(57)【要約】【課題】  非可聴音声を収集するように構成されたマイクロホンを用いた音声認識の認識精度を向上させること。【解決手段】  非可聴音声収録マイク１０１より入力された音声が呼気発声であるか吸気発声であるかを判定し（Ｓ４０１）、現在のフレームと一つ前のフレームとで呼気発声と吸気発声が反転したか否かを判定する（Ｓ４０３）。反転したときは、現在のフレームと一つ前のフレームの間の位置は単語境界、句境界、文境界の少なくともいずれかであるとみなし、この位置が単語境界、句境界、文境界のいずれにもなっていない仮説を削除する（Ｓ４０４）。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者の所定部位に装着することでその使用者の声帯振動を伴わない微弱な音声を収集するように構成されたマイクロホンを使用して音声認識を行う音声認識装置であって、
前記マイクロホンより入力される音声に対し、所定時間長のフレームごとに音声の特徴量を抽出する抽出手段と、
現在のフレームの音声が呼気発声か吸気発声かを判別する判別手段と、
現在のフレームと１つ前のフレームとで呼気発声／吸気発声が反転したか否かを判定する判定手段と、
前記抽出手段により抽出された現在のフレームの音声の特徴量に基づいて仮説を生成する生成手段と、を有し、
前記生成手段は、前記判定手段により呼気発声／吸気発声が反転したと判定されたとき、現在のフレームと１つ前のフレームとの境界位置が単語境界、句境界、または文境界のいずれにもなっていない仮説を削除することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
使用者の所定部位に装着することでその使用者の声帯振動を伴わない微弱な音声を収集するように構成されたマイクロホンを使用して音声認識を行う音声認識装置であって、
前記マイクロホンより入力される音声に対し、所定時間長のフレームごとに音声の特徴量を抽出する抽出手段と、
呼気発声の音声の特徴量を統計的にモデル化した呼気発声用音響モデルと、
呼気発声時に認識可能な単語を保持する呼気発声用単語辞書と、
吸気発声の音声の特徴量を統計的にモデル化した吸気発声用音響モデルと、
吸気発声時に認識可能な単語を保持する吸気発声用単語辞書と、
前記抽出手段により抽出された特徴量と、呼気発声用音響モデルおよび呼気発声用単語辞書の組と、吸気発声用音響モデルおよび吸気発声用単語辞書の組とに基づいて仮説を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする音声認識装置。
【請求項３】
現在のフレームの音声が呼気発声か吸気発声かを判別する判別手段を更に有し、
前記生成手段は、前記判別手段による判別結果に応じて、呼気発声用音響モデルおよび呼気発声用単語辞書の組と、吸気発声用音響モデルおよび吸気発声用単語辞書の組とを切り換えて仮説を生成することを特徴とする請求項２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
現在のフレームと１つ前のフレームとで呼気発声／吸気発声が反転したか否かを判定する判定手段を更に有し、
前記生成手段は更に、前記判定手段により呼気発声／吸気発声が反転したと判定されたとき、現在のフレームと１つ前のフレームとの境界位置が単語境界、句境界、または文境界のいずれにもなっていない仮説を削除することを特徴とする請求項３に記載の音声認識装置。
【請求項５】
使用者の所定部位に装着することでその使用者の声帯振動を伴わない微弱な音声を収集するように構成されたマイクロホンを使用して音声認識を行う方法であって、
前記マイクロホンより入力される音声に対し、所定時間長のフレームごとに音声の特徴量を抽出する抽出ステップと、
現在のフレームの音声が呼気発声か吸気発声かを判別する判別ステップと、
現在のフレームと１つ前のフレームとで呼気発声／吸気発声が反転したか否かを判定する判定ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された現在のフレームの音声の特徴量に基づいて仮説を生成する生成ステップと、を有し、
前記生成ステップは、前記判定ステップにより呼気発声／吸気発声が反転したと判定されたとき、現在のフレームと１つ前のフレームとの境界位置が単語境界、句境界、または文境界のいずれにもなっていない仮説を削除することを特徴とする音声認識方法。
【請求項６】
使用者の所定部位に装着することでその使用者の声帯振動を伴わない微弱な音声を収集するように構成されたマイクロホンを使用して音声認識を行う方法であって、
前記マイクロホンより入力される音声に対し、所定時間長のフレームごとに音声の特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された特徴量と、呼気発声の音声の特徴量を統計的にモデル化した呼気発声用音響モデルおよび呼気発声時に認識可能な単語を保持する呼気発声用単語辞書の組と、吸気発声の音声の特徴量を統計的にモデル化した吸気発声用音響モデルおよび吸気発声時に認識可能な単語を保持する吸気発声用単語辞書の組とに基づいて仮説を生成する生成ステップと、
を有することを特徴とする音声認識方法。
【請求項７】
現在のフレームの音声が呼気発声か吸気発声かを判別する判別ステップを更に有し、
