JPS6356699A - 連続音声認識装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は連続的に発声された音声の認識処理に適した
連続音声認識装置に関するものである。

（従来の技術） 従来、連続的に発声された承認列（以下連続単語と呼ぶ
場合もある）の認識手法（以下連続単語認識技術とする
）が種々提案されている。これらは基本的に二つの種類
に大別出来る。１つは認識の基本！１位を単語より小さ
な単位（例えば音節、音素等）とし、これらの認識結果
？用いて徐々に大きな四位である単語、文’ｒ”ｒ′ｉ
′４、文章を同定するものである。他方は基本単位を単
１悟とするものである。

さて、基本単位を単語とした場合、認識処理の第１段階
は連続音声中よりある単語が存在する区間を・決定する
ことである。単語のような比較的長い音声区間を検出、
同定する技術はパタンマツチングによる手法、特に動的
計画法に基づくマッヂング技術（以下ＤＰと（１・Ｐぶ
）か一般的である。更に連続単語認識に適した手法とし
て連続ＤＰと呼ば才する技術がある。この手法はある入
力音声に対してパタンマツチングを連続的に行うことに
より予め定められた申−諸の存在が探索されるのもので
あり、ワードスポツティングと称されている。この連続
ＤＰを用いて連続単語認識を実現する考え方として人カ
フ９　＞＄Ｖ中からある単語を検出、同定し、単語区間
候補を求め（連続ＤＰ）、これら候補より＠通な東語列
を決定するという二段構えの処理がある。

従来このような考え方を実現した技術として文献：「日
本音響学会資料番号、Ｓ８２−１６４に開示されている
ものか挙げられる。以下連続ＤＰ手法を述べた後、従来
の連続ＤＰを利用した連続単語認識技術についてその基
本となる考え方を示す。

連続ＤＰの処理技術は次のとおりである。

人力された音声に対し゛Ｃフレーム周期と呼ばれる時間
間隔で音声の特徴パラメータ系列（−人力パタン）Ｖ（
ｐ、ｉ）（但し、ｐ＝１．２．３゜・・・、Ｐ及びｉ＝
１．２，３．　　・・・、Ｉ）を算出する。一般に音声
の特徴パタンは時間軸とスペクトル周波数を軸とする二
次元パタンとなる。

ここでＶ（ｐ、ｉ）とはｉ番目のフレームにおけるρ番
目のスペクトル周波数報を意１床している。ワードスポ
ツティングの対象となるｍＪｎにおいても入力音声と同
様にフレーム周期間隔で特徴パラメータ系列Ｓ。（ｐ、
ｊ）（ｊ＝１．２゜・・・、　Ｊｎ、　ｐ＝ｌ、　２．
３．・・・、ｐ）を算出しておく。この特徴パラメータ
系列５ｎ（ｐ、ｊ）を標準パタンと呼ぶ。

ここで以下の記号を定義する。

Ｄｏ　（ｉ、ｊ）：人力パタンのｍ番目のフレームから
１番［」のフレームと、標準パタンＳ。

（ｐ、ｊ）の１〜ｊ番目のフレームとの最小累積距薗の
内でｍを変化させた場合の最小の値Ｂ”、（ｉ、、ｉ）
：百。（ｉ、ｊ）に対応１−るｍの位置 ｄ７、（ｉ、ｊ）：人力パタンのｉ番目のフレームと、
標準パタンＳｎ　（ｐ、ｊ）のｊ番目のフｌノームとの
距離 第３図はどのワードスポツティング手法に用いている動
的６１画法を利用して行われるＤＰマツチングのＤＰバ
バス示す図である。

第３図のＤＰババス用いた場合、Ｄｎ　（ｉ。

Ｊ　）　、Ｂｎ　　（ｉｌ、ｊ）は次式で決定される。

１１、（ｉ、ｉ）・Ｄｎ（ｉ、、ｉ＞（ｄｎ（ｉ、ｊ）
　　・・・・・・・　（１）Ｂ、（ｉ、ｊ＋＝醜（ｉ、
、１−１）　　・・・・・・・・・・（２）但し、　　
　　　ｉ＝ａｒｇｍｉｎ　Ｄｎ（ｉ、、ｊ−りとなる。

