JPS62232698A - 音声認識方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、音声認識方法、特に特徴ベクトルの抽出方法
に関する。

〔従来の技術〕

音声認識方法として、標準パターンを用いる方法が一般
的である。この方法は音声入力から特徴を抽出し標準パ
ターンと照合して認識判定をするものである。標準パタ
ーンは、複数個の帯域フィルタの出力を時間標本化して
、特徴ベクトルの時系列データとして記憶されているも
のである。

ところで、音声入力から特徴抽出を行なう場合、単語音
声においてはその個々の音幸の継続時間がかなりの幅で
伸縮するので、標準パターンと音声入力との類似性を比
較するときに継続時間の補正（時間軸の正規化）を行な
わねばならない。

〔発明が解決しようとする問題点〕

音声入力から特徴抽出を行なう場合、一定時間でサンプ
リングしたデータを用いているので、時間軸の正規化は
かなり複雑でめる。特徴抽出部で出力された時間を陽に
含む音声の特徴ベクトル列を、照合部では、照合する前
にこｎと予め登録されている特徴ベクトル列との間にあ
る時間歪を吸収するため、時間的に’ｆ￥＃　４Ｈする
いくつかのベクトルの組合わせに対して距離計ａを行な
っている。そのため演算回数・データ量が多く、高性能
のハードウェアが必要であり実用上の難点となっていた
。

本発明の目的は、上記の欠点を除去し、意味のある非等
時間隔で特徴ベクトルを抽出する新しい方法を提供する
ことにある。

〔問題点全解決するための手段〕

音声認識方法として、本方法は帯域フィルタ群によるス
ペクトル分析データから特徴ベクトルを求め、標準パタ
ーンと照合するものである。

特徴ベクトルの抽出は、ｎ個の帯域フィルタの出力であ
る時系列データよりなるｎ次元データ空間における空間
点の移動を、一定のあらかじめ定めた変化量より検出し
たときに、前記時系列データをラッチすることによって
なされる。

〔作用〕

特徴ベクトルのサンプリングは、ｎ次元空間の空間点が
移動するＪ味のある時点で時系列データをラッチするこ
とでなされ、時間を陽に含まない特徴ベクトルが得られ
る。すなわちサンプリングの段階で時間正規化が行なわ
れることになる。

これによってパターン照合は、標準パターンと参照パタ
ーンのそれぞれの意味のある点の軌跡の示す、よシ高次
の特徴を対象として行なうことができる。

〔実施例〕

以下、図面を参照して本発明の詳細な説明を行なう。第
１囚は本発明を実施する回路構成の１例を示すものであ
る。

アナログ音声信号は入力端子１０から前処理部１に入力
し、像幅正規化・プリエンファシスされた信号１１とし
てフィルタバンク２に入力する。

各バンド成分１２はＡ／Ｄ変換部３において、パワーに
変換後〜の変換される。このときは通常のとおり、定時
間ごとに離散値とされる。Ａ／１）変換部３の出力デー
タ１３は出力レジスタ６に格納′されるが、このデータ
は時系列的に常に更新される。出力データ１３は遅延回
路４で遅延した過去のデータと比較回路５で比較し、両
者にあらかじめきめた範囲を超えた差異がある場合に、
比較回路５はラッチ信号１４′！！ｉ−出力する。この
ラッチ信号１４は、ラッチ信号の１つとして、そのとき
に出力レジスタ６に格納されているデータを特徴ベクト
ルとして出力端子１５から出力する。

上記特徴ベクトルの定め方を、ｎ次元ベクトル空間の空
間点の移動として、説明する。簡単のためｎ＝３とする
と、３つの帯域フィルタをとおったデータは各々独立で
あるから、第２図に示すように、音声信号はＡ、Ｂ、Ｃ
の三軸からなる直交空間内の空間点として表示される。

音声信号は矢印で示すようにこの空間を移動する点列に
対応する。空間内の点のサンプリングは、移動がある定
められたしきい値以上生じた場合に行なわ几る。最も単
純には測定量が１デイジツト以上の変化がおきた場合、
すなわち測定量がディジタル化した空間のあるセルから
別のセルに移った場合とすることができる。

第１図の回路で、４ヤつ変換部３の出力データ１３０１
つでも１デイジツトの変化がみとめられる場合、前記セ
ルの移動になるから、その出力データ１３に関するラッ
チ信号１４によって、全部の出力レジスタ６の格納デー
タが特徴ベクトルとして出力される。

ただし、特徴ベクトルとしてサンプリングする場合に、
必ずしもディジタル化した空間のセルの移動のように最
も細かい区別にしなくてもよい。場合によっては、数個
のセルを含む領域を、変動差を認識する基準にして、特
徴ベクトルの列数を減少することもできる。

〔発明の効果〕

以上、説明したように、本発明は音声信号のスペクトル
から特徴量を抽出する時間間隔を一定に固定せず、特徴
量自身から決定して特徴ベクトルを求めるものである。

このようにサンプリングの段階で時間正規化が行なわｎ
１パタ一ン照合は標準パターンと参照パターンのセルそ
れの点の軌跡の示す、より高次の特徴を対象として行な
うことができる。

したがって、従来のように時間伸縮のため、直接パター
ン照合に寄与することのない多量のデータ処理が不必安
となり、装置のハードウェアの負担を大幅に軽減するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を実施する回路の１例を示す図、第２図
はｎ次元空間で表わした音声信号の移動を説明する図で
ある。 １・・・前処理部、　　　２・・・フィルタバンク、３
・・・め変換部、　４・・・遅延回路、５・・・比較回
路、　　　６・・・出力レジスタ。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 帯域フィルタ群によるスペクトル分析データから特徴ベ
   クトルを求め、標準パターンと照合する音声認識方法に
   おいて、 前記ｎ個の帯域フィルタの出力である時系列データより
   なるｎ次元データ空間における空間点の移動を、一定の
   あらかじめ定めた変化量より検出したときに、前記時系
   列データをラッチし、時間を陽に含まない特徴ベクトル
   として用いることを特徴とする音声認識方法。