(57)【要約】【課題】音声の特徴抽出処理により得られた、不定データ成分やデータ成分の重複や欠落を含む時系列データ群から、高速に単位パターンを検出するための、携帯機器に適した音声認識処理装置、を提供する。【解決手段】音声の特徴抽出処理により得られた、不定データ成分やデータ成分の重複や欠落を含む時系列データ群を、主データ処理装置１００から順次入力し、単位パターン名に対して固有に、かつ動的に割り当てられた複数の比較演算ユニット手段１０１により単位パターンを検出し、単位パターン名を得る。時間計数手段１０８により、割り当てられた単位パターン名が入力されずにある規定の時間が経過すると比較演算ユニット手段は割り当てを放棄し、新たな割り当てを受ける。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声の特徴抽出処理により得られた時系列データ群から単位パターンを検出する装置であって、
単位パターン名に対して固有に、かつ動的にそれぞれ割り当てられる複数の比較演算ユニット手段（１０１）と、前記比較演算ユニット手段を管理するユニット管理手段（１０２）と、から構成され、
前記比較演算ユニット手段は、割り当てられた単位パターン名を保持する第一レジスタ手段（１０５）と、次に入力されるべき順列番号の期待値を算出保持する第二レジスタ手段（１０６）と、期待値と入力された順列番号とがある関係を満たしたヒット回数を計数保持する第三レジスタ手段（１０７）と、入力データと前記第一、第二、又は第三レジスタ手段の内容との比較処理と前記第二、又は第三レジスタ手段の制御を行う比較演算手段（１０３）と、ユニット内制御手段（１０４）と、から構成され、
時系列データ群に不定データ成分や単位パターンの順列データ成分の重複や欠落があっても、確からしい単位パターンを検出することができるようにしたことを特徴とする、音声認識処理装置。
【請求項２】
前記音声認識処理装置において、前記比較演算ユニット手段に時間計数手段（１０８）を設け、前記比較演算ユニット手段は、割り当てられた単位パターン名が入力されずにある規定の時間が経過すると割り当てを放棄し、新たな割り当てを受けられるようにしたことを特徴とする、請求項１記載の音声認識処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識処理装置、特に、音声の特徴抽出処理により得られた時系列データ群から音声の単位パターンを検出する音声認識処理装置、に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、携帯機器の小型化が進み、それに伴い携帯機器へのデータ入力手段に簡便性や小型化が求められている。その入力手段の一つとして、音声認識を用いた入力が有望である。
【０００３】
一般的に音声認識処理は、（１）音声信号に含まれる周波数スペクトラムを得る処理、（２）その周波数スペクトラムから特徴を抽出する処理、（３）パターンマッチング等により音声を同定する処理、の３段階に分けることができる。多くの場合、上記（２）、（３）の処理はマイクロプロセッサやＤＳＰにより行われているが、音声の特性変動、例えば、発声速度、イントネーションの変化、声の高低、不特定話者など、を考慮せねばならず、その処理には大きな処理能力やソフトウェアの負担が必要である。つまり、音声の特性変動を吸収するためには、上記（２）、（３）の処理の試行を繰り返すことが必要である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
したがって、上記（２）、（３）の処理には高性能なマイクロプロセッサやＤＳＰが必要となる。その結果、装置の消費電力の増大などにより、携帯機器への応用に問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、上記（３）の処理において、携帯機器に適し、高性能なマイクロプロセッサを必要としない、高速な音声認識処理装置を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の音声認識処理装置は、音声の特徴抽出処理により得られた、不定データ成分や単位パターンの順列データ成分の重複や欠落のある時系列データ群から、その中に含まれる確からしい単位パターンを検出するものであり、以下のような手段を用いたことを特徴としている。
【０００７】
