JPH0355836B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明の連続音声認識装置に関し、特に文法に
従つて連続発声された文音声を高速認識する高認
識率の連続音声認識装置に関する。

〔従来の技術〕

音声認識装置の中でも文法に従つて発声された
文音声を認識する装置は、計算機プログラムや限
定業務用文章あるいは航空管制や各種機器の制御
用指令などの認識ができ広範囲な応用分野を有し
ている。文法の拘束が与えられている場合には、
その文法規則を利用することによつて誤認識を防
止できることが原理的に知られている。特に連続
数字認識において入力音声に桁数の制約がある場
合、その制約を規則化することにより認識率を改
善することができる。

このような文法に従つて連続に発声された文音
声を認識する手法が同一出願人による特願昭58−
239303号明細書「連続音声認識装置」に記載され
ている。この原理であるブロツクワイズDPマツ
チング法は大略次のようである。文法をオートマ
ンαで表現し、そのオートマンαを次のように定
義する。

α＝＜Ｋ、Σ、Δ，P₀、Ｆ＞ ……(1) ここで、Ｋ：状態ｐの集合｛ｐ｜ｐ＝１、２、
…π｝ Σ：入力単語ｎの集合｛ｎ｜ｎ＝１、２、…Ｎ｝ Δ：状態遷移規則｛（ｐ、ｑ、ｎ）｝ ここで、（ｐ、ｑ、ｎ）はｐｎ ―→ ｑなる状態
遷移を意味する。

P₀：初期状態、以後はｐ＝０で示す。

Ｆ：最終状態集合Ｆｎ ―→ Ｋ 次に前記オートマトンαに従つて単語ｎｎ ―→ Σ
を連続して発声して得られる音声パタンＡを Ａ＝a₁、a₂、…a_i、a_I …(2) で示し、これを（未知）入力パタンと呼ぶ。各単
語ｎｎ ―→ Σに対して標準的なパタン Bⁿ＝b₁ ⁿ、b₂ ⁿ、…b_j ⁿ、…bⁿ _Jo …(3) を用意し、これを単語標準パタンと呼ぶ。この単
語標準パタンBⁿをオートマンαに従つて接続す
ることによつて得られる連続音声標準パタンＣ＝
Bⁿ¹、Bⁿ²、…B^nxと入力パタンＡとのDPマツチン
グを行い、２つのパタンの相互に異なる度合を表
わす量（以下相異度と称する）を算出し、最小の
相異度を与える単語系列を認識結果とする。

ここで最小の相異度を次のような動的計画の手
法で求める。初期条件を Ｔ(0、0)＝０ Ｔ(i、q)＝∞、ｉ≠０、ｑ＝０ G₁(p、n、j)＝∞、G₂(p、n、j)＝∞ …(4) とし、ｂ＝１よりＩ／BL（ここでＩ／BLは説明
の簡単のため割り切れるものとする）まで順次
(5)、(6)式の境界条件を基に(7)、(8)式の漸化式を
（ｐ、ｑ、ｎ）ｎ ―→ Δなるすべての対（ｐ、ｎ）
について計算する。すなわち状態ｐとの境界条件
をｉ＝：_s、…i_eについて ｇ(i-1、0)＝Ｔ(i-1、p) ｈ(i-1、0)＝ｉ−１ …(5) ただしi_s＝(b-1)・BL＋１、i_e＝ｂ・BL とし、ブロツクｂ−１との境界条件をｉ＝１、
…、Jⁿなる各標準パタン時刻ｊについて ｇ（i_s−１、ｊ）＝G₁(p、n、j) ｈ（i_s−１、ｊ）＝H₁(p、n、j) ｇ（i_s−２、ｊ）＝G₂(p、n、j) ｈ（i_s−２、ｊ）＝H₂(p、n、j) …(6) とし、漸化式 ｇ（ｉ、ｊ）＝ｄ（ｉ、ｊ）＋minｄ（ｉ−
１、ｊ）＋ｇ（ｉ−２、ｊ−１） ｇ（ｉ−１、ｊ−１） ｇ（ｉ−１、ｊ−２） …(7) ｈ（ｉ、ｊ）＝ｈ（i^、j^） …(8) ただし（（i^、j^）は(7)式の右辺における最小の
ｇ（ｉ、ｊ）を与える（ｉ、ｊ）である。

