JPH0449717B2

JPH0449717B2 -

Info

Publication number: JPH0449717B2
Application number: JP58091122A
Authority: JP
Inventors: Satoru Kabasawa; Meikun Sha; Tokiaki Cho; Toshihiro Hayashi
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1983-05-23
Filing date: 1983-05-23
Publication date: 1992-08-12
Also published as: US4715004A; JPS59216284A

Description

【発明の詳細な説明】産業上の利用分野本発明は、入力信号から得られる特徴パターン
系列と標準パターンとを比較して、特徴パターン
系列に最も近い標準パターンを識別して該当する
カテゴリコードを出力するパターン認識装置に関
するものである。

従来例の構成とその問題点近年、人間−機械系の入力手段を目的したパタ
ーン認識装置の開発が盛んである。例えば、人間
によつて最も自然な情報発生手段である音声に関
して、音声のパターンを識別することにより、人
間−機械系の入力手段を実現することへの期待は
非常に大きく、従来から種々な提案がなされてい
る。

以下に従来の音声パターン認識装置について説
明する。第１図は、従来の音声パターン認識装置
の構成図を示すものであり、１は特徴抽出部、２
は標準パターン記憶部、３は計算部、４は平均
部、５は識別部である。

以上の様に構成された従来の音声パターン認識
装置について、以下その動作を説明する。

入力信号は、特徴抽出部１において特徴パター
ンの時系列に変換され、計算部３において標準パ
ターン記憶部２で記憶されている各カテゴリ毎複
数個の標準パターンとマツチング計算される。平
均部４では、各カテゴリ毎に得られる前記マツチ
ング計算結果のうち、前記特徴パターンとの距離
の近いものＫ個の平均値を計算する。識別部５で
は、前記平均部４の結果のうち、距離の平均値が
最も近い前記標準パターン群に対応するカテゴリ
コードを識別結果として出力する。

しかしながら、前記の様な構成では、各カテゴ
リ毎の標準パターン数Ｎの増加及び、前記平均部
４で平均する距離の個数Ｋの増加に伴ない、前記
特徴パターンに対する識別率は最善されるが、識
別に要する時間がかかりすぎるという問題を有し
ていた。すなわち、各カテゴリ毎に１つの標準パ
ターンしか持たない場合（Ｎ＝１、Ｋ＝１）に比
べて、Ｎ倍のマツチング計算と、１回の平均計算
を行う必要があつた。

更に、カテゴリ数Ｍが増加すると、識別に要す
る時間は、前記の更にＭ倍に増加するという問題
も有していた。

発明の目的本発明は、上記の様な従来の問題点を解決する
もので、各カテゴリ毎に複数個の標準パターンと
照合することで得られる識別率の改善効果を失う
ことなく、また、標準パターンの記憶容量を増す
ことなく、識別に要する時間を短縮することを目
的とするものである。

発明の構成本発明は、各カテゴリ毎の複数個の標準パター
ンを代表する代表標準パターンを記憶する代表標
準パターン記憶手段と、入力信号の特徴パターン
と代表標準パターンとのマツチング計算を行う前
照合計算手段と、前照合計算手段の結果のうち距
離の近いものｊ個の代表標準パターンに対応する
カテゴリコード及び付帯する距離を出力する前照
合手段を備えたパターン認識装置であり、カテゴ
リ毎の複数個の標準パターンのうち代表標準パタ
ーンと入力信号の特徴パターンとの照合を予め行
つて、複数個の標準パターンとのマツチング計算
を行うカテゴリの数を減少させることにより、各
カテゴリ毎に複数個の標準パターンと照合するこ
とで得られる識別率の改善効果を維持しつつ、ま
た、標準パターンの記憶容量を増すことなく、識
別に要する時間を短縮できるものである。

また本発明は、各カテゴリ毎の複数個の標準パ
ターンを代表する代表標準パターンを記憶する代
表標準パターン記憶手段と、入力信号の特徴パタ
ーンと代表標準パターンとのマツチング計算を行
う前照合計算手段と、前照合計算手段の結果のう
ち最小距離が予め定めた閾値よりも小さい時は最
小距離を与える代表標準パターンに対応するカテ
ゴリコードを識別結果として出力し、前記最小距
離が前記閾値よりも大きい場合は距離の最小のも
のｊ個（ｊ２）の代表標準パターンに対応する
カテゴリコード及び付帯する距離を出力する前照
合手段と、前照合手段の出力が１つのカテゴリコ
ードのみの場合はカテゴリコードをそのまま識別
結果として出力し、複数個のカテゴリコードと付
帯する距離の場合は該当するカテゴリ毎に代表標
準パターン以外の標準パターン群と入力信号の特
徴パターンのマツチング計算を行わせる為の信号
を出力するゲート手段を備えたパターン認識装置
であり、カテゴリ毎の複数個の標準パターンのう
ち代表標準パターンと入力信号の特徴パターンと
の照合を予め行つて、複数個の標準パターンとの
マツチング計算を行うカテゴリの数を減少させる
ことにより、各カテゴリ毎に複数個の標準パター
ンと照合することで得られる識別率の改善効果を
維持しつつ、また、標準パターンの記憶容量を増
すことなく、識別に要する時間を短縮できるもの
である。

実施例の説明第２図は、本発明における音声パターン認識装
置の第１の実施例の構成図を示すものである。

第２図において、１１は特徴抽出部、１２は代
表標準パターン記憶部、１３は標準パターン記憶
部、１４は前照合計算部、１５は前照合部、１６
は計算部、１７は平均部、１８は識別部である。

