JPH0562359B2 - - Google Patents
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- JPH0562359B2 JPH0562359B2 JP59013422A JP1342284A JPH0562359B2 JP H0562359 B2 JPH0562359 B2 JP H0562359B2 JP 59013422 A JP59013422 A JP 59013422A JP 1342284 A JP1342284 A JP 1342284A JP H0562359 B2 JPH0562359 B2 JP H0562359B2
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- JP
- Japan
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- similarity
- recognition
- standard pattern
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Description
【発明の詳細な説明】
［技術分野］
本発明は、入力された情報を認識する情報処理
方法に関し、特に情報を認識して得た結果の確か
らしさを知らせることのできる情報処理方法に関
する。
方法に関し、特に情報を認識して得た結果の確か
らしさを知らせることのできる情報処理方法に関
する。
［従来技術］
従来、入力情報を認識するときには、ただ認識
結果を出力し、確からしさがある程度より低い場
合はその旨伝えるような情報を付加して表示する
ものはあつた。
結果を出力し、確からしさがある程度より低い場
合はその旨伝えるような情報を付加して表示する
ものはあつた。
しかし、このような技術では認識結果がどの程
度確かであるのかがわからず、認識結果を監視し
ている者にとつては、入力情報各々の再現性がわ
からず、対策を立てられないという欠点があつ
た。
度確かであるのかがわからず、認識結果を監視し
ている者にとつては、入力情報各々の再現性がわ
からず、対策を立てられないという欠点があつ
た。
従来この種の装置では、予め発声者の標準音声
を入力し、この入力信号に所定の変換を施してい
くつかの特徴ベクトルを抽出し、得られた特徴ベ
クトルの組合せから音声を認識してその認識が正
しければ抽出ベクトルをその認識概念とともに登
録フアイルに特徴標準パターンとして登録してお
く、また必要ならキーボード等からの文字、図形
または記号入力を前記得られた特徴ベクトルの組
合せに対応させて登録フアイルに特徴標準パター
ンとして登録しておく。
を入力し、この入力信号に所定の変換を施してい
くつかの特徴ベクトルを抽出し、得られた特徴ベ
クトルの組合せから音声を認識してその認識が正
しければ抽出ベクトルをその認識概念とともに登
録フアイルに特徴標準パターンとして登録してお
く、また必要ならキーボード等からの文字、図形
または記号入力を前記得られた特徴ベクトルの組
合せに対応させて登録フアイルに特徴標準パター
ンとして登録しておく。
次に、装置が通常の音声認識をするときは、前
記同様の変換で特徴ベクトルを抽出し、これを前
記登録フアイルの特徴標準パターンと比較して類
似度を計算し、最も入力音声に近い特徴ベクトル
を前記特徴標準パターンの中から選択して当該音
声の認識をするものであつた。従つて発声者は、
例えば認識結果を符号化した表示文字が正しい間
は、自己の発声の一様性や再現性を正しいものと
信じているが、表示文字が発声と違つたときに初
めて自己の発声が登録したときの標準パターンか
らずれたことを知る。しかし人の音声は様々な人
的コンデイシヨンにも強く依存するから、例えば
装置が認識を誤つたときには、もはやその音声は
登録時のものから徐々にずれて認識不能かあるい
は誤認識されるまでに変わつたものである場合が
多い。しかもそれまでには時間がたつており、発
声者が登録した際の音声の感じを思い出すことは
もはや困難であり、止むなく音声を再登録するよ
うなことも多かつた。
記同様の変換で特徴ベクトルを抽出し、これを前
記登録フアイルの特徴標準パターンと比較して類
似度を計算し、最も入力音声に近い特徴ベクトル