を入力パタン時刻ｉ＝i_sよりi_eまで計算する。こ
こでｄ（ｉ、ｊ）は入力パタンの時刻ｉにおける
特徴ベクトルa_iと標準パタンの時刻ｊにおける特
徴ベクトルbⁿ _jとの間の距離である。

ｄ（ｉ、ｊ）＝Dis（a_i、bⁿ _j） …(9) 次のブロツクの計算のため前記計算結果の境界
値を格納する。

G₁(p、n、j)＝ｇ（i_e、ｊ） H₁(p、n、j)＝Ｈ（i_e、ｊ） G₂(p、n、j)＝ｇ（i_e、１、ｊ） H₂(p、n、j)＝ｈ（i_e、１、ｊ） …(10) (6)、(7)、(8)、(10)式の計算が標準パタン時刻ｉ＝
Jⁿまで終了した後、単語境界における最小化とし
てｉ＝i_s、…、i_eについて if Ｔ(i、q)＞ｇ（ｉ、jⁿ） then Ｔ(i、q)＝ｇ（ｉ、Jⁿ） Ｎ(i、q)＝ｎ Ｐ(i、q)＝ｐ Ｌ(I、q)＝ｈ（ｉ、Jⁿ …(11) を計算する。

以上述べた(7)、(8)式は漸化式計算は、第２図
（説明図）に示すように入力パタンのBLフレーム
分をブロツ化してブロツクごとに実行している。

最後に、入力パタンの認識結果は判定処理とし
て次のような手続きにより求められる。

初期条件 q^＝argmin〔Ｔ（Ｉ、ｑ）〕…（12） ｑｎ ―→ Ｆ ｑ＝q^、ｍ＝１ …（13） 認識単語 n^＝Ｎ(m、q) 単語始点 l^＝Ｌ(m、q) 状態遷移 q^＝Ｐ(m、q) …(14) を求める。

もしl^＞０ならばｑ＝q^、ｍ＝l^として（14）式
を繰り返す。l^＝０ならば終了。

以上説明した方法の漸化式(7)は第３図ａに示す
径路に沿つて計算される。このため、入力パタン
と標準パタンの時間軸の対応は1/2から２倍まで
の伸縮に制限されている。このことを「傾斜制
限」と呼んでおり、局所的に不自然な時間軸の対
応を排除している。この傾斜制限を用いることに
より認識率を高くすることが可能である。

しかしながら漸化式(7)を使用する場合はワーク
メモリG₁（ｐ、ｎ、ｊ）、H₁（ｐ、ｎ、ｊ）、G₂
（ｐ、ｎ、ｊ）、H₂（ｐ、ｎ、ｊ）が必要である。
さらに演算部とワークメモリ間のデータ転送
（(6)、(10)式に相当）が必要である。すなわち、漸
化式(7)を使用する場合はワークメモリが大きくな
り、かつデータ転送が多くなる欠点がある。

一方、ブロツクワイズDPマチツング法におい
て傾斜制限のない漸化式を使用することが可能で
ある。この場合第３図ｂに示す径路に沿つて計算
される。このDPマツチングの計算の手順は前記
(4)、〜（14）式と同様に行われるが、初期条件と
して(4)式の代わりに（15）式を用い、 Ｔ(0、0)＝０ Ｔ(i、q)＝∞、ｉ≠０、ｑ≠０ Ｇ(p、n、j)＝∞ …(15) ブロツクｂ−１との境界条件として(6)式の代わ
りに（16）式を用い、 ｇ（i_s−１、ｊ）＝Ｇ(p、n、j) ｈ（i_s−１、ｊ）＝Ｈ(p、n、j) …(16) 漸化式として(7)式の代わりに（17）式を用い、 ｇ(i、j)＝ｄ(i、j)＋minｇ(i-1、j) ｇ(i-1、i-1) ｇ(i-1、j-2) …(17) (10)式の代わりに（18）式を用いる。

