JPH04291398A - 音声認識方式及び音声認識システム - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は音声認識方式，特に非常
にたくさんの言葉の中から特定の単語を音声で認識・入
力する場合，例えば，地名を発声して，その地名の出て
いる地図をよみだすようなシステム（車載用ナビゲーシ
ョンシステム等）に用いるのに適した音声認識方式を提
供することにある。

【０００２】

【従来の技術】車載用ナビゲーションシステムでは，あ
る地名の付近の地図を表示させようとする場合，運転し
ながら地名をキーボードから入力することは困難である
から，現在のシステムでは，それぞれ１０〜２０語程度
で分類できる程度に地域を階層的に構成し，その中から
順番に選択していく方法をとっている。例えば，「関東
」「東海」等大きな区分を先ず示し，「関東」が選ばれ
ると次に「東京」「神奈川」「千葉」等が示され，「東
京」が選ばれると「千代田区」「品川区」「港区」等が
示されるというように，段々と絞られ，何段階も経て欲
しい地図がようやく得られることとなる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】そこで音声を用いて一
度に欲しい地図を示せないかという要求が出てきている
。　　しかし，車載用ナビゲーションシステムにおいて
，運転しながら，ある地名を表わす音声を認識させて地
図を表示しようとする場合，地名は非常に多く，しかも
同じ地名で全く異なる場所をさす場合も多く，認識性能
の点からも，一度の音声で正しき地図を示すことは困難
と言わざるを得ない。また，一度に認識するためには，
標準パタンメモリも大きくなり，処理量も大量となるか
ら演算規模も膨大となり，経済性の面からも機器の大き
さの面からも問題が生じてくる。従って音声認識を用い
る場合も，同様に階層的に何段階も経て欲しい地図を表
示させる方式が考えられ得るが，何回も発声しなければ
ならない手間が生じ，音声を用いて一度に欲しい地図を
示せないかという要求と矛盾することになる。

【０００４】本発明は，所望の地図を検索するのに適し
た，発声が出来るだけ少ない回数ですむ，高精度かつ経
済的な音声認識方式を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】これらの課題を解決する
ために，本音声認識方式は，少なくとも，第一の音声認
識手段と第二の音声認識手段を有し，第一の音声認識手
段は，認識すべき言葉を音声的に共通な特徴で代表され
る幾つかのグループに予め分けられたもののなかから，
入力音声がどのグループに属するかを認識する機能を有
してなり，第二の音声認識手段は，入力音声が前記第一
の音声認識手段が認識したグループに属する言葉の何れ
であるかを認識する機能を有する様に構成した。

【０００６】また，第一の音声認識手段において，認識
すべき各々の言葉は，複数のグループに属する場合があ
りうることを許容する様に構成した。

【０００７】さらに，第一の音声認識手段は，入力音声
がどのグループに属するかの認識候補を複数個出力し，
第二の音声認識手段は前記複数個の候補グループに属す
る言葉の何れであるかを認識する機能を有する様に構成
した。

【０００８】さらに，第一の音声認識手段において，認
識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音声的に
共通な特徴が母音系列が類似である様に構成した。

【０００９】さらに，第一の音声認識手段において，認
識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音声的に
共通な特徴が，第一の音声認識手段においては類似性を
高くなるような基準で選択され，一方，第二の音声認識
手段においては類似性を低くなる様な基準で選択されて
いる様に構成した。

【００１０】さらに，認識すべき言葉が階層的に構成さ
れており，上位の層の言葉が認識された時に，その言葉
の下位に属する言葉を次の状態で認識出来るように準備
する機能を有する様に構成した。

【００１１】また，第一のパタンメモリと，標準パタン
を格納する第二のパタンメモリと，第一のパタンメモリ
と第二のパタンメモリとの間に設けられ，第一のパタン
メモリ内の情報形態を第二のパタンメモリ内の情報形態
に変換する機能を有する様に構成した。

