JPH05303393A - 音声認識のパターンマッチング装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 高騒音環境下での認識のように発声音以外に
雑音が入力された場合でも高い認識率を得ることのでき
るパターンマッチング装置の提供。 【構成】 マイク１からの音声情報はマイクアンプ２、
プリエンファシスフィルタ３を介してフィルタバンク４
の周波数特性及びオールパスフィルタ６の周波数特性に
より周波数分析される。フィルタバンク４及びオールパ
スフィルタ６の出力信号はＡ／Ｄコンバータ５，７でデ
ジタル化され狭帯域パワー情報及び音声パワー情報とし
てＣＰＵ８に入力する。モード選択スイッチ１２が、登
録モードを選択した時、ＣＰＵ８が狭帯域パワー情報に
所定の単語ナンバーを付してＲＡＭ１０に登録し、認識
モードを選択した時、ＣＰＵ８が狭帯域パワー情報に対
応した複数のメンバーシップ関数による登録単語毎のフ
ァジイルールに基づいて発声時の音声区間に応じてファ
ジイ推論による演算処理を行ない演算結果を得てメンバ
ーシップ関数の最小値及び該最小値を総合した総合値の
うちの最大高さ位置の値を演算処理により求め単語ナン
バーを出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は音声認識のパターンマッ
チング方式における発声音の周波数変動による認識率低
下の改善に関し、特に、ファジイ推論を用いた音声認識
のパターンマッチング装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来技術としてのパターンマッチング方
式には、ＤＰマッチング、複合類似度手法等が知られて
いる。これらの方式によれば、登録時と認識時とで話者
の時間軸及び周波数上での変動要因を吸収することが可
能である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来技術では、高騒音環境下での音声認識のように発声音
以外に雑音が入力された場合には、 フィルタによる雑音のカット サブストラクション法により音声と雑音のミックスデ
ータから雑音成分を差し引く、等のパターンマッチング
方法とは関係のない、外部的な方法により騒音対策を講
じるしかなく、しかも、によれば、音声成分もある程
度カットされてしまう、という欠点があり、によれ
ば、雑音成分だけを抽出することが困難であり、音声成
分が多少混入する、という欠点があった。

【０００４】本発明は上記欠点に鑑みてなされたもので
あり、高騒音環境下での認識のように発声音以外に雑音
が入力された場合でも高い認識率を得ることのできるパ
ターンマッチング装置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに本発明は、音声入力手段からの音声情報信号を変換
し、音声認識を行なう音声認識のパターンマッチング装
置において、音声情報信号を複数の異なる周波数帯域特
性により周波数分析し第１パワー情報信号を得る第１フ
ィルタ手段と、音声情報信号を単一の所定周波数帯域特
性により周波数分析し第２パワー情報信号を得る第２フ
ィルタ手段と、登録モード又は認識モードを選択するモ
ード選択手段と、少なくとも、単語ナンバー登録手段、
ファジイ推論パターンマッチング手段及び単語ナンバー
出力手段を格納する第１の記憶手段及び第２の記憶手段
を含むパターンマッチング制御部と、を有し、該パター
ンマッチング制御部が、モード選択手段が登録モードを
選択した時、単語ナンバー登録手段によって第１パワー
情報信号に所定の単語ナンバーを付して第２の記憶手段
に登録し、該モード選択手段が認識モードを選択した
時、ファジイ推論パターンマッチング手段によって第１
フィルタ手段に対応した複数のメンバーシップ関数によ
る登録単語毎のファジイルールに基づいて発声時の第１
パワー情報信号に応じてファジイ推論による演算処理を
行ない演算結果を得て単語ナンバー出力手段により演算
結果に応じた単語ナンバーを出力することを特徴とす
る。

【０００６】また、実施例は、上記音声認識のパターン
マッチング装置において、ファジイ推論パターンマッチ
ング手段が、第１パワー情報信号に基づいて、メンバー
シップ関数の最小値及び該最小値を総合した総合値と該
総合値のうちの最大高さ位置の値を演算処理により求め
演算結果を得る最大高さ法であることを特徴とする。更
に、実施例は上記音声認識のパターンマッチング装置に
おいて、第１の記憶手段が、モード選択手段による登録
モードの選択前に得た第２パワー情報信号と登録モード
の選択後に得た発声時の第２パワー情報信号を比較し、
該比較結果に基づいて該第１パワー情報信号の音声区間
を抽出する音声区間抽出手段を含み、ファジイ推論パタ
ーンマッチング手段が、抽出された音声区間に応じてフ
ァジイ推論による演算処理を行ない演算結果を得ること
を特徴とする。

