JPS5852694A - 単音節音声認識装置 - Google Patents
単音節音声認識装置Info
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- JPS5852694A JPS5852694A JP56150370A JP15037081A JPS5852694A JP S5852694 A JPS5852694 A JP S5852694A JP 56150370 A JP56150370 A JP 56150370A JP 15037081 A JP15037081 A JP 15037081A JP S5852694 A JPS5852694 A JP S5852694A
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- Japan
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、単音節音声認識システム、特に音声信号の周
波数分析結果にもとづいて特徴パラメータ時系列を抽出
して認識処理を行なう単音節音声認識システムにおいて
、入力音声についての入力特徴パラメータ時系列を少数
の区間に区分し、各区間毎に例えばパラメータ値を平均
化した平均値からなる縮小特徴パラメータ時系列を抽出
し、当該縮小特徴パラメータ時系列によって認識対象候
補単音節を選び出し、該候補単音節に対して照合をとる
ようにして処理速度を大幅に向上するようにした単音節
音声認識システムに関するものである。
波数分析結果にもとづいて特徴パラメータ時系列を抽出
して認識処理を行なう単音節音声認識システムにおいて
、入力音声についての入力特徴パラメータ時系列を少数
の区間に区分し、各区間毎に例えばパラメータ値を平均
化した平均値からなる縮小特徴パラメータ時系列を抽出
し、当該縮小特徴パラメータ時系列によって認識対象候
補単音節を選び出し、該候補単音節に対して照合をとる
ようにして処理速度を大幅に向上するようにした単音節
音声認識システムに関するものである。
単音節音声認識システムにおいては、単音節音声信号の
周波数分析結果を利用して各音素の特徴を表わす特徴パ
ラ、メータを抽出し、該抽出された特徴パラメータと登
録単音節に対応した予め登録されている特徴パラメータ
と照合して未知入力単音節音声の認識を行なうようにさ
れる。即ち上記特徴パラメータとして例えば第１ホルマ
ント周波数および第２ホルマント周波数などをサンプリ
ングしてこのパラメータ全使用するようにされる。
周波数分析結果を利用して各音素の特徴を表わす特徴パ
ラ、メータを抽出し、該抽出された特徴パラメータと登
録単音節に対応した予め登録されている特徴パラメータ
と照合して未知入力単音節音声の認識を行なうようにさ
れる。即ち上記特徴パラメータとして例えば第１ホルマ
ント周波数および第２ホルマント周波数などをサンプリ
ングしてこのパラメータ全使用するようにされる。
しかし、上記照合に当ってデータ処理量が犬となり、認
識カテゴリ数が犬となるにつれて上記照合処理に要する
時間が犬となる。
識カテゴリ数が犬となるにつれて上記照合処理に要する
時間が犬となる。
このため、上記特徴パラメータが時間的に急変する区間
となだらかに変化する区間とが存在することに着目し、
前者区間において密にサンプリングし、後者区間におい
て粗にサンプリングすることによって、即ち不均一なサ
ンプリング点でサンプリングすることによって、よシ少
ない標本数のもとて認識率を高める方式が考慮されてい
る（特願昭５２−４３９７２号）。
となだらかに変化する区間とが存在することに着目し、
前者区間において密にサンプリングし、後者区間におい
て粗にサンプリングすることによって、即ち不均一なサ
ンプリング点でサンプリングすることによって、よシ少