【００１２】更に，第一のパタンメモリ内の情報形態を
第二のパタンメモリ内の情報形態に変換した結果の一部
または全部を第一のパタンメモリ内の所定の位置に一時
格納する機能と，認識処理時に直接第一のパタンメモリ
内の所定の位置から第二のパタンメモリに転送する機能
を有する様に構成した。

【００１３】また，ナビゲーション・システム用音声認
識方式として，上位の層の言葉として，都道府県名や，
都市名，主要道路名，主要道路に沿った主要地名を，下
位の層の言葉として，各々の都道府県内の主要地名や，
各都市や，主要道路，主要道路に沿った主要地付近の地
名を対応させた。

【００１４】さらに，ナビゲーション・システムの現在
位置情報を，認識すべき言葉の範囲の選定に利用するよ
うに構成した。

【００１５】

【作用】少なくとも，第一の音声認識手段と第二の音声
認識手段を有し，第一の音声認識手段は，認識すべき言
葉を音声的に共通な特徴で代表される幾つかのグループ
に予め分けられたもののなかから，入力音声がどのグル
ープに属するかを認識する機能を有してなり，第二の音
声認識手段は，入力音声が第一の音声認識手段が認識し
たグループに属する言葉の何れであるかを認識する機能
を有する様に構成することによって，実質的に多数の言
葉を対象として一度に認識することが実現可能となり，
何段階も分けて音声を発声する必要がなく，また，限ら
れた数の標準パタンと照合することによって実現してい
るため，認識に必要な標準パタンメモリを少ない量に抑
え，演算量も少ない経済的な方式が可能となるまた，第
一の音声認識手段において，認識すべき各々の言葉は，
複数のグループに属する場合がありうることを許容する
様に構成することによって，多様な発声の音声を認識可
能とし，高い認識精度で得る音声認識方式を提供するこ
とが可能となる。

【００１６】また，さらに，第一の音声認識手段は，入
力音声がどのグループに属するかの認識候補を複数個出
力し，第二の音声認識手段は前記複数個の候補グループ
に属する言葉の何れであるかを認識する機能を有する様
に構成することによって，多様な発声の音声を認識可能
とし，高い認識精度で得る音声認識方式を提供すること
が可能となる。

【００１７】さらに，第一の音声認識手段において，認
識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音声的に
共通な特徴が母音系列が類似である様に構成したことに
よって，実質的に多数の言葉を対象として一度に認識す
ることが実現可能となり，何段階も分けて音声を発声す
る必要がなく，また，限られた数の標準パタンと照合す
ることによって実現しているため，認識に必要な標準パ
タンメモリを少ない量に抑え，演算量も少ない経済的な
方式が可能となる。

【００１８】さらに，第一の音声認識手段において，認
識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音声的に
共通な特徴が，第一の音声認識手段においては類似性を
高くなるような基準で選択され，一方，第二の音声認識
手段においては類似性を低くなる様な基準で選択されて
いる様に構成することによって，多様な発声の音声を認
識可能とし，高い認識精度で得る音声認識方式を提供す
ることが可能となる。さらに，認識すべき言葉が階層的
に構成されており，上位の層の言葉が認識された時に，
その言葉の下位に属する言葉を次の状態で認識出来るよ
うに準備する機能を有する様に構成することによって，
実用上時系列的に入力することの多い言葉を，その順に
入力できるので，実質的に多数の言葉を対象として一度
に認識することが実現可能となり，何段階も分けて音声
を発声する必要がなく，また，限られた数の標準パタン
と照合することによって実現しているため，認識に必要
な標準パタンメモリを少ない量に抑え，演算量も少ない
経済的な方式が可能となる。

