JPS607492A - 単音節音声認識方式 - Google Patents
単音節音声認識方式Info
- Publication number
- JPS607492A JPS607492A JP58115573A JP11557383A JPS607492A JP S607492 A JPS607492 A JP S607492A JP 58115573 A JP58115573 A JP 58115573A JP 11557383 A JP11557383 A JP 11557383A JP S607492 A JPS607492 A JP S607492A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vowel
- standard
- input
- monosyllabic
- speech
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
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】
(a) 発明の技術分野
本発明は擬似連続発声の単音節を認識対象とする登録方
式による特定話者の音声認識方式に関する。
式による特定話者の音声認識方式に関する。
(b) 技術の背景
近年、音声認識はデータ処理技術の発達と普及に伴いデ
ータ処理システムにおけるデータ入出力手段の一端とし
て当初は音声制御による仕分け、′α話回1)プにおけ
る案内サービス程j蜆にとソ、tっでいた音声認識・合
成技術も半害体特に集イ!(化技術の進展に支えられ、
従来内外とさhでいた大量の情報を高速処理する音声認
識のための?f15理回11′i′1あるいは高速大谷
41メモリがLSIによって実現すると共に低コストで
提供されるようになり、13本語による音声入力手段の
持つ対語形式に4. L、1・や作者に他の入出力装(
醒に見られるようなIIf別のH熟全必費とすることの
ない操作がち易な人力音声〜デジタルデータの変換機能
を生かしたデータ処理装置として普及するようになった
。
ータ処理システムにおけるデータ入出力手段の一端とし
て当初は音声制御による仕分け、′α話回1)プにおけ
る案内サービス程j蜆にとソ、tっでいた音声認識・合
成技術も半害体特に集イ!(化技術の進展に支えられ、
従来内外とさhでいた大量の情報を高速処理する音声認
識のための?f15理回11′i′1あるいは高速大谷
41メモリがLSIによって実現すると共に低コストで
提供されるようになり、13本語による音声入力手段の
持つ対語形式に4. L、1・や作者に他の入出力装(
醒に見られるようなIIf別のH熟全必費とすることの
ない操作がち易な人力音声〜デジタルデータの変換機能
を生かしたデータ処理装置として普及するようになった
。
(c) 従来技術と問題点
第1図は従来における単音節認識方式のブロック図金示
す。図において1は例えばマイクロプロセッサ(MPU
)によりね成される制御部、2は高速半導体メモリによ
る記憶部、3は音声り環部、4は入カバクンバッファお
よび5は比較部である。
す。図において1は例えばマイクロプロセッサ(MPU
)によりね成される制御部、2は高速半導体メモリによ
る記憶部、3は音声り環部、4は入カバクンバッファお
よび5は比較部である。
単音節認識方式は通常特定語基のため認識すべき入力音
声における複数の単音節を設定して、制御部1は音声処
理部3への入力音声における単音節を図示省略したが予
め扶数の帯域フィルタ群に印加して得るスペクトラム出
力毎に5ms程度のフレーム周期で標準化して得た特定
パラメータの各音素毎に対応した足常的な部分を記憶部
3に標準パクン辞423として蓄積する。線形時間正規
化により1単6Mにつき例えば512ビツトの単訪バタ
ンか作成蓄積でべろ。このように先行する学習モードで
は5〜10個程の訓練サンプルから平均的な標準バタン
23a−nを作成して標準バタン23全登録保持し、認
識モードでは入力音声による入力バタンとHM h4
卑バタン23a−nとを同一フレーム周期で予め設定し
たしきい値レベルに従い類似度を比較部4によ請求めて
日本語における母音・子音(ア〜ン)45fffl、濁
音18種、半濁音5種。
声における複数の単音節を設定して、制御部1は音声処
理部3への入力音声における単音節を図示省略したが予
め扶数の帯域フィルタ群に印加して得るスペクトラム出
力毎に5ms程度のフレーム周期で標準化して得た特定
パラメータの各音素毎に対応した足常的な部分を記憶部
3に標準パクン辞423として蓄積する。線形時間正規
化により1単6Mにつき例えば512ビツトの単訪バタ
ンか作成蓄積でべろ。このように先行する学習モードで
は5〜10個程の訓練サンプルから平均的な標準バタン
23a−nを作成して標準バタン23全登録保持し、認
識モードでは入力音声による入力バタンとHM h4
卑バタン23a−nとを同一フレーム周期で予め設定し
たしきい値レベルに従い類似度を比較部4によ請求めて
日本語における母音・子音(ア〜ン)45fffl、濁
音18種、半濁音5種。
拗音33種の計101種の単音節を基本に1識を行う。
認識は通常単音節を子音部分と母音部分に分離し、母音
標準バタンを使って母音を決定した後、子音の認識を行
う方法によっている。この方法は単音節の候補が削減さ
るので子音の認識が容易になる上処理量が少くなる利点