ない標本数のもとて認識率を高める方式が考慮されてい
る（特願昭５２−４３９７２号）。
この方式に対して、種々の特徴量により予め認識対象候
補をしぼった上で、よし詳細な照合処理を行なうようＫ
して処理速度を向上させる種々の方式（特願昭５３−５
３９６５号、特願昭５３−５３９６６号、特願昭５３−
５３９６７号）が提案されているが、上記特徴蓋を抽出
する抽出アルゴリズムが複雑°であるとか、候補を大幅
にしぼることが困難であるといった開本発明は、上記の
点を改善することを目的とし、比較的簡単なアルゴリズ
ムの下で、効率よく認識対象単音節候補を決定［〜、単
音節音声認識率を向上させると共に、認識処理時間の削
減を図ること全目的としている。そのだめ、本発明の単
音節音声認識システムは、未知入力単音節の音声信号を
分析し、当該音声信号から抽出された入力特徴パラメー
タ時系列と予め登録されている登録特徴パラメータ時系
列とを照合して、未知入力単音節音声の認識を行なう単
音節音声認識システムにおいて、上記未知入力単音節音
声の始端から該単音節１音声に含まれる母音までの上記
入力特徴バラメー！ 夕時系列を多くても］０個以下の区間に分割し、各区間
内のパラメータ値全干均した値まだは区間境界値からな
る入力縮小パラメータ時系列を抽出するよう構成され、
予め同一の手法で抽出され予め登録されている登録縮小
パラメータ時系列と照合することによって認識対象候補
単音節を決定するようにしたことを特徴としている。以
下図面を参照しつつ説明する。
補をしぼった上で、よし詳細な照合処理を行なうようＫ
して処理速度を向上させる種々の方式（特願昭５３−５
３９６５号、特願昭５３−５３９６６号、特願昭５３−
５３９６７号）が提案されているが、上記特徴蓋を抽出
する抽出アルゴリズムが複雑°であるとか、候補を大幅
にしぼることが困難であるといった開本発明は、上記の
点を改善することを目的とし、比較的簡単なアルゴリズ
ムの下で、効率よく認識対象単音節候補を決定［〜、単
音節音声認識率を向上させると共に、認識処理時間の削
減を図ること全目的としている。そのだめ、本発明の単
音節音声認識システムは、未知入力単音節の音声信号を
分析し、当該音声信号から抽出された入力特徴パラメー
タ時系列と予め登録されている登録特徴パラメータ時系
列とを照合して、未知入力単音節音声の認識を行なう単
音節音声認識システムにおいて、上記未知入力単音節音
声の始端から該単音節１音声に含まれる母音までの上記
入力特徴バラメー！ 夕時系列を多くても］０個以下の区間に分割し、各区間
内のパラメータ値全干均した値まだは区間境界値からな
る入力縮小パラメータ時系列を抽出するよう構成され、
予め同一の手法で抽出され予め登録されている登録縮小
パラメータ時系列と照合することによって認識対象候補
単音節を決定するようにしたことを特徴としている。以
下図面を参照しつつ説明する。
第１図は本発明の一実施例の考え方を説明する説明図、
第２図は本発明の他の一実施例の考え万全説明する説明
図、第３図は上記処理を行なう本発明の一実施例構成、
第４図は上記第２図に対応した一実施例における区間決
定を行なう処理についてフローチャートの形で表わした
説明図を示す。
第２図は本発明の他の一実施例の考え万全説明する説明
図、第３図は上記処理を行なう本発明の一実施例構成、
第４図は上記第２図に対応した一実施例における区間決
定を行なう処理についてフローチャートの形で表わした
説明図を示す。
第１図図示の如く、時点ＴｏからＴ、ｔでの間に、サン
プリングされた特徴パラメータＰが存在するものとする
とき、本発明の第１の実施例の場合、時点ＴｏからＴｒ
ｔでの時間を例えば５つの等分された点Ｔｇ１５．２Ｔ
Ｅ１５ 、３ ＴＥ０１ 、４． Ｔｉ２Ｂ 、 Ｔｚ
を決定する。
