JPH0228160B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0228160B2 JPH0228160B2 JP56080612A JP8061281A JPH0228160B2 JP H0228160 B2 JPH0228160 B2 JP H0228160B2 JP 56080612 A JP56080612 A JP 56080612A JP 8061281 A JP8061281 A JP 8061281A JP H0228160 B2 JPH0228160 B2 JP H0228160B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- speech
- input
- comparison circuit
- voice
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は音声を認識する事のできる音声認識装
置に関する。
置に関する。
第1図に従来の音声認識装置を示す。同図に於
いて、1は音声が入力されるマイクロフオン、2
は該マイクロフオン1から音声信号を音声帯域
(100Hz〜4KHz)を等分割した8つの周波数につ
いて周波数分析するバンドパスフイルタ群であ
り、時間tと共に変化する8つの周波数スペクト
ル値x1(t)、x2(t)、…、x8(t)を成分とする
ベクトルパラメータ〓(t)が出力される。3は
音声パターン作成回路であり、音声の時間領域T
に基づいて、上記バンドパスフイルタ群2から得
られるベクトルパラメータ〓(t)から1/16T時 間間隔の16サンプル〓(n)、〔ただしnはサンプ
ル番号であつて、n=1,2、…、16〕を抽出し
て、これら16サンプルのベクトルパラメータ〓
(n)からなる音声パターンXが得られる。4は
登録パターンメモリであり、予じめ行なわれる登
録モードに於いて、スイツチSwをaに設定して
おき、L個の認識語を上記マイクロフオン1に入
力する事に依つて上記音声パターン作成回路3か
ら得られるL個の音声パターンX(l)、〔l=1,
2、…、L〕が登録パターンとして格納されてい
る。5は入力パターンメモリであり、認識モード
に於いて、スイツチSwをbに設定しておき、複
数の認識語の内の一つを上記マイクロフオン1に
入力する事に依つて上記音声パターン作成回路3
から得られる未知の音声パターンXが入力パター
ンとして格納される。6は上記入力パターンメモ
リ5の入力パターンXと上記登録パターンメモリ
4の各登録パターンX(l)とを比較する比較回路で
あり、入力パターンXの各ベクトルパラメータ〓
(n)=(x1(n)、x2(n)、…x8(n))と登録パ
タ
ーンX(l)の各ベクトルパラメータ〓(l)(n)=(x1 (l)
(n)、x2 (l)(n)、…x8 (l)(n))との誤差d(l)(
n)=8 〓i=1 |x(l) i(n)−xi(n)|の総和D(l)={16 〓n=1 d(l)(n)}
を両パターン間の距離として各認識語(l=1,
2、…L)について算出する。7は距離メモリで
あり、上記比較回路6から得られるL個の認識語
に対する距離D(l)が貯えられる。8は認識語決定
回路であり、上記距離メモリ7のD(l)が最小とな
る時のlを検出する事に依つて、この時の入力音
声がl番目の認識語として認識される。
いて、1は音声が入力されるマイクロフオン、2
は該マイクロフオン1から音声信号を音声帯域
(100Hz〜4KHz)を等分割した8つの周波数につ
いて周波数分析するバンドパスフイルタ群であ
り、時間tと共に変化する8つの周波数スペクト
ル値x1(t)、x2(t)、…、x8(t)を成分とする
ベクトルパラメータ〓(t)が出力される。3は
音声パターン作成回路であり、音声の時間領域T
に基づいて、上記バンドパスフイルタ群2から得
られるベクトルパラメータ〓(t)から1/16T時 間間隔の16サンプル〓(n)、〔ただしnはサンプ
ル番号であつて、n=1,2、…、16〕を抽出し
て、これら16サンプルのベクトルパラメータ〓
(n)からなる音声パターンXが得られる。4は
登録パターンメモリであり、予じめ行なわれる登
録モードに於いて、スイツチSwをaに設定して
おき、L個の認識語を上記マイクロフオン1に入
力する事に依つて上記音声パターン作成回路3か
ら得られるL個の音声パターンX(l)、〔l=1,
2、…、L〕が登録パターンとして格納されてい
る。5は入力パターンメモリであり、認識モード
に於いて、スイツチSwをbに設定しておき、複
数の認識語の内の一つを上記マイクロフオン1に
入力する事に依つて上記音声パターン作成回路3
から得られる未知の音声パターンXが入力パター
