【手続補正書】
【提出日】平成16年8月18日(2004.8.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】話者独立音声認識システムにおける使用のための音声テンプレートを生成する方法であって、前記方法は、
第１の複数の発話の各発話を細分化して、各発話に対して複数の時間クラスタセグメントを生成し、各時間クラスタセグメントはスペクトル手段によって表され、
前記第１の複数の発話のすべてに対して前記複数のスペクトル手段を量子化して複数のテンプレートベクトルを生成し、
動的時間ゆがみ演算を使用して前記複数のテンプレートベクトルの各１つと第２の複数の発話とを比較して、少なくとも１つの比較結果を生成し、
前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えるならば、前記第１の複数の発話と前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングを行って、最適なマッチングパス結果を生成し、
前記最適なマッチングパス結果に従って時間上で前記第１の複数の発話を分割し、
前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えないようになるまで前記量子化、前記比較、前記マッチング、前記分割を反復することを具備する方法。
【請求項２】  前記比較は分散測定値を計算することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】  前記比較は精度測定値を計算することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】  前記比較はまず分散測定値を計算し、次に前記分散測定値が第１の所定のしきい値を越えないならば、精度測定値を計算することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】  前記分散測定値が前記第１の所定のしきい値を越えるかあるいは前記精度測定値が第２の所定のしきい値を越えるならば、前記マッチングは前記第１の発話と前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングをとることを含む請求の範囲第４項に記載の方法。
【請求項６】  前記マッチングは、動的時間ひずみの計算を実行することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】  前記マッチング及び前記分割はＫ−手段（Ｋ−ｍｅａｎｓ）細分化の計算を実行することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】  前記第１の発話の終了点を検出することをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】  話者独立音声認識システムにおける使用のための音声テンプレートを生成するように構成された装置であって、前記装置は、
第１の複数の発話の各発話を細分化して、各発話に対する複数の時間クラスタセグメントを生成する手段であって、各時間クラスタセグメントはスペクトル手段によって表される手段と、
前記第１の複数の発話のすべてに対して前記複数のスペクトル手段を量子化して、複数のテンプレートベクトルを生成する手段と、
前記複数のテンプレートベクトルの各１つと第２の複数の発話とを比較して、少なくとも１つの比較結果を生成するために動的時間ゆがみ演算を使用する手段と、
前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えるならば、前記第１の複数の発話と前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングを行って、最適なマッチングパス結果を生成する手段と、
前記最適なマッチングパス結果に従って時間上で前記第１の複数の発話を分割するための手段と、
前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えなくなるまで前記量子化、前記比較、前記マッチング及び前記分割を反復する手段と、
を具備する装置。
【請求項１０】  話者独立音声認識システムにおける使用のための音声テンプレートを生成するように構成された装置であって、前記装置は、
第１の複数の発話の各発話を細分化して、各発話に対する複数の時間クラスタセグメントを生成するように構成される細分化ロジックであって、各時間クラスタセグメントはスペクトル手段によって表される細分化ロジックと、
前記細分化ロジックに結合され、前記第１の複数の発話のすべてに対する前記複数のスペクトル手段を量子化して、複数のテンプレートベクトルを生成するように構成された量子化器と、
前記量子化器に結合され、動的時間ゆがみ演算を使用して前記複数のテンプレートベクトルの各１つと、第２の複数の発話とを比較して、少なくとも１つの比較結果を生成するように構成されたコンバージェンス試験器と、
前記量子化器とコンバージェンス試験器とに結合され、前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えるならば、前記第１の複数の発話と前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングをとって最適なマッチングパス結果を生成し、前記最適なマッチングパス結果に従って時間上で前記第１の複数の発話を分割するように構成された分割ロジックと
を具備し、
前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えなくなるまで前記量子化、前記比較、前記マッチング、そして前記分割を反復するように構成されている装置。