本発明の音声認識処理装置は、単位パターン名に対して固有に、かつ動的にそれぞれ割り当てられる複数の比較演算ユニット手段１０１と、比較演算ユニット手段を管理するユニット管理手段１０２と、から構成され、
比較演算ユニット手段１０１は、割り当てられた単位パターン名を保持するレジスタ手段１０５と、次に入力されるべき順列番号の期待値を算出保持するレジスタ手段１０６と、期待値と入力された順列番号とがある関係を満たしたヒット回数を計数保持するレジスタ手段１０７と、入力データとレジスタ手段１０５、１０６、１０７の内容との比較処理とレジスタ手段１０６、１０７の制御を行う比較演算手段１０３と、ユニット内制御手段１０４と、から構成されている。
【０００８】
上記の音声認識処理装置により、高性能なマイクロプロセッサを用いずに、高速に音声認識処理を行うことができる。
【０００９】
また、上記の音声認識処理装置において、比較演算ユニット手段に時間計数手段１０８を設け、比較演算ユニット手段は、割り当てられた単位パターン名が入力されずにある規定の時間が経過すると割り当てを放棄し、新たな割り当てを受けられるようにしている。
【００１０】
上記の時間計数手段により、有限個の比較演算ユニット手段の使用効率を上げることができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
ある時間範囲の音声の周波数スペクトラム分布のデータから特徴抽出処理により、時系列データ群が得られているものとする。その時系列データの時間間隔は、周波数成分の２、３波長分と考えると、３００Ｈｚで約１０ミリ秒、３ｋＨｚで約１ミリ秒となる。低周波側を基準にとると高周波側のデータが平均化されて失われることになるので、例えば１ミリ秒を基準とし、低周波側のデータは補間処理により補われているものとする。時系列データの１つ１つは、通常、なんらかの演算処理により規格化されているので、それを「規格化データ」と呼ぶことにする。規格化データはある時刻の断片的なデータ成分にすぎず、音声を認識するには、ある時間範囲のデータ成分を総合しなければならない。ここで音声パターンの処理単位を定義する必要があるが、絶対的な単位があるわけではないので、認識処理のしやすい単位を認識処理の段階ごとに設定すればよい。そこで、ここでは例えば、下位音素、上位音素、単音を以下のように階層的に定義する。下位音素は、いくつかの規格化データを成分とする時間的な順列データ成分から構成されるものとする。上位音素は、いくつかの下位音素を成分とする時間的な順列データ成分から構成されるものとする。単音は、いくつかの上位音素を成分とする時間的な順列データ成分から構成されるものとする。したがって、下位音素が同定できれば上位音素も同定でき、さらに単音も同様な処理によって同定できることになる。
規格化データをＳｘ（ｘは添え字）とすると、ある下位音素Ｕｘは規格化データＳｘの時間的配列から構成されるとみなせる。例えば、
Ｕ８：　Ｓ４　Ｓ３　Ｓ４　Ｓ９
１つの規格化データから、それがどの下位音素の第何番目の成分かを示す属性データを得ることができる。規格化データは複数の下位音素の順列データ成分になり得るので、その属性データとしては、例えば、
「下位音素Ｕ４の第３／４番目、Ｕ８の第２／４番目」
などのように表現できる。例えば、「下位音素Ｕ８の第２／４番目」というのは、「４個の規格化データから構成される下位音素Ｕ８の、２番目の順列データ成分」、という意味である。また、規格化データがどの下位音素にも属さない場合には、それは雑音等の影響によるデータと考えられるので、それに対応した属性データにしておく。
【００１２】
規格化データから下位音素を同定する例を以下に示す。
ある時間範囲の周波数スペクトラムのデータから特徴抽出処理によって規格化データが順次、以下のように得られたとする。
「Ｓ１，Ｓ６，Ｓ４，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ７，Ｓ７，Ｓ９，Ｓ５，Ｓ１１」
また、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ６、Ｓ７，Ｓ９，Ｓ１１の属性データとして、
Ｓ１：　下位音素Ｕ２の第３／３番目
Ｓ２：　Ｕ４の第１／４番目
Ｓ３：　Ｕ４の第３／４番目、Ｕ８の第２／４番目
Ｓ４：　Ｕ５の第２／４番目
Ｓ５：　Ｕ１の第１／５番目
Ｓ６：　該当データなし
Ｓ７：　Ｕ４の第４／４番目、Ｕ１１の第３／４番目
Ｓ９：　該当データなし
Ｓ１１：　Ｕ１の第２／５番目
