JP2738403B2 - 音声認識装置 - Google Patents
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、音声認識装置の標準パ
ターンの改善に関する。
ターンの改善に関する。
【0002】
【従来の技術】認識対象語彙の変更が容易な音声認識装
置を実現する方法として、文脈依存音素標準パターンを
用いる方法が広く利用されている。この方法によれば、
任意の認識対象単語の標準パターンは、その音素表記に
対応する文脈依存音素標準パターンを連結して構成する
ことができる。各音素の文脈依存音素標準パターン(先
行音素と後続音素を含めた3つ組みで指定される)は、
学習用に収集した多数の音声データを音素単位にセグメ
ーションし、先行音素と後続音素まで一致する音声セグ
メントを選び出して集めて、その平均として作成され
る。このような方法は、例えば、「IEEE Transactions
on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1990,
Vol.38, No.4, page.599-609, Kai-Fu Lee 」に記載さ
れている。尚、この方法において、文脈依存音素標準パ
ターンを作成する際に用いる音声データベースは、音声
認識装置とは個別に設けられており、標準パターン作成
の際に用いるのみである。
置を実現する方法として、文脈依存音素標準パターンを
用いる方法が広く利用されている。この方法によれば、
任意の認識対象単語の標準パターンは、その音素表記に
対応する文脈依存音素標準パターンを連結して構成する
ことができる。各音素の文脈依存音素標準パターン(先
行音素と後続音素を含めた3つ組みで指定される)は、
学習用に収集した多数の音声データを音素単位にセグメ
ーションし、先行音素と後続音素まで一致する音声セグ
メントを選び出して集めて、その平均として作成され
る。このような方法は、例えば、「IEEE Transactions
on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1990,
Vol.38, No.4, page.599-609, Kai-Fu Lee 」に記載さ
れている。尚、この方法において、文脈依存音素標準パ
ターンを作成する際に用いる音声データベースは、音声
認識装置とは個別に設けられており、標準パターン作成
の際に用いるのみである。
【0003】図5に、音声データベース中の「WXY
Z」という音素列に対応する音声データから文脈依存音
素標準パターンを作成する例を示す。図5において、
「X(W、Y)」は音素Xの文脈依存音素標準パターン
であり、先行音素がW、後続音素がYである。同じ文脈
依存音素が他の音声データにも出現する場合は、それら
を集めて、その平均を標準パターンとする。
Z」という音素列に対応する音声データから文脈依存音
素標準パターンを作成する例を示す。図5において、
「X(W、Y)」は音素Xの文脈依存音素標準パターン
であり、先行音素がW、後続音素がYである。同じ文脈
依存音素が他の音声データにも出現する場合は、それら
を集めて、その平均を標準パターンとする。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】ところで、図5に示し
た例をも含め、従来法により前後1音素の文脈を考慮し
た音素標準パターンを作成すると、たとえ音声データベ
ース中に前後2音素まで認識対象単語中の音素と同じ文
脈を含む音声データが存在しても、認識には一切利用さ
れない。即ち、従来法においては、学習時に固定した音
素文脈に基づいて標準パターンを作成してしまい、さら
に、考慮する音素文脈も、組み合わせ数の爆発的増加を
回避するために前後1音素にとどめるものが多い。この
ため、収集した音声データベースが有効に活用されず、
認識精度を向上させることができないという問題点があ
る。
た例をも含め、従来法により前後1音素の文脈を考慮し
た音素標準パターンを作成すると、たとえ音声データベ
ース中に前後2音素まで認識対象単語中の音素と同じ文
脈を含む音声データが存在しても、認識には一切利用さ
れない。即ち、従来法においては、学習時に固定した音
素文脈に基づいて標準パターンを作成してしまい、さら
に、考慮する音素文脈も、組み合わせ数の爆発的増加を
回避するために前後1音素にとどめるものが多い。この
ため、収集した音声データベースが有効に活用されず、
認識精度を向上させることができないという問題点があ
る。
【0005】本発明の技術的課題は、音声認識装置にお
ける標準パターンの精度を改善し、認識性能を向上させ
ることである。
ける標準パターンの精度を改善し、認識性能を向上させ
ることである。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明では、以下に示す
手段によって、上記技術的課題に対応する。
手段によって、上記技術的課題に対応する。
【0007】(1) 音声データとその記号列表記を格
納した音声データ格納部と、認識対象単語の記号列表記
中の任意の部分列と前記音声データ格納部中の該部分列
を表記に含む音声データの指標との組を格納した標準パ
ターン格納部とを有する音声認識装置において、前記標
準パターン格納部中の部分列と入力音声の任意の区間の
あいだの距離を算出する距離計算部と、認識対象単語記
号列の部分列への可能な分割の中で、前記距離の入力音
声の全区間にわたる総和を最小にする分割を選出し、そ
のときの距離の総和を入力音声と認識対象単語とのあい
だの距離として出力するパターンマッチング部とを有す
ることを特徴とする音声認識装置。
納した音声データ格納部と、認識対象単語の記号列表記
