JPH0449954B2

JPH0449954B2 -

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Publication number: JPH0449954B2
Application number: JP58183361A
Authority: JP
Inventors: Seiichi Nakagawa; Hidekazu Tsuboka
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1983-09-30
Filing date: 1983-09-30
Publication date: 1992-08-12
Also published as: JPS6073698A

Description

【発明の詳細な説明】

産業上の利用分野本発明は連続する音声等のパターンを一連のパ
ターンとして自動的に認識するパターン比較装置
に関する。従来例の構成とその問題点パターンマツチングによる音声認識装置の一般
的な構成は次のようなものである。入力音声信号を、フイルタバンク、周波数分析
LPC分析等によつて特徴ベクトルの系列に変換
する特徴抽出手段と、予め発声され、この特徴抽
出手段により抽出された特徴ベクトルの系列を認
識単語全部について標準パターンとして登録して
おく標準パターン記憶手段と、認識させるべく発
声され、前記特徴抽出手段により抽出された入力
パターンと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の全てと特徴ベクトルの系列
としての類似度あるいは距離を計算するパターン
比較手段と、パターン比較の結果、最も類似度の
高かつた（距離の小さかつた）標準パターンに対
応する単語を認識結果として判定出力する判定手
段からなる。このとき、同一話者が同一の単語を発声しても
発声の都度、その発声時間長が異るので、前記パ
ターン比較手段で標準パターンと入力パターンの
比較を行う際には、両者の時間軸を伸縮させ、両
者のパターン長を揃えて比較する必要がある。そ
の際、発声時間長の変化は、発声単語の各部で一
様に生じているわけではないので、各部を不均一
に伸縮する必要がある。その伸縮は、比較すべき
両者のパターンの類似度が最大になる（距離が最
小になる以下距離で説明するように行われるのが
最も良い結果が得られている。このようなマツチ
ングを効果的に行うのに動的計画法を用いる装置
が一般的である（以下このマツチングをDPマツ
チングと称する。） DPマツチングの方法は格子グラフによつて説
明できる。第１図は格子グラフであつて、横軸は
入力パターンＴ＝a₁，a₂…a_Iに対応するｉ座標、
縦軸は標準パターンRⁿ＝bⁿ ₁，bⁿ ₂…bⁿ _Joに対応する
ｊ座標を表す。入力パターンＴと標準パターンを
時間軸を非線形に伸縮してマツチングすることは
この格子グラフ上において、両パターンの各特徴
ベクトルの対応関係を示す経路(1)を何らかの標価
基準によつて決定し、この径路に関して両パター
ンの距離を評価することである。この径路を決定
する際には音声の性質を考慮して制限条件を設け
る。第２図ａは径路選択の制限条件の一例であ
る。即ち、この例では点（ｉ，ｊ）へ至る径路
は、点（ｉ−２，ｊ−１）から点（ｉ−１，ｊ）
を通る径路(2)か、点（ｉ−１，ｊ−１）から来る
径路(3)か、点（ｉ−１，ｊ−２）から点（ｉ，ｊ
−１）を通る径路(4)かの何れかしか取り得ないと
いうことを意味している。このとき、入力パターンと標準パターンの始端
と終端は必ず対応させるという条件をつければ、
