(57)【要約】      （修正有）【課題】すべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法を提供する。【解決手段】すべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法は、ある単字は、英語、中国語、或いは他の文字で、ある単字の発音を単音と呼び、先ず、一群のｍ個の未知（既知も可）の異なる単音にｍ個の異なる類を代表させ、常用単字を一回発音し、各単字の発音を、１個の線形予測ケプストラム係数マトリックスに転換し、次に、ベイズ或いは距離分類法を用いて、常用字を、ｍ類中の一類に分類し、使用者は、単音を発声後、ｍ個の未知の単音において、Ｆ個の最も相似した未知の単音を探し出し、続いて、Ｆ個の相似する未知の単音が代表するＦ個類内において、すべての単字を、必要な単字発音との相似度及び文字（或いは画数）に応じて、配列し、使用者の発音後、非常に迅速に必要な字を探し出すことができる。【選択図】図２
2011065120.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
すべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法であって、
(1)ある単字が、英語、中国語、或いは他の文字であり、ある単字の発音を単音と呼ぶ場合に、本方法は、ｍ個の未知（或いは既知）の単音及び１個の常用単字データベースを用意し、各未知の単音は、サンプルを用意するステップと、
(2)１個のプレプロセッサー（ｐｒｅ−ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が、音声音波を備えない信号点（ｓａｍｐｌｅｄ  ｐｏｉｎｔｓ）或いは雑音を削除するステップと、
(3)ある単音の音波を正常化し、及び特徴を抽出するために、Ｅ個の弾性フレームを用いて、音波を正常化し、大きさが相互に等しい線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）Ｅ×Ｐ特徴マトリックスに転換するステップと、
(4)１個のＥ×Ｐサンプル平均値及び変異数マトリックスが、１個の未知の単音を代表し、各未知の単音が、一類の相似音を有する常用字を代表し、それは計ｍ類存在する場合に、各未知の単音の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）サンプル平均値及び変異数を求めるステップと、
(5)発音が明晰で標準的な人により、各常用単字を一回発音し、もし使用者の発音が不正確、或いは他の方言及び言語を用いて発音するなら、常用字は、使用者により発音するステップと、
(6)各常用単字発音の音波を正常化及び特徴を抽出するために、音波を正常化し、１個のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックスに転換するステップと、
(7)簡化ベイズ（Ｂａｙｅｓｉａｎ）分類法を用いて、１個の常用単字のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックス及び各未知の単音のＥ×Ｐサンプル平均値及び変異数マトリックスを比較し、ベイズ距離（相似度）を用いて、前記常用字と発音が最も相似した未知の単音を探し、さらに、前記常用単字を、前記最も相似した未知の単音が代表する類の常用字中に入れるステップと、
(8)使用者が、発音した必要な単字を取得し、前記単音を１個のＥ×Ｐの線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックスに転換するステップと、
(9)簡化ベイズ（Ｂａｙｅｓｉａｎ）分類法を用いて、使用者が発音した必要な単字のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックス及び各未知の単音のＥ×Ｐサンプル平均値及び変異数マトリックスを比較し、ベイズ距離（相似度）を用いて、必要な単字と発音が最も相似したＦ個の未知の単音を探すステップと、
(10)最も相似したＦ個の未知の単音が代表するＦ個類の常用字中において、すべての常用字のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックスと必要な単字のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックスとの間の（絶対）距離（相似度）を求め、Ｆ類のすべての常用字を配列し、配列後、使用者の発音した必要な単字は、最前列に配列されているはずで、或いは配列後、すべての常用字を数個の等分の段に分け、各等分の段の常用字は、文字（或いは画数）により配列し、つまり、Ｆ類のすべての常用字は、必要な単字発音との（絶対）距離（相似度）及び常用字の文字（或いは画数）に応じて、１個のマトリックスに配列し、使用者は発音後、必要な単字の文字（或いは画数）に応じて、前記Ｆ類のすべての常用字マトリックスにおいて、上から下へと探し、マトリックス中において必要な単字を非常に容易に見つけることができるように表示するステップと、
(11)使用者が文及び名称を識別した結果を取得するステップと、
(12)識別に失敗した単字及び文及び名称、及び入力に失敗した単字を修正し、及び新単字を加えるステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記ステップ（２）では、音声を備えない音波或いは雑音を削除し、
（ａ）ある一定の時間内の信号点は、相互に隣接する２個の信号点距離の総和と一般の雑音の相互に隣接する２個の信号点距離の総和を計算し、前者が後者より小さければ、前記時間を削除することを特徴とする請求項１に記載のすべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法。
【請求項３】
前記ステップ（３）は、ある単音の音波を正常化し、大きさが一致した特徴マトリックスを抽出するステップを含み、
(a)ある単音の音波信号点を均等分する方法は、線形変化の回帰方式を用いて、非線形変化の音波を密接に推計するため、音波全長を、Ｅ等分の時間に分割し、各時間は１個の弾性フレームを形成し、ある単音は計Ｅ個の長さが等しい弾性フレームを有し、フィルター（Ｆｉｌｔｅｒ）がなく、オーバーラップせず、自由に伸縮して音波全体を網羅し、長さが一定のハミング（Ｈａｍｍｉｎｇ）ウィンドウではなく、
(b)各フレーム内において、時間に従い、線形変化を行う回帰方式を用いて、時間に従い、非線形変化を行なう音波を推計し、
(c)Ｄｕｒｂｉｎ`ｓ循環方式を用い、
2011065120.tif 000017
回帰係数最小平方推計値aj,1≦j≦Pを求め、それを線形予測コード（ＬＰＣ）ベクトルと呼称し、さらに以下を用いて、
2011065120.tif 000018
線形予測コード（ＬＰＣ）ベクトルを、安定した線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトルa`j,1≦j≦Pに転換し、
