JPH0652478B2 - 認識装置 - Google Patents
認識装置Info
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- JPH0652478B2 JPH0652478B2 JP57172786A JP17278682A JPH0652478B2 JP H0652478 B2 JPH0652478 B2 JP H0652478B2 JP 57172786 A JP57172786 A JP 57172786A JP 17278682 A JP17278682 A JP 17278682A JP H0652478 B2 JPH0652478 B2 JP H0652478B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ＜技術分野＞ 本発明は認識装置の改良に関し、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の改良に関するものである。
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の改良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ッチングを行って、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。
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ッチングを行って、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、このような従来の方法によれば、全ての音韻，
音節等の標準パターンと入力パターンとのマッチングを
行なって類似度を算出し、類似度の高いものから順に候
補音節等として出力している。
音節等の標準パターンと入力パターンとのマッチングを
行なって類似度を算出し、類似度の高いものから順に候
補音節等として出力している。
したがって、例えば拗音を含む単音節単位で認識する場
合、各音節単位全てについて１００種以上の単音節の標
準パターンと入力パターンとの間でマッチングを行う必
要があり、その処理時間が多大なものとなっていた。
合、各音節単位全てについて１００種以上の単音節の標
準パターンと入力パターンとの間でマッチングを行う必
要があり、その処理時間が多大なものとなっていた。
また、その後に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なう必要性があ
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
膨大なものになっていた。
位列の全てについて辞書照合処理を行なう必要性があ
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
膨大なものになっていた。
＜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、異なる課
題，分野等の異なる種類の認識すべき情報に応じた処理
を指定することが出来、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できる認識装置を提供するもの
である。
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、異なる課
題，分野等の異なる種類の認識すべき情報に応じた処理
を指定することが出来、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でき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入力
を音節等のより細分化された単位要素で認識する場合の
例を実施例として説明する。
を音節等のより細分化された単位要素で認識する場合の
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、認識対
象となる文節あるいは文章等の文字（単位要素）列につ
いて、その話題あるいは分野毎に、(Ｎ＋１)個の文字
（単位要素）間の接続関係である遷移関係を記述した異
なる遷移行列を複数種類記憶した遷移行列記憶手段と、
この遷移行列記憶手段に記憶された複数種類の遷移行列
より、認識すべき文字列の内容（種類，分野等）に応じ
て所望の遷移行列を指定する遷移行列指定手段と、この
遷移行列指定手段により指定された遷移行列にもとずい
て、音節（単位要素）ラティス生成時に、一音節（単位
要素）前のどの候補音節（単位要素）からも遷移しない
音節（単位要素）群は認識対照から除外し、または及び
候補列作成時に各候補列に対して遷移行列を参照し、遷
移しない音節（単位要素）の組合せを含む候補列は除外
する等の認識処理を行う処理手段とを備えて、次の高次
の辞書照合の際の処理量の削減を図るように構成されて
いる。
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、認識対
象となる文節あるいは文章等の文字（単位要素）列につ
いて、その話題あるいは分野毎に、(Ｎ＋１)個の文字
（単位要素）間の接続関係である遷移関係を記述した異
なる遷移行列を複数種類記憶した遷移行列記憶手段と、
この遷移行列記憶手段に記憶された複数種類の遷移行列
より、認識すべき文字列の内容（種類，分野等）に応じ
て所望の遷移行列を指定する遷移行列指定手段と、この
遷移行列指定手段により指定された遷移行列にもとずい
て、音節（単位要素）ラティス生成時に、一音節（単位
要素）前のどの候補音節（単位要素）からも遷移しない
音節（単位要素）群は認識対照から除外し、または及び
候補列作成時に各候補列に対して遷移行列を参照し、遷
