JPS5811998A - 音声認識装置 - Google Patents
音声認識装置Info
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- JPS5811998A JPS5811998A JP10926581A JP10926581A JPS5811998A JP S5811998 A JPS5811998 A JP S5811998A JP 10926581 A JP10926581 A JP 10926581A JP 10926581 A JP10926581 A JP 10926581A JP S5811998 A JPS5811998 A JP S5811998A
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- Japan
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- data
- speech
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、音声認識装置において、認識率の向上を計る
ことができる重み何升類似度演算に関するものである。
ことができる重み何升類似度演算に関するものである。
従来の音声認識装置のブロック図を第１図に示す。第１
図において、 １１は入力端子、 １２は周波数分
析部、 １３は音声区間検出部、１４は音声区間の始
端検出信号、１５は音声区間の終端検出信号、１６はス
ペクトル変換部、１７は非類似度演算部１１８は判定部
の如く構成されてｈｖ以下谷部の説明をする。
図において、 １１は入力端子、 １２は周波数分
析部、 １３は音声区間検出部、１４は音声区間の始
端検出信号、１５は音声区間の終端検出信号、１６はス
ペクトル変換部、１７は非類似度演算部１１８は判定部
の如く構成されてｈｖ以下谷部の説明をする。
周波数分析部１２は第２図に示す如く構成され。
入力音声信号２１ ［前置増幅器２２によって増幅され
約２００ Ｈｚ〜６０００ ’Ｈｚの間で中心周波数が
対数で等間隔となるように設定された帯域ｐ波器群２３
−１ 、２３−２ 、・・・、 ２３−？Ｌ、全波整流
器群２４−１ 、２４−２、・・・、 ２４−ｎ及び低
域沖波器群２５−１ 、２５−２ 、・・・。
約２００ Ｈｚ〜６０００ ’Ｈｚの間で中心周波数が
対数で等間隔となるように設定された帯域ｐ波器群２３
−１ 、２３−２ 、・・・、 ２３−？Ｌ、全波整流
器群２４−１ 、２４−２、・・・、 ２４−ｎ及び低
域沖波器群２５−１ 、２５−２ 、・・・。
２５−ｎによって分析され多重化器２６ヲ通してアナロ
グ・ディジタル変換器２７によってあらかじめ設定され
た時間間隔（以下サンプル周期と記す）毎に量子化され
、対数変換器２８全通して出力端子２９に出力される。
グ・ディジタル変換器２７によってあらかじめ設定され
た時間間隔（以下サンプル周期と記す）毎に量子化され
、対数変換器２８全通して出力端子２９に出力される。
周波数分析部１２で分析された結果は音声区間検出部】
３．及びスペクトル変換部１６に送られる。
３．及びスペクトル変換部１６に送られる。
音声区間検出部］３は音声区間の始端及び終端を検出し
非類似度演算部に始端検出信号１４及び終端検出信号１
５ヲ送るものであり、簡易的な検出法としてはサンプル
周期毎の周波数分析部１２からのｎ個の分析データの平
均値全求めその値があらかじめ設定された閾値を最初に
越えた時点を始点とし、最後に閾値以下になった時点全
終端とする検出法がある。
非類似度演算部に始端検出信号１４及び終端検出信号１
５ヲ送るものであり、簡易的な検出法としてはサンプル
周期毎の周波数分析部１２からのｎ個の分析データの平
均値全求めその値があらかじめ設定された閾値を最初に