プリングされた特徴パラメータＰが存在するものとする
とき、本発明の第１の実施例の場合、時点ＴｏからＴｒ
ｔでの時間を例えば５つの等分された点Ｔｇ１５．２Ｔ
Ｅ１５ 、３ ＴＥ０１ 、４． Ｔｉ２Ｂ 、 Ｔｚ
を決定する。
そして、時点ＴｏないしＴｚ１５ ｔでの間の各特徴パ
ラメータ値を平均し、時点ＴＥ１５ないし２ＴＫ１５ま
での間の各特徴パラメータ値を平均し、・・・・・・・
・・時点４Ｔｇ１５７ｉいしＴにまでの間の各特徴パラ
メータ値を平均し、例えば５個の平均値パラメータよシ
なる縮小パラメータ時系列を抽出するようにする。
ラメータ値を平均し、時点ＴＥ１５ないし２ＴＫ１５ま
での間の各特徴パラメータ値を平均し、・・・・・・・
・・時点４Ｔｇ１５７ｉいしＴにまでの間の各特徴パラ
メータ値を平均し、例えば５個の平均値パラメータよシ
なる縮小パラメータ時系列を抽出するようにする。
なお、上記特徴パラメータ値を平均する代わシに、簡略
化し区間境界値からなる縮小パラメータ時系列を抽出す
るようにしてもよい。
化し区間境界値からなる縮小パラメータ時系列を抽出す
るようにしてもよい。
上記縮小パラメータ時系列の抽出にあたって、単音節音
声、例えば「マ（ｍα）」の音について、開始時点Ｔｏ
は、単音節音声の始端すなわち１ｍ」音の最初にとれば
よい。終シの時点Ｔｇは、単音節音声の最終端にとるよ
うにすることも考えられるが、第１図図示「α」部に示
す如く、母音には比較的安定した定常性を示す部分、即
ち特徴パラメータ値の変化の少ない部分があシ、この点
を母音代表点としてＴｇとすることが望ましい。そうす
れば、単音節音声の母音部のうち不安定な要素を含む後
方部分を排除することができ、認識率の向上を図ること
ができる。
声、例えば「マ（ｍα）」の音について、開始時点Ｔｏ
は、単音節音声の始端すなわち１ｍ」音の最初にとれば
よい。終シの時点Ｔｇは、単音節音声の最終端にとるよ
うにすることも考えられるが、第１図図示「α」部に示
す如く、母音には比較的安定した定常性を示す部分、即
ち特徴パラメータ値の変化の少ない部分があシ、この点
を母音代表点としてＴｇとすることが望ましい。そうす
れば、単音節音声の母音部のうち不安定な要素を含む後
方部分を排除することができ、認識率の向上を図ること
ができる。
本発明の第２の実施例の場合、上記第１の実施例におい
て時間軸上で等間隔に区分されるのに対して、特徴パラ
メータの変化率が比較的大きい箇所での区間間隔を小に
選ぶようにしている。即ち、特徴パラメータＰが第１図
図示の如くあるものとするとき、このパラメータＰの変
動量を累積した値即ち累積変動量を第２図図示の如く時
間を横軸（でとって描く。このように描かれた図形につ
いて、１２ １〜て累積変動蓋が上記値−ＴＡＶ 、 −ｇ ＴＡＶ
、・・・・・・・・・となる時点ＴＩ 、Ｔｇ 、・
・・・・・・・・・・・Ｔｇ”ｆｉｒ抽出し、時点Ｔｏ
からＴｌｔでの間の第１図図示の各特徴パラメータ値を
平均し、時点Ｔ１からＴｇまでの間の第１図図示の各特
徴パラメータ値を平均し、・・・・・・・・・・・・、
時点Ｔ４からＴｚまでの間の第１図図示の各特徴パラメ
ータ値を平均し、例えば５個の平均値パラメータよりな
る縮小パラメータ時系列を抽出するようにする。
て時間軸上で等間隔に区分されるのに対して、特徴パラ
メータの変化率が比較的大きい箇所での区間間隔を小に
選ぶようにしている。即ち、特徴パラメータＰが第１図
図示の如くあるものとするとき、このパラメータＰの変
動量を累積した値即ち累積変動量を第２図図示の如く時
間を横軸（でとって描く。このように描かれた図形につ
いて、１２ １〜て累積変動蓋が上記値−ＴＡＶ 、 −ｇ ＴＡＶ
、・・・・・・・・・となる時点ＴＩ 、Ｔｇ 、・
・・・・・・・・・・・Ｔｇ”ｆｉｒ抽出し、時点Ｔｏ
からＴｌｔでの間の第１図図示の各特徴パラメータ値を