【０００７】

【作用】上記構成により、本発明の音声認識のパターン
マッチング装置は、音声入力手段からの音声情報信号を
第１フィルタ手段によって複数の異なる周波数帯域特性
により周波数分析し第１パワー情報信号を得る。そし
て、第２フィルタ手段と、音声情報信号を単一の所定周
波数帯域特性により周波数分析し第２パワー情報信号を
得る。また、パターンマッチング制御部が、モード選択
手段が登録モードを選択した時、単語ナンバー登録手段
によって第１パワー情報信号に所定の単語ナンバーを付
して第２の記憶手段に登録し、該モード選択手段が認識
モードを選択した時、ファジイ推論パターンマッチング
手段によって第１フィルタ手段に対応した複数のメンバ
ーシップ関数による登録単語毎のファジイルールに基づ
いて発声時の第１パワー情報信号に応じてファジイ推論
による演算処理を行ない演算結果を得て単語ナンバー出
力手段により演算結果に応じた単語ナンバーを出力す
る。

【０００８】また、実施例は、ファジイ推論パターンマ
ッチング手段が、第１パワー情報信号に基づいて、メン
バーシップ関数の最小値及び該最小値を総合した総合値
と該総合値のうちの最大高さ位置の値を演算処理により
求める。更に、実施例は、音声区間抽出手段が、モード
選択手段による登録モードの選択前に得た第２パワー情
報信号と登録モードの選択後に得た発声時の第２パワー
情報信号を比較し該比較結果に基づいて該第１パワー情
報信号の音声区間を抽出し、ファジイ推論パターンマッ
チング手段が、抽出された音声区間に応じてファジイ推
論による演算処理を行ない演算結果を得る。

【０００９】

【実施例】図１は、本発明の音声認識のパターンマッチ
ング装置の一実施例の構成を示すブロック図である。図
１において、１は音声入力手段としてのマイク、２はマ
イクアンプ、３はプリエンファシスフィルタ、４は第１
フィルタ手段としてのバンドパスフィルタ群（フィルタ
バンク）、５，７はＡ／Ｄコンバータ、６は第２フィル
タ手段としてのオールパスフィルタ、８はパターンマッ
チング制御部としてプログラム手段によりファジイ推論
を実行するＣＰＵ、９は本発明のファジイ推論の実行手
順を定めるプログラム手法及びメンバーシップ関数また
はメンバーシップ関数値を格納する第１の記憶手段とし
てのプログラムメモリー（ＰＲＯＭ）、１０は第２の記
憶手段としてのデータメモリー（ＲＡＭ）、１１は単語
ナンバー出力手段による推論結果出力、１２はモード選
択手段としてのモード切換スイッチであり、１５は本実
施例のパターンマッチング装置を示し、ＣＰＵ８、ＰＲ
ＯＭ９、ＲＡＭ１０はマイクロコンピュータを構成して
いる。

【００１０】図２は本発明の音声認識のパターンマッチ
ング装置の推論方式の説明図である。図２では、ルール
１〜５の、６チャンネル（ＣＨ１〜ＣＨ６）からなる三
角形型（△型）の前件部のメンバーシップ関数２１と、
前件部と同様に三角形型（△型）の後件部のメンバーシ
ップ関数２３及び最大高さ法による推論結果２５が示さ
れている。図３は、本発明の音声認識のパターンマッチ
ング装置の動作を示すフローチャートである。以下、図
３によりパターンマッチング装置１５の機能及び動作を
説明する。

【００１１】［ステップＡ］ステップＡは本実施例の主
要目的である音声認識のパターンマッチング処理に付随
するハウスキーピング（House Keeping）処理の段階で
あり通常のデータ処理と共通する処理である。 （Ａ−１）起動（図示せず）；パターンマッチング装置
１５が駆動されるとＣＰＵ８はＰＲＯＭ９に格納されて
いる各プログラム手段の逐次実行を開始する。 （Ａ−２）終了判定（図示せず）；ＣＰＵ８は終了信号
検知手段により装置の駆動終了信号の有無を判定し、パ
ターンマッチング装置１５の駆動終了信号を検知した場
合はステップＡ−３を実行し、駆動終了信号を検知しな
い場合はステップＢを実行する。 （Ａ−３）終了処理（図示せず）；装置の駆動終止処理
を行ない、装置の駆動を停止する。 ステップＢ〜Ｅは音声認識以外のパターンマッチング装
置１５の動作であり、パターンマッチング装置１５にお
ける音声認識に必要な準備処理の段階である。

