JPH0552506B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

＜技術分野＞ 本発明は認識方式の改良に関し、更に詳細には
例えば文節等の一区切りの音声等の一区切りの認
識すべき情報を音韻、かな、音節、文節等のより
細分化された単位要素で認識する認識装置に適用
可能な認識装置に関するものである。 ＜従来技術＞ 文節等の一区切りの音声等を音韻、かな、音節
等のより細分化された単位で認識する場合、従来
一般的には入力された認識すべき一区切りの音声
情報等を例えば音響処理して音韻、音節等の単位
毎の特徴ベクトル入力パターンを得ると共に、こ
の入力パターンと予め記憶されている標準パター
ンとのマツチングを行つて入力された情報を候補
単位列として類似度の高いものから出力し、この
出力された候補単位列と文節等の辞書の内容とを
照合して入力された情報に対する文節等の一区切
りの情報を認識している。 しかし、このような方法によれば、類似度の高
いものから出力される候補単位列の全てについて
辞書照合処理を行う必要があり、その処理時間が
長くなり、正しい文節等を認識する確度が向上せ
ず、結果的に全体の認識に要する処理量が膨大な
ものになつていた。 ＜目的＞ 本発明は、上記従来の欠点を除去した認識装置
を提供することを目的とし、正しい文節等の一区
切りの認識すべき情報を認識する確度を向上させ
ると共に、結果的に全体の認識に要する処理量を
減少させることの出来る認識装置を提供するもの
である。 ＜実施例＞ 以下、本発明の認識装置を文節等の一区切りの
音声を音節等のより細分化された単位要素で認識
する認識装置に適用した例を実施例として説明す
る。 本発明の実施例によれば、文節等の一区切りの
音声等の認識すべき情報を音韻、かな、音節等の
より細分化されたＮ個の単位要素で認識する認識
装置において、単位要素毎に認識された音節等の
複数個の候補から信頼度の高い組合せ順に候補列
を作成して辞書照合等の処理を行い、妥当な文字
列等の単位要素列を認識結果として出力する場
合、上記の辞書に対応した言語に含まれる文節等
の文字列（単位要素列）について、予め（Ｎ＋
１）個の文字（端子要素）間の接続関係であるＭ
次の遷移関係を記述した遷移行列を設け、上記の
候補列の作成において、この遷移行列を用いて文
字（単位要素）の非遷移関係を積極的に活用し
て、音響処理で得られる候補列のうち、文字（単
位要素）の遷移が不可能な候補列は除外して、次
の高次の辞書照合等の処理量の削減を図ることが
出来るように構成されている。 まず、本発明の実施例の説明に先立ち、本発明
の認識方式に用いられる単位要素間の接続関係で
ある遷移関係を示した遷移行列について説明す
る。 一般に日本語文章は、全てかな文字で表現した
場合、かな文字列に対応した音節列で表現でき
る。例えば文節「地球の」は“ち”“きゆ”“う”
“の”という４個の単音節といわれる単位要素か
ら成り立つている。２つの音節間の接続関係
（“ち”から“きゆ”、“きゆ”から“う”、“う”か
ら“の”）を、日本語全て、あるいは特定の分野、
話題における文章等について調べると接続（遷
移；以下遷移ということばを使う）しない音節対
がある。例えば行の音節の前には“ん”、“つ”以
外はこない。また“にや”は語頭にこないし、
“へ”（へと発声するもの）は語尾にこない。 このような文節を構成する音節の１次の遷移関
係を以下に示す式(1)に従つて記述して、第１図に
示すような遷移行列Ｍ（Ｘ，Ｙ）を作成する。 第１図において遷移行列Ｍ（Ｘ，Ｙ）は単位要
素列である文字列の文字Ｘから次の文字Ｙへの遷
移を記述したものであり、単位要素（音節）がＮ
個の場合、（Ｎ＋１）×（Ｎ＋１）の行列であり、
ハード的にはROM等に記憶される。またY₀列に
は各単位要素（１〜Ｎ）が節頭に来るか否かを表
わし、X₀行には各単位要素（１〜Ｎ）が節尾に
来るか否かを表わすデータが書込まれる。 例えば“赤い”という文字列の遷移を遷移行列
に書込んだ例を第２図に示す。遷移行列の要素は
０（遷移不可能）か１（遷移可能）の２値のどちら
かで表現され、１ビツトで記憶される。なお、第