ンとして格納される。6は上記入力パターンメモ
リ5の入力パターンXと上記登録パターンメモリ
4の各登録パターンX(l)とを比較する比較回路で
あり、入力パターンXの各ベクトルパラメータ〓
(n)=(x1(n)、x2(n)、…x8(n))と登録パ
タ
ーンX(l)の各ベクトルパラメータ〓(l)(n)=(x1 (l)
(n)、x2 (l)(n)、…x8 (l)(n))との誤差d(l)(
n)=8 〓i=1 |x(l) i(n)−xi(n)|の総和D(l)={16 〓n=1 d(l)(n)}
を両パターン間の距離として各認識語(l=1,
2、…L)について算出する。7は距離メモリで
あり、上記比較回路6から得られるL個の認識語
に対する距離D(l)が貯えられる。8は認識語決定
回路であり、上記距離メモリ7のD(l)が最小とな
る時のlを検出する事に依つて、この時の入力音
声がl番目の認識語として認識される。
斯新な音声認識装置は、その比較回路6に於い
て、入力パターンXと登録パターンX(l)との距離、
即ち類似度、を求める為に、第2図に示す如く、
両パターンX,X(l)の同一サンプル番号の両ベク
トルパラメータ〓(n)、〓(l)(n)を対応せし
める線形マツチングを行ない、これら両パラメー
タ〓(n)、〓(l)(n)間の総和を算出している。
て、入力パターンXと登録パターンX(l)との距離、
即ち類似度、を求める為に、第2図に示す如く、
両パターンX,X(l)の同一サンプル番号の両ベク
トルパラメータ〓(n)、〓(l)(n)を対応せし
める線形マツチングを行ない、これら両パラメー
タ〓(n)、〓(l)(n)間の総和を算出している。
しかしながら、一般に、音声は同一の話者が同
一の単語を発声したとしても、発声の毎にその時
間長が異なり、しかも、音声を構成する音素毎の
時間長がそれぞれ異なる比率で伸縮している。従
つて、入力パターンXと各登録パターンX(l)に於
いても、両ベクトルパラメータ〓(l)(n)列、〓
(n)列間の対応する音素のサンプル番号が異な
る事になり、この事が入力パターンXと登録パタ
ーンX(l)との距離の正確な算出を妨げる原因とな
つていたので、実用可能な音声の認識率を得るに
至つていなかつた。斯様な不都合を解消する為に
ダイナミツク・プログラミング(以下DP法と称
す)の手法を取り入れて、音声を構成する各音素
の非線形な伸縮に適応しようとする試みが為され
ている。即ち、入力パターンのパラメータの時系
列と登録パターンのパラメータの時系列とをあら
ゆる組合せで非線形に対応せしめ、対応した両特
徴パラメータ間の誤差の総和が最小となる時のこ
の総和をパターン間の距離として算出し、全ての
認識語について算出される距離の内、最小の距離
を示す認識語をこの時の入力音声と決定しようと
するものである。
一の単語を発声したとしても、発声の毎にその時
間長が異なり、しかも、音声を構成する音素毎の
時間長がそれぞれ異なる比率で伸縮している。従
つて、入力パターンXと各登録パターンX(l)に於
いても、両ベクトルパラメータ〓(l)(n)列、〓
(n)列間の対応する音素のサンプル番号が異な
る事になり、この事が入力パターンXと登録パタ
ーンX(l)との距離の正確な算出を妨げる原因とな
つていたので、実用可能な音声の認識率を得るに
至つていなかつた。斯様な不都合を解消する為に
ダイナミツク・プログラミング(以下DP法と称
す)の手法を取り入れて、音声を構成する各音素
の非線形な伸縮に適応しようとする試みが為され
ている。即ち、入力パターンのパラメータの時系
列と登録パターンのパラメータの時系列とをあら
ゆる組合せで非線形に対応せしめ、対応した両特
徴パラメータ間の誤差の総和が最小となる時のこ
の総和をパターン間の距離として算出し、全ての
認識語について算出される距離の内、最小の距離
を示す認識語をこの時の入力音声と決定しようと
するものである。
しかしながら、上述の如き、DP法を用いた音
声パターンのマツチング処理の為の演算量は、前
述の線形なマツチング処理の為の演算量の100倍
にも達し、多数の認識語を備える場合には、マイ
クロコンピユータ程度の演算速度では、実時間処
理が困難となり、大型コンピユータに頼らなけれ
ばならないのが現状であつた。
声パターンのマツチング処理の為の演算量は、前
述の線形なマツチング処理の為の演算量の100倍
にも達し、多数の認識語を備える場合には、マイ
クロコンピユータ程度の演算速度では、実時間処
理が困難となり、大型コンピユータに頼らなけれ
ばならないのが現状であつた。
本発明は斯様な現状に鑑み為されたものであ
り、DP法を用いた音声パターンのマツチング処
理の対称となる認識語を予じめ選択しておく事に
依つて、認識の為の演算量を低減せしめる事を目
的とした音声認識装置を提供するものである。