であるとすれば、この時間範囲の中で検出できる確からしい下位音素はＵ４である。「確からしい」というのは、Ｕ４の第２／４番目の成分が欠落しているからである。しかし、Ｕ４の他の順列データ成分は順番に並んでおり、後続のデータはＳ９で該当データがなく、さらにその後はＵ１が続くと予想できるので、この並びはＵ４であると同定するのが妥当といえる。また、Ｓ２とＳ３の間に他のデータ成分が入っていたとしても、やはりＵ４と同定するのが妥当である。Ｓ７が連続（重複）しているのは、音声の伸びとみなせる。Ｓ６とＳ９は該当データがないので、下位音素間または上位音素間または単音間の遷移時に生じる不定成分、または雑音成分、と判断できる。また、Ｓ４は後続のデータに下位音素Ｕ５の第３／４番目以降の成分がないので、この場合のＳ４はＳ６、Ｓ９と同様に遷移時の不定成分または雑音成分とみなせる。
このようにして、ある時間範囲の中の下位音素の同定、下位音素の成分の区切りまたは上位音素の区切りの検出ができる。
【００１３】
この認識処理で注目すべきは、時間の伸長の影響を受けにくいということである。つまり、規格化データの出現順序が変わらないかぎり、下位音素を同定することができる。また、雑音成分や音素間の遷移時の不定成分があっても、前後の成分の関係や成分の出現頻度を考慮すれば、その影響をなくすことができる。さらに、この認識処理は、下位音素のデータ成分群から上位音素を同定する場合や上位音素のデータ成分群から単音を同定する場合にも、同様に適用することができる。
【００１４】
この認識処理をマイクロプロセッサのソフトウェアだけで処理しようとすると、上述したように音声の特性変動のために試行を多数回繰り返さねばならないので、処理時間が問題となる。本発明の音声認識処理装置は、上記の処理を高速に行い、マイクロプロセッサの負担を大幅に軽減するためのものである。
【００１５】
音声の特徴抽出処理から得られた規格化データは上述のように下位音素の順列データ成分であり、下位音素名、順列番号、順列の長さ（成分の個数）、からなる属性データを単数または複数個、もつ。下位音素を同定するためには、ある時間範囲で得られた規格化データ群、つまりその属性データ群から、意味のある順列を検出し、下位音素名を得る必要がある。しかし、実際の属性データ群の中には、雑音や音素間の遷移による不定データ成分やデータ成分の重複や欠落を含んでいる。本発明の音声認識処理装置は、そのような属性データ群を主データ処理装置から順次入力し、意味のある順列が検出された場合は、それを主データ処理装置に通知し、その下位音素名を主データ処理装置に出力する、という機能を有するものである。この機能は、下位音素の認識処理だけではなく、上位音素や単音などの、より上位の階層の認識処理においても有効であるので、以下、「下位音素」を「単位パターン」または単に「パターン」と一般性をもたせて表現することにする。
【００１６】
以下、図１を用いて説明する。
【００１７】
ユニット管理手段１０２は、主データ処理装置１００からパターン名のタグのついた順列データ成分の順列番号を入力する。複数ある比較演算ユニット手段１０１は、１つのパターン名に対して１つの比較演算ユニット手段が動的に割り当てられるようになっており、入力されたパターン名を保持している比較演算ユニット手段が選択される。入力されたパターン名をどの比較演算ユニット手段も保持していない場合は、新しい比較演算ユニット手段が割り当てられ、その比較演算ユニット手段がそのパターン名を保持し、以後のそのパターン名に関する処理はその比較演算ユニット手段が受け持つ。もし、比較演算ユニット手段がすべて使用されているなどして割り当てができない場合には、ユニット管理手段１０２は主データ処理装置にそれを通知する。選択された比較演算ユニット手段は、順列データ成分の順列番号を入力し、その入力によって意味ある順列とみなせる条件が成立したとき、その比較演算ユニット手段はユニット管理手段１０２を介して主データ処理装置にそれを通知する。主データ処理装置は、ユニット管理手段１０２を介して比較演算ユニット手段１０１の保持しているパターン名やその他の情報を読み取り、パターン名を得る。
【００１８】
比較演算ユニット手段１０１は、割り当てられたパターン名Ｄｉを保持しており、それと主データ処理装置から入力されたパターン名とを比較し、一致した場合には、パターン名Ｄｉをタグとしてもつ順列データ成分の順列番号Ｎｘを入力し、以下のことを行う。
（ａ）期待値と入力された順列番号Ｎｘとの比較