を前記特徴標準パターンの中から選択して当該音
声の認識をするものであつた。従つて発声者は、
例えば認識結果を符号化した表示文字が正しい間
は、自己の発声の一様性や再現性を正しいものと
信じているが、表示文字が発声と違つたときに初
めて自己の発声が登録したときの標準パターンか
らずれたことを知る。しかし人の音声は様々な人
的コンデイシヨンにも強く依存するから、例えば
装置が認識を誤つたときには、もはやその音声は
登録時のものから徐々にずれて認識不能かあるい
は誤認識されるまでに変わつたものである場合が
多い。しかもそれまでには時間がたつており、発
声者が登録した際の音声の感じを思い出すことは
もはや困難であり、止むなく音声を再登録するよ
うなことも多かつた。
［目的］
本発明は上述した従来技術の欠点に鑑みて成さ
れたものであるて、その目的とするところは、入
力情報の認識結果の確からしさを複数段階に分
け、段階を色情報で表わすことにより、その時々
の入力情報の再現性を判断することができ、その
ときにあつた入力時報への対策が立てられる様に
することにある。
れたものであるて、その目的とするところは、入
力情報の認識結果の確からしさを複数段階に分
け、段階を色情報で表わすことにより、その時々
の入力情報の再現性を判断することができ、その
ときにあつた入力時報への対策が立てられる様に
することにある。
［実施例］
以下、図面に従つて本発明に係る一実施例の音
声認識装置を詳細に説明する。第１図は一実施例
の音声認識装置の主要な機能構成を示すブロツク
図である。図において、１は音声を電気信号に変
換するマイクロホン、２は音声の電気信号を増幅
する増幅部、３は増幅された音声信号にスペクト
ル変換処理を施して様々な特徴ベクトルを抽出す
る特徴ベクトル抽出部、４は、標準音声の登録時
に、特徴ベクトル抽出部３で抽出された特徴ベク
トルを特徴標準パターンとして登録する標準パタ
ーン登録部、５は、通常の音声の認識時に、特徴
ベクトル抽出部３で抽出された特徴ベクトルと標
準パターン登録部４から読み出された特徴標準パ
ターンベクトルを比較し、両者の類似度を計算し
て最も高い類似度を得たものについてその該当単
語又は該当音素を識別して符号化する音声認識
部、６は音声認識部５で計算された類似度を複数
段階のレベルにクラス分けし、計算された類似度
のクラス分けに従つてこれに対応させた色情報を
選択出力する表示色選択部、７は認識部５で識
別、符号化された文字、図形または記号を表示す
る文字表示部７1と表示色選択部６で選択された
色情報を可視化して表示する色表示部７2とから
成る表示部である。
声認識装置を詳細に説明する。第１図は一実施例
の音声認識装置の主要な機能構成を示すブロツク
図である。図において、１は音声を電気信号に変
換するマイクロホン、２は音声の電気信号を増幅
する増幅部、３は増幅された音声信号にスペクト
ル変換処理を施して様々な特徴ベクトルを抽出す
る特徴ベクトル抽出部、４は、標準音声の登録時
に、特徴ベクトル抽出部３で抽出された特徴ベク
トルを特徴標準パターンとして登録する標準パタ
ーン登録部、５は、通常の音声の認識時に、特徴
ベクトル抽出部３で抽出された特徴ベクトルと標
準パターン登録部４から読み出された特徴標準パ
ターンベクトルを比較し、両者の類似度を計算し
て最も高い類似度を得たものについてその該当単
語又は該当音素を識別して符号化する音声認識
部、６は音声認識部５で計算された類似度を複数
段階のレベルにクラス分けし、計算された類似度
のクラス分けに従つてこれに対応させた色情報を
選択出力する表示色選択部、７は認識部５で識
別、符号化された文字、図形または記号を表示す
る文字表示部７1と表示色選択部６で選択された
色情報を可視化して表示する色表示部７2とから
成る表示部である。
第２図は第１図に示す構成の動作を説明するフ
ローチヤートである。ステツプS1ではマイクロ
ホン１から音声入力をする。ステツプS2では所
定のスペクトル変換により入力音声の特徴ベクト
ルを抽出する。ステツプS3では登録モードか否
かの判別をする。装置は標準音声の登録モードと
通常の音声の認識モードを有し、スイツチ手段
（図示せず）により予めいずれかのモードに選択
されている。登録モードであればステツプS4に
進み抽出された特徴ベクトルの組を特徴標準パタ