平均し、時点Ｔ１からＴｇまでの間の第１図図示の各特
徴パラメータ値を平均し、・・・・・・・・・・・・、
時点Ｔ４からＴｚまでの間の第１図図示の各特徴パラメ
ータ値を平均し、例えば５個の平均値パラメータよりな
る縮小パラメータ時系列を抽出するようにする。
上記縮小パラメータ時系列の平均値パラメータについて
考察すると該平均値パラメータは次の如きものと馬えて
よい。例えば本発明に用いる第１図図示の特徴パラメー
タＰとしてパラメータＭ、２（１，ｎ、、）とＸＪ（ｔ
ｔＬ）とを考慮するものとすると、各パラメータは公知
のように次の如く表わされる。
考察すると該平均値パラメータは次の如きものと馬えて
よい。例えば本発明に用いる第１図図示の特徴パラメー
タＰとしてパラメータＭ、２（１，ｎ、、）とＸＪ（ｔ
ｔＬ）とを考慮するものとすると、各パラメータは公知
のように次の如く表わされる。
（但しノー１．２）
第（１）式に示す特徴パラメータＭＪ（ｔｒＬ）はモー
メント法にもとづくパラメータでおって、パラメータＭ
ｌ（ｔｔＬ）は第１７オルマントに対応し、パラメータ
Ｍｚ（ｔｒＬ）は第２フオルマントに対応している。ま
た第（２）式に示す特徴パラメータＸＪ（ｔｒＬ）は帯
域別電力に対応したパラメータであって、パラメータＸ
ｌ（’ｔＬ）は正規化低域電力に対応し、パラメータＸ
２（ｔｔＬ）は正規化高域電力に対応している。
メント法にもとづくパラメータでおって、パラメータＭ
ｌ（ｔｔＬ）は第１７オルマントに対応し、パラメータ
Ｍｚ（ｔｒＬ）は第２フオルマントに対応している。ま
た第（２）式に示す特徴パラメータＸＪ（ｔｒＬ）は帯
域別電力に対応したパラメータであって、パラメータＸ
ｌ（’ｔＬ）は正規化低域電力に対応し、パラメータＸ
２（ｔｔＬ）は正規化高域電力に対応している。
今区間を速値に区分したものとしたとき、上記平均値パ
ラメータは、第（１）式のパラメータ均’（’４Ｌ）と
第（２）式のパラメータ′ｘＪ’（！ｒＬ）とに対して
夫々次の如く表わされる。即ち ｔ ＝−・Ｔｚ ・・而・曲面・・・（５）Ｌｋ
Ｎｆ また第２図を参照して説明した場合の時点ＴＩ。
ラメータは、第（１）式のパラメータ均’（’４Ｌ）と
第（２）式のパラメータ′ｘＪ’（！ｒＬ）とに対して
夫々次の如く表わされる。即ち ｔ ＝−・Ｔｚ ・・而・曲面・・・（５）Ｌｋ
Ｎｆ また第２図を参照して説明した場合の時点ＴＩ。
Ｔ２＋・・・・・・・・・・・は次の如く表わされる。
ここで、
（但しＶ（ｉｎ）：変動量）
また第（７）弐における変動量Ｖ（ｔｒＬ）は ９−
（但しＰは帯域フィルタ群の出力）
で与えら九る。
上記の如く累積変動量によって決定される区間は、例え
ばモーメント法にもとづくパラメータや帯域別電力に対
応したパラメータなど、各パラメータ毎に独立に求める
ようにしてよい。
ばモーメント法にもとづくパラメータや帯域別電力に対
応したパラメータなど、各パラメータ毎に独立に求める
ようにしてよい。
第３図は本発明の一実施例構成を示す。図中の符号１は
帯域フィルタ群、２はパラメータ抽出回路、３は母音代
表点決定回路、４は入力特徴パラメータ時系列バッファ
、５はパラメータ平均区間決定回路、６はパラメータ平
均回路、７および８は夫々切換回路であって登録モード
と認識モードとを切換えるもの、９は登録単音節縮小パ
ラメータ時系列登録部であってメモリによって構成され
るもの、１０は縮小パラメータ時系列照合部・候補決定
部、１１は登録単音節特徴パラメータ時系１０− 列登録部であって各登録単音節についての特徴パラメー
タ時系列を格納するメモリによって構成されるもの、１
２は候補選択回路であって登録部１１から読出される各
特徴パラメータ時系列のうちで本発明にいう認識対象候
補単音節に対応するもののみを選択するもの、１３は特
徴パラメータ時系列・照合判定部、１４は出力回路を表
