる。前記の処理は第ｉフレームについての
処理であつたが、このフレーム数計数部９の計数
値がすなわちこのｉを設定している。従つて、前
記と同様の処理が、フレームが１進む毎に行われ
ることになる。フレーム数計数部９は音声区間が
検出されると計数を始め、音声区間が終了すると
リセツトされる。最後尾単語記憶部７、バツクポ
インタ記憶部６には、従つて、Ｎ(i)、Ｂ(i)がｉ＝
１，２，…，Ｉについて記憶されることになる。

セグメンテーシヨン部１０はバツクポインタ記
憶部６に対し、所定のバツクポインタを読出すべ
き命令を発するものである。すなわち、セグメン
テーシヨン部１０がｉなる値をバツクポインタ記
憶部６に発すると、バツクポインタ記憶部６から
はバツクポインタＢ(i)が読出される。セグメンテ
ーシヨン部１０はバツクポインタ記憶部６からＢ
(i)なる値を受け取ると、その同じ値をバツクポイ
ンタ記憶部６に発する。従つて、音声区間検出部
８が音声入力の終了を検知すると、フレーム数計
数部９の最終値Ｉがセグメンテーシヨン部１０に
供給され、セグメンテーシヨン部１０は先ずＩな
る値をバツクポインタ記憶部６に発する。以後、
前記説明の動作に従つて、バツクポインタ記憶部
６から、Ｂ(I)Ｂ（Ｂ(I)）、Ｂ（Ｂ（Ｂ(I)）），…，
０な
る出力が順次得られることになる。これらの値は
最後から２番目の単語の終りのフレーム、同３番
目の終りのフレーム、同４番目の終りのフレー
ム、……というものであり、Ｎ(i)はｉフレームで
終る単語であつたから、この値をそのまま最後尾
単語記憶部７に与えると、最後の単語から逆の順
序で認識結果が得られる。なお認識結果が逆の順
序で得られないようにするためには、この順序の
変換をバツクポインタ記憶部６の出力に対して行
うか最後尾単語記憶部７の出力に対して行えばよ
い。

第６図は前記実施例装置の機能をソフトウエア
で実現した場合のフローチヤートであり、以下前
記実施例装置の各部の動作と結びつけて説明す
る。

ステツプ１００〜１０４は累積距離Ｄ(i)、中間
累積距離Dⁿ（ｉ，ｊ）、バツクポインタＢ(i)、中
間バツクポインタBⁿ（ｉ，ｊ）の初期化を行う部
分である。

ステツプ１０６〜１１１は第ｉフレームのとき
に実行する処理である。ステツプ１０７は第ｉフ
レームにおける中間累積距離と中間バツクポイン
タの初期値を与える部分である。ステツプ１０９
〜１１１の処理は、主として累積距離計算部４で
行わわれる処理である。ステツプ１１０における
記法ｎ＝argmin〔D^ⁿ（ｉ，Jⁿ）〕はD^ⁿ（ｉ，Jⁿ）〕を
最小にするｎをn^とおくという意味である。ステ
ツプ１０９は中間累積距離Dⁿ（ｉ，ｊ）、中間バ
ツクポインタBⁿ（ｉ，ｊ）を求めている。ステツ
プ１１０はステツプ１０９の計算をｎ＝１，２，
…，Ｎについて行つた結果入力第ｉフレームを入
力の終端としたとき、累積距離D^ⁿ（ｉ，Jⁿ）が最
小となる最後尾単語n^を求める処理である。ステ
ツプ１１１はステツプ１１０で求まつた最適の単
語n^に対し、Ｎ(i)＝n^、Ｄ(i)＝D^ⁿ（ｉ，Jⁿ）、Ｂ(i)
＝Bⁿ（ｉ，Jⁿ）としてそれぞれメモリに記憶する
ことを示しており、それらのメモリは最後尾単語
記憶部７、累積距離記憶部５バツクポインタ記憶
部６に対応している。

ステツプ１１２〜１１５は以上のようにして求
められたＮ(i)、Ｂ(i)から逆の順序で単語の認識結
果を求める部分で、セグメンテーシヨン部１０、
バツクポインタ記憶部６、最後尾単語記憶部７の
間で行われる処理に対応している。

本実施例では、連続して発声された単語を認識
する場合を述べたが、単語の代りに単音節などで
あつてもよく、その他の連続するパターンの認識
にも適用できるものでる。その他弧立パターンの
認識でも連続するパターンが１つと考えれば全く
同様であるから弧立パターンの認識にも使えるの
は勿論である。