り、DP法を用いた音声パターンのマツチング処
理の対称となる認識語を予じめ選択しておく事に
依つて、認識の為の演算量を低減せしめる事を目
的とした音声認識装置を提供するものである。
第3図に本発明の音声認識装置の構成を示す。
同図に於いて、1〜5は第1図に示した従来例
と同様にマイクロフオン〜入力パターンメモリを
示しており、6′及び7′は第1の比較回路及び第
1の距離メモリであるが、これ等も又従来例の比
較回路6、及び距離メモリ7と同様の動作が為さ
れるものである。9は認識語候補選出回路であ
り、上記距離メモリ7′に貯えられた全ての認識
語に対する距離D(l)の内、最小のものから適数個
選出し、これら適数個の認識語番号lの値をゲー
ト回路10に送出して上記登録パターンメモリ4
から、これ等(l)の値が示す番号の適数個の登録パ
ターンX(l)が読み出される。該認識語候補選出回
路9に於ける距離D(l)の選出は、例えば全ての
D(l)の平均値より小さなD(l)を求めれば良い。1
1は第2の比較回路であり、上記認識語候補選出
回路9とゲート回路10とに依つて上記登録パタ
ーンメモリ4から読み出された適数個L′(<L)
の登録パターンX(l)(l′=1,2、…、L′)と、上
記入力パターンメモリ5の入力パターンXとの
DP法を用いた比較が為される。該第2の比較回
路10に於いては、第4図に示す如く標準的な
ASAGAOなる登録パターンX(l)′と各音素が伸縮
した状態のASAGAOなる入力パターンXとがマ
ツチングされる場合でも、これらパターンX(l′)、
Xの音素が対応できるように両ベクトルパラメー
タ〓(l′)(n)、〓(n)のサンプル番号をづらせ
て対応させる非線形なマツチングがなされ、始点
0から終点Eに至るサンプル番号の対応の経路F
が求められると同時にこの経路Fに従つて対応す
る両ベクトルパラメータ〓((l)′)、〓(n±m)、
〔ただしn±m=1,2、…、16〕間の誤差 d(n、n±m)=8 〓i=1 |x(l′) i(n)−xi(n+m)| の総和D′(l′)=N 〓n=1 d(n、n±m)、〔ただしNは対
応するサンプルの組合せ数〕が、l番目の登録パ
ターンX(l)と入力パターンXとの距離として求め
られる。即ち、第4図に於いて、〓(l′)7と〓6が
対応する点Pについて考えてみると、この点Pに
至る直前の経路は、〓(l′)6と〓6が対応する点
Q、〓(l′)6と〓5が対応する点R、〓(l′)7と〓5
が対応する点S、の三点に限定され、始点0から
これらの各点Q、R、Sに至る経路に従つた誤差
の総和の内、最小であるものの点、この場合点R
を求めれば、図示の如く、点Rから点Pに至る経
路が確定し、同じに点0から点Pに至る迄の誤差
の総和が導出される。斯る演算処理が漸化的に進
められて、始点0から終点Eに至る迄の誤差の総
和即ち、両パターンX(l′)、X間の距離D′(l′)が求
められ、結果的にこの経路Fが確定する事にな
る。12は第2の距離メモリであり、上記第2の
比較回路11に依つて算出された適数(L′<L)
個の認識語候補に対するこの時の入力音声の距離
D′(l′)が貯えられる。13は認識語決定回路で
あり、上記第2の距離メモリ12に貯えられた
L′個の距離D′(l′)の内、最小のD′(l′)となる
時
のl′を検出する事に依つて、この時の入力音声が
第l′番目の認識語であると決定される。
と同様にマイクロフオン〜入力パターンメモリを
示しており、6′及び7′は第1の比較回路及び第
1の距離メモリであるが、これ等も又従来例の比
較回路6、及び距離メモリ7と同様の動作が為さ
れるものである。9は認識語候補選出回路であ
り、上記距離メモリ7′に貯えられた全ての認識
語に対する距離D(l)の内、最小のものから適数個
選出し、これら適数個の認識語番号lの値をゲー
ト回路10に送出して上記登録パターンメモリ4
から、これ等(l)の値が示す番号の適数個の登録パ
ターンX(l)が読み出される。該認識語候補選出回
路9に於ける距離D(l)の選出は、例えば全ての
D(l)の平均値より小さなD(l)を求めれば良い。1
1は第2の比較回路であり、上記認識語候補選出
回路9とゲート回路10とに依つて上記登録パタ
ーンメモリ4から読み出された適数個L′(<L)
の登録パターンX(l)(l′=1,2、…、L′)と、上
記入力パターンメモリ5の入力パターンXとの
DP法を用いた比較が為される。該第2の比較回
路10に於いては、第4図に示す如く標準的な
ASAGAOなる登録パターンX(l)′と各音素が伸縮
した状態のASAGAOなる入力パターンXとがマ
ツチングされる場合でも、これらパターンX(l′)、
Xの音素が対応できるように両ベクトルパラメー
タ〓(l′)(n)、〓(n)のサンプル番号をづらせ