【００１９】また，認識すべき可能性のある言葉の全部
を格納しておく第一のパタンメモリと，ある時点で認識
すべきものと予想される言葉を格納しておく第二のパタ
ンメモリと，第一のパタンメモリと第二のパタンメモリ
との間に設けられ，第一のパタンメモリ内の情報形態を
第二のパタンメモリ内の情報形態に変換する機能を有す
る様に構成することによって，認識すべき可能性のある
言葉の全部は膨大な量となるので，第一のパタンメモリ
の情報形態は文字列のような情報量の少ない形態で表わ
し，第二のパタンメモリの情報形態は照合部で利用可能
な形式で実現できるようになる。

【００２０】更に，第一の標準パタンメモリ内の情報形
態を第二のパタンメモリ内の情報形態に変換した結果の
一部または全部を第一のパタンメモリ内の所定の位置に
一時格納する機能と，認識処理時に直接第一のパタンメ
モリ内の所定の位置から第二のパタンメモリに転送する
機能を有する様に構成することによって，第二のパタン
メモリは認識時に必要なメモリ量のみを用意することが
出来，小型，経済化が図れる様になる。

【００２１】また，ナビゲーション・システム用音声認
識方式として，上位の層の言葉として，都道府県名や，
都市名，主要道路名，主要道路に沿った主要地名を，下
位の層の言葉として，各々の都道府県内の主要地名や，
各都市や，主要道路，主要道路に沿った主要地付近の地
名を対応させ，さらに，ナビゲーション・システムの現
在位置情報を，認識すべき言葉の範囲の選定に利用する
ように構成したことにより，所望の地図を検索するのに
，発声が出来るだけ少ない回数ですむ，高精度かつ経済
的な音声認識方式を実現できる様になる。

【００２２】

【実施例】以下，車載用ナビゲーションシステムにおい
て，ある地名を表わす音声を認識させて地図を表示しよ
うとする場合を例に実施例を説明する。

【００２３】一般に音声認識装置では似た音韻系列の言
葉同志の間での誤りが多い。例えば，母音は子音に比べ
音の大きさも大きく時間的にも大きな比率を占めている
から，母音系列の似ている言葉同志の誤りが多く，更に
その言葉の子音の性質も似ていれば更に誤りは多くなる
。一方，音韻系列の似ていない言葉同志の誤りは，たま
たま外から雑音が入ったり，言い誤ったり，発音が曖昧
な場合などを除いては非常に少ない。

【００２４】そこで，図１に示す様に，認識すべき言葉
を似た音韻系列の言葉同志を集めたグループに纏め，各
々のグループを代表する標準パタンと，その各々のグル
ープに属する言葉の標準パタンを用意する。先ずグルー
プを代表する標準パタンを用いて入力音声を認識し，ど
のグループに属するかを推定し，次にそのグループに属
する言葉を標準パタンとして認識を行わせる。従って，
グループの数Ｎと最大グループに属する言葉の数Ｍ，各
グループに属する言葉の数の平均をｍとすると，認識の
処理は，全ての言葉を認識するのにはＮとｍの積の回数
Ｎｍの処理が必要なのに対し，本方式では最大でＮ＋Ｍ
で良いことになる。これに伴い演算量や標準パタンメモ
リもそれに見合って少なくて良いことになる。

【００２５】グループに纏めるための音韻系列間の類似
性の尺度には，音声認識に用いている各種の尺度を用い
ることができるし，母音系列等を用いても良い。母音系
列等を用いる例としては，図２に示すように，母音系列
／ｏｏａａ／の系列に属するものとして大阪／ｏｏｓａ
ｋａ／，横浜／ｙｏｋｏｈａｍａ／，豊川／ｔｏｙｏｋ
ａｗａ／等が，母音系列／ａａａａ／の系列に属するも
のとして神奈川／ｋａｎａｇａｗａ／，金沢／ｋａｎａ
ｚａｗａ／等か，母音系列／ａａａｉ／に属するものと
して長崎／ｎａｇａｓａｋｉ／，川崎／ｋａｗａｓａｋ
ｉ／等を上げることが出来る。