ーンとして登録する。フローはステツプS1に戻
り、次の音声入力を持つ。一般に音声入力はその
特徴ベクトルを分析するだけでもある程度の認識
が可能である。しかし、人の音声はそれぞれに特
徴があるので、実施例の装置は音声認識の高信頼
性を確保するため特徴標準パターンの登録方式を
採用している。さて、ステツプS3の判別で登録
モードでないときは通常の音声の認識モードであ
る。フローはステツプS5に進み音素や単語の符
号を格納する符号レジスタCRと、類似度の最大
値を格納するレジスタMRの内容を０に初期化す
る。ステツプS6では既に登録されている特徴標
準パターンがあるか否かの判別をする。登録パタ
ーンがあればステツプS7に進む際にその頭から
順々に特徴標準パターンを読み出す。ステツプ
S7ではステツプS2で抽出された特徴ベクトルと
ステツプS6で読み出された特徴標準パターンを
比較して類似度Xmを計算する。ステツプS8では
１つ前の比較で読み出された特徴標準パターンと
の間で計算したときの類似度をXm-1とするとき
に、現時点の類似度Xmとの大小を比較判別す
る。XmがXm-1より大きいときはステツプS9に
進んでレジスタCRに当該標準パターンに関連さ
せて登録しておいた音素や単語の符号を転送し、
レジスタMRには現時点の類似度Xmを転送する。
またステツプS8の判別がNOであれば何もせずに
フローはステツプS6に戻る。つまり以上の処理
でレジスタCRには現時点までに最もよく類似し
ていると判断される音素や単語等の符号が、また
レジスタMRにはそのときの類似度の値Xmが
夫々保持されることになる。このような処理を繰
り返して、やがてステツプS6の判別で、登録さ
れている標準パターンの終りにくると該判別は
NOになりステツプS10に進む。ステツプS10では
レジスタCRの内容を文字表示部７1に送つて該当
文字等の表示をする。ステツプS11ではレジスタ
MRの内容を表示色選択部６に送る。表示色選択
部６では、例えば類似度Xmの値100を最大とし
て、Xmが０〜59のときは赤色、Xmが60〜79の
ときは黄色、Xmが80〜100のときは青色のよう
にレベル分けして表示色の対応を決めておく。こ
の選択された色情報は色表示部７2に送られて対
応する色の表示を行う。フローはステツプS1に
戻つて次の音声の入力を持つ。このようにすれ
ば、発声者は自己の発声の状態をいつでもモニタ
できる。類似度Xmが80以上のときは青色が表示
されるから、発声者は安心して音声入力を続け
る。発声者は色表示の方式に慣れれば、表示の文
字自体を見ていちいち認識の正誤を確認するより
もずつと楽に装置を扱えるようになるであろう。
類似度Xmが60〜79のときは認識可能であるが要
注意でもある。つまり他の登録パターンとの間で
もこの程度の類似度が計算され得るから、装置は
誤認識する可能性が高い。発声者が黄色い表示を
見たときは、併せて認識結果の表示文字等にも注
意を払う必要がある。そしてどの音素や単語の類
似度が低かつたのかを直ちに知ることができるで
あろう。発声者はそのような音素や単語の発声に
ついて登録したときの発声からあまりかけはなれ
ないうちに発声のずれを知り、直ちに発声を修正
することが可能である。
ローチヤートである。ステツプS1ではマイクロ
ホン１から音声入力をする。ステツプS2では所
定のスペクトル変換により入力音声の特徴ベクト
ルを抽出する。ステツプS3では登録モードか否
かの判別をする。装置は標準音声の登録モードと
通常の音声の認識モードを有し、スイツチ手段
（図示せず）により予めいずれかのモードに選択
されている。登録モードであればステツプS4に
進み抽出された特徴ベクトルの組を特徴標準パタ
ーンとして登録する。フローはステツプS1に戻
り、次の音声入力を持つ。一般に音声入力はその
特徴ベクトルを分析するだけでもある程度の認識
が可能である。しかし、人の音声はそれぞれに特
徴があるので、実施例の装置は音声認識の高信頼
性を確保するため特徴標準パターンの登録方式を
採用している。さて、ステツプS3の判別で登録
モードでないときは通常の音声の認識モードであ
る。フローはステツプS5に進み音素や単語の符
号を格納する符号レジスタCRと、類似度の最大
値を格納するレジスタMRの内容を０に初期化す
る。ステツプS6では既に登録されている特徴標