期待値は前回に入力された順列番号に基づいて計算される順列番号であり、それと今回入力された順列番号を比較する。もし比較結果に矛盾がなかった場合には、保持しているヒット回数を更新する。
（ｂ）ヒット回数と目標ヒット回数との比較
ヒット回数は現在までに期待値と入力された順列番号が整合した回数を示している。ここで、整合とは、矛盾がなかった、ということであり、期待値と入力された順列番号が同じ値である場合だけとはかぎらない。目標ヒット回数は何回ヒットするとパターンの検出とみなすかを決める値である。通常、目標ヒット回数は順列の長さを基準にし、それ以下の値である。目標ヒット回数を順列の長さと同じにすれば、すべての順列データ成分の完全一致がパターン検出の条件となり、順列の長さより小さくすれば、何回かのデータの欠落を許容することになる。ヒット回数と目標ヒット回数が一致した場合、すなわちパターンが検出された場合には、ユニット管理手段１０２を介して主データ処理装置にパターン検出を通知する。ヒット回数が目標ヒット回数より小さかった場合は、次回の期待値を計算し期待値を更新する。
ヒット回数と目標ヒット回数を規定する値とをそれぞれ保持して比較する方法と、はじめに目標ヒット回数を設定し、ヒットごとにそれを−１して０などと比較する方法、がある。後者の方法はレジスタ手段の個数を減らせるが、比較演算ユニット手段を割り当てる時に目標ヒット回数を初期設定する処理が必要になり、また、目標ヒット回数の値が破壊されてしまうという不便な点がある。
【００１９】
比較演算ユニット手段１０１の内部の各手段は、以下のようである。
レジスタ手段１０５はパターン名、レジスタ手段１０６は期待値、レジスタ手段１０７はヒット回数またはそれに相当する値、を保持する。比較演算手段１０３は、上記の比較処理とレジスタ手段の内容の更新の計算を行う。ユニット内制御手段１０４はレジスタ手段１０５、１０６、１０７の内容の読み出し書き込み等の制御や比較演算手段１０３からの信号の処理、比較演算ユニット手段１０１のリセット、などを行う。
【００２０】
ユニット管理手段１０２は、パターン名の比較演算ユニット手段への割り当て制御、主データ処理装置と比較演算ユニット手段との間の入出力制御、などを行う。
【００２１】
比較演算ユニット手段をいくつ設けるかは、パターンの順列の長さ、不定データ成分の混入の度合い等、システムの特性に依存する。もし仮に、実際の処理中に比較演算ユニット手段の個数が足りなくなったとしても、主データ処理装置によって中間結果を用いて不要データを削除しデータを再編すれば、処理を続行することができ、処理が不可能になることはない。しかし、例えば、入力された不定データ成分や雑音成分が偶然に下位音素のパターン名をもった順列データ成分と同じであった場合、そのような不定データ成分や雑音成分も比較演算ユニット手段に割り当てられてしまうので効率が悪い。これに対する特別な処置がない場合、他の比較演算ユニット手段でパターンが検出されるか、使用できる比較演算ユニット手段がなくなるまで、その比較演算ユニット手段は占有されてしまう。そこで、比較演算ユニット手段に時間計数手段１０８を設け、ある時間内にパターン名が一致せず選択されない比較演算ユニット手段は自動的に割り当てを放棄し、新たに割り当てをされるようにする。時間計数手段は時間を計数し、規定の時間が経過すると、ユニット内制御手段またはユニット管理手段に信号を送り、比較演算ユニット手段を未使用状態にして再使用できるようにする。このようにすることで、有限個の比較演算ユニット手段の使用効率を上げることができる。
【００２２】
主データ処理装置の処理の大部分は、得られた規格化データに対応する属性データを本発明の音声認識処理装置にデータ転送していくだけで済む。その結果、主データ処理装置の音素や単音の同定の認識処理が大幅に軽減され、高速化される。
【００２３】
【実施例】
図２に本発明の音声認識処理装置（以下、「本装置」と記載する）の一実施例を示す。これは、主データ処理装置としてマイクロプロセッサを想定した実施例であり、マイクロプロセッサのシステムバスに接続される。マイクロプロセッサは特徴抽出処理により得られたある時間範囲の規格化データ群を属性データ群に変換してメモリ上のバッファに格納しておく。マイクロプロセッサは本装置をリセットし、属性データ群のバッファから本装置へデータを転送する。属性データのフォーマットは、例えば、パターン名をタグとした順列番号と順列の長さ、から構成される。パターン名には識別番号を用いる。例えば、データバス幅が３２ビットとすれば、パターン名に１６ビット、順列番号に４ビット、順列の長さに４ビット、割り当てる。この場合、パターン総数は６５５３６個以内、順列の長さは１６以内となる。属性データの転送を分割して行ってもよいが、速度が低下する上、本装置の制御ロジックも多少複雑になる。なお、図２の比較演算ユニット手段２０１の個数は４個となっているが、実際には順列の長さや不定データ成分の長さなどを考慮し、システムの特性に対応させる必要がある。