中の任意の部分列と前記音声データ格納部中の該部分列
を表記に含む音声データの指標との組を格納した標準パ
ターン格納部とを有する音声認識装置において、前記標
準パターン格納部中の部分列と入力音声の任意の区間の
あいだの距離を算出する距離計算部と、認識対象単語記
号列の部分列への可能な分割の中で、前記距離の入力音
声の全区間にわたる総和を最小にする分割を選出し、そ
のときの距離の総和を入力音声と認識対象単語とのあい
だの距離として出力するパターンマッチング部とを有す
ることを特徴とする音声認識装置。
【0008】
【0009】(2) 上記手段(1)に記載の音声認識
装置において、前記距離計算部における距離として、部
分列に対応する前記音声データ格納部中の音声データの
任意の区間と、入力音声の任意の区間のあいだの距離を
用いることを特徴とする音声認識装置。
装置において、前記距離計算部における距離として、部
分列に対応する前記音声データ格納部中の音声データの
任意の区間と、入力音声の任意の区間のあいだの距離を
用いることを特徴とする音声認識装置。
【0010】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明に基づく音声
認識装置の実施例を説明する。図1は、本実施例による
音声認識装置の基本的な構成を示すブロック図である。
図1において、特徴抽出部20は、マイクロホン10か
ら入力された音声を分析し、抽出した特徴ベクトル列を
距離計算部30に送る。距離計算部30は、標準パター
ン格納部50に格納された部分列に対応する音声データ
を音声データ格納部60から読み出し、その任意の区間
と入力音声の任意の区間とのあいだの距離を計算する。
パターンマッチング部40は、距離計算部30による距
離の認識対象単語区間にわたる総和が最小になる分割
を、各認識対象単語に対して求める。認識結果算出部7
0は、パターンマッチング部40から出力される入力音
声と全認識対象単語の間の距離の中で、最小の距離を与
える認識対象単語を認識結果として出力する。
認識装置の実施例を説明する。図1は、本実施例による
音声認識装置の基本的な構成を示すブロック図である。
図1において、特徴抽出部20は、マイクロホン10か
ら入力された音声を分析し、抽出した特徴ベクトル列を
距離計算部30に送る。距離計算部30は、標準パター
ン格納部50に格納された部分列に対応する音声データ
を音声データ格納部60から読み出し、その任意の区間
と入力音声の任意の区間とのあいだの距離を計算する。
パターンマッチング部40は、距離計算部30による距
離の認識対象単語区間にわたる総和が最小になる分割
を、各認識対象単語に対して求める。認識結果算出部7
0は、パターンマッチング部40から出力される入力音
声と全認識対象単語の間の距離の中で、最小の距離を与
える認識対象単語を認識結果として出力する。
【0011】以下に本実施例の音声認識装置の動作を、
図1に図2〜4を併せ参照して、さらに詳しく説明す
る。
図1に図2〜4を併せ参照して、さらに詳しく説明す
る。
【0012】本発明では、音声データとその発話内容の
音素表記とを多数格納した音声データベースを用意す
る。即ち、音声データ格納部60に格納する。認識対象
単語の標準パターンは、以下のように構成する。
音素表記とを多数格納した音声データベースを用意す
る。即ち、音声データ格納部60に格納する。認識対象
単語の標準パターンは、以下のように構成する。
【0013】(1) 図2に示すように、認識対象単語
の音素表記(音素列)を任意の長さの部分列に分割する
(重複や欠けがないように)。
の音素表記(音素列)を任意の長さの部分列に分割する
(重複や欠けがないように)。
【0014】(2) 図3に示すように、音声データベ
ース中の音声データで、その音素表記が上記部分列を含
む音声データを全て選び出す。
ース中の音声データで、その音素表記が上記部分列を含
む音声データを全て選び出す。
【0015】認識対象単語の音素表記の全ての可能な分
割とそれに対応した音声データとの集合を認識対象単語
の標準パターンとして、標準パターン格納部50に格納
する。パターンマッチング部40における入力音声と認
識対象単語との間の距離は、以下のように定義する。
割とそれに対応した音声データとの集合を認識対象単語
の標準パターンとして、標準パターン格納部50に格納
する。パターンマッチング部40における入力音声と認
識対象単語との間の距離は、以下のように定義する。
【0016】(a) 標準パターン格納部50から認識
対象単語の特定の分割を選択する。認識対象単語の音素
表記をWとすると、そのN個の部分列への分割をω
(1)ω(2)…ω(N)とする。
対象単語の特定の分割を選択する。認識対象単語の音素
表記をWとすると、そのN個の部分列への分割をω
(1)ω(2)…ω(N)とする。
【0017】(b) 選ばれた分割で定義される各部分
列を表記に含む音声データ格納部60中の音声データか
ら、任意の区間の音声を切り出して、その部分列の音響
セグメントとする(図3)。
列を表記に含む音声データ格納部60中の音声データか
ら、任意の区間の音声を切り出して、その部分列の音響
セグメントとする(図3)。
【0018】部分列ω(n)を表記に含む音声データの
中で第k番目の音声データをA[ω(n)、k]とする
(k=1〜K(n))。音声データ中の時刻σから時刻
τまでの区間の音響セグメントをA[ω(n)、k、
σ、τ]とする。
中で第k番目の音声データをA[ω(n)、k]とする
(k=1〜K(n))。音声データ中の時刻σから時刻
τまでの区間の音響セグメントをA[ω(n)、k、
σ、τ]とする。
【0019】(c) 図4に示すように、パターンマッ