越えた時点を始点とし、最後に閾値以下になった時点全
終端とする検出法がある。
スペクトル変換部１６は１話者による音源特性及びパワ
ーの正規化の方法として、論文”非線形スペクトルマツ
チングによる単語音声認識の一方式″小原他（電子通信
学会技術研究報告ＰＲＬ ７９−４６）に発表されたも
のでＩず計算方法を説明する。
ーの正規化の方法として、論文”非線形スペクトルマツ
チングによる単語音声認識の一方式″小原他（電子通信
学会技術研究報告ＰＲＬ ７９−４６）に発表されたも
のでＩず計算方法を説明する。
周波数分析部１２で、ある時刻に分析されたｎ個のデー
タ’ｆｒ：ｘ、７（ｉ＝Ｉ〜ｎ）とすると、スベク（３
） れる。
タ’ｆｒ：ｘ、７（ｉ＝Ｉ〜ｎ）とすると、スベク（３
） れる。
ｘ・−ｘ −（Ａｉ十Ｂ） −−（ＩＪｔ
（１）式に２いてＡ、Ｂはそれぞれｘｉ（ｉ＝ｌ−ｎ）
の最小２乗近似ＵＮｆｌＪの傾き及び切片を意味するも
のでそれぞれ次式によって求められる。
の最小２乗近似ＵＮｆｌＪの傾き及び切片を意味するも
のでそれぞれ次式によって求められる。
ｉ＝ｔ
ｘｉ２は定数となり従って（２）、（３）式の分母も定
数１＝１ （４） （４，） 、 ＋５７式から明らかなように入力データ
力１らりＡ、Ｈの値を求めることができ、さらに（１）
式によりスペクトル変換データ２Ｘｉ（ｔ−１〜ｔＬ）
を求めることができる。
数１＝１ （４） （４，） 、 ＋５７式から明らかなように入力データ
力１らりＡ、Ｈの値を求めることができ、さらに（１）
式によりスペクトル変換データ２Ｘｉ（ｔ−１〜ｔＬ）
を求めることができる。
第３図にスペクトル変換部１６のフ゛ロック図を示し以
下図にそって説明する。
下図にそって説明する。
入力端子３１から入力された入力データｚｉ（ｉ−１〜
ｎ）と、入力データと同期して計算するカウンタ３２に
よって発生したｉとの積を乗算器３３によって求めさら
に加算器３４とレジスタ３５によりｉ−ｘ・の埴を累積
させることによりレジスタ′ｆ、た。加算器３６ とレ
ジスタ３７により同様に。
ｎ）と、入力データと同期して計算するカウンタ３２に
よって発生したｉとの積を乗算器３３によって求めさら
に加算器３４とレジスタ３５によりｉ−ｘ・の埴を累積
させることによりレジスタ′ｆ、た。加算器３６ とレ
ジスタ３７により同様に。
きる。
次にマルチプレクサ３８ 、３９において、それぞれｙ
、Ｃ，の値を選択することにより乗算器４０ではＡの値
ヲレジスタ４３にセットする。同様にマルチプレクサ３
８．３９においてそれぞれＣＩ、Ｃ２を選択させ乗算器
４０．４１及び減算除算器４４を使用してその結果すな
わちＢの値全レジスタ４５にセットする。
、Ｃ，の値を選択することにより乗算器４０ではＡの値
ヲレジスタ４３にセットする。同様にマルチプレクサ３
８．３９においてそれぞれＣＩ、Ｃ２を選択させ乗算器
４０．４１及び減算除算器４４を使用してその結果すな
わちＢの値全レジスタ４５にセットする。
続いてカウンタ４６によりｉを発生させ乗算器４７によ
ｆ） 、４ ｅ ｉを求めざらに７Ｊｌ］算器４８によ
りＡｉ十１３’ｃ求めることができる。次に遅延回路４
９により遅延した入カテータｘｉ、ｌ！ニアＩｌ］算器
４８で求めたＡｉ十Ｂの減算全減算器５０によって行え
はスペクトル変換データＸ・が出力端子に出力される。
ｆ） 、４ ｅ ｉを求めざらに７Ｊｌ］算器４８によ
りＡｉ十１３’ｃ求めることができる。次に遅延回路４
９により遅延した入カテータｘｉ、ｌ！ニアＩｌ］算器
４８で求めたＡｉ十Ｂの減算全減算器５０によって行え
はスペクトル変換データＸ・が出力端子に出力される。
次に、非類似度演算部１７の構成を第４図に示し以下図
にそって説明する。第４図において、１０１は音声区間
の始端検出信号、１０２は音声区間の終端検出信号、１
０３はスペクトル変換部１７からの入力データ、 １
０４Ｉ／′Ｘ、入力メモリ制御回路、１０５は入力メモ