準パターンがあるか否かの判別をする。登録パタ
ーンがあればステツプS7に進む際にその頭から
順々に特徴標準パターンを読み出す。ステツプ
S7ではステツプS2で抽出された特徴ベクトルと
ステツプS6で読み出された特徴標準パターンを
比較して類似度Xmを計算する。ステツプS8では
１つ前の比較で読み出された特徴標準パターンと
の間で計算したときの類似度をXm-1とするとき
に、現時点の類似度Xmとの大小を比較判別す
る。XmがXm-1より大きいときはステツプS9に
進んでレジスタCRに当該標準パターンに関連さ
せて登録しておいた音素や単語の符号を転送し、
レジスタMRには現時点の類似度Xmを転送する。
またステツプS8の判別がNOであれば何もせずに
フローはステツプS6に戻る。つまり以上の処理
でレジスタCRには現時点までに最もよく類似し
ていると判断される音素や単語等の符号が、また
レジスタMRにはそのときの類似度の値Xmが
夫々保持されることになる。このような処理を繰
り返して、やがてステツプS6の判別で、登録さ
れている標準パターンの終りにくると該判別は
NOになりステツプS10に進む。ステツプS10では
レジスタCRの内容を文字表示部７1に送つて該当
文字等の表示をする。ステツプS11ではレジスタ
MRの内容を表示色選択部６に送る。表示色選択
部６では、例えば類似度Xmの値100を最大とし
て、Xmが０〜59のときは赤色、Xmが60〜79の
ときは黄色、Xmが80〜100のときは青色のよう
にレベル分けして表示色の対応を決めておく。こ
の選択された色情報は色表示部７2に送られて対
応する色の表示を行う。フローはステツプS1に
戻つて次の音声の入力を持つ。このようにすれ
ば、発声者は自己の発声の状態をいつでもモニタ
できる。類似度Xmが80以上のときは青色が表示
されるから、発声者は安心して音声入力を続け
る。発声者は色表示の方式に慣れれば、表示の文
字自体を見ていちいち認識の正誤を確認するより
もずつと楽に装置を扱えるようになるであろう。
類似度Xmが60〜79のときは認識可能であるが要
注意でもある。つまり他の登録パターンとの間で
もこの程度の類似度が計算され得るから、装置は
誤認識する可能性が高い。発声者が黄色い表示を
見たときは、併せて認識結果の表示文字等にも注
意を払う必要がある。そしてどの音素や単語の類
似度が低かつたのかを直ちに知ることができるで
あろう。発声者はそのような音素や単語の発声に
ついて登録したときの発声からあまりかけはなれ
ないうちに発声のずれを知り、直ちに発声を修正
することが可能である。
第３図は他の一実施例の音声認識装置の主要な
機能構成を示すブロツク図である。図において第
１図と同等のものには同一番号を付して説明を省
略する。この実施例で特徴をなす構成は認識の確
実度計算部８である。確実度計算部８は過去に何
度か識別された同一種の音素や単語の識別単位ｉ
について音声認識部５から出力される類似度の時
系列データXiｍ，Xim-1，Xim-2，…Xim-oに重
みつき平均処理を行う。識別単位ｉとは例えば
“ア”の語に対応する音声である。あるいは同一
種の識別単位に限るのではなく、単純に時系列に
そつて過去に現れた順のどんな音素や単語でも認
識に用いられた類似度を混ぜこぜにした数個分の
確実度として計算してもよい。今、重み係数をai
とすると現時点における音声認識の確実度Ｙはai
０・Xiｍ＋ai -1・Xim-1＋…ai -o・Xim-oで与えら
れる。確実度計算部８はこうして求めた現時点の
確実度Yiｍを表示色選択部６に出力する。表示色
選択部６では例えば確実度の100を最大としてYi
ｍが０〜59のときは赤色、Yiｍが60〜79のときは
黄色、Yiｍが80〜100のときは青色のようにして
表示色の対応を決めておく。この色選択情報はカ
ラーCRT表示部９に送られて対応する色の表示
を行う。表示は例えば音声認識部５で符号化され
た文字等の表示に直接色を現すものである。従つ
て発声者は入力した音声が音素や単語に変換され
て表示される際に、その文字の色から認識の確実
度を知ることができる。通常は青色の文字が集つ
て入力音声に対応する音素や単語が組立てられる
であろう。その中にもし確実度の低い音素や単語
があるなら、その音素や単語だけ黄色く表示され
るから発声者はその音素や単語に対する自己の発