以上のように構成された本実施例の音声パター
ン認識装置について、以下その動作を説明する。

入力信号（音声）は特徴抽出部１１において、
周波数分析され、400Hzから5KHzまでを対数軸上
で等分割された16ケの周波数帯域のそれぞれの電
力を表わす16次元ベクトルの時系列A_i＝（a_i1、
a_i2、a_i3、…、a_i16）に変換され、前照合計算部１
４で、代表標準パターン記憶部１２で記憶されて
いる代表標準パターンとマツチング計算される。
ところで、代表標準パターン記憶部１２で記憶さ
れている代表標準パターンとは、各カテゴリ毎の
複数個の標準パターン（16次元ベクトルの時系
列）を代表する標準パターン（16次元ベクトルの
時系列）であつて、例えば10ケのカテゴリについ
て、各カテゴリ毎に７ケの標準パターン（16次元
ベクトルの時系列）を持つ場合には７ケの標準パ
ターン（16次元ベクトルの時系列）の中で残りの
６ケの標準パターンとの距離が最も平均的な１つ
の標準パターン（16次元ベクトルの時系列）（例
えば、各標準パターンについて、１標準パターン
がもつ他の標準パターンとの距離の最大値のう
ち、それらの最小値を与える標準パターンを選ぶ
（ミニーマツクス法）が代表標準パターン^m＝
（^m ₁、^m ₂、…、^m ₁₆）（ｍ＝１、２、…、10；カ
テ
ゴリ番号）となる。代表標準パターン記憶部１２
では、カテゴリ数だけ、すなわち10ケの前記代表
標準パターン^m（ｍ＝１、２、…、10）が記憶
されている。前照合計算部１４では、代表標準パ
ターン記憶部１２で記憶されている前記代表標準
パターン^m（ｍ＝１、２、…、10）と、特徴抽
出部１１で得られた特徴パターン（16次元ベクト
ルの時系列）A_iについて、動的計画法を用いて市
街距離を計算する。前照合部１５では、10個の代
表標準パターン^m（ｍ＝１、２、…、10）に対
しての前照合計算部１４で得られた市街距離l₁、
l₂、…、l₁₀のうち、距離の近いもの５ケについ
て、それらを与える代表標準パターンに対応した
カテゴリコード及び付帯する市街距離を出力す
る。計算部１６では、10ケのカテゴリについて、
標準パターン記憶部１３で記憶されている各カテ
ゴリ６ケずつの標準パターン（16次元ベクトルの
時系列）のうち、前照合部１５で得られた５ケの
カテゴリコードに対応したそれぞれ６ケの標準パ
ターン（16次元ベクトルの時系列）と、特徴抽出
部１１で得られた特徴パターン（16次元ベクトル
の時系列）A_iについて、動的計画法を用いて市街
距離を計算する。ところで、標準パターン記憶部
１３で記憶されている標準パターンとは、各カテ
ゴリ毎の複数個の標準パターン（16次元ベクトル
の時系列）のうち、前記代表パターン（16次元ベ
クトルの時系列）を除いた残りの６ケの標準パタ
ーン（16次元ベクトルの時系列）B^m ₁、B^m ₂、…、
B^m ₆（ｍ＝１、２、…、10）である。すなわち、各
カテゴリについて、標準パターンは、１つの代表
標準パターン^mと６ケの標準パターンB^m _o（ｎ＝
１、２、…、６）の合計７ケの標準パターンが存
在する。標準パターン記憶部１３では、各カテゴ
リについて、すなわち10ケのカテゴリについて、
６ケの前記標準パターン（16次元ベクトルの時系
列）B^m _o（ｎ＝１、２、…、６；ｍ＝１、２、10）
が記憶されている。平均部１７では、前照合部１
５で得られた５ケのカテゴリについて、前照合計
算部１４で得られた市街距離（前照合部１５より
入力されたもの）と、同一カテゴリについて計算
部１６で得られた６ケの市街距離の相加平均L^m
を求めて、各カテゴリに対応した標準パターン群
と前記特徴パターン（16次元ベクトルの時系列）
との平均距離とする。識別部１８では、前照合部
１５で得られた５ケのカテゴリに対応した標準パ
ターン群について、平均部１７で求めた５ケの平
均距離の最も近い標準パターン群に対応するカテ
ゴリコードを識別して、識別結果として出力す
る。

以上の第１の実施例の動作をフローチヤートに
表わすと第３図の様になる。同図において、２０
は第４図の入力信号を表し、２１は第２図の特徴
抽出部１１の動作、２２は第２図の前照合計算部
１４の動作、２４は第２図の前照合部１５の動
作、２６は第２図の計算部１６の動作、２７は第
２図の平均部１７の動作、２８〜２９は第２図の
識別部１８の動作を表している。同図において、
例えば、カテゴリとして“０”〜“９”までの数
字音声が割当てられている場合に、入力音声とし
て“ゼロ”が入力されると、２１で特徴抽出して
入力特徴パターンが生成され、入力特徴パターン
とカテゴリ“０”〜“９”に対応した代表標準パ
ターン（例えば、前記ミニーマツクス法で選択さ
れる）とのマツチング計算が２２でなされ、２４
で距離の近いもの５ケについて、それぞれ対応す
るカテゴリ例えば“０”、“３”、“６”、“７”、
“９”を識別する。そして、２６で５ケのカテゴ
リ“０”、“３”、“６”、“７”、“９”に対応した
標
準パターン群とのマツチング計算を行い、５ケの
カテゴリ“０”、“３”、“６”、“７”、“９”の各
々
について、５ケの各カテゴリが対応する標準パタ
ーン群と入力特徴パターンとの平均距離を２７で
求める。２８では、前記平均距離の最小値を与え
るカテゴリ例えば“０”を識別し、カテゴリコー
ド“０”を出力する。以上の様な手順で入力音声
が識別される。

第４図は、第２図で示された本発明の第１の実
施例の機能別ブロツクを具体的な回路ブロツクで
表わしたものである。

第４図において、１１は特徴抽出部で、第２図
で示された特徴抽出部１１に対応する。１１０は
マイク、１１１はアンプである。１１２０〜１１
２１５は帯域フイルタ（B.P.F.）で、400Hzから
5KHzまで約1/4オクターブ間隔で中心周波数が並
んでいる。１１２は前記B.P.F.１１２０〜１１２
１５で構成されるB.P.F.バンクである。１１３は
平滑部、１１４はマルチプレクサ、１１５はＡ／
Ｄ変換器である。以上の要素により特徴抽出部１
１は構成される。

１２はROMで構成される代表標準パターン記
憶部で、第２図で示された代表標準パターン記憶
部１２に対応する。１３はROMで構成される標
準パターン記憶部で、第２図で示された標準パタ
ーン記憶部１３に対応する。

１４は前照合計算部で、第２図で示された前照
合計算部１４に対応する。１４０はRAMアレー
より成る入力バツフア、１４１は信号処理LSI
（松下電器製MN1263）、１４２は制御部であり、
これらの要素により前照合計算部１４は構成され
る。

１５は前照合部で、第２図で示された前照合部
１５に対応する。１５０は制御部、１５１は
RAMアレー、１５２はコンパレータ、１５３は
カウンタであり、これらの要素により前照合部１
５は構成される。

１６は計算部で、第２図で示された計算部１６
に対応する。１６０は制御部、１６１は信号処理
LSI（松下電器製MN1263）であり、これらの要
素により計算部１６は構成される。

１７は平均部で、第２図で示された平均部１７
に対応する。１７０は制御部、１７１はRAMア
レー、１７２は加算器、１７３は除算器であつ
て、これらの要素により平均部１７は構成され
る。

１８は識別部で、第２図で示された識別部１８
に対応する。１８０は制御部、１８１はRAMア
レー、１８２はコンパレータであつて、これらの
要素により識別部１８は構成される。