がある。しかしこの方法は一般的な擬似連続発声による
音μ」入力に見られる母音発声が不充分な特に独りの半
母音を含む拗音については特に母音が誤認識され易く子
音部を含めた単音節の認識率が下る欠点があった0 (d) 発明の目的 本発明の目的は上記の欠点を除去するため従来の単音節
だけによる母音の標準バタンたけでなく母音または/お
よび半母音の連続組合せにおける音韻の通過部(わたシ
)に関する推移バタン全母音のモデルとして辞−卦に備
え、入力バタンにおける推移パタンとの差異を演算して
差異結果の移行方向によシ母音を決定して、母音抽出に
おける認識率を同上しようとするものである。
標準バタンを使って母音を決定した後、子音の認識を行
う方法によっている。この方法は単音節の候補が削減さ
るので子音の認識が容易になる上処理量が少くなる利点
がある。しかしこの方法は一般的な擬似連続発声による
音μ」入力に見られる母音発声が不充分な特に独りの半
母音を含む拗音については特に母音が誤認識され易く子
音部を含めた単音節の認識率が下る欠点があった0 (d) 発明の目的 本発明の目的は上記の欠点を除去するため従来の単音節
だけによる母音の標準バタンたけでなく母音または/お
よび半母音の連続組合せにおける音韻の通過部(わたシ
)に関する推移バタン全母音のモデルとして辞−卦に備
え、入力バタンにおける推移パタンとの差異を演算して
差異結果の移行方向によシ母音を決定して、母音抽出に
おける認識率を同上しようとするものである。
(e) 発明の構成
この目的は、未知入力音P+予め辞書に登録された単音
節標準バタンと照合して行う音声認識装置において、音
声処理部は、話者の単音節標準バタンの登録時にスペク
トラム時系列による分析に基づく標準バタンと共に母音
との推移バタンを拗音・半母音等の特定の単音節に対し
て母音の推移モデル辞書として作成して記憶部Vc登録
せし虻る慎能を俯え、制御部は擬似連続発声された入力
音声に伴う音声処理部、経由、照合部における入力バタ
ンと標準バタンによる一次照合において、しきい値を満
たす類似度が侍られぬとき、または、複数の母音とのI
i′I2離が近いときには、該入力バタンをモデル辞書
の推移パタンに従って各母音との差異を演算し、各母音
との距離の差異傾向をめ、母音推移モデル辞書と照什し
て、その母音認識を行うことを特徴とする単音節音声認
識方式荀提供することによシ達成することができる。
節標準バタンと照合して行う音声認識装置において、音
声処理部は、話者の単音節標準バタンの登録時にスペク
トラム時系列による分析に基づく標準バタンと共に母音
との推移バタンを拗音・半母音等の特定の単音節に対し
て母音の推移モデル辞書として作成して記憶部Vc登録
せし虻る慎能を俯え、制御部は擬似連続発声された入力
音声に伴う音声処理部、経由、照合部における入力バタ
ンと標準バタンによる一次照合において、しきい値を満
たす類似度が侍られぬとき、または、複数の母音とのI
i′I2離が近いときには、該入力バタンをモデル辞書
の推移パタンに従って各母音との差異を演算し、各母音
との距離の差異傾向をめ、母音推移モデル辞書と照什し
て、その母音認識を行うことを特徴とする単音節音声認
識方式荀提供することによシ達成することができる。
(f) 発明の実施例
以下、図面を参照しつつ本発明の一実施例について説明
する。第2図は本発明の一実施例における単音節音声認
識方式のブロック図、第3 ff?I(R)は入力バタ
ンのパワー推移バタンおよび第3図(b)は各母音モデ
ルとの差異傾向何回を示す。図において1aは制御部、
2aは記憶部、3aは音声処理部、4aは入力バタンバ
ッファ、5aは比較部である。更に記憶部2aの記憶領
域において23は標準バタン辞書、23a−nは標準バ
タン、24は推移パタンによる母音モデル辞書、24p
−sは母音モデルである。図の構成部材を示す省゛)号
で従来と共通の符号を有するものは従来と共通の僚能と
特性をイエし、サフィックスが付加されたrlt成部材
は従来と共通の機能に加えて付加(幾能を備えたことを
示す。従って本実施例においても1nll (1一部1
aは記憶部2aにおける1υ1j仰プログラム21 a
!pよひ制酉1データ22aに従い構成各部を制仰し
て話者の擬似連続発声でよる学習モードにおける入力音
声に従って単音節標準バタンを音声処理部3aによシ分
析して標準バタン辞書23に標準パタン23a−nを登
録し、認識モードでは入力音声を音声処理部3aにおい
て分析し入力バタンを入力バタンバッファ4a経由比収
部5aに入力し、標準バタン23a−nと照合して認識
を冥行することに従来と変りない。しかし本実施例にお
いては母音発声が不充分なゆ数の母音または/および半
母音の連続組合せを含む拗音晴・についてはしきい値を
満足する照合がイ:≠られないので、通當の標準パタン
との照合に絖いて例えは第3図(a)に示す入力バタン
を母音モデル24p〜8と同一1i!II期フレーム毎
に差異を演算し、その傾向を第3図(b)のようにめる
。ここでは母音Uが平均値的には最も近いが音韻末尾部
においては母音0が差異がOに近接する傾向に比較して
離脱する傾向に見られるので母音0と認識する。勿論母
音Uに対して点線に示す延長のようになれば該入力バタ
ンは母音Uと認識する。このようにすれば入力音声にお
ける発声が不充分なため木尾都が欠損して母音Uと誤g
