JPS6360920B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、音声認識方法に関し、特にたとえ
ば認識すべき音声の特徴パターンと予め登録され
た複数種類の音声の特徴パターンとの類似度計算
を順次行なつて認識判定を行なうような音声認識
方法に関する。

従来、認識すべき音声の特徴パターンと予め登
録されている複数種類の音声の特徴パターンとの
類似度計算を順次行ない、計算された各類似度を
比較ることによつて最も類似度の大きい特徴パタ
ーンを認識結果とするような音声認識方法があつ
た。このような音声認識方法では、認識すべき音
声の特徴パターンとあまり似ていない登録特徴パ
ターンについても特徴パターンの全フレームにわ
たつて類似度の計算が行なわれていた。そのた
め、無駄な計算が多くなり、認識効率が悪く処理
時間が増大するという欠点があつた。

それゆえに、この発明の主たる目的は、上述の
ような欠点を解消し得る音声認識方法を提供する
ことである。

この発明は、要約すれば、既に類似度の計算が
行なわれた特徴パターンの計算結果に基づいてフ
レームごとの階段状のしきい値を発生し、各特徴
パターンの類似度の計算過程において、フレーム
ごとに累積される計算結果が対応のフレームのし
きい値を越えたとき、そのときの特徴パターンに
ついてはそれ以後の類似度計算を行なわないよう
にし、無駄な計算を省き、処理速度を向上させる
ようにしたものである。また、各特徴パターンの
類似度計算過程において、各フレームごとに累積
された計算結果がいずれのフレームにおいてもし
きい値を越えなかつたときは、そのときの特徴パ
ターンの類似計算の結果に基づいて新たなしきい
値を発生させるようにしている。

第１図はこの発明の一実施例を示すブロツク図
である。構成において、この音声認識装置１０は
認識すべき音声の特徴パターンが格納される入力
パターン格納装置１と、予め複数種類の音声の特
徴パターンが格納される登録パターン格納装置２
とを含む。また、音声認識装置１０は類似度計算
回路３を含む。この類似度計算回路３は入力パタ
ーン格納装置１に格納された特徴パターンと登録
パターン格納装置２に格納された登録特徴パター
ンとをフレーム順次に読出しその類似度を計算す
る。類似度計算回路３の計算結果は比較回路４お
よびレジスタ５に与えられる。レジスタ５はすで
に全フレームにわたつて計算が行なわれた類似度
のうち最も大きい類似度（すなわち最もよく似て
いることを表わす類似度）を常に記憶するように
制御回路７によつてその書込が制御されている。
レジスタ５に記憶された類似度は関数発生回路６
に与えられる。この関数発生回路６はレジスタ５
から与えられる類似度に基づいて所定のしきい値
関数（リミツト関数）を発生し、比較回路４に与
える。比較回路４は類似度計算回路３から与えら
れる類似度と関数発生回路６から与えられるリミ
ツト関数とをフレーム順次に比較し、その比較結
果を制御回路７に与える。この制御回路７は登録
パターン格納装置２、類似度計算回路３、比較回
路４およびレジスタ５に関連して設けられてい
る。

第２図は第１図に示す音声認識装置１０の概略
的な動作を説明するための図解図である。以下、
この第２図を参照して音声認識装置１０の概略的
な動作について説明する。

説明を簡単にするため、入力特徴パターンおよ
び登録特徴パターンともに同じ時間幅の16フレー
ムの特徴ベクトルからなつており、各特徴ベクト
ルをａ→ｌ＝（ａ→l₁，ａ→l₂，…，ａ→l_o）とし、１
番目
のフレームの類似度はSl＝_o 〓ⁱ⁼¹ （ａ→liIN−ａ→
liREF）²で表わされるとする。この場合、Slの値
が小さいほど類似度が大きくなつている。

また、関数発生回路６が発生する関数としては
種々のものが考えられるが、たとえば以下に示す
ようなものを用いるとする。

Ｆ（ｍ）＝min｛Ｄ×（１／４＋ｍ／16），Ｄ｝、ある
いは Ｆ（ｍ）＝min｛Ｄ×（１／８＋√／４），Ｄ｝ ここで、ｍはフレーム番号である。また、Ｄは
すでに最終フレームまで計算の終了した類似度の
うち最大の類似度（レジスタ５に設定される）で
ある。

上述のような条件のもとで、類似度計算回路３
は入力特徴パターンと登録特徴パターンとの類似
度をフレーム順次にかつ累積的に計算する。この
計算過程におけるフレームごとの類似度の推移は
第２図の線Ａ，ＢおよびＣで示される。ここで、
類似度の計算はフレームごとに行なわれるが、各
フレームで求められた類似度は逐次累積されてい
く。したがつて、フレームごとの計算が進むにつ
れて類似度は小さくなつていき、最終の16フレー
ムで累積された類似度がその特徴パターンの全体
的な類似度を表わすことになる。