（ｄ）Ｅ個の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトル（１個のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数マトリックス）を用いて、ある単音を表示することを特徴とする請求項１に記載のすべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法。
【請求項４】
前記ステップ（７）は、１個の簡易ベイズ（Ｂａｙｅｓｉａｎ）分類法を含み、１個の常用単字発音のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックス及び各未知の単音のＥ×Ｐサンプル平均値及び変異数マトリックスを比較し、最も相似した未知の単音方法を探し、そのステップは以下の通りで、
(a)１個の常用単字の発音の特徴を、１個のＥ×Ｐ  線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックスＸ＝｛Ｘjλ｝，j＝1,…,E,λ＝1,…,P,を用いて表示し、迅速に識別するため、Ｅ×Ｐ個ＬＰＣＣ｛Ｘjλ｝をＥ×Ｐ個の独立したアットランダム変数と仮定し、正常に分配され、もし前記常用字の発音とｍ個中の１個の未知の単音ci,i＝1,…,m，（ｍは、すべての未知の単音総数）を比較する時、｛Ｘjλ｝の平均数及び変異数(μijλ,σijλ2)は前記未知の単音サンプル平均値及び変異数を用いて推計し、の条件密度関数は以下の通りで、
2011065120.tif 000019
Ｘ＝｛Ｘjλ｝は、前記常用字の発音の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）で、但し、(μijλ,σijλ2)は未知の単音ciのサンプル平均数及び変異数の推計に用いることができ、
（ｂ）簡易ベイズ分類法は、ｍ個の未知の単音中において、１個の未知の単音ciのこの常用字に最も相似した発音Xを探し、１個の未知の単音ciの前記常用字の発音Xに対する相似度は、以下式中のf(x|ci)により表示し、
2011065120.tif 000020
（ｃ）迅速に識別を行なうため、簡易ベイズ分類法（ｂ）中の条件密度関数f(x|ci)を用いて、計算が不要な常数を削除し、ベイズ距離を得て、それを相似度（ベイズ距離が小さければ小さいほど、相似度は大きい）と呼び、またベイズ分類法と呼び、
2011065120.tif 000021
(d)各１個の未知の単音ci,i＝1,…,m，に対して、（ｃ）式中のベイズ距離λ(ci)値を計算し、
(e)ｍ個中において、１個の未知の単音c`iを選択し、それの、前記常用字発音Xに対するベイズ距離λ(c`i)値は、最小（相似度最大）で、前記常用字の最も相似した未知の単音として認識することを特徴とする請求項１に記載のすべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法。
【請求項５】
前記ステップ（１１）は、文及び名称を識別する方法を含み、
(a)１個の発話者の文或いは名称を識別する際に、我々は、先ず、１個の文及び名称のデータベースを構築し、各文或いは名称内の単字すべては、常用単字データベースの必要な単字により組成し、
(b)１個の文或いは名称を分割して、Ｄ個の単音とし、各単位時間について、相互に隣接する２個の信号点の差の距離の総和を計算し、もし小さすぎれば、前記時間は、雑音或いは静音で、音声信号がない相互に隣接する単位時間累積が多過ぎれ（英語単字の２つの音節の間の時間より長い）ば、すべて雑音或いは静音であることを表しており、２個の単字の境界線は分割すべきで、計Ｄ個の単音に分割し、各単音をさらにＥ×Ｐ  線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックスに転換し、各単音に対して、ベイズ分類法を用い、ｍ類中において、最も相似したＦ個の未知の単音を選択し、一文或いは名称は、Ｄ×Ｆ最も相似した未知の単音により表示し、各単字発音のＦ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ個類内すべての単字は、必要な単字と発音の（絶対）距離（相似度）に応じて、一列に配列され、計Ｄ  列あるＦ個の相似する未知の単音の単字は、前記文或いは名称を含み、前記文或いは名称の必要な単字は、最も前に配列されるべきで、
(c)もし、データベースの選択比較の文或いは名称と発話者の文或いは名称の長さが等しい（Ｄ個の単字）なら、Ｄ個の各列の相似する未知の単音の単字と比較文或いは名称のＤ個の既知の単字を、順番に比較し、Ｄ列の異なる相似する未知の単音の単字に、比較文或いは名称内の既知の単字がないかどうかを見て、もし、各列の相似する未知の単音の単字内に、１個の比較文或いは名称内の既知の単字を含むなら、正確な単字がＤ個と識別し、すなわち前記比較の文或いは名称は、発話者の文或いは名称であり、
(d)もし、データベース比較文と名称内単字が、Ｄ−１或いはＤ＋１、或いは  （ｃ）の正確な単字がＤ個でないなら、本発明は、３列のウィンドウを用いて、篩い分けを行い、比較文或いは名称（データベース内）中において、第i個の既知の単字は、Ｄ列中の前後３列のＦ個の相似する未知の単音の単字（すなわち第i-1,i,i+1列）を用いて、第i個の既知の単字を比較し、Ｄ列に何個の比較文或いは名称内の既知の単字があるかを計算し、次に、総数Ｄにより割り、前記比較文或いは名称の確率を得て、データベースにおいて、確率が最大の文或いは名称１個を、発話者の発音した文或いは名称として選択することを特徴とする請求項１に記載のすべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法。
【請求項６】
前記ステップ（１２）は、識別に失敗した単字及び文及び名称、及び入力に失敗した単字を修正し、及び新単字を加える方法を含み、
(a)もし、使用者が必要な単字を見つけられなかったなら、発音が不正確、発音を誤った、或いは他の言語で発音した可能性があり、その際には、前記単字は、Ｆ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ類の常用字内において、必ず他の類の常用字群中にあり、或いはすべてのｍ個のデータベース内になく、使用者が必要な単音を発声後、ベイズ距離を用いて、最も相似した未知の単音を探し出し、必要な単字を、前記最も相似した未知の単音が代表する類常用字群中に入れ、以後、使用者が同様の単音を発した場合には、必要な単字は、Ｆ個の最も相似した未知の単音が代表する類中に出現し、
(b)もし、必要な単字が、すべてのｍ類中に存在しない場合には、前記必要な単音を発声後、前記新単字を、最も相似した未知の単音が代表する類の常用字群中に加え、
(c)ある単字が多種の異なる音に発音され、つまり標準音、不標準音、誤った音、或いは他の言語により発音されたなら、前記単字をそれぞれ異なる類に入れ、使用者は同様の単字を、あらゆる音に発音することができ、よってだれでも本発明を使用して、音声を識別し、音声を用いて単字を入力でき、方法は簡単で、サンプルが不要で、発音記号もタイピングも不要であらゆる人が活用でき、スピーディーで、精度が高く、台湾中国語、台湾語、英語、及び各種言語による発音すべてに対応することができ、