前記マツチングの径路は第１図の斜線の部分に制
限される。この制限は、いかに時間軸が伸縮する
といつても、同一単語に対してはそれ程極端に伸
縮するはずはないという事実からあまり極端な対
応づけが生じないようにするためである。 a_iとbⁿ _Jのベクトル間距離をdⁿ（ｉ，ｊ）とすれ
ば、入力パターンＴと標準パターンRⁿのパター
ン間の前記径路に沿う距離は、その径路に沿うdⁿ
（ｉ，ｊ）の荷重平均として定義される。第２図
の径路上のａ，ｂ，ｃ，ｄはそれに対応する径路
が選ばれたときの荷重であるDPマツチングが適
用できるためにはこの荷重の決め方は、格子グラ
フ上で前記制限条件の下でいかなる径路が選ばれ
ようともその径路に沿う荷重の和が一定になるよ
うに決めれば良い。ａ＝ｃ＝ｅ＝２，ｂ＝ｄ＝１
とすれば、この荷重の和はＩ＋Jⁿ，ａ＝ｂ＝ｃ＝
１，ｄ＝ｅ＝0.5とすれば、この荷重の和はＩ，
ａ＝ｂ＝0.5，ｃ＝ｄ＝ｅ＝１とすれば、この荷
重の和はJⁿとなり径路の選ばれ方によらず一定と
なる。これらは共によく用いられる。また、前記
荷重の和一定という条件の下でこの荷重をｊに関
する関数とすることにより、より重視してマツチ
ングしたい径路上の部分の荷重を重くする等の操
作も可能である。入力パターンＴと標準パターンRⁿの距離は、
前記制限条件の下で、前記荷重平均の最小値とし
て定義される。即ち、次の漸化式を解くことによ
つて前記荷重平均の最小値とその最小値を与える
径路が決定され得る。 gⁿ（ｉ，ｊ）＝mimgⁿ（ｉ−２，ｊ−１）＋adⁿ（
ｉ−１，ｊ）＋bdⁿ（ｉ，ｊ） gⁿ（ｉ−１，ｊ−１）＋cdⁿ（ｉ，ｊ） gⁿ（ｉ−１，ｊ−１）＋cdⁿ（ｉ，ｊ） gⁿ（ｉ−１，ｊ−２）＋edⁿ（ｉ，ｊ−１）＋ddⁿ（ｉ，
ｊ）……(1) 初期条件gⁿ（１，１）＝dⁿ（１，１）Ｄ（Ｔ，Rⁿ）＝gⁿ（Ｉ，Jⁿ）／荷重の和ここにＤ（Ｔ，Rⁿ）は入力パターンＴと標準パ
ターンR_oの距離である。径路選択の条件としては他にも種々考えられる
第２図ｂ〜ｊ等は他の例である。この他にもさら
に種々の変形が考えられ得る。これら径路の選択
条件に伴つて前記漸化式は対応するものに書き換
えられるのは勿論である。孤立して発声された単語を認識する場合は勿論
連続して発声された（単語と単語の間に切れ目な
く発声された）音声を認識する場合もDPマツチ
ングは良好な成績をおさめている。連続単語音声認識の問題は次のように定式化さ
れる。入力パターンのフレーム数をＩ、第ｉフレーム
の特徴ベクトルをa_i、単語ｎの標準パターンのフ
レーム数をJⁿ、第ｊフレームの特徴ベクトルをbⁿ _j
とするとき、単語ｎの標準パターンRⁿは次のよ
うに表わされる。 Rⁿ＝bⁿ ₁bⁿ ₂…bⁿ _j…bⁿ _jｎそこでｘ個の単語列に対応する標準パターンの
結合、Ｒ＝R^q(1)R^q(2)…R^q(x) ＝b^q(1) ₁b^q(1) ₂…b^q(1) _Jq(1)b^q(2) ₁b^q(2) ₂…b^q(x) _Jq(
2) …b^q(x) ₁b^q(x) ₂…b^q(x) _Jq(x) ……(2) と入力パターンＴ＝a₁，a₂…a_i…a_Iとのベクトル
系列間の距離が最小になる単語列ｑ(1)ｑ(2)…ｑ
（ｘ）を求める。以上の計算を前記孤立単語の場合と同様にして
そのままDPマツチングで解こうとすれば、例え
ば１０数字の単語を標準パターンとしてもつてい
るとき、３数字の連続発声された音声を認識する
には10³＝1000種類の標準パターンとマツチング
しなければならない。標準パターンの数が増せば
たちまちその組合せの数は禁止的な量になる。そこで、連続単語の認識にもDPマツチングを
適用するために、マツチングの累積距離の正規化