Ｇ(p、n、j)＝ｇ（i_e、ｊ） Ｈ(p、n、j)＝ｈ（i_e、ｊ） …(18) 以上説明した傾斜制限なしの漸化式（17）を用
いる方法では傾斜制御ありの漸化式(7)を用いる方
法に比較して、ワークメモリが1/2に減少でき、
さらにデータ転送も1/2に減少できる。

しかしながら、傾斜制限がないため入力パタン
と標準パタンの時間軸の対応が不自然になること
が許されており、誤認識の原因となつている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上述した従来の連続音声認識装置では、傾斜制
限ありの漸化式を用いる場合はワークメモリが大
きくかつデータ転送が多いという欠点がある。一
方、傾斜制限なしの漸化式を用いる場合は誤認識
が多いという欠点がある。

本発明の目的は前記欠点を解消し、ワークメモ
リが小さくかつデータ転送が少なく、また認識率
の高い連続音声認識装置を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明の連続音声認識装置は入力パタンを格納
する入力パタンメモリ部と、標準パタンを格納す
る標準パタンメモリ部と、単語ｎの入力によつて
状態遷移ｐ→ｑが生じることを意味する規則
（ｐ、ｑ、ｎ）群である状態遷移テーブルΔと最
終状態群Ｆとを記憶するオートマトン記憶部と、
状態ｐと単語ｎにより指定された状態遷移におい
て入力パタン時刻ｉと標準パタン時刻ｊで定めら
れる領域内で入力パタンBLフレームの幅を持つ
ブロツクｂ内の各点（ｉ、ｊ）の入力パタンの特
徴ベクトルと標準パタンの特徴ベクトル間の距離
ｄ（ｉ、ｊ）を求める距離計算部と、前記ブロツ
クｂと１つ前のブロツクｂ−１との境界部分の
DPマツチング計算を第１の漸化式を用いて求め
る境界DP計算部と、前記ブロツクｂの内部のDP
マツチング計算を第２の漸化式を用いて求める本
体DP計算部と、前記境界DP計算部と本体DP計
算部で求められた最小累積距離が得られる単語の
組合せを定める判定部とを備えている。

〔作用〕

次に本発明の作用について第４図を参照しなが
ら説明する。

第４図は本発明の原理を説明するための図であ
る。

本発明の原理のDPマツチングの計算は、ブロ
ツクの境界部分では傾斜制限のない漸化式を使用
し、ブロツク内部では傾斜制限ありの漸化式を使
用して進められる。

初期条件を Ｔ(0、0)＝０ Ｔ(i、q)＝∞、ｉ≠０、ｑ＝≠ Ｇ(p、n、j)＝∞ …(19) とし、ブロツクｂ＝１よりＩ／BLまで順次次の
（20）、（21）式の境界条件を基に（22）、〜（25）
式の漸化式を（ｐ、ｑ、ｎ）ｎ ―→ Δなる対（ｐ、
ｎ）について計算する。すなわち状態ｐとの境界
条件をｉ＝i_s、…、i_eについて ｇ(i-1、0)＝Ｔ(i-1、p) ｈ(i-1、0)＝ｉ−１ …(20) ただしi_s＝（ｂ−１）・BL＋１、i_e＝ｂ・BL とし、ブロツクｂ−１との境界条件ををｊ＝１、
…、Jⁿなる標準パタン時刻ｊについて ｇ（i_s−１、ｊ）＝Ｇ(p、n、j) ｈ（i_s−１、ｊ）＝Ｈ(p、n、j) …(21) とし、ブロツクの境界部分を求める第１の漸化式 ｇ（i_s、ｊ）＝ｄ（i_s、ｊ）＋minｇ（i
_s−１、ｊ） ｇ（i_s−１、ｊ−１） ｇ（i_s−１、ｊ−２） …(22) ｈ（h_s、ｊ）＝ｈ（i^、j^） …（23） ただし（i^、j^）は(22)式の右辺における最小を
与える(i、j)である。