【００１２】［ステップＢ］モード選択判定 ステップＢではモード切換スイッチ１２によるモード選
択の有無の判定を行なう。使用者はパターンマッチング
装置１５の駆動後任意の時点でモード切換スイッチ１２
を操作してモードを切り換える（選択する）ことができ
る。モードの選択は、まず、発声した音声情報（単語）
を登録するため、少なくとも最初に１回登録モードを選
択する。登録モードの選択は、上述のようにパターンマ
ッチング装置１５の起動後いつでも行なえるが、通常、
後述するステップＪの音声区間抽出に必要なしきい値の
設定（ステップＣ参照）を行なうために音声パワー情報
（環境音等）を収集する必要上、起動後、少し時間（秒
単位）を置いてから行なうことが望ましい。ＣＰＵ８
は、モード切換スイッチ１２による、狭帯域パワー情報
（後述）の登録モードまたは認識モードの選択が行なわ
れたか否かを選択モード判定手段により判定し、モード
切換スイッチ１２による、狭帯域パワー情報の登録モー
ドまたは認識モードの選択が行なわれている場合はステ
ップＤを実行する。

【００１３】［ステップＣ］音声情報の入力及びしきい
値の設定 （Ｃ−１）音声情報の入力；図１において、マイク１か
ら取り込んだ音声情報（通常、背景となる環境音）はマ
イクアンプ２で増幅し、プリエンファシスフィルタ３に
より高域強調する。そして、例えば、図７のような周波
数特性をもったフィルタバンク４（バンドパスフィルタ
４−１，４−２，…４−６，…４−ｎ）及び図８のよう
な周波数特性をもったオールパスフィルタ６に供給され
周波数分析される。フィルタバンク４の出力信号はＡ／
Ｄコンバータ群５（コンバータ５−１，５−２，…５−
６，…５−ｎ）でデジタル化され第２パワー情報信号と
しての狭帯域パワー情報としてＣＰＵ８に入力する。ま
た、オールパスフィルタ６の出力信号はＡ／Ｄコンバー
タ７でデジタル化され、第２パワー情報信号としての音
声パワー情報としてＣＰＵ８に入力する。 （Ｃ−２）上記ステップＣ−１で得た音声パワー情報を
ＲＡＭ１０のしきい値格納アドレスに格納し、しきい値
とする。ＣＰＵ８は、しきい値格納アドレスの内容をパ
ターンマッチング装置１５の起動後、モード切換手段に
よるモード選択が行なわれるまでの間に、逐次入力する
音声パワー情報（環境音等）で置き換える。

【００１４】［ステップＤ］選択モードの判別 ＣＰＵ８は、モード切換手段１２が登録モードを選択し
たか否かを選択モード判定手段により判定し、モード切
換手段が登録モードを選択した場合はステップＥを実行
し、登録モードを選択しなかった場合はステップＦを実
行する。

【００１５】［ステップＥ］登録モード（音声登録処
理；図４のフローチャート参照）音声区間（後述）に相
当する狭帯域パワー情報を単語ナンバー登録手段により
ＲＡＭ９に登録する。 （Ｅ−１）音声取込みルーチンの分岐；ＣＰＵ８は、音
声区間判定のため実行シーケンスを音声取込みルーチン
（ステップＪ）に分岐し、ステップＪでの結果を得てか
ら下記ステップＥ−２に実行シーケンスを移す。 （Ｅ−２）狭帯域パワー情報を音声区間毎に単語として
再サンプル化する。 （Ｅ−３）登録；ＣＰＵ８は、単語ナンバー登録手段に
より、単語としてサンプル化された登録狭帯域パワー情
報に単語ナンバーを付けてＲＡＭ１０に登録してからス
テップＢに実行シーケンスを戻す。