係数（前記荷重の和のこと）は入力のフレーム数
にのみ依存するように径路の選択の条件を設定す
れば、以下に示すように標準パターンの単語の組
合せにも動的計画法が適用でき計算量を大幅に減
らし得る。径路の選択条件としては一般に第３図ａ〜ｅに
示すものがある。径路上に示した数値はその径路
が選ばれたときの荷重係数である。入力パターンＴの第ｉフレーム（の特徴ベント
ル、以後フレームとのみ称する）a_iとＸ個の標準
パターン連結からなる連続標準パターンＲの第ｊ
フレームb^R _jのフレーム間距離（ベクトル距離）を
d_R（ｉ，ｊ）とし、入力パターンと連続標準パタ
ーンとの対応づけをする時間関数（前記マツチン
グの径路）をｕ（ｉ）として、この時間関数に沿
つて求められる次の累積距離（フレーム間距離の
荷重の和）Ｄ（Ｔ，Ｒ）を最小化するＲ（R^と記
す）が求めるものであるとする。即ち、Ｄ（Ｔ，Ｒ）＝ min ｕ（ｉ）〔_I 〓ⁱ⁼¹ d_R（ｉ，ｕ（ｉ））〕 ……(3) R^＝ argmjn Ｒ〔Ｄ（Ｔ，Ｒ）〕ここで、第３図ａの径路のときは、０＜ｕ（ｉ）−ｕ（ｉ−１）＜２，ｕ(1)＝１，ｕ（Ｉ
）
＝J^R である。また、min〔ｆ（ｚ）〕はｚに関して最小
化されたｆ（ｚ），argmin〔ｆ（ｚ）〕はｆ（ｚ）を
最小にするｚの値を意味する。式(3)は単語数既知の場合、未知の場合、あるい
はオートマトン制御を組み込んだ形で解くことが
でき、その方法については既に種々提案されてお
り、製品化されている例もある。本願はこのうち、オートマトン制御を組み込ん
だ形で式(3)を解くことによつて、連続して発声さ
れた音声を認識する装置に関するものである。次に、オートマトン制御を組み込んだ形で式(3)
を解く従来の方法について説明する。我々が実際に単語を連続して発声する場合は、
それらの順序が決つている場合が多い。従つて、
入力パターン（入力文）は、有限状態オートマト
ンαと等価な正規文法によつて生成された文であ
るとし、オートマトンαで受理されるあらゆる単
語列のうち、式(3)を最小にする単語列（ｑ(1)，ｑ
(2)，…，ｑ（ｘ））を求めるというようにすること
によつて、認識率を向上させることができる。こ
こで、単語列（ｑ(1)，ｑ(2)，…，ｑ（ｘ））が、オ
ートマトンαで受理されるとはΔ（q_p，ｑ(1)）＝q_i
CS，Δ（q_i，ｑ(2)＝q_jCS，…，Δ（q_k，ｑ（ｘ−
１））＝q_lCS，Δ（q_l，ｑ（ｘ））＝q_fCFCSとなるよ
うな状態遷移が存在する場合である。各記号の意
味は、Ｓは状態ｑの有限集合｛ｑ∈q₀，q₁，…，
q|_S|_-1｝，〓は入力単語ｎの有限集合｛ｎ∈１，
２，…，Ｎ｝、Δは状態遷移関数で、Ｓ×〓→Ｓ，
｛Δ（q₁，ｎ）＝q_j｝、q_pは初期状態でq_p∈Ｓ，Ｆは
最終状態の集合FCSである。ここでｑ(1)，…ｑ
（ｘ）∈｛１，２，…Ｎ｝である。通常のオートマトンの認識問題と異る点は、時
間を表わすフレーム番号も変数として入つている
点であり、しかも単に受理、拒否の出力でなく、
受理可能な度合（累積距離）が出力される点であ
る。 D_qj（ｉ）を状態q_jで入力のｉフレームで終端す
ると仮定したあらゆる単語列のうちの最小累積距
離、N_qj（ｉ）をD_qj（ｉ）に対応する単語列の最後
尾単語名、B_qj（ｉ）をN_qj（ｉ）の始点位置マイナ
ス１（N_qj（ｉ）の一つ前の単語の最終フレーム、
バツクポインタと称する）、Q_qj（ｉ）をq_jへの状
態遷移によつてD_qj（ｉ）を満たした状態名即ち Δ（Q_qj（ｉ），N_qj（ｉ））＝q_jとするとき、次の漸化
式を解くことで、オートマトン制御による式(3)の