を計算し、続いてブロツク本体を求める第２の漸
化式 ｇ(i、j)＝ｄ(i、j)＋minｄ(i-1、j)＋
ｇ(i-2、j-1) ｇ(i-1、j-1) ｇ(i-1、j-2) …(24) ｈ（ｉ、ｊ）＝ｈ（i^、j^） …(25) ただし（i^、j^）は（24）式の右辺における最小
を与える（ｉ、ｊ）である。

をｉ＝i_s＋１よりi_eまで計算する。

次のブロツクの計算のため前記計算結果の境界
値を格納する。

Ｇ(p、n、j)＝ｇ（i_e、ｊ） Ｈ(p、n、j)＝Ｈ（i_e、ｊ） …(26) (21)、〜(25)式の計算が標準パタン時刻ｊ＝Jⁿ
まで終了した後、単語境界における最小化として
ｉ＝i_s、…、i_eについて if Ｔ(i、q)＞ｇ（ｉ、Jⁿ then Ｔ(i、q)＝ｇ（ｉ、Jⁿ） Ｎ(i、q)＝ｎ Ｐ(i、q)＝ｐ Ｌ(i、q)＝ｈ（ｉ、Jⁿ …(27) を計算する。最後に、入力パタンの認識結果は判
定処理として従来方法と同様の手続き、すなわち
（12）、（13）、（14）式より求められる。

〔実施例〕

次に、本発明について第１図、第５図、〜第１
０図を用いて詳細に説明する。

第１図は本発明の連続音声認識装置の一実施例
を示すブロツク図、第５図、第６図、第７図、第
８図はそれぞれ第１図の実施例の一部詳細構成を
示す部分ブロツク図、第９図は第１図における動
作の時間関係を示すタイムチヤート、第１０図
ａ，〜ｄは第１図における動作の流れを示すフロ
ーチヤートである。

標準パタンメモリ部１３０には単語セツトΣに
含まれる単語ｎの標準パタンBⁿが記憶されてお
り、オートマトン記憶部２３０には状態遷移規則
（ｐ、ｑ、ｎ）と最終状態Ｆの指定情報が記憶さ
れている。

マイクロホン１００より未知入力音声が入力さ
れると入力部１１０によつて周波数分析がなされ
特徴を示すベクトルa₁に変換され順次入力パタン
メモリ部１２０に送られる。また、入力部１１０
には音声レベルを検知することによつて音声区間
を決定する機能が与えられており、音声区間中で
は「１」その他では「０」なる音声区間信号Ｓを
発生する。制御部２４０は、この音声区間信号Ｓ
の立上りの時刻において初期化パルスSET₁を発
生する。これによつて第１０図ａのブロツク１０
に対応する初期化がＧメモリ１５０とＴメモリ２
００に対してなされる。

以上の初期化が終了すると、以後のBLフレー
ム分の入力特徴a_iに入力に同期して入力パタンブ
ロツク信号ｂが１、２…と計数される。この入力
パタンブロツクｂにおいて制御部２４０よりの単
語指定信号ｎは１からＮまで変化する。各単語ｎ
においてオートマトン記憶部２３０中の状態テー
ブルが参照され、またその単語ｎと状態ｐにて規
定される状態指定信号ｑも出力される。

次に単語ｎ、状態ｐなる１サイクル内の動作を
説明する。この１サイクルによつて第２図に図示
した斜線部分の計算が実行される。すなわち
（20）、（21）式の境界条件のもとで（22）、（25）
式を計算する。初めに制御部２４０よりの信号
SET₂によつて、第１０図ａのブロツク１１，１
２に対応する値のセツトがDPマツチング用ワー
クメモリのｇメモリ３３０とｈメモリ３４０に対
して行われる。続いて制御部２４０よりの標準パ
タン時刻信号ｊは１からJⁿまで変化する。各標準
パタン時刻ｊにおいて、入力パタン時刻信号i₁は
i_s（i_s＝（ｂ−１）・BL＋１）よりi_e（i_e＝ｂ・BL）
まで変化する。

i_sフレームにおいて第１０図ｂのブロツク１３
に示した計算が境界DP計算部３１０にて行われ
る。

第５図は境界DP計算部の一例を示すブロツク
図である。初めに入力パタンのi_sフレームと第ｎ
単語の標準パタンのｊフレームが読み出されて、
前記(9)式に示すベクトル間距離ｄ（ｉ、ｊ）が距
離計算部３００にて求められる。