リ、１０６は標準パターンメモリ制御回路。
にそって説明する。第４図において、１０１は音声区間
の始端検出信号、１０２は音声区間の終端検出信号、１
０３はスペクトル変換部１７からの入力データ、 １
０４Ｉ／′Ｘ、入力メモリ制御回路、１０５は入力メモ
リ、１０６は標準パターンメモリ制御回路。
１０７は標準パターンメモＩＬ１０８は差分絶対値演算
回路、１０９は加算器、１１０はレジスタである。
回路、１０９は加算器、１１０はレジスタである。
音声区間の始端検出信号１０１が発生してから音声区間
の終端検出信号１０２が発生する１での間入カテータ１
０３は入力メモリ制御回路１０４により入力メモリ−０
５に格納される。音声区間の入力データ１０３の格納が
終了すると、入力メモリ−Ｏ５とあ（７） らかしめ分析され標準パターンメモリ１０７に格納され
ている所望の標準パターンとの非類似度の演算を順次行
なう。
の終端検出信号１０２が発生する１での間入カテータ１
０３は入力メモリ制御回路１０４により入力メモリ−０
５に格納される。音声区間の入力データ１０３の格納が
終了すると、入力メモリ−Ｏ５とあ（７） らかしめ分析され標準パターンメモリ１０７に格納され
ている所望の標準パターンとの非類似度の演算を順次行
なう。
非類似度の演算方法では動的計画法を用いて入力データ
と標準パターンとを非線形に対応させる方法が一般的に
用いられているが、説明の簡略化の為、以下線形対応を
用いた方法で説明する。しかしながら本発明は非線形対
応に対しても適用できる事は明らかである。
と標準パターンとを非線形に対応させる方法が一般的に
用いられているが、説明の簡略化の為、以下線形対応を
用いた方法で説明する。しかしながら本発明は非線形対
応に対しても適用できる事は明らかである。
入力メモリ制御回路１０４及び標準パターンメモリ制御
部１（）６を介して入力データ及び標準パターンそれぞ
れの対応する要素を読出し、差分絶対値回路１０８によ
って両者の差分の絶対値の演Ｘ＋行い、さらにその結果
とレジスタ１１０との加算を加算器１１０で行い加算結
果を再びレジスタ１１０に入れる。
部１（）６を介して入力データ及び標準パターンそれぞ
れの対応する要素を読出し、差分絶対値回路１０８によ
って両者の差分の絶対値の演Ｘ＋行い、さらにその結果
とレジスタ１１０との加算を加算器１１０で行い加算結
果を再びレジスタ１１０に入れる。
この演算を対応する要素すべてについて繰υ返丁ことに
より入力データとある標準パターンとの非類似度の演算
ができる。このようにして、標準パターンメモリ１０７
に格納されている全て又は−（８） 部の標準パターンとの非類似度の演算を行う。
より入力データとある標準パターンとの非類似度の演算
ができる。このようにして、標準パターンメモリ１０７
に格納されている全て又は−（８） 部の標準パターンとの非類似度の演算を行う。
但シ、レジスタｌｌ０Ｕ、ある標準パターンとの非類似
度演算を始める時の初期値はＯとしておく必要がある。
度演算を始める時の初期値はＯとしておく必要がある。
即ち、ある認識語の標準パターンＰと入力データＱとの
非類似度演算に２いて両者の対応する要素があらかじめ
正規化されているものとして（６）式（６）式にてｉは
対応する要素に付された番号でありｌｕ標標準パターン
上入力データＱとの音声区間長の正規化後の時系列に付
された番号である。
非類似度演算に２いて両者の対応する要素があらかじめ
正規化されているものとして（６）式（６）式にてｉは
対応する要素に付された番号でありｌｕ標標準パターン
上入力データＱとの音声区間長の正規化後の時系列に付
された番号である。
判定部１８では非類似度演算部１７の結果によｐ最も非
類似度の低かった。すなわち類似度の最も高かった標準
パターンと同じ音声が入力されたものと判断して、結果
を出力する。