(d)もし、文或いは名称の（各単字）識別が成功しない場合には、前記文をもう一度発声すると、本発明は、前記文或いは名称をＤ個の単字に分割し、本発明は各単字を、ベイズ分類法を用い、それの最も相似した未知の単音の類の単字中に分類し、前記文或いは名称を再度識別すれば、成功し、
(e)本発明は、識別或いは入力に失敗した単字を、再度それが最も相似した未知の単音の類中に入れるだけで、いかなる未知の単音の特徴（平均値及び変異数）も改変しないため、本発明の識別方法は安定し、
(f)固定の少数ｍ（＝５００左右）類の未知の単音中から、Ｆ個の最も相似した未知の単音を識別するだけであるため、本発明の最重要機能として、非常に迅速に各種言語の単字及び文を識別し、大量の単字を入力することができることを特徴とする請求項１に記載のすべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はすべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
タイピングにより中／英語単字を入力する際には、各単字の正確な発音（或いは発音記号）を知っていなければならない。また、タイピングは練習も必要であるため、非常に不便である。よって、文字の入力ができる人は多くない。音声識別及び文字の音声入力は、今後発展が予想される分野である。タイピングが不要で、発音が不正確で、訛りのアクセント及び他の言語があっても、文字を入力することができる。
【０００３】
ある単音を発する時、その発音は音波により表示される。音波は、時間に従い、非線形変化を行なう一種のシステムで、ある単音の音波内には、一種の動的特性を含み、また時間に従い、非線形の連続変化を行なう。相同の単音が発せられる時には、一連の相同の動的特性を有し、時間に従い、非線形の伸展及び收縮を行なう。但し、相同の動的特性は、時間に基づき配列する順序は同様であるが、時間が異なる。相同の単音が発せられる時、相同の動的特性を、同一時間位置上に配列するのは、非常に困難である。さらに、相似の単音が特別に多いため、識別をより難しくしている。
【０００４】
あるコンピューター化された言語識別システムでは、先ず、音波関連の言語情報、つまり動的特性を抽出し、言語と無関係の雑音をろ過する必要がある。例えば、人の声の音色、音の調子、発話時の心理、生理、情緒などは、音声識別とは無関係であるため、先に削除する。続いて、相同の連続音の相同の特徴を、相同の時間位置上に並べる。この一連の特徴は、長さが等しい系列特徴のベクトルを用い表示し、これは、ある単音の特徴モデルと呼ばれる。現在の音声識別システムでは、大きさが一致した特徴モデルの発生は複雑に過ぎ、しかも時間がかかる。なぜなら、相同の単音の相同の特徴は、同一時間位置上には非常に並べ難く、特に、英語は、識別がより困難である。
【０００５】
一般の音声識別方法には、以下の３種の主要な作業がある。特徴を抽出し、特徴を正常化し（特徴モデルの大きさが一致し、しかも相同の単音の相同の特徴が同一時間位置に配列されている）、未知の単音を識別する。ある連続音の音波の特徴は、しばしばエネルギー（ｅｎｅｒｇｙ）、ゼロ交差（ｚｅｒｏ  ｃｒｏｓｓｉｎｇｓ）、エクストリームカウント（ｅｘｔｒｅｍｅ  ｃｏｕｎｔ）、ホルマン（ｆｏｒｍａｎｔｓ）、線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）を用い表現される。
【０００６】
内、線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）及びメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）によるものが、最も有効で、広く使用されている。線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）は、ある連続音の最も信頼でき、安定し、また正確な言語の特徴を表す。それは、線形回帰方式を用い、連続音の音波を代表し、最小平方推計法により、回帰係数を計算する。その推計値を、さらにケプストラムに転換すると、線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）となる。
【０００７】
メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）は、音波を、フーリエ転換法を用い、周波数に転換する。さらに、メル周波数比例去に基づき、聴覚システムを推計する。Ｓ．Ｂ．  Ｄａｖｉｓ氏とＰ．  Ｍｅｒｍｅｌｓｔｅｉｎ氏は、１９８０年に出版された「ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  Ｖｏｌ．２８，  Ｎｏ．４」で発表した論文「Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  ｍｏｎｏｓｙｌｌａｂｉｃ  ｗｏｒｄ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｉｎ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ  ｓｐｏｋｅｎ  ｓｅｎｔｅｎｃｅｓ」において、動的時間伸縮法（ＤＴＷ）を用いており、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）特徴は、線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）特徴の識別率より高い。しかし、数回の音声識別実験（本発明人の従来の発明を含む）においては、ベイズ分類法を用いた線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）特徴の識別率は、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）特徴よりも高く、しかも時間を節約することができる。
【０００８】
言語識別には、既に多くの方法が採用されている。例えば、動的時間伸縮法（ｄｙｎａｍｉｃ  ｔｉｍｅ−ｗａｒｐｉｎｇ）、ベクトル量子化法（ｖｅｃｔｏｒ  ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）、隠れマルコフモデル法（ＨＭＭ）がある。
【０００９】
もし、相同の発音が、時間上の変化において差異があるなら、比較しながら、相同の特徴を同一の時間位置へとのばす。この識別率は非常に高いが、相同の特徴を同一位置までのばすのは、非常に困難で、ワープ時間が長過ぎ、応用不能である。
【００１０】
ベクトル量子化法は、大量の単音を識別する場合には、不正確であるばかりか、時間がかかる。隠れマルコフモデル法（ＨＭＭ）による識別方法は、優れているが、方法が煩雑で、あまりにも多くの未知のパラメーターを推計しなければならないため、推計値計算と識別に時間がかかる。
【００１１】
