JP3110105B2 - パターン認識方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、制限された周波数帯域
の中に制限以上の周波数帯域の情報を混入させる技術に
係り、特に音声認識のパターン認識に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、連続信号（アナログ信号）をサ
ンプリングによって離散信号（デジタル信号）に変換す
る際には、サンプリング定理によると、サンプリング周
波数を分析したい周波数の２倍以上高く設定しなければ
ならない。なお、サンプリング定理については、例え
ば、「ディジタル信号処理」、電気通信通学会コロナ
社、1984、p．25 に記載されている。そこで、従来にあ
っては、図５に示すように、マイク１により集音された
音声波の連続電気信号Ｓｉを低域通過型フィルタ（アン
チエリアス・フィルタ）２に通過させることによって必
要な周波数帯域ｆ₀ に制限した後、低域通過型フィルタ
２の遮断周波数の２倍以上、すなわち２ｆ₀ ＋α（但
し、α≧０）のサンプリング周波数に設定されたＡ／Ｄ
変換器３により離散信号Ｓｏに変換する処理が行われて
いる。このようなＡ／Ｄ変換処理では、音声認識等で必
要とされている５〜６０００Ｈｚの周波数帯域の信号に
対して１２ｋＨｚ程度のサンプリング周波数が必要とな
るものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、最近の
パーソナルコンピュータやワークステーションには、音
声メール等のために８ｋＨｚ程度のサンプリング周波数
に設定されたＡ／Ｄ変換器３が標準装備されているもの
がある。この場合、電話の周波数帯域が約３５００Ｈｚ
であることを考慮すると、上記のサンプリング定理を満
足するものとなるが、８ｋＨｚ程度のサンプリング周波
数に設定されたＡ／Ｄ変換器３を用いて音声を認識する
ためには周波数帯域が狭く、音声を認識する精度が悪い
という問題がある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明で
は、分析用の連続電気信号をその分析する周波数帯域の
２倍の周波数より低いサンプリング周波数で離散信号に
変換し、この離散信号を分析し、この分析された離散信
号により認識するようにした。

【０００５】請求項２記載の発明では、音声波の連続電
気信号を周波数ｎｆ（但し、ｎは正の整数）を遮断周波
数とする低域通過型フィルタに入力した後、この低域通
過型フィルタの出力信号をサンプリング周波数ｆで離散
信号に変換し、この離散信号を周波数領域に変換するこ
とにより音声を認識するようにした。

【０００６】請求項３記載の発明では、音声波の連続電
気信号の分析する周波数の上限をｆ₁ Ｈｚとするとき、
ｆ₁≦ｆ＜１．５ｆ₁となるｆをサンプリング周波数とし
て前記連続電気信号を離散信号に変換し、この離散信号
に基づいて音声認識用パターンを作成することにより音
声を認識するようにした。

【０００７】請求項４記載の発明では、音声波の連続電
気信号を離散信号に変換する際に、サンプリング周波数
の１／２を基点とする高域強調処理を行った後、前記連
続電気信号を前記離散信号に変換するようにした。

【０００８】請求項５記載の発明では、請求項３記載の
発明において、音声波の連続電気信号を離散信号に変換
する際に、低域通過型フィルタの逆特性に近似させた高
域強調処理を行った後、前記連続電気信号を前記離散信
号に変換するようにした。

【０００９】

【作用】請求項１記載の発明においては、分析用の連続
電気信号をその分析する周波数帯域の２倍の周波数より
低いサンプリング周波数で離散信号に変換することによ
って、サンプリング周波数の１／２以上の周波数の信号
を本来の信号の上に重畳させ、これにより、制限された
周波数帯域の中に制限以上の周波数帯域の情報を混入さ
せることが可能となり、したがって、分析する周波数帯
域より狭い帯域の分析が行われたデータでも帯域外の情
報が利用できるようになるため、音声認識等のパターン
認識の精度を向上させることが可能となる。