また経路の拘束条件として第１図に示したもの
を用いたが、他の拘束条件、例えば第３図ａ〜ｃ
のような拘束条件を用いてもよく、入力パターン
の物理的性質に応じて適当に設定することができ
る。また、それぞれの経路をとつたときの荷重係
数は第４図に示すようにすればよい。

さらに、本実施例では、標準パターンの各フレ
ームに重みを導入し、累積照合距離の正規化係数
が入力パターン長のみでなく標準パターン長に関
係する場合でも、部分累積距離Dⁿ _B(i)₊₁（ｉ，Jⁿ）
をその正規化係数が入力パターン長のみに依存す
る値D^ⁿ _B(i)₊₁（ｉ，Jⁿ）に修正することにより、重
み付DP法による連続パターンの認識が可能とな
つたものであるが、この考え方は、DP法に基ず
くあらゆる連続パターン認識に用いられ得る。こ
の場合は、_Jo 〓^j=1 Wⁿ(j)をすべてのｎについて一定に
する必要はなく任意の値でよい。また入力される
パターンの数が指定される必要もない。

また、第７図ａ〜ｄに示すような逆時間向きの
経路を採用することも勿論可能であつて、このと
きの各経路における重み付の例は第９図に示され
る。

発明の効果 本発明のパターン比較装置は、DP法を用いる
連続パターン認識の中で最も計算量の少い、従つ
て高速処理のできる方法に、比較すべきパターン
の中で特に重視して比較したい部分やそうでない
部分に、その割合に応じて、きめ細かくそのパタ
ーンに最も適したように重み付して比較できる方
法を導入して構成したので、連続して発生された
パターンのマツチングを理想的に行うことがで
き、高速で処理できる上に認識率を大幅に向上さ
せることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はマツチング計算経路の拘束条件を示す
図、第２図はマツチング計算を行う領域を示す
図、第３図はマツチング計算経路の別の拘束条件
を示す図、第４図はマツチングの経路に対する重
み付の例を示す図、第５図は本発明における一実
施例の音声認識装置のブロツク図、第６図は同実
施例装置の機能をソフトフエアで実現したときの
フローチヤート、第７図はマツチング計算経路の
他の拘束条件を示す図、第８図は第７図のマツチ
ング計算路に対する重み付の例を示す図である。 １…特徴抽出部、２…単語標準パターン記憶
部、２′…荷重係数記憶部、３…ベクトル間距離
計算部、４…累積距離計算部、５…終端累積距離
記憶部、６…バツクポインタ記憶部、７…最後尾
単語記憶部、８…音声区間検出部、９…フレーム
数計数部、１０…セグメンテーシヨン部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 入力信号を特徴ベクトルの系列a₁a₂……a_Iに
   変換する特徴抽出手段と、特徴ベクトルの系列bⁿ ₁
   bⁿ ₂……bⁿ _Jｎから成る標準パターンRⁿ（ただしｎ＝
   １，２，……，Ｎ）およびそれに付随する重み係
   数Wⁿ(1)，Wⁿ(2)，……，Wⁿ（Jⁿ）を記憶する標準
   パターン記憶手段と、前記入力パターンの部分パ
   ターンＡ（i′，ｉ）＝a_i′₊₁a_i′₊₂……a_i-1a_iと前記
   標準
   パターンRⁿとのパターン間の距離を、前記部分
   パターンＡ（i′，ｉ）を構成する特徴ベクトル
   a_i′₊₁，a_i′₊₂，……，a_iと前記標準パターンRⁿを構
   成する特徴ベクトルbⁿ ₁，bⁿ ₂，……，bⁿ _Jｎと前記重
   み係数Wⁿ(1)，Wⁿ(2)，……，Wⁿ（Jⁿ）とからなる
   函数として、動的計画法により最小化したものと
   して求める累積距離計算手段とを備え、前記累積
   距離計算手段は、前記部分パターンＡ（i′，ｉ）
   と前記標準パターンRⁿとの距離として、前記動
   的計画法によるマツチングの経路に沿つた、前記
   両パターン間の相対応する特徴ベクトル間の前記
   重みに基ずく重み付距離の和を求め、これを前記
   標準パターンRⁿの長さに無関係な量に変換した
   ものを、前記部分パターンＡ（i′，ｉ）と前記標
   準パターンRⁿとの累積照合距離とすることを特
   徴とするパターン比較装置。