JPS60158495A - 情報処理方法 - Google Patents
情報処理方法Info
- Publication number
- JPS60158495A JPS60158495A JP59013422A JP1342284A JPS60158495A JP S60158495 A JPS60158495 A JP S60158495A JP 59013422 A JP59013422 A JP 59013422A JP 1342284 A JP1342284 A JP 1342284A JP S60158495 A JPS60158495 A JP S60158495A
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- JP
- Japan
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- voice
- similarity
- speech
- recognition device
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- Granted
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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】
し技術分野］
本発明はｉ声を認識して識別する音声認識装置に関し、
特に装置の認識状態を示す色表示により、発声者の発声
状態を知ることができるようにした音声認識装置に関す
る。
特に装置の認識状態を示す色表示により、発声者の発声
状態を知ることができるようにした音声認識装置に関す
る。
［従来技術］
従来この種の装置では、予め発声者の標準音声を入力し
、この入力信号に所定の変換を施していくつかの特徴ベ
クトルを抽出し、得られた特徴ベクトルの組合せから音
声を認識してその認識が正しければ抽出ベクトルをその
認識概念とともに登録ファイルに特徴標準パターンとし
て登録しておく、また必要ならキーボード等からの文字
、図形または記号入力を前記得られた特徴ベクトルの組
合せに対応させて登録ファイルに特徴標準パターンとし
て登録しておく。
、この入力信号に所定の変換を施していくつかの特徴ベ
クトルを抽出し、得られた特徴ベクトルの組合せから音
声を認識してその認識が正しければ抽出ベクトルをその
認識概念とともに登録ファイルに特徴標準パターンとし
て登録しておく、また必要ならキーボード等からの文字
、図形または記号入力を前記得られた特徴ベクトルの組
合せに対応させて登録ファイルに特徴標準パターンとし
て登録しておく。
次に、装置が通常の音声認識をするときは、前記同様の
変換で特徴ベクトルを抽出し、これを前記登録ファイル
の特徴標準パターンと比較して類似度を計算し、最も入
力音声に近い特徴ベクトルを前記特徴標準パターンの中
から選択して当該音声の認識をするものであった。従っ
て発声者は、例えば認識結果を符号化した表示文字が正
しい間は、自己の発声の一様性や再現性を正しいものと
信じているが、表示文字が発声と違ったときに初めて自
己の発声が登録したときの標準パターンからずれたこと
を知る。しかし人の音声は様々な人的コンディションに
も強く依存するから、例えば −装置が認識を誤ったと
きには、もはやその音声は登録時のものから徐々にずれ
て認識不能があるいは誤認識されるまでに変わったもの
である場合が多い。しかもそれまでには時間がたってお
り、発声者が登録した際の音声の感じを思い出すことは
もはや困難であり、止むなく音声を再登録するようなこ
とも多かった。
変換で特徴ベクトルを抽出し、これを前記登録ファイル
の特徴標準パターンと比較して類似度を計算し、最も入
力音声に近い特徴ベクトルを前記特徴標準パターンの中
から選択して当該音声の認識をするものであった。従っ
て発声者は、例えば認識結果を符号化した表示文字が正
しい間は、自己の発声の一様性や再現性を正しいものと
信じているが、表示文字が発声と違ったときに初めて自
己の発声が登録したときの標準パターンからずれたこと
を知る。しかし人の音声は様々な人的コンディションに
も強く依存するから、例えば −装置が認識を誤ったと
きには、もはやその音声は登録時のものから徐々にずれ
て認識不能があるいは誤認識されるまでに変わったもの
である場合が多い。しかもそれまでには時間がたってお