以上の様に構成された第１の実施例のパターン
認識装置について、以下その動作を説明する。

入力音声（入力パターン）はマイク１１０で電
器信号に変換され、Ａ／Ｄ変換器１１５において
Ａ／Ｄ変換された後で良好な信号電力対量子化雑
音電力比（量子化SN比）を得るように適当なレ
ベルまで、アンプ１１１で増幅される。増幅され
た前記電気信号は、B.P.F.バンク１１２で、各B.
P.F.に対応した周波数帯域をもつ帯域信号に分割
される。次に平滑部１１３で、前記帯域信号電力
をそれぞれに比例した電圧（各チヤンネル電圧）
に変換される。そして、マルチプレクサ１１４
で、時間的に並列に与えられる前記各チヤネル電
圧のそれぞれが、一定時間間隔でサンプリングさ
れて時間的に直列な出力となり、Ａ／Ｄ変換器１
１５でデイジタル量に変換され、前記入力音声
（入力パターン）に対応した16次元ベクトルの時
系列（特徴パターン、以下、特徴パターンと呼
ぶ）；Ａ＝A₁、A₂、…、A_i、…、A_I） ……(1) ただしA_i＝（a_i1、a_i2、a_i3、…、a_i16） ……(1)′ が生成される。（以下、ある時刻ｉのことを第ｉ
フレームと呼ぶ）この様にして生成されて前記特
徴パターンＡは、以下で示す如く、前照合計算部
１４で、代表標準パターンと記憶部１２で記憶さ
れている代表標準パターンとマツチング計算され
る。ところで、代表標準パターン記憶部１２で記
憶されている代表標準パターンとは、各カテゴリ
毎の複数個の標準パターン（16次元ベクトルの時
系列）を代表する標準パターン（16次元ベクトル
の時系列）であつて、例えば10ケのカテゴリにつ
いて、各カテゴリ毎に７ケの標準パターン（16次
元ベクトルの時系列）を持つ場合には７ケの標準
パターン（16次元ベクトルの時系列）の中で残り
の６ケの標準パターンとの距離が最も平均的に近
い１つの標準パターン（16次元ベクトルの時系
列）（例えば、各標準パターンについて、１標準
パターンがもつ他の標準パターンとの距離の最大
値のうち、それらの最小値を与える標準パターン
を選ぶ（ミニーマツクス法））が代表標準パター
ン^m＝（^m ₁、^m ₂、…、^m ₁₆）（ｍ＝１、２、…、
10；カテゴリ番号）となる。

代表標準パターン記憶部１２では、カテゴリ数
だけ、すなわち10ケの前記代表標準パターン^m
（ｍ＝１、２、…、10）と対応するカテゴリコー
ドが記憶されている。

また、標準パターン記憶部１３では、各カテゴ
リに対する６ケの標準パターンB^m ₁、B^m ₂、…、B^m ₆
が記憶されている。

さて、前記特徴パターンＡは、前照合計算部１
４の入力バツフア１４０に一時的に保持される。

制御部１４２は、１４１で示された信号処理
LSI（MN1263）上で、前記特徴パターンＡと前
記代表標準パターン^mに関する両者のパターン
間距離： l_n＝‖Ａ−^m‖（ｍ＝１、２、３、…、10）
……(2) ＝ｇ（Ｉ、J_n）／Ｉ＋J_n ……(3) ただしｇ（Ｏ、Ｏ）＝ｄ（Ｏ、Ｏ） ……(4) ｇ（ｘ、ｙ）＝minｄ（ｘ、ｙ）＋ｇ（ｘ、ｙ＋１） 2d（ｘ、ｙ）＋ｇ（ｘ−１、ｙ−１）ｄ（ｘ、ｙ）＋ｇ（ｘ−１、ｙ） ……(5) ｄ（ｘ、ｙ）＝₁₆ 〓^R=1 ｜a_ik−^m _jk｜ ……(6) a_ik：前記特徴パターンＡの第ｉフレーム目の第
ｋ番目のB.P.F.出力電力値^m _jk ：前記標準パターン^mの第ｊフレーム目の第
ｋ番目のベクトル要素（第ｋチヤネル目の要
素）Ｉ／J_n・ｙ−２＜ｘ＜Ｉ／J_n・ｙ＋２ ……(7) Ｉ：前記特徴パターンの総フレーム数 J_n：前記代表標準パターンの総フレーム数を計算する。

前照合部１５では、先ず、10ケの前記代表標準
パターン_n（ｍ＝１、２、３、…、10）に対し
て前記前照合部１４で得らてた距離l₁、l₂、…、
l₁₀をRAMアレー１５１で一時的に保持する。制
御部１５０は、先ず、カウンタ１５３の内容ｑを
クリアしてｑ＝Ｏとし、前記RAMアレー１５１
で保持されている距離l₁、l₂、…、l₁₀を順次コン
パレータ１５２上で比較して最小距離を求め、前
記代表標準パターン記憶部１２で記憶されている
10ケの代表標準パターンのうち、前記最小距離を
与える代表標準パターンと同じカテゴリの６ケの
標準パターンB^m ₁ 、^m ₂、…、^m ₆を標準パターン記
憶部１３から読み出して計算部（D.S.P.）１６に
送出すると同時に、その最小距離を平均部１７の
RAMアレー１７１に送出し、最小距離が保時さ
れている前記RAMアレー１５１の番地の内容
を、例えば（FFFF）₁₆でクリアして（ここで
（…）₁₆は16進数であることを示す）、カウンタ１
５３の内容ｑをカウントアツプしてｑ＝ｑ＋１と
する。制御部１５０は、以下同様にして、カウン
タ１５３の内容ｑがｑ＝５となるまで、コンパレ
ータ１５２上で前記RAMアレー１５１で保持さ
れている距離の最小値を求め、前記代表標準パタ
ーン記憶部１２で記憶されている10ケの代表標準
パターンのうち、前記最小距離を与える代表標準
パターンと同じカテゴリの６ケの標準パターン
B^m ₁、B^m ₂、…、B^m ₆を標準パターン記憶部１３から
読み出して計算部（D.S.P.）１６に送出すると同
時に、その最小距離を平均部１７のRAMアレー
１７１に送出し、最小距離が保持されている前記
RAMアレー１５１の番地の内容をクリアして、
カウンタ１５３の内容ｑをカウントアツプすると
いう動作をくり返す。

計算部１６では、制御部１６０は、１６１で示
された信号処理LSI（MN1263）上で、前記前照
合部より送られてきた５ケのカテゴリに関して、
各カテゴリあたり６ケの標準パターンと、前記
RAMアレー１４１で保持されている前記特徴パ
ターンについて、前記式(2)〜式(7)で示される前記
パターン間距離を求め、前記RAMアレー１７１
に送出する。

