JPH08254991A - パターン認識装置 - Google Patents
パターン認識装置Info
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- JPH08254991A JPH08254991A JP7056396A JP5639695A JPH08254991A JP H08254991 A JPH08254991 A JP H08254991A JP 7056396 A JP7056396 A JP 7056396A JP 5639695 A JP5639695 A JP 5639695A JP H08254991 A JPH08254991 A JP H08254991A
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- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
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- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 しきい値を合理的に求め、認識率を改善でき
るパターン認識装置を提供する。 【構成】 予め記憶部５に登録されたパターンを正しく
第１順位に認識する際のパターンの適合度の平均値と標
準偏差の統計量から各パターン毎のしきい値を演算して
設定するしきい値設定部６を設け、パターンマッチング
部９に、認識手段７による認識の結果、第１順位として
示されたパターンの適合度が前記しきい値未満のとき、
誤認識ありの信号を出力する認識判定手段８を設ける。 【効果】 認識の結果第１順位として示されたパターン
の適合度がしきい値未満のとき、誤認識ありの信号を出
力することにより、誤認識の可能性の高いものを積極的
に排除でき、よって信頼性を大きく向上でき、さらに他
の認識手段や人間がパターン認識装置をバックアツプで
き、認識率を改善できる。
るパターン認識装置を提供する。 【構成】 予め記憶部５に登録されたパターンを正しく
第１順位に認識する際のパターンの適合度の平均値と標
準偏差の統計量から各パターン毎のしきい値を演算して
設定するしきい値設定部６を設け、パターンマッチング
部９に、認識手段７による認識の結果、第１順位として
示されたパターンの適合度が前記しきい値未満のとき、
誤認識ありの信号を出力する認識判定手段８を設ける。 【効果】 認識の結果第１順位として示されたパターン
の適合度がしきい値未満のとき、誤認識ありの信号を出
力することにより、誤認識の可能性の高いものを積極的
に排除でき、よって信頼性を大きく向上でき、さらに他
の認識手段や人間がパターン認識装置をバックアツプで
き、認識率を改善できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、情報処理技術における
音声認識、画像認識などのパターン認識装置、特にその
誤認識を防止する技術に関するものである。
音声認識、画像認識などのパターン認識装置、特にその
誤認識を防止する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、音声認識装置に限らず、パターン
認識装置における誤認識を防止する有効な方法として
は、認識装置固有の認識精度を上げる第１の方法や、認
識対象となるパターンを限定し、かつしきい値処理を行
う第２の方法がある。
認識装置における誤認識を防止する有効な方法として
は、認識装置固有の認識精度を上げる第１の方法や、認
識対象となるパターンを限定し、かつしきい値処理を行
う第２の方法がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記第１の方
法では、膨大な計算量が必要となることから実現が難し
く、よって確実に誤認識を防止することは難しく、また
第２の方法では、しきい値の取りかたに関する合理的な
規準がなく、認識率を向上させることはできないという
問題があった。
法では、膨大な計算量が必要となることから実現が難し
く、よって確実に誤認識を防止することは難しく、また
第２の方法では、しきい値の取りかたに関する合理的な
規準がなく、認識率を向上させることはできないという
問題があった。
【０００４】本発明は上記問題を解決するものであり、
しきい値を合理的に求め、認識率を改善できるパターン
認識装置を提供することを目的とするものである。
しきい値を合理的に求め、認識率を改善できるパターン
認識装置を提供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記問題を解決するため
本発明のパターン認識装置は、パターン認識を行う信号
から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ分析部
と、この特徴パラメータ分析部による分析の結果得られ
たパターンと、予め登録されたパターンとの適合度を求
めてパターンの認識を行うパターンマッチング部を備
え、予め前記登録パターンを正しく第１順位に認識する