【００１０】請求項２記載の発明においては、遮断周波
数ｎｆ（但し、ｎは整数）の低域通過型フィルタに音声
波の連続電気信号を入力し、この低域通過型フィルタの
出力信号をサンプリング周波数ｆで離散信号に変換し、
高い周波数ｎｆの信号を低い周波数ｆの信号でサンプリ
ングさせることによって、サンプリング周波数ｆの１／
２以上の周波数の音声信号を本来の音声信号の上に重畳
させ、これにより、制限された周波数帯域の中に制限以
上の周波数帯域の音声情報を混入させることが可能とな
り、したがって、分析する周波数帯域より狭い帯域の分
析が行われたデータでも帯域外の音声情報が利用できる
ようになるため、音声認識におけるパターン認識の精度
を向上させることが可能となる。

【００１１】請求項３記載の発明においては、音声波の
連続電気信号の分析する周波数帯域の上限をｆ₁Ｈｚと
するとき、ｆ₁≦ｆ＜１．５ｆ₁ となるｆをサンプリン
グ周波数として連続電気信号を離散信号に変換し、本来
の音声信号に１回のみの折返信号を重ねるように制限す
ることにより、請求項２記載の発明と比べて音声認識の
精度をより一層向上させることが可能となる。

【００１２】請求項４記載の発明においては、音声波の
連続電気信号を離散信号に変換する前に、サンプリング
周波数の１／２を基点とする高域強調処理を行うことに
よって、特に、高域周波数で減衰する特性をもつ母音の
音声信号を強調することが可能となる。

【００１３】請求項５記載の発明においては、音声波の
連続電気信号を離散信号に変換する前に、低域通過型フ
ィルタの逆特性に近似させた高域強調処理を行うことに
より、音声の分析周波数としては低いＡ／Ｄ変換器を標
準装備したワークステーションにおいても、特に、高域
周波数で減衰する特性をもつ母音の音声信号を強調する
ことが可能となる。

【００１４】

【実施例】請求項１，２，３記載の発明の一実施例を図
１及び図２に基づいて説明する。本実施例は、連続信号
を離散信号に変換する際に、サンプリング周波数の１／
２よりも高い周波数成分があると、周波数上で折返し現
象が生じる（サンプリング定理）ことに着目し、以下に
示すような方法を用いて実施するようにしたものであ
る。まず、分析用の連続電気信号をその分析する周波数
帯域の２倍の周波数より低いサンプリング周波数で離散
信号に変換し、この離散信号を分析し、この分析された
離散信号により認識するようなっている。

【００１５】具体的には、周波数ｎｆ（但し、ｎは正の
整数）を遮断周波数とする低域通過型フィルタとしての
アンチエリアス・フィルタに音声波の前記連続電気信号
を入力した後、このアンチエリアス・フィルタの出力信
号をサンプリング周波数ｆで前記離散信号に変換し、こ
の離散信号を周波数領域に変換することにより音声を認
識するようなっている。

【００１６】また、音声波の前記連続電気信号の分析し
たい周波数帯域の上限をｆ₁ Ｈｚとするとき、ｆ₁≦ｆ
＜１．５ｆ₁となるｆをサンプリング周波数として前記
連続電気信号を前記離散信号に変換し、この離散信号に
より周波数領域としての音声認識用パターンを作成する
ようになっている。

【００１７】さらに、上述したような方法により以下に
示す音声認識装置を用いて実施するようにしたものであ
る。まず、本実施例に用いる音声認識装置の全体構成の
概略を図１に基づいて述べる。なお、従来例（図５参
照）において説明した部分と同一部分については同一符
号を用いる。マイク１により集音された音声波の連続電
気信号Ｓｉをアンチエリアス・フィルタ４によりｆ₁ Ｈ
ｚ以上の周波数を制限する。このアンチエリアス・フィ
ルタ４により制限した連続電気信号ＳｉをＡ／Ｄ変換器
５によりｆ₁ Ｈｚのサンプリング周波数で離散信号Ｓｏ
に変換する。この離散信号ＳｏをＦＦＴ（Ｆast Ｆouri
er Ｔransform ）６にて高速フーリエ変換して周波数領
域としての周波数サンプルＦｓを作成する。そして、周
波数サンプルＦｓを音声認識部７に入力し、この音声認
識部７では、入力した周波数サンプルＦｓを音声認識用
パターンＦｐとし、この音声認識用パターンＦｐと最も
類似した音声のパターンを認識し、その認識結果を出力
するようになっている。