【００２４】
本装置はマイクロプロセッサからデータを受け取ると、比較演算ユニット手段内のデジタルコンパレータ２３０により入力されたパターン名とレジスタ２０５に保持されているパターン名とを比較し、同じパターン名を保持している場合にはユニット内制御手段２０４を介して信号ＥＵｉをアクティブにしてユニット管理手段２０２に通知する。
ユニット管理手段２０２は、どの比較演算ユニット手段もそのパターン名を保持していないことを検出すると、割り当て待ちの比較演算ユニット手段に対して、入力されたパターン名と他のデータを書き込み、その比較演算ユニット手段にパターン名を割り当てる。比較演算ユニット手段が不足し、これ以上割り当てができない場合は、マイクロプロセッサへ割り込み信号ＩＮＴ２を送る。
【００２５】
入力したパターン名を保持する比較演算ユニット手段が存在した場合には、ユニット内制御手段２０４を介して、その比較演算ユニット手段の内部レジスタにデータが書き込まれ、その比較演算ユニット手段は動作を開始する。本実施例においては、パターン名、順列番号、順列の長さ、は比較演算ユニット手段のレジスタ２０５、２１０、２１１にそれぞれ保持される。比較演算ユニット手段の明示的な他のレジスタとして、期待値を保持するレジスタ２０６、ヒット回数を保持するレジスタ２０７、ステータス情報や内部制御用のレジスタ２１２、などがある。デジタルコンパレータ２３１により、入力された順列番号Ｎｘと期待値ＰＮが比較される。Ｎｘ＜ＰＮならば、何もせずに処理を終える。これにより、前回と同じ順列番号のデータ成分、つまり重複している順列データ成分、は排除される。Ｎｘ＞＝ＰＮならば、ヒット回数Ｈをインクリメンタ２３３により＋１し、Ｎｘをレジスタ２０６へ転送する。これにより、順列データ成分の欠落が無視される。さらに、デジタルコンパレータ２３２により、順列の長さＬｉを−１した値（Ｌｉ−１）を目標ヒット回数として、ヒット回数Ｈと比較する。この−１は、１回のデータ成分欠落を許容することを意味する。−１はデクリメンタ２３５により行う。Ｈ＜Ｌｉ−１ならば、期待値を保持するレジスタ２０６をインクリメンタ２３４により＋１して次回の期待値を算出し、処理を終える。Ｈ＞＝Ｌｉ−１ならば、パターン検出とみなして、ユニット内制御手段２０４を介して割り込み信号ＵＩＮＴｉをユニット管理手段２０２内のユニット割り込みフラグ制御部２２０へ送り、ユニット管理手段２０２はマイクロプロセッサへ割り込み信号ＩＮＴ１を送る。マイクロプロセッサは割り込み信号を発生した比較演算ユニット手段をユニット割り込みフラグ制御部２２０により検出し、その比較演算ユニット手段から、パターン名、そのときの順列番号、順列の長さ、ヒット回数、比較演算ユニット手段の内部ステータス、などを読み込み、パターン名を得ることができる。また、マイクロプロセッサは、他の比較演算ユニット手段のレジスタの内容を読み込むことにより、他にヒット回数が多かったものをサーチすることもできるので、さらにパターン検出の妥当性をチェックすることができる。
パターンが検出された後、マイクロプロセッサは本装置をリセットし、次のパターンの検出のために転送処理を再開する。
【００２６】
本実施例では非常に簡略した方法でパターン検出を行っているが、さらに検出方法を変更または高度化することもできる。目標ヒット回数に関しては、本実施例では単純に（Ｌｉ−固定値１）としているが、例えば、順列の長さに対応して柔軟に変化させるようにすることもできる。また、入力された順列番号Ｎｘと期待値ＰＮの比較に関しては、本実施例ではＮｘ＞ＰＮのときもヒット回数を＋１し、Ｎｘを期待値のレジスタへ転送しているが、例えば、その条件をＮｘ＞ＰＮかつＮｘ＜＝ＰＮ＋２とし、それ以外はＮｘを期待値のレジスタへ転送しないようにすることもできる。しかし、検出方法を高度化すると回路が複雑になり規摸も大きくなる。
【００２７】