り、発声者が登録した際の音声の感じを思い出すことは
もはや困難であり、止むなく音声を再登録するようなこ
とも多かった。
し目的］
本発明は上述した従来技術の欠点に鑑みて成されたもの
であってその目的とする所は、装置の音声認識の状態を
色分けして表示することにより、発声者には常に再現性
の良い発声を維持させ、装置には常に良好な音声入力を
可能とするような音声認識装置を提供することにある。
であってその目的とする所は、装置の音声認識の状態を
色分けして表示することにより、発声者には常に再現性
の良い発声を維持させ、装置には常に良好な音声入力を
可能とするような音声認識装置を提供することにある。
［実施例］
以下、図面に従って本発明に係る一実施例の音声認識装
置を詳細に説明する。第１図は一実施例の音声認識装置
の主要な機能構成を示すブロック図である。図において
、ｌは音声を電気信号に変換するマイクロホン、２は音
声の電気信号を増１幅する増幅部、３は増幅された音声
信号にス々クトル変換処理を施して様々な特徴ベクトル
を抽出する特徴ベクトル抽出部、４は、標準音声の登録
時に、特徴ベクトル抽出部３で抽出された特徴ベクトル
を特徴標準パターンとして登録する標準パターン登録部
、５は、通常の音声の認識時に、特徴ベクトル抽出部３
で抽出された特徴ベクトルと標準パターン登録部４から
読み出された特徴標準パターンベクトルを比較し、両者
の類似度を計算して最も高い類似度を得たものについて
その該当単語又は該当音素を識別して符号化する音声認
識部、６は音声認識部５で計算された類似度を複数段階
のレベルにクラス分けし、計算された類似度のクラス分
けに従ってこれに対応させた色情報を選択出力する表示
色選択部、７は認識部５で識別、符号化された文字、図
形または記号を表示する文字表示部７１と表示色選択部
６で選択された色情報を可視化して表示する色表示部７
２とから成る表示部である。
置を詳細に説明する。第１図は一実施例の音声認識装置
の主要な機能構成を示すブロック図である。図において
、ｌは音声を電気信号に変換するマイクロホン、２は音
声の電気信号を増１幅する増幅部、３は増幅された音声
信号にス々クトル変換処理を施して様々な特徴ベクトル
を抽出する特徴ベクトル抽出部、４は、標準音声の登録
時に、特徴ベクトル抽出部３で抽出された特徴ベクトル
を特徴標準パターンとして登録する標準パターン登録部
、５は、通常の音声の認識時に、特徴ベクトル抽出部３
で抽出された特徴ベクトルと標準パターン登録部４から
読み出された特徴標準パターンベクトルを比較し、両者
の類似度を計算して最も高い類似度を得たものについて
その該当単語又は該当音素を識別して符号化する音声認
識部、６は音声認識部５で計算された類似度を複数段階
のレベルにクラス分けし、計算された類似度のクラス分
けに従ってこれに対応させた色情報を選択出力する表示
色選択部、７は認識部５で識別、符号化された文字、図
形または記号を表示する文字表示部７１と表示色選択部
６で選択された色情報を可視化して表示する色表示部７
２とから成る表示部である。
第２図は第１図に示す構成の動作を説明するフローチャ
ートである。ステップＳ１ではマイクロホン１から音声
人力をする。ステップＳ２では所定のスペクトル変換に
より入力音声の特徴ベクトルを抽出する。ステップＳ３
では登録モードか否かの判別をする。装置は標準音声の
登録モードと通常の音声の認識モードを有し、スイッチ
手段（図示せず）により予めいずれかのモードに選択さ
れている。登録モードであればステップＳ４に進み抽出
された特徴ベクトルの組を特徴標準パターンとして登録
する。フローはステップ３．１に戻り、次の音声入力を
待つ。一般に音声人力はその特徴ベクトルを分析するだ
けでもある程度の認識が可能である。しかし、人の音声
はそれぞれに特徴があるので、実施例の装置は音声認識
の高信頼性を確保するため特徴標準パターンの登録方式
を採用している。さて、ステップＳ３の判別で登録モー
ドでないときは通常の音声の認識モードである。フロー
はステップＳ５に進み音素や単語の符号を格納す、る符
号レジスタＣＲと、類似度の最大価を格納するレジスタ
ＭＲの内容をＯに初期化する。るテップＳ６では既に登
録されている特徴標準パターンがあるか否かの判別をす
る。登録パターンがあればステップＳ７に進む際にその
頭から順々に特徴標準パターンを読み出す。ステップＳ
７ではステップＳ２で抽出された特徴ベクトルとステッ
プＳ６で読み出された特徴標準パターンを比較して類似
