【手続補正書】
【提出日】平成15年5月20日(2003.5.20)
【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】
音声認識方法が、
１つ以上の発声単語から成る信号を受信するステップと；
隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から発声単語を抽出するステップと；
前記発声単語を複数の単語モデルに渡すステップとを具えて、前記単語モデルのうちの１つ以上が、１つ以上の状態を具えた隠れマルコフモデルにもとづくものであり、前記各状態が１つ以上の単語観測値を含み；
前記音声認識方法がさらに、
前記発声単語を最大尤度で表現する前記単語モデルを特定するステップと；
前記発声単語を表現する前記単語モデルを出力するステップと
を具えていることを特徴とする音声認識方法。
【請求項２】
前記信号から前記発声単語を抽出するステップが、３状態の連続密度隠れマルコフモデルを用いることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つ以上の前記単語モデルが、９状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものであることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記９状態の連続密度マルコフモデルが１２個の混合を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記１２個の混合の各々が、ガウス確率分布関数を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
さらに、前記音声信号を雑音除去するステップを具えていることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記音声信号を雑音除去するステップがさらに、
前記信号を、低周波数係数と高周波数係数とに分解するステップと；
しきい値レベル未満の前記高周波数係数の各々を０に設定することによって、修正した高周波数係数を計算するステップと；
前記低周波数係数及び前記修正した高周波数係数にもとづいて、前記分解した信号を再構成するステップと
を具えていることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記信号を分解するステップを、ウェーブレットによって実行することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記信号を、レベル８まで分解することを特徴とする請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
さらに、前記しきい値レベルをシヌソイド関数を用いて計算するステップを具えていることを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
音声認識システムが、
１つ以上の発声単語から成る信号を受信すべく構成した受信機と；
隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から１つ以上の発声単語を抽出すべく構成した抽出器と；
前記発声単語を渡すべき複数の単語モデルとを具えて、前記単語モデルのうちの１つ以上が、１つ以上の状態を具えた隠れマルコフモデルにもとづくものであり、前記各状態が１つ以上の単語観測値を含み；
前記音声認識システムがさらに、
前記発声単語を最大尤度で表現する前記単語モデルを特定すべく構成した確率計算機と；
前記発声単語を表現する前記単語モデルを出力すべく構成した出力装置と
を具えていることを特徴とする音声認識システム。
【請求項１２】
前記抽出器が、３状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものであることを特徴とする請求項１１に記載の音声認識システム。
【請求項１３】
前記単語モデルの１つ以上が、９状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものあることを特徴とする請求項１１または１２に記載の音声認識システム。
【請求項１４】
前記９状態の連続密度隠れマルコフモデルが、１２個の混合を含むことを特徴とする請求項１３に記載の音声認識システム。
【請求項１５】
前記１２個の混合の各々が、ガウス確率分布関数を含むことを特徴とする請求項１４に記載の音声認識システム。
【請求項１６】
さらに、音声信号雑音除去装置を具えていることを特徴とする請求項１１〜１５のいずれかに記載の音声認識システム。
【請求項１７】
前記信号を低周波数係数と高周波数係数とに分解して、しきい値レベル未満の前記高周波数係数の各々を０に設定することによって、修正した高周波数係数を計算して、前記低周波数係数及び前記修正した高周波数係数にもとづいて、前記分解した信号を再構成すべく、前記信号雑音除去装置を構成したことを特徴とする請求項１６に記載の音声認識システム。
【請求項１８】
前記信号の分解を、ウェーブレットによって実行することを特徴とする請求項１７に記載の音声認識システム。
【請求項１９】
前記信号をレベル８まで分解することを特徴とする請求項１７または１８に記載の音声認識システム。
【請求項２０】
前記しきい値レベルを、シヌソイド関数を用いて計算することを特徴とする請求項１７〜１９のいずれかに記載の音声認識システム。
【請求項２１】
音声認識コンピュータプログラムが、
１つ以上の発声単語から成る信号を受信すべく構成した受信機モジュールと；
隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から１つ以上の発声単語を抽出すべく構成した抽出器モジュールと；
前記発声単語を渡すべき複数の単語モデルとを具えて、前記単語モデルはメモリに記憶され、前記単語モデルのうちの１つ以上が、１つ以上の状態を具えた隠れマルコフモデルにもとづくものであり、前記各状態が１つ以上の単語観測値を含み；
前記音声認識コンピュータプログラムがさらに、
前記発声単語を最大尤度で表現する前記単語モデルを特定すべく構成した確率計算機モジュールと；
前記発声単語を表現する前記単語モデルを出力すべく構成した出力モジュールと
を具えていることを特徴とする音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２２】
前記抽出器モジュールが、３状態の連続隠れマルコフモデルにもとづくものであることを特徴とする請求項２１に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２３】
１つ以上の前記単語モデルが、９状態の連続密度隠れマルコフモデルにもとづくものであることを特徴とする請求項２１または２２に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２４】
前記９状態の連続密度隠れマルコフモデルが、１２個の混合を含むことを特徴とする請求項２３に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２５】
前記１２個の混合の各々が、ガウス確率分布関数を含むことを特徴とする請求項２４に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２６】
さらに、音声信号雑音除去モジュールを具えていることを特徴とする請求項２１〜２５のいずれかに記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２７】
前記信号を低周波数係数と高周波数係数とに分解して、しきい値未満の前記高周波数係数の各々を０に設定することによって、修正した高周波数係数を計算して、前記低周波数係数及び前記修正した高周波数係数にもとづいて、前記分解した信号を再構成すべく、前記信号雑音除去モジュールを構成したことを特徴とする請求項２６に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２８】
前記信号の分解を、ウェーブレットによって実行することを特徴とする請求項２７に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項２９】
前記信号を、レベル８まで分解することを特徴とする請求項２７または２８に記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項３０】
前記しきい値レベルを、シヌソイド関数を用いて計算することを特徴とする請求項２７〜２９のいずれかに記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項３１】
コンピュータで読み取り可能な媒体上に具体化したことを特徴とする請求項２１〜３０のいずれかに記載の音声認識コンピュータプログラム。
【請求項３２】
音声認識用の単語モデルを初期化する方法が、
１つ以上の信号から、発声単語の１つ以上のバージョンを抽出するステップと；
前記発声単語を１つ以上の状態にセグメント化するステップとを具えて、前記各状態が１つ以上の単語観測値を含み；
前記方法がさらに、
前記状態及び前記単語観測値にもとづいて、前記単語モデルを表現する確率関数を計算するステップ
を具えていることを特徴とする単語モデル初期化方法。
【請求項３３】
さらに、前記各状態内のそれぞれの単語観測値を表現するセルを１つ以上作成するステップを具えていることを特徴とする請求項３２に記載の単語モデル初期化方法。
【請求項３４】
前記セルの母集団が連続的なベクトルによって表現され、前記方法がさらに、連続的な観測値ベクトルを離散的な符号語指標にマッピングするステップを具えていることを特徴とする請求項３３に記載の単語モデル初期化方法。
【請求項３５】
さらに、前記状態のそれぞれを表現する１つ以上のクラスを作成するステップを具えていることを特徴とする請求項３４に記載の単語モデル初期化方法。
【請求項３６】
さらに、前記クラスの１つ以上について、中央値及び/または共分散を計算するステップを具えていることを特徴とする請求項３５に記載の単語モデル初期化方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
（発明の概要）
本発明の１つの形態は、広い意味では音声認識方法で構成され、この方法は、１つ以上の発声単語から成る信号を受信するステップと、隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から発声単語を抽出するステップと、前記発声単語を複数の単語モデルに渡すステップと、前記発声単語を最大尤度で表現する単語モデルを特定するステップと、前記発声単語を表現する単語モデルを出力するステップと具えて、前記単語モデルのうちの１つ以上が、１つ以上の状態を具えた隠れマルコフモデルにもとづくものであり、これらの各状態は１つ以上の単語観測値を含む。