織されるような場合でも望ましい認識結果の母音0が出
力され、従来に比較してよシ認識率の高いルY識万式が
イ(iられる〇 (g) 発明の詳細 な説明したように母音抽出が困MICな母音IF、たは
/および半母音の連続組合せについてもよりi4在的な
特徴を捕えて照合する方法全加味し、ト5!識率を高め
る単音節の音声認識方式が得られるので4j用である。
する。第2図は本発明の一実施例における単音節音声認
識方式のブロック図、第3 ff?I(R)は入力バタ
ンのパワー推移バタンおよび第3図(b)は各母音モデ
ルとの差異傾向何回を示す。図において1aは制御部、
2aは記憶部、3aは音声処理部、4aは入力バタンバ
ッファ、5aは比較部である。更に記憶部2aの記憶領
域において23は標準バタン辞書、23a−nは標準バ
タン、24は推移パタンによる母音モデル辞書、24p
−sは母音モデルである。図の構成部材を示す省゛)号
で従来と共通の符号を有するものは従来と共通の僚能と
特性をイエし、サフィックスが付加されたrlt成部材
は従来と共通の機能に加えて付加(幾能を備えたことを
示す。従って本実施例においても1nll (1一部1
aは記憶部2aにおける1υ1j仰プログラム21 a
!pよひ制酉1データ22aに従い構成各部を制仰し
て話者の擬似連続発声でよる学習モードにおける入力音
声に従って単音節標準バタンを音声処理部3aによシ分
析して標準バタン辞書23に標準パタン23a−nを登
録し、認識モードでは入力音声を音声処理部3aにおい
て分析し入力バタンを入力バタンバッファ4a経由比収
部5aに入力し、標準バタン23a−nと照合して認識
を冥行することに従来と変りない。しかし本実施例にお
いては母音発声が不充分なゆ数の母音または/および半
母音の連続組合せを含む拗音晴・についてはしきい値を
満足する照合がイ:≠られないので、通當の標準パタン
との照合に絖いて例えは第3図(a)に示す入力バタン
を母音モデル24p〜8と同一1i!II期フレーム毎
に差異を演算し、その傾向を第3図(b)のようにめる
。ここでは母音Uが平均値的には最も近いが音韻末尾部
においては母音0が差異がOに近接する傾向に比較して
離脱する傾向に見られるので母音0と認識する。勿論母
音Uに対して点線に示す延長のようになれば該入力バタ
ンは母音Uと認識する。このようにすれば入力音声にお
ける発声が不充分なため木尾都が欠損して母音Uと誤g
織されるような場合でも望ましい認識結果の母音0が出
力され、従来に比較してよシ認識率の高いルY識万式が
イ(iられる〇 (g) 発明の詳細 な説明したように母音抽出が困MICな母音IF、たは
/および半母音の連続組合せについてもよりi4在的な
特徴を捕えて照合する方法全加味し、ト5!識率を高め
る単音節の音声認識方式が得られるので4j用である。
第1図は従来における単音節に織方式によるブロック図
、第2図は本発明の一実施例におりる単音節トエ献方式
によるブロック図および帛3図(a)は入力バタンにお
けるパワー推移バタンおよび2.33図(b)は各母音
モデルとの差異傾向何区を示す。図において1,1aは
制御部、2aは記憶部、3aは音声処理部、4aは入力
バタンバッファ、5aは比較部、23は標準パタン辞書
および24は母音モデル辞書である。 代理人 弁理士 松 岡 犬四部
、第2図は本発明の一実施例におりる単音節トエ献方式
によるブロック図および帛3図(a)は入力バタンにお
けるパワー推移バタンおよび2.33図(b)は各母音
モデルとの差異傾向何区を示す。図において1,1aは
制御部、2aは記憶部、3aは音声処理部、4aは入力
バタンバッファ、5aは比較部、23は標準パタン辞書
および24は母音モデル辞書である。 代理人 弁理士 松 岡 犬四部
Claims (1)
- 未知入力音声を予め辞書に登録された単音節標準バタン
と照合して行う音声認識装置において、音声処理部は、
話者の単音節標準バタンの登録時にスペクトラム時系列
による分析に基づく標準バタンと共に母音との推移バタ
ン金物音・半母音等の特定の単音節チ対して母音の推移
モデル辞書として作成して記憶部に登録せしめる機能を
備え、制御部は擬似連続発声された入力音声に伴う音声
処理部、経由、照合部における入力バタンと9.q f
’Aパタンによる一次照合において、しきい値を満たす
類似度が得られぬとき、または、複数の母音との距離が
近いときには、該入力バタンをモデル辞否の推移バタン
に従って各母音との差異を演算し、各母音との距離の差
異傾向をめ、母音推移モデル辞書と照合して、その母音
認識を行うことを特O5(とする単音節音声認識方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58115573A JPS607492A (ja) | 1983-06-27 | 1983-06-27 | 単音節音声認識方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58115573A JPS607492A (ja) | 1983-06-27 | 1983-06-27 | 単音節音声認識方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS607492A true JPS607492A (ja) | 1985-01-16 |
Family
ID=14665908