チング部40において部分列の順序に従って音響セグメ
ントを連結したものと入力音声との間の距離を、DPマ
ッチングなどにより計算する。
チング部40において部分列の順序に従って音響セグメ
ントを連結したものと入力音声との間の距離を、DPマ
ッチングなどにより計算する。
【0020】入力音声の時刻sから時刻tまでの区間の
音響セグメントをX[s、t]とすると、距離Dは、以
下の数式1により得られる。
音響セグメントをX[s、t]とすると、距離Dは、以
下の数式1により得られる。
【0021】
【数1】 数式1中、dは、2つの音響セグメントのあいだの距離
であり、距離計算部30で算出される。
であり、距離計算部30で算出される。
【0022】また、入力音声の時間長をTとすると、連
続性から以下の数式2により表される制約条件を満たす
必要がある。
続性から以下の数式2により表される制約条件を満たす
必要がある。
【0023】
【数2】 (d) 工程(c)における部分列への全ての可能な分
割と、工程(b)における全ての可能な区間の切り出し
(s、t、σ、τ)の中で、工程(c)において最小の
距離を与えるものを選出し、そのときの距離を入力音声
と認識対象単語とのあいだの距離とする。
割と、工程(b)における全ての可能な区間の切り出し
(s、t、σ、τ)の中で、工程(c)において最小の
距離を与えるものを選出し、そのときの距離を入力音声
と認識対象単語とのあいだの距離とする。
【0024】複数の認識対象単語の中で工程(d)にお
ける入力音声との距離が最小になる認識対象単語を、音
声認識結果として、認識結果算出部70が出力する。
ける入力音声との距離が最小になる認識対象単語を、音
声認識結果として、認識結果算出部70が出力する。
【0025】以上のようにして、音声認識装置の動作が
なされた。
なされた。
【0026】尚、本音声認識装置による認識結果を、本
装置の出力側に接続する図示しない情報処理機器、通信
機器、あるいは制御機器等への入力信号として利用する
ことが可能であることはいうまでもない。
装置の出力側に接続する図示しない情報処理機器、通信
機器、あるいは制御機器等への入力信号として利用する
ことが可能であることはいうまでもない。
【0027】
【発明の効果】本発明では、前後1音素の音素文脈に限
定せずに、音声データベース中の音声データを認識時に
探索し、認識対象単語の音素列と文脈(従来法のように
固定的に前後1音素に限定しない)とが一致するものを
全て利用する。また、音響セグメントの切り出しも入力
音声と最も一致するものを認識時に自動決定する。この
ため、標準パターンの精度を改善し、認識性能を向上さ
せることができる。
定せずに、音声データベース中の音声データを認識時に
探索し、認識対象単語の音素列と文脈(従来法のように
固定的に前後1音素に限定しない)とが一致するものを
全て利用する。また、音響セグメントの切り出しも入力
音声と最も一致するものを認識時に自動決定する。この
ため、標準パターンの精度を改善し、認識性能を向上さ
せることができる。
【図1】本発明の実施例による音声認識装置の要部を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図2】図1に示す音声認識装置の動作を説明するため
の図である。
の図である。
【図3】図1に示す音声認識装置の動作を説明するため
の図である。
の図である。
【図4】図1に示す音声認識装置の動作を説明するため
の図である。
の図である。
【図5】従来法を説明するための図である。
10 マイクロホン 20 特徴抽出部 30 距離計算部 40 パターンマッチング部 50 標準パターン格納部 60 音声データ格納部 70 認識結果算出部
Claims (2)
- 【請求項1】 音声データとその記号列表記を格納した
音声データ格納部と、認識対象単語の記号列表記中の任
意の部分列と前記音声データ格納部中の該部分列を表記
に含む音声データの指標との組を格納した標準パターン
格納部とを有する音声認識装置において、前記標準パタ
ーン格納部中の部分列と入力音声の任意の区間のあいだ
の距離を算出する距離計算部と、認識対象単語記号列の
部分列への可能な分割の中で、前記距離の入力音声の全
区間にわたる総和を最小にする分割を選出し、そのとき
の距離の総和を入力音声と認識対象単語とのあいだの距
離として出力するパターンマッチング部とを有すること
を特徴とする音声認識装置。 - 【請求項2】 請求項1に記載の音声認識装置におい
て、前記距離計算部における距離として、部分列に対応
する前記音声データ格納部中の音声データの任意の区間
と、入力音声の任意の区間のあいだの距離を用いること
を特徴とする音声認識装置。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7114628A JP2738403B2 (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | 音声認識装置 |
CA002176103A CA2176103C (en) | 1995-05-12 | 1996-05-08 | Speech recognizer |
DE69633757T DE69633757T2 (de) | 1995-05-12 | 1996-05-09 | Spracherkenner |
EP96107350A EP0742546B1 (en) | 1995-05-12 | 1996-05-09 | Speech recognizer |