【００１８】次に、上述したような音声認識装置を用い
た本実施例の具体例を図１及び図２に基づいて説明す
る。まず、図１に示すように、ｎ＝１、すなわち、アン
チエリアス・フィルタ４の遮断周波数とＡ／Ｄ変換器５
のサンプリング周波数が同一の周波数ｆ₁ に設定されて
いる場合について述べる。この時のスペクトル分布が図
２に示されている。図２（ａ）中、破線で示す曲線Ａは
アンチエリアス・フィルタ４の周波数特性を表わし、実
線で示す曲線Ｂは音声信号のスペクトル分布を表わして
いる。ここに、アンチエリアス・フィルタ４により周波
数帯域を周波数ｆ₁ で制限した連続電気信号ＳｉをＡ／
Ｄ変換器５により周波数ｆ₁ でサンプリングすると、図
２（ｂ）に示すように、ｆ₁ ／２以上の周波数の音声信
号Ｂ₂ は折返信号Ｂ₂₁となってｆ₁ ／２以下の周波数の
本来の音声信号Ｂ₂の上に重なってしまう。このため、
折返信号Ｂ₂₁とｆ₁ ／２以下の周波数の本来の音声信号
Ｂ₁との区別できなくなる。すなわち、通常では、折返
信号Ｂ₂₁は分離できないため本来の音声信号Ｂ₁ にとっ
て雑音となり、所望の分析ができなくなってしまう。し
かし、音声認識の場合、音声信号の周波数の高い成分と
周波数の低い成分との分布のしかたが異なるため、折返
信号Ｂ₂₁を本来の音声信号Ｂ₁ から分離しなくても、音
声の周波数帯域がｆ₁ であれば、ｆ₁ ／２以下の周波数
の音声信号Ｂ₁にｆ₁ ／２以上の周波数の音声信号Ｂ₂
を重ねた結果をパターン化することにより、音声パター
ンの違いとして区別することが可能である。

【００１９】そこで、Ａ／Ｄ変換器５によりＡ／Ｄ変換
された離散信号ＳｏをＦＦＴ６により高速フーリエ変換
して周波数分析すると、図２（ｃ）に曲線Ｃで示すよう
な結果が得られる。すなわち、図２（ａ）に示した本来
の音声信号Ｂのｆ₁ ／２以下の周波数成分Ｂ₁ にｆ₁ ／
２以上の周波数成分Ｂ₂ が重なっているいるため、通常
の方法では得られない周波数帯域の情報も加わったこと
になる。その結果、高い周波数の音声信号を低い周波数
でサンプリングすることが可能となる。したがって、ｆ
₁ Ｈｚのサンプリング周波数の１／２以上の周波数の音
声信号Ｂ₂ をそのｆ₁ ／２以下の周波数の本来の音声信
号Ｂ₂ の上に重畳させることにより、制限された周波数
帯域の中に制限以上の周波数帯域の音声情報を混入させ
ることが可能となる。

【００２０】そして、Ａ／Ｄ変換器５によりＡ／Ｄ変換
したデータを１０mm秒程度を１周期としてＦＦＴ６によ
り高速フーリエ変換してスペクトルになおすと、図２
（ｃ）に曲線Ｃで示すスペクトル分布が得られる。ここ
に、例えば、周波数軸（横軸）上で６点をまとめて周波
数サンプルＦｓを作成し、この周波数サンプルＦｓを音
声認識部７へ送る。音声認識部７は、入力された周波数
サンプルＦｓを音声認識用パターンＦｐとし、この音声
認識用パターンＦｐに基づいて音声認識を行う。