【請求項１１】  前記少なくとも１つの比較結果は分散測定値である請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】  前記少なくとも１つの比較結果は精度測定値である請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】  前記少なくとも１つの比較結果は分散測定値と精度測定値であり、前記コンバージェンス試験器はまず前記分散測定値を計算し、次に、この分散測定値が第１の所定のしきい値を越えないならば、前記精度測定値を計算するように構成された請求項１０に記載の装置。
【請求項１４】  前記マッチングは、前記分散測定値が前記第１の所定のしきい値を越えるかあるいは前記精度測定値が第２の所定のしきい値を越えるならば、前記第１の発話と前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングをとることを含む請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】  前記分割ロジックは動的時間ゆがみ計算を実行するように構成される請求項１０に記載の装置。
【請求項１６】  前記分割ロジックは、Ｋ−手段音声細分化ロジックを含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１７】  前記細分化ロジックに結合され、前記第１の発話の終了点を検出するように構成された終了点検出器をさらに含む請求項１０に記載の装置。
【請求項１８】  話者独立音声認識システムにおける使用のための音声テンプレートを生成するように構成された装置であって、前記装置は、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合され、前記プロセッサによって実行可能な一組の命令を含み、各発話に対する複数の時間クラスタセグメントを生成するために第１の複数の発話の各発話を分割し、各時間クラスタセグメントは手段によって表され、複数のテンプレートベクトルを生成するために前記第１の複数の発話のすべてに対する前記複数のスペクトル手段を量子化し、少なくとも１つの比較結果を生成するために動的時間ゆがみ演算を使用して前記複数のテンプレートベクトルの各１つと第２の複数の発話とを比較し、最適なマッチングパス結果を生成するために、前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えるならば、前記第１の複数の発話と前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングをとり、前記最適なマッチングパス結果に従って時間において前記第１の複数の発話を分割し、前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えなくなるまで前記量子化、前記比較、前記マッチングそして前記分割を反復する記憶媒体と、
を具備する装置。
【請求項１９】  前記少なくとも１つの比較結果は分散測定値である請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】  前記少なくとも１つの比較結果は精度測定値である請求項１８に記載の装置。
【請求項２１】  前記少なくとも１つの比較結果は、分散測定値と精度測定値であり、前記一組の命令は、前記分散測定値をまず計算し、次に、前記分散測定値が第１の所定のしきい値を越えないならば、前記精度測定値を計算するために前記プロセッサによって実行可能である請求項１８に記載の装置。
【請求項２２】  前記一組の命令はさらに、前記分散測定値が前記第１の所定のしきい値を越えるかあるいは前記精度測定値が第２の所定のしきい値を越えるならば、前記第１の発話と前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングをとるために前記プロセッサによって実行可能である請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】  前記一組の命令は、動的時間ゆがみ計算を実行することによって、前記第１の発話に一致するように構成された分割ロジックと前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングをとるために、前記プロセッサによって実行可能である請求項１８に記載の装置。
【請求項２４】  前記一組の命令は、Ｋ−手段音声細分化計算を実行することによって、前記第１の発話を分割するために、前記プロセッサによって実行可能である請求項１８に記載の装置。
【請求項２５】  前記一組の命令はさらに、前記第１の発話の終了点を検出するために前記プロセッサによって実行可能である請求項１８に記載の装置。
【請求項２６】  各発話に対する複数の時間クラスタセグメントを生成するために第１の複数の発話の各発話を分割し、各時間クラスタセグメントはスペクトル手段によって表され、
複数のテンプレートベクトルを生成するために前記第１の複数の発話のすべてに対して前記複数のスペクトル手段を量子化し、
少なくとも１つの比較結果を生成するために動的時間ゆがみ演算を使用して前記複数のテンプレートベクトルの各１つと第２の複数の発話とを比較し、
前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えるならば、前記第１の複数の発話と前記複数のテンプレートベクトルとのマッチングをとって最適なマッチングパス結果を生成し、
前記最適なマッチングパス結果に従って時間上で前記第１の複数の発話を分割し、
前記少なくとも１つの比較結果が少なくとも１つの所定のしきい値を越えなくなるまで、前記量子化、前記比較、前記マッチングそして前記分割を反復するために、