ところで、標準パターン記憶部１２で記憶され
ている標準パターンとは、各カテゴリ毎の複数個
の標準パターン（16次元ベクトルの時系列）のう
ち、前記代表標準パターン（16次元ベクトルの時
系列）を除いた残るの６ケの標準パターン（16次
元ベクトルの時系列）B^m ₁、B^m ₂、…、B^m ₆（ｍ＝１、
２、…、10）である。すなわち、各カテゴリにつ
いて、標準パターンは、１つの代表標準パターン
B^mと６ケの標準パターンB^m _o（ｎ＝１、２、…、
６）の合計７ケの標準パターンが存在する。標準
パターン記憶部１２では、各カテゴリについて、
すなわち10ケのカテゴリについて、６ケの前記標
準パターン（16次元ベクトルの時系列）B^m _o（ｎ＝
１、２、…、６；ｍ＝１、２、10）が記憶されて
いる。

さて、平均部１７では、制御部１７０は、前記
特徴パターンとの距離の近い５ケのカテゴリに関
して、前記前照合部１５及び前記計算部１６から
送られてきて、前記RAMアレー１７１に保持さ
れている各カテゴリあたり７ケの距離（前記前照
合部１５からは１ケ、前記計算部１６からは６ケ
の距離が与えられる）に関して、加算器１７２で
和を求め、除算器１７３で前記和を７で割つて各
カテゴリの標準パターンと前記特徴パターンとの
相加平均距離L^mを求め、識別部１８のRAMアレ
ー１８１に５ケの前記相加平均と、対応するカテ
ゴリコードを送出する。

識別部１８では、制御部１８０は、前記平均部
１７から送られてきてRAMアレー１８１で保持
されている。５ケのカテゴリに対応する５ケの前
記相加平均距離に関して、コンパレータ１８２に
おいて順次比較し、前記RAMアレー１８１で保
持されている前記カテゴリコードのうち、前記相
加平均距離の最小値に対応するカテゴリコードを
識別結果として出力する。

以上のように、本実施例によれば、代表標準パ
ターン記憶部１２、前照合計算部１４、前照合部
１５を設けて、各カテゴリ毎７ケの標準パターン
のうち、先ず、それらを代表する各カテゴリ毎１
つの代表標準パターンと入力信号の特徴パターン
とのマツチング計算を行い、入力信号の特徴パタ
ーンとの距離が近いもの５ケの代表標準パターン
がそれぞれ該当するカテゴリを、10ケのカテゴリ
の中から５ケ選択し、標準パターン群とのマツチ
ング計算の量を半減することにより、各カテゴリ
毎に複数個の標準パターンと照合することで得ら
れる識別率の改善効果を維持しつつ、また、標準
パターンの記憶容量を増すことなく、識別に要す
る時間を短縮することができる。

すなわち、本実施例において、カテゴリとして
“０”〜“９”までの数字音声が割当てられ、標
準パターンを１カテゴリあたり７ケもつ場合、１
入力音声あたりの平均フレーム数は約16フレーム
（フレーム周期は25.6ｍsecであるので、前記１入
力音声の平均時間長は25.6ｍsec×16410ｍsec）
であり、第６図で示された前記前照合部１４以下
前記識別部１８までの処理は、前記入力音声の１
フレームに対して約0.25ｍsec要するので、前記
従来例の場合は、0.25ｍsec×16（フレーム）×７
（標準パターン）×10（カテゴリ）280ｍsec要す
るのに対し、本実施例の場合には、0.25ｍsec×
16フレーム×（10（代表標準パターン）＋６（標準パ
ターン）×５（カテゴリ）160ｍsecとなり、従来
例の処理時間を約57％に短縮できる。また、本実
施例での識別率は95％以上を維持しており、実用
上支障のない識別率を得ている。

なお、本実施例においては、入力信号は音声で
あるとしたが、入力信号は音声に限らず、例え
ば、手書文字入力であつても良い。また、入力信
号の特徴パターンとして、400Hz〜5KHz帯域につ
いて周波数分析して16次元ベクトル表現を用いた
が、周波数帯域幅、ベクトルの次数は任意で良
く、更に、周波数分析以外の方法として、自己相
関係数、零交叉数など入力信号の特徴を表現しう
るパラメータであれば良い。更には、入力信号の
特徴パターンと標準パターンのマツチング計算に
動的計画法を用いたが、線形マツチングを用いて
も良くまた、距離尺度としては、市街距離以外
の、ユークリツド距離、マハラノビスの距離等、
両者の距離を表現するあらゆる距離尺度を適用し
うる。

第５図は、本発明における音声パターン認識装
置の第２の実施例構成図を示すものである。

第５図において、１１は特徴抽出部、１２は代
表標準パターン記憶部、１３は標準パターン記憶
部、１４は前照合計算部、１５は前照合部、１６
は計算部、１７は平均部、１８は識別部、１９は
ゲート部である。