【００１６】［ステップＦ］認識モード（音声認識処
理；図５のフローチャート参照） ステップＦでは使用者の発した音声をファジイ推論によ
り認識し出力する。 （Ｆ−１）音声取込みルーチンへの分岐；ＣＰＵ８は、
音声区間判定のため実行シーケンスを音声取込みルーチ
ン（ステップＪ）に分岐させ、ステップＪでの結果を得
てから下記ステップＦ−２に実行シーケンスを移す。 （Ｆ−２）狭帯域パワー情報を音声区間毎に単語として
再サンプル化する。 （Ｆ−３）ＣＰＵ８はＲＡＭ１０から登録された狭帯域
パワー情報と単語ナンバーを読み出す。 （Ｆ−４）ＣＰＵ８は、狭帯域パワー情報に相当する所
定の数のメンバーシップ関数をＰＲＯＭ９から読み出
す。本実施例では読み出すメンバーシップ関数の数は下
記に述べるように６である。 （Ｆ−５）ファジイ推論の実行；ＣＰＵ８はパターンマ
ッチングのため図２に示す推論パターンマッチング手段
を実行する。ルール１は単語ナンバー１に相当する。本
実施例では説明上、図２に示すように６ルールとしてい
る。

【００１７】前件部の台集合は狭帯域パワー情報であ
り、本実施例では図１に示すようにバンドパスフィルタ
５の数を６とし、狭帯域パワー情報の分解能を６として
いるので、前件部のメンバーシップ関数の数は図２に示
すように６である。前件部のメンバーシップ関数は図２
に示すように三角形型（△型）であり、重心は狭帯域パ
ワー情報（後述）のパワーである。曖昧性をもたせるた
め三角形の傾きはある程度前後のパワー値にかかるよう
に設定してある。

【００１８】後件部の台集合は単語ナンバーである。登
録可能をｎとすると１〜ｎの値となる。後件部のメンバ
ーシップ関数は予め設定されており、例えば、単語１
（ルール１）ではメンバーシップ関数の重心が１になる
ように設定されている。このメンバーシップ関数の型は
前件部と同様に三角形型（△型）であるが、この後件部
は識別化であるため、三角形の裾野の部分は図２に示す
ように他の単語ナンバーにかからないように設定してあ
る。なお、識別型では、例えば、１か２かというように
どれかを選択できれば良く、１と２の間の値は意味を持
たず、また、連続性もない。

【００１９】推論方法はＭＡＸ−ＭＩＮ合成法により、
推論結果は出力を最大高さの位置とする最大高さ法によ
る。入力パラメータは認識時に取り込まれた各チャンネ
ル（ＣＨ）の狭帯域パワー情報である。具体的にはファ
ジイ推論パターンマッチング手段によってバンドパスフ
ィルタ５のチャンネル数に対応した複数のメンバーシッ
プ関数による登録単語毎のファジイルールに基づいて、
音声区間に応じてファジイ推論による演算処理を行ない
演算結果を得て単語ナンバー出力手段により演算結果に
応じた単語ナンバーを出力し、メンバーシップ関数の最
小値及び該最小値を総合した総合値と該総合値のうちの
最大高さ位置の値を演算処理により求める。

【００２０】図２からは最大高さの位置が出力され、こ
の場合、出力された位置は単語３の位置であることから
単語３と認識される。なお、上記において推論方法はＭ
ＡＸ−ＭＩＮ合成法により、また、推論結果もＭＡＸ−
ＭＩＮ合成法による重心法としてもよい。ＭＡＸ−ＭＩ
Ｎ合成法では、６個のルール（前件部）と結論（後件
部）及び事実（入力パラメータ）をそれぞれ上述のメン
バーシップ関数によって定量的に意味付け、ｉ番目の前
件部を意味付けるメンバーシップ関数と事実を意味付け
るメンバーシップ関数の重なった部分の最大値を「適合
度」とし、ｉ番目の適合度とｉ番目の後件部のメンバー
シップ関数とのＭＩＮ演算の結果（推論結果）を得て、
ｎ個の推論結果のＭＩＮ演算の結果を最終推論結果（結
論）とする。 （Ｆ−６）推論結果の出力；ＣＰＵ８は単語ナンバー出
力手段により推論結果を出力する。 （音声取込みルーチン；図６のフローチャート参照）

