JPS6326699A - 連続語認識記録方法 - Google Patents
連続語認識記録方法Info
- Publication number
- JPS6326699A JPS6326699A JP62101692A JP10169287A JPS6326699A JP S6326699 A JPS6326699 A JP S6326699A JP 62101692 A JP62101692 A JP 62101692A JP 10169287 A JP10169287 A JP 10169287A JP S6326699 A JPS6326699 A JP S6326699A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- word
- template
- continuous
- speech
- isolated
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 26
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 6
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/06—Creation of reference templates; Training of speech recognition systems, e.g. adaptation to the characteristics of the speaker's voice
- G10L15/063—Training
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Machine Translation (AREA)
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】
（技術分野）
本発明は音声認識に関し、特に、音声認識鋳型を作るた
めの収録方法に関する。連続音声の機械認識における１
つの困難は、連続的に発音された語が、１つ１つ孤立的
に発音された同一の語と著しく異なることがあるという
点にある。その差異は、幾つかの理由から生じる。その
理由の１つは、連続して発音された語が、ｔｉｌｌは、
孤立して発音された同一の語より短いということである
。第２の差異は、連続して発音された語の副次調音効果
に起因する。
めの収録方法に関する。連続音声の機械認識における１
つの困難は、連続的に発音された語が、１つ１つ孤立的
に発音された同一の語と著しく異なることがあるという
点にある。その差異は、幾つかの理由から生じる。その
理由の１つは、連続して発音された語が、ｔｉｌｌは、
孤立して発音された同一の語より短いということである
。第２の差異は、連続して発音された語の副次調音効果
に起因する。
音声認識システムにおける他の一般的問題は、収録段階
で語党鋳型の質を決定することが困難だということであ
る。収録の質は、音声認識システムの性能にとって決定
的に重要である。現在、収録の質を試験する唯一の方法
は、収録された鋳型を用いてシステムの認識性能を実際
に調査することである。
で語党鋳型の質を決定することが困難だということであ
る。収録の質は、音声認識システムの性能にとって決定
的に重要である。現在、収録の質を試験する唯一の方法
は、収録された鋳型を用いてシステムの認識性能を実際
に調査することである。
（発明の摘要）
従って、本発明の目的は、連続語鋳型の収録プロセスを
改良する方法を提供することである。本発明の他の目的
は、収録の質の調査を改良し且つ簡単化することである
。
改良する方法を提供することである。本発明の他の目的
は、収録の質の調査を改良し且つ簡単化することである
。
従って、本発明により、所望の誘雷の中の塔について、
孤立語鋳型が作られる。その鋳型は時間圧縮され、次に
、連続音声サンプルから連続語鋳型を抽出するために使
われる。抽出された連続語鋳型は、連続音声認識システ
ムのための誘雷鋳型として使われる。抽出された鋳型は
、収録の質を確かめるために孤立語及び連続語の両方の
レベルで音声を合成するために使うことができる。
孤立語鋳型が作られる。その鋳型は時間圧縮され、次に
、連続音声サンプルから連続語鋳型を抽出するために使
われる。抽出された連続語鋳型は、連続音声認識システ
ムのための誘雷鋳型として使われる。抽出された鋳型は
、収録の質を確かめるために孤立語及び連続語の両方の
レベルで音声を合成するために使うことができる。
本発明の特徴は特許請求の範囲の欄に明示されている０
本発明の上記目的及びその他の目的及び利点は以下の説
明から明らかとなろう。限定を目的とせず、例示を目的
として、好適な実施例を添付図面に示しである。
本発明の上記目的及びその他の目的及び利点は以下の説
明から明らかとなろう。限定を目的とせず、例示を目的
として、好適な実施例を添付図面に示しである。
（実施例）
本発明の方法は、技術の現状を代表する音声認識装置を
用いて実施することができる。音声信号からの情報の抽
出は周知であり、その情報は一般には線形予測符号化（
ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎｇ（
ＬＰＧと略記する））パラメータとして保留され。
用いて実施することができる。音声信号からの情報の抽
出は周知であり、その情報は一般には線形予測符号化（
ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎｇ（
ＬＰＧと略記する））パラメータとして保留され。
ＬＰＧパラメータからの音声の合成も周知である。
本発明を、話者依存型連続語認識システムに適用した場
合について説明する。そのようなシステムの一例はテキ
サスインストルメンツ（ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎ
ｔｓ）社のパーソナルコンピュータと使用可能であるＴ
Ｉスピーチシステム（ＴＩ ３ｐｅｅｃｈｓｙｓ ｔｅ
ｒｓ）である。
合について説明する。そのようなシステムの一例はテキ
サスインストルメンツ（ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎ
ｔｓ）社のパーソナルコンピュータと使用可能であるＴ
Ｉスピーチシステム（ＴＩ ３ｐｅｅｃｈｓｙｓ ｔｅ
ｒｓ）である。
好適な方法は、連続語音声認識システム又は話者照合シ
ステムに使用されるべき鋳型を作るために使われる。そ
の鋳型は、後の音声入力の認識のために音声認識システ
ムに記憶される。
ステムに使用されるべき鋳型を作るために使われる。そ
の鋳型は、後の音声入力の認識のために音声認識システ
ムに記憶される。
本明細書においては、１語」という用語は、それが実際
に１つの英語の単語に対応するか否かに拘らず、１つの
原子的な（分割不可能な）言葉を意味する。ｒ語ｊは単
に音声の一部分なのであり、１語」と共に用いられた１
文１という用語は、複数の１語」から成る構造体を意味
する。ｒ語ｊは実際上、辞書語の部分のみ、又は共に話
された数個の辞書語から成ることができる。
に１つの英語の単語に対応するか否かに拘らず、１つの
原子的な（分割不可能な）言葉を意味する。ｒ語ｊは単
に音声の一部分なのであり、１語」と共に用いられた１
文１という用語は、複数の１語」から成る構造体を意味
する。ｒ語ｊは実際上、辞書語の部分のみ、又は共に話
された数個の辞書語から成ることができる。
第１図を参照する。当業者において知られているように
、倍量中の６語について孤立語鋳型が作られる（ステッ
プ１０）０話者を促して語霊中の６語を発音させ、話者
の話した応答を記憶させることによって話者依存孤立語
鋳型を作る。それらの応答から、ＬＰＣパラメータを抽
出して孤立語鋳型を形成させる。
、倍量中の６語について孤立語鋳型が作られる（ステッ
プ１０）０話者を促して語霊中の６語を発音させ、話者
の話した応答を記憶させることによって話者依存孤立語
鋳型を作る。それらの応答から、ＬＰＣパラメータを抽
出して孤立語鋳型を形成させる。
連続音声は孤立語音声より速（発せられる傾向があるの
で、孤立語鋳型を圧縮することが好ましい（ステップ２
０）。データの簡単な時間圧縮方法はそのデータの周波
数を変更することであるということが知られており、そ
こで、圧縮の際に平衡化周波数シフトも行なわねばなら
ない。鋳型を８０％時間圧縮する場合には、その圧縮に
より生じるデータの周波数も８０％だけ低くなければな
らない。これらのステップは既知の原理に従って行なわ
れる。
で、孤立語鋳型を圧縮することが好ましい（ステップ２
０）。データの簡単な時間圧縮方法はそのデータの周波
数を変更することであるということが知られており、そ
こで、圧縮の際に平衡化周波数シフトも行なわねばなら
ない。鋳型を８０％時間圧縮する場合には、その圧縮に
より生じるデータの周波数も８０％だけ低くなければな
らない。これらのステップは既知の原理に従って行なわ
れる。
鋳型が作られた後、話者を促して、収録される語を含む
１連の試験文を発音させる。圧縮された孤立語鋳型を用
いて試験文の中の所望の語を捜し出し、その語に対応す
る音声データを連続語鋳型に変換する（ステップ３０）
。この連続語鋳型は、副次調音効果を含む点で、孤立語
鋳型とは幾分異なる。次に、その連続語鋳型を、連続語
認識システム用の基準鋳型として使うために、記憶して
おく （ステップ４０）。
１連の試験文を発音させる。圧縮された孤立語鋳型を用
いて試験文の中の所望の語を捜し出し、その語に対応す
る音声データを連続語鋳型に変換する（ステップ３０）
。この連続語鋳型は、副次調音効果を含む点で、孤立語
鋳型とは幾分異なる。次に、その連続語鋳型を、連続語
認識システム用の基準鋳型として使うために、記憶して
おく （ステップ４０）。
このプロセスの一例を、第２図と関連させて説明する。
’ＣＡＲＪという語を連続語誘雷の中に収録するものと
すると、孤立語’ＣＡＲＪの鋳型を作る。その鋳型を圧
縮すると、それは、連続文の中で典型的に話される’Ｃ
ＡＲＪという語に近くなる。次に、ｒＣＡＲＪの鋳型を
、例えば、’−−ＧＲＥＥＮ ＣＡＲＦＥＬＬ ０ＶＥ
Ｒ−」という句を含む文と比較する。圧縮された鋳型は
、その文の中のｒ（、ＡＲＪという語を突き止めるため
に充分な程度に良好であり、その見出された場所から連