声が要注意であることを知り、直ちに発声の状態
を修正できる。また認識不能になることの多いも
のは赤色で表示されることになる。例えば認識で
きたときはその音素や単語を赤色で表示し、認識
できなかつたときは認識不能を示す所定の記号を
赤色で表示する。このようにして発声者は音声認
識の状態を統計的にとらえることが可能になる。
例えばａの重みづけを均一の値にすれば確実度Yi
ｍは過去のｎ＋１回分の平均類似度ということに
なり単純な認識確実度の傾向を把握できる。また
ａを最近の認識結果に近づくにつれ重みをおくよ
うに設定すれば単純平均に比べて認識確実度の応
答感度が良くなる。
機能構成を示すブロツク図である。図において第
１図と同等のものには同一番号を付して説明を省
略する。この実施例で特徴をなす構成は認識の確
実度計算部８である。確実度計算部８は過去に何
度か識別された同一種の音素や単語の識別単位ｉ
について音声認識部５から出力される類似度の時
系列データXiｍ，Xim-1，Xim-2，…Xim-oに重
みつき平均処理を行う。識別単位ｉとは例えば
“ア”の語に対応する音声である。あるいは同一
種の識別単位に限るのではなく、単純に時系列に
そつて過去に現れた順のどんな音素や単語でも認
識に用いられた類似度を混ぜこぜにした数個分の
確実度として計算してもよい。今、重み係数をai
とすると現時点における音声認識の確実度Ｙはai
０・Xiｍ＋ai -1・Xim-1＋…ai -o・Xim-oで与えら
れる。確実度計算部８はこうして求めた現時点の
確実度Yiｍを表示色選択部６に出力する。表示色
選択部６では例えば確実度の100を最大としてYi
ｍが０〜59のときは赤色、Yiｍが60〜79のときは
黄色、Yiｍが80〜100のときは青色のようにして
表示色の対応を決めておく。この色選択情報はカ
ラーCRT表示部９に送られて対応する色の表示
を行う。表示は例えば音声認識部５で符号化され
た文字等の表示に直接色を現すものである。従つ
て発声者は入力した音声が音素や単語に変換され
て表示される際に、その文字の色から認識の確実
度を知ることができる。通常は青色の文字が集つ
て入力音声に対応する音素や単語が組立てられる
であろう。その中にもし確実度の低い音素や単語
があるなら、その音素や単語だけ黄色く表示され
るから発声者はその音素や単語に対する自己の発
声が要注意であることを知り、直ちに発声の状態
を修正できる。また認識不能になることの多いも
のは赤色で表示されることになる。例えば認識で
きたときはその音素や単語を赤色で表示し、認識
できなかつたときは認識不能を示す所定の記号を
赤色で表示する。このようにして発声者は音声認
識の状態を統計的にとらえることが可能になる。
例えばａの重みづけを均一の値にすれば確実度Yi
ｍは過去のｎ＋１回分の平均類似度ということに
なり単純な認識確実度の傾向を把握できる。また
ａを最近の認識結果に近づくにつれ重みをおくよ
うに設定すれば単純平均に比べて認識確実度の応
答感度が良くなる。
［効果］
以上述べた如く本発明によれば、発声者はその
ときどきの音声認識の難易度を色によつて知るこ
とができる。色による表示は認識の大まかな状態
を知らせるには極めて都合が良い。また認識した
音素や単語を画面に表示して確認できるタイプの
装置では、その文字に直接色を加えることができ
る。従つて本来の処理目的の遂行のじやまになら
ず、しかも音素や単語毎に認識の難易度を知るこ
とができる。このようにすれば、発声者は比較的
早い時点で自己の標準からの発声のずれを知るこ
とができ、直ちに修正することができる。従つて
装置の認識率と信頼性の高い稼働が可能になる。
ときどきの音声認識の難易度を色によつて知るこ
とができる。色による表示は認識の大まかな状態
を知らせるには極めて都合が良い。また認識した
音素や単語を画面に表示して確認できるタイプの
装置では、その文字に直接色を加えることができ
る。従つて本来の処理目的の遂行のじやまになら
ず、しかも音素や単語毎に認識の難易度を知るこ
とができる。このようにすれば、発声者は比較的
早い時点で自己の標準からの発声のずれを知るこ
とができ、直ちに修正することができる。従つて
装置の認識率と信頼性の高い稼働が可能になる。
第１図は本発明に係る一実施例の主要な機能構
成を示すブロツク図、第２図は第１図に示す構成