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58115573A Pending JPS607492A (ja) | 1983-06-27 | 1983-06-27 | 単音節音声認識方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS607492A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160058765A (ko) | 2013-09-24 | 2016-05-25 | 엔티엔 가부시키가이샤 | 소결 금속 베어링, 및 이 베어링을 구비한 유체 동압 베어링 장치 |
| KR20160058766A (ko) | 2013-09-24 | 2016-05-25 | 엔티엔 가부시키가이샤 | 소결 금속 베어링, 및 그 제조 방법 |
-
1983
- 1983-06-27 JP JP58115573A patent/JPS607492A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160058765A (ko) | 2013-09-24 | 2016-05-25 | 엔티엔 가부시키가이샤 | 소결 금속 베어링, 및 이 베어링을 구비한 유체 동압 베어링 장치 |
| KR20160058766A (ko) | 2013-09-24 | 2016-05-25 | 엔티엔 가부시키가이샤 | 소결 금속 베어링, 및 그 제조 방법 |
| US10415573B2 (en) | 2013-09-24 | 2019-09-17 | Ntn Corporation | Fluid-dynamic bearing device provided with a sintered metal bearing and a fan motor provided with the fluid-dynamic bearing device |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20160086599A1 (en) | Speech Recognition Model Construction Method, Speech Recognition Method, Computer System, Speech Recognition Apparatus, Program, and Recording Medium | |
| US6553342B1 (en) | Tone based speech recognition | |
| US7319959B1 (en) | Multi-source phoneme classification for noise-robust automatic speech recognition | |
| JPS6336676B2 (ja) | ||
| JP2001166789A (ja) | 初頭/末尾の音素類似度ベクトルによる中国語の音声認識方法及びその装置 | |
| JPS62232691A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS6138479B2 (ja) | ||
| Wang et al. | Pitch-Aware RNN-T for Mandarin Chinese Mispronunciation Detection and Diagnosis | |
| JP5300000B2 (ja) | 調音特徴抽出装置、調音特徴抽出方法、及び調音特徴抽出プログラム | |
| JPS607492A (ja) | 単音節音声認識方式 | |
| JP3291073B2 (ja) | 音声認識方式 | |
| JP3231365B2 (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS63161499A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPH0455518B2 (ja) | ||
| JPS607493A (ja) | 単音節音声認識方式 | |
| Lubensky | Continuous digit recognition using coarse phonetic segmentation | |
| JPS6180298A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS6312000A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPS5953900A (ja) | 音声認識方法 | |
| JPS62245295A (ja) | 特定話者音声認識装置 | |
| JP2000242292A (ja) | 音声認識方法、この方法を実施する装置およびこの方法を実行するプログラムを記憶した記憶媒体 | |
| JPS60170900A (ja) | 音節音声標準パタン登録方式 | |
| JPH0289098A (ja) | 音節パターン切り出し装置 | |
| JPS6033599A (ja) | 音声認識装置 | |
| JPH0827640B2 (ja) | 音声認識装置 |