【００２６】各々のグループを代表する標準パタンには
，例えば，そのグループを構成する時に入ってきた言葉
同志の間で最もお互いに近いもの，言い替えればグルー
プの中心の位置に近いものを選ぶ事によって実現される
。あるいは母音系列パタンを用いることも出来る。

【００２７】各グループに属する言葉としては，そのグ
ループを構成するときに入ってきた言葉としても良いが
，グループを代表する標準パタンを用いて改めて認識を
やりなおし，その結果によって再配属する。

【００２８】なお，このようにすると，例えば母音系列
／ａａａａ／の系列に属するものと母音系列／ａａａｉ
／に属するものとは母音系列の大部分が共通の上，発声
の弱い語尾の母音のみが異なっているから，各々のグル
ープに属している言葉は相手の代表標準パタンとも近い
ことが分かる。従ってこのような場合は認識誤りを避け
るために，図３に示すように，その言葉を両方のグルー
プ（一般には複数のグループ）に属させる。

【００２９】さて，本方式により全国の地名を直接認識
する方法が与えられるが，車載用ナビゲーションシステ
ムを利用する多くの場合，遠く離れた目的地の細かな地
名をいきなり入力し，その地図を表示させることは少な
いものと考えられる。通常は，細かな地名は現在位置の
付近にある場合であり，遠くの場合は都道府県名や都市
名，主要道路に沿った主要な地名などを入力するのが普
通である。細かな地名は各地に同じものが多数ある場合
が多く，人間が地図帳を調べる場合も上位の地名から絞
るのが普通である。

【００３０】そこで，認識性能をより高く保つために，
図４に示すように，地名を全国の主要なもの（以下上位
の層の言葉と呼ぶ）と，主要地名毎にその付近の地名（
下位の層の言葉と呼ぶ。現在位置付近地区の細かい地名
等として使用）に予め区分分けしておく。この主要区分
及び地区区分に属する地名を各々前述の様な，似た音韻
系列の言葉同志を集めたグループに纏め，各々のグルー
プを代表する標準パタンと，その各々のグループに属す
る言葉の標準パタンを用意する。車載用ナビゲーション
システムでは，現在位置情報は分かるから，これを用い
て，認識時には主要区分及び現在位置付近地区区分に属
するものを併合して，認識に用いれば良い。

【００３１】また，遠隔地の地名が認識された場合は，
次にはその地区の地名が入力されることが予想されるの
で，認識対象としてその地区の名前を予め認識対象につ
け加えておく事が望ましい。

【００３２】以上に説明した本発明方式の構成例を，図
５に示す音声認識装置構成図で説明する。なお，音声認
識手法としては最近広く使われている隠れマルコフモデ
ル（ＨＭＭ）法等様々な方法で本方式を実現できる事は
当業者には用意であることは言うまでもないので，その
内部の詳細記述は省略する。

【００３３】図５において，入力音声はアナログ・デジ
タル変換器等からなる音声入力部５０１を経て，音声分
析部５０２に送られ，ここで分析される事により特徴情
報の時系列に変換，出力される。音声分析部５０２から
出力された特徴情報の時系列は，入力パタン・バッファ
５０３を経て照合部５０４に送られ，予め標準パタン・
メモリ５０６に用意されている各グループを代表する標
準パタンと照合される。（この照合部は，図１〜図４に
て説明してきたグルーピングの音声認識機能，どのグル
ープに属するかを認識する音声認識機能などを含むもの
とする。）予め標準パタン・メモリ５０６に用意される
各グループの選択はナビゲーション本体５０９からの現
在位置情報等にもとずき制御部５０８が外部メモリ５０
７から取りだす。