線Ａに注目した場合、その特徴パターンの全体
的な類似度はX1である。今、この類似度X1がす
でに求められた全体的な類似度の中で一番大きい
ものであつた場合、この類似度X1はレジスタ５
に設定される。関数発生回路６はこの類似度X1
に基づいて上述のようなリミツト関数Ｆ（ｍ）を
発生する。このリミツト関数Ｆ（ｍ）は各フレー
ムにおける類似度の推移を予測する関数であり、
第２図に示すようにフレームごとに値が異なる階
段状の関数となる。このようにして求められたリ
ミツト関数Ｆ（ｍ）は類似度計算を続行すべきか
否かのしきい値として用いられる。たとえば、線
Ｂで示される類似度計算では、第６フレームにお
ける類似度がリミツト関数Ｆ（ｍ）よりも小さく
なつてしまう。このような場合、線Ｂの類似度計
算を最終の16フレームまで行なつてもその全体的
な類似度が線Ａの全体的な類似度X1よりも大き
くなることは確率的に極めて小さい。そのため、
線Ｂの類似度計算は第６フレームで打切り、無駄
な計算が省かれる。

一方、線Ｃで示される類似度計算のようにその
計算過程において求められる類似度がリミツト関
数Ｆ（ｍ）よりも常に大きい場合、その類似度計
算は第16フレームまで行なわれる。このとき求め
られる全体的な類似度X2は線Ａにおける全体的
な類似度X1よりも大きいものとなつている。そ
のため、レジスタ５の内容はこの類似度X2に書
換えられ、関数発生回路６はこの類似度X2に基
づくリミツト関数を発生する。

上述のような動作が繰り返され、登録特徴パタ
ーンの全部の類似度計算が終了すると、レジスタ
５には最も大きな類似度が設定されていることに
なる。それに対応して、制御回路７は対応の登録
特徴パターンのアドレスを記憶しており、そのア
ドレスを認識結果として出力する。

第３図は第１図の実施例の動作を説明するため
のフローチヤートである。以下、第１図ないし第
３図を参照して第１図の実施例のさらに詳細な動
作を説明する。

まず、制御回路７に認識スタート指令信号ｐが
与えられ、認識動作を開始する。すなわち、制御
回路７はステツプ（図示ではＳと略す）１におい
て、初期設定信号ｎによりレジスタ５の初期設定
を行なう。この初期設定では、レジスタ５に最小
の類似度（最も似ていないことを示す類似度）が
設定される。続いて、ステツプ２において制御回
路７はアドレスデータｇにより登録パターン格納
装置２のアドレス指定を行ない、類似度計算すべ
き登録特徴パターンの選択を行なう。さらに、ス
テツプ３において制御回路７は類似度計算スター
ト指令信号ｊを類似度計算回路３に与え、類似度
計算の開始を指令する。応じて、類似度計算回路
３はステツプ４において入力特徴パターンと登録
特徴パターンとの１フレーム間の類似度を計算す
る。詳細には、類似度計算回路３はフレーム番号
指定データｃおよびｄを、それぞれ、入力パター
ン格納装置１および登録パターン格納装置２に与
える。このフレーム番号指定データに応答して、
入力パターン格納装置１は対応のフレーム特徴パ
ターンデータａを類似度計算回路３に与える。同
様に、登録パターン格納装置２は制御回路７によ
つて選択された登録特徴パターンにおける対応の
フレームの特徴パターンデータｂを類似度計算回
路３に与える。類似度計算回路３は与えられた１
フレーム間の類似度を計算する。この計算された
類似度ｆは比較回路４およびレジスタ５に与えら
れる。

このとき、類似度計算回路３は関数発生回路６
にもフレーム番号指定データｅを与える。関数発
生回路６はレジスタ５から与えられる類似データ
ｉと類似度計算回路３から与えられるフレーム番
号指定データｅとに基づいてそのフレームにおけ
るリミツト関数値ｈを発生し、比較回路４に与え
る。比較回路４は類似度計算回路３からの類似度
データｆと、関数発生回路６からのリミツト関数
値ｈとを比較し、リミツト関数値ｈが類似度デー
タｆよりも大きくなつたとき、信号ｌを発生し、
制御回路７に与える。ステツプ５において制御回
路７はこの信号ｌの有無を判断し、類似度データ
ｆがリミツト関数値ｈよりも小さくなつたか否か
を判断する。もし、類似度データｆがリミツト関
数値ｈよりも大きい場合、制御回路７はステツプ
６において全フレームの類似度計算が終了したか
否かを判断する。この判断は、全フレームの類似
度計算が終了したとき類似度計算回路３から出力
される終了信号ｋの有無によつて判断される。す
なわち、類似度計算回路３から終了信号ｋが制御
回路７に与えられなければ、再びステツプ４ない
し６の動作を繰り返す。このとき、類似度計算回
路３はフレーム番号指定データｃ，ｄおよびｅを
順次更新し、そのフレームにおける類似度の計算
を行ない、それまでのフレームの類似度に累積す
る。