類似度の低かった。すなわち類似度の最も高かった標準
パターンと同じ音声が入力されたものと判断して、結果
を出力する。
しかしながら、上記従来の技術では、音声は話者による
変化はもちろんのこと同一話者においても発声毎に変化
するため１分析結果の似ている語間の誤認識が生ずると
いう欠点があった。
変化はもちろんのこと同一話者においても発声毎に変化
するため１分析結果の似ている語間の誤認識が生ずると
いう欠点があった。
従って本発明は従来の技術の上記欠点を改善するもので
、その目的は音声認識装置の認識率を向上させることに
あり、標準パターンメモリに重み領域データを付加し、
さらに、非類似度演算部における重みの大きさを、入カ
バターンと標準パターンの符号を含めたレベルの相互関
係によって判断する機能全付加したものである。
、その目的は音声認識装置の認識率を向上させることに
あり、標準パターンメモリに重み領域データを付加し、
さらに、非類似度演算部における重みの大きさを、入カ
バターンと標準パターンの符号を含めたレベルの相互関
係によって判断する機能全付加したものである。
すなわち、短時間スペクトルを目視した場合は明らかに
異なるパターンであると認識できるものであっても、全
体の卵類０！度としては小さな値になり、誤認識される
ことがある。
異なるパターンであると認識できるものであっても、全
体の卵類０！度としては小さな値になり、誤認識される
ことがある。
このように、一定の非類似度の演算のみでは類似してし
１う小数の音声を識別するための一つＭ力な手法は、ス
ペクトル変換データを要素とする標準パターンの特定領
域に非類似度を増す方向の重みをつけることである。
１う小数の音声を識別するための一つＭ力な手法は、ス
ペクトル変換データを要素とする標準パターンの特定領
域に非類似度を増す方向の重みをつけることである。
本発明は、このような重みうけによる非類似度の演算を
、短時間スペクトルにｐける山や谷の位置を考慮して行
わせるものであり、特に短時間スベクトルにおける山や
谷が、スペクトル変換データにおける１負の符号及びデ
ータの絶対値の太きさとして現われるの全利用するもの
である。
、短時間スペクトルにｐける山や谷の位置を考慮して行
わせるものであり、特に短時間スベクトルにおける山や
谷が、スペクトル変換データにおける１負の符号及びデ
ータの絶対値の太きさとして現われるの全利用するもの
である。
第５図は本発明の笑怖例のブロック図であり。
１１は入力端子、１２は周波数分析部、１３は音声区間
検出部、 １４は音声区間の始端検出信号、１５は音
声区間の終端検出信号、］６はスペクトル変換部、５５
は重み何升類似度演算部、 １８は判定部の如く構成
されている。重み何升類似屁演算部５５以外は第１図の
構成と同じであるので、以下重み何升類似肝演算部５５
について第６図によって詳細に説明する。
検出部、 １４は音声区間の始端検出信号、１５は音
声区間の終端検出信号、］６はスペクトル変換部、５５
は重み何升類似度演算部、 １８は判定部の如く構成
されている。重み何升類似屁演算部５５以外は第１図の
構成と同じであるので、以下重み何升類似肝演算部５５
について第６図によって詳細に説明する。
第６図において■旧は音声区間の始端検出信号。
】０２は音声区間の終端検出信号、１０３はスペクトル
変換部１６からの入力データ、 １０４Ｕ人カメモリ
制御回路、１０５は入力メモ１，１，１０８は差分絶対
値演算回路、２０３は標準パターンメモリ制御回路。
変換部１６からの入力データ、 １０４Ｕ人カメモリ
制御回路、１０５は入力メモ１，１，１０８は差分絶対
値演算回路、２０３は標準パターンメモリ制御回路。
２０４は標準パターンメモ！Ｊ、２０１ｉ１１人カメモ
リの出力信号線、２０５は標準パターンメモリのパター
ンデータに関する出力信号線、２０７は標準パターンメ
モリの重み計算指定に関する出力信号線。