度Ｘｍを計算する。ステップＳ８では１つ前の比較で読
み出された特徴標準パターンとの間で計算したときの類
似度をＸｍ−１とするときに、現時点の類似度Ｘｍとの
大小を比較判別する。ＸｍがＸ ｍ −１，より大きい
ときはステップＳ９に進んでレジスタＣＲに当該標準パ
ター゛ンに関連させて登録しておいた音素や単語の符号
を転送し、レジスタＭＲには現時点の類似度Ｘｍを転送
する。またステップＳ８の判別がＮＯてあれば何もせず
にフローはステップＳ６に戻る。つまり以上の処理でレ
ジスタＣＲには現時点までに最もよく類似していると判
断される音素や単語等の符号が、またレジスタＭＲには
そのときの類似度の仙Ｘｍが夫々保持されることになる
。このような処理を繰り返して、やがてステップＳ６の
判別で、登録されている標準パターンの終りにくると該
判別はＮｏになりステップＳ１０に進む。ステップＳＩ
ＯではレジスタＣＲの内容を文字表示部７．Ｉに送って
該当文字等の表示をする。ステップＳ１１ではレジスタ
ＭＲの内容を表示色選択部６に送る。表示色選択部６で
は、例えば類似度Ｘｍの値１００を最大として、Ｘｍが
Ｏ〜５９のときは赤色、Ｘｍが６０〜７９のときは黄色
、Ｘｍが８０〜１００のときは青色のようにレベル分け
して表示色の対応を決めておく。この選択された色情報
は色表示部７２に送られて対応する色の表示を行う。フ
ローはステップＳ１に戻って次の音声の入力を待つ。こ
のようにすれば、発声者は自己の発声の状態をいつでも
モニタできる。類似度ｘｍが８０以上のときは青色か表
示されるから、発声者は安心して音声入力を続ける。発
声者は色表示の方式に慣れれば、表示の文字自体を見て
いちいち認識の正誤を確認するよりもずっと楽に装置を
扱えるようになるであろう。類似度Ｘｍが６０〜７９の
ときは認識可能であるが要注意でもあるンつまり他の登
録パターンとの間でもこの程度の類似度が計算され得る
から、装置は誤認識する可能性が高い。発声者が黄色い
表示を見たときは、併せて認識結果の表示文字等にも注
意を払う必要がある。そしてどの音素や単語の類似度が
低かったのかを直ちに知ることができるであろう。
ートである。ステップＳ１ではマイクロホン１から音声
人力をする。ステップＳ２では所定のスペクトル変換に
より入力音声の特徴ベクトルを抽出する。ステップＳ３
では登録モードか否かの判別をする。装置は標準音声の
登録モードと通常の音声の認識モードを有し、スイッチ
手段（図示せず）により予めいずれかのモードに選択さ
れている。登録モードであればステップＳ４に進み抽出
された特徴ベクトルの組を特徴標準パターンとして登録
する。フローはステップ３．１に戻り、次の音声入力を
待つ。一般に音声人力はその特徴ベクトルを分析するだ
けでもある程度の認識が可能である。しかし、人の音声
はそれぞれに特徴があるので、実施例の装置は音声認識
の高信頼性を確保するため特徴標準パターンの登録方式
を採用している。さて、ステップＳ３の判別で登録モー
ドでないときは通常の音声の認識モードである。フロー
はステップＳ５に進み音素や単語の符号を格納す、る符
号レジスタＣＲと、類似度の最大価を格納するレジスタ
ＭＲの内容をＯに初期化する。るテップＳ６では既に登
録されている特徴標準パターンがあるか否かの判別をす
る。登録パターンがあればステップＳ７に進む際にその
頭から順々に特徴標準パターンを読み出す。ステップＳ
７ではステップＳ２で抽出された特徴ベクトルとステッ
プＳ６で読み出された特徴標準パターンを比較して類似
度Ｘｍを計算する。ステップＳ８では１つ前の比較で読
み出された特徴標準パターンとの間で計算したときの類
似度をＸｍ−１とするときに、現時点の類似度Ｘｍとの
大小を比較判別する。ＸｍがＸ ｍ −１，より大きい
ときはステップＳ９に進んでレジスタＣＲに当該標準パ
ター゛ンに関連させて登録しておいた音素や単語の符号
を転送し、レジスタＭＲには現時点の類似度Ｘｍを転送
する。またステップＳ８の判別がＮＯてあれば何もせず
にフローはステップＳ６に戻る。つまり以上の処理でレ
ジスタＣＲには現時点までに最もよく類似していると判
断される音素や単語等の符号が、またレジスタＭＲには
そのときの類似度の仙Ｘｍが夫々保持されることになる
。このような処理を繰り返して、やがてステップＳ６の
判別で、登録されている標準パターンの終りにくると該
判別はＮｏになりステップＳ１０に進む。ステップＳＩ
ＯではレジスタＣＲの内容を文字表示部７．Ｉに送って