解が得られる。即ち、初期条件D_qj（ｏ）＝Ｏ，B_qj（ｏ）＝０として D_q（ｉ）＝min 〔D_qj（ｍ）＋Dⁿ（ｍ＋１：ⁱ）〕，ｑ＝Δ（q_k，ｎ） ……(4) をｑ＝q₁，q₂，…，q|_S|_-1について求め、この
式を満たすｎ，ｍ，q_kをｎ，ｍ，q_kとするとき N_q（ｉ）＝n^，B_q（ｉ）＝ｍ，Q_q（ｉ）＝q_k とする。ｉ＝Ｉまでこの計算を行えば、次のよう
にして最後尾の単語から逆順に単語が求まる。即
ちｉ＝Ｉ，ｑ＝a_gming_f D_qf（ｉ），q_f∈Ｆとし
て n^＝N_q（ｉ） B_q（ｉ）≠なら、ｉ＝B_q（ｉ），ｑ＝Q_q（ｉ）と
してへ、B_q（ｉ）＝０なら終了する。第６図はフローチヤートである。なお、Dⁿ（ｍ＋１：ｉ）は次式で定義され、前
記の孤立単語のDPマツチングと同じ方法で求め
られる。 Dⁿ（ｍ＋１：ｉ）＝ min ｕ（ｉ）〔_i 〓^k=m+1 dⁿ（ｋ，ｕ（ｋ））〕
……(5) ここで、第３図ａの径路のときはｏｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）２，ｕ（ｍ＋１）＝１，
ｕ（ｉ）＝Jⁿ である。式(3)は、予め定められたｍの範囲i₁〜i₂につい
てDⁿ（ｍ＋１：ｉ）を求め、各ｍについて既に求
められているD_qk（ｍ）とDⁿ（ｍ＋１：ｉ）の和が
最小となるｍとq_k∈｛q₀，q₁，…，ｑ｜ｓ｜−
１｝（ただしq_kはｑ＝Δ（q_k，ｎ）を満足する）と
ｎを求め、これをD_q（ｉ）とするのであるが、こ
の計算量を減ずる方法として、ｉ＝ｍ＋１以後は
単語ｎで、次の状態がｑであるとしたときの、
（ｉ，ｊ）＝（１，１）から（ｉ，ｊ）＝（i′，j′）
ま
での累積距離をDⁿ _q（i′，j′）とするとき、Dⁿ _q（ｉ，
Jⁿ）の前記ｎ，q_kについての最小値としてD_q（ｉ）
を求める方法が提案されている。これらの方法の問題点は、オートマトンの構造
によつては、さらに計算量を減じ得るものである
が、従来はその点が考慮されていなかつた点にあ
る。発明の目的オートマトン制御による連続音声認識における
計算量を大幅に削減したパターン比較装置を提案
することを目的とする。発明の構成本発明はオートマトン制御による連続パターン
のDPマツチングにおいて、オートマトンの制御
規則をｑ＝Δ（q_k，ｎ）とするとき、パターンｎ
に対して、状態q_kが複数存在するとき、それぞれ
の状態に対してその状態までの累積距離が、最小
であるものをq^_kとすれば、状態ｑまでの最後尾パ
ターンｎに対する累積距離は直前の状態がq^_kのみ
であるとして計算することにより、従来q_kのすべ
てに対して行つていた累積距離の計算を減らすも
のである。実施例の説明以下に本発明の原理及び実施例を説明する。第５図は本発明の原理を説明するための図で、
第５図ａは、ｂに書かれた単語に対する有限オー
トマトン表現である。ここでの説明は簡単のため
に前記単語の代りに単音節としている。上記従来
例における計算では、すべての状態遷移（第７図
においてその数は22）に対して計算を行なわなけ
ればならなかつた。ところが、第７図の例では、
状態S₁₂には状態S₆，S₇，S₈から同じ“Ｏ”が入
つてきている。このような場合、状態S₆，S₇，S₈
を一時的に縮退化してやれば、状態S₁₂の“Ｏ”
に関しては一回のみ計算で済む。このことは、状
態S₁₄の“YA”についても言える。本発明は、
この原理を利用して計算量の削減をはかつたパタ
ーン比較装置である。第７図の例において、ｑ＝S₁₂，n_p＝n_p（n_pは、
音節“Ｏ”に付された番号）とすれば、ｑ＝S₁₂
