JPS634199B2 - - Google Patents

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JPS634199B2
JPS634199B2 JP56210296A JP21029681A JPS634199B2 JP S634199 B2 JPS634199 B2 JP S634199B2 JP 56210296 A JP56210296 A JP 56210296A JP 21029681 A JP21029681 A JP 21029681A JP S634199 B2 JPS634199 B2 JP S634199B2
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JP
Japan
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auto
memory
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JP56210296A
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JPS58115492A (ja
Inventor
Hiroyuki Iwahashi
Yoshiki Nishioka
Mitsuhiro Toya
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sharp Corp
Original Assignee
Sharp Corp
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Publication date
Application filed by Sharp Corp filed Critical Sharp Corp
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Priority to US06/454,022 priority patent/US5007101A/en
Priority to DE8282307001T priority patent/DE3279237D1/de
Priority to EP82307001A priority patent/EP0083248B1/en
Publication of JPS58115492A publication Critical patent/JPS58115492A/ja
Publication of JPS634199B2 publication Critical patent/JPS634199B2/ja
Granted legal-status Critical Current

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    • 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
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L15/10—Speech classification or search using distance or distortion measures between unknown speech and reference templates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
    • 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
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
    • G10L25/06—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being correlation coefficients

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Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、標本化された信号の自己相関係数を
求めるパターン認識用自己相関器に関するもので
ある。
一般に音声認識等のパターン認識に用いられる
自己相関係数C〓は C〓＝N-1 〓n=0 Xo・Xo-〓／N-1 〓n=0 Xo・Xo （τ＝０，１，…，Ｐ） によつて求めることができる。ここでτは求める
べき自己相関係数の次数を示している。
従来の音声認識用等の自己相関器は、乗算器と
加算器により構成され、乗算器により上式の乗算
項が算出され、その結果を加算器により加算して
積和を求めるようにしてτ個の自己相関係数を算
出している。このような従来の自己相関係数を求
める装置は高価な乗算器を必要とすると共に回路
構成が複雑になり、その結果パターン認識装置全
体に占める自己相関器の回路構成比を大きくする
と共に、認識時間全体に占める自己相関演算時間
の割合を大きいものとしているという欠点があつ
た。
本発明は、上記従来の欠点を解消した、高価な
乗算器を必要とせず、簡単な回路構成により自己
相関係数を求めることが出来るパターン認識用自
己相関器を提供することを目的とし、この目的を
達成するため、本発明のパターン認識用自己相関
器は任意の複数ビツトの精度で表わされた標本値
の系列からＮ個の標本値Xo（ｎ＝０〜Ｎ−１）を
取り出して、このＮ個の標本値の自己相関係数を
求めるに際し、標本値XoとXo-〓（τ＝０〜Ｐ）の
和を算出する加算手段と、この加算手段の加算結
果をアドレスとしてこの加算結果の２乗値（Xo
＋Xo-〓）2を出力するように記憶されたリードオン
リメモリと、このリードオンリメモリの出力
（Xo＋Xo-〓）2を入力して、次式N-1 〓n=0 〔Xo＋Xo-〓〕2／２・N-1 〓n=0 X2 o−１ に従つて自己相関係数を求めるように構成されて
いる。
以下、本発明の一実施例を詳細に説明する。
一般に離散的な入力信号（標本値）Xoの自己
相関関数R〓は次式で表わされる。
R〓＝１／ＮN-1 〓n=0 Xo・Xo-〓 …(1) （τ＝０，１，２，…，Ｐ） また、τ＝０のとき自己相関関数R0で正規化
すると、次式の如くなり、自己相関係数C〓が求ま
る。
C〓＝R〓／R0＝N-1 〓n=0 Xo・Xo-〓／N-1 〓n=0 X2 o …(2) （τ＝０，１，２，…Ｐ） ここで、XoとXo-〓の和の２乗を使つたR′〓 Rτ′＝１／ＮN-1 〓n=0 〔Xo＋Xo-〓〕2 ………(3) ＝１／ＮN-1 〓n=0 Xo 2＋２・１／ＮN-1 〓n=0 Xo・Xo-〓＋１／ＮN-1 〓n=0 X2 o-〓 ……(3)′ （τ＝０，１，２，…，Ｐ） について考察すると、Ｎ≫Ｐであれば第１項と第
３項の差はわずかになるため、 １／ＮN-1 〓n=0 Xo-〓2１／ＮN-1 〓n=0 X2 o と近似すると、上記の(3)′式は Rτ′＝２｛１／ＮN-1 〓n=0 Xo 2＋１／ＮN-1 〓n=0 Xo・o-〓｝ …(4) （τ＝０，１，２，…，Ｐ） となり、この(4)式は自己相関関数R0及びR〓を使
つて次式の如く表わすことが出来る。