入力信号（音声）は、特徴抽出部１１におい
て、周波数分析され、400Hzから5KHzまでを対数
軸上で等分割された16ケの周波数帯域のそれぞれ
の電力を表わす16次元ベクトルの時系列A_i＝a_i1、
a_i2、a_i3、…、a_i16）に変換され、前照合計算部１
４で、代表標準パターン記憶部１２で記憶されて
いる代表標準パターンとマツチング計算される。
ところで、代表標準パターン記憶部１２で記憶さ
れている代表標準パターンとは、各カテゴリ毎の
複数個の標準パターン（16次元ベクトルの時系
列）を代表する標準パターン（16次元ベクトルの
時系列）であつて、例えば10ケのカテゴリについ
て、各カテゴリ毎に７ケの標準パターン（16次元
ベクトルの時系列）を持つ場合には、７ケの標準
パターン（16次元ベクトルの時系列）の中で、残
りの６ケの標準パターンとの距離が最も平均的な
１つの標準パターン（16次元ベクトルの時系列）
（例えば、前記ミニーマツクス法により選択され
る）が代表標準パターン^m＝（^m ₁、^m ₂、…、^m ₁₆）
（ｍ＝１、２、…、10；カテゴリ番号）となる。
代表標準パターン記憶部１２では、カテゴリ数だ
け、すなわち10ケの前記代表標準パターン^m
（ｍ＝１、２、…、10）が記憶されている。前照
合計算部１４では、代表標準パターン記憶部で記
憶されている前記代表標準パターン^m（ｍ＝１、
２、…、10）と、特徴抽出部１１で得らてた特徴
パターン（16次元ベクトルの時系列）A_iについ
て、動的計画法を用いて市街距離を計算する。前
照合部１５では、10ケの代表標準パターン^m
（ｍ＝１、２、…、10）に対して前照合計算部１
４で得られた市街距離l₁、l₂、…、l₁₀について、
それらの最小値l_nioが予め定められた閾値Ｌより
も小さければ、最小距離を与える代表標準パター
ンに対応したカテゴリコードのみを出力し、市街
距離l_n（ｍ＝１、２、…、10）の最小値l_nioが閾値
Ｌよりも大きいか等しい場合には、距離の近いも
の５ケについて、それらを与える代表標準パター
ンに対応したカテゴリコード及び付帯する市街距
離を出力する。ゲート部１９では、前照合部１５
の出力が、１つのカテゴリコードのみの場合は、
そのままカテゴリコードを識別結果として出力
し、５ケのカテゴリコードと付帯する距離の場合
は、計算部１６において、標準パターン記憶部１
３で記憶されている標準パターンのうち、５ケの
カテゴリコードに対応した標準パターン（16次元
ベクトルの時系列）とのマツチング計算を行わせ
る為の信号を出力する。ところで、標準パターン
記憶部１３で記憶されている標準パターンとは、
各カテゴリ毎の複数個の標準パターン（16次元ベ
クトルの時系列）のうち、前記代表標準パターン
（16次元ベクトルの時系列）を除いた残りの６ケ
の標準パターン（16次元ベクトルの時系列）B^m ₁、
B^m ₂、…、B^m ₆（ｍ＝１、２、…、10）である。す
なわち、各カテゴリについて、標準パターンは、
１つの代表標準パターン^mと６ケの標準パター
ンB^m _o（ｎ＝１、２、…、６）の合計７個の標準パ
ターンが存在する。標準パターン記憶部１３で
は、各カテゴリについて、すなわち10ケのカテゴ
リについて、６ケの前記標準パターン（16次元ベ
クトルの時系列）B^m _o（ｎ＝１、２、…、10）が記
憶されている。計算部１６では、ゲート部１９よ
り、計算駆動信号が入力された場合のみ、10ケの
カテゴリについて標準パターン記憶部１２で記憶
されている各カテゴリ６ケずつの標準パターン
（16次元ベクトルの時系列）のうち、前照合部１
５で得られた５ケのカテゴリコードに対応したそ
れぞれ６ケの標準パターン（16次元ベクトルの時
系列）と、特徴抽出部１１で得られた特徴パター
ン（16次元ベクトルの時系列）A_iについて、動的
計画法を用いて市街距離を計算する。平均部１７
では、前照合部１５で得られた５ケのカテゴリに
ついて、各カテゴリの代表標準パターン（16次元
ベクトルの時系列）と前記特徴パターン（16次元
ベクトルの時系列）A_iとの市街距離（前照合部１
５より入力されたもの）と、同一カテゴリについ
て、計算部１６で得られた６ケの市街距離のう
ち、距離の小さいもの３ケの相加平均L^mを求め
て、各カテゴリに対応した標準パターン群と前記
特徴パターン（16次元ベクトルの時系列）との平
均距離とする。識別部１８では、前照合部１５で
得られた５ケのカテゴリに対応した標準パターン
群について、平均部１７で求めた５ケの平均距離
の最も近い標準パターン群に対応するカテゴリコ
ードを識別して、識別結果として出力する。

以上の第２の実施例の動作をフローチヤートに
表わすと第６図の様になる。同図において、２０
は第５図の入力信号を表し、２１は第５図の特徴
抽出部１１の動作、２２は第５図の前照合計算部
１４の動作、２３〜２５は第５図の前照合部１５
の動作、２６は第５図の計算部１６の動作、２７
は第５図の平均部１７の動作、２８〜２９は第５
図の識別部１８の動作、３０は第５図のゲート部
１９の動作を表している。同図において、例えば
カテゴリとして“０”〜“９”までの数字音声が
割当てられている場合に、入力音声として“ゼ
ロ”が入力されると、２１で特徴抽出して入力特
徴パターンが生成され、入力特徴パターンとカテ
ゴリ“０”〜“９”に対応した代表標準パターン
（例えば、前記ミニーマツクス法で選択される）
とのマツチング計算が２２でなされ、２３で最小
距離と閾値との比較を行い、最小距離が閾値より
も小さい時には、２５で最小距離を与えるカテゴ
リを識別し、最小距離が閾値より大きいか又は等
しい時には、２４で距離の近いもの５ケについ
て、それぞれ対応するカテゴリ、例えば、“０”、
“３”、“６”、“７”、“９”を識別する。そして、
３０において、第５図のゲート部１９への入力で
あるカテゴリコードが１つか又はそれよりも多い
（５ケ）かを判断し、１つだけの場合はそのまま
識別結果として２９で出力するが、５ケの場合に
は、２６で５ケのカテゴリ“０”、“３”、“６”、
“７”、“９”に対応した標準パターン群とのマツ
チング計算を行い、５ケのカテゴリ“０”、“３”、
“６”、“７”、“９”の各々について、距離の近い
もの３ケずつを平均して、５ケの各カテゴリが対
応する標準パターン群と入力特徴パターンとの平
均距離を２７で求める。２８では、前記平均距離
の最小値を与えるカテゴリ例えば“０”を識別
し、カテゴリゴード“０”を出力する。以上の様
な手順で入力音声が識別される。

第７図は、第５図で示された本発明の第２の実
施例の機能別ブロツクを具体的な回路ブロツクで
表わしたものである。

第７図において、１１は特徴抽出部で、第５図
で示された特徴抽出部１１に対応する。１１０は
マイク、１１１はアンプである。１１２０〜１１
２１５は帯域フイルタ（B.P.F.）で、400Hzから
5KHzまで約1/4オクターブ間隔で中心周波数が並
んでいる。１１２は前記B.P.F.１１２０〜１１２
１５で構成されるB.P.F.バンクである。１１３は
平滑部、１１４はマルチプレクサ、１１５はＡ／
Ｄ変換器である。以上の要素により特徴抽出部１
１は構成される。

１２はROMで構成される代表標準パターン記
憶部で、第５図で示された代表標準パターン記憶
部１２に対応する。１３はROMで構成される標
準パターン記憶部、第５図で示された標準パター
ン記憶部１３に対応する。

１４は前照合計算部で、第５図で示された前照
合計算部１４に対応する。１４０はRAMアレー
より成る入力バツフア、１４１は信号処理LSI
（松下電器製MN1263）、１４２は制御部であり、
これらの要素により前照合計算部１４は構成され
る。

１５は前照合部で、第５図で示された前照合部
１５に対応する。１５０は制御部、１５１は
RAMアレー、１５２はコンパレータ、１５３は
カウンタであり、これらの要素により前照合部１
５は構成される。