に対して式(3)の意味するところは D_S12（ｉ）＝ min qk，ｍ〔D^no _qk（ｍ）＋Dⁿｏ（ｍ＋１：ｉ）〕＝ min ｍminD^no _S6（ｍ） D^no _S7（ｍ） D^no _S8(n)＋Dⁿｏ（ｍ＋１：ｉ） ……(7) となる。換言すれば、第５図において、S₆，S₇，
S₈から“Ｏ”を発してS₁₂に遷移するとき、D_s
（ｉ）を最小にするためには、D_S6（ｍ），D_S7（ｍ），
D_S8（ｍ）のうちの最小の状態から遷移することに
なるということである。これを一般的にかけば、
q_pを初期状態として、 D_qp（ｏ）＝０，B_qp（ｏ） D_q（ｉ）＝ min ｎ，ｍ〔 min qk〔D_qk（ｍ）〕＋Dⁿ（ｍ＋１：
ｉ）〕 ……(8) ただしｑ＝Δ（q_k，ｑ） N_q（ｉ）＝n^，B_q（ｉ）＝m^，Q_q（ｉ）＝argmin〔D_qk
（m^）〕となる。即ち、フレームｉにおいて状態ｑとなる
直前の状態のうち、同じ音節（あるいは単語）ｎ
で連がるものがあるときは、それら状態に到るま
での累積距離が最小である状態から連がるという
ことである。このことを利用すれば、第５図の例の場合は
“Ｏ”と“YA”について以上のことが言えるか
ら式(3)の計算は19回となり、３回減る。Dⁿ（ｍ＋
１：ｉ）を求めて式(3)を直接解く場合は、この量
は殆んど無視できるが、前記高速計算法を用いる
場合には大きな差となる。また、タスクによつて
は大きな計算量の削減が期待される。上記高速計算法の一つに対し、本発明を適用し
た一実施例について説明する。第３図ｂの径路制限条件によれば、Dⁿ（ｍ＋
１：ｉ）は第６図の斜線の内部における径路に沿
う（ｉ，ｊ）＝（ｍ，１）から（ｉ，ｊ）＝（ｉ，
jⁿ）までの累積距離である。ここで(6)は傾き1/2、
(7)は傾き２の直線である。いま、径路(5)が（ｉ，
ｊ）＝（１，１）から（ｉ，ｊ）＝（ｉ，jⁿ）までの
最小の累積距離を与えるものとすれば、動的計画
法の原理に従つて、（ｉ，ｊ）＝（１，１）から径
路(5)上の点（ｉ，ｊ）＝（i′，j′）までの累積距離
を最小にする径路は、径路(5)の（ｉ，ｊ）＝（i′，
j′）までの径路と全く一致する。従つて、Dⁿ（ｍ
＋１：ｉ）は特に求めなくても、Dⁿ _q（ｉ，ｊ）を
漸化式 Dⁿ _q（ｉ，ｊ）＝mimDⁿ _q（ｉ−２，ｊ−１）＋dⁿ
（ｉ−１，ｊ）＋dⁿ（ｉ，ｊ）…(1) Dⁿ _q（ｉ−１，ｊ−１）＋dⁿ（ｉ，ｊ）…(2) Dⁿ _q（ｉ−１，ｊ−２）＋dⁿ（ｉ，ｊ）…(3)……(9) から求め、Dⁿ _q（ｉ）＝Dⁿ _q（ｉ，jⁿ）として求めるこ
とができる。ただし、漸化式(9)の初期値は Dⁿ _q（−１，ｊ）＝∞ （Ｊ＝０，１，…，Jⁿ） Dⁿ _q（０，０）＝０ Dⁿ _q（０，ｊ）＝∞ （Ｊ＝−１，１，２，…，
Jⁿ） Dⁿ _q（ｉ，−１）＝∞ （ｉ＝１，２，…，Ｉ） Dⁿ _q（ｉ，０）＝D_qk（ｉ−１）（q_kはｑ＝Ｕ（q_k，
ｎを満たすq_k）であり、Dⁿ _q（ｉ，ｊ）に対応するバツクポインタ
Bⁿ _q（ｉ，ｊ）は式(6)において Dⁿ _q（ｉ，ｊ）＝のときBⁿ _q（ｉ，ｊ）＝Bⁿ _q（ｉ−
２，ｊ−１） Dⁿ _q（ｉ，ｊ）＝のときBⁿ _q（ｉ，ｊ）＝Bⁿ _q（ｉ−
１，ｊ−１） Dⁿ _q（ｉ，ｊ）＝のときBⁿ _q（ｉ，ｊ）＝Bⁿ _q（ｉ−
１，ｊ−２）となる。また、Bⁿ _q（ｉ，ｊ）の初期値は Bⁿ _q（ｉ，１）＝ｉ−１である。第６図はｉ＝ｉ上におけるDⁿ _q（ｉ，ｊ）がどの
ような意味をもつているかを説明している。８，
１０，１２なる直線は傾き1/2、９，１１，１３
なる直線は傾き２であつて、（ｉ，ｊ）＝（ｉ，jⁿ）
（点２６）へ到る径路は直線８と９で挾まれた領