Ｔ．Ｆ．  Ｌｉ（黎自奮）氏は２００３年に出版された「Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  ｖｏｌ．  ３６」で発表した論文「Ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍａｎｄａｒｉｎ  ｍｏｎｏｓｙｌｌａｂｌｅｓ」中において、ベイズ分類法を用い、相同のデータベースにより、各種の長さの一系列のＬＰＣＣベクトルを大きさを相同の分類モデルに圧縮した。その識別結果は、Ｙ．Ｋ．  Ｃｈｅｎ氏、Ｃ．Ｙ．  Ｌｉｕ氏、Ｇ．Ｈ．  Ｃｈｉａｎｇ氏、Ｍ．Ｔ．  Ｌｉｎ氏が、１９９０年に出版された「Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，  Ｔａｉｗａｎ」で発表した論文「Ｔｈｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍａｎｄａｒｉｎ  ｍｏｎｏｓｙｌｌａｂｌｅｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｄｉｓｃｒｅｔｅ  ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  ｍｏｄｅｌ」中において、隠れマルコフモデル法ＨＭＭ方法を用いたものより良い。しかし、圧縮過程は複雑で、時間がかかり、しかも相同の単音の相同の特徴を相同の時間位置に圧縮するのは非常に難しく、相似した単音に対しては、識別が極めて難しい。
【００１２】
すなわち、現在のコンピューターの音声識別性能が良くないため、現時点では、文字の音声入力には有効な方法が未だ提出されていない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明が解決しようとする課題は、すべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するため、本発明は下記のすべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法を提供する。
（１）本発明の最重要目的は、大量の単字を迅速に識別し、言葉を発することで文字を入力するもので、発音記号もタイピングも不要で、あらゆる人が活用でき、発音が標準的でない、或いは発音が間違っている字でも入力でき、スピーディーで、精度が高く、台湾中国語、台湾語、英語、及び各種言語による発音すべてに対応できる。
（２）本発明は、単音の音波を正常化し、及び特徴を抽出する方法を提供する。それは、Ｅ個の相互に等しい弾性フレームを使用し、弾性フレームはオーバーラップせず、フィルターがなく、ある単音波の長さに基づき、すべての波長を自由に調節でき、単音の音波で時間に従い非線形変化を行なう一系列の動的特性を、１個の大きさが相互に等しい特徴モデルに転換し、しかも相同の単音の音波の特徴モデルは、相同の時間位置上では、相同の特徴を有し、即時識別が可能で、コンピューター即時識別の効果を達成することができる。
（３）本発明は、簡易で有効なベイズ法による未知の単音を識別する方法を提供し、識別エラーの確率を最小とし、計算が少く、識別が速く、識別率が高い。
（４）本発明は、単音の特徴の抽出方法を提供し、単音の音波は一種の時間に従い、非線形変化を行なう動的特性を備える。本発明は、時間に従い、線形変化を行う回帰モデル推計時間に従い、非線形変化を行なう音波を用い、回帰未知係数の最小平方推計値（ＬＰＣベクトル）を生じる。
（５）本発明は、すべての音声を備える音波（音波信号点）を使用する。より少ない数Ｅ＝１２個の相互に等しいフィルターがなく、オーバーラップせず、すべての信号点の特徴を含む弾性フレームを用い、ある単音の音波が短過ぎても、該連続音を削除せず、長過ぎても、一部の信号点を削除或いは圧縮しない。ヒトの聴覚がこの単音を識別可能なら、本発明は、該単音の特徴を抽出することができる。よって、本発明音声識別方法は、各１個の音声を備える信号点を応用し、音声特徴を抽出することができる。Ｅ＝１２個の弾性フレームはオーバーラップせず、フレーム数が少ないため、特徴抽出及び線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）を計算する時間を大幅に短縮することができる。
（６）本発明識別方法は、発話が速過ぎる、或いは発話が遅過ぎる単音を識別することができる。発話が速過ぎる時には、ある単音の音波は非常に短い。本発明の弾性フレームの長さは縮小可能だが、それでも相同数のＥ個の長さが等しい弾性フレームを用いて、短音波を網羅することができ、Ｅ個の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトルを生じる。該短音をヒトが判別できさえすれば、該Ｅ個の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトルも、該短音の特徴モデルを有効に代表することができる。発話が遅過ぎる際に発せられる単音の音波はより長く、弾性フレームは伸び、発生する相同数のＥ個の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトルは、該長音を有効に代表することができる。
（７）本発明は、ある単字及び文の発音を修正し、これにより該単字を含む類を探し出し、単字及び文を識別し、単字入力を成功させる技術を提供する。
（８）一定のｍ類中においてのみ、Ｆ個の最も相似した未知の単音を識別するため、本発明の識別方法は安定しており、必要な単字群と相似した音の常用字を迅速に探し出すことができ、必要な単字発音との相似度及び文字（或いは画数）に応じて、１個のマトリックスに配列し、使用者は必要な単字発音との相似度及び文字（或いは画数）に応じて、マトリックスにおいて、該字を容易に探し出すことができる。
（９）本発明の最重要機能は、迅速に単字、文を識別でき、大量の単字を入力できる他、同様の単字に異なる単音を発する、或いは異なる言語を発しても、それぞれ異なる類中に入れるため、単字或いは文を異なる発音或いは異なる言語を用いて識別可能である。
（１０）本発明は、サンプルを必要としない。
【発明の効果】
【００１５】
本発明すべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法は、特徴の抽出、特徴正常化、及び識別を迅速に完成可能で、必要な単字を正確かつ迅速に探し出し、入力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】異なる相似音の常用字、ｍ類の異なる相似音の常用単字群を有するｍ個のデータベースを構築する執行プロセスを示す図である。
【図２】単字及び文を識別し、発音を用いて文字を入力するプロセスを説明する図である。
【図３】Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃソフトウェアを用いて、本発明入力フラグメントを執行する様子を示す説明書、及び中国語及び英語文を識別する図である。
【図４】Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃソフトウェアを用いて、本発明入力フラグメントを執行する様子を示す説明書、及び中国語及び英語文を識別する図である。
【図５】Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃソフトウェアを用いて、本発明入力フラグメントを執行する様子を示す説明書、及び中国語及び英語文を識別する図である。