（１）、（２）式は漸化式であるから以下の処理を施す
ことによって任怠のｉ、ｊにおける。

■人力パタンの始端の為の初間設定処理但し、Ｍは十分
大きな正の値、Ｊｎは標準パタンの長さ。

■ｉ−１，２，・・・、■について■〜■を実行する。

但し、■は大カパタンの長さ ■第ｉ番目のフレームからマツチングを開始する場合、
即ちｊ＝１の場合の初期化処理 ｐ、（ｔ、１）＝ｄｎ　　（１，１）　・・・・（３）
Ｂｎ　（ｉ、１）＝ｉ・・・・・・・・・・（４）■ｊ
＝２．３．．Ｊｏについて式（１）、（２）を実行する さて、以上述べた処理によってＤｎ　（ｉ。

Ｊｎ　）、Ｂｎ　　（１，Ｊｎ　）が算出出来る。ここ
でＤｎ　　（ｉ、Ｊｎ　）の意味を考えると入力パタン
のＢｎ　　（ｉ、Ｊｎ　）〜ｉ番目のフレームと、才票
準パタンの１〜Ｊｎ番目のフレームとの時間軸を正規化
したパタン間累積距離となっている。従ってこのＤｎ　
（１，Ｊｎ）の値がある定められた値より小さければ大
カパタンのＢｎ（ｔ、’ｉｎ）フレームからｉフレーム
間に標準パタンと同じ単語が検出されたものとする。

以上述べた処理により連続音声中の任、０、の位置に存
在する特定の！１ｊ、１区間を検出出来ることを説明し
た。

次にこの結果を利用した従来の連続？Ｗ語認識技術を簡
単に述へる。この処理は文献：「拡張連続ＤＰ法による
連続音声認識アルゴリズムｊ　（電子通信学会論文誌）
　’８４／１０　ＶＯｌ、Ｊ６７−Ｄ　ＮＯ，ＩＯによ
る。

ここでの基本的な考え方は入力音声パタンと全体のマツ
チング距離を最小にするような単語区間の組み合せを見
い出し、そのような最適単語系列を認識結果とするもの
である。

従来の例における前述した連続ＤＰの結果から最適ｒＢ
語系列の決定アルゴリズムを示す。

先ず、以下の記号を定義する。

Ｄ（ｉ）・・・大カパタンの１〜ｉフレームと単語系列
の標準パタンとの最小累積マツチン グ距離 Ｎ（ｉ）・・・Ｄ（ｉ）に対応する単語系列の最後ｊｆ
ｌ中、語名 Ｂ　（ｉ）・・・Ｎ（ｉ）の始端フレームＤｎ　（ｍ、
ｉ）・・・人力パタンのｍ〜ｉルミフレーム準パタンｎ
の１〜Ｊ　１１フレー ムとの入力パタン側で正規化し た最小累積距離 次に決定アルゴリズムは■〜■のとおり。

■音声区間の始端の為の初期設定処理 Ｄ　（０）　＝Ｂ　（０）　＝０ ■ｉ＝１．２．　　・・・、■について式（５）〜（７
）を実行する。

Ｎ（ｉ）＝ｎ・・・・・・・・・・・・・（６）Ｂ（ｉ
）＝ｍ・・・・・・・・・・・・・く７）但し、ｎ、ｍ
は式（５）を満たｉ−ｎ、ｍの値である。

０式（５）〜（７）を１≦ｉ≦Ｉ″Ｃ繰り返した後、認
識結果は以下の■〜■の条件が満たされるまで実行する
。

■ｉ＝Ｉとして ■ｎ＝Ｎ（ｉ）（認識結果の出力） ■Ｂ（１）≠０なら１＝Ｂ（ｉ）−１として■の条件の
処理を行い、Ｂ（ｉ）＝Ｏなら終γ。

さて、このアルゴリズムに連続ＤＰの結果５ｎ（ｉ、Ｊ
、、）、Ｂｏ　（ｊ　Ｊ、）をそれぞれ利用する場合、
問題はり。（ｍ、ｉ）の始端ｍが百。

（ｉ、Ｊｏ）である点以外の点の値が定まっていないこ
とである。この様−ｔを第４図（Ａ）（但しハ横軸に大
カパタンのフレーム番号及び縦軸に標檗パタンの）ｌノ
ーム番号などって丞す）に承す。太い実線が連続ＤＰに
よる最適バスである。