移しない音節（単位要素）の組合せを含む候補列は除外
する等の認識処理を行う処理手段とを備えて、次の高次
の辞書照合の際の処理量の削減を図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、本発明の認識装
置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。
置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”“きゅ”“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っている。２つの
音節間の接続関係（“ち”から“きゅ”，“きゅ”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。例えばぱ行の音節の前には“ん”，“っ”以外は
こない。また“にゃ”は語頭にはこないし、“へ”（へ
と発生するもの）は語尾にこない。
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”“きゅ”“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っている。２つの
音節間の接続関係（“ち”から“きゅ”，“きゅ”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。例えばぱ行の音節の前には“ん”，“っ”以外は
こない。また“にゃ”は語頭にはこないし、“へ”（へ
と発生するもの）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)に従って記述して、第１図に示すような遷
移行列Ｍ（Ｘ，Ｙ）を作成する。
に示す式(1)に従って記述して、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（Ｍ，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。
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
ビットで記憶される。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。
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
ビットで記憶される。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って遷移行例メモリを“０”
に初期セット〔Ｍ(Ｘ,Ｙ)＝0〕する。
に初期セット〔Ｍ(Ｘ,Ｙ)＝0〕する。
次に文字列 但し、Ｉ：列の文字数 とした場合、次式(1) に従って、文字列 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
む遷移行列（１次）の作成を完了する。
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
む遷移行列（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）の例を第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）のビット位
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)のビット位置が“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。
（Ｘ，Ｙ）の例を第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）のビット位
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)のビット位置が“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)に従って作
成することが出来る。
次へ拡張したＭ次遷移行列も同様に次式(2)に従って作
成することが出来る。
M次遷移行列:M(X1,X2,X3,…,XM,Y),(N+1)M+1次元 M(ai-M,ai-(M-1),…,ai)＝1,(i=1〜I+1)…(2) 本発明の実施例は、この遷移行列を認識対象の種類，話
題，分野等毎に複数個備え、必要に応じて特定の遷移行
列を選択して認識処理を実行し得るようにしたものであ
る。
題，分野等毎に複数個備え、必要に応じて特定の遷移行
列を選択して認識処理を実行し得る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図は本発明の一実施例装置の構成を示すブロック図
である。
である。
第４図において、１は遷移行列指定手段であり、該指定
手段１は中央処理装置（ＣＰＵ）に接続されており、操
作面に設けた選択キーあるいは音声による選択入力手段
により構成される。また３は認識すべき音声情報の入力
される入力部、４は増幅部、５は音響処理部、６１，６
２，…，６Ｋはそれぞれ異なった種類の遷移行列を記憶
する遷移行列記憶手段、７は認識処理部である。
手段１は中央処理装置（ＣＰＵ）に接続されており、操
作面に設けた選択キーあるいは音声による選択入力手段
により構成される。また３は認識すべき音声情報の入力
される入力部、４は増幅部、５は音響処理部、６１，６
２，…，６Ｋはそれぞれ異なった種類の遷移行列を記憶
する遷移行列記憶手段、７は認識処理部である。
上記の如き構成において遷移行列記憶手段６１，６２，
…，６Ｋにはそれぞれに異なる分野（例えば科学，文
学，経済等）の文章等から作成された異なる種類の遷移
行列が記臆されており、今入力部３に入力される音声情