域に含まれ、点１６を通るマツチング径路は直線
１０と１１で挾まれた領域に含まれ、点１７を通
るマツチング径路は直線１２と１３で挾まれる領
域に含まれる。言い換えれば、点１６を通る径路
は単語ｎに対して、始端は１８〜１９の間にあ
り、終端は２０〜２１の間にあり、点１７を通る
径路は始端は２２〜２３の間にあり、終端は２４
〜２５の間にあるということになる。結局、ｉ＝
ｉ上のDⁿ _q（ｉ，ｊ）は、直線２８の傾きを1/2と
するとき、フレームｉ〜i′におけるi″に対する累
積距離Dⁿ _q（i″）＝Dⁿ _q（i″，Jⁿ）に対する途中の累積
距離を表していることになる。（以後Dⁿ _q（ｉ，ｊ）
を中間累積距離と呼ぶことにする）また、漸化式
(9)から明らかなようにDⁿ _q（ｉ，ｊ）を求めるに
は、フレームｉ−２とｉ−１における中間累積距
離と、フレームｉ−１とｉにおけるフレーム間距
離のみ既知であればよく、それ以前の値は忘れて
しまつても良い。以上のことをまとめて言えば、D_q（ｉ）を求め
るには、フレームｉ毎にｊ＝１，２，…，Jⁿ，ｎ
＝１，２，…，Ｎ，ｑ＝q₁，q₂，…，q|_s|_-1に
対してDⁿ _q（ｉ，ｊ）を求め、 m^，q^_k＝argmin〔Dⁿ _q（ｉ，jⁿ），ｑ＝Δ（q_k，ｎ）とするとき、 D_q（ｉ）＝Dⁿ^_q（ｉ，jⁿ^） B_q（ｉ）＝Bⁿ _q（ｉ，jⁿ^） Q_q（ｉ）＝q^_k N_q（ｉ）＝n^ とすることができる。このようにすれば、各格子
点（ｉ，ｊ）におけるdⁿ（ｉ，ｊ）の計算は単語
ｎ毎に１回で済み、Dⁿ _q（ｉ，ｊ）の計算はｑ，
ｎ，Δ（q_k，ｎ）＝ｑなるq_kについて１回で済み、
毎フレーム第５図に示す斜線内部の格子点につい
てdⁿ（i′，ｊ），Dⁿ（ｍ＋１：ｉ）を計算しなけれ
ばならない式(3)を直接解く方法に比べて大幅に計
算量が減少する。また、この方法は入力パターンのフレームｉ毎
に処理を進めてゆくものであるが、標準パターン
のフレームｊ毎に処理してゆくこともできる。即
ち、漸化式(6)から明らかなように、ｊ方向につい
ても、Dⁿ _q（ｉ，ｊ）を求めるには、フレームｊ−
１とフレームｊのフレーム間距離Dⁿ（ｉ，ｊ）と
フレームｊ−２とフレームｊ−１の中間累積距離
がわかつていればよいから、フレームｊ毎にｊ＝
ｊ上のDⁿ _q（ｉ，ｊ）を求めてゆくこともできる。以上の方法は、オートマトン制御クロツク同期
伝播形DP法（FSACWDP）と呼ばれるものであ
る。このとき、式(8)の考え方を導入するには、漸化
式(9)の計算において、Dⁿ _q（ｉ，ｊ）の初期値を次
のようにすればよい。即ち、ｑ＝Δ（q_k，ｎ）を
満足するq_kに対し、q^_k＝argmin〔D_qk（ｉ−１）〕
とするとき、 Dⁿ _q（ｉ，０）＝D_q^_k（ｉ−１） ……(10) とすればよい。第８図は本発明の一実施例を示すブロツク図で
ある。１００は音声信号の入力端子である。１０
１は特徴抽出部であつて入力音声信号を特徴ベク
トルの系列に変換する。１０２は標準パターン記
憶部であつて、認識すべき単語（音節）のそれぞ
れが同様な特徴ベクトルの系列として記憶されて
いる。１０３はフレーム間距離計算部であつて、特徴
抽出部１０１の出力の特徴ベクトルと標準パター
ン記憶部１０２の特徴ベクトルとの差を計算す
る。１０４は計算されたフレーム間距離を一時的
に記憶するフレーム間距離記憶部である。１０５
はオートマトン制御規則記憶部である。１０６は
累積距離記憶部であつて、累積距離D_q（ｉ）が各
フレーム毎に記憶されている。１０７は初期値計
算部であつて、漸化式(9)の計算における初期値を