従って、ｍｎ　＝Ｂｎ　　（１、Ｊｎ　）の点からの最
適バスの距離Ｄｎ　（ｍｏ、ｉ）は で与えられ、この式（８）からも理解出来るようにＤｎ
　（ｉ、Ｊｎ）の値に対して入力パタン側のフレーム数
で正規化する補正項（ｉ−ｍ、＋１）／Ｊｏがかかって
いる。そこでこの従来例では近似的にり。（ｍ、ｉ）を
推定している。

ここでｒはｍｎからのずれのフレーム数を表わしている
。

このｒを大きくとることは推定誤差が大きくなるので、
この例では適切な範囲−ｒ１≦ｒ≦ｒ２でｍを限定して
式（５）を算出している。この様子を第４図（Ａ）と同
様な第４図（Ｂ）に示す。

（発明が解決しようとする問題点） さて、連続音声の特徴として前後の単語との連結による
両端付近のスペクトルの変形が挙げられる。この影響を
軽減する手段としてはｑｉ語と＠語の間にある程度の間
隙を許すことが有効である。

このような処理を取り込んだ場合、最適単語系列を大カ
パタン側での正規化した距離尺度に基づき算出すること
は困難となる。

即ち、相異なる連結パタン同志のギャップ（ＧＡＰ）の
数が異なっていると比較の基準となる大カパタンとのマ
ツチングフレーム数が異なってきてしまう為である。そ
こで一つの解決策としてギャップのフレーム数分たけ近
似的な距離値を加えておくことが考えられる。

従来例によると、単語Ａと単ｊＷ　Ｂとのギャップの幅
に対応する近似的な距離値は必ず時間軸上で後に位置す
る単語Ｂの（平均的なフレーム間距離）×（ギャップ幅
）としていることになる。これは式（９）より明らかで
ある。これは近似処理としては極めて乱暴であるといえ
よう。特に単語Ｂとの）均フレーム間距離と単語Ａとの
）均フレーム間距離が大きく異なっている場合、著しく
推定誤差が増大し、誤認識の大きな要因となっていた。

この発明の目的はこのような推定誤差を減少させ、認識
率の向上を図ることが出来る連続音声認識装置を提供す
ることにある。

（問題点を解決するための手段） この目的の達成を図るため、この発明による連続音声認
識装置によれば、 ａ）入力音声に対してフレームと称する一定時間間隔で
音声の特徴パラメータ系列を算出する前処理部と、 ｂａｆめ定められた認識対象となる音声基本単位の標準
パタンを記憶しておく標準パタン辞書部と、Ｃ）前記標
準パタンと前記特徴パラメータ系列との連続ＤＰマツチ
ング処理を行い、前記フレーム毎に前記特徴パラメータ
系列と標準パタンとの最小累積距離と、当該最小累積距
離をｔテえるマツチング開始フレーム位置とを算出する
連続ＤＰ部と、ｄ）前記最小累積距離を前記標準パタン
のパタン長で正規化して得られた基本ｆＩｉ位距！Ｄｎ
’（ｉ）を前記標準パタンと前記特徴パラメータ系列と
の相違度とし、前記音声基本ｍ位を連結して成る基本単
位系列を構成する各当該基本単位の基本ｔＩｔ位距離り
、’（ｉ）の加算値を、当該基本単位系列を構成する音
声基本単位の数で、正規化して得られた基本単位系列距
ａＤ’（ｉ）を当該、１１ζ木１−一位系列と前記特徴
パラメータ系列との相違度とすることにより、前記基本
単位系列距ｌ！ｉｔＤ’（ｉ）の最小なる基本単位系列
を最適基本四位系列として動的計画により算出する最適
ｍ語系列判定部と を具えて成ることを特徴とする。

この発明の好適実施例においては、音声基本単位の連結
に際しては基本＋ｌｉ位間の間隙と重複区間を許すこと
が出来る。

（作用） このように、この発明ては連続ＤＰで得られたＤｎ　（
ｉ、Ｊｎ）を標準パタン長Ｊ。で正規化した値、即ち基
本単位距離を基本筆位と人力パタンとの相違度とし、更
にこの基本単位を連結した基本単位系列と入力パタンと
の相違度（基本単位系列距離Ｄ’（ｉ）と称する）とし
て基本単位系列を構成する各基本単位の距離を加算した
値を構成基本単位の個数で正規化した値を用い、このＤ
’（ｉ）の大小により基本ｍ位系列を評価し、そして次
に動的計画法を適用して入力パタン全体と最も相違度が
小さい基本単位系列、即ち最適基本単位系列を決定し、
認識結果を得るように構成しているので、単語間の重ね
合わせや引き離し等の処理を自然に行い得、よって認識
性能が向トし得る。