【図６】Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃソフトウェアを用いて、本発明入力フラグメントを執行する様子を示す説明書、及び中国語及び英語文を識別する図である。
【図７】Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃソフトウェアを用いて、本発明入力フラグメントを執行する様子を示す説明書、及び中国語及び英語文を識別する図である。
【図８】Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃソフトウェアを用いて、本発明入力フラグメントを執行する様子を示す説明書、及び中国語及び英語文を識別する図である。
【図９】Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃソフトウェアを用いて、本発明入力フラグメントを執行する様子を示す説明書、及び中国語及び英語文を識別する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に図面を参照しながら本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。
【００１８】
図１及び図２は、本発明の執行プロセスを示す。図１は、異なる相似音の常用字、ｍ個の異なる相似音の単字群を有するｍ個のデータベースを構築するプロセスを示す。図２は、使用者が単字及び文を識別し、単字を入力する執行プロセスを示す。
【００１９】
先ず、ｍ個の異なる未知の単音及びサンプルを提供する１。１個の未知の単音サンプルの連続音音波を、デジタル信号点に転換し１０、雑音或いは静音を除去する２０。本発明の方法は、ある一定の時間内の連続する２個の信号点の距離の総和、及び一般雑音或いは静音の総和を計算する。
もし、前者が後者より小さければ、該一定の時間には、音声を備えないため、削除すべきである。削除の後、該未知の単音を備えるシーケンスの信号点を得る。先ず音波を正常化し、次に特徴を抽出し、未知の単音のすべての信号点をＥ等分の時間に分割する。
各時間は、１個のフレームを組成する。
【００２０】
ある単音は、フィルターがなく、オーバーラップしない計Ｅ個の長さが等しいフレームを有する３０。単音のすべての信号点の長さに基づき、Ｅ個のフレームの長さは、すべての信号点を含むように自由に調整することができる。よって、該フレームを弾性フレームと呼び、長さを自由に伸縮させられる。但し、Ｅ個の弾性フレームの長さは同じではない。ハミング（Ｈａｍｍｉｎｇ）ウィンドウはフィルターがあり、ハーフオーバーラップし、長さは一定で、波長に従い自由に調整することはできないが、弾性フレームはそれとは異なり、ある単音の音波時間に従い、非線形変化を行い、音波は、１個の音声動的特徴を含み、時間に従い、非線形変化を行う。
【００２１】
オーバーラップしないため、本発明はより少ない（Ｅ＝１２）個の弾性フレームを使用し、すべての単音の音波を網羅することができる。信号点は、前面の信号点から推計できるため、時間に従い行う線形変化の回帰方式を用いて、非線形変化の音波を密接に推計し、最小平方法を用いて、回帰未知係数を推計する。各フレーム内に生じる１組の未知係数の最小平方推計値を、線形予測コード（ＬＰＣベクトル）と呼ぶ。
【００２２】
次に、線形予測コード（ＬＰＣ）ベクトルを、より安定した線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）に転換する４０。１個の未知の単音サンプルの音波内には、シーケンス時間に従い、非線形変化を行なう音声動的特徴を含む。本発明内において、大きさが相互に等しいＥ個の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトル（１個のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数マトリックス）に転換する。
【００２３】
次に、各未知の単音の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）サンプル平均値及び変異数を求める。各１個の未知の単音は、それのサンプル平均値及び変異数マトリックスにより代表され、各１個の未知の単音は、ある類の相似音の単字群を代表し、計ｍ類ある５０。
【００２４】
常用字を１回発音する。もし、使用者の発音が不正確、訛りのアクセントがある、或いは方言を発話した、或いは異なる言語を用いたなら、該常用字を線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）  マトリックスに転換する６０。本発明は、ベイズ分類法を用いて、該単字の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）と、すべてのｍ類の未知の単の平均値とを比較する。
【００２５】
次に、該未知の単音の変異数により割り、該未知の単音のベイズ距離を計算し、該単字を、最小ベイズ距離の未知の単音の類中に入れる。つまり、ベイズ分類法を用い、ｍ個の未知の単音中において、最も相似した未知の単音を探し、該単字を、この最も相似した未知の単音が代表する類の常用単字群に分類する７０。
【００２６】
相似音の単字を、すべて同一類に分類し、すべての常用字をｍ類に分類し、計ｍ個のデータベースがあり、異なる相似音の常用字を有する８０。各データベースは、異なる言語を有する可能性があり、同様に、単字は異なる音、或いは異なる言語を発する可能性があり、それぞれ異なる類（データベース）中に入れ、単字を用いて、識別しようとする文及び名称の、文及び名称データベースを構築する８５。
【００２７】
図２は、単字、文、名称を識別し、単字を入力する方法のプロセスを示す。先ず、１個の必要な単字を発音する２。単音の音波をデジタル化し信号点とし１０、雑音を除去する２０。Ｅ個の弾性フレームは、音波を正常化し、特徴を抽出し、単音のすべての音声を備える信号点を、Ｅ等分の時間に分割する。各時間は、１個の弾性フレーム３０を形成する。
各単音は、計Ｅ個の弾性フレームを有する。それは、フィルターがなく、オーバーラップせず、自由に伸縮して、すべての信号点を網羅する。
【００２８】
各フレーム内において、信号点は前面の信号から推計できるため、最小平方法を用いて、回帰未知係数の推計値を求める。各フレーム内に生じる１組の最小平方推計値を、線形予測コード（ＬＰＣ）ベクトルと呼ぶ。線形予測コード（ＬＰＣ）ベクトルは、正常に分配され、次に、線形予測コード（ＬＰＣ）ベクトルをより安定した線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトルに転換する４０。
【００２９】
本発明は、ベイズ分類法を用い、該単字の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）と、すべてのｍ類の未知の単音の平均値を比較する。次に、該未知の単音の変異数により割り、該未知の単音のベイズ距離を計算し、ｍ類の未知の単音中において、Ｆ個の最も相似した未知の単音を探し出す。つまり、該Ｆ個の未知の単音から、該単字の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）までは、Ｆ個の最小ベイズ距離を有する８４。ｍ個のデータベースは、異なる相似音の常用字を有する８０。