【００３４】なお，外部メモリ５０７からの情報形態と
標準パタン・メモリ５０６の情報形態は必ずしも同じ必
要はなく，その間に標準パタン変換部５１０を用意し，
変換しても良い。例えば，全国の地名は膨大な量となる
ので，外部メモリ５０７の情報形態は必要メモリ量の少
ない文字列で表わし，標準パタン変換部５１０で照合部
５０４で利用可能な形式，例えばＨＭＭ法で用いるネッ
トワークを音韻のネットワークの接続で生成する事で実
現できる。尚，外部メモリ５０７はＩＣカード等のよう
なもので構成し，その中に音声パタンを格納しておいて
もよい。

【００３５】また，ある時点で入力が予想される言葉は
全体の言葉の数からみれば少ないとはいえ，少ないほど
標準パタン・メモリ５０６を小さく出来，また標準パタ
ン変換部５１０の処理能力も楽になるため経済的である
。そこで外部メモリ５０７の一部にワーキングエリアを
用意し，入力が予想される言葉の一部を予め標準パタン
変換部５１０で変換後，外部メモリ５０７のワーキング
エリアに一時格納し，必要な時期に直接外部メモリ５０
７のワーキングエリアから標準パタン・メモリ５０６取
り込む様にする。

【００３６】照合の結果，判定部５０５は入力音声と類
似しているグループを１ないし複数個選択し，そのグル
ープ名を制御部５０８に送る。制御部５０８は選択され
たグループに属する言葉の標準パタンを外部メモリ５０
７から取りだし標準パタン・メモリ５０６に送り，それ
らの標準パタンと入力パタン・バッファ５０３の中にあ
る入力パタンとを照合部５０４で再照合し，照合の結果
を判定部５０５で判定，認識結果として出力する。

【００３７】ここで，判定部５０５が母音系列を用いて
入力音声と類似しているグループを個選択する場合は，
母音系列に重みをおいて類似性を評価するように標準パ
タンを構成し（ＨＭＭ法では母音部分の確率を高く設定
しておく）類似した母音系列の候補が選ばれやすくし，
選択されたグループに属する言葉の中から認識を行う場
合は共通部分である母音系列の重みが軽くなり，子音部
分に重みを類似性を評価するように標準パタンを構成し
（ＨＭＭ法では子音部分の確率を高く設定しておく），
子音の相違による言葉の違いを区別しやすくしておく。

【００３８】なお，外部メモリ５０７中の各標準パタン
は図４などの様な関係が付けられて配置しておく。

【００３９】

【発明の効果】本発明によれば，認識すべき言葉を音声
的に共通な特徴で代表される幾つかのグループに予め分
けられたもののなかから，入力音声がどのグループに属
するかを認識する機能を有する第１の音声認識手段と，
入力音声が第一の音声認識手段が認識したグループに属
する言葉の何れであるかを認識する機能を有する第２の
音声認識手段を有する様に構成することによって，実質
的に多数の言葉を対象として一度に認識することが実現
可能となり，何段階も分けて音声を発声する必要がなく
，また，限られた数の標準パタンと照合することによっ
て実現しているため，認識に必要な標準パタンメモリを
少ない量に抑え，演算量も少ない経済的な方式が可能と
なった。

【００４０】また，第一の音声認識手段において，認識
すべき各々の言葉は，複数のグループに属する場合があ
りうることを許容する様に構成することによって，多様
な発声の音声を認識可能とし，高い認識精度で得る音声
認識方式を提供することが可能となった。

【００４１】また，さらに，第一の音声認識手段は，入
力音声がどのグループに属するかの認識候補を複数個出
力し，第二の音声認識手段は前記複数個の候補グループ
に属する言葉の何れであるかを認識する機能を有する様
に構成することによって，多様な発声の音声を認識可能
とし，高い認識精度で得る音声認識方式を提供すること
が可能となった。

【００４２】さらに，第一の音声認識手段において，認
識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音声的に
共通な特徴が母音系列が類似である様に構成したことに
よって，実質的に多数の言葉を対象として一度に認識す
ることが実現可能となり，何段階も分けて音声を発声す
る必要がなく，また，限られた数の標準パタンと照合す
ることによって実現しているため，認識に必要な標準パ
タンメモリを少ない量に抑え，演算量も少ない経済的な
方式が可能となった。