【００２１】音声認識部７については、特に限定するも
のではなく、例えば、公知のＤＰマッチング等の方法が
用いられる。なお、ＤＰマッチングについては、例え
ば、日本音響学会誌、27、9、1970、p．483に記載され
ている。すなわち、音声認識部７においては、切換スイ
ッチ８によって音声の登録側と認識側とが選択され
る。まず、切換スイッチ８を登録側にして、予め、音
声認識用パターンＦｐを標準パターンとして標準パター
ンレジスタ９に登録しておく。そして、切換スイッチ８
を認識側に切り換えて、先に標準パターンレジスタ９
に登録されている標準パターンと音声認識用パターンＦ
ｐとを照合部１０で照合し、類似性を求めて、最も類似
した標準パターンのカテゴリーを認識結果として出力す
る。

【００２２】このようにして、ｆ₁ Ｈｚのサンプリング
周波数の１／２以上の周波数の音声信号Ｂ₂ をそのｆ₁
／２以下の周波数の本来の音声信号Ｂ₂ の上に重畳させ
ても、図２（ｃ）に示すように、重畳させたデータＣを
音声認識用パターンＦｐとして取扱うことにより、音声
認識部７によって高精度の音声認識を行うことが可能と
なる。しかし、一方では、ｎ＝２、あるいは、ｎ＝３で
サンプリングする方法も考えられるが、この場合、多く
の折返信号が本来の音声信号の上に重なってしまうた
め、音声認識の際の認識精度が悪くなってしまう。これ
により、上述したように、ｎ＝１程度が最適となる。

【００２３】そこで、音声認識の際の認識精度を考慮し
て、本来の音声信号Ｂ₁ に１回だけの折返信号Ｂ₂₁を重
ねるだけに制限することにし、音声認識用パターンＦｐ
を有効に使用するために、サンプリング周波数と音声信
号の分析する周波数帯域の上限の周波数との関係が、 ｆ₁ ≦ｆ＜１．５ｆ₁ …（１） （但し、ｆ₁ ：音声信号の分析する周波数帯域の上限の
周波数） となるようにしている。ここに、（１）式の関係となる
ｆをサンプリング周波数として音声波の連続電気信号Ｓ
ｉを離散信号Ｓｏに変換し、音声認識用パターンＦｐと
なすようにしている。すなわち、アンチエリアス・フィ
ルタ４の遮断周波数とＡ／Ｄ変換器５のサンプリング周
波数との両者に（１）式の関係をもたせるように周波数
ｆを選択している。

【００２４】このように、音声波の連続電気信号Ｓｉの
分析する周波数帯域の上限の周波数をｆ₁ Ｈｚとすると
き、（１）式の関係となるｆをサンプリング周波数とし
て連続電気信号Ｓｉを離散信号Ｓｏに変換し、本来の音
声信号Ｂ₁ に１回だけの折返信号Ｂ₂₁を重ねるだけに制
限することにより、音声認識の際の認識精度をより一層
向上させることが可能となる。

【００２５】一方、音声波には、声帯を駆動する呼気が
三角波であることに起因して、特に、音声の母音の高域
周波数が減衰することが周知となっている。このため、
通常では、２ｋＨｚ付近からプリエンファシスをかける
ことが行われている。すなわち、サンプリング周波数の
１／２以下の周波数しか使用しない従来のＡ／Ｄ変換器
では、隣同士のサンプルの差分を取ることで高域強調を
行ったり、周波数に変換してから高域に重み係数をかけ
て所望の周波数特性にすることが行われている。しか
し、上述したように、本実施例では、サンプリングした
時点で、本来の音声信号Ｂ₁ に折返信号Ｂ₂₁の周波数成
分がすでに重なっているため、本来の音声信号Ｂ₁ と折
返信号Ｂ₂₁とを分離することができない。