US08/644,273 US5956677A (en) | 1995-05-12 | 1996-05-10 | Speech recognizer having a speech data memory storing speech data and a reference pattern memory storing partial symbol trains of words for recognition |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7114628A JP2738403B2 (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | 音声認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH08305389A JPH08305389A (ja) | 1996-11-22 |
JP2738403B2 true JP2738403B2 (ja) | 1998-04-08 |
Family
ID=14642613
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7114628A Expired - Fee Related JP2738403B2 (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | 音声認識装置 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5956677A (ja) |
EP (1) | EP0742546B1 (ja) |
JP (1) | JP2738403B2 (ja) |
CA (1) | CA2176103C (ja) |
DE (1) | DE69633757T2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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US7366352B2 (en) * | 2003-03-20 | 2008-04-29 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for performing fast closest match in pattern recognition |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61204699A (ja) * | 1985-03-07 | 1986-09-10 | 株式会社リコー | 標準パタ−ン登録方式 |
US5220609A (en) * | 1987-03-13 | 1993-06-15 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method of speech recognition |
JP2894447B2 (ja) * | 1987-08-12 | 1999-05-24 | 株式会社 エイ・ティ・アール自動翻訳電話研究所 | 複合音声単位を用いた音声合成装置 |
JPH01279299A (ja) * | 1988-05-02 | 1989-11-09 | Fujitsu Ltd | 音声入出力装置 |
US5315689A (en) * | 1988-05-27 | 1994-05-24 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Speech recognition system having word-based and phoneme-based recognition means |
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JPH02105200A (ja) * | 1988-10-14 | 1990-04-17 | Asahi Chem Ind Co Ltd | 音声認識装置 |
JPH0636156B2 (ja) * | 1989-03-13 | 1994-05-11 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | 音声認識装置 |
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US5222147A (en) * | 1989-04-13 | 1993-06-22 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Speech recognition LSI system including recording/reproduction device |
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JP2808906B2 (ja) * | 1991-02-07 | 1998-10-08 | 日本電気株式会社 | 音声認識装置 |
JP2870224B2 (ja) * | 1991-06-19 | 1999-03-17 | 松下電器産業株式会社 | 音声認識方法 |
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-
1995
- 1995-05-12 JP JP7114628A patent/JP2738403B2/ja not_active Expired - Fee Related
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1996
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