（実施例） 以下、図面を参照してこの発明の連続音声認識装置の実
施例につき説明する。

第１図はこの発明の実施例を示す機能ブロック図であっ
て、１００は入力音声端子である。端子１００より人力
された音声は前処理部＋０１においてＡ／Ｄ変換後、フ
レーム周期毎に特徴パラメータ系列Ｖ（ｐ、ｉ）が算出
される。このＶ　（ｐ。

ｉ）は音声区間検出部１０２へ転送されるとともに連続
ＤＰ部＋０３へも送られる。連続ＤＰ部＋０３では音声
の標準パタン群が格納されている標準パタン辞書部１０
４のパタンに基づいて特徴パラメータ系列とのパタン間
距離を算出する。更にそのパタン間距離を用いて最適単
語系列判定部１０５では最適な単語系列を決定する。又
この最適ｉ１１語系列判定部１０５では音声区間検出部
１０２から発せられる音声区間終端の検出信号を受けて
最終的な認識単語系列を出力端子１０６に認識結果とし
て出力する。これらの各構成成分１０１〜＋０５の各動
作はマイクロコンピュータ等によってソフト的に処理出
来るものである。

入力音声端子１００から入力された音声信号は前処理部
ｌｏｔにおいて特徴を表わすベクトル系列、特徴パラメ
ータ系列■（ρ、ｉ）に変換される。

この特徴パラメータ系列Ｖ（ｐ、ｉ）は一般には中心周
波数の異なるＰ個のバンドパスフィルタ詳によって抽出
された帯域内周波数成分をフレーム周期毎に標本化する
ことによって得ている。この場合、線形予測分析と呼ば
れる別の手法を用いてフレーム周期毎に予測結果を算出
し特徴パラメータ系列としても良い。特徴パラメータ系
列は連続ＤＰ部！０３と音声区間検出部１０２とに送出
される。

音声区間検出部＋０２では特徴パラメータ系列Ｖ（ｐ、
ｉ）に基づき音声区間、即ち音声の始端及び終端を検出
する。この検出アルゴリズムとして特徴パラメータ系列
Ｖ（ｐ、ｉ）から求まる音声パワーを用いて検出を行う
複雑なアルゴリズム（特願昭５９−１０８６６８　）　
、音声パワーが予め定めた閾値以上となりた時点を音声
の始端、閾値未満となった時点を音声の終端とする簡易
なアルゴリズム及びその他のアルゴリズムがあるかいず
れか適切なアルゴリズムを用いればよい。

次に連続ＤＰ部の動作についてであるが、このブロック
の詳細については従来例で述べたアルゴリズムとある一
部を除いて同じである。

従って、この発明の実ｈ’Ｆｓ例では従来の例の動作と
異なる部分のみ述へる。

先ず、前述した式（１）及び（２）の漸化式を算出する
に当り、従来例では既に説明した通り、先ず、大カパタ
ンの始Ｑｌｌｉの為の初期設定処理を最初に行うが、こ
の発明の実施例では人力パタンの始端として音声区間検
出部１０２にて音声の始端であると判定されたフレーム
Ｉｓを採用する。即ち従来例で使用されている入力フレ
ーム番号を表わすｉはこの実施例では■５からの相対的
なフレーム番号となる。更に音声区間検出部＋０２で音
声の終端であると判定されたフレーム■５までの区間を
人力パタンの長さ■とする。従って、Ｉ＝１）ニー１．
＋１・・・・・・・　（７）となる。音声の終端検出後
は次なる音声の始端が検出されたならば再びそのフレー
ム番シ）をＩ？、とじて同様な処理を縁り返す。

以後、特に指定する場合を除いて人力フレーム番号ｉは
全てＩＳからの相対フレーム番号とする。

さて、ここで算出された最終結果、即ちｉフレームを終
端とした場合の各標準パタンｎとのパタン間距離Ｄｎ　
（ｉ、　Ｊｎ）及びマツチング開始フレーム番号Ｂ。（
ｉ、Ｊｎ）はそのまま最適単語系列判定部＋０５へ転送
される。