リの出力信号線、２０５は標準パターンメモリのパター
ンデータに関する出力信号線、２０７は標準パターンメ
モリの重み計算指定に関する出力信号線。
２０８ 、２０９はレベル変換回路、 ２］０，２］
］はレベル変換回路２０８ 、２０９の出力信号線、２
１２はテーブルメモリ、２１３は乗算器、１０９は刀０
算器、Ｊ１０はレジスタの如く構成されている。
］はレベル変換回路２０８ 、２０９の出力信号線、２
１２はテーブルメモリ、２１３は乗算器、１０９は刀０
算器、Ｊ１０はレジスタの如く構成されている。
音声区間の始端検出信号１０１が発生してから音声区間
の終端検出信号１０２が発生する互での間入カテータ１
０３は入力メモリ制御回路１０４により人力メモリ１０
５に格納される。
の終端検出信号１０２が発生する互での間入カテータ１
０３は入力メモリ制御回路１０４により人力メモリ１０
５に格納される。
入力データ１０３の格納が終了すると、入力メモリ１０
５とあらかじめ分析され標準パターンメモリ２（Ｊ４に
格納されている碑準パターンとの重み何升類似度の演算
を順次行う。
５とあらかじめ分析され標準パターンメモリ２（Ｊ４に
格納されている碑準パターンとの重み何升類似度の演算
を順次行う。
重み何升類似度演算に２いては、標準パターンは、（Ｊ
）式で示されるスペクトル変換データＺＺ と重み演算
部ケ示す重み指定データＰｉ との時系列で記述されて
いて、−万人カテータは（１）式で示されるスペクトル
変換データ（以下標準パターンとの区別の為Ｚｉで記述
する）のみであジ、各々のスペクトル変換データは差分
絶対値演算回路１０８（１１） の入力部とレベル変換器Ｗ５２０９ 、２０８の入力部
へ出力信号線２０５ 、２旧を介して出力されると同時
に重み指定データがテーブルメモリのアドレス入力線の
一部２０７を介して出力される。
）式で示されるスペクトル変換データＺＺ と重み演算
部ケ示す重み指定データＰｉ との時系列で記述されて
いて、−万人カテータは（１）式で示されるスペクトル
変換データ（以下標準パターンとの区別の為Ｚｉで記述
する）のみであジ、各々のスペクトル変換データは差分
絶対値演算回路１０８（１１） の入力部とレベル変換器Ｗ５２０９ 、２０８の入力部
へ出力信号線２０５ 、２旧を介して出力されると同時
に重み指定データがテーブルメモリのアドレス入力線の
一部２０７を介して出力される。
レベル変換回路２０８ 、２０９は対数変換器２７の出
力データのビット数が大きい為（８ビツト以上）。
力データのビット数が大きい為（８ビツト以上）。
ビット低減全行いテーブルメモリ２１２の容量が大きく
ならない様にしている。通常レベル変換回路２０８ 、
２０９の出力ビツト数は２〜４ビット程度で変換される
。例えば２ビツトの場合入力データを９となる。
ならない様にしている。通常レベル変換回路２０８ 、
２０９の出力ビツト数は２〜４ビット程度で変換される
。例えば２ビツトの場合入力データを９となる。
レベル変換回路２０８ 、２０９の変換出力に信号線（
１２） ２］、０ 、２］１ ’ｅ介してテーブルメモリ２１２
のアドレス入力の一部となっている。テーブルメモリ２
１２には重みが格納されていて１重み指定Ｐｉ二〇の場
合は無条件に重みＷｉ−１が出力されるが、Ｐｉ＝１の
場合は変換量ブ月直の組み合わせで重みが変化する。
１２） ２］、０ 、２］１ ’ｅ介してテーブルメモリ２１２
のアドレス入力の一部となっている。テーブルメモリ２
１２には重みが格納されていて１重み指定Ｐｉ二〇の場
合は無条件に重みＷｉ−１が出力されるが、Ｐｉ＝１の
場合は変換量ブ月直の組み合わせで重みが変化する。
前記２ピツトの場合の例を示す。入力データの変換出力
′ｆｒ：Ｘｉ、標準パターンデータの変換出力ｋＹｉと
すると１次のようになる。
′ｆｒ：Ｘｉ、標準パターンデータの変換出力ｋＹｉと