該当文字等の表示をする。ステップＳ１１ではレジスタ
ＭＲの内容を表示色選択部６に送る。表示色選択部６で
は、例えば類似度Ｘｍの値１００を最大として、Ｘｍが
Ｏ〜５９のときは赤色、Ｘｍが６０〜７９のときは黄色
、Ｘｍが８０〜１００のときは青色のようにレベル分け
して表示色の対応を決めておく。この選択された色情報
は色表示部７２に送られて対応する色の表示を行う。フ
ローはステップＳ１に戻って次の音声の入力を待つ。こ
のようにすれば、発声者は自己の発声の状態をいつでも
モニタできる。類似度ｘｍが８０以上のときは青色か表
示されるから、発声者は安心して音声入力を続ける。発
声者は色表示の方式に慣れれば、表示の文字自体を見て
いちいち認識の正誤を確認するよりもずっと楽に装置を
扱えるようになるであろう。類似度Ｘｍが６０〜７９の
ときは認識可能であるが要注意でもあるンつまり他の登
録パターンとの間でもこの程度の類似度が計算され得る
から、装置は誤認識する可能性が高い。発声者が黄色い
表示を見たときは、併せて認識結果の表示文字等にも注
意を払う必要がある。そしてどの音素や単語の類似度が
低かったのかを直ちに知ることができるであろう。
発声者はそのような音素や単語の発声について登録した
ときの発声からあまりかけはなれないうちに発声のずれ
を知り、直ちに発声を修正することが可能である。
ときの発声からあまりかけはなれないうちに発声のずれ
を知り、直ちに発声を修正することが可能である。
第３図は他の一実施例の音声認識装置の主要な機能構成
を示すブロック図である。図において第１図と同等のも
のには同一番号を付して説明を省略する。この実施例で
特徴をなす構成は認識の確実度計算部８である。確実度
計算部８は過去に何度か識別された同一種の音素や単語
の識別単位ｉについて音声認識部５かも出力される類似
度の時系列テークＸ’ｍ 、 ＸＡ′ｒＱ−１，Ｘ”ｍ
−２、−＝ Ｘ’ｍ −ｎに重みつき平均処理を行う
。識別単位ｉとは例えば“ア゛の語に対応する音声であ
る。あるいは同一種の識別単位に限るのてはなく、単純
に時系列にそって過去に現れた順のどんな音素や単語で
も認識に用いられた類似度を混ぜこせにした数個分の確
実度として計算してもよい。今、重み係数をス・ ａとすると現時点における音声認識の確実度Ｙはａ４゜
＊ ｘ’４＋ ａｚ−、・Ｘ”ｍ−１＋ ＊ ｅ φｈ
ａ −ｎφＸ’ｍ −ｎで与えられる。確実度計算部
８はこうしてめた現時点の確実度Ｙ”ｍ を表示色選択
部６に出力する。表示色選択部６では例えは確実度へ の１００を最大としてＹｍがＯ〜５９のときは赤色、Ｙ
”ｍが６０〜７９のときは黄色、ＹＬｍが８０〜１００
のときは青色のようにして表示色の対応を決めておく。
を示すブロック図である。図において第１図と同等のも
のには同一番号を付して説明を省略する。この実施例で
特徴をなす構成は認識の確実度計算部８である。確実度
計算部８は過去に何度か識別された同一種の音素や単語
の識別単位ｉについて音声認識部５かも出力される類似
度の時系列テークＸ’ｍ 、 ＸＡ′ｒＱ−１，Ｘ”ｍ
−２、−＝ Ｘ’ｍ −ｎに重みつき平均処理を行う
。識別単位ｉとは例えば“ア゛の語に対応する音声であ
る。あるいは同一種の識別単位に限るのてはなく、単純
に時系列にそって過去に現れた順のどんな音素や単語で
も認識に用いられた類似度を混ぜこせにした数個分の確
実度として計算してもよい。今、重み係数をス・ ａとすると現時点における音声認識の確実度Ｙはａ４゜
＊ ｘ’４＋ ａｚ−、・Ｘ”ｍ−１＋ ＊ ｅ φｈ
ａ −ｎφＸ’ｍ −ｎで与えられる。確実度計算部
８はこうしてめた現時点の確実度Ｙ”ｍ を表示色選択
部６に出力する。表示色選択部６では例えは確実度へ の１００を最大としてＹｍがＯ〜５９のときは赤色、Ｙ
”ｍが６０〜７９のときは黄色、ＹＬｍが８０〜１００
のときは青色のようにして表示色の対応を決めておく。
この色選択情報はカラーＣＲＴ表示部９に送られて対応
する色の表示を行う。表示は例えば音声認識部５で符号
化された文字等の表示に直接色を現すものである。従っ
て発声者は入力した音声が音素や単語に変換されて表示
される際に、その文字の色から認識の確実度を知ること
ができる。通常は青色の文字が集って入力音声に対応す
る音素や単語が組立てられるであろう。その中にもし確
実度の低い音素や単語があるなら、その音素や単語だけ
黄色く表示されるから発声者はその音素や単語に対する
自己の発声が要注意であることを知り、直ちに発声の状