報が例えば科学関係のものであれば、遷移行列指定手段
１を操作して科学関係の文章等から作成された遷移行列
記憶手段（例えばＭ１）を選択指定し、この選択指定し
てメモリＭ１に記憶している遷移行列を用いて認識処理
部７で認識処理動作が行なわれる。
…，６Ｋにはそれぞれに異なる分野（例えば科学，文
学，経済等）の文章等から作成された異なる種類の遷移
行列が記臆されており、今入力部３に入力される音声情
報が例えば科学関係のものであれば、遷移行列指定手段
１を操作して科学関係の文章等から作成された遷移行列
記憶手段（例えばＭ１）を選択指定し、この選択指定し
てメモリＭ１に記憶している遷移行列を用いて認識処理
部７で認識処理動作が行なわれる。
次に上記のようにして認識すべき情報の種類（分野）に
応じて選択指定された遷移行列を用いた認識動作につい
て説明する。
応じて選択指定された遷移行列を用いた認識動作につい
て説明する。
第５図は上記第４図に示した音響処理部５及び認識処理
部７の詳細ブロック図である。
部７の詳細ブロック図である。
第５図において、文節音声入力部２１に入力された音声
情報は次段の音響距離・比較部２２に入力される。この
音響処理・比較部２２は遷移行列メモリ２６を用いた処
理部分を除いて従来公知のものであり、例えば文節音声
入力部２１に入力された文節音声信号が音響処理部２２
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２２内のバッファに一時記憶
される。一方記憶装置２３には各単音節毎の標準パター
ンＰi（i＝1〜N）が記憶されており、この標準パターン
Ｐｉが順次読出されて処理・比較部22において該処理部
内のバッファに記憶された入力音声の入力特徴パターン
とのマッチング計算が行なわれる。
情報は次段の音響距離・比較部２２に入力される。この
音響処理・比較部２２は遷移行列メモリ２６を用いた処
理部分を除いて従来公知のものであり、例えば文節音声
入力部２１に入力された文節音声信号が音響処理部２２
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２２内のバッファに一時記憶
される。一方記憶装置２３には各単音節毎の標準パター
ンＰi（i＝1〜N）が記憶されており、この標準パターン
Ｐｉが順次読出されて処理・比較部22において該処理部
内のバッファに記憶された入力音声の入力特徴パターン
とのマッチング計算が行なわれる。
従来技術によれば、この標準パターンと入力特徴パター
ンとのマッチング計算処理は全ての標準パターンについ
て行なわれていたが、本実施例によれば、後述するよう
に遷移行列メモリ２６に記憶された情報にもとずいて前
に候補として認識した音節に接続可能な音節（最初の場
合は先頭に来る可能性のある音節）の標準パターンとの
マッチングが計算され、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メモリ２４に記憶される。即ち、音
節ラティス生成時に、一音節前のどの候補音節からも遷
移しない音節群は認識対照から除外するように処理され
る。
ンとのマッチング計算処理は全ての標準パターンについ
て行なわれていたが、本実施例によれば、後述するよう
に遷移行列メモリ２６に記憶された情報にもとずいて前
に候補として認識した音節に接続可能な音節（最初の場
合は先頭に来る可能性のある音節）の標準パターンとの
マッチングが計算され、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メモリ２４に記憶される。即ち、音
節ラティス生成時に、一音節前のどの候補音節からも遷
移しない音節群は認識対照から除外するように処理され
る。
なお、遷移行列メモリ２６は遷移行列指定手段１によっ
て指定された遷移行列記憶手段６１，６２，…，６Ｋの
一つのメモリ（M1）に対応したものである。
て指定された遷移行列記憶手段６１，６２，…，６Ｋの
一つのメモリ（M1）に対応したものである。
上記候補音節ラティスメモリ２４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２５及び遷移行列メモ
リ２６より成る候補列出力部２７に入力され、該候補列
出力部２７において、特定の話題，分野等に対応した遷
移行列メモリ２６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２８
に記憶された文節とが辞書照合部２９により照合され、
一致すればその結果が文節出力部３０に出力されるよう
に構成されている。
候補音節の時系列は候補列作成部２５及び遷移行列メモ
リ２６より成る候補列出力部２７に入力され、該候補列
出力部２７において、特定の話題，分野等に対応した遷
移行列メモリ２６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２８
に記憶された文節とが辞書照合部２９により照合され、
一致すればその結果が文節出力部３０に出力されるよう
に構成されている。
次に遷移行列Ｍ（Ｘ，Ｙ）を用いた音節認識処理につい
て第６図に示す遷移行列を用いた候補音節作成処理ブロ
ック図を参照して説明する。
て第６図に示す遷移行列を用いた候補音節作成処理ブロ
ック図を参照して説明する。
本実施例においては、結果として得る候補音節を時系列
順に候補音節ラティスバッファ２４に一時記憶する。ま
た上記した遷移行列情報はメモリ２６に記憶されてお
り、音節標準パターンはメモリ２３に記憶されている。
順に候補音節ラティスバッファ２４に一時記憶する。ま
た上記した遷移行列情報はメモリ２６に記憶されてお
り、音節標準パターンはメモリ２３に記憶されている。
候補音節ラティス２４には認識結果が次表の如く記憶さ
れていくが今、第ｉ音節を認識する場合には、以下の如
く処理が実行される。
れていくが今、第ｉ音節を認識する場合には、以下の如