すると１次のようになる。
但し Ｈ’１＜ Ｗ２＜ Ｗｓ
通常ＷＩ ＝ ４ 、 Ｗ２” ２ 、 Ｗｓ ＝ １
程度の値をもつ０差分絶対値演算回路１０８では１７）
式の演ｌＩ１．を行う。
程度の値をもつ０差分絶対値演算回路１０８では１７）
式の演ｌＩ１．を行う。
ｄ、−１工１−Ｚｉｌ ・・・・・・（
７）を 重みつき非類似度演算は１重みｗｉ と差分絶対値ｄ・
の時系列Ｗ・（ｌｌ 、 ｄｉ（１）に対し２乗算器２
１３．加Ｚ Ｚ 算器１ｏ９．レジスタ］、ＩＯによＱ （８）式は（６）式に対して重み何升類似度演算を示し
ており１重み指定は標準パターンにｐいて特に強調した
い（他の標準パターンとの区別に有効な）部分に設定さ
れ１重みＷｉはスペクトル変換データの極性の違いが強
調されるようにつけられている。
７）を 重みつき非類似度演算は１重みｗｉ と差分絶対値ｄ・
の時系列Ｗ・（ｌｌ 、 ｄｉ（１）に対し２乗算器２
１３．加Ｚ Ｚ 算器１ｏ９．レジスタ］、ＩＯによＱ （８）式は（６）式に対して重み何升類似度演算を示し
ており１重み指定は標準パターンにｐいて特に強調した
い（他の標準パターンとの区別に有効な）部分に設定さ
れ１重みＷｉはスペクトル変換データの極性の違いが強
調されるようにつけられている。
なお識別ハ（８）式の非類似全全ての標準パターンに対
して求め、最小値を示す認識語を出力する。
して求め、最小値を示す認識語を出力する。
以上説明したように標準パターンに重み領域を設定しそ
の領域内でスペクトル概形の山と谷の部分がマツチング
されると重みが大きくなる様に設定されているので、安
定な重み演算ができ誤認識を起し易い語の標準パターン
に特有な領域部に重みを付けることにより１発声毎に変
化する差計よび話者による差の影響を重み付によってさ
ほど増大させることなく誤認識を起し易い語の標準パタ
ーンとの非類似度を増大させることができるという利点
がある。
の領域内でスペクトル概形の山と谷の部分がマツチング
されると重みが大きくなる様に設定されているので、安
定な重み演算ができ誤認識を起し易い語の標準パターン
に特有な領域部に重みを付けることにより１発声毎に変
化する差計よび話者による差の影響を重み付によってさ
ほど増大させることなく誤認識を起し易い語の標準パタ
ーンとの非類似度を増大させることができるという利点
がある。
本発明に重みつき非類似度演算全極性の差、データ値等
を考慮して行っているので安定かつ有効な類似屁演算が
できる利点があり、不特定話者等のバラツキの多い音声
データを取り扱う音声認識装置に利用することができる
。
を考慮して行っているので安定かつ有効な類似屁演算が
できる利点があり、不特定話者等のバラツキの多い音声
データを取り扱う音声認識装置に利用することができる
。
第１図は従来の音声認識装置の構成ブロック図。
第２図は第１図に２ける周波数分析部の詳細ブロック図
、第３図は第１図におけるスペクトル変換部の詳細ブロ
ック図、第４図は第１図における非類似度演算部の詳細
ブロック図、第５図は本発明の構成ブロック図、第６図
は本発明の重み付非類似度演算部の詳細ブロック図であ
る。 １１・・・入力端子、１２・・・周波数分析部、１３・
・・音声区間検出部、１４・・・始端検出信号、１５・
・・終端検出信号。 １６・・・スペクトル変換部、１７・・・非類似度演算
、１８・・・判定部、 ２１・・・入力音声信号、２２
・・・前置増幅器。 ２Ｌ１＋ ２３−２ｉ・・２３−ｎ・・・帯域Ｆ波器群
、２４−１゜２４−２．・・・２４−ｎ・・・全波整流
器群、 ２５−１．２５−２．・・・２５−ｎ・・・
低域Ｆ波器群、２６・・・多重化器、２７川アナログテ
イジタル変換器、２８・・・対数変換器、２９・・出力
端子、３１・・・入力端子、 ３２．４６・・・カウ
ンタ、３３゜４２．４４．４７・・・乗算器、 ３４
，３６．４８・・劾ｌ算器、３５゜３７．４３．４５・