１９はゲート部で、第５図で示されたゲート部
１９に対応する。１９０は制御部、１９１は論理
ゲートであり、これらの要素によりゲート部１９
は構成される。

１７は平均部で、第５図で示された平均部１７
に対応する。１７０は制御部、１７１はRAMア
レー、１７２は加算器、１７３は除算器であつ
て、これらの要素により平均部１７は構成され
る。

１８は識別部で、第５図で示された識別部１８
に対応する。１８０は制御部、１８１はRAMア
レー、１８２はコンパレータであつて、これらの
要素により識別部１８は構成される。

以上の様に構成された第２の実施例のパターン
認識装置について、以下その動作を説明する。

入力音声（入力パターン）はマイク１１０で電
気信号に変換され、Ａ／Ｄ変換器１１５において
Ａ／Ｄ変換された後で良好な信号電力対量子化雑
音電力比（電子化SN比）を得るように適当なレ
ベルまで、アンプ１１１で増幅される。増幅され
た前記電気信号は、B.P.F.バンク１１２で、各B.
P.F.に対応した周波数帯域をもつ帯域信号に分割
される。次に平滑部１１３で、前記帯域信号電力
のそれぞれに比例した電圧（各チヤネル電圧）に
変換される。そして、マルチプレクサ１１４で、
時間的に並列に与えられる前記各チヤネル電圧の
それぞれが、一定時間間隔でサンプリングされて
時間的に直列な出力となり、Ａ／Ｄ変換器１１５
でデイジタル量に変換されて、前記入力音声（入
力パターン）に対応した16次元ベクトルの時系列
（特徴パターン、以下、特徴パターンと呼ぶ）：Ａ＝A₁、A₂、…、A_i、…、A_I） ……(1) ただし A_i＝（a_i1、a_i2、a_i3、…、a_i16） ……(1) が生成される。（以下、ある時刻ｉのことを第ｉ
フレームと呼ぶ）この様にして生成された前記特
徴パターンＡは、以下で示す如く、前照合計算部
１４で、代表標準パターン記憶部１２で記憶され
ている代表標準パターンとマツチング計算され
る。ところで、代表標準パターン記憶部１２で記
憶されている代表標準パターンとは、各カテゴリ
毎の複数個の標準パターン（16次元ベクトルの時
系列）を代表する標準パターン（16次元ベクトル
の時系列）であつて、例えば10ケのカテゴリにつ
いて、各カテゴリ毎に７ケの標準パターン（16次
元ベクトルの時系列）を持つ場合には７ケの標準
パターン（16次元ベクトルの時系列）の中で残り
の６ケの標準パターンとの距離が最も平均的に近
い１つの標準パターン（16次元ベクトルの時系
列）（例えば、各標準パターンについて、１標準
パターンがもつ他の標準パターンとの距離の最大
値のうち、それらの最小値を与える標準パターン
を選ぶ（ミニーマツクス法））が代表標準パター
ン^m＝（^m ₁、^m ₂、…、^m ₁₆）（ｍ＝１、２、…、
10；カテゴリ番号）となる。

さて、前記特徴パターンＡは、前照合計算部１
４の入力バツフア１４０に一時的に保持される。
制御部１４２は、１４１で示された信号処理LSI
（MN1263）上で、前記特徴パターンＡと前記代
表標準パターン^mに関する両者のパターン間距
離： l_n＝‖Ａ−^m‖（ｍ＝１、２、３、…、10）
……(2) ＝ｇ（Ｉ、J_n）／Ｉ＋J_n ……(3) ただしｇ（Ｏ、Ｏ）＝ｄ（Ｏ、Ｏ） ……(4) ｇ（ｘ、ｙ）＝min〓｜｜｜〓ｄ（ｘ、ｙ）＋ｇ（ｘ、ｙ−１） 2d（ｘ、ｙ）＋ｇ（ｘ−１、ｙ−１）ｄ（ｘ、ｙ）＋ｇ（ｘ−１、ｙ）〓｜｜｜〓 ……(5) ｄ（ｘ、ｙ）＝₁₆ 〓^R=1 ｜a_ik−^m _jk｜ ……(6) a_ik：前記特徴パターンＡの第ｉフレーム目の第
ｋ番目のB.P.F.出力電力値^m _jk ：前記標準パターンB^mの第ｊフレーム目の第
ｋ番目のベクトル要素（第ｋチヤンネル目の要
素）Ｉ／J_n・ｙ−２＜ｘ＜Ｉ／J_n・ｙ＋２ ……(7) Ｉ：前記特徴パターンの総フレーム数 J_n：前記代表標準パターンの総フレーム数をマイクロプログラムにより計算する。

前照合部１５では、先ず、10ケの前記代表標準
パターン^m（ｍ＝１、２、３、…、10）に対し
て前記前照合部１４で得られた距離l₁、l₂、…、
l₁₀をRAMアレー１５１で一時的に保持する。制
御部１５０は、先ず、カウンタ１５３の内容ｑを
クリアしてｑ＝Ｏとし、前記RAMアレー１５１
で保持されている距離l₁、l₂、…、l₁₀を順次コン
パレータ１５２上で比較して最小距離を求め、次
に、その最小距離l_nioと予め定められた閾値Ｌと
をコンパレータ１５２上で比較して、 l_nio＜Ｌ ……(8) であれば、最小距離を与える代表標準パターンに
対応したカテゴリコードのみを出力する。一方、
前記最小距離l_nioと前記閾値Ｌとの間で、 l_nioＬ ……(9) であれば、前記代表標準パターン記憶部１２で記
憶されている10ケの代表標準パターンのうち、前
記最小距離を与える代表標準パターンと同じカテ
ゴリの６ケの標準パターンB^m ₁、B^m ₂、…、B^m ₆を標
準パターン記憶部１３から読み出して計算部
（D.S.P.）１６に送出すると同時に、その最小距
離を平均部１７のRAMアレー１７１に送出し、
最小距離が保持されている前記RAMアレーの番
地の内容を、例えば（FFFF）₁₆でクリアして（こ
こで（…）₁₆は16進数であることを示す）、カウン
タ１５３で内容ｑをカウントアツプしてｑ＝ｑ＋
１とする。制御部１５０は、以下同様にして、カ
ウンタ１５３の内容ｑがｑ＝５となるまで、コン
パレータ１５２上で前記RAMアレー１５１で保
持されている距離の最小値を求め、前記代表標準
パターン記憶部１２で記憶されている10ケの代表
標準パターンのうち、前記最小距離を与える代表
標準パターンのうち、前記最小距離を与える代表
標準パターンと同じカテゴリの６ケの標準パター
ンB^m ₁、B^m ₂、…、B^m ₆を標準パターン記憶部１３か
ら読み出して計算部（D.S.P.）１６に送出すると
同時に、その最小距離を平均部１７のRAMアレ
ー１７１に送出し、最小距離が保持されている前
記RAMアレーの番地の内容をクリアして、カウ
ンタ１５３の内容ｑをカウントアツプするという
動作をくり返す。