際のパターンの適合度の平均値と標準偏差の統計量から
各パターン毎のしきい値を演算して設定するしきい値設
定部を設け、前記パターンマッチング部に、認識の結
果、第１順位として示されたパターンの適合度が前記し
きい値未満のとき、誤認識ありの信号を出力する手段を
付加したことを特徴とするものである。
本発明のパターン認識装置は、パターン認識を行う信号
から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ分析部
と、この特徴パラメータ分析部による分析の結果得られ
たパターンと、予め登録されたパターンとの適合度を求
めてパターンの認識を行うパターンマッチング部を備
え、予め前記登録パターンを正しく第１順位に認識する
際のパターンの適合度の平均値と標準偏差の統計量から
各パターン毎のしきい値を演算して設定するしきい値設
定部を設け、前記パターンマッチング部に、認識の結
果、第１順位として示されたパターンの適合度が前記し
きい値未満のとき、誤認識ありの信号を出力する手段を
付加したことを特徴とするものである。
【０００６】
【作用】上記構成により、予め登録パターンを正しく第
１順位に認識する際の平均値と標準偏差の統計量から各
パターン毎のしきい値を求め、認識の結果第１順位とし
て示されたパターンの適合度が前記しきい値未満のと
き、誤認識ありの信号を出力する。
１順位に認識する際の平均値と標準偏差の統計量から各
パターン毎のしきい値を求め、認識の結果第１順位とし
て示されたパターンの適合度が前記しきい値未満のと
き、誤認識ありの信号を出力する。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図１は、本発明のパターン認識装置の一例であ
る音声認識装置の構成図である。
明する。図１は、本発明のパターン認識装置の一例であ
る音声認識装置の構成図である。
【０００８】図示するように、マイクロホンなどの音声
入力部１から入力された音声信号は、前処理部２へ入力
される。この前処理部２は、ノイズフィルタと音声信号
が一定しきい値以上であることにより単語区間を検出す
るレベル検出回路などからなり、雑音除去の他に単語区
間の検出やプリエンファシスなどの認識に先立つ準備の
ための処理が行われ、音響分析部３へ出力される。音響
分析部３は、帯域フィルタ群、Ａ／Ｄ変換器、マイクロ
コンピュータからなり、スペクトル分析が行われ、特徴
パラメータが抽出され、マイクロコンピュータからなる
認識部４へ送られる。
入力部１から入力された音声信号は、前処理部２へ入力
される。この前処理部２は、ノイズフィルタと音声信号
が一定しきい値以上であることにより単語区間を検出す
るレベル検出回路などからなり、雑音除去の他に単語区
間の検出やプリエンファシスなどの認識に先立つ準備の
ための処理が行われ、音響分析部３へ出力される。音響
分析部３は、帯域フィルタ群、Ａ／Ｄ変換器、マイクロ
コンピュータからなり、スペクトル分析が行われ、特徴
パラメータが抽出され、マイクロコンピュータからなる
認識部４へ送られる。
【０００９】認識部４は、予め各同一の単語についてサ
ンプルされた複数のパターン（たとえば、男性、女性、
幼児の発声や発声の長さが異なるパターン）が登録され
た記憶部５と、予め前記登録パターンを第１順位に認識
する際の適合度の平均値と標準偏差の統計量から各パタ
ーン毎のしきい値を演算して設定するしきい値設定部６
（詳細は後述する）と、２つのパターンの適合度を求め
る認識手段７および後述する認識判定手段８からなり、
単語を認識し、その認識結果を出力するとともに、誤認
識の可能性がある場合はその旨を出力するパターンマッ
チング部９とから構成されている。
ンプルされた複数のパターン（たとえば、男性、女性、
幼児の発声や発声の長さが異なるパターン）が登録され
た記憶部５と、予め前記登録パターンを第１順位に認識
する際の適合度の平均値と標準偏差の統計量から各パタ
ーン毎のしきい値を演算して設定するしきい値設定部６
（詳細は後述する）と、２つのパターンの適合度を求め
る認識手段７および後述する認識判定手段８からなり、
単語を認識し、その認識結果を出力するとともに、誤認
識の可能性がある場合はその旨を出力するパターンマッ
チング部９とから構成されている。
【００１０】しきい値設定部６における、しきい値設定
方法について図２のフローチャートにしたがって説明す
る。まず、外部よりしきい値設定命令信号を入力すると
（ステップ−１）、No１（ｎ＝１）の単語から順に（ス
テップ−２）、同一単語毎に、記憶部５に記憶された各
登録パターン（サンプル）についてその適合度を測定す
る命令を認識手段７へ出力する（ステップ−３）。認識
手段７は、そのパターンが正しく第１順位に認識される
もののパターン適合度をしきい値設定部６へ出力する。
方法について図２のフローチャートにしたがって説明す
る。まず、外部よりしきい値設定命令信号を入力すると
（ステップ−１）、No１（ｎ＝１）の単語から順に（ス
テップ−２）、同一単語毎に、記憶部５に記憶された各
登録パターン（サンプル）についてその適合度を測定す
る命令を認識手段７へ出力する（ステップ−３）。認識
手段７は、そのパターンが正しく第１順位に認識される