・・レジスタ、 ３８．３９・・・マルチプレクサ。 ４２ 、４３・・・減算除算器、４９・・・遅延回路、
５０・・・減算。 ５１・・・出力端子、５５・・・重み付非類似度演算部
。 １０１・・・始端検出信号、１０２・・・終端検出信号
、１０３・・・入カテータ、１０４・・・入力メモリ制
御Ｎ路、】０５・・・入力メモリ、１０６・・・標準パ
ターンメモリ制御回路、１０７・・・標準パターンメモ
リ、１０８・・・差分絶対値演算回路、１０９・・・７
ＪＩ］算器、１１０・・・レジスタ。 ２０３・・・標準パターンメモリ制御回路、２０４・・
・標準パターンメモリ、２０１・・・入力メモリ出力信
号線。 ２０５・・・標準パターンデータ出力信号線、２０７・
・・重み指定データ出力信号線、 ２０８，２０９・
・・レベル変換回路、 ２１０，２１１・・・変換出
力信号線、２１２・・・テーブルメモＩＪ、２１３・・
・乗算器。 特許出願人 沖電気工業株式会社 特許出願代理人 弁理士 山 本 恵 − 手続補正書（自発） 昭和５７年２月ンタ日 特許庁長官 島 １）春 樹 殿 １、事件の表示 昭和５６年 特 許願第１０９２６５号２、発明の名称 音声認識装置 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 名 称 （０２９）沖電気工業株式会社明細書の発明
の詳細な説明の欄 ［又（最小値は負数でＭＩＮ又最大値は正数でＭＡＸと
すると、Ｍ Ｉ Ｎりｙｉ＜；：ＭＡＸ ）とすると変
換出力は次表のとおりとなる。 レベル変換回路２０８，２０９の変換出力は信号線」以
上
、第３図は第１図におけるスペクトル変換部の詳細ブロ
ック図、第４図は第１図における非類似度演算部の詳細
ブロック図、第５図は本発明の構成ブロック図、第６図
は本発明の重み付非類似度演算部の詳細ブロック図であ
る。 １１・・・入力端子、１２・・・周波数分析部、１３・
・・音声区間検出部、１４・・・始端検出信号、１５・
・・終端検出信号。 １６・・・スペクトル変換部、１７・・・非類似度演算
、１８・・・判定部、 ２１・・・入力音声信号、２２
・・・前置増幅器。 ２Ｌ１＋ ２３−２ｉ・・２３−ｎ・・・帯域Ｆ波器群
、２４−１゜２４−２．・・・２４−ｎ・・・全波整流
器群、 ２５−１．２５−２．・・・２５−ｎ・・・
低域Ｆ波器群、２６・・・多重化器、２７川アナログテ
イジタル変換器、２８・・・対数変換器、２９・・出力
端子、３１・・・入力端子、 ３２．４６・・・カウ
ンタ、３３゜４２．４４．４７・・・乗算器、 ３４
，３６．４８・・劾ｌ算器、３５゜３７．４３．４５・
・・レジスタ、 ３８．３９・・・マルチプレクサ。 ４２ 、４３・・・減算除算器、４９・・・遅延回路、
５０・・・減算。 ５１・・・出力端子、５５・・・重み付非類似度演算部
。 １０１・・・始端検出信号、１０２・・・終端検出信号
、１０３・・・入カテータ、１０４・・・入力メモリ制
御Ｎ路、】０５・・・入力メモリ、１０６・・・標準パ
ターンメモリ制御回路、１０７・・・標準パターンメモ
リ、１０８・・・差分絶対値演算回路、１０９・・・７
ＪＩ］算器、１１０・・・レジスタ。 ２０３・・・標準パターンメモリ制御回路、２０４・・
・標準パターンメモリ、２０１・・・入力メモリ出力信
号線。 ２０５・・・標準パターンデータ出力信号線、２０７・
・・重み指定データ出力信号線、 ２０８，２０９・
・・レベル変換回路、 ２１０，２１１・・・変換出
力信号線、２１２・・・テーブルメモＩＪ、２１３・・
・乗算器。 特許出願人 沖電気工業株式会社 特許出願代理人 弁理士 山 本 恵 − 手続補正書（自発） 昭和５７年２月ンタ日 特許庁長官 島 １）春 樹 殿 １、事件の表示 昭和５６年 特 許願第１０９２６５号２、発明の名称 音声認識装置 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 名 称 （０２９）沖電気工業株式会社明細書の発明