次に、この発明の実施例の要部である最適単語系列判定
部１０５の動作について第２図の動作の流れ図に従って
説明する。以下、スデップをＳで示して説明する。

従来例では動的計画法を用いて最適単語系列を決定する
際の評価値として入力パタンのフレーム数で正規化され
た累積マツチング距離を用いていた。しかし、この実施
例では評価値として１フレーム当りの平均距離を使用す
る。この動作の説明に先立ち以下の記号を定義し、てお
く。

の標準パタンとの距！（ｆＬ１語渠列側離）Ｎ　’（ｉ
　）・・・Ｄ’（ｉ）に対応する単語列の最後のｒ）１
詰Ｂ’（ｉ）・・・Ｎ’（ｉ）の始端フレームＤ、（ｉ
）・・・大カパタンのｍ。−ｉフレームと標準パタンｎ
の１〜Ｊｏフレームとのフレーム間距離の平均値（単語
距離すなわち基本ｍ位距離） 次にこの実施例での最適単語系列の決定の動作を説明す
る。

■先ず、Ｄｏ′（ｉ）は連続ＤＰ部＋０３での演算結果
より次式で求まる（Ｓｌ）。

Ｄ′（ｉ）　−・・入力パタンの１〜ｉフレームと屯語
系列■次に、音声区間の始端の為の初期設定処理を行う
（Ｓ２）。

この初期設定において Ｄ’（０）＝Ｂ’（０）＝Ｘ’（０）＝０とする。

■ｉ＝ｔ、２，３．　　・・・、■について式（１１）
〜（１４）を実行する（３３〜Ｓ７）。

このため、先ず、単語系列距雛Ｄ（ｍ、＋ｒ）と単語系
列の桁数Ｘ（ｍ、＋ｒ）との積を求め、この稙とＩＩｉ
話距ｔｌｌＤ。′（１）との和を（Ｘ　（ｍ、、＋ｒ）
＋１）で割った商の最小値としてＩＩ語系列距却Ｄ’（
ｉ）を求める（ｓ３）。

但し、ｍ、＝’Ｂ・　（Ｉ・　Ｊ・） Ｄｎ（ｉ）＝Ｄｎ　（ｉ、Ｊｎ　）／Ｊｏ　・　・　・
　・　（１ｏ）−１−ｒ、　　≦ｒ≦ｒ２−１ 尚、ｒｌはこの実力り例におけるギャップ（ＧＡＰ）の
最大許容幅、ｒ２は標準パタン間の重複フレームの最大
幅である。

次に、（１１）式の最小値を′アえるｒの値を会、ｎの
値をｎ及びこのｎに対するｍ、の値を曾。とじ、これら
の値を式（１２）及び（１３）のように設定する（Ｓ４
、Ｓ５）。

Ｎ’（ｉ）　＝ｎ・・・・・・・・・・・・・・（１２
）Ｂ’（ｉ）　＝ｍｏ＋ｒ−・＝　（１３）又これら値
ｒ、ｎ、ｍ、における単３Δ系、列の桁数を Ｘ′（ｉ）　＝Ｘ（ｍｎ＋ｒ）　’−，１＝　・−（１
４）と設定するくＳ６）。

■上述した処理ステップ（Ｓ２）〜（Ｓ５）を１≦ｉ≦
Ｉで繰り返し実行しくＳ７）、然る後、以下の■〜■の
処理を経て認識結果を得る。

■従って、先ず、処理ステップＳ８において条件ｉ＝１ とする。

０次に、処理ステップＳ９において ｎ＝Ｎ’（ｉ）　　（認識結果の出力）とし、認識結果
のカテゴリ名を出力′１−る。

■続いて、処理ステップＳＩＯにおいて次の始端フレー
ムが存在するかを判定しＢ’（ｉ）≠０ならｉ　＝　Ｂ
　（ｉ）として処理ステップＳ８へ戻り、Ｂ（ｉ）＝Ｏ
ならこの動作の流れを終了する。

この■〜■の処理（Ｓ８〜５１０）はいわゆるバックト
レースと呼ばれる処理である。

以上が最適単語系列の決定のための動作の詳細である。

最適単ふ１系列判定部１０５ての処理は全くの実時間処
理か実現出来る。なぜなら入カフｌノームが１≦ｉ≦Ｉ
の谷時点で式（１１）〜（１４）の演算に必要な全ての
値か定まっており、その時点で演算処理か開始出来るか
らである。唯−一バツクトレース処理はｉ＝１．即ち音
声区間検出部に行う必要があるか、明らかに演算量は非
常に少な〈実施１−何ら問題がない。