続語鋳型を抽出する。
すると、孤立語’ＣＡＲＪの鋳型を作る。その鋳型を圧
縮すると、それは、連続文の中で典型的に話される’Ｃ
ＡＲＪという語に近くなる。次に、ｒＣＡＲＪの鋳型を
、例えば、’−−ＧＲＥＥＮ ＣＡＲＦＥＬＬ ０ＶＥ
Ｒ−」という句を含む文と比較する。圧縮された鋳型は
、その文の中のｒ（、ＡＲＪという語を突き止めるため
に充分な程度に良好であり、その見出された場所から連
続語鋳型を抽出する。
連続語認識システムにおける収録に伴なう１つの問題は
、収録の質を検査することが困難だということである。
、収録の質を検査することが困難だということである。
好ましい実施例においては、単純で効果的な検査手段が
設けられている。孤立語鋳型を作るとき、鋳型は、既知
の原理に従って音声合成装置を動作させるために使われ
る（ステップ５０）。話者は、その作られた音声を聞き
（ステップ６０）、鋳型の質の直接的フィードバックを
受は取る。若し質が良（なければ（ステップ７０）、話
者は、得られた鋳型の質に満足するまで、その話を収録
し直すことができる。
設けられている。孤立語鋳型を作るとき、鋳型は、既知
の原理に従って音声合成装置を動作させるために使われ
る（ステップ５０）。話者は、その作られた音声を聞き
（ステップ６０）、鋳型の質の直接的フィードバックを
受は取る。若し質が良（なければ（ステップ７０）、話
者は、得られた鋳型の質に満足するまで、その話を収録
し直すことができる。
そして、連続語鋳型を得た後、その質を検査するため、
それを使って合成装置を動作させることができる（ステ
ップ８０）。連続語鋳型を個別的に聞いて（ステップ９
０）チェックする（ステップ１００）ことができるが、
それらを組合わせて、音声認識装置が認識するべきサン
プル文等とするのが好ましい。このようにして、話者は
直ちに連続語鋳型の質を決定し、低品質の語を収録し直
すことができる。
それを使って合成装置を動作させることができる（ステ
ップ８０）。連続語鋳型を個別的に聞いて（ステップ９
０）チェックする（ステップ１００）ことができるが、
それらを組合わせて、音声認識装置が認識するべきサン
プル文等とするのが好ましい。このようにして、話者は
直ちに連続語鋳型の質を決定し、低品質の語を収録し直
すことができる。
（発明の効果）
連続語認識装置のための倍電の中に語を収録する上記の
方法は単純、効率的であり、得られる鋳型の質を大いに
改善するものである。試験は、記憶されたパターンを再
合成したものを話者に聞かせるということであるが、そ
れは話者の声に対応するべき音声である。このような収
録方法は、単純な設計で低コストのシステムを含む如何
なる連続語音声認識システムにも容易に用いることがで
きる。
方法は単純、効率的であり、得られる鋳型の質を大いに
改善するものである。試験は、記憶されたパターンを再
合成したものを話者に聞かせるということであるが、そ
れは話者の声に対応するべき音声である。このような収
録方法は、単純な設計で低コストのシステムを含む如何
なる連続語音声認識システムにも容易に用いることがで
きる。
この収録方法は、話者独立型認識システム用の連続語鋳
型を作るために用いることもできる。話者独立連続語鋳
型を普通の方法で作り、標準データベースからの複数の
話者による連続発話から語を抽出するために使う。その
ようにして抽出した語を、それらに共通の特徴を抽出す
るために組合わせることができ、これにより話者独立連
続語鋳型が得られる。上記した鋳型の聴覚的フィードバ
ックを用いてその全体としての品質を改善することがで
きる。
型を作るために用いることもできる。話者独立連続語鋳
型を普通の方法で作り、標準データベースからの複数の
話者による連続発話から語を抽出するために使う。その
ようにして抽出した語を、それらに共通の特徴を抽出す
るために組合わせることができ、これにより話者独立連
続語鋳型が得られる。上記した鋳型の聴覚的フィードバ
ックを用いてその全体としての品質を改善することがで
きる。
上記の方法を手がかりとして本発明を説明したが、これ
を様々に変形又は修正し得ることは当業者には明らかで
あろう。そのような変更態様は本発明の精神の中にあり
、その範囲は特許請求の範囲の欄の記載内容で明らかに
されている。
を様々に変形又は修正し得ることは当業者には明らかで
あろう。そのような変更態様は本発明の精神の中にあり
、その範囲は特許請求の範囲の欄の記載内容で明らかに
されている。
以上の記載に関連して、以下の各項を開示する。
（１） 特許請求の範囲に記載した方法において、（
ｄ）ステップ（ｂ）の前に、孤立語鋳型を圧縮するステ
ップを含むことを特徴とする方法。
ｄ）ステップ（ｂ）の前に、孤立語鋳型を圧縮するステ
ップを含むことを特徴とする方法。
（２、特許請求の範囲に記載した方法において、（ｅ）
ステップ（ａ）の後に、孤立語鋳型から音声を発生させ
るステップと、 （ｆ）その発生させられた音声を聞（ステップと、（ｇ
）その発生させられた音声が適当でなければステップ（
ａ）に戻るステップと、を含むことを特徴とする方法。
ステップ（ａ）の後に、孤立語鋳型から音声を発生させ
るステップと、 （ｆ）その発生させられた音声を聞（ステップと、（ｇ