【００３０】
Ｆ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ類のすべての常用字を探し、必要な単字線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）の（絶対）距離（相似度）により、Ｆ類のすべての単字を配列する。必要な単字は、最前列に配列されているはずで、或いは再さらに段を分け、各段内の単字は、該字の文字（或いは画数）により配列する。つまり、Ｆ類のすべての単字は、必要な単字発音との相似度及び該字の文字（或いは画数）により、１個のマトリックスに配列する９０。
【００３１】
必要な単字文字（或いは画数）により、Ｆ類中に配列する単字マトリックスにおいて、非常に容易に、必要な単字を探し出すことができる１００。文及び名称を識別する際には、先ず、文をＤ個の単字に分割し、各単字発音のＦ個の最も相似した未知の単音を求め、１個の文或いは名称は、ＤｘＦ個の未知の単音のマトリックスにより表示される８６。各単字発音のＦ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ個類内のすべての単字は、必要な単字発音との相似度に応じて、一列に配列され、計Ｄ  列あるＦ個の相似する未知の単音の単字は、該文或いは名称を含む１１０。
【００３２】
文と名称のデータベース中において８５、３列ウィンドウのＦ個の相似する未知の単音の単字を用い、すべての文及び名称中の各既知の単字を篩い分ける１２０。文と名称のデータベース中において、最も可能性が高い文或いは名称を１個探し出す１３０。
詳細は後述する。
【００３３】
（１）ある単音入力音声識別方法の後、この単音の音波を、一系列のデジタル化音波信号点（ｓｉｇｎａｌ  ｓａｍｐｌｅｄ  ｐｏｉｎｔｓ）に転換する。次に、音声音波を備えない信号点を削除する。本発明は、以下の２種の方法を提供する。第１種は、ある一定の時間内信号点の変異数を計算するもの。第２種は、該時間内の相互に隣接する２個の信号点の距離の総和を計算するもの。理論的には、第一種方法がより良い。なぜなら、信号点の変異数は雑音、或いは静音変異数より大きく、音声の存在を表しているからである。但し、本発明において単音を識別する時、上記した２種の方法の識別率は同一であるが、第２種はより時間を節約することができる。
【００３４】
(2) 音声を備えない信号点削除後、残った信号点は、ある単音すべての信号点を代表する。先ず、音波を正常化し、次に特徴を抽出し、すべての信号点を、E等分の時間に分割する。各時間は１個のフレームを形成する。ある単音は、計E個の長さが等しい弾性フレームを有する。それは、フィルターがなく、オーバーラップせず、自由に伸縮し、すべての信号点を網羅する。弾性フレーム内の信号点は時間に従い、非線形変化を行い、数学モデルにより表すのは難しい。なぜなら、J.Markhoul氏は、1975年に出版された「Proceedings of IEEE, Vol.63, No.4」において、論文「Linear Prediction: A tutorial review」を発表しているが、その中で、信号点と前の信号点には線形関係があり、時間に従い、線形変化を行う回帰モデルを用いて、この非線形変化の信号点を推計することができる、と説明しているからである。信号点S(n)は前の面の信号点から推計できるため、その推計値は以下の回帰方式により表示される。
2011065120.tif 000003
式(1)中において、ak,k=1,…,P,は、回帰未知係数推計値で、Pは、前の信号点の数である。L. Rabiner氏及びB.H. Juang氏の1993年の著作「Fundamentals of Speech Recognition, Prentice Hall PTR, Englewood Cliffs, New Jersey中Durbin」における循環公式を用いて、循環公式を用いて、最小平方推計値を求める。この組の推計値を、線形予測コード（LPC）ベクトルと呼称する。
【００３５】
フレーム内信号点の線形予測コード（LPC）ベクトルを求める方法を、以下に詳述する。
E1により信号点S(n)とその推計値S`(n)との間の平方差の総和を表す。
2011065120.tif 000004
回帰係数を求めると、これにより平方総和E1は最小となる。各未知回帰係数ai,i=1,…,P,に対して、式(2)の偏微分を求め、これにより偏微分は0となり、P組の正常な方程式を得ることができる。
2011065120.tif 000005
式(2)の展開後、式(3)により代入し、最小総平方差Epを得る。
2011065120.tif 000006
2011065120.tif 000007
2011065120.tif 000008
１個の弾性フレームは、１個の線形予測ケプストラム係数（LPCC）ベクトル(a`1,…,a`p)を生じる。本発明の音声識別方法に基づき、P=12を用いると、最後の線形予測ケプストラム係数（LPCC）はほぼ0である。ある単音は、E個の線形予測ケプストラム係数（LPCC）ベクトルにより特徴を表示され、つまり１個のE×P個の線形予測ケプストラム係数（LPCC）を含むマトリックスは、ある単音を表示する。
【００３６】
（３）１個の未知の単音のすべてのサンプルを、Ｅ個の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトルに転換し、次に、ＬＰＣＣベクトルサンプルの平均値及び変異数を求める。１個のＥ×Ｐ線形予測ケプストラム係数サンプルの平均値及び変異数マトリックスは、該未知の単音を代表する。
各未知の単音は１個の類を代表し、計ｍ類ある。各１個の常用字を一回発音する。もし、使用者の発音が標準的でない、発音を誤る、或いは他の方言或いは言語を用いて発音したなら、常用字は、使用者が発音する。
発せられた音は式（８−１５）を用いて、Ｅ個の線形予測コードケプストラム（ＬＰＣＣ）ベクトルに転換する。ベイズ分類法を用い、該単字の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）とすべてのｍ類の未知の単音平均値とを比較する。
【００３７】
次に、該未知の単音の変異数により割り、該未知の単音のベイズ距離を計算し、該単字を、最小ベイズ距離の未知の単音の類中に入れる。つまり、ベイズ分類法を用い、ｍ個の未知の単音中において、最も相似した未知の単音を探し出す。該常用字を、この最も相似した未知の単音が代表する類の単字群中に分類する。相似音の単字はみな、同一類に入れ、すべての常用字をｍ類に分類し、計ｍ個のデータベースの常用字がある８０。各データベースは、異なる言語を有する可能性があり、同様に、単字は異なる音、或いは異なる言語を発する可能性があり、それぞれ異なる類（データベース）中に入れる。単字を用いて、識別しようとする文及び名称の、文及び名称データベースを構築する（８５）。
【００３８】
2011065120.tif 000009
【００３９】
2011065120.tif 000010
【００４０】
2011065120.tif 000011
2011065120.tif 000012
【００４１】
2011065120.tif 000013