式(10)に従つて計算する部分である。１０８は漸化
式計算部であつて、１０７で計算された初期値を
もとに、漸化式(10)を計算する部分である。１０９
は最終値決定部であつて、漸化式計算部１０８の
結果から各フレームにおける最終値として n^＝argmin〔Dⁿ _q（ｉ，Jⁿ） N_q（ｉ）＝n^ D_q（ｉ）＝Dⁿ^_q（ｉ，Jⁿ^） B_q（ｉ）＝Bⁿ^_q（ｉ，jⁿ^） Q_q（ｉ）＝argmin〔D_qk（B_q（ｉ））〕を計算する部分である。１１３，１１４，１１５
はそれぞれ最後尾単語記憶部、直前状態記憶部、
バツクポインタ記憶部であつて、それぞれ、最終
値決定部１０９で求められた、最後尾単語N_q
（ｉ），ｑの直前の状態Q_q（ｉ），バツクポインタ
B_q（ｉ）が各フレームについて記憶される。１１
２は入力音声の最終フレームにおける状態を決定
する部分である。即ち、q_f Ｆとするとき最終フ
レームＩの状態ｑはｑ＝argmin（D_qf（Ｉ）〕と決定される。１１０は音声区間検出部、１１１
はフレーム数係数部である。１１６はバツクトレ
ース制御部であつて、最後尾単語記憶部１１３
と、直前状態記憶部１１４と、バツクポインタ記
憶部１１５の内容から、第４図に示すフローチヤ
ートに従つて逆の順序で、最後尾単語記憶部１１
３から認識結果を出力せしめる。第９図は、以上の実施例の動作をソフトウエア
で実現する場合の一例を示すチヤートである。ステツプ200〜ステツプ204は、全体としての初
期化を行う部分、ステツプ205〜ステツプ214はフ
レームｉにおける処理を行う部分であつて、ステ
ツプ206〜ステツプ212は、各標準パターンｎ（ｎ
＝１，２，…，Ｎ）に対してDⁿ _q（ｉ），Bⁿ _q（ｉ）を
求める部分、ステツプ213〜ステツプ214は、入力
音声がフレームｉで終端すると仮定したときの最
後尾単語（音節）名、それに対応する累積距離、
バツクポインタ、直前の状態を各状態について求
める部分である。ステツプ208はフレーム間距離
計算部１０３、フレーム間距離記憶部１０４の動
作に対応する。ステツプ210は初期値計算部１０
７の動作に対応する。ステツプ211〜ステツプ212
は漸化式計算部１０８の動作に対応する。ステツ
プ213〜ステツプ214は最終値決定部１０９の動作
に対応する。ステツプ215〜ステツプ217は入力音
声の最終フレームから逆の順序で認識結果を決定
していく処理であつて、最終フレーム状態決定部
１１８、最後尾単語記憶部１１３、直前状態記憶
部１１４バツクポインタ記憶部１１５、バツクト
レース制御部１１６の間で行われる動作に対応し
ている。 Dⁿ _q（ｉ，ｊ）を直接求めて解く方法としては他
にオートマトン制御Level.Buildling法
（FSALB）が知られている。これにも、本発明
の考え方を導入することができ、計算量を大幅に
減らし得る。第１０図は、５桁の数字の棒読み音声例えば、
七万三千二百八十六という具合に○万○千○百○
十○と読む場合のオートマトン表現である。これ
に対し、従来のFSACWDP、FSALBを用いた装
置と、本発明による縮退化FSACWDPと縮退化
FSALBを用いた装置に関して、計算量、ワーク
メモリの記憶量を比較したのが第１表である。こ
の表によれば、第１０図に示すタスクの場合は、
計算量が大幅に減り、記憶量も同等以下となつて
おり、実用的に効果の大きいものである。

【表】発明の効果以上述べたように、オートマトンの制御規制を
ｑ＝Δ（q_k，ｎ）とするとき、パターンｎに対し
て、状態q_kが複数存在するとき、従来は最後尾パ
ターンｎに対する累積距離を直前の状態q_kに対し
てすべて行つていたのを、状態ｑとなる直前の状