）その発生させられた音声が適当でなければステップ（
ａ）に戻るステップと、を含むことを特徴とする方法。
（３）特許請求の範囲に記載した方法において、（ｈ）
ステップ（ｃ）の後に、連続語鋳型から音声を発生させ
るステップと、 （ｉ）その発生させられた音声を聞くステ・７プと、（
ｊ）その発生させられた音声が適当でなければステップ
（ａ）に戻るステップと、を含むことを特徴とする方法
。
ステップ（ｃ）の後に、連続語鋳型から音声を発生させ
るステップと、 （ｉ）その発生させられた音声を聞くステ・７プと、（
ｊ）その発生させられた音声が適当でなければステップ
（ａ）に戻るステップと、を含むことを特徴とする方法
。
（４）連続音声の認識のための鋳型を作る方法であって
、 （ａ）選択された発声方法の孤立音声鋳型を作るステッ
プと、 （ｂ）孤立音声鋳型から発声音を作り、その作られた音
声を聞き、若し孤立音声鋳型が含む不十分であればステ
ップ（ａ）に戻るステップと、（ｃ）孤立音声鋳型を圧
縮するステップと、（ｄ）一連の連続音声を孤立音声鋳
型と比較して、選ばれた発話をその連続音声から識別す
るステップと、 （ｅ）連続音声鋳型から発話を作り、その作られた音声
を聞き、若しその連続音声鋳型が不十分ならばステップ
（ｄ）に戻るステップと、（ｆ）作られた鋳型として連
続音声鋳型を保存するステップとから成る方法。
、 （ａ）選択された発声方法の孤立音声鋳型を作るステッ
プと、 （ｂ）孤立音声鋳型から発声音を作り、その作られた音
声を聞き、若し孤立音声鋳型が含む不十分であればステ
ップ（ａ）に戻るステップと、（ｃ）孤立音声鋳型を圧
縮するステップと、（ｄ）一連の連続音声を孤立音声鋳
型と比較して、選ばれた発話をその連続音声から識別す
るステップと、 （ｅ）連続音声鋳型から発話を作り、その作られた音声
を聞き、若しその連続音声鋳型が不十分ならばステップ
（ｄ）に戻るステップと、（ｆ）作られた鋳型として連
続音声鋳型を保存するステップとから成る方法。
（５）連続音声の認識のための鋳型を作る方法であって
、 （ａ）選ばれた孤立語の決定点を決定するステップと、 （ｂ）決定点決定の精度を検出するため、選ばれた語を
作るステップと、 （ｃ）若しその決定点が十分に精確でなければステップ
（ａ）に戻るステップと、 （ｄ）連続語決定点を決定するため、連続発話を選ばれ
た語の孤立鋳型と比較するステップと、（ｅ）決定点決
定の精度を検出するため、選ばれた連続語を作るステッ
プと、 （ｆ）その決定点が十分に精確であれば、連続語鋳型を
保存するステップとから成る方法。
、 （ａ）選ばれた孤立語の決定点を決定するステップと、 （ｂ）決定点決定の精度を検出するため、選ばれた語を
作るステップと、 （ｃ）若しその決定点が十分に精確でなければステップ
（ａ）に戻るステップと、 （ｄ）連続語決定点を決定するため、連続発話を選ばれ
た語の孤立鋳型と比較するステップと、（ｅ）決定点決
定の精度を検出するため、選ばれた連続語を作るステッ
プと、 （ｆ）その決定点が十分に精確であれば、連続語鋳型を
保存するステップとから成る方法。
（６）上記第５項に記載した方法において、ステップ（
ｂ）及び（ｅ）は、選ばれた語の質を検出する手順を含
むことを特徴とする方法。
ｂ）及び（ｅ）は、選ばれた語の質を検出する手順を含
むことを特徴とする方法。
第１図は本発明による収録方法を示すフローチャートで
ある。 第２図は鋳型抽出プロセスを示すタイミング図である。 手続補正書（方式） ６２．８．２４ 昭和 年 月 日 １、事件の表示 昭和６２年特許願第１０１６９２
号２、発明の名称 連続悟認識記録方法３、補正を
する者 事件との関係 出願人 ４、代理人
ある。 第２図は鋳型抽出プロセスを示すタイミング図である。 手続補正書（方式） ６２．８．２４ 昭和 年 月 日 １、事件の表示 昭和６２年特許願第１０１６９２
号２、発明の名称 連続悟認識記録方法３、補正を
する者 事件との関係 出願人 ４、代理人
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 連続した音声を認識するための鋳型を作るための方法で
あって、 （ａ）選ばれた語の孤立語鋳型を作るステップと、（ｂ
）連続音声を孤立語鋳型と比較することによって一連の
連続音声から、選ばれた語を識別するステップと、 （ｃ）選ばれた語に対応する連続音声から連続語鋳型を
抽出するステップとから成る方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US06/856,722 US4783808A (en) | 1986-04-25 | 1986-04-25 | Connected word recognition enrollment method |
| US856722 | 1986-04-25 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6326699A true JPS6326699A (ja) | 1988-02-04 |
Family
ID=25324350