態を修正できる。また認識不能になることの多いものは
赤色で表示されることになる。例えは認識できたときは
その音素や単語を赤色で表示し、認識できなかったとき
は認識不能を示す所定の記号を赤色で表示する。このよ
うにして発声者は音声認識の状態を統計的にとらえるこ
とが可能になる。例えばａの重みづけを均一の値にすれ
ば確実度Ｙ’ｍは過去のｎ＋１回分の平均類似度という
ことになり単純な認識確実度の傾向を把握できる。また
ａを最近の認識結果に近づくにつれ重みをおくように設
定すれば単純平均に比べて認識確実度の応答感度が良く
なる。
する色の表示を行う。表示は例えば音声認識部５で符号
化された文字等の表示に直接色を現すものである。従っ
て発声者は入力した音声が音素や単語に変換されて表示
される際に、その文字の色から認識の確実度を知ること
ができる。通常は青色の文字が集って入力音声に対応す
る音素や単語が組立てられるであろう。その中にもし確
実度の低い音素や単語があるなら、その音素や単語だけ
黄色く表示されるから発声者はその音素や単語に対する
自己の発声が要注意であることを知り、直ちに発声の状
態を修正できる。また認識不能になることの多いものは
赤色で表示されることになる。例えは認識できたときは
その音素や単語を赤色で表示し、認識できなかったとき
は認識不能を示す所定の記号を赤色で表示する。このよ
うにして発声者は音声認識の状態を統計的にとらえるこ
とが可能になる。例えばａの重みづけを均一の値にすれ
ば確実度Ｙ’ｍは過去のｎ＋１回分の平均類似度という
ことになり単純な認識確実度の傾向を把握できる。また
ａを最近の認識結果に近づくにつれ重みをおくように設
定すれば単純平均に比べて認識確実度の応答感度が良く
なる。
［効果コ
以上述べた如く本発明によれば、発声者はそのときどき
の音声認識の難易度を色によって知ることができる。色
による表示は認識の大まかな状態を知らせるには極めて
都合が良い。また認識した音素や単語を画面に表示して
確認できるタイプの装置では、その文字に直接色を加え
ることができる。従って本来の処理目的の遂行のじゃま
にならず、しかも音素や単語毎に認識の難易度を知るこ
とができる。このようにすれば、発声者は比較的早い時
点で自己の標準からの発声のずれを知ることができ、直
ちに修正することがてきる。従って装置の認識率と信頼
性の高い稼働が可能になる。
の音声認識の難易度を色によって知ることができる。色
による表示は認識の大まかな状態を知らせるには極めて
都合が良い。また認識した音素や単語を画面に表示して
確認できるタイプの装置では、その文字に直接色を加え
ることができる。従って本来の処理目的の遂行のじゃま
にならず、しかも音素や単語毎に認識の難易度を知るこ
とができる。このようにすれば、発声者は比較的早い時
点で自己の標準からの発声のずれを知ることができ、直
ちに修正することがてきる。従って装置の認識率と信頼
性の高い稼働が可能になる。
第１図は本発明に係る一実施例の主要な機能構成を示す
ブロック図、 第２図は第１図に示す構成の動作を説明するフローチャ
ート、 第３図は本発明に係る他の一実施例の主要な機能構成を
示すブロック図である。
ブロック図、 第２図は第１図に示す構成の動作を説明するフローチャ
ート、 第３図は本発明に係る他の一実施例の主要な機能構成を
示すブロック図である。
Claims (4)
- （１）音声の特徴標準パターンと音声の特徴入カバター
ンとの類似度をめて入力音声の識°別を行う音声認識装
置において請求めた類似度を複数段階のレベルにクラス
分けする手段と、前記類似度を前記クラス分１すに従っ
てこれに対応させた色情報を選択出力する手段と、前記
選択出力された色情報を可視化して表示する色表示手段
を備えることを特徴とする音声認識装置。 - （２）入力音声の識別結果をこれに対応する文字、図形
または記号で表示する表示手段を有し、色表示手段は前
記表示文字、図形または記号上で色情報を可視化して表
示することを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の音
声認識装置。 - （３）音声の特徴標準ノ々ターンと音声の住寺徴入カバ
ターンとの類似度をめて入力音声の識ｆｆ１ｌを′Ｉ〒
う音声認識袋Ｈにおいて請求めた類似度のａ与系夕１１
に沿った所定の回数分の重みつき平均値を算ＩＪｊする
手段と、前記算出された重みつき平均イ「（をネ１り段
階のレベルにクラス分けする手段と、１１■δ己算出さ