前記生成ステップは、前記判別ステップによる判別結果に応じて、呼気発声用音響モデルおよび呼気発声用単語辞書の組と、吸気発声用音響モデルおよび吸気発声用単語辞書の組とを切り換えて仮説を生成することを特徴とする請求項６に記載の音声認識方法。
【請求項８】
現在のフレームと１つ前のフレームとで呼気発声／吸気発声が反転したか否かを判定する判定ステップを更に有し、
前記生成ステップは更に、前記判定ステップにより呼気発声／吸気発声が反転したと判定されたとき、現在のフレームと１つ前のフレームとの境界位置が単語境界、句境界、または文境界のいずれにもなっていない仮説を削除することを特徴とする請求項７に記載の音声認識方法。
【請求項９】
コンピュータに請求項５から８までのいずれかに記載の音声認識方法を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識装置および方法に関し、特に、使用者の所定部位に装着することでその使用者の声帯振動を伴わない微弱な音声を収集するように構成されたマイクロフォンを使用して音声認識を行う音声認識装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
無音声認識とよばれる音声認識技術が提案されている（例えば非特許文献１）。これは、従来の音声認識で扱う通常音声を対象としたものではなく、声帯振動を伴わず独り言のようにささやく、およそ第三者には聞き取ることのできない音声（非可聴音声）を対象にした音声認識技術である。この無音声認識では、耳の後ろ付近に聴診器のような体表接着型の特殊なマイクロフォンを装着する。発声者が発した非可聴音声は、体内を通じて体表まで伝わり、特殊マイクロフォンに集音される。このようにして集音された音声信号は、周囲の環境音による影響を受けにくいため、実環境下でも良好な認識性能を期待することができる。また、無音声は周囲の人間にほとんど聞こえないため秘匿性にも優れている。
【０００３】
ところで、音声認識の認識精度を向上させるために、種々の提案がなされている。例えば、特開平１０−２８２９８７号公報（特許文献１）は、複数の単語辞書を用意しておき、これらの辞書を切り替えて使用することで一度に認識可能な単語数を絞り込み、これにより認識精度を向上させる技術を開示している。
【０００４】
また、特開２０００−５７３２５号公報（特許文献２）は、複数の発話モード（無音声発話、無声音発話、有声音発話）を用意し、発話モードごとにモデル（特許文献２では標準パターンと記述）を入れ替えることで認識精度を向上させる技術を開示している。
【０００５】
【非特許文献１】中島淑貴他，「微弱体内伝導音抽出による無音声認識」，日本音響学会2003年春季研究発表会講演論文集Ｉ，p175-176、2003年３月）
【特許文献１】特開平１０−２８２９８７号公報
【特許文献２】特開２０００−５７３２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、例えば、「雨（アメ、１型のアクセント）」と「飴（アメ、０型のアクセント）」のような非常に似通った単語を区別して認識することが難しいという問題がある。
【０００７】
また、特許文献２に開示された技術では、調音器官の形態（唇の動きなど）を用いて認識を行なうため、音声を用いた認識に比べて認識精度が低いという問題や、話者がどの発話モードで発声しているかを自覚することが難しいという問題もある。
【０００８】
本発明は、このような問題に対処するためになされたもので、非可聴音声を収集するように構成されたマイクロホンを用いた音声認識の認識精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一側面は例えば、使用者の所定部位に装着することでその使用者の声帯振動を伴わない微弱な音声を収集するように構成されたマイクロホンを使用して音声認識を行う音声認識装置に関する。この音声認識装置は、前記マイクロホンより入力される音声に対し、所定時間長のフレームごとに音声の特徴量を抽出する抽出手段と、現在のフレームの音声が呼気発声か吸気発声かを判別する判別手段と、現在のフレームと１つ前のフレームとで呼気発声／吸気発声が反転したか否かを判定する判定手段と、前記抽出手段により抽出された現在のフレームの音声の特徴量に基づいて仮説を生成する生成手段とを有し、前記生成手段は、前記判定手段により呼気発声／吸気発声が反転したと判定されたとき、現在のフレームと１つ前のフレームとの境界位置が単語境界、句境界、または文境界のいずれにもなっていない仮説を削除することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、非可聴音声を収集するように構成されたマイクロホンを用いた音声認識の認識精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明で参照する図面では、機能が共通する構成要素には同じ参照番号を付す。
【００１２】
（実施形態１）
図１は、本実施形態における音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【００１３】
１０１は、使用者の所定部位（例えば、耳の後ろ付近）に装着することで、声帯振動を伴わず独り言のようにささやく、およそ第三者には聞き取ることのできない音声（非可聴音声）を収集するように構成されたマイクロホン（以下、「非可聴音声収録マイク」という。）である。非可聴音声を収録するためのマイクロホンとしては、例えばNAMマイク（中島淑貴、“微弱体内伝導音抽出による無音声