２図においては表記“１”以外の行列要素は全て
“０”であり、その表示を省略している。 次に遷移行列の作成について、今少し詳細に説
明する。 まず遷移行列の作成にあたつて遷移行列メモリ
を“０”に初期セツト〔Ｍ（Ｘ，Ｙ）＝０〕する。 次に文字列Ａ＝（a₁，a₂，a₃，……、a_I） 但し、Ｉ：列の文字数 とした場合、次式(1) Ｍ（０，a₁）＝１，（ｉ＝１） Ｍ（a_i-1，a_i）＝１，（ｉ＝２〜Ｉ） Ｍ（a_I，０）＝１，（ｉ＝Ｉ＋１） ……(1) に従つて、文字列Ａの文字遷移関係を遷移行列Ｍ
（Ｘ，Ｙ）に書込む。同様に認識対象となる文字
列の全てについて遷移関係を書込み遷移行列（１
次）の作成を完了する。 このようにして作成された具体的な遷移行列
（１次）Ｍ（Ｘ，Ｙ）の列を第３図に示している。
この第３図より明らかなように例えば（Ｘ，Ｙ）
＝（え、く）のビツト位置が“１”であるため、
“え”から“く”への遷移が存在し、また（Ｘ，
Ｙ）＝（え、け）のビツト位置が“０”であるた
め、“え”から“け”への遷移が存在しないこと
を表わしている。 上記は１次の遷移であるが、２次遷移、更には
一般にＭ次へ拡張したＭ次遷移行列も同様に次式
(2)に従つて作成することが出来る。 Ｍ次遷移行列：Ｍ（X₁，X₂，X₃，……，M_M，
Ｙ），（Ｎ＋１）^M+1次元 Ｍ（a_i-M，a_i-(M-1)，……，a_i）＝１，（ｉ＝１〜
Ｉ＋１） ……(2) 但し ０ ＞Ｉのときａ＝０ 本発明の実施例は、この遷移しない音節の非遷
移関係を積極的に活用して、入力された文節音声
を音節毎に処理して認識する場合、複数個の音節
候補の時系列から信頼度の高い組合せ順に候補列
を作成する候補列出力部において、上記第３図に
示したような遷移行列を参照して遷移不可能な音
節遷移を含む候補列は除外して、遷移可能な候補
列のみ、次の高次の辞書照合等の処理を行うよう
にしたものである。 次に本発明の実施例を図面を参照して説明す
る。 第４図は候補文字ラテイスから候補列を作成す
る候補列出力部に上記の遷移行列に基く認識処理
を適用した装置のブロツク図である。 第４図において、文節音声入力部１に入力され
た音声情報は次段の音響処理・比較部２に入力さ
れる。この音響処理・比較部２は従来公知のもの
であり、例えば文節音声入力部１に入力された文
節音声信号が音響処理部２により単音節毎に特徴
抽出処理が行なわれ、各単音節毎の特徴パターン
が同処理部２内のバツフアに一時記憶される。一
方記憶装置３には各単音節毎の標準パターンP_i
（ｉ＝１〜Ｎ）が記憶されており、この標準パタ
ーンP_iが順次読出されて処理・比較部２において
該処理部内のバツフアに記憶された入力音声の入
力特徴パターンとのマツチング計算が行なわれ、
最も近似したものが第１候補として、また順次近
似したものが次候補として選出され、その結果が
候補音節ラテイスメモリ４に記憶される。 上記候補音節ラテイスメモリ４に記憶された複
数個の候補音節の時系列は候補列作成部５及び遷
移行列メモリ６を備えた候補列出力部７に入力さ
れ、該候補列出力部７において、遷移行列メモリ
６の内容を参照して遷移不可能な音節遷移を含む
候補列は除外して、遷移可能な候補列のみ、信頼
度の高い組合せ順に作成され、この候補列と辞書
８に記憶された文節とが辞書照合部９により照合
され、一致すればその結果が文節出力部１０に出
力されるように構成されている。 次に上記候補列出力部７で実行されている遷移
行列を用いた候補音節列作成動作について、第５
図に示す遷移行列を用いた候補列作成の処理ブロ
ツク図を参照して説明する。 上記第４図に示した音響処理・比較部２から出
力された複数個の候補音節の時系列を記憶する候
補音節ラテイスメモリ４の内容をもとに、候補音
節列作成部１１において信頼度の高い順に候補列
が作成され、その結果が候補音節列バツフア１２
に一次記憶される。この候補音節列バツフア１２
の記憶された候補音節列は遷移行列参照部１３に
おいてメモリ６に記憶された遷移行列：Ｍ（Ｘ，
Ｙ）を参照して、遷移可能か不可能かを次式(3)に
よつて判定部１４において判定し、可能な候補列