く処理が実行される。
但 J(i)：第ｉ音節候補数 Ｓｉｊ：第ｊ音節ｉ候補音節番号 今、前音節候補を X＝｛Ｓi-1,j｝ j＝1〜J（i-1） 組合せ数：J（i-1）（l＝0のとき Sl,j＝0） とした場合、次式(3)に従って直前の複数個（J(i-1)
個）の候補音節について遷移行列の和をとり、得られた
行ｍ(Y)が０である音節は遷移不可能であると指定す
る。
個）の候補音節について遷移行列の和をとり、得られた
行ｍ(Y)が０である音節は遷移不可能であると指定す
る。
m(Y)＝VM(Si-1,j, Y) ………(3) ＝M(Si-1,1,Y)+M(Si-1,2, Y)+…+ M(Si-1,J(i-1),Y) この(3)式においてm(Y)＝０となり、遷移不可能と指定
された音節群は、除外して次の類似比較の処理を行い、
第ｉ音節の候補音節を出力し、候補音節ラティス７に書
込む。但し、ｉ＝１（節頭の音節）のときは第０行Ｍ
（０，Ｙ）によって遷移不可能と指定された音節群を除
外して類似比較の処理を行なう。
された音節群は、除外して次の類似比較の処理を行い、
第ｉ音節の候補音節を出力し、候補音節ラティス７に書
込む。但し、ｉ＝１（節頭の音節）のときは第０行Ｍ
（０，Ｙ）によって遷移不可能と指定された音節群を除
外して類似比較の処理を行なう。
以上を繰返して、一文節音声の候補音節ラティスの作成
を完了する。
を完了する。
今、一文節音声として「国民は」を入力した場合、音響
処理部２２により音節毎に特徴抽出が行なわれ、その音
節毎の特徴パターン が入力パターン時系列バッファ３１に記憶される。次に
遷移行列を用いた候補音節作成処理に移り、最初に第１
音節の特徴パターンが が入力パターンバッファ３２に読み込まれ、次にステッ
プｎ３に移行して前候補音節群により式(3)にしたがっ
て遷移行列の行を指定する。最初の場合はステップｎ４
において第０行のＭ（０，Ｙ）が指定されその内容がバ
ッファ３３に一時記憶され、ステップｎ５の生起音節の
指定が成される。
処理部２２により音節毎に特徴抽出が行なわれ、その音
節毎の特徴パターン が入力パターン時系列バッファ３１に記憶される。次に
遷移行列を用いた候補音節作成処理に移り、最初に第１
音節の特徴パターンが が入力パターンバッファ３２に読み込まれ、次にステッ
プｎ３に移行して前候補音節群により式(3)にしたがっ
て遷移行列の行を指定する。最初の場合はステップｎ４
において第０行のＭ（０，Ｙ）が指定されその内容がバ
ッファ３３に一時記憶され、ステップｎ５の生起音節の
指定が成される。
次にステップｎ６に移行して入力パターンバッファ３２
に記憶された第１音節 の特徴パターンがロードされ、この特徴パターン と音節標準パターンメモリ２３に記憶された標準パター
ンの内バッファ３３によって生起音節と指定されて順次
標準パターンバッファ３４に読出される標準パターンと
の間で類似比較が行なわれ（ステップｎ７）、その結果
にもとずいて候補音節が出力され（ステップｎ８）、そ
の結果が候補音節ラティス２４に書かれる。この実施例
においては第１音節候補として“ＫＯ”，“ＧＯ”，
“ＢＯ”が記憶される。
に記憶された第１音節 の特徴パターンがロードされ、この特徴パターン と音節標準パターンメモリ２３に記憶された標準パター
ンの内バッファ３３によって生起音節と指定されて順次
標準パターンバッファ３４に読出される標準パターンと
の間で類似比較が行なわれ（ステップｎ７）、その結果
にもとずいて候補音節が出力され（ステップｎ８）、そ
の結果が候補音節ラティス２４に書かれる。この実施例
においては第１音節候補として“ＫＯ”，“ＧＯ”，
“ＢＯ”が記憶される。
次にステップｎ２に戻り、第２音節特徴パターン がバッファ３２に入力され、ステップｎ３に移行して、
候補音節ラティス２４の第１候補音節にもとずいて“Ｋ
Ｏ”，“ＧＯ”，“ＢＯ”に対応した各行のＭ(Ｓ
1,1〜3,Ｙ)が指定され、ステップｎ４において、その遷
移行列の和（ＯＲ）が作成されてその結果がバッファ３
３に一時記憶され、ステップｎ５の生起音節の指定が成
される。
候補音節ラティス２４の第１候補音節にもとずいて“Ｋ
Ｏ”，“ＧＯ”，“ＢＯ”に対応した各行のＭ(Ｓ
1,1〜3,Ｙ)が指定され、ステップｎ４において、その遷
移行列の和（ＯＲ）が作成されてその結果がバッファ３
３に一時記憶され、ステップｎ５の生起音節の指定が成
される。
次にステップｎ６に移行し、以下同様のステップｎ６〜
ｎ９を実行して第２候補音節“ＫＵ”，“ＧＵ”をメモ
リ２４に記憶する。
ｎ９を実行して第２候補音節“ＫＵ”，“ＧＵ”をメモ
リ２４に記憶する。
以上の動作を繰返して一文節の候補音節ラティスの作成
を完了する。
を完了する。
以上のようにして候補音節ラティス２４に候補例が記憶
されることになるが、遷移行列を用いない場合の従来方
式の場合と本方式の場合の実例を入力音声「国民は」に
ついて次表に示す。
されることになるが、遷移行列を用いない場合の従来方
式の場合と本方式の場合の実例を入力音声「国民は」に
ついて次表に示す。
上記の例から明らかなように、本方式による方が正しい
文字列が候補列の上位に上がっている様子がわかる。
文字列が候補列の上位に上がっている様子がわかる。
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。
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、前候
補音節（Ｍ音節前まで）からの音節指定は次に示す式
(4)によって行なうことが出来る。
補音節（Ｍ音節前まで）からの音節指定は次に示す式
(4)によって行なうことが出来る。
即ちＭ次遷移行列Ｍ(Ｘ１,Ｘ２,…,ＸＭ,Ｙ)への拡張の
場合、前音節候補列を 組合せの数：J(i-M)・J(i-(M-1))…J(i-1) (l0のとき Sl,j＝0) とした場合、 音節指定は によって行なうことになる。