【００２６】そこで、音声の特に母音の高域周波数に対
処した方法として請求項４記載の発明の一実施例を図３
に基づいて説明する。なお、請求項１，２，３記載の発
明の一実施例（図１ないし図２参照）において説明した
部分と同一部分については同一符号を用い、その説明も
省略する（以下の実施例についても同様とする）。本実
施例は、以下に示すような方法により実施するようにし
たものである。音声波の連続電気信号Ｓｉを離散信号Ｓ
ｏに変換する際に、サンプリング周波数の１／２近傍の
周波数ｆｃを基点とする高域強調処理を行った後、離散
信号Ｓｏに変換するようになっている。

【００２７】次に、上述したような方法を用いた本実施
例の具体例を図３に基づいて述べる。図３に示すよう
に、マイク１にて集音された音声波の連続電気信号Ｓｉ
を離散信号Ｓｏに変換する際に、アンチエリアス・フィ
ルタ１１の遮断周波数とＡ／Ｄ変換器５のサンプリング
周波数とを同一の周波数ｆ₁ として５ｋＨｚ、その１／
２近傍の高域強調の周波数ｆｃを２．５ｋＨｚとし、ア
ンチエリアス・フィルタ１１により連続電気信号Ｓｉの
２．５ｋＨｚの周波数を基点とする高域強調を行った後
に、Ａ／Ｄ変換器５により離散信号Ｓｏに変換する。そ
して、ＦＦＴ６にて高速フーリエ変換して音声認識用パ
ターンＦｓを作成し、この音声認識用パターンＦｓに基
づいて音声認識部７にて音声の認識処理（請求項１，
２，３記載の発明の一実施例と同様の処理）を行う。な
お、Ａ／Ｄ変換器５のサンプリング周波数としてｆ₁ を
６ｋＨｚ、その１／２近傍の高域強調の周波数ｆｃを２
ｋＨｚに設定してもよいものである。

【００２８】このようにして、音声波の連続電気信号Ｓ
ｉを離散信号Ｓｏに変換処理する前に、サンプリング周
波数の１／２近傍の周波数ｆｃを基点とする高域強調処
理を行うことによって、特に、高域周波数で減衰する特
性をもつ母音の音声信号を強調することが可能となる。
これにより、音声認識の精度を向上させることが可能と
なる。

【００２９】一方、パターン認識方法が最も適したアプ
リケーションの１つは、一般に販売されているＡ／Ｄ変
換機能付きのワークステーションに何の修正もせずに音
声認識機能を付加することである。このようなＡ／Ｄ変
換機能付きのワークステーションは、８ｋＨｚ程度のサ
ンプリング周波数に設定されたＡ／Ｄ変換器を内蔵して
おり、すでに、アンチエリアス・フィルタもその遮断周
波数がＡ／Ｄ変換器のサンプリング周波数の１／２以下
の３．５ｋＨｚ程度に設定されているものが多い。これ
により、上述したような高域強調の方法をそのまま適用
することができない。

【００３０】そこで、Ａ／Ｄ変換機能付きのワークステ
ーションに対処した高域強調の方法として請求項５記載
の発明の一実施例を図４に基づいて説明する。本実施例
は、以下に示すような方法により実施するようにしたも
のである。音声波の連続電気信号Ｓｉを離散信号Ｓｏに
変換する際に、ワークステーションに組み込まれている
アンチエリアス・フィルタの逆特性に近似させた高域強
調を行った後に、後述するＡ／Ｄ変換器１５に入力する
ようになっている。