一方、境界DP計算部３１０では、距離計算と
並列して３つの相異度の最小値が求められる。す
なわち、ｇメモリ３３０よりｇ（i_s−１、ｊ）、ｇ
（i_s−１、ｊ−１、ｇ（i_s−１、ｊ−２）とｈメモ
リ３４０よりｈ（i_s−１、ｊ）、ｈ（i_s−１、ｊ−
１）、ｈ（i_s−１、ｊ−２）が読み出され、レジス
タＧ１，Ｇ２，Ｇ３とＨ１，Ｈ２，Ｈ３にそれぞ
れ格納される。比較回路３１２は３つのレジスタ
Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３から最小値を検出し、その最小
値が得られたレジスタGn^（n^は１，２，３のどれ
か）に対応したレジスタHn^を選択するゲート信
号n^を発する。前記ゲート信号n^により選択され
たレジスタHn^の内容がｈメモリ３４０ｈ（i_s、
ｊ）へ書き込まれる。また、比較回路３１２より
出力された最小値ｇ（i_s−１、j^）は前記距離計算
部３００で求められた距離ｄ（i_s、ｊ）と加算器
３１１によつて加算され、ｇメモリ３３０のｇ
（i_s、ｊ）へ書き込まれる。

続いて各入力ペタン時刻ｉ（ｉはi_s＋１よりi_eま
で変化する）において、第１０図ｂのブロツク１
４に示した計算が本体DP計算部３２０で行われ
る。

第６図は本体DP計算部の一例を示すブロツク
図である。初めに入力パタンのｉフレームが読み
出されて、(9)式に示すベクトル間の距離を距離計
算部３００で求め、ｄ（ｉ、ｊ）が得られる。

一方、本体DP計算部３２０では距離計算と並
列して（24）式の第２の漸化式の右辺の最小値が
求められる。すなわち、ｇメモリ３３０より読み
出されたｇ（ｉ−２、ｉ−１）と、遅延回路３２
４にて１時刻遅延された距離ｄ（ｉ−１、ｊ）が
加算器３２３にて加算されレジスタＧ１に格納さ
れる。また、ｇメモリ３３３よりｇ（ｉ−１、ｊ
−１）とｇ（ｉ−１、ｊ−２）が読み出されレジ
スタＧ２，Ｇ３にそれぞれ格納される。さらに、
ｈメモリ３４０よりｈ（ｉ−２、ｊ−１）、ｈ（ｉ
−１、ｊ−１）、ｈ（ｉ−１、ｊ−２）が読み出さ
れレジスタＨ１，Ｈ２，Ｈ３にそれぞれ格納され
る。