もののパターン適合度をしきい値設定部６へ出力する。
【００１１】しきい値設定部６は表１に示すように、入
力したパターン適合度を記憶し（ステップ−４）、その
統計をとる。
力したパターン適合度を記憶し（ステップ−４）、その
統計をとる。
【００１２】
【表１】
【００１３】統計値としては、たとえば、正規分布とみ
なされる場合には、認識手段が正しい第１順位をとるパ
ターンＸの適合度Ｙの統計から求まる平均μx と標準偏
差σ x を演算し（ステップ−５）、さらにαx をパター
ンＸに依存する適当な定数として、（μx −αx ・
σx ）をパターンＸのしきい値とする演算を行う（ステ
ップ−６）。
なされる場合には、認識手段が正しい第１順位をとるパ
ターンＸの適合度Ｙの統計から求まる平均μx と標準偏
差σ x を演算し（ステップ−５）、さらにαx をパター
ンＸに依存する適当な定数として、（μx −αx ・
σx ）をパターンＸのしきい値とする演算を行う（ステ
ップ−６）。
【００１４】すなわち、正しく認識されたものの適合度
Ｙの統計を取ったとき、正規分布に従っているものと仮
定すると、図３に示す（μx −αx ・σx ）＜Ｙ＜（μ
x ＋αx ・σx ）で定義される範囲に９５％のデータが
入る。パターンが予め未知な場合にも、正しく認識され
るものは、正規分布に従うはずであり、また誤認識の場
合の適合度はたとえ第１順位と認識されてもより小さい
はずであるから、経験的に決定するαx を導入して、
（μx −αx ・σx ）＜Ｙとなる場合は正しい認識と考
えられるとする。すなわち、（μx −αx ・σx ）をし
きい値とする。
Ｙの統計を取ったとき、正規分布に従っているものと仮
定すると、図３に示す（μx −αx ・σx ）＜Ｙ＜（μ
x ＋αx ・σx ）で定義される範囲に９５％のデータが
入る。パターンが予め未知な場合にも、正しく認識され
るものは、正規分布に従うはずであり、また誤認識の場
合の適合度はたとえ第１順位と認識されてもより小さい
はずであるから、経験的に決定するαx を導入して、
（μx −αx ・σx ）＜Ｙとなる場合は正しい認識と考
えられるとする。すなわち、（μx −αx ・σx ）をし
きい値とする。
【００１５】全ての単語（Ｎ個）についてステップ−３
〜６が実行される（ステップ−７，８）。上記しきい値
設定部６のしきい値設定により、各単語のしきい値（μ
x −αx・σx ）が設定される。
〜６が実行される（ステップ−７，８）。上記しきい値
設定部６のしきい値設定により、各単語のしきい値（μ
x −αx・σx ）が設定される。
【００１６】パターンマッチング部９の認識手段７は、
上記しきい値が求められている状態において、音響分析
部３よりあるパターンが提示されると、この音響分析の
結果得られた単語のパターンと記憶部５に登録された登
録パターンとの適合度を求め、第１順位として示された
パターンＸを認識結果として出力し、またその適合度Ｙ
を認識判定手段８へ出力する。
上記しきい値が求められている状態において、音響分析
部３よりあるパターンが提示されると、この音響分析の
結果得られた単語のパターンと記憶部５に登録された登
録パターンとの適合度を求め、第１順位として示された
パターンＸを認識結果として出力し、またその適合度Ｙ
を認識判定手段８へ出力する。
【００１７】認識判定手段８は、入力した適合度Ｙが、
しきい値設定部６に記憶された、しきい値（μx −αx
・σx ）以上のとき、その認識結果良好を出力し、しき
い値（μx −αx ・σx ）未満のとき、誤認識ありを出
力する。
しきい値設定部６に記憶された、しきい値（μx −αx
・σx ）以上のとき、その認識結果良好を出力し、しき
い値（μx −αx ・σx ）未満のとき、誤認識ありを出
力する。
【００１８】このように、しきい値を統計から求め、誤
認識の可能性があるときに、その可能性を積極的に出力
することにより、信頼性を大きく向上することができ、
さらに他の認識手段や人間が音声認識装置をバックアツ
プすることができ、認識率を改善することができる。
認識の可能性があるときに、その可能性を積極的に出力
することにより、信頼性を大きく向上することができ、
さらに他の認識手段や人間が音声認識装置をバックアツ
プすることができ、認識率を改善することができる。
【００１９】パターンマッチング部９の認識手段７にお
いて、誤認識が発生する２つのタイプとして、 ａ．登録されたパターン間の誤認識、 ｂ．未登録のパターンを登録パターンと誤認識 があるが、本発明はいずれにも適用可能である。
いて、誤認識が発生する２つのタイプとして、 ａ．登録されたパターン間の誤認識、 ｂ．未登録のパターンを登録パターンと誤認識 があるが、本発明はいずれにも適用可能である。
【００２０】なお、本実施例では、音声認識装置につい
て記載したが、画像認識装置にも同様に適用することが
可能である。
て記載したが、画像認識装置にも同様に適用することが
可能である。
【００２１】
【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、予め
登録パターンを正しく第１順位に認識する際の平均値と
標準偏差の統計量から各パターン毎のしきい値を求め、