【００４３】さらに，第一の音声認識手段において，認
識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音声的に
共通な特徴が，第一の音声認識手段においては類似性を
高くなるような基準で選択され，一方，第二の音声認識
手段においては類似性を低くなる様な基準で選択されて
いる様に構成することによって，多様な発声の音声を認
識可能とし，高い認識精度で得る音声認識方式を提供す
ることが可能となった。

【００４４】さらに，認識すべき言葉が階層的に構成さ
れており，上位の層の言葉が認識された時に，その言葉
の下位に属する言葉を次の状態で認識出来るように準備
する機能を有する様に構成することによって，実用上時
系列的に入力することの多い言葉を，その順に入力でき
るので，実質的に多数の言葉を対象として一度に認識す
ることが実現可能となり，何段階も分けて音声を発声す
る必要がなく，また，限られた数の標準パタンと照合す
ることによって実現しているため，認識に必要な標準パ
タンメモリを少ない量に抑え，演算量も少ない経済的な
方式が可能となった。

【００４５】また，認識すべき可能性のある言葉の全部
を格納しておく第一のパタンメモリと，ある時点で認識
すべきものと予想される言葉を格納しておく第二のパタ
ンメモリと，第一のパタンメモリと第二のパタンメモリ
との間に設けられ，第一のパタンメモリ内の情報形態を
第二のパタンメモリ内の情報形態に変換する機能を有す
る様に構成することによって，認識すべき可能性のある
言葉の全部は膨大な量となるので，第一のパタンメモリ
の情報形態は文字列のような情報量の少ない形態で表わ
し，第二のパタンメモリの情報形態は照合部で利用可能
な形式で実現できるようになった。

【００４６】更に，第一のパタンメモリ内の情報形態を
第二のパタンメモリ内の情報形態に変換した結果の一部
または全部を前記第一のパタンメモリ内の所定の位置に
一時格納する機能と，認識処理時に直接第一のパタンメ
モリ内の所定の位置から第二のパタンメモリに転送する
機能を有する様に構成することによって，第二のパタン
メモリは認識時に必要なメモリ量のみを用意することが
出来，小型，経済化が図れる様になった。

【００４７】また，ナビゲーション・システム用音声認
識方式として，上位の層の言葉として，都道府県名や，
都市名，主要道路名，主要道路に沿った主要地名を，下
位の層の言葉として，各々の都道府県内の主要地名や，
各都市や，主要道路，主要道路に沿った主要地付近の地
名を対応させ，さらに，ナビゲーション・システムの現
在位置情報を，認識すべき言葉の範囲の選定に利用する
ように構成したことにより，所望の地図を検索するのに
，発声が出来るだけ少ない回数ですむ，高精度かつ経済
的な音声認識方式を実現できる様になった。

【図面の簡単な説明】

【図１】標準パタンの基本構成を説明する図

【図２】グ
ループ代表パタンと所属パタンの例を説明する図

【図３】標準パタンの改良構成を説明する図

【図４】標
準パタンの階層的配置関係を説明する図

【図５】装置構
成を説明する図

【符号の説明】

５０１…音声入力部 ５０２…音声分析部 ５０３…入力パタン・バッファ ５０４…照合部 ５０５…判定部 ５０６…標準パタン・メモリ ５０７…外部メモリ ５０８…制御部 ５０９…ナビゲーション本体 ５１０…標準パタン変換部