一方、類似度計算回路３から制御回路７に終了
信号ｋが与えられると、制御回路７は全フレーム
の類似度計算が終了したと判断し、ステツプ７に
おいてそのときの登録特徴パターンのアドレスを
記憶する。さらに、制御回路７はステツプ８にお
いてレジスタ５に書換え信号Ｏを与え、レジスタ
５に設定されている類似度をそのとき求めた登録
特徴パターンの全体的な類似度に設定し直す。続
いて、制御回路７はステツプ９において類似度計
算の停止指令信号ｊを出力し、類似度計算回路３
に与える。応じて、類似度計算回路３は類似度計
算を停止する。

次に、制御回路７はステツプ１０においてアド
レスデータｇを更新し、登録パターン格納装置２
における次の登録特徴パターンを選択する。続い
て、制御回路７はステツプ１１において登録パタ
ーン格納装置２における全登録特徴パターンの類
似度計算が終了したか否かを判断する。もし、全
登録特徴パターンの類似度計算が終了していなけ
れば、再びステツプ３ないし１１の動作を繰り返
す。

ここで、前述のステツプ５において、類似度デ
ータｆがリミツト関数値ｈよりも小さくなつた場
合の動作について説明する。この場合、直ちにス
テツプ９において類似度計算が停止される。すな
わち、第２図の線Ｂで示される類似度計算のよう
に類似度計算が途中で打切られる。

上述のようにして、ステツプ３ないし１１の動
作が繰り返され、全登録特徴パターンの類似度計
算が終了すると、制御回路７はステツプ１２にお
いてそのときレジスタ５に設定されている類似度
に対応する登録特徴パターンのアドレスｑを認識
結果として出力する。

なお、上述の実施例では、類似度計算回路３は
入力特徴パターンと登録特徴パターンの同一フレ
ーム間の類似度（たとえばユークリツド距離）を
計算するように説明したが、いわゆるDPマツチ
ングのように最適なフレーム間の類似度を計算す
るようにしてもよく、また他のマツチング法によ
つて類似度を計算するようにしてもよい。

以上のように、この発明によれば、特徴パター
ンの類似度の計算過程において、その計算としき
い値とに基づいて特定の条件になつたとき、その
ときの特徴パターンについてはそれ以後の類似度
計算を行なわないようにしているので、認識性能
を落さずに類似度計算の計算量を非常に少なくす
ることができる。したがつて、認識速度を向上す
ることができる。また、この発明によれば、各特
徴パターンの類似度の計算過程において、上記特
定の条件にならなかつたときは、そのときの特徴
パターンの計算結果に基づいて新たなしきい値を
発生させるようにしているので、しきい値として
は既に計算の終了した計算結果の中で最も類似の
高かつたものに基づいて定められることになる。
したがつて、類似計算において計算を打切るタイ
ミングを全体的に早くすることができ、計算打切
りによる計算の軽減効果を極めて効率良く発揮す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例を示すブロツク図
である。第２図は第１図の実施例の概略的な動作
を説明するための図解図である。第３図は第１図
の実施例の動作を説明するためのフローチヤート
である。 図において、１は入力パターン格納装置、２は
登録パターン格納装置、３は類似度計算回路、４
は比較回路、５はレジスタ、６は関数発生回路、
７は制御回路を示す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 認識すべき音声の特徴パターンと予め登録さ
   れた複数種類の音声の特徴パターンとの類似度計
   算を順次行なつて認識判定を行なうような音声認
   識方法であつて、 既に類似度の計算が行なわれた特徴パターンの
   計算結果に基づいてフレームごとの階段状のしき
   い値を発生し、 前記各特徴パターンの類似度の計算過程におい
   て、フレームごとに累積される計算結果が対応の
   フレームの前記しきい値を越えたとき、そのとき
   の特徴パターンについてはそれ以後の類似度計算
   を行なわないようにし、 前記計算過程において前記フレームごとに累積
   される計算結果がいずれのフレームにおいても前
   記しきい値を越えなかつたとき、そのときの特徴
   パターンの類似計算の結果に基づいて前記しきい
   値を新たに発生させる、音声認識方法。