れた重みつき平均値を前記クラス分けに従ってこれに対
応させた色情報を選択出力する手段と、前記選択出力さ
れた色情報を可視化して表示する色表示手段を備えるこ
とを特徴とする音声認識装置。 - （４）重みつき平均値を算出する手段は同一の文字、図
形または記号に識別されたものにつｌ、）てイ固別に重
みつき平均値を算出することを特徴とする特許請求の範
囲第３項記載の音声認識装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59013422A JPS60158495A (ja) | 1984-01-30 | 1984-01-30 | 情報処理方法 |
| US08/137,816 US5359695A (en) | 1984-01-30 | 1993-10-19 | Speech perception apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59013422A JPS60158495A (ja) | 1984-01-30 | 1984-01-30 | 情報処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60158495A true JPS60158495A (ja) | 1985-08-19 |
| JPH0562359B2 JPH0562359B2 (ja) | 1993-09-08 |
Family
ID=11832690
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59013422A Granted JPS60158495A (ja) | 1984-01-30 | 1984-01-30 | 情報処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60158495A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04235599A (ja) * | 1991-01-11 | 1992-08-24 | Fujitsu Ltd | 認識候補情報グループ別表示処理方式 |
| JPH09292895A (ja) * | 1996-04-25 | 1997-11-11 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ヒューマン・マシン・インタフェース装置 |
| US9772739B2 (en) | 2000-05-03 | 2017-09-26 | Nokia Technologies Oy | Method for controlling a system, especially an electrical and/or electronic system comprising at least one application device |
-
1984
- 1984-01-30 JP JP59013422A patent/JPS60158495A/ja active Granted
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04235599A (ja) * | 1991-01-11 | 1992-08-24 | Fujitsu Ltd | 認識候補情報グループ別表示処理方式 |
| JPH09292895A (ja) * | 1996-04-25 | 1997-11-11 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ヒューマン・マシン・インタフェース装置 |
| US9772739B2 (en) | 2000-05-03 | 2017-09-26 | Nokia Technologies Oy | Method for controlling a system, especially an electrical and/or electronic system comprising at least one application device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0562359B2 (ja) | 1993-09-08 |
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