の詳細な説明の欄 ［又（最小値は負数でＭＩＮ又最大値は正数でＭＡＸと
すると、Ｍ Ｉ Ｎりｙｉ＜；：ＭＡＸ ）とすると変
換出力は次表のとおりとなる。 レベル変換回路２０８，２０９の変換出力は信号線」以
上
Claims (2)
- （１）入力音声を周波数分析する手段と、その出力に接
続される音声区間検出手段及びスペクトル変換手段と、
スペクトル変換手段の出力に接続され音声区間検出手段
によシ与えられる音声の始端と終端の間で入力音声を標
準パターンと比較して非類似度を演算する非類似度演算
手段と、その出力に接続されて音声全認識する判定手段
とを有する音声認識装置に２いて、あらかじめ設定され
た重み領域における非類似度演算に重み領域を解釈し、
かつデータの性質により重みの大きさを判断して非類似
度の演算を行うことを特徴とする音声ｇ識装置。 - （２）重みの大きさを入力データと標準パターンデータ
の２種のデータの符号の一致、不一致及びデータの絶対
値の大きさによって判断する特許請求の範囲第１項記載
の音声認識装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10926581A JPS5811998A (ja) | 1981-07-15 | 1981-07-15 | 音声認識装置 |
| US06/373,147 US4520500A (en) | 1981-05-07 | 1982-04-29 | Speech recognition system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10926581A JPS5811998A (ja) | 1981-07-15 | 1981-07-15 | 音声認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5811998A true JPS5811998A (ja) | 1983-01-22 |
| JPS6332400B2 JPS6332400B2 (ja) | 1988-06-29 |
Family
ID=14505781
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10926581A Granted JPS5811998A (ja) | 1981-05-07 | 1981-07-15 | 音声認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5811998A (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5525091A (en) * | 1978-08-14 | 1980-02-22 | Nippon Electric Co | Voice characteristic pattern comparator |
-
1981
- 1981-07-15 JP JP10926581A patent/JPS5811998A/ja active Granted
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5525091A (en) * | 1978-08-14 | 1980-02-22 | Nippon Electric Co | Voice characteristic pattern comparator |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6332400B2 (ja) | 1988-06-29 |
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