2011065120.tif 000014
【００４２】
2011065120.tif 000015
2011065120.tif 000016
【００４３】
（６）使用者は、必要な単字を発音後、本発明は、ベイズ距離（２０）を用いて、ｍ個の未知の単音中において、Ｆ個の最も相似した未知の単音を探す。
つまり、Ｆ個の最短ベイズ距離（２０）の未知の単音を選択する。
Ｆ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ類の常用字において、使用者が必要な単字を探し出す。
その方法は、以下の通りである。
仮に、Ｆ類の相似音の常用単字が、計Ｎ個あるとして、必要な単字の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）のＥ×Ｐマトリックスと、Ｎ個の常用単字中の各常用単字の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）のＥ×Ｐマトリックスの（絶対）距離（相似度）を計算し、距離（相似度）の大小に応じて配列する。
変異数がないため、ベイズ距離（２０）を用いて、Ｎ個の相似音の常用字を配列することはできない。必要な単字は、最前列に配列されているはずで、或いはさらに配列後のＮ個の常用字を、数個の等分の段に分ける。
各等分の段の常用字は、文字（或いは画数）に応じて配列し、Ｎ個の常用字は、相似度及び文字（画数）に応じて、１個のマトリックスに配列される。
使用者の発音後、必要な単字は、相似度及び文字（或いは画数）に応じて、常用字のマトリックスより、上から下へと探し、使用者は非常に容易に必要な単字を見つけることができる１００。
【００４４】
（７）  文及び名称を識別する際には、先ず、文をＤ個の単字に分割し、求各単字が発するＦ個の最も相似した未知の単音を求める。１個の文は、ＤｘＦ個の未知の単音のマトリックスにより表示される８６。
各単字発音のＦ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ個類内のすべての単字は、該単字発音の相似度により一列に配列され、計Ｄ  列あるＦ個の相似する未知の単音の単字は、該文を含む１１０。文と名称のデータベース内８５において、３列ウィンドウのＦ個の相似未知の単音の単字を用いて、すべての文及び名称中の各既知単字を篩い分ける（１２０）。文と名称のデータベース中において、１個の最も可能性が高い文或いは名称を探し出す（１３０）。詳細は後述する。
【００４５】
(a)１個の発話者の文或いは名称を識別する。我々は、先ず、１個の文及び名称のデータベースを構築する。各文或いは名称内の単字すべては、必要な単字により組成する。
(b)１個の文或いは名称を分割して、Ｄ個の単音とする。各単位時間について、相互に隣接する２個の信号点の差の距離の総和を計算する。もし小さすぎれば、該時間は、雑音或いは静音で、音声信号がない相互に隣接する単位時間の累積が多過ぎれば（英語単字の２つの音節の間の時間より長い）、すべて雑音或いは静音であることを表しており、２個の単字の境界線は分割すべきで、計Ｄ個の単音に分割し、各単音をさらにＥ×Ｐ  ＬＰＣＣマトリックスに転換する。各ある単音に対して、ベイズ分類法（２０）を用い、ｍ  類中において、最も相似したＦ個の未知の単音を選択する。１個の文或いは名称は、Ｄ×Ｆ最も相似した未知の単音により表示する。各単字発音のＦ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ個類内のすべての単字は、必要な単字発音（絶対）距離（相似度）に応じて、一列に配列する。計Ｄ  列のＦ個の相似する未知の単音の単字は、該文或いは名称を含む（１１０）。
(c)もし、データベースが選択し、比較した文或いは名称と、発話者の文或いは名称の長さが等しい（Ｄ個の単字）なら、Ｄ個の各列の相似する未知の単音の単字と比較文或いは名称のＤ個の既知の単字を、順番に比較し、Ｄ列の異なる相似する未知の単音の単字に、比較文或いは名称内の既知の単字があるかどうかを見る。もし、各列の相似する未知の単音の単字内に、１個の比較文或いは名称内の既知の単字を含むなら、正確な単字がＤ個と識別し、すなわち該比較の文或いは名称は、発話者の文或いは名称である。
(d)もし、データベース比較文と名称内単字が、Ｄ−１或いはＤ＋１、或いは（ｃ）の正確な単字がＤ個でないなら、本発明は、３列のウィンドウを用いて、篩い分けを行う。比較文或いは名称（データベース内）中において、第i個既知の単字は、Ｄ列中の前後３列のＦ個の相似する未知の単音の単字（すなわち第i-1,i，i+1列）を用いて、第i個の既知の単字を比較し、Ｄ列に何個の比較文或いは名称内の既知の単字があるかを計算する。次に、総数Ｄにより割り、該比較文或いは名称の確率を得て、データベースにおいて、１個の確率が最大の文或いは名称を、発話者の発音した文或いは名称として選択する。
【００４６】
（８）本発明は、修正識別に失敗した単字及び文或いは名称、及び入力に失敗した単字、及び新単字を加える方法を提供する。
(a)必要な単字が見つからない場合には、発音が不正確、発音を誤った、或いは他の言語を用いた可能性がある。その場合には、該単字は、Ｆ個の相似する未知の単音が代表するＦ類の常用字内に存在せず、他の類の常用字群中に存在する、或いはすべてのｍ個のデータベース内に存在しない。この際に、本発明は救助方法を有する。使用者が必要な単音を発声後、ベイズ距離（２０）を用いて、最も相似した未知の単音を探し出す。必要な単字を、該最も相似した単音が代表する類の常用字群中に入れ、以後、使用者が同様の単音を発した場合には、必要な単字は、Ｆ個の最も相似した未知の単音が代表する類中に出現する。
(b)必要な単字が、すべてのｍ類中に存在しない場合には、該必要な単音を発声後、該新単字を、最も相似した未知の単音が代表する類の常用字群中に加える。
(c)文或いは名称の（各単字）識別が成功しない場合には、該文をもう一度発声すると、本発明は、該文をＤ個の単字に分割し、本発明は、各単字を、ベイズ分類法を用い、それが最も相似した未知の単音の類中に分類し、該文を再度識別すれば、成功する。
(d)ある単字は、多種の異なる音に発音される。例えば、標準音、不標準音、誤った音、或いは他の言語により発音される。本発明は該単字を、それぞれ異なる未知の単音類中に入れる。使用者は、同様の単字を、あらゆる音に発音することができ、よってだれでも本発明を使用して、単字或いは文を識別して、単字を入力することができる。
【００４７】
（９）本発明が音声を用いて単字を入力できることを証明するため、発明人は、３７５５個の常用単字を収集した。多くの重複があり、経費が不足し、１個の完全な常用単字データベースを構築することができなかった。
発明人は、この３７５５個の常用単字を発音し、本発明の方法を用いて、３７５５個の単字を、ｍ＝６５９個の未知の単音が代表する６５９類中に組み入れた。
さらに、本発明の方法を用いて、単字を入力したところ、９割以上は、音声識別及び入力を行うことができた。他の単字は、本発明の第８方法を用いて、校正後に、識別及び入力を行うことができた。
本発明説明書は、数学の公式以外に、中国語部分でも、本発明により音声識別及び入力が可能である。
【００４８】