のみ候補音節列書込み部１５を介して候補音節列
出力バツフア１６に記憶していく。 今第ｊ番目の候補音節列を Aj＝（a₁，a₂，……，a_I） 但し、a_i：第ｉ番目の音節番号 Ｉ：列の音節数 とした場合、判定部１４による遷移行列Ｍ（Ｘ，
Ｙ）を用いた候補列否定は Ｍ（０，a₁）＝０（ｉ＝１） Ｍ（a_i-1，a_i）＝０，（ｉ＝２〜Ｉ） Ｍ（a_I，０）＝０，（ｉ＝Ｉ＋１） ……(3) のいずれか一つが成立した場合に成される。 この(3)式において、いずれか一つが成立した遷
移不可能な音節列を含んだ候補音節列は除外さ
れ、次の候補音節列について同様の判定を行な
い、遷移可能な候補音節列のみが出力バツフア１
６に記憶される。 今、一文節音声として「国民は」を入力した場
合、音響処理・比較部２の処理により候補音節ラ
テイスメモリ４に次表の如き候補音節が時系列に
記憶される。

【表】 このメモリ４に記憶された音節ラテイスを基
に、信頼度の高い順に候補列が作成され、遷移行
列：Ｍ（Ｘ，Ｙ）を参照して作成された候補列が
遷移可能なもののみが出力され、この例の場合に
は候補音節列が次の如く出力される。

【表】 遷移行列を参照しない従来方式によれば信頼度
の最も高い候補列として「GOKUPINWA」が出
力されにことになるが、本発明方式によれば、こ
の候補列の音節の遷移例えば“KU”から“PI”
が遷移不可能であると遷移行列：Ｍ（Ｘ，Ｙ）を
用いて判断され、以後の辞書照合処理から除外さ
れる。 以上の遷移行列は１次遷移であるが、２次遷
移、更には一般的なＭ次遷移まで同じ手法で拡張
することができる。 なおＭ次の遷移行列の作成は上述の式(2)に従
い、候補音節列の否定は次に示す式(4)によつて行
うことが出来る。 即ち、Ｍ次遷移行列：Ｍ（X₁，X₂，X₃，……，
M_M，Ｙ）への拡張の場合、第ｊ候補列をAj＝
（a₁，a₂，……，a_I）とすると Ｍ（a_i-M，a_i-(M-1)，……，a_i）＝０（ｉ＝１〜Ｉ
＋１） ……(4) （但し ０，＞Ｉのときａ＝０） のいずれか一つが成立した場合に否定が成され
る。 なお、Ｍの次数を大きくとれば、候補音節列の
限定が強くなり、本発明装置による効果は大きく
なる。 上記した、本発明装置による認識対象は文節に
限らず、音節、単語、文章でもよく、また細分化
された単位は音節に限らず、音韻、単語でもよ
い。 またアルフアベツト等の文字列でもよい。 本発明は一般に認識対象語を構成する細分化し
た単位の遷移関係の存在する文字列であれば適用
可能である。 ＜効果＞ 以上の如く、本発明によれば確度高く、正しい
候補列を抽出することが出来るため、正しい文節
等を認識する確度が高くなり、結果的に高次の辞
書照合等の処理量を減少させることが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は１次遷移行列を示す図、第２図は文字
列の遷移を書込んだ遷移行列例を示す図、第３図
は文節文字列の遷移行列例を示す図、第４図は本
発明の実施された認識装置の構成を示すブロツク
図、第５図は本発明に係る候補列作成処理ブロツ
ク図である。 ２……音響処理・比較部、４……候補音節ラテ
イスメモリ、５……候補列作成部、６……遷移行
列メモリ、７……候補列出力部、８……辞書メモ
リ、９……辞書照合部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 一区切りの認識すべき情報をより細分化され
   たＮ個の音節で認識する装置に於いて、 認識すべき所定の単位音節列について予め（Ｎ
   ＋１）個の単位音節間の接続非接続情報を記憶す
   る音節間接続情報メモリと、入力された音声を音
   響処理、比較処理して候補音節ラテイスを生成す
   る手段と、生成された候補音節ラテイスに基いて
   候補列を生成する手段と、生成した候補列の中か
   ら、前記メモリの音節間接続情報に基いて接続可
   能な候補列のみ生成する手段と、生成した接続可
   能な候補列の辞書照合等の処理を行ない、妥当な
   単位文字列を認識結果として出力する手段とを備
   えたことを特徴とする認識装置。