JPH0570838B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は音声認識装置の標準パターンの利用者
の声質に対する適応方式に関する。

（従来技術とその問題点） 音声認識技術は近年急速に向上し、計算機への
データ入力、各種機械システムへの制御指令入力
等に広く利用されるようになつている。しかし、
その認識性能は理想的なものとは言えず、利用者
本人の音声による標準パターン登録が必要である
とか、誤認識が発声するとかいつた問題が残され
ている。

これら既存のシステムはすべてパターンマツチ
ングの原理によつて動作するように設計されてい
る。これは各単語ごとに標準パターンを用意して
おき、未知入力パターンが与えられると、これら
標準パターンと比較を行つて最も類似したものを
探索することによつて判定を行うという原理であ
る。通常、標準パターンは利用者が本人の発音に
よつて登録する。これは同一単語であつても人に
よつて音声の特徴が大幅に異なるという個人差の
問題に対処するためである。

しかし、同一人による同一単語の発音であつて
も、音声のパターンは様々に変化する。このうち
時間方向の伸縮に関しては、特願昭45−53896号
明細書に記されるごとく、動的計画法を利用した
パターンマツチング手法（DPマツチングと呼ば
れている）が開発され有効に利用されている。こ
の他に、母音の無声化、鼻母音化、などいわば周
波数方向の変動というべきものがあり、これに対
してはDPマツチングのような有効な方策が見付
かつていない。

このような種類の変動（以下単に変動と呼ぶ）
に対する方策として、同一単語に対して複数個の
標準パターンを用意しておき、これによつて実際
の入力パターンが、いずれかの標準パターンと一
致するようにしようとする方法がとられる。すな
わち、利用者が各単語をそれぞれ複数回発声して
登録を行い、これらが実際に発声し得る周波数方
向の変動の代表例になつていると期待して用いる
ことによつて、パターン変に起因する誤認識を低
減しようとするものである。しかし、多量の標準
パターンを用意するには、それなりに大容量のメ
モリーが必要となり、結果として、音声認識装置
が高価になるという欠点がある。それに加えて、
利用者が多数回発声登録しても、それで実際に生
起し得るパターン変動を総てカバーできるという
保証がないという問題がある。むしろ普通の利用
者は緊張してしまつて、一定のかしこまつた発声
を繰り返してしまい、種々の変動パターンが登録
できないことが多い。

（発明の目的） 本発明は従来の標準パターン適応方式の有する
上記欠点を改良し、標準パターンのメモリー効率
が良く、かつ登録されなかつた変動を持つた音声
パターンをも高い精度で認識できる標準パターン
適応方式を実現し、高性能で、しかも安価な音声
認識装置を提供することを目的とする。

（発明の構成） 本発明によれば、標準パターン適応方式は、特
徴の時系列のネツトワークとして標準パターンを
表現し、それと利用者の発声による音声パターン
とをマツチングさせてネツトワーク中に最適パス
を定め、この最適パス上の上記特徴を上記音声パ
ターンによつて修正することを特徴とする標準パ
ターン適応方式が得られる。

また、本発明によれば、特徴の時系列のネツト
ワークとして表現される標準パターンと利用者の
発声による音声パターンとをマツチングさせてネ
ツトワーク中に最適パスを定め、最適パス上の上
記特徴と、それに対応する上記音声パターン中の
特徴とが所定の基準以上類似しているときに限つ
て前記標準パターン特徴を該音声パターン特徴に
よつて修正することを特徴とする標準パターン適
応方式が得られる。

さらに本発明によれば、特徴の時系列のネツト
ワークとして表現される標準パターンと利用者の
発声による音声パターンとをマツチングさせてネ
ツトワーク中に最適パスを定め、最適パス上の上
記特徴と、それに対応する上記音声パターン中の
特徴とが、所定の基準以上類似している部分では
前記標準パターン特徴を該音声パターン特徴で修
正し、所定の基準以上類似していない部分におい
ては、該部分に並列する新たなパスを、該音声パ
ターン特徴をもとにして作成することを特徴とす
る標準パターン適応方式が得られる。

（作用） 特願昭57−165413号明細書には標準パターンを
特徴の時系列ネツトワークとして表現し、それを
時系列標準パターンとマツチングさせることによ
つて認識を行う方法が示されている。このように
標準パターンをネツトワーク表現すると、標準パ
ターン記憶のためのメモリー効率が高いという利
点がある。いま、例として数字音声“８”（／
hat∫i／）の場合について考察する。この単語の
発音は通常は／hat∫i／であるが、語頭の母音／
ａ／が無声化して／ａΓ／（下部の“Γ”は無声化
を意味する）となつたり、語尾の母音／ｉ／が無
声化して／ｉΓ／となつたりすることが知られてい
る。このような現象は相互独立に発生するので、
結果として第１図に示すような(a)，／hat∫i／，
(b)，／ｈａΓt∫ｉΓ／，(c)，／ｈａΓt∫ｉΓ／(d)
，／
hat∫i／、の計４種の変動が発生することになる。
第１図は、いわゆるオートマトン表現であり、初
期状態０より出発して、音韻ｈ，ａ（ａΓ），t∫，ｉ
（ｉΓ）を受け取つて順次、状態１，２，３と進み、
最終状態４に至つて終了する。

ある状態から次の状態へある入力（この場合は
音韻）を受けて移ることは遷移と呼ばれる。この
場合の入力としては音韻を示す記号でもよいが、
一般的には、それぞれの入力（例えば／ａ／に対
応するもの）が特徴を示す量（例えばベクトル）
の時系列となつていてもよい。

第１図のａ，ｂ，ｃ，ｄの例はそれぞれの種類
の変形（の組合せ）に対して独立の標準パターン
を用意する場合を示している。このような場合
に、利用者本人の発声によつて登録されなかつた
種類の変動に対しても高い精度で認識できる方式
が昭和59年８月１日に出願された特許明細書「標
準パターン登録方式」に記載されている。しか
し、このような方式は、もともと各種変動に対し
て独立に標準パターンを用意する必要があるため
記憶量が大になるという欠点があつた。

そこで、本発明においては第２図の如く、標準
パターンをネツトワーク状（分岐を含む）オート
マトンとして表現することを前提としている。こ
のように表現すると標準パターン記憶のためのメ
モリ量が大幅に低減されるという利点がある。す
なわち、記憶量はほぼ、オートマトンの状態
（節）と状態（節）を結ぶ遷移（枝）の数に比例
するが、第１図のａ，ｂ，ｃ，ｄでは計16個であ
るのに対して、第２図では６個となつている。

このように分岐を有するオートマトン表現され
る標準パターンのことをネツトワーク表現される
標準パターンと呼ぶ。第１，２図の“○”（状態）
のことを節と呼び、“→”（状態遷移）のことを枝
と呼ぶのはグラフ理論での術語によるものであ
る。なお、第２図の各枝に対しては／ｈ／，／
ａ／のような記号が存在するのではなくて、前記
特願昭57−156413号明細書での標準パターン記述
と同様に音声の特徴の時系列が対応しているので
ある。

いま例として、音韻／ｈ／に対応する特徴をベ
クトル列b₁b₂b₃で示す。同様にして各音韻に ／ｈ／ ／ａ／ ／ａΓ／ ／t∫／ ／ｉ／ ／ｉΓ／b₁b₂b₃ b₄b₅b₆b₇b₈ b₉b₁₀b₁₁ b₁₂b₁₃ b₁₄b₁₅b₁₆b₁₇ b₁₈b₁₉b₂₀ (1) なるベクトル列を対応づける。前記特願昭57−
156413号明細書にはこのような標準パターンを Ｂ＝b₁b₂b₃｛b₄b₅b₆b₇b₈／b₉b₁₀b₁₁｝b₁₂b₁₃｛b₁₄
b₁₅b₁₆b₁₇／b₁₈b₁₉b₂₀｝ (2) と表現し、入力パターン Ａ＝a₁ b₂……a_i……a_I (3) とのマツチングを行う装置が記載されている。こ
のパターンマツチング装置を用い、(2)式の如き標
準パターンを所要の単語毎に用意しパターンマツ
チング法を行うことにより、小量の標準パターン
メモリ量で、しかもパターンの変動に対して安定
な認識を行うことができる。

ここで問題になるのは標準パターンＢを如何し
て作成するかという点である。これに対しては本
発明では次の２点を基本方針としている。

(1) 予想される種類の変動はあらかじめネツトワ
ーク中の技として組み込んでおき原形標準パタ
ーンを用意する。この処理は大量のサンプル発
声のパターンを目視と手作業によつて実行でき
る。

(2) このままでは利用者本人の発声パターンが考
慮されていないので認識率が低いと予想され
る。そこで、この原形標準パターンを本人の発
声によつて修正する。

上記の内、(1)は人間が介在してのオフライン処
理であつてよく、その方法に関しては本発明の関
与するところではないので、これ以上の説明は省
略する。

以下、上記(2)を実行する方式について説明す
る。いま原形標準パターンとして第２図のネツト
ワーク、すなわち(2)式のＢが与えられていると
し、(3)式のＡを利用者本人の発声による音声パタ
ーンとして、これを用いて原形標準パターンＢを
修正する場合について述べる。

音声パターンＡと原形標準パターンＢとをマツ
チングして、入力パターンＡの各特徴a_iが標準パ
ターンのどの特徴に対応づけられるかを定める。
この対応づけを定める方法としては前記特願昭57
−156413号明細書に記さているスタツクを用いる
DPマツチング法を改良し用いることによつても
可能であるが、ここでは、より理解し易い方法の
例を示す。第２図のネツトワークを展開して第１
図のａ，ｂ，ｃ，ｄのような形に変換する。(1)，
(2)式の形式で考えると次の４種の時系列に変換さ
れる。

B₁＝b₁b₂b₃b₄b₅b₆b₇b₈b₁₂b₁₃b₁₄b₁₅b₁₆b₁₇ B₂＝b₁b₂b₃b₉b₁₀b₁₁b₁₂b₁₃b₁₈b₁₉b₂₀ B₃＝b₁b₂b₃b₄b₅b₆b₇b₈b₁₂b₁₃b₁₉b₂₀ B₄＝b₁b₂b₃b₉b₁₀b₁₁b₁₂b₁₃b₁₈b₁₉b₂₀ (2)′ これらを統一的に示すために添字をつけなおし
て Ｃ＝c₁c₂……c_j……c_J (4) と表現する。例えばB₄の場合 c₁＝b₁，c₂＝b₂，c₃＝b₃，c₄＝b₉ c₅＝b₁₀，c₆＝b₁₁，c₇＝b₁₂，c₈＝b₁₃ c₉＝b₁₈，c₁₀＝b₁₉，c₁₁＝b₂₀（Ｊ＝11） (5) となる。

特願昭46−62782号明細書にはこのような時系
列ＡとＣとの間で、特徴a_iとc_jとの間の対応を、
写像ｊ＝ｊ（ｉ）として定め、対応づけられた特
徴同士の距離が、全体として最小になるようにす
る手段が記載されている。これによつて得られる
写像ｊ＝ｊ（ｉ）によると音韻／ｈ／，／
ａ／，／t∫／，／ｉ／に属するベクトルa_iとc_jと
が正確に対応づけられるとされている。このため
に特願昭46−62782号明細書では(12)，(13)式に動
的計画法漸化式 ｇ(i,j)＝ｄ(i,j)＋Minｇ(i-1,j) ｇ(i-1,j-1) ｇ(i-1,j-2) (6) を、初期条件 ｇ（１，１）＝ｄ（１，１） (7) のもとに計算するという、いわゆるDPマツチン
グの処理を実行している。ここにｄ（ｉ，ｊ）は
a_iとc_jとの距離‖a_i−c_j‖である。(6)式の計算並行
して右辺〔 〕内の最小値が第１式、第２式であ
るそれぞれの場合に応じてＷ（ｉ，ｊ）＝０，１，
２の値をテーブル状に記憶しておく。これをもと
にして次のような漸化的処理によつて写像ｊ（ｉ）
を定める。

ｊ（Ｉ）＝Ｊ ｊ（ｉ−１）＝ｊ（ｉ）−Ｗ（ｉ，ｊ（ｉ）） (8) また(5)式の計算結果として得られるｇ（Ｉ，Ｊ）
はパターンＡとＣとの間の距離Ｄ（Ａ，Ｃ）とな
ることが知られている。

いまパターンＣとして前記のＢを展開したパタ
ーンB₁，B₂，B₃，B₄を代入して(6)(7)式によるDP
マツチングを繰り返し実行して距離Ｄ（Ａ，B₁），
Ｄ（Ａ，B₂），Ｄ（Ａ，B₃），Ｄ（Ａ，B₄）を求め
る。これら距離が最小となるB_nを求めると、こ
の音声パターンＡはB_nと同じ傾向の変動を持つ
ていることになる。そこで原形標準パターンＢの
中のB_nに対応する枝列（最適パスと呼ぶ）上の
特徴を音声パターンＡの特徴で修正する。かくす
ると、同一傾向の変動である限り、利用者本人の
特徴がマツチングに使用されることになるので、
正確な認識動作が可能となる。

上記の最適パス上の特徴の修正操作を具体例を
用いて説明する。距離Ｄ（Ａ，B_n）が最小となる
展開パターンがB₄であつたとする。この場合第
２図では技／ｈ／，／ａΓ／，／t∫／，／ｉΓ／の最
適パス上の特徴、すなわち(5)式のc_jが修正される
ことになる。(8)式によつて得られる写像ｊ＝ｊ
（ｉ）によつて時系列ｃの中でa_iに対応づけられ
るべきc_jが定まるので、このc_jに(5)式によつて対
応づけられる特徴ｂをa_iによつて置換する。例え
ば ……ｊ（３）＝４，ｊ（４）＝４，ｊ（５）＝６…… となつたときは a₃→b₉（＝c₄） a₄→b₉（＝c₄） a₅→b₁₀（＝c₅） (9) なる置換によつて修正を行う。

このような修正は１個の原形標準パターンに対
して複数の音声パターン（当然同一語のもの）を
繰り返し与えて行なうのがよい。かくして標準パ
ターンの（利用者に対する）適応化が完成する。

このようにして得られる標準パターンＢは、ネ
ツトワーク表現されているためにメモリ量が少な
くてよく。利用者本人の発声に現われる種類の変
動に対しては適応化が完成している。また、たま
たま利用者本人の発声に現れなかつた種類の変動
に対しては原形標準パターンとして与えられた枝
が残されている。それゆえ、このような標準パタ
ーンの適応処理を各単語毎に行つて、これら標準
パターンＢを用い、前記特願昭57−156413に記載
されている手段によつて入力パターンとのパター
ンマツチングを行うことにすると、小形でかつ高
精度の音声認識が可能になる。

（実施例） 第３図は本発明による第１の実施例を説明する
ためのブロツク図である。制御部１０は制御信号
ｎ，ｍを発生して全体の動作を制御する。この認
識装置の動作は標準パターンを利用者本人の性質
に適応させるための適応モードと、実際に認識を
行うための認識モードとに分れている。まず本発
明が直接関与する適応モードについて説明する。

いま認識対象単語として数字“０”，“１”…ｎ
…“９”を考える。各単語ｎには原形標準パター
ンBⁿが(2)式に例示した形式で記憶部１４に記憶
されている。これらは前記制御部１０よりの制御
信号ｎによつて指定されて読み出され、バツフア
１５に送られて適応処理される。いまｎ＝８とし
て数字８の標準パターンB⁸が適応処理される場
合の例を示す。添字８を省略して、第２図に対応
する(2)式のＢの形で示して説明する。

マイクロホン１１から利用者本人の発声による
“８”の音声が入力され、前処理部１２で分析処
理され、(3)式の音声パターンＡの形に変換されバ
ツフア１３に入力される。この時点以後、前記制
御部１０からの制御信号ｍは、１，２，３，４，
５の値をとつて変化される。これに応じて前記バ
ツフア１５から、前記原形パターンを展開したパ
ターンB¹，B²，B³，B⁴が発生され、それぞれが
(4)式のパターンＣとしてバツフア１６に送られ、
前記の入力パターンＡと、第１マツチング部１７
でマツチング処理される。第１マツチング部１７
は前記特願昭46−62782号明細書の第５図と同様
に構成され、前記(6)，(7)，(8)式の如き処理によつ
て、距離Ｄ（Ａ，Ｃ）と、写像ｊ（ｉ）とが出力さ
れる。

最小値検出部１８では、各Ｃ＝B_nに対して計
算される距離Ｄ（Ａ，Ｃ）が最小となるｍ＝m′を
定める。このｍ＝m′に対応する写像ｊ（ｉ）は写
像バツフア１９に保持される。いま先の原理説明
の場合と同様m′＝４であつたとする。変換記憶
部２０にはB₄を発生するためのc_jとb_kとの対応
（(5)式のような対応づけ）が記憶されている。こ
の対応づけと、前記写像バツフア１９に保持され
る写像を用いて(9)式に例示したごとく、c_j（ｉ）
に対応するベクトルb_kを定め、これをa_iによつて
置換することにより、標準パターンの修正を行う
という処理が修正部２１で実行される。このよう
に修正された標準パターンは前記記憶部１４に数
字４の標準パターンB⁸として記憶される。

このような処理を数字０〜９について行なうこ
とに適応モードが終了する。

次に認識モードについて簡単に説明する。この
モードではバツフア１３に入力されるパターンＡ
は未知の入力パターンである。このパターンは第
２マツチング部２２に導かれ、そこで前記記憶部
１４に保持されている適応済みの標準パターン
Bⁿ（ｎ＝０，１，……９）と比較される。このマ
ツチング部の構成は前記の特願昭57−156413号明
細書の第７図と同様である。ただし、この文献で
はオンライン文字認識への応用を例示しており、
音声認識を対象としている本発明の場合には上記
第７図の距離計算部２６を、特徴a_iと特徴b_jとの
距離を算出する形式に変更する。

このマツチング部によつて入力パターンＡと各
標準パターンBⁿとの距離Ｄ（Ａ，Bⁿ）が算出され
る。これらは最小値検出部２３によつて相互比較
され、最小となるｎ＝ｎ＾が決定される。このｎ＾が
認識結果として出力される。

以上第１の実施例について説明したが、第１の
実施例においては、次のような問題点が残されて
いる。第２図の例で述べると、原形標準パターン
Ｂには母音／ａ／としては正常な音声／ａ／と無
声化した発声／ａΓ／の２種の変動が用意されてい
る。母音の変動には、この他に鼻音化という現象
があることが知られており、／ａ〜／（〜は鼻音化
を示す）なる変動パターンが発声し得る。いま音
声パターンＡに／ａ〜／なる変動があるとき、これ
を用いて適応を行うと、／ａ／または／ａΓ／のい
ずれかの枝（ここでは／ａΓ／とする）が／ａ〜／の
特徴によつて置換されてしまう。こうなると正常
な母音／ａ／の枝が消減してしまい、／hat∫i／
あるいは／hat∫ｉΓ／なる発声に対する認識が劣化
することになる。

以下に述べる第２の実施例は、上記の如く原形
標準パターンＢに存在しなかつた種類の変動を有
する音声パターンＡを用いて適応処理を行なつて
も、原形標準パターンに劣化を生じない標準パタ
ーン適応方式を提供するものである。

本発明の第２の実施例は、特徴の時系列のネツ
トワークとして表現される標準パターンと利用者
の発声による音声パターンとをマツチングさせて
ネツトワーク中に最適パスを定め、最適パス上の
上記特徴と、それに対応する上記音声パターン中
の特徴とが所定の基準以上類似しているときに限
って前記標準パターン特徴を該音声パターン特徴
によつて修正することを特徴とする。

かくの如く適応することにすると、正常母音／
ａ／に対しても、無声化母音／ａΓ／に対しても鼻
音化母音／ａ〜／は一定以上異なつたパターンであ
るので、類似性は基準値以下となり、修正によつ
て／ａ／，／ａΓ／の枝が消減することはなく、し
たがつて原形標準パターンが劣化するという現象
は回避できる。

第３図において、第１マツチング部１７によつ
て(6)式を実行するためにa_iとc_jの距離ｄ（ｉ，ｊ）
が算出されている。前記修正部でc_j(i)に対応する
ベクトルb_kを修正するとき、前記の距離ｄ（ｉ，
ｊ（ｉ））が所定の基準値以下であると、b_kをa_iで
置換するという処理を省略する。

かくすると、原形標準パターンに含まれていな
い音声パターンで適応化を行なつても、標準パタ
ーンが劣化することはない。

以上述べた第２の実施例により、第１の実施例
において残されていた原形標準パターンに含まれ
ない種類の変動を持つた音声パターンを用いて適
応処理を行なつても標準パターンが劣化するとい
う問題をも防止することができた。しかし、この
第２の実施例においても原形標準パターンネツト
ワークの枝として組み込まれていない種類の変動
は、そのような変動を持つたパターンＡを用いて
適応処理を行つても、永久に標準パターン中に組
み込まれることが無いという欠点が残されてい
る。例えば第２図の原形標準パターンＢには／
ａ／が鼻音化した／ａ〜／なる枝が含まれていない
ので、／ｈａ〜t∫ｉΓ／なる音声パターンＡを用いて
適応処理を行つても、第２の発明の処理では／
ａ〜／の特徴を持つた枝は発生せず、したがつて／
ｈａ〜t∫i／あるいは／ｈａ〜t∫ｉΓ／なる音声パタ
ー
ンの認識は上手く行かない。

以下に述べる第３の実施例は上記欠点をも改良
し、原形標準パターンネツトワークに組込まれて
いなかつたような種類の変動をも学習し適応し得
るものである。

本発明の第３の実施例は、特徴の時系列のネツ
トワークとして表現される標準パターンと利用者
の発声のよる音声パターンとをマツチングさせて
ネツトワーク中に最適パスを定め、最適パス上の
上記特徴と、それに対応する上記音声パターン中
の特徴とが、所定の基準以上類似している部分で
は前記標準パターン特徴を該音声パターン特徴で
修正し、所定の基準以上類似していない部分にお
いては、該部分に並列する新たなパスを、該音声
パターン特徴をもとにして作成することを特徴と
する。

第２図、あるいは(2)式に示す原形標準パターン
Ｂを考える。これに対して、／ｈａ〜t∫ｉΓ／なる音
声パターンＡを用いて適応化処理を行うとする。
第３図の第１マツチング部で得られる写像ｊ（ｉ）
と距離ｄ（ｉ，ｊ）を参照する修正部２１では／
ａ〜／に属するベクトルa_iとそれに対応するc_j(i)と
の距離ｄ（ｉ，ｊ（ｉ））が、／ａ／あるいは／
ａΓ／と／ａ〜／との不一致に起因して大となること
が検知できる。これらの部分では、第４図のよう
に、／ａ〜／の特徴を音声パターンから抜きとつて
並べ、新たな枝を付加する。(2)式は例えば次のよ
うになる。

Ｂ＝b₁b₂b₃｛b₄b₅b₆b₇b₈／b₉b₁₀b₁₁／a₃a₄a₅｝b₁₂
b₁₃｛b₁₄b₁₅b₁₆b₁₇／b₁₈b₁₉b₂₀｝ (10) ここにa₃a₄a₅が鼻音化母音／ａΓ／に対応する特
徴として音声パターンＡから抜き出したものであ
る。かくすると、あらかじめ原形標準パターンＢ
に組み込まれていない種類の変動をも自動習得し
て適応することが可能となつた。

以上、本発明の原理を実施例に基づいて説明し
たがこれらの記載は本発明の権利範囲を限定する
ものではない。特に標準パターン特徴b_jをa_iによ
つて修正する方法としてa_iによるb_jの置換の例を
示したが、b_jとa_iの（荷重）平均によることもで
きる。またネツトワーク標準パターンの表現及び
取り扱い方法としては別の方法（例えば特願昭58
−131438号明細書に記載の方式）によることもで
きる。さらに、音声の単位は数字のような単語で
なく、子音・母音音節、子音・母音・子音音声等
の別の単位であつてもよい。

（発明の効果） かくの如き適応方式を用いると、標準パターン
記憶量が少なく、かつ話者適応性が良く、適応モ
ードで入力されなかつた種類の変動を正しく認識
できる話者適応が可能となつた。

【図面の簡単な説明】

第１図、第２図、第４図は原理説明図、第３図
は実施例ブロツク図である。 図において、１０……制御部、１１……マイク
ロホン、１２……前処理部、１３……バツフア、
１４……記憶部、１５……バツフア、１６……バ
ツフア、１７……第１マツチング部、１８……最
小値検出部、１９……写像バツフア、２０……変
換記憶部、２１……修正部、２２……第２マツチ
ング部、２３……最小値検出部、である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 特徴の時系列のネツトワークとして表現され
   る標準パターンと利用者の発声による音声パター
   ンとマツチングさせてネツトワーク中に最適パス
   を定め、この最適パス上の上記特徴を上記音声パ
   ターンによつて修正することを特徴とする標準パ
   ターン適応方式。 ２ 特徴の時系列のネツトワークとして表現され
   る標準パターンと利用者の発声による音声パター
   ンとをマツチングさせてネツトワーク中に最適パ
   スを定め、最適パス上の上記特徴と、それに対応
   する上記音声パターン中の特徴とが所定の基準以
   上類似しているときに限つて前記標準パターン特
   徴を該音声パターン特徴によつて修正することを
   特徴とする標準パターン適応方式。 ３ 特徴の時系列のネツトワークとして表現され
   る標準パターンと利用者の発声による音声パター
   ンとをマツチングさせてネツトワーク中に最適パ
   スを定め、最適パス上の上記特徴と、それに対応
   する上記音声パターン中の特徴とが、所定の基準
   以上類似している部分では前記標準パターン特徴
   を該音声パターン特徴で修正し、所定の基準以上
   類似していない部分においては、該部分に並列す
   る新たなパスを、該音声パターン特徴をもとにし
   て作成することを特徴とする標準パターン適応方
   式。