【００３１】次に、上述したような方法を用いた本実施
例の具体例を図４に基づいて説明する。図４に示すよう
に、アンチエリアス・フィルタ１２は、ワークステーシ
ョンに組み込まれたＡ／Ｄ変換についているｆ₁ ／２の
遮断周波数に設定されたアンチエリアス・フィルタの逆
特性に近い逆特性フィルタ１３と、Ａ／Ｄ変換器５のサ
ンプリング周波数とほぼ同じｆ₁ Ｈｚを遮断周波数とす
るローパスフィルタ１４とよりなっている。なお、必要
に応じて、さらに高域強調を加えるようにしてもよいも
のである。ここに、アンチエリアス・フィルタ１２の逆
特性フィルタ１３及びローパスフィルタ１４によって、
マイク１にて集音された音声の連続電気信号Ｓｉをワー
クステーションに組み込まれたＡ／Ｄ変換器１５につい
ているアンチエリアス・フィルタの逆特性に近似させて
高域強調した後、高域強調された連続電気信号ＳｉをＡ
／Ｄ変換器１５にて離散信号Ｓｏに変換する。そして、
この離散信号ＳｏをＦＦＴ６にて高速フーリエ変換して
音声認識用パターンＦｐを作成し、この音声認識用パタ
ーンＦｐに基づいて音声認識部７にて音声の認識処理
（請求項１，２，３記載の発明の一実施例と同様の処
理）を行う。

【００３２】このようにして、音声波の連続電気信号Ｓ
ｉを離散信号Ｓｏに変換する前に、ワークステーション
に組み込まれたＡ／Ｄ変換器１５についているアンチエ
リアス・フィルタの逆特性に近似させた高域強調処理を
行うことにより、音声の分析周波数としては低いＡ／Ｄ
変換器１５を搭載したワークステーションにおいても、
特に、高域周波数で減衰する特性をもつ母音の音声信号
を強調することが可能となる。これにより、ワークステ
ーションにおいても高精度の音声認識を行うこうが可能
となる。

【００３３】なお、以上に述べた本発明の各実施例にお
いては、音声認識を例として説明したが、音声認識に限
定するものではなく、サンプリングによって限定される
周波数の拡大できるものであれば、どのようなものに利
用してもよいものである。

【００３４】

【発明の効果】請求項１記載の発明は、分析用の連続電
気信号をその分析する周波数帯域の２倍の周波数より低
いサンプリング周波数で離散信号に変換し、この離散信
号を分析し、この分析された離散信号により認識するよ
うにしたので、分析用の連続電気信号をその分析する周
波数帯域の２倍の周波数より低いサンプリング周波数で
離散信号に変換することによって、サンプリング周波数
の１／２以上の信号を本来の信号の上に重畳させ、これ
により、制限された周波数帯域の中に制限以上の周波数
帯域の情報を混入させることが可能となり、したがっ
て、分析する周波数帯域より狭い帯域の分析が行われた
データでも帯域外の情報が利用できるようになるため、
音声認識等のパターン認識の精度を向上させることがで
きるものである。

【００３５】請求項２記載の発明は、音声波の連続電気
信号を周波数ｎｆ（但し、ｎは正の整数）を遮断周波数
とする低域通過型フィルタに入力した後、この低域通過
型フィルタの出力信号をサンプリング周波数ｆで離散信
号に変換し、この離散信号を周波数領域に変換すること
により音声を認識するようにしたので、遮断周波数ｎｆ
の低域通過型フィルタに音声波の連続電気信号を入力
し、この低域通過型フィルタの出力信号をサンプリング
周波数ｆで離散信号に変換し、高い周波数ｎｆの信号を
低い周波数ｆの信号でサンプリングさせることによっ
て、サンプリング周波数の１／２以上の周波数の音声信
号を本来の音声信号の上に重畳させ、これにより、制限
された周波数帯域の中に制限以上の周波数帯域の音声情
報を混入させることが可能となり、したがって、分析す
る周波数帯域より狭い帯域の分析が行われたデータでも
帯域外の音声情報が利用できるようになるため、音声認
識におけるパターン認識の精度を向上させることができ
るものである。

【００３６】請求項３記載の発明は、音声波の連続電気
信号の分析する周波数の上限をｆ₁Ｈｚとするとき、ｆ₁
≦ｆ＜１．５ｆ₁となるｆをサンプリング周波数として
前記連続電気信号を離散信号に変換し、この離散信号に
基づいて音声認識用パターンを作成することにより音声
を認識するようにしたので、音声波の連続電気信号の分
析する周波数帯域の上限をｆ₁Ｈｚとするとき、ｆ₁≦ｆ
＜１．５ｆ₁ となるｆをサンプリング周波数として連続
電気信号を離散信号に変換し、本来の音声信号に１回の
みの折返信号を重ねるように制限することにより、請求
項２記載の発明に比べて音声認識の精度をより一層向上
させることができるものである。