わす。
帯域フィルタ群、２はパラメータ抽出回路、３は母音代
表点決定回路、４は入力特徴パラメータ時系列バッファ
、５はパラメータ平均区間決定回路、６はパラメータ平
均回路、７および８は夫々切換回路であって登録モード
と認識モードとを切換えるもの、９は登録単音節縮小パ
ラメータ時系列登録部であってメモリによって構成され
るもの、１０は縮小パラメータ時系列照合部・候補決定
部、１１は登録単音節特徴パラメータ時系１０− 列登録部であって各登録単音節についての特徴パラメー
タ時系列を格納するメモリによって構成されるもの、１
２は候補選択回路であって登録部１１から読出される各
特徴パラメータ時系列のうちで本発明にいう認識対象候
補単音節に対応するもののみを選択するもの、１３は特
徴パラメータ時系列・照合判定部、１４は出力回路を表
わす。
入力単音節音声信号が帯域フィルタ群１に入力され、パ
ラメータ抽出回路２によって入力単音節音声信号に対応
した入力特徴パラメータが抽出される。この抽出された
入力特徴パラメータは、母音代表点決定回路３に入力さ
れ、母音代表点決定１回路３は、第１図を用いて説明し
た如く、時点ＴＥとして母音代表点を用いるべく、母音
の定常性を示す部分の検出を行なう。ここで決定された
母音代表点までの入力特徴パラメータは入力特徴パラメ
ータ時系列の形でバッファ４に一時セットされる。パラ
メータ平均区間決定回路５は第１図図示時点−！−ＴＥ
：ＡＴＥ、・・・・・・・・・・・・の場合で言えば時
点Ｔｇを抽５′５ 出した」二でＴｏないしＴＥまでの間を５等分した時点
２ 百Ｔｇ、百ＴＥ、・・・・・・・・・、ＴＥを決定する
。々お第２図図示の時点Ｔ １１ Ｔ ２・・・・・・
・・・については第４図を参照して後述する。」１記時
点にもとづいて区間が決定されると、パラメータ平均回
路６はバッファ４の内容にもとづいて各区間毎にパラメ
ータ値の平均値を演算する。
ラメータ抽出回路２によって入力単音節音声信号に対応
した入力特徴パラメータが抽出される。この抽出された
入力特徴パラメータは、母音代表点決定回路３に入力さ
れ、母音代表点決定１回路３は、第１図を用いて説明し
た如く、時点ＴＥとして母音代表点を用いるべく、母音
の定常性を示す部分の検出を行なう。ここで決定された
母音代表点までの入力特徴パラメータは入力特徴パラメ
ータ時系列の形でバッファ４に一時セットされる。パラ
メータ平均区間決定回路５は第１図図示時点−！−ＴＥ
：ＡＴＥ、・・・・・・・・・・・・の場合で言えば時
点Ｔｇを抽５′５ 出した」二でＴｏないしＴＥまでの間を５等分した時点
２ 百Ｔｇ、百ＴＥ、・・・・・・・・・、ＴＥを決定する
。々お第２図図示の時点Ｔ １１ Ｔ ２・・・・・・
・・・については第４図を参照して後述する。」１記時
点にもとづいて区間が決定されると、パラメータ平均回
路６はバッファ４の内容にもとづいて各区間毎にパラメ
ータ値の平均値を演算する。
登録モードの場合、切換回路７および８は図示上方のル
ートがどられる。そして、パラメータ平均回路６によっ
て抽出された縮小パラメータ時系列（この場合登録単音
節縮小パラメータ時系列）が夫々図示登録部９に登録さ
れ、また図示バッファ４にセットされた特徴パラメータ
時系列が図示登録部１１に登録される。
ートがどられる。そして、パラメータ平均回路６によっ
て抽出された縮小パラメータ時系列（この場合登録単音
節縮小パラメータ時系列）が夫々図示登録部９に登録さ
れ、また図示バッファ４にセットされた特徴パラメータ
時系列が図示登録部１１に登録される。
認識モードの場合、切換回路７および８は図示下方のル
ートがとられる。そしてパラメータ平均口＃！ｒ６によ
って抽出された縮小パラメータ時系列（この場合入力縮
小パラメータ時系列）が図示照合部・候補決定部１０に