【００２１】［ステップＪ］音声区間の抽出 （Ｊ−１）図１において、ステップＣ−１と同様にマイ
ク１から入力した音声情報（通常、環境音も含まれる）
はマイクアンプ２で増幅し、プリエンファシスフィルタ
３により高域強調する。そして、フィルタバンク４に供
給され周波数分析される。フィルタバンク４の出力信号
はＡ／Ｄコンバータ群５でデジタル化され狭帯域パワー
情報としてＣＰＵ８に入力する。 （Ｊ−２）また、図１で、プリエンファシスフィルタ３
により高域強調された音声情報は、オールパスフィルタ
６に供給され周波数分析される。オールパスフィルタ６
の出力信号はＡ／Ｄコンバータ７でデジタル化され、音
声パワー情報としてＣＰＵ８に入力する。 （Ｊ−３）ＣＰＵ８は音声区間抽出手段により、音声パ
ワー情報がステップＣで設定されたしきい値（しきい値
格納手段の内容である音声パワー情報（ステップＣ参
照））以上になったか否かを判定し、音声パワー情報が
しきい値以上になった場合はステップＪ−４を実行し、
音声パワー情報がしきい値以上でない場合は実行シーケ
ンスをステップＪ−１に戻す。

【００２２】（Ｊ−４）ＣＰＵ８は、タイマ１（図示せ
ず）をゼロにセットし、時間をスタートさせる。 （Ｊ−５）狭帯域パワー情報の入力 上述のステップＪ−１と同様に入力した音声情報から狭
帯域パワー情報を抽出し、ＣＰＵ８に入力する。 （Ｊ−６）上述したステップＪ−２と同様にマイク１か
ら入力した音声情報から音声パワー情報を抽出して、Ｃ
ＰＵ８に入力する。 （Ｊ−７）ＣＰＵ８は音声区間抽出手段により、音声パ
ワー情報がしきい値以下になったか否かを判定し、音声
パワー情報がしきい値以下になった場合はステップＪ−
８を実行し、音声パワー情報がしきい値以下でない場合
はステップＪ−５に制御シーケンスを戻す。

【００２３】ステップＪ−１からＪ−７の動作を要約す
れば、発声時のパワー情報がしきい値以上になってから
再びしきい値以下になるまでを音声区間として抽出する
ことである。言い替えれば、ＣＰＵ８は音声パワー情報
を音声区間抽出手段でしきい値（下記）と比較判定し、
音声区間内の狭帯域パワー情報を入力する。なお、本実
施例においてしきい値は、モード切換スイッチ１２で音
データとしての狭帯域パワー情報の登録モードを選択す
る直前の音声パワー情報（背景パワー情報（ステップＥ
参照）；通常、環境ノイズレベル）を言う。従って、音
声区間は、発声時に得る音声パワー情報がしきい値以上
になった時からしきい値以下になるまでの間である。但
し、発声された単語によっては途中に無音区間が存在す
る場合があるので、本実施例では音声パワー情報がしき
い値以下になった時から所定時間以内に再度しきい値を
越えた時には、この区間を無音区間とみなす。無音区間
は音声区間の一部とする。以下。ステップＪ−８からＪ
−１４は無音区間の処理の段階である。

【００２４】（Ｊ−８）タイマ２をリセットし時間をス
タートさせる。 （Ｊ−９）上述のステップＪ−１と同様に入力した音声
情報から狭帯域パワー情報を抽出し、ＣＰＵ８に入力す
る。 （Ｊ−１０）上述したステップＪ−１と同様にマイク１
から入力した音声情報から音声パワー情報を抽出して、
ＣＰＵ８に入力する。 （Ｊ−１１）音声区間の判定 ＣＰＵ８は音声区間判定手段により、音声パワー情報が
しきい値以上になったか否かを判定し、音声パワー情報
がしきい値以上になった場合は制御シーケンスをステッ
プＪ−５に戻す。 （Ｊ−１２）ＣＰＵ８は無音区間判定手段によりタイマ
２が０．１２ｓ（秒）を越える時はステップＪ−１４を
実行する。 （Ｊ−１３）ＣＰＵ８は無音区間判定手段によりタイマ
１が２．０ｓ（秒）を越える時はステップＪ−１４を実
行し、タイマ１が２．０ｓ（秒）を越えない時はステッ
プＪ−５に実行シーケンスを戻す。 （Ｊ−１４）ＣＰＵ８はタイマ２のスタートからの狭帯
域パワー情報をカットし、無音区間として音声区間に含
め、制御をステップＥ−１又はＦ−１に戻す。

【００２５】〈変形例〉本実施例ではＣＰＵを用いた推
論方法を示したが、パターンマッチング時だけＣＰＵと
接続したＤＳＰまたはファジイチップを用いてファジイ
推論を行なうことにより本発明のパターンマッチングの
高速化を実現することができる。また、ファジイ推論の
後件部メンバーシップ関数は識別型であるからシングル
トン型（Ｉ型；三角形の底辺がなく、グレード１の高さ
情報しかもたないもの）であってもよい。