図３及び図４は、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃソフトウェアを用いて、本発明音声識別及び入力フラグメントを執行する本発明の説明書である。本発明は、６５９個の中国語単字及び１５５個の英語単字を収集し、ベイズ分類法を用い、ｍ＝３８８未知の単音の類中に分類する。本発明を用いて、５６１個の中国語文及び７０個の英語文を識別し、第８方法を用いて、校正することで識別は成功した。図５〜９は、本発明を用いた中国語及び英語文の識別である。
【００４９】
本発明において、
中国語は４０８個の単音を有し、さらに四声が加わるため、それが有する単音は４０８×４個となるが、現代の音声方法では、４０８×４個の単音を識別することはできず、しかも英語はさらに多いという事実がある。本発明は、常用字をｍ（＝５００）の左右が異なる相似音群（類）に分ける。該各一類の相似音の文字は、１個の未知の相似音により代表される。使用者が発音したある単字に対して、本発明は、ベイズ分類法を用い、ｍ類の未知の単音中において、該単字の発音と最も相似したいくつかの未知の単音を探し出す。さらに、このいくつかの相似の未知の単音が代表する類中の単字から、必要な単字及び文を探し出す。本発明は、長さが等しく、フィルターがなく、オーバーラップしない１２個の弾性フレーム（ウィンドウ）を用い、長さが違うある単音の音波を、１２×１２の線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）のマトリックスに転換する。本発明は、ベイズ比較法を含み、ｍ個の未知の単音中において、発音者のために、Ｆ個の必要な単字と発音が最も相似した未知の単音を探し出す。一定のｍ類中においてのみ、Ｆ個の最も相似した未知の単音を識別することができるため、本発明の最重要機能は、迅速に単字、文を識別でき、大量の単字を入力できることである。同様の単字に異なる単音を発する、或いは異なる言語を発しても、それぞれ異なる類中に入れるため、単字或いは文を異なる発音或いは異なる言語を用いて識別可能である。すなわち、本発明はサンプルを必要とせずに、すべての言語の音声識別及び音声識別を利用した単字入力の方法に関する。
本発明音声識別方法は、上記欠点に対して、学理の面から、音波のある音声特徴に基づき、時間に従い、非線形変化を行い、音声特徴を抽出する方法を自然に導き出す。
ある単音（中／英語単字）の音波を、先ず、正常化し、次に該単音を代表するに足る大きさが相同の特徴モデルに転換する。
しかも相同の連続音は、それら特徴モデル内の相同の時間位置は相同の特徴を有し、人為或いは実験により本発明内の未知のパラメーター及び基準値を調節する必要はない。
簡易なベイズ分類法を用い、単字が発する音の特徴モデルとｍ個の未知の単音（ｍ類の異なる相似音を表す）特徴モデルを比較し、再圧縮、ワープ、或いは相同の特徴を探して比較する必要はない。
よって、本発明音声識別方法は、特徴の抽出、特徴正常化、及び識別を迅速に完成可能で、必要な単字を正確かつ迅速に探し出すことができる。
上記の本発明名称と内容は、本発明技術内容の説明に用いたのみで、本発明を限定するものではない。本発明の精神に基づく等価応用或いは部品（構造）の転換、置換、数量の増減はすべて、本発明の保護範囲に含むものとする。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明は特許請求の要件である新規性を備え、従来の同類製品に比べ十分な進歩を有し、実用性が高く、社会のニーズに合致しており、産業上の利用価値は非常に大きい。
【符号の説明】
【００５１】
１  先ずｍ個の異なる未知の単音及びサンプルを提供する
１０  音波をデジタル化する
２０  雑音を除去する
３０  Ｅ個の弾性フレームは音波を正常化する
４０  最小平方法により、線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトルを計算する
５０  各未知の単音サンプル平均値及び変異数を求め、各未知の単音は、１個の類を代表し、計ｍ類存在する
６０  各常用字を一回発音し、該音を、線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）マトリックスに転換する
７０  ベイズ或いは距離分類法を用いて、常用字を、ｍ類中の一類に分類する
８０  ｍ個のデータベースは、異なる相似音の常用字を有する
８５  単字を用いて、識別しようとする文及び名称の、文及び名称データベースを構築する
２  １個の必要な単字を発音する
４０  最小平方法により、線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）ベクトルを計算する
８４  ベイズ分類法を用い、ｍ個の未知の単音において、Ｆ個の、該単字と発音が最も相似した未知の単音を求める
８６  文を識別する際には、先ず、文をＤ個の単字に分割し、各単字の発音の最も相似したＦ個の未知の単音を求め、１個の文は、ＤｘＦ個の未知の単音のマトリックスにより表示される
９０  Ｆ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ個類内において、すべての単字は、必要な単字発音との相似度及び文字  （或いは画数）  に応じて、１個のマトリックスに配列する
１００  必要な単字は、最前列に配列されているはずで、或いは該字の文字（或いは画数）に応じて、マトリックス中において非常に容易に該字を探すことができる
１１０  各単字の発音のＦ個の最も相似した未知の単音が代表するＦ個類内において、すべての単字は、必要な単字発音との相似度に応じて、一列に配列され、計Ｄ  列あるＦ個の相似する未知の単音の単字は、該文を含む
１２０  文と名称のデータベース中において、３列ウィンドウのＦ個の相似する未知の単音の単字を用い、すべての文及び名称中の各既知の単字を篩い分ける
１３０  文と名称のデータベース中において、最も可能性が高い文或いは名称を１個探し出す
【図１】
2011065120.tif 000022
【図２】
2011065120.tif 000023
【図３】
2011065120.tif 000024
【図４】
2011065120.tif 000025
【図５】
2011065120.tif 000026
【図６】
2011065120.tif 000027
【図７】
2011065120.tif 000028
【図８】
2011065120.tif 000029
【図９】
2011065120.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】平成21年11月17日(2009.11.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項４】
2011065120.tif 000031
2011065120.tif 000032
【手続補正２】
【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】
2011065120.tif 000033
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
2011065120.tif 000034