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62101692A Pending JPS6326699A (ja) | 1986-04-25 | 1987-04-24 | 連続語認識記録方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4783808A (ja) |
| JP (1) | JPS6326699A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6383328B1 (en) | 1995-02-07 | 2002-05-07 | Yamaha Corporation | Process for producing decorated article |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5664058A (en) * | 1993-05-12 | 1997-09-02 | Nynex Science & Technology | Method of training a speaker-dependent speech recognizer with automated supervision of training sufficiency |
| JP3563756B2 (ja) * | 1994-02-04 | 2004-09-08 | 富士通株式会社 | 音声合成システム |
| GB9602691D0 (en) * | 1996-02-09 | 1996-04-10 | Canon Kk | Word model generation |
| US6076056A (en) * | 1997-09-19 | 2000-06-13 | Microsoft Corporation | Speech recognition system for recognizing continuous and isolated speech |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5647100A (en) * | 1979-09-25 | 1981-04-28 | Nippon Electric Co | Continuous singleeworddvoice identifier |
| JPS5862699A (ja) * | 1981-10-09 | 1983-04-14 | シャープ株式会社 | 音声認識装置 |
| JPS6060698A (ja) * | 1983-09-13 | 1985-04-08 | 富士通株式会社 | 音声標準特徴パターン作成処理装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4520499A (en) * | 1982-06-25 | 1985-05-28 | Milton Bradley Company | Combination speech synthesis and recognition apparatus |
| IT1156544B (it) * | 1982-11-08 | 1987-02-04 | Olivetti & Co Spa | Metodo ed apparecchiatura di riconoscimento fonetico di parole |
| US4624008A (en) * | 1983-03-09 | 1986-11-18 | International Telephone And Telegraph Corporation | Apparatus for automatic speech recognition |
-
1986
- 1986-04-25 US US06/856,722 patent/US4783808A/en not_active Expired - Lifetime
-
1987
- 1987-04-24 JP JP62101692A patent/JPS6326699A/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5647100A (en) * | 1979-09-25 | 1981-04-28 | Nippon Electric Co | Continuous singleeworddvoice identifier |
| JPS5862699A (ja) * | 1981-10-09 | 1983-04-14 | シャープ株式会社 | 音声認識装置 |
| JPS6060698A (ja) * | 1983-09-13 | 1985-04-08 | 富士通株式会社 | 音声標準特徴パターン作成処理装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6383328B1 (en) | 1995-02-07 | 2002-05-07 | Yamaha Corporation | Process for producing decorated article |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4783808A (en) | 1988-11-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Furui | 50 years of progress in speech and speaker recognition | |