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】少なくとも，第一の音声認識手段と第二の
   音声認識手段を有し，前記第一の音声認識手段は，認識
   すべき言葉を音声的に共通な特徴で代表される幾つかの
   グループに予め分けられたもののなかから，入力音声が
   どのグループに属するかを認識する機能を有してなり，
   前記第二の音声認識手段は，前記入力音声が前記第一の
   音声認識手段が認識したグループに属する言葉の何れで
   あるかを認識する機能を有する，ことを特徴とする音声
   認識方式。
2. 【請求項２】請求項１記載の前記第一の音声認識手段は
   ，認識すべき各々の言葉は，複数のグループに属する場
   合がありうることを許容することを特徴とする音声認識
   方式。
3. 【請求項３】請求項１又は請求項２記載において，前記
   第一の音声認識手段は，入力音声がどのグループに属す
   るかの認識候補を複数個出力し，前記第二の音声認識手
   段は前記複数個の候補グループに属する言葉の何れであ
   るかを認識する機能を有する，ことを特徴とする音声認
   識方式。
4. 【請求項４】請求項１記載の前記第一の音声認識手段は
   ，認識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音声
   的に共通な特徴が母音系列が類似であることを特徴とす
   る音声認識方式。
5. 【請求項５】請求項１記載の前記第一の音声認識手段は
   ，認識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音声
   的に共通な特徴が，類似性を高くなるような基準で選択
   され，前記第二の音声認識手段は，類似性を低くなる様
   な基準で選択されている，ことを特徴とする音声認識方
   式。
6. 【請求項６】認識すべき言葉が階層的に構成されており
   ，上位の層の言葉が認識された時に，その言葉の下位に
   属する言葉を次の状態で認識出来るように準備する機能
   を有する，ことを特徴とする音声認識方式。
7. 【請求項７】第一のパタンメモリと，第二のパタンメモ
   リと，第一のパタンメモリと第二のパタンメモリとの間
   に設けられ，第一のパタンメモリ内の情報形態を第二の
   パタンメモリ内の情報形態に変換する機能を，有するこ
   とを特徴とする音声認識システム。
8. 【請求項８】請求項７記載の音声認識システムは，第一
   のパタンメモリ内の情報形態を第二のパタンメモリ内の
   情報形態に変換した結果の一部または全部を第一のパタ
   ンメモリ内の所定の位置に一時格納する機能と，認識処
   理時に直接第一のパタンメモリ内の所定の位置から第二
   のパタンメモリに転送する機能を，有することを特徴と
   する音声認識システム。
9. 【請求項９】少なくとも，地名を認識する第一の音声認
   識手段と第二の音声認識手段を有し，前記第一の音声認
   識手段は，認識すべき言葉を音声的に共通な特徴で代表
   される幾つかのグループに予め分けられたもののなかか
   ら，入力音声がどのグループに属するかを認識する機能
   を有してなり，前記第二の音声認識手段は，前記入力音
   声が前記第一の音声認識手段が認識したグループに属す
   る言葉の何れであるかを認識する機能を有する，ことを
   特徴とするナビゲーション・システム。
10. 【請求項１０】請求項９記載の前記第一の音声認識手段
    は，認識すべき言葉を幾つかのグループに予め分ける音
    声的に共通な特徴が母音系列が類似であることを特徴と
    するナビゲーション・システム。
11. 【請求項１１】認識すべき言葉である地名が階層的に構
    成されており，上位の層の言葉が認識された時に，その
    言葉の下位に属する言葉である地名を次の状態で認識出
    来るように準備する機能を有する，ことを特徴とするナ
    ビゲーション・システム。
12. 【請求項１２】請求項１１記載の上位の層の言葉として
    ，都道府県名や，都市名，主要道路名，主要道路に沿っ
    た主要地名を，下位の層の言葉として，各々の都道府県
    内の主要地名や，各都市や，主要道路，主要道路に沿っ
    た主要地付近の地名を，対応させたことを特徴とするナ
    ビゲーション・システム。
13. 【請求項１３】請求項１１記載において，ナビゲーショ
    ン・システムの現在位置情報を，認識すべき言葉の範囲
    の選定に利用することを特徴とするナビゲーション・シ
    ステム。