導ひかれる。このとき図示登録部９から登録単音節縮小
パラメータ時系列が順次続出され、入力縮小バラメーク
時系列と照合され、本発明にいう認識対象候補単音節全
決定するＣ該照合部拳候補決定部１０においては例えば
単音節間距離Ｓｒ即ち登録縮小パラメータ時系列と人力
縮小パラメータ時系列との間のチェビシェフ距離を演算
する。該距離Ｓｒは次の式で与えられ入力縮小パラメー
タ時系列に対応するものである。
ートがとられる。そしてパラメータ平均口＃！ｒ６によ
って抽出された縮小パラメータ時系列（この場合入力縮
小パラメータ時系列）が図示照合部・候補決定部１０に
導ひかれる。このとき図示登録部９から登録単音節縮小
パラメータ時系列が順次続出され、入力縮小バラメーク
時系列と照合され、本発明にいう認識対象候補単音節全
決定するＣ該照合部拳候補決定部１０においては例えば
単音節間距離Ｓｒ即ち登録縮小パラメータ時系列と人力
縮小パラメータ時系列との間のチェビシェフ距離を演算
する。該距離Ｓｒは次の式で与えられ入力縮小パラメー
タ時系列に対応するものである。
照合部・候補決定部１０において上記第（９）式にもと
づいて幾個かの認識対象候補単音節が決定されると、こ
の候補単音部名が候補選択回路１２に通知される。この
とき、図示省略した制御部からの制御によって図示登録
部１１から特徴パラメータ時系列が夫々順次読出される
。そして候補選択回路１２によって、候補単音節として
指定されだ単音節に対応する登録単音節特徴パラメータ
時系列のみが選択され、図示照合判定部１３に導びかれ
る。上記認識モードの場合、切換回路 ７は図示下方の
ルートラとって訃す、図示バッファ４にセットされてい
る特徴パラメータ時系列（このとき入力特徴パラメータ
時系列）が上記照合判定部１３に導ひかれる。これによ
って、入力特徴パラメータ時系列は、上記候補単音節に
対応する各登録単音節特徴パラメータ時系列と照合され
る。この場合の照合に当って（佳公知のダイナミック・
プログラミング（ＤＰ）照合が行なわれるものと考えて
よい。このように（７て抽出された１つの単音節カテゴ
リが出力回路１４に出力される。
づいて幾個かの認識対象候補単音節が決定されると、こ
の候補単音部名が候補選択回路１２に通知される。この
とき、図示省略した制御部からの制御によって図示登録
部１１から特徴パラメータ時系列が夫々順次読出される
。そして候補選択回路１２によって、候補単音節として
指定されだ単音節に対応する登録単音節特徴パラメータ
時系列のみが選択され、図示照合判定部１３に導びかれ
る。上記認識モードの場合、切換回路 ７は図示下方の
ルートラとって訃す、図示バッファ４にセットされてい
る特徴パラメータ時系列（このとき入力特徴パラメータ
時系列）が上記照合判定部１３に導ひかれる。これによ
って、入力特徴パラメータ時系列は、上記候補単音節に
対応する各登録単音節特徴パラメータ時系列と照合され
る。この場合の照合に当って（佳公知のダイナミック・
プログラミング（ＤＰ）照合が行なわれるものと考えて
よい。このように（７て抽出された１つの単音節カテゴ
リが出力回路１４に出力される。
上記第２図に示す時点ＴＩ＋Ｔ２＋・・・・・・・・・
・・・を決定する場合、第３図図示のパラメータ平均区
間決定回路５は第４図にフローチャートの形で示す如き
処理を行なうものと考えてよい。即ち、 （１）ハラメータ抽出回路２によって抽出されたパラメ
ータにもとづいて各パラメータ毎に独立に第２図に示す
如き累積変動ｉｉ：ＴＡＶｉ抽出する。
・・・を決定する場合、第３図図示のパラメータ平均区
間決定回路５は第４図にフローチャートの形で示す如き
処理を行なうものと考えてよい。即ち、 （１）ハラメータ抽出回路２によって抽出されたパラメ
ータにもとづいて各パラメータ毎に独立に第２図に示す
如き累積変動ｉｉ：ＴＡＶｉ抽出する。