【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本発明の他の形態は、広い意味では音声認識システムで構成され、このシステムは、１つ以上の発声単語から成る信号を受信すべく構成した受信機と、隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から１つ以上の発声単語を抽出すべく構成した抽出器と、前記発声単語を渡すべき複数の単語モデルと、前記発声単語を最大尤度で表現する単語モデルを特定すべく構成した確率計算機と、前記発声単語を表現する単語モデルを出力すべく構成した出力装置とを具えて、前記単語モデルのうちの１つ以上が、１つ以上の状態を具えた隠れマルコフモデルにもとづくものであり、これらの各状態は１つ以上の単語観測値を含む。


【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の他の形態は、広い意味では音声認識コンピュータプログラムで構成され、このプログラムは、１つ以上の発声単語から成る信号を受信すべく構成した受信機モジュールと、隠れマルコフモデルを用いて、前記信号から１つ以上の発声単語を抽出すべく構成した抽出器モジュールと、前記発声単語を渡すべき複数の単語モデルとを具えて、前記単語モデルはメモリに記憶され、前記単語モデルのうちの１つ以上が、１つ以上の状態を具えた隠れマルコフモデルにもとづくものであり、これらの各状態が１つ以上の単語観測値を含み、
前記音声認識コンピュータプログラムはさらに、前記発声単語を最大尤度で表現する単語モデルを特定すべく構成した確率計算機モジュールと、前記発声単語を表現する単語モデルを出力すべく構成した出力モジュールとを具えている。


【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の他の形態は、広い意味では音声認識用の単語モデルを初期化する方法で構成され、この方法は、１つ以上の信号から発声単語の１つ以上のバージョンを抽出するステップと、前記発声単語を１つ以上の状態にセグメント化（区分）するステップとを具えて、これらの各状態が１つ以上の単語観測値を含み、前記方法がさらに、前記状態及び前記単語観測値にもとづいて、前記単語モデルを表現する確率関数を計算するステップとを具えている。
以下、音声認識方法及びシステムの好適な形態について、図面を参照しながら説明する。