【００３７】請求項４記載の発明は、音声波の連続電気
信号を離散信号に変換する際に、サンプリング周波数の
１／２を基点とする高域強調処理を行った後、前記連続
電気信号を前記離散信号に変換するようにしたので、音
声波の連続電気信号を離散信号に変換する前に、サンプ
リング周波数の１／２を基点とする高域強調処理を行う
ことによって、特に、高域周波数で減衰する特性をもつ
母音の音声信号を強調することが可能となり、これによ
り、音声信号の音声認識の精度を向上させることができ
るものである。

【００３８】請求項５記載の発明は、請求項３記載の発
明において、音声波の連続電気信号を離散信号に変換す
る際に、低域通過型フィルタの逆特性に近似させた高域
強調処理を行った後、前記連続電気信号を前記離散信号
に変換するようにしたので、音声波の連続電気信号を離
散信号に変換する前に、低域通過型フィルタの逆特性に
近似させた高域強調処理を行うことにより、音声の分析
周波数としては低いＡ／Ｄ変換器を標準装備したワーク
ステーションにおいても、特に、高域周波数で減衰する
特性をもつ母音の音声信号を強調することがことが可能
となり、これにより、ワークステーションにおいても高
精度の音声認識を行うこうができるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】請求項１，２，３記載の発明の一実施例を示す
ブロック図である。

【図２】音声信号のスペクトル分布を示すもので、同図
（ａ）は低域通過型フィルタと音声信号との周波数特性
図、同図（ｂ）はサンプリング周波数の１／２以上の周
波数成分が折返されて本来の音声信号の上に重畳された
状態を示す特性図、同図（ｃ）は同図（ｂ）の音声信号
が高速フーリエ変換された状態を示す特性図である。

【図３】請求項４記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。

【図４】請求項５記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。

【図５】従来例を示すブロック図である。

【符号の説明】

４，１１，１２ 低域通過型フィルタ

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 11/00 - 21/06 H03M 7/30

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 分析用の連続電気信号をその分析する周
   波数帯域の２倍の周波数より低いサンプリング周波数で
   離散信号に変換し、この離散信号を分析し、この分析さ
   れた離散信号により認識するようにしたことを特徴とす
   るパターン認識方法。
2. 【請求項２】 音声波の連続電気信号を周波数ｎｆ（但
   し、ｎは正の整数）を遮断周波数とする低域通過型フィ
   ルタに入力した後、この低域通過型フィルタの出力信号
   をサンプリング周波数ｆで離散信号に変換し、この離散
   信号を周波数領域に変換することにより音声を認識する
   ようにしたことを特徴とするパターン認識方法。
3. 【請求項３】 音声波の連続電気信号の分析する周波数
   の上限をｆ₁ Ｈｚとするとき、ｆ₁≦ｆ＜１．５ｆ₁とな
   るｆをサンプリング周波数として前記連続電気信号を離
   散信号に変換し、この離散信号に基づいて音声認識用パ
   ターンを作成することにより音声を認識するようにした
   ことを特徴とするパターン認識方法。
4. 【請求項４】 音声波の連続電気信号を離散信号に変換
   する際に、サンプリング周波数の１／２を基点とする高
   域強調処理を行った後、前記連続電気信号を前記離散信
   号に変換するようにしたことを特徴とするパターン認識
   方法。
5. 【請求項５】 音声波の連続電気信号を離散信号に変換
   する際に、低域通過型フィルタの逆特性に近似させた高
   域強調処理を行った後、前記連続電気信号を前記離散信
   号に変換するようにしたことを特徴とする請求項３記載
   のパターン認識方法。