ゲート部１９では、制御部１９０は、前記前照
合部１５からの入力が１つのカテゴリコードの場
合は、論理ゲート１９１をオンすることにより、
本実施例で示されるパターン認識装置の出力バス
を開いて前記前照合部１５からの唯一のカテゴリ
コードを識別結果として出力する。一方、５ケの
カテゴリコードと付帯する距離及び５ケのカテゴ
リコードのそれぞれに対応する６ケの前記標準パ
ターンB^m ₁、B^m ₂、…、B^m ₆である場合には、計算部
１６を駆動する為の信号（駆動信号）を、計算部
１６の制御部１６０に送出する。

計算部１６では、制御部１６０は、前記ゲート
部から、前記駆動信号を受けた場合に、１６１で
示された信号距離LSI（MN1263）で、前記前照
合部より送られてきた、５ケのカテゴリに関して
各カテゴリあたり６ケの標準パターンと、前記
RAMアレー１４１で保持されている前記特徴パ
ターンについて、前記式(2)〜式(7)で示される前記
パターン間距離を求め、前記RAMアレー１７１
に送出する。

ところで、標準パターン記憶部１２で記憶され
ている標準パターンとは、各カテゴリ毎の複数個
の標準パターン（16次元ベクトルの時系列）のう
ち、前記代表標準パターン（16次元ベクトルの時
系列）を除いた残りの６ケの標準パターン（16次
元ベクトルの時系列）B^m ₁、B^m ₂、…、B^m ₆（ｍ＝１、
２、…、10）である。すなわち、各カテゴリにつ
いて、標準パターンは、１つの代表標準パターン
B^mと６ケの標準パターンB^m _o（ｎ＝１、２、…、
６）の合計７個の標準パターンが存在する。標準
パターン記憶部１２では、各カテゴリについて、
すなわち10ケのカテゴリについて、６ケの前記標
準パターン（16次元ベクトルの時系列）B^m _o（ｎ＝
１、２、…、６：ｍ＝１、２、10）が記憶されて
いる。

さて、平均部１７では、制御部１７０は、前記
特徴パターンとの距離の近い５ケのカテゴリに関
して、前記前照合部１５及び前記計算部１６から
送られてきて、前記RAMアレー１７１に保持さ
れている各カテゴリあたり７ケの距離（前記前照
合部１５からは１ケ、前記計算部１６からは６ケ
の距離が与えられる）に関して、加算器１７２で
和を求め、除算器１７３で前記和を７で割つて各
カテゴリの標準パターンと前記特徴パターンとの
相加平均部L^mを求め、識別部１８のRAMアレー
１８１に５ケの前記相加平均部と、対応するカテ
ゴリコードを送出する。

識別部１８では、制御部１８０は、前記平均部
１７から送られてきたRAMアレー１８１で保持
されている。５ケのカテゴリに対応する５ケの前
記相加平均距離に関して、コンパレータ１８２に
おいて順次比較し、前記RAMアレー１８１で保
持されている前記カテゴリコードのうち、前記相
加平均距離の最小値に対応すカテゴリコードを識
別結果として出力する。

以上のように、本実施例によれば、代表標準パ
ターン記憶部１２、前照合計算部１４、前照合部
１５、ゲート部１９を設けて、各カテゴリ毎７ケ
の標準パターンのうち、先ず、それらを代表する
各カテゴリ毎に１つの代表標準パターンと入力信
号の特徴パターンとのマツチング計算を行い、得
られた最小の市街距離が予め定めた閾値よりも小
さければ、最小の市街距離を与える代表標準パタ
ーンに対応するカテゴリを識別して以降の計算を
打切り、得られた最小の市街距離が前記閾値より
も大きいか等しい場合には、入力信号の特徴パタ
ーンとの距離が近いもの５ケの代表標準パターン
がそれぞれ該当するカテゴリを、10ケのカテゴリ
の中から５ケ選択し、標準パターン群とのマツチ
ング計算を量を半減することにより、各カテゴリ
毎に複数個の標準パターンと照合することで得ら
れる識別率の改善効果を維持しつつ、また、標準
パターンの記憶容量を増すことなく、識別に要す
る時間を短縮することができる。

すなわち、本実施例において、カテゴリとして
“０”〜“９”までの数字音声が割当てられ、標
準パターンを１カテゴリあたり７ケもつ場合、１
入力音声あたりの平均フレーム数は約16フレーム
（フレーム周期は25.6ｍsecであるので、前期１入
力音声の平均時間長は25.6ｍsec×16410ｍsec）
であり、第７図で示された前記前照合部１４以下
前記識別部１８、ゲート部１９までの処理は前記
入力音声の１フレームに対して約0.25ｍsec要す
るので、前記従来例の場合は、0.25ｍsec×16フ
レーム×７（標準パターン）×10（カテゴリ）280
ｍsec要するのに対し、本実施例の場合は、（前記
ゲート部１９において前記前照合１４からのカテ
ゴリコードをそのまま識別結果とする場合が約50
％であるので）0.25ｍsec×16フレーム×｛10（代
表標準パターン）×（６（標準パターン）×５（カテ
ゴリ））×0.5｝100ｍsecとなり、従来例の処理
時間を約35％に短縮できる。また、本実施例の識
別率は95％以上を維持しており、実用上支障のな
い識別率を得ている。

なお、本実施例においては、入力信号は音声で
あるとしたが、入力信号は音声に限らず、例えば
手書文字入力であつても良い。また、入力信号の
特徴パターンとして、400Hz〜5KHz帯域について
周波数分析して16次元スペクトル表現を用いた
が、周波数帯域幅、ベクトルの次数の任意で良
く、更に、周波数分析以外の方法として、自己相
関係数、零交叉数など入力信号の特徴を表現しう
るパラメータであれば良い。更には、入力信号の
特徴パターンのマツチング計算に動的計画法を用
いたが、線形マツチングを用いても良く、また、
距離尺度としては、市街距離以外の、ユークリツ
ド距離、アハラノビスの距離等、両者の距離を表
現するあらゆる距離尺度を適用しうる。