| Leonard | A database for speaker-independent digit recognition | |
| US5758023A (en) | Multi-language speech recognition system | |
| US6839667B2 (en) | Method of speech recognition by presenting N-best word candidates | |
| Zwicker et al. | Automatic speech recognition using psychoacoustic models | |
| US6975986B2 (en) | Voice spelling in an audio-only interface | |
| Sethy et al. | Refined speech segmentation for concatenative speech synthesis | |
| Wightman et al. | The aligner: Text-to-speech alignment using Markov models | |
| Chittaragi et al. | Acoustic-phonetic feature based Kannada dialect identification from vowel sounds | |
| JP2000105776A (ja) | データベース照会を実行するための配置及びその方法 | |
| US20040073425A1 (en) | Arrangement for real-time automatic recognition of accented speech | |
| Van Den Heuvel et al. | Annotation in the SpeechDat projects | |
| JP3081108B2 (ja) | 話者分類処理装置及び方法 | |
| Cahyaningtyas et al. | Development of under-resourced Bahasa Indonesia speech corpus | |
| US4783808A (en) | Connected word recognition enrollment method | |
| US6934680B2 (en) | Method for generating a statistic for phone lengths and method for determining the length of individual phones for speech synthesis | |
| Deekshitha et al. | Development of spoken story database in Malayalam language | |
| Barczewska et al. | Detection of disfluencies in speech signal | |
| Alshutayri et al. | Arabic spoken language identification system (aslis): A proposed system to identifying modern standard arabic (msa) and egyptian dialect | |
| Phoophuangpairoj et al. | Two-Stage Gender Identification Using Pitch Frequencies, MFCCs and HMMs | |
| Thatphithakkul et al. | The development of a Thai telephone conversational speech corpus | |
| US20240144934A1 (en) | Voice Data Generation Method, Voice Data Generation Apparatus And Computer-Readable Recording Medium | |
| Kaur et al. | Speech based retrieval system for Punjabi language | |
| Dutta et al. | A comparison of three spectral features for phone recognition in sub-optimal environments | |
| Kertkeidkachorn et al. | The CU-MFEC corpus for Thai and English spelling speech recognition |