（２）そして累積変動量ＴＡＶの値を例えば５等分した
値ＤＴＡＶを決定する。
値ＤＴＡＶを決定する。
（３）そして最初に時点Ｔｌヲ求めるべくＪ＝１として
おき、レジスタＡＶＨに上記値ＤＴＡＶをセットし、計
時スタート・レジスタＴＳ（Ｊ）に値Ｔ （Ｉ） ’ｅ
上セツトる。
おき、レジスタＡＶＨに上記値ＤＴＡＶをセットし、計
時スタート・レジスタＴＳ（Ｊ）に値Ｔ （Ｉ） ’ｅ
上セツトる。
（４）以下順次特徴パラメータの累積値ＡＶ（Ｉ）がレ
ジスタＡＶＨの内容と等しいが犬となるときまで、特徴
パラメータ値を累算してゆく。
ジスタＡＶＨの内容と等しいが犬となるときまで、特徴
パラメータ値を累算してゆく。
（５） 累積値ＡＶ（Ｉ）がレジスタＡＶＩ（の内容
と等しいか大となると、そのときのタイミング値Ｔ （
Ｉ）が時点Ｔｌ用レジスタＴＥ（Ｉ）にセットされ、上
記レジスタＴＳ （Ｊ＋１ ）に値Ｔ（Ｉ＋１）をセッ
トし、レジスタＡＶＨに値（ＡＶＨ＋ＤＴＡＶ）をセッ
トし、次の時点Ｔ２に求めるべくＪ＝２とする。
と等しいか大となると、そのときのタイミング値Ｔ （
Ｉ）が時点Ｔｌ用レジスタＴＥ（Ｉ）にセットされ、上
記レジスタＴＳ （Ｊ＋１ ）に値Ｔ（Ｉ＋１）をセッ
トし、レジスタＡＶＨに値（ＡＶＨ＋ＤＴＡＶ）をセッ
トし、次の時点Ｔ２に求めるべくＪ＝２とする。
（６）以下同様に累積値ＡＶ（Ｉ）がレジスタＡＶＨの
内容と等しいか犬となるまで、特徴パラメータ値を累算
してゆく。即ち、時点Ｔ２１Ｔ３．Ｔ４ｆｃ求めてゆく
０ （７）そして累積回路■が値Ｎに達すると、即ち累算処
理が第２図図示時点ＴＫに対応する特徴パラメータの累
算に達すると、その時点で時点Ｔｚが決定される。
内容と等しいか犬となるまで、特徴パラメータ値を累算
してゆく。即ち、時点Ｔ２１Ｔ３．Ｔ４ｆｃ求めてゆく
０ （７）そして累積回路■が値Ｎに達すると、即ち累算処
理が第２図図示時点ＴＫに対応する特徴パラメータの累
算に達すると、その時点で時点Ｔｚが決定される。
以上説明した如く、本発明によれば、比較的簡易に効率
よく認識対象単音節候補をしぼることができるので、８
識処理時間の大幅に削減を図ることができる。
よく認識対象単音節候補をしぼることができるので、８
識処理時間の大幅に削減を図ることができる。
第１図は本発明の一実施例の考え方を説明する説明図、
第２図は本発明の他の一実施例の考え方を説明する説明
図、第３図は上記処理を行なう本発明の一実施例構成、
第４図は上記第２図に対応した一実施例における区間決
定を行なう処理についてフローチャートの形で表わした
説明図を示す。 図中、Ｐは特徴パラメータ、２はパラメータ抽出回路、
３は母音代表点決定回路、４は入力特徴パラメータ時系
列バッファ、５はパラメータ平均区間決定回路、６はパ
ラメータ平均回路、７および８は夫々切換何路、９は登
録単音節縮小パラメータ時系列登録部、１０はｍφパラ
メータ時系列照合部・候補決定部、１１は登録単音節特
徴パラメータ時系列登録部、１２は候補選択回路、１３
は特徴パラメータ時系列・照合判定部を表わす。 特許出願人 富士通株式会社 代理人 弁理士 森 １） 寛 １１ 日
第２図は本発明の他の一実施例の考え方を説明する説明
図、第３図は上記処理を行なう本発明の一実施例構成、
第４図は上記第２図に対応した一実施例における区間決
定を行なう処理についてフローチャートの形で表わした
説明図を示す。 図中、Ｐは特徴パラメータ、２はパラメータ抽出回路、
３は母音代表点決定回路、４は入力特徴パラメータ時系
列バッファ、５はパラメータ平均区間決定回路、６はパ
ラメータ平均回路、７および８は夫々切換何路、９は登
録単音節縮小パラメータ時系列登録部、１０はｍφパラ
メータ時系列照合部・候補決定部、１１は登録単音節特
徴パラメータ時系列登録部、１２は候補選択回路、１３