て対応させる非線形なマツチングがなされ、始点
0から終点Eに至るサンプル番号の対応の経路F
が求められると同時にこの経路Fに従つて対応す
る両ベクトルパラメータ〓((l)′)、〓(n±m)、
〔ただしn±m=1,2、…、16〕間の誤差 d(n、n±m)=8 〓i=1 |x(l′) i(n)−xi(n+m)| の総和D′(l′)=N 〓n=1 d(n、n±m)、〔ただしNは対
応するサンプルの組合せ数〕が、l番目の登録パ
ターンX(l)と入力パターンXとの距離として求め
られる。即ち、第4図に於いて、〓(l′)7と〓6が
対応する点Pについて考えてみると、この点Pに
至る直前の経路は、〓(l′)6と〓6が対応する点
Q、〓(l′)6と〓5が対応する点R、〓(l′)7と〓5
が対応する点S、の三点に限定され、始点0から
これらの各点Q、R、Sに至る経路に従つた誤差
の総和の内、最小であるものの点、この場合点R
を求めれば、図示の如く、点Rから点Pに至る経
路が確定し、同じに点0から点Pに至る迄の誤差
の総和が導出される。斯る演算処理が漸化的に進
められて、始点0から終点Eに至る迄の誤差の総
和即ち、両パターンX(l′)、X間の距離D′(l′)が求
められ、結果的にこの経路Fが確定する事にな
る。12は第2の距離メモリであり、上記第2の
比較回路11に依つて算出された適数(L′<L)
個の認識語候補に対するこの時の入力音声の距離
D′(l′)が貯えられる。13は認識語決定回路で
あり、上記第2の距離メモリ12に貯えられた
L′個の距離D′(l′)の内、最小のD′(l′)となる
時
のl′を検出する事に依つて、この時の入力音声が
第l′番目の認識語であると決定される。
斯新な構成の音声認識装置は、認識モード時に
第1の比較回路6′に於いて、登録パターンメモ
リ4に貯えられた複数の登録パターンと入力パタ
ーンメモリ5の入力パターンとが、線形なマツチ
ングに従つて比較され、認識語候補選出回路7′
によつて入力パターンに比較的類似していると判
定された適数個の登録パターンが予じめ選出され
る。
第1の比較回路6′に於いて、登録パターンメモ
リ4に貯えられた複数の登録パターンと入力パタ
ーンメモリ5の入力パターンとが、線形なマツチ
ングに従つて比較され、認識語候補選出回路7′
によつて入力パターンに比較的類似していると判
定された適数個の登録パターンが予じめ選出され
る。
そして、第2の比較回路11に於いて、上記認
識語候補選出回路9に依つて選出された適数個の
登録パターンと入力パターンとがDP法を用いた
非線的なマツチングに従つて比較され、認識語決
定回路13に依つて、これら適数個の登録パター
ンの内、最も入力パターンに類似したものを検出
する事に依つて、この時の入力音声が認識され
る。
識語候補選出回路9に依つて選出された適数個の
登録パターンと入力パターンとがDP法を用いた
非線的なマツチングに従つて比較され、認識語決
定回路13に依つて、これら適数個の登録パター
ンの内、最も入力パターンに類似したものを検出
する事に依つて、この時の入力音声が認識され
る。
本発明の音声認識装置は、以上の説明から明ら
かな如く、入力音声パターンと全ての登録音声パ
ターンとの両特徴パラメータの時系列を線形に対
応せしめて、対応した両パラメータ間の誤差の総
和を比較的小ない演算量で導出できる第1の比較
回路を用いて、この誤差の総和が比較的小さな適
数個の登録音声パターンを選出しておき、この適
数個の登録音声パターンと入力パターンとの両特
徴パラメータの時系列をあらゆる組合せで対応せ
しめて、対応した両パラメータ間の誤差の総和を
求める事に依つて、入力音声の時間伸縮に適応し
た正確なパラメータ間の距離を導出する事のでき
る第2の比較回路を用いて、この誤差が最小とな
る登録音声パターンを選出するものであるので、
即ち、この第2の比較回路が全ての登録パターン
を比較対象としないで、認識語として可能性の高
い限られたものだけを比較対象としているので、
認識率の向上を計りながらも、認識処理に必要な
全体的な演算量の増加を抑制する事ができる。従
つてマイクロコンピユータの如き小型の計算機に
依つても、多数の認識語を備えた高性能の音声認
識装置を実現することができる。
かな如く、入力音声パターンと全ての登録音声パ
ターンとの両特徴パラメータの時系列を線形に対
応せしめて、対応した両パラメータ間の誤差の総
和を比較的小ない演算量で導出できる第1の比較
回路を用いて、この誤差の総和が比較的小さな適
数個の登録音声パターンを選出しておき、この適
数個の登録音声パターンと入力パターンとの両特
徴パラメータの時系列をあらゆる組合せで対応せ
しめて、対応した両パラメータ間の誤差の総和を
求める事に依つて、入力音声の時間伸縮に適応し