比較回路３２２は３つのレジスタＧ１，Ｇ２，
Ｇ３より最小値を検出し、その最小値が得られた
レジスタGn^（n^は１、２、３のどれか）に対応し
たレジスタHn^を選択するゲート信号n^を発する。
前記ゲート信号n^により選択されたレジスタHn^の
内容がｈメモリ３４０のｈ（ｉ、ｊ）へ書き込ま
れる。また、比較回路３２２より出力された最小
値は前記距離計算部３００で求められた距離ｄ
（ｉ、ｊ）と加算器３２１によつて加算され、ｇ
メモリ３３０のｇ（ｉ、ｊ）へ書き込まれる。入
力パタン時刻ｉがi_s＋１からi_eまで変化させるこ
とによつて標準パタン時刻ｊに対する処理が終了
する。さらに標準パタン時刻ｊが終端Jⁿとなつた
後、第１０図ｂのブロツク１５に示すように信号
SET３に従つて漸化式（24）の結果ｇ（i_e、ｉ）、
ｈ（i_e、ｊ）をテーブルメモリＧ（ｐ、ｎ、ｊ），
Ｈ（ｐ、ｎ、ｊ）へ格納する。つづいて制御部２
４０より発せされた信号ｉ２（i_sからi_eまで変化
する）に従つて第１０図ｃのブロツク１６に示し
た比較が行われる。すなわち第７図に示すよう
に、信号ｉ２とｑに従つてテーブルメモリ２００
よりＴ（ｉ、ｑ）とｇメモリ３３０よりｇ（ｉ、
Jⁿ）が読み出され、比較回路１７０により比較し
Ｔ（Ｉ、ｑ）＞ｇ（ｉ、Jⁿ）の場合wp信号が発せら
れ、ｇ（ｉ、J^N）、ｎ、ｐ、ｈ（ｉ、Jⁿ）がテーブ
ルメモリＴ（ｉ、ｑ），Ｎ（ｉ，ｑ），Ｐ（ｉ、ｑ），
Ｌ（ｉ、ｑ）へ書き込まれる。

以上の動作によつて状態ｐ、単語ｎ、入力パタ
ンブロツクｂの処理が終了する。さらに状態指定
信号ｐがp₁からπと変化されることにより単語指
定信号ｎに対する処理が終了する。さらに単語指
定信号ｎが１からＮまで変化することにより入力
パタンブロツクｂに対する処理が終了する。入力
パタンブロツク信号がＩ／BLとなつた後に、
（12）、（13）、（14）式に示した判定処理が開始さ
れる。

判定部２２０は第８図に示すように構成され、
初めに第１０図ｄのブロツク１７の処理として、
オートマトン記憶部２３０から最終状態集合Ｆに
含まれる状態ｑを信号ｑ３に従つて順次指定さ
れ、Ｔメモリ２００よりＴ（Ｉ、ｑ）を読み出し、
比較回路２２１、最小値レジスタ２２２、状態レ
ジスタ２２３を用いて最小のＴ（Ｉ、ｑ）が与え
られる状態q^を得る。続いて第１０図ｄのブロツ
ク１８の処理として判定制御部２２７はｑ＝q^、
ｍ＝Ｉとしてアドレス信号ｍ３、ｑをＮメモリ１
９０、Ｌメモリ２１０、Ｐメモリ１８０へ発しＮ
（ｍ、ｑ），Ｌ（ｍ、ｑ），Ｐ（ｍ、ｑ）を読み出す。
このＬ（ｍ、ｑ）とＰ（ｍ、ｑ）は次の時刻ｍと状
態ｑとなり、Ｎ（ｍ、ｑ）は認識結果として出力
される。この処理をl^が零になるまで繰り返すこ
とにより順次認識結果が得られる。

以上、本発明の構成を実施例にもとづいて説明
したが、これらの記載は本発明の権利範囲を限定
するものではない。

本実施例では特願昭58−239303明細書に記載し
ているようなブロツクワイズDPマツチング法を
もとに説明しているが、入力パタンの複数フレー
ムをまとめてブロツク化してDPマツチングを実
行する方法であるならば、本発明の原理であるブ
ロツク境界部分とブロツク本体部分を異なる漸化
式で実行することが可能である。すなわち、特願
昭59−067116明細書に記載されている修正DPマ
ツチング計算部をもつブロツクワイズDP法特願
昭59−068015明細書に記載されているブロツクを
標準パタン軸に対して斜めに傾けた斜めブロツク
ワイズDP法、特願昭59−267830明細書に記載さ
れている標準パタン長によつてブロツク幅を変化
させる可変斜めブロツクワイズDP法などにも本
発明の原理であるブロツク境界部分は第１の漸化
式を使用し、ブロツク本体部分は第２の漸化式を
使用することができる。