態のうち、同じパターンｎで連がるものがあると
きは、それら直前の状態に至るまでの累積距離が
最小である状態から連がるという事実を利用する
ことにより、タスクによつては計算量を大幅に減
らすことが可能となつたものである。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第３図はDPマツチングの基本原理を
説明する図、第４図はオートマトン制御による連
続単語音声認識におけるセグメンテーシヨンおよ
び認識単語の決定手順を示すフローチヤート、第
５図は本発明の原理を説明するオートマトン表現
の一例を示す図、第６図、第７図は本発明の一実
施例の原理を説明する図、第８図は本発明の一実
施例を示すブロツク図、第９図は同実施例装置の
機能をソフトウエアで実現したときのチヤート、
第１０図は同実施例の効果を示す図である。１０１……特徴抽出部、１０２……標準パター
ン記憶部、１０３……フレーム間距離計算部、１
０４……フレーム間距離記憶部、１０５……オー
トマトン制御規則記憶部、１０６……累積距離記
憶部、１０７……初期値計算部、１０８……漸化
式計算部、１０９……最終値決定部、１１０……
音声区間検出部、１１１……フレーム数係数部、
１１２……最終フレーム状態決定部、１１３……
最後尾単語記憶部、１１４……直前状態記憶部、
１１５……バツクポインタ記憶部、１１６……バ
ツクトレース制御部。

Claims

【特許請求の範囲】

１入力信号を特徴ベクトルa₁，a₂，…a_i，…a_I
の系列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 _J，…bⁿ _Joから成る標準パター
ンRⁿ（ただしｎ＝１，２，…，Ｎ）を記憶する標
準パターン記憶手段と、入力パターンの第ｉフレ
ームにおいて、前記特徴ベクトルa_iとb_jとの距離
dⁿ（ｉ，ｊ）をｊ＝１，２，…，jⁿ；ｎ＝１，２，
…，Ｎについて計算するフレーム間距離計算手段
と、入力パターンの第ｉフレームにおいて、ｊ＝
１，２，…，jⁿ；ｎ＝１，２，…，Ｎについて、
状態がｑであるとしたときの中間累積距離Dⁿ _q
（ｉ，ｊ）を、パターンｎでｑに連がる直前の状
態q_kのうち、第ｉ−１フレームにおいて状態q_kに
至る径路に沿う累積距離D_qk（ｉ−１）の最小値
の続きとして求めると共に、それを求めるに至つ
た経路に沿う中間バツクポインタBⁿ _q（ｉ，ｊ）を
求める累積距離計算手段と、第ｉフレームにおい
て状態ｑで終端すると仮定したときの最後尾パタ
ーンn^を中間累積距離Dⁿ _q（ｉ，jⁿ）を最小にするｎ
として決定し、そのときのパターン名をN_q（ｉ）
＝n^、累積距離をD_q（ｉ）＝Dⁿ^_q（ｉ，jⁿ^）、バツク
ポ
インタをB_q（ｉ）＝Bⁿ^_q（ｉ，jⁿ^）、１つ前の状態で
D_qk（B_q（ｉ））を最小にするq_kをq^_kとするときQ_q
（ｉ）＝q^_kとする最終決定手段と、それらの値をフ
レーム毎に記憶する最後尾パターン記憶手段、バ
ツクポインタ記憶手段、直前状態記憶手段と、入
力パターンの最終フレームＩで入力が完了したと
き、最終の状態として許される状態q_fに対する累
積距離D_qf（Ｉ）を前記累積距離記憶手段から読み
出し、D_qf（Ｉ）の最小値を与えるq^_fを最終フレー
ムにおける状態ｑとなし、前記パツクポインタ記
憶手段と、前記直前状態記憶手段と、前記最後尾
単語記憶手段の内容から、B_q（ｉ）＝０となるま
でｎ＝N_q（ｉ），ｉ＝B_q（ｉ），ｑ＝Q_q（ｉ）とし
て逆の順序で認識結果を出力せしめるバツクトレ
ース制御手段からなることを特徴とするパターン
比較装置。