有限個の比較演算ユニット手段を効率的に割り当てるために、ある時間内にパターン名が一致しない比較演算ユニット手段は自動的に割り当てを放棄し、新たに割り当てをされるようにすることもできる。図２にはそのための機構も示されおり、時間計数のためのレジスタ２０８、デジタルコンパレータ２３６、デクリメンタ２３７、を用いている。レジスタ２０８は時間を保持し、本装置内の比較演算ユニット手段が１つの規格化データを処理するごとに、その値はデクリメンタ２３７により−１される。デジタルコンパレータ２３６により、その時間が０となるのが検出されると、その比較演算ユニット手段は割り当てを放棄し、割り当て待ちになる。
【００２８】
このようにして比較演算ユニット手段の開放と割り当てが頻繁に行われる場合、その割り当て制御は複雑になりやすい。そこで、それぞれの比較演算ユニット手段に優先順位とデージー・チェイン式の制御信号の入力と出力をもたせ、割り当て待ちの場合には、次の順位の比較演算ユニット手段への制御信号出力によって、次にパターン名が新たに割り当てられるときの比較演算ユニット手段への書き込み信号などを次の順位以降の比較演算ユニット手段が受け付けないように制御し、パターン名の割り当てを自分の比較演算ユニット手段が受けるようにする。割り当て済みの場合には、制御信号入力をそのまま制御信号出力へ出力するようにする。このように制御することによって、自動的に順位の高い順に割り当てが行われ、ユニット管理手段は、すべての比較演算ユニット手段に対して同じように割り当て処理のための制御信号を送ればよくなる。このようにすることで、比較演算ユニット手段の割り当て制御が容易になり、制御ロジックを縮小することができる。
【００２９】
図２において、割り当て待ちの比較演算ユニット手段はユニット内制御手段２０４により次の順位の比較演算ユニット手段へのＥＮＡ信号出力をネガティブにし、次にパターン名が新たに割り当てられるときの書き込み信号を次の順位以降の比較演算ユニット手段が受け付けないように制御し、パターン名の割り当てを自分の比較演算ユニット手段が受けるようにする。すでにパターン名が割り当て済みの比較演算ユニット手段は、ＥＮＡ信号入力をそのままＥＮＡ信号出力へ出力するようにする。ただし、最上位順位の比較演算ユニット手段のＥＮＡ信号入力は常にアクティブにしておく。このように制御することによって、自動的に順位の高い順に割り当てられる。ユニット管理手段２０２は最下位順位の比較演算ユニット手段のＥＮＡ信号出力を監視して、それがアクティブとなった場合、これ以上割り当てができないことを検出する必要がある。また、ＥＮＡ信号は伝播遅延があるため、それと同期してパターン名の割り当てを行う必要もある。
【００３０】
マイクロプロセッサとのインターフェース信号は、本装置セレクト信号ＣＳ、内部レジスタセレクト信号ＲＳ、読み出し信号ＲＤ、書き込み信号ＷＲ、リセット信号ＲＥＳＥＴ、ビジー信号ＢＵＳＹ、割り込み信号ＩＮＴ１、ＩＮＴ２などがあり、通常のマイクロプロセッサ周辺ＬＳＩのもつ信号と同等のものである。
本装置内部の制御信号である、ユニットセレクト信号ＵＳｉ、ユニット書き込み信号ＵＷ、ユニット読み出し信号ＵＲ、ユニットリセット信号ＵＲＥＳ、ユニット割り込み信号ＵＩＮＴｉ、ユニットイネーブル信号ＥＵｉ、ユニット内レジスタセレクト信号ＲＳｉ、ユニット内読み出し信号Ｒｉ、ユニット内書き込み信号Ｗｉ、ユニット内リセット信号ＲＥＳｉなどは、各部を同期させるために与えられる制御信号である。また、クロック信号も内部の動作に必要であるが、図では省略してある。
【００３１】
【発明の効果】
本発明の音声認識処理装置は、不定データ成分やデータ成分の重複や欠落を含む時系列データ群から単位パターンを高速に検出することができ、主データ処理装置の処理の負担を大幅に軽減する。その結果、高性能なマイクロプロセッサが不要になる。したがって、本発明は携帯機器の音声認識処理に適している。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の音声認識処理装置のブロック図である。
【図２】
本発明の音声認識処理装置の一実施例である。
【符号の説明】
１０１、２０１　　比較演算ユニット手段
１０２、２０２　　ユニット管理手段
１０３、２０３　　比較演算手段
１０４、２０４　　ユニット内制御手段
１０８　　時間計数手段
１００　　主データ処理装置
【図１】
2004054194.tif 000003
【図２】
2004054194.tif 000004