さらにブロツク境界部分を求める第１の漸化式
として（22）式を用いているが、入力パタン時刻
ｉとｉ−１のみを使用する漸化式であるならばど
のような形でもよい。例えば ｇ(i、j)＝ｄ(i、j)＋minｇ(i-1、j) ｇ(i-1、j-1) …(28) でもよいし、また ｇ(i、j)＝ｄ(i、j)＋min ｇ(i-1、j) ｇ(i-1、j-1) ｇ(i-1、j-2) ｇ(i-1、j-3) …(29) でもよい。

またブロツク本体部を求める第２の漸化式とし
て（24）式を使用しているが、例えば ｇ(i、j)＝minｄ(i、j)＋ｄ(i-1、j)＋ｇ(i-
2、j-1) ｄ(i、j)＋ｇ(i-1、j-1) ｄ(i、j)＋ｄ(i、j-1)／２＋ｇ(i-1、j-2) …（30） ｇ(i、j)＝ｄ(i、j)＋minｄ(i-1、j)＋ｄ(i-
2、j)＋ｇ(i-3、j-1) (i-1、j)＋ｇ(i-2、j-1) ｇ(i-1、j-1) ｇ(i-1、j-2) ｇ(i-1、j-3) …(31) などを用いてもよいことは明白である。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明は、DPマツチング
の各ブロツクの計算において境界部分の漸化式を
入力パタン時刻ｉとｉ−１のみを使用することに
よつてワークメモリＧ，Ｈを小さくすることがで
き、またデータ転送量も小さくすることができ
る。さらに各ブロツクの本体の漸化式は傾斜制御
のある形式をとり、これにより誤認識率も小さく
できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の連続音声認識装置の一実施例
を示すブロツク図、第２図、第３図、第４図は本
発明の原理を説明するための図、第５図、第６
図、第７図、第８図はそれぞれ第１図の実施例の
一部詳細構成を示す部分ブロツク図、第９図は第
１図における動作の時間関係を示すタイムチヤー
ト、第１０図ａ〜ｄは第１図における動作の一連
の流れを示すフローチヤートである。 １００…マイクロホン、１１０…入力部、１２
０…入力パタンメモリ部、１３０…標準パタンメ
モリ部、１５０…Ｇメモリ、１６０…Ｈメモリ、
１７０…比較回路、１８０…Ｐメモリ、１９０…
Ｎメモリ、２００…Ｔメモリ、２１０…Ｌメモ
リ、２２０…判定部、２３０…オートマトン記憶
部、２４０…制御部、３００…距離計算部、３１
０…境界DP計算部、３２０…本体DP計算部、３
３０…ｇメモリ、３４０…ｈメモリ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 有限状態オートマトンにより指定される単語
   列を連続に発声した音声を標準パタンとDPマツ
   チングすることにより認識する連続音声認識装置
   において、入力パタンを格納する入力パタンメモ
   リ部と、標準パタンを格納する標準パタンメモリ
   部と、単語ｎの入力によつて状態遷移ｐ→ｑが生
   じることを意味する規則（ｐ、ｑ、ｎ）群である
   状態遷移テーブルΔと最終状態群Ｆとを記憶する
   オートマトン記憶部と、状態ｐと単語ｎにより指
   定された状態遷移において入力パタン時刻ｉと標
   準パタン時刻ｊで定められる領域内で入力パタン
   BLフレームの幅を持つブロツクｂ内の各点（ｉ、
   ｊ）の入力パタンの特徴ベクトルと標準パタンの
   特徴ベクトル間の距離ｄ（ｉ、ｊ）を求める距離
   計算部と、前記ブロツクｂと１つ前のブロツクｂ
   −１との境界部分のDPマツチング計算を第１の
   漸化式を用いて求める境界DP計算部と、前記ブ
   ロツクｂの内部のDPマツチング計算を前記第１
   の漸化式とは異なる第２の漸化式を用いて求める
   本体DP計算部と、前記境界DP計算部と本体DP
   計算部で求められた最小累積距離が得られる単語
   の組合せを定める判定部とを備えることを特徴と
   する連続音声認識装置。