は特徴パラメータ時系列・照合判定部を表わす。 特許出願人 富士通株式会社 代理人 弁理士 森 １） 寛 １１ 日
Claims (1)
- 未知入力単音節の音声信号を分析し、当該音声信号から
抽出された入力特徴パラメータ時系列と予め登録されて
いる登録特徴パラメータ時系列とを照合して、未知入力
単音節音声の認識を行なう単音節音声認識システムにお
いて、上記未知入力単音節音声の始端から該単音節音声
に含まれる母音までの上記入力特徴パラメータ時系列を
多くてＩも１０個以下の区間に分割し、各区間内のパラ
メータ値を平均した値または区間境界値からなる入力縮
小パラメータ時系列を抽出するよう構成され、予め同一
の手法で抽出され予め登録されている登録縮小パラメー
タ時系列と照合することによって認識対象候補単音節を
決定するようにしたことを特徴とする単音節音声認識シ
ステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56150370A JPS5852694A (ja) | 1981-09-22 | 1981-09-22 | 単音節音声認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP56150370A JPS5852694A (ja) | 1981-09-22 | 1981-09-22 | 単音節音声認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5852694A true JPS5852694A (ja) | 1983-03-28 |
| JPH0145920B2 JPH0145920B2 (ja) | 1989-10-05 |
Family
ID=15495504
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP56150370A Granted JPS5852694A (ja) | 1981-09-22 | 1981-09-22 | 単音節音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5852694A (ja) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS53128905A (en) * | 1977-04-15 | 1978-11-10 | Hiroya Fujisaki | Voice discrimination system |
| JPS56101199A (en) * | 1980-01-16 | 1981-08-13 | Matsushita Electric Industrial Co Ltd | Voice identifier |
-
1981
- 1981-09-22 JP JP56150370A patent/JPS5852694A/ja active Granted
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS53128905A (en) * | 1977-04-15 | 1978-11-10 | Hiroya Fujisaki | Voice discrimination system |
| JPS56101199A (en) * | 1980-01-16 | 1981-08-13 | Matsushita Electric Industrial Co Ltd | Voice identifier |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0145920B2 (ja) | 1989-10-05 |
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