プロセッサによって実行可能な一組の命令を含むプロセッサ読取可能な媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
パラメータの各フレームは特徴抽出器１０６に供給される。特徴抽出器１０６において終了点検出器１１６は、発話（すなわちワード）の終了点を検出するために抽出されたパラメータを使用する。一実施形態において終了点検出は、米国特許出願第０９／２４６４１４号（１９９９年２月８日出願、名称：ノイズの存在下での音声の正確な終了点のための方法及び装置、この米国出願は、本発明の譲受人に譲渡され、参考としてここにその全体が組み込まれている。この出願は米国特許第６３２４５０９号として権利化された）に開示されている。この技術に従って、発話は第１の開始点及び発話の第１の終了点を決定するために、例えば信号対ノイズ比（ＳＮＲ）しきい値などの第１のしきい値と比較される。次に、前記第１の開始点に先立つ発話の部分が第２のＳＮＲしきい値と比較されて発話の第２の開始点が決定される。第１の終了点に続く発話の部分は次に第２のＳＮＲしきい値と比較されて前記発話の第２の終了点が決定される。第１及び第２のＳＮＲしきい値は好ましくは周期的に再計算され、第１のＳＮＲしきい値は好ましくは第２のＳＮＲしきい値を越える。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
検出された発話に対する周波数領域パラメータのフレームは、時間クラスタリング音声細分化モジュール１１８に供給されて、一実施形態に従って、米国特許出願第０９／２２５８９１号（１９９９年１月４日出願、名称：音声信号の細分化及び認識のためのシステム及び方法、この米国出願は、本発明の譲受人に譲渡され、参考としてここにその全体が組み込まれている。この出願は米国特許第６３２４５０９号として権利化された）に記載された圧縮技術を実行する。この技術に従って、周波数領域パラメータにおける各音声フレームは、音声フレームに関連した少なくとも１つのスペクトル値によって表現される。次に、隣接フレームの各対に対してスペクトル相異値が決定される。隣接フレームの各対間に初期的クラスタ境界が設定され、当該パラメータにクラスタが生成され、分散値が各クラスタに割り当てられる。分散値は好ましくは、所定のスペクトル相異値の１つに等しい。次に、複数のクラスタマージパラメータが計算される。クラスタマージパラメータの各々は一対の隣接クラスタに関連する。最小クラスタマージパラメータは複数のクラスタマージパラメータから選択される。マージされたパラメータは次に、最小クラスタマージパラメータに関連したクラスタ間のクラスタ境界を相殺して、マージされた分散値をマージされたクラスタに割り当てることによって形成される。マージされた分散値は最小クラスタマージパラメータに関連したクラスタに割り当てられた分散値を表す。このプロセスは好ましくは複数のマージされたクラスタを形成するために反復され、好ましくは複数のマージされたクラスタに従って分割された音声信号が形成される。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
ステップ２０４において時間クラスタリング音声細分化が抽出された発話に関して実行される。特定の実施形態において、使用される時間クラスタリング音声細分化技術は、図２を参照して上記したように、上記した米国特許出願第０９／２２５８９１号（米国特許第６２７８９７２号として権利化された）に記載された技術である。制御フローは次にステップ２０８に進む。ステップ２０６においてステップ２０４において生成された音声クラスタ手段とのマッチのために話者独立テンプレートが提供される。話者独立テンプレートは好ましくは図４−６を参照して以下に述べる技術に従って構成される。制御フローは次にステップ２０８に進む。ステップ２０８において特定の発話に対するクラスタとすべての話者独立テンプレート間でＤＴＷマッチが実行され、最も近いマッチングテンプレートが認識された発話として選択される。特定の実施形態においてＤＴＷマッチがLawrence Rabiner & Biing-Hwang Juang 音声認識の基本200-238(1993)に記載され、図２を参照して上記した技術に従って実行される。時間クラスタリング音声細分化以外の方法がステップ２０４において実行される。そのような方法は、例えば時間正規化を含む。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
終了点検出器４０２は、検出された発話を時間クラスタリング音声細分化ロジック４０４に供給する。時間クラスタリング音声細分化ロジック４０４は検出された発話に関して圧縮アルゴリズムを実行する。一実施形態において、時間クラスタリング音声細分化ロジック４０４は、上記した米国特許出願第０９／２２５８９１号（この出願は米国特許第６２７８９７２号として権利化された）及び図２を参照して上記した技術に従って動作する。一実施形態において、時間クラスタリング音声細分化ロジック４０４は検出された発話を２０のセグメントに分割するが、各セグメントはクラスタ手段を含む。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
ステップ５０４において、検出された発話に関して時間クラスタリング音声細分化が実行され、当該発話を複数のセグメントに圧縮する。各セグメントは手段によって表示される。特定の実施形態において、発話は２０のセグメントに分割される。各セグメントはクラスタ手段を含む。一実施形態において、発話は２０のセグメントに圧縮される。各セグメントはクラスタ手段を含む。一実施形態において時間クラスタリング音声細分化は、上記した米国特許出願第０９／２２５８９１号（この出願は米国特許第６２７８９７２号として権利化された）及び図２を参照して上記した技術に従って動作される。制御フローは次にステップ５０６に進む。