認識の結果第１順位として示されたパターンの適合度が
前記しきい値未満のとき、誤認識ありの信号を出力する
ことにより、誤認識の可能性の高いものを積極的に排除
でき、信頼性を大きく向上することができ、さらに誤認
識の可能性を積極的に出力することにより、他の認識手
段や人間がパターン認識装置をバックアツプすることが
でき、認識率を改善することができる。
登録パターンを正しく第１順位に認識する際の平均値と
標準偏差の統計量から各パターン毎のしきい値を求め、
認識の結果第１順位として示されたパターンの適合度が
前記しきい値未満のとき、誤認識ありの信号を出力する
ことにより、誤認識の可能性の高いものを積極的に排除
でき、信頼性を大きく向上することができ、さらに誤認
識の可能性を積極的に出力することにより、他の認識手
段や人間がパターン認識装置をバックアツプすることが
でき、認識率を改善することができる。
【図１】本発明の一実施例における音声認識装置の構成
図である。
図である。
【図２】同音声認識装置のしきい値設定方法のフローチ
ャートである。
ャートである。
【図３】同音声認識装置の同一単語の適合度の分布図で
ある。
ある。
１ 音声入力部 ２ 前処理部 ３ 音響分析部（特徴パラメータ分析部） ４ 認識部 ５ 記憶部 ６ しきい値設定部 ７ 認識手段 ８ 認識判定手段 ９ パターンマッチング部
Claims (1)
- 【請求項１】 パターン認識を行う信号から特徴パラメ
ータを抽出する特徴パラメータ分析部と、この特徴パラ
メータ分析部による分析の結果得られたパターンと、予
め登録されたパターンとの適合度を求めてパターンの認
識を行うパターンマッチング部を備え、 予め前記登録パターンを正しく第１順位に認識する際の
パターンの適合度の平均値と標準偏差の統計量から各パ
ターン毎のしきい値を演算して設定するしきい値設定部
を設け、前記パターンマッチング部に、認識の結果、第
１順位として示されたパターンの適合度が前記しきい値
未満のとき、誤認識ありの信号を出力する手段を付加し
たことを特徴とするパターン認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7056396A JPH08254991A (ja) | 1995-03-16 | 1995-03-16 | パターン認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7056396A JPH08254991A (ja) | 1995-03-16 | 1995-03-16 | パターン認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08254991A true JPH08254991A (ja) | 1996-10-01 |
Family
ID=13026058
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7056396A Pending JPH08254991A (ja) | 1995-03-16 | 1995-03-16 | パターン認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08254991A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005326505A (ja) * | 2004-05-12 | 2005-11-24 | Ntt Docomo Inc | 認識システム及び認識方法 |
| JP2014145932A (ja) * | 2013-01-29 | 2014-08-14 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 話者認識装置、話者認識方法及び話者認識プログラム |
| JP2024015817A (ja) * | 2022-07-25 | 2024-02-06 | 株式会社東芝 | 閾値生成方法、閾値生成装置およびプログラム |
-
1995
- 1995-03-16 JP JP7056396A patent/JPH08254991A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005326505A (ja) * | 2004-05-12 | 2005-11-24 | Ntt Docomo Inc | 認識システム及び認識方法 |
| JP2014145932A (ja) * | 2013-01-29 | 2014-08-14 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 話者認識装置、話者認識方法及び話者認識プログラム |
| JP2024015817A (ja) * | 2022-07-25 | 2024-02-06 | 株式会社東芝 | 閾値生成方法、閾値生成装置およびプログラム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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