さて、この実施例ではｒが一１以外の値を取り得ること
により単語系列内にギャップ（ＧＡＰ）又は重複を許し
ていることになる。この実施例の単語系列と大カパタン
の距離尺度を用いるどこのようなギャップ、重複区間の
距離評価値は自動的に単語系列と大カパタンとの平均フ
レーム間汎１噛となっている。こわは従来の■−法に比
べて極めて自然な評価方法である。平均４名の連続数字
認識実験においてもこの実施例では従来装置に比へ、単
語単位での誤り率が２％から１．５％へと３／４に減少
１ノており、極めて良好な結県を得ている。

この実施例では認識の基本単位として単語を用いている
が、これに限定されることなく他の基に単位（音節、音
韻等）を採用しても良い。

（発明の効果） 」一連した説明から明らかなようにこの発明の連続音声
認識装置によれば、連続ＤＰの結果を利用した連続音声
認識装置におしＶＣ，ｉ’ｃ’−語系列と人力パタンと
の１フレーム当りの平均距離を評価関数としてｉＦＬ適
単語系列を決定しているため、連続小話認識で有効とさ
れている用語間の重ね合せや引き離しの処理が極めて自
然に導入出来るようにな・す、認識性能が向トしている
。

又、連続数字認識実験においで、二の実施例の手法を用
いると従来装置に比して中−語り）１−位の誤り率が約
３／４に減少１−るという結果が得られた。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の連続音声認識装置の実施例を説明１
−るための機能ブロック図、 第２図はこの発明の説明に供する９　３ＨＳ′１ｔ）１
−語系列判定部の動作の流れ図、 第３図はこの発明及び従来の連続Ｂ車認識装置の説明に
供する連続ＤＰのバスを示す図、第４図（Ａ）及び（Ｂ
）はこの発明及び従来の連続音声認識装置の説明に供す
るり。（ｍ、ｉ）の始端ｍの説明図である。 １００・・・入力音声端子、　１０１・・・航処理部１
０２・・・音声区間検出部 ＋０３・・・連続ＤＰ部、　　　＋０４・−・標準パタ
ン、［ｉ￥占部１０５・・・最適ＩＩｉ詰系列判定部 ！０６・・・出力端ｆ。 特許出願人　　　沖′市気■−業々′に式会社この発Ｂ
ｆ４（７）逮」禿奮声認１銭筑１のブロック図第１図 γ党淳ハ０タン 連　靴　ＤＰ　　の　ノ寸又 笛９Ｍ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）ａ）入力音声に対してフレームと称する一定時間
   間隔で音声の特徴パラメータ系列を算出する前処理部と
   、 ｂ）予め定められた認識対象となる音声基本単位の標準
   パタンを記憶しておく標準パタン辞書部と、ｃ）前記標
   準パタンと前記特徴パラメータ系列との連続ＤＰマッチ
   ング処理を行い、前記フレーム毎に前記特徴パラメータ
   系列と標準パタンとの最小累積距離と、当該最小累積距
   離を与えるマッチング開始フレーム位置とを算出する連
   続ＤＰ部と、ｄ）前記最小累積距離を前記標準パタンの
   パタン長で正規化して得られた基本単位距離Ｄｎ′（ｉ
   ）を前記標準パタンと前記特徴パラメータ系列との相違
   度とし、前記音声基本単位を連結して成る基本単位系列
   を構成する各当該基本単位の基本単位距離Ｄｎ′（ｉ）
   の加算値を、当該基本単位系列を構成する音声基本単位
   の数で、正規化して得られた基本単位系列距離Ｄ′（ｉ
   ）を当該基本単位系列と前記特徴パラメータ系列との相
   違度とすることにより、前記基本単位系列距離Ｄ′（ｉ
   ）の最小なる基本単位系列を最適基本単位系列として動
   的計画により算出する最適単語系列判定部と を具えて成ることを特徴とする連続音声認識装置。
2. （２）前記音声基本単位の連結に際しては基本単位間の
   間隙と重複区間を許すこと を特徴とする特許請求の範囲第１項に記載の連続音声認
   識装置。