た正確なパラメータ間の距離を導出する事のでき
る第2の比較回路を用いて、この誤差が最小とな
る登録音声パターンを選出するものであるので、
即ち、この第2の比較回路が全ての登録パターン
を比較対象としないで、認識語として可能性の高
い限られたものだけを比較対象としているので、
認識率の向上を計りながらも、認識処理に必要な
全体的な演算量の増加を抑制する事ができる。従
つてマイクロコンピユータの如き小型の計算機に
依つても、多数の認識語を備えた高性能の音声認
識装置を実現することができる。
第1図は従来の音声認識装置のブロツク図、第
2図は従来装置の比較回路における音声パターン
のマツチング模式図、第3図は本発明の音声認識
装置のブロツク図、第4図は本発明装置の第2の
比較回路に於ける音声パターンのマツチング模式
図、を夫々示している。 1…マイクロフオン、2…バンドパスフイルタ
群、3…音声パターン作成回路、4…登録パター
ンメモリ、5…入力パターンメモリ、6′…第1
の比較回路、7′…第1の距離メモリ、9…認識
語候補選出回路、11…第2の比較回路、12…
第2の距離メモリ、8,13…認識語決定回路。
2図は従来装置の比較回路における音声パターン
のマツチング模式図、第3図は本発明の音声認識
装置のブロツク図、第4図は本発明装置の第2の
比較回路に於ける音声パターンのマツチング模式
図、を夫々示している。 1…マイクロフオン、2…バンドパスフイルタ
群、3…音声パターン作成回路、4…登録パター
ンメモリ、5…入力パターンメモリ、6′…第1
の比較回路、7′…第1の距離メモリ、9…認識
語候補選出回路、11…第2の比較回路、12…
第2の距離メモリ、8,13…認識語決定回路。
Claims (1)
- 1 入力音声から音声の特徴パラメータを時系列
的に抽出する特徴抽出回路と、これ等特徴パラメ
ータの時系列を入力音声パターンとして貯える入
力パターンメモリと、これとは別に予じめ複数の
認識音声について、その各音声の特徴パラメータ
の時系列が参照音声パターンとして格納されてい
る参照パターンメモリと、上記入力パターンメモ
リの入力音声パターンと上記参照パターンメモリ
の各参照音声パターンとの比較を行なう為に両特
徴パラメータの時系列を線型に対応せしめ、対応
した両特徴パラメータ間の誤差の総和を各参照音
声パターンについて算出する第1の比較回路と、
これとは別に上記入力パターンメモリの入力音声
パターンと上記参照パターンメモリの各参照音声
パターンとの比較を行なう為に、両特徴パラメー
タの時系列をあらゆる組合せで対応せしめ、対応
した両特徴パラメータ間の誤差の総和が最小とな
る時この総和を各参照音声パターンについて算出
する第2の比較回路と、からなり、上記第1の比
較回路に依つて、入力音声パターンと全ての参照
音声パターンとを比較し、この第1の比較回路か
ら得られる誤差の総和が比較的小さな適数個の参
照音声パターンを選出しておき、この適数個の参
照音声パターンと上記入力音声パターンとを上記
第2の比較回路に依つて再び比較し、この第2の
比較回路から得られる誤差の総和が最小となる参
照音声パターンを選出する事を特徴とする音声認
識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP56080612A JPS57195300A (en) | 1981-05-26 | 1981-05-26 | Voice recognition unit |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP56080612A JPS57195300A (en) | 1981-05-26 | 1981-05-26 | Voice recognition unit |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS57195300A JPS57195300A (en) | 1982-11-30 |
JPH0228160B2 true JPH0228160B2 (ja) | 1990-06-21 |
Family
ID=13723150
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP56080612A Granted JPS57195300A (en) | 1981-05-26 | 1981-05-26 | Voice recognition unit |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS57195300A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0511598U (ja) * | 1991-07-29 | 1993-02-12 | 日本ビクター株式会社 | 電話機 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH067358B2 (ja) * | 1988-08-20 | 1994-01-26 | 正行 木村 | 相対関係に基づく音声認識方式 |