発明の効果本発明のパターン認識装置は、代表標準パター
ン記憶部、前照合計算部、前照合部を設けること
により、各カテゴリ毎の複数個の標準パターンの
うち、先ず、それらを代表する各カテゴリ毎１つ
の代表標準パターンと入力信号の特徴パターンと
のマツチング計算を行い、入力信号の特徴パター
ンと代表標準パターンとの距離の近いもの数ケに
ついて、それぞれ該当する候補カテゴリを予め選
択し、それらに対応する標準パターン群とのマツ
チング計算を行うことにより、前記特徴パターン
と標準パターン群とのマツチング計算を減少させ
て、各カテゴリ毎に複数個の標準パターンと照合
することで得られる識別率の改善効果を維持しつ
つ、また、標準パターンの記憶容量を増すことな
く、識別に要する時間を短縮することができ、そ
の実用的効果は大きい。

また、本発明のパターン認識装置は、代表標準
パターン記憶部、前照合計算部、前照合部、ゲー
ト部を設けることにより、各カテゴリ毎の複数個
の標準パターンのうち、先ず、それらを代表する
各カテゴリ毎１つの代表標準パターンと入力信号
の特徴パターンとのマツチング計算を行い、得ら
れた結果（両者間の距離）の最小値が予め定めた
閾値よりも小さければ、最小値を与える代表標準
パターンに対応するカテゴリを識別して以降の計
算を打切り、得られた最小値が前記閾値よりも大
きいか等しい場合には、入力信号の特徴パターン
と代表標準パターンとの距離が近いもの数個につ
いて、それぞれ該当する候補カテゴリを予め選択
し、それらに対応する標準パターン群とのマツチ
ング計算を行うことにより、前記特徴パターンと
標準パターン群とのマツチング計算量を減少させ
て、各カテゴリ毎に複数個の標準パターンと照合
することで得られる識別率の改善効果を維持しつ
つ、また、標準パターンの記憶容量を増すことな
く、識別に要する時間を短縮することができ、そ
の実用的効果は大きい。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の音声パターン認識装置の構成を
示すブロツク図、第２図、第３図、第４図はそれ
ぞれ本発明のパターン認識装置の一実施例の構成
を示すブロツク図、フローチヤート及び回路ブロ
ツク図、第５図、第６図、第７図はそれぞれ本発
明のパターン認識装置の他の実施例の構成を示す
ブロツク図、フローチヤート及び回路ブロツク図
である。１１……特徴抽出部、１２……代表標準パター
ン記憶部、１３……標準パターン記憶部、１４…
…前照合計算部、１５……前照合部、１６……計
算部、１７……平均部、１８……識別部、１９…
…ゲート部。

Claims

【特許請求の範囲】１入力信号を特徴パターンの時系列A_i（ｉ＝１、
２、…、Ｉ）に変換する特徴抽出手段と、１カテ
ゴリｍ（ｍ＝１、２、…、Ｍ）に対する複数個の
標準パターンのうち代表値となる標準パターン
B^m（ｍ＝１、２、…、Ｍ）を記憶する代表標準
パターン記憶手段と、各カテゴリ毎の複数個の標
準パターンのうち前記代表標準パターン^m以外
の標準パターン：^m ₁、^m ₂、…、^m _Nを記憶する標
準パターン記憶手段と、前記特徴パターンA_iと前
記代表標準パターン^m（ｍ＝１、２、…、Ｍ）
とのマツチング計算を行う前照合計算手段と、前
照合計算手段で得られた結果のうち前記特徴パタ
ーンA_iと前記代表標準パターン^m（ｍ＝１、２、
…、Ｍ）との距離の最小のものｊ個（ｊ２）の
該当するカテゴリコードと付帯する距離を出力す
る前照合手段と、前記標準パターン記憶手段で記
憶されている標準パターン群のうち、前記前照合
手段から出力された複数個のカテゴリコードに対
応した標準パターン群のみと前記特徴パターンA_i
とのマツチング計算を行う計算手段と、前記前照
合手段で得られた複数個のカテゴリコードについ
て、各カテゴリ毎に、前記計算手段で得られた前
記標準パターン群B^m _o（ｎ＝１、２、…、Ｎ）と前
記特徴パターンA_iとの距離及び前記前照合計算手
段で得られた代表標準パターン^mと前記特徴パ
ターンA_iとの距離のうち距離の最小のものｋ個の
平均を求める平均手段と、前記平均手段で得られ
た結果に基づいて前記特徴パターンに最も近い代
表標準パターン及び標準パターン群に該当するカ
テゴリコードを出力する識別手段とを備えたこと
を特徴とするパターン認識装置。２入力信号を特徴パターン時系列A_i（ｉ＝１、
２、…、Ｉ）に変換する特徴抽出手段と、１カテ
ゴリｍ（ｍ＝１、２、…、Ｍ）に対する複数個の
標準パターンのうち代表値となる標準パターン
B^m（ｍ＝１、２、…、Ｍ）を記憶する代表標準
パターン記憶手段と、各カテゴリ毎の複数個の標
準パターンのうち前記代表標準パターン^m以外
の標準パターン；^m ₁、^m ₂、…、^m _Nを記憶する標
準パターン記憶手段と、前記特徴パターンA_iと前
記代表標準パターン^m（ｍ＝１、２、…、Ｍ）
とのマツチング計算を行う前照合計算手段と、前
照合計算手段で得られた結果のうち距離の最小の
ものと予め定められた距離の閾値を比較し、最小
距離が閾値よりも小さい場合は最小距離を与える
代表標準パターンの該当するカテゴリコードのみ
を出力し、最小距離が閾値よりも大きい場合は、
距離の最小のものｊ個（ｊ２）の該当するカテ
ゴリコードと付帯する距離を出力する前照合手段
と、前記前照合手段の出力が１つのカテゴリコー
ドのみの場合はカテゴリコードをそのまま識別結
果として出力し、複数個のカテゴリコードと付帯
する距離の場合は前記標準パターン記憶手段に記
憶されている標準パターン群と前記特徴パターン
とのマツチング計算を行わせる為の信号を出力す
るゲート手段と、前記ゲート手段より信号が入力
された場合のみ、前記標準パターン記憶手段で記
憶されている標準パターン群のうち、前記前照合
手段から出力された複数個のカテゴリコードに対
応した標準パターン群のみと前記特徴パターンA_i
とのマツチング計算を行う計算手段と、前記前照
合手段で得られた複数個のカテゴリコードについ
て、各カテゴリ毎に、前記計算手段で得られた前
記標準パターン群B^m _o（ｎ＝１、２、…、Ｎ）と前
記特徴パターンA_iとの距離及び前記前照合計算手
段で得られた代表標準パターン^mと前記特徴パ
ターンA_iとの距離のうち距離の最小のものｋ個の
平均を求める平均手段と、前記平均手段で得られ
た結果に基づいて前記特徴パターンに最も近い代
表標準パターン及び標準パターン群に該当するカ
テゴリコードを出力する識別手段とを備えたこと
を特徴とするパターン認識装置。