【００２６】更に、デファジイの方法も重心法に限られ
ず、出力を最大グレードを与える点の平均値とする最大
平均法、出力を最大グレードを与える要素のうち最大の
要素と最小の要素の中点とする最大中点法、出力をメン
バーシップ関数の面積を二等分する点とする中央値法、
出力を最大の高さの位置とする最大高さ法、出力を各ル
ールの推論結果のメンバーシップ関数の面積で台集合を
加重平均したものとする面積法、又は、出力を各ルール
の推論結果のメンバーシップ関数の最大面積を与えるも
のの重心又は最大高さとする最大面積法、の何れかでも
よい。

【００２７】

【発明の効果】以上説明したように発明によれば、ファ
ジイ推論に基づくパターンマッチングを行なうので、騒
音の混入、発声者の音声データ登録時と認識時の時間差
による周波数軸上でのパターン変動による認識率低下を
抑制し改善することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の音声認識のパターンマッチング装置の
一実施例の構成を示すブロック図である。

【図２】本発明の音声認識のパターンマッチング装置の
推論方式の説明図である。

【図３】本発明のパターンマッチング装置の動作を示す
フローチャートである。

【図４】図３に示す音声登録ルーチンのフローチャート
である。

【図５】図３に示す音声認識ルーチンのフローチャート
である。

【図６】図３に示す音声取込みルーチンのフローチャー
トである。

【図７】フィルタバンクの周波数特性図である。

【図８】オールパスフィルタの周波数特性図である。

【符号の説明】

１ マイク（音声入力手段） ４ バンドパスフィルタ群（第１フィルタ手段） ６ オールパスフィルタ（第２フィルタ手段） ８ ＣＰＵ（パターンマッチング制御部） ９ ＰＲＯＭ（第１の記憶手段） １０ ＲＡＭ（第２の記憶手段） １１ 単語ナンバー出力手段 １２ モード切換スイッチ（モード選択手段） １５ パターンマッチング装置

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 音声入力手段からの音声情報信号を変換
   し、音声認識を行なう音声認識のパターンマッチング装
   置において、前記音声情報信号を複数の異なる周波数帯
   域特性により周波数分析し第１パワー情報信号を得る第
   １フィルタ手段と、前記音声情報信号を単一の所定周波
   数帯域特性により周波数分析し第２パワー情報信号を得
   る第２フィルタ手段と、登録モード又は認識モードを選
   択するモード選択手段と、少なくとも、単語ナンバー登
   録手段、ファジイ推論パターンマッチング手段及び単語
   ナンバー出力手段を格納する第１の記憶手段及び第２の
   記憶手段を含むパターンマッチング制御部と、を有し、
   該パターンマッチング制御部が、前記モード選択手段が
   登録モードを選択した時、前記単語ナンバー登録手段に
   よって前記第１パワー情報信号に所定の単語ナンバーを
   付して前記第２の記憶手段に登録し、該モード選択手段
   が認識モードを選択した時、前記ファジイ推論パターン
   マッチング手段によって前記第１フィルタ手段に対応し
   た複数のメンバーシップ関数による登録単語毎のファジ
   イルールに基づいて発声時の第１パワー情報信号に応じ
   てファジイ推論による演算処理を行ない演算結果を得て
   前記単語ナンバー出力手段により前記演算結果に応じた
   前記単語ナンバーを出力することを特徴とする音声認識
   のパターンマッチング装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の音声認識のパターンマッ
   チング装置において、ファジイ推論パターンマッチング
   手段が、第１パワー情報信号に基づいて、メンバーシッ
   プ関数の最小値及び該最小値を総合した総合値と該総合
   値のうちの最大高さ位置の値を演算処理により求め演算
   結果を得る最大高さ法であることを特徴とする音声認識
   のパターンマッチング装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載の音声認識のパターンマッ
   チング装置において、更に、第１の記憶手段が、モード
   選択手段による登録モードの選択前に得た第２パワー情
   報信号と登録モードの選択後に得た発声時の第２パワー
   情報信号を比較し、該比較結果に基づいて該第１パワー
   情報信号の音声区間を抽出する音声区間抽出手段を含
   み、ファジイ推論パターンマッチング手段が、前記抽出
   された音声区間に応じてファジイ推論による演算処理を
   行ない演算結果を得ることを特徴とする音声認識のパタ
   ーンマッチング装置。