Rτ′＝２｛１／ＮN-1 〓n=0 Xo 2＋１／ＮN-1 〓n=0 Xo・Xo-〓｝＝２（R0＋R〓） …(5) （τ＝０，１，２，…，Ｐ） また(3)式より(6)式 R0′＝4R0 ……(6) が得られ、(5)及び(6)式より(7)式 Rτ′／R0′＝２（R0＋R〓）／4R0 ……(7) が得られ、この(7)式を変形して(8)式 R〓／R0＝２・Rτ′／R0′−１ ……(8) を得る。この(8)式に(3)及び(6)式を代入して、(9)式 R〓／R0＝２・１／ＮN-1 〓n=0 〔Xo＋Xo-〓〕2／４・１／ＮN-1 〓n=0 X2 o−１ ＝N-1 〓n=0 〔Xo＋Xo-〓〕2／２・N-1 〓n=0 X2 o−１ ……(9) （τ＝０，１，２，…，Ｐ） を得る。
この(9)式は和の２乗を用いて自己相関係数を近
似的に求めることが出来ることを示したものであ
り、以下、図面を参照して上記(9)式に従つて自己
相関係数を算出する本発明の一実施例装置を説明
する。
図において１は任意の複数ビツト（例えば８ビ
ツト）の精度で表わされた標本値XoとXo-〓の加
算を行なう加算器であり、該加算器１の加算出力
（最大９ビツト）は次段のリードオンリメモリ
（ROM）２のアドレス信号としてROM２に供給
される。該ROM２は９ビツトの入力信号を受け
て18ビツトの２乗出力を導出するようにROM２
内が設定記憶されており、加算器１の加算出力
（Xo＋Xo-〓）をアドレスとして（Xo＋Xo-〓）2の値
を出力する。３は加算器であり、該加算器３は
ROM２より出力されて来る２乗値と、前に累計
加算された結果を記憶しているメモリ（RAM）
４の記憶内容を加算する動作をＮ回繰返して最終
的に〓（Xo＋Xo-〓）2をメモリ４のａ領域に記憶
させる。
また同様にしてXoがROM２のアドレス入力と
して与えられ、ROM２よりその２乗値X2 oが出力
されその値が累計（ｎ＝０〜Ｎ−１）加算され、
その結果〓X2 oがメモリ４のｂ領域に記憶される。
また５は上記メモリ４に記憶された２乗の計算
結果の累計値N-1 〓n=0 （Xo＋Xo-〓）2及びN-1 〓n=0 X2 oをもと
に、上記した(9)式に従つて演算を実行して自己相
関係数Cτを算出する演算手段であり、該演算手
段５はメモリ４の領域ｂより読み出された記憶内
容を２倍すると共に、その値により上記メモリ４
の領域ｂよりも読み出される値（Ｐ＋１個）を除
し、その結果より数値“１”を差引いて（Ｐ＋
１）個の自己相関係数C〓（τ＝０、１、……、Ｐ）
を出力する。
以上の如くして音声認識等のパターン認識にお
いて特徴パラメータとして用いられる自己相関係
数が加算器、リードオンリメモリ（ROM）及び
メモリ（RAM）を用いて近似的に簡単な回路構
成により求められる。
以上説明したように、本発明によれば、高価な
乗算器を必要とせずに、簡単な回路構成で比較的
精度よく、しかも高速に自己相関係数を算出する
ことが出来るため、経済性等において極めて効果
の大きいパターン認識用自己相関器を提供するこ
とができる。
【図面の簡単な説明】
図は本発明の一実施例装置の構成を示すブロツ
ク図である。 １……加算器、２……リードオンリメモリ
（ROM）、３……加算器、４……メモリ
（RAM）、Xo及びXo-〓……標本値。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １ 任意の複数ビツトの精度で表わされた標本値
    の系列からＮ個の標本値Xo（ｎ＝０〜Ｎ−１）を
    取り出して、このＮ個の標本値の自己相関係数を
    求めるパターン認識用自己相関器において、 標本値XoとXo-〓（τ＝０〜Ｐ）の和を算出する
    加算手段と、該加算手段の加算結果をアドレスと
    して該加算結果の２乗値（Xo＋Xo-〓）2を出力す
    るように記憶されたリードオンリメモリと、該リ
    ードオンリメモリの出力（Xo＋Xo-〓）2を入力し
    て、次式N-1 〓n=0 〔Xo＋Xo-〓〕2／２・N-1 〓n=0 X2 o−１ に従つて自己相関係数を求めることを特徴とする
    パターン認識用自己相関器。
JP56210296A 1981-12-29 1981-12-29 パタ−ン認識用自己相関器 Granted JPS58115492A (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP56210296A JPS58115492A (ja) 1981-12-29 1981-12-29 パタ−ン認識用自己相関器
US06/454,022 US5007101A (en) 1981-12-29 1982-12-28 Auto-correlation circuit for use in pattern recognition
DE8282307001T DE3279237D1 (en) 1981-12-29 1982-12-30 Apparatus for calculating auto-correlation coefficients
EP82307001A EP0083248B1 (en) 1981-12-29 1982-12-30 Apparatus for calculating auto-correlation coefficients

Applications Claiming Priority (1)

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JP56210296A JPS58115492A (ja) 1981-12-29 1981-12-29 パタ−ン認識用自己相関器

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JPS58115492A JPS58115492A (ja) 1983-07-09
JPS634199B2 true JPS634199B2 (ja) 1988-01-27

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ID=16587043

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP56210296A Granted JPS58115492A (ja) 1981-12-29 1981-12-29 パタ−ン認識用自己相関器

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US (1) US5007101A (ja)
EP (1) EP0083248B1 (ja)
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DE (1) DE3279237D1 (ja)

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Also Published As

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EP0083248B1 (en) 1988-11-23
EP0083248A2 (en) 1983-07-06
US5007101A (en) 1991-04-09
JPS58115492A (ja) 1983-07-09
DE3279237D1 (en) 1988-12-29
EP0083248A3 (en) 1985-05-29

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