の動作を説明するフローチヤート、第３図は本発
明に係る他の一実施例の主要な機能機構を示すブ
ロツク図である。
成を示すブロツク図、第２図は第１図に示す構成
の動作を説明するフローチヤート、第３図は本発
明に係る他の一実施例の主要な機能機構を示すブ
ロツク図である。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 複数の標準パターンを記憶し、 入力情報と前記標準パターンとの類似度を導出
し、 前記類似度を複数の段階で分けるレベル情報を
決定し、 前記レベル情報に対応する色情報を出力するこ
とを特徴とする情報処理方法。 ２ 前記類似度が最も高くなる標準パターンを表
わす信号を出力することを特徴とする特許請求の
範囲第１項に記載の情報処理方法。 ３ 前記出力する標準パターンに対応する文字情
報を、該標準パターンと前記入力情報の類似度の
レベルを表わす色情報で表示するよう制御するこ
とを特徴とする特許請求の範囲第２項記載の情報
処理方法。 ４ 前記入力情報は、音声を分析した情報である
ことを特徴とする特許請求の範囲第１項及び第３
項のいずれか１項に記載の情報処理方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59013422A JPS60158495A (ja) | 1984-01-30 | 1984-01-30 | 情報処理方法 |
| US08/137,816 US5359695A (en) | 1984-01-30 | 1993-10-19 | Speech perception apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59013422A JPS60158495A (ja) | 1984-01-30 | 1984-01-30 | 情報処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60158495A JPS60158495A (ja) | 1985-08-19 |
| JPH0562359B2 true JPH0562359B2 (ja) | 1993-09-08 |
Family
ID=11832690
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59013422A Granted JPS60158495A (ja) | 1984-01-30 | 1984-01-30 | 情報処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60158495A (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04235599A (ja) * | 1991-01-11 | 1992-08-24 | Fujitsu Ltd | 認識候補情報グループ別表示処理方式 |
| JPH09292895A (ja) * | 1996-04-25 | 1997-11-11 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ヒューマン・マシン・インタフェース装置 |
| DE10021389A1 (de) | 2000-05-03 | 2001-11-08 | Nokia Mobile Phones Ltd | Verfahren zum Steuern eines Systems, insbesondere eines elektrischen und/oder elektronischen Systems mit zumindest einer Anwendungseinrichtung |
-
1984
- 1984-01-30 JP JP59013422A patent/JPS60158495A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS60158495A (ja) | 1985-08-19 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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