CN103076893B (zh) * | 2012-12-31 | 2016-08-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种用于实现语音输入的方法与设备 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS54145407A (en) * | 1978-05-06 | 1979-11-13 | Hiroya Fujisaki | Speech recognition system |
JPS54145408A (en) * | 1978-05-06 | 1979-11-13 | Hiroya Fujisaki | Speech recognition system |
-
1981
- 1981-05-26 JP JP56080612A patent/JPS57195300A/ja active Granted
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS54145407A (en) * | 1978-05-06 | 1979-11-13 | Hiroya Fujisaki | Speech recognition system |
JPS54145408A (en) * | 1978-05-06 | 1979-11-13 | Hiroya Fujisaki | Speech recognition system |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0511598U (ja) * | 1991-07-29 | 1993-02-12 | 日本ビクター株式会社 | 電話機 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS57195300A (en) | 1982-11-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US4513436A (en) | Speech recognition system | |
US5033089A (en) | Methods for forming reference voice patterns, and methods for comparing voice patterns | |
JPH0247760B2 (ja) | ||
JPH0228160B2 (ja) | ||
JP2577891B2 (ja) | 単語音声予備選択装置 | |
JPS61137199A (ja) | 単語音声の認識方法 | |
JPS6118200B2 (ja) | ||
JPS6250800A (ja) | 音声認識装置 | |
JPS6329756B2 (ja) | ||
JPS62111295A (ja) | 音声認識装置 | |
JPS6383800A (ja) | 音声認識装置 | |
JPH0419700A (ja) | 音声パターンマッチング方法 | |
JPS60175098A (ja) | 音声認識装置 | |
Al-Haddad et al. | Robust digit recognition with dynamic time warping and recursive least squares | |
JPH06100920B2 (ja) | 音声認識装置 | |
JPH04254897A (ja) | 音声認識方式 | |
JPH0449954B2 (ja) | ||
JPS58159599A (ja) | 単音節音声認識方式 | |
JPS63289599A (ja) | セグメンテ−ション装置 | |
JPH054680B2 (ja) | ||
Reitboeck et al. | Speaker-identification with real time formant extraction | |
JPH05224693A (ja) | 音声認識装置 | |
Al-Haddad | An automatic Malay speech recognition system for dysathric | |
JPS6368899A (ja) | 音声認識装置 | |
JPS6247100A (ja) | 音声認識装置 |