場合、前音節候補列を 組合せの数：J(i-M)・J(i-(M-1))…J(i-1) (l0のとき Sl,j＝0) とした場合、 音節指定は によって行なうことになる。
なお、Ｍの次数を大きくとれば、生成音節の限定が強く
なり効果はより大きくなる。
なり効果はより大きくなる。
次に上記候補列出力部２７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７図に示す遷移
行列を用いた候補列作成の処理ブロック図を参照して説
明する。
用いた候補音節列作成動作について、第７図に示す遷移
行列を用いた候補列作成の処理ブロック図を参照して説
明する。
上記第５図に示した音響処理・比較部２２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ィ
スメモリ２４の内容をもとに、候補音節列作成部４１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
候補音節列バッファ４２に一次記憶される。この候補音
節列バッファ４２に記憶された候補音節列は遷移行列参
照部４３においてメモリ２６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(5)によ
って判定部４４において判定し、可能な候補列のみ候補
列書込み部４５を介して候補音節列出力バッファ４６に
記憶していく。
た複数個の候補音節の時系列を記憶する候補音節ラティ
スメモリ２４の内容をもとに、候補音節列作成部４１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
候補音節列バッファ４２に一次記憶される。この候補音
節列バッファ４２に記憶された候補音節列は遷移行列参
照部４３においてメモリ２６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(5)によ
って判定部４４において判定し、可能な候補列のみ候補
列書込み部４５を介して候補音節列出力バッファ４６に
記憶していく。
今第ｉ番目の候補音節列を 但し、ai：第ｉ番目の音節番号 Ｉ：列の音節数 とした場合、判定部４４による遷移行列M(X,Y)を用いた
候補列否定は のいずれか一つが成立した場合に成される。
候補列否定は のいずれか一つが成立した場合に成される。
この(5)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
列のみが出力バッファ４６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ィスメモリ４に次表の如き
候補音節が時系列に記憶される。
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
列のみが出力バッファ４６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ィスメモリ４に次表の如き
候補音節が時系列に記憶される。
このメモリ２４に記憶された音節ラティスを基に、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。
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。
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」が出力されることになる
が、本方式によれば、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。
い候補列として「GOKUPINWA」が出力されることになる
が、本方式によれば、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。
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(6)によって行うことが出来
る。
音節列の否定は次に示す式(6)によって行うことが出来
る。
即ち、Ｍ次遷移行列：Ｍ(Ｘ1,Ｘ2,…,ＸM,Ｙ)への拡張
部の場合、第ｊ候補列を とすると M(ai-M,ai-(M-1),…,ai)＝0 (i＝1〜I+1)…(6) （但し l0，l＞1のときal＝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、効果はより大きくなる。
部の場合、第ｊ候補列を とすると M(ai-M,ai-(M-1),…,ai)＝0 (i＝1〜I+1)…(6) （但し l0，l＞1のときal＝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、効果はより大きくなる。
以上のようにして、候補列作成時に、各候補列に対して
行列Ｍを参照し、遷移しない音節の組合せを含む候補列
は除外されることになる。
行列Ｍを参照し、遷移しない音節の組合せを含む候補列
は除外されることになる。
上記した認識装置の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。
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。
またアルファベット等の文字列あるいはFORTRAN 言語等
のプログラム言語の文字列でもよい。
のプログラム言語の文字列でもよい。
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、本発明を適用することが出
来る。
の存在する文字列であれば、本発明を適用することが出
来る。
＜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と共に、認識すべき情報の種類，
内容，話題，分野等に応じて、その都度必要に応じて話
題，分野別等の遷移行列を任意に選択指定して用いるこ
とが出来るため、遷移行列を用いた認識処理の効果をよ
り大きくすることが可能である。
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と共に、認識すべき情報の種類，
内容，話題，分野等に応じて、その都度必要に応じて話
題，分野別等の遷移行列を任意に選択指定して用いるこ
とが出来るため、遷移行列を用いた認識処理の効果をよ
り大きくすることが可能である。
なお、本発明において、話題毎の文章や文節について作
成したような同次数の異なる種類の遷移行列；Ｍｉ，Ｍ
ｊから、それ等の和をとって合成することにより、簡単
に新しい遷移行列；Ｍ(Ｍ＝ＭiUMi )を作成することが
出来る。
成したような同次数の異なる種類の遷移行列；Ｍｉ，Ｍ
ｊから、それ等の和をとって合成することにより、簡単
に新しい遷移行列；Ｍ(Ｍ＝ＭiUMi )を作成することが
出来る。
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図は本発明を実施した認識装置
の一実施例の構成を示すブロック図、第５図は遷移行列
を用いた認識処理部の詳細ブロック図、第６図は遷移行
列を用いた候補音節作成の処理フロー図、第７図は遷移
行列を用いた候補列作成の処理ブロック図である。 １……遷移行列指定手段、２……中央処理装置(CPU)、
６１，６２，…，６Ｋ……遷移行列記憶手段、７……認
識処理部。
を書込んだ遷移行列を示す図、第３図は文節文字列の遷
移行列例を示す図、第４図は本発明を実施した認識装置
の一実施例の構成を示すブロック図、第５図は遷移行列
を用いた認識処理部の詳細ブロック図、第６図は遷移行
列を用いた候補音節作成の処理フロー図、第７図は遷移
行列を用いた候補列作成の処理ブロック図である。 １……遷移行列指定手段、２……中央処理装置(CPU)、
６１，６２，…，６Ｋ……遷移行列記憶手段、７……認
識処理部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭56−29299（ＪＰ，Ａ) 中田和男著「音声の合成と認識」（昭55 −７−20）総合電子出版，Ｐ．124〜127 電子通信学会パターン認識と学習研究会 資料ＰＲＬ75−55（昭和50年）Ｐ．11〜20 電子通信学会パターン認識と学習研究会 資料ＰＲＬ73−72（1973年11月）Ｐ．12
Claims (1)
- 【請求項１】一区切りの認識すべき情報をより細分化さ
れたＮ個の単位要素で認識する装置において、 認識すべき所定の単位要素列について(Ｎ＋１)個の単位
要素間の接続が可能であるか否かの情報を記憶する複数
種類の異なる遷移行列メモリと、前記複数種類の遷移行
列メモリの中から所定の遷移行列メモリを指定する遷移
行列メモリ指定手段と、前記遷移行列メモリ指定手段に
より指定された遷移行列メモリのデータに基いて認識処
理する処理手段とを備えたことを特徴とする認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57172786A JPH0652478B2 (ja) | 1982-09-30 | 1982-09-30 | 認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57172786A JPH0652478B2 (ja) | 1982-09-30 | 1982-09-30 | 認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5961897A JPS5961897A (ja) | 1984-04-09 |
| JPH0652478B2 true JPH0652478B2 (ja) | 1994-07-06 |
Family
ID=15948322
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57172786A Expired - Lifetime JPH0652478B2 (ja) | 1982-09-30 | 1982-09-30 | 認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0652478B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5991499A (ja) * | 1982-11-18 | 1984-05-26 | 伊福部 達 | 音声認識システム |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4277644A (en) * | 1979-07-16 | 1981-07-07 | Bell Telephone Laboratories, Incorporated | Syntactic continuous speech recognizer |
-
1982
- 1982-09-30 JP JP57172786A patent/JPH0652478B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 中田和男著「音声の合成と認識」（昭５５−７−２０）総合電子出版，Ｐ．１２４〜１２７ |
| 電子通信学会パターン認識と学習研究会資料ＰＲＬ７３−７２（１９７３年１１月）Ｐ．１２ |
| 電子通信学会パターン認識と学習研究会資料ＰＲＬ７５−５５（昭和５０年）Ｐ．１１〜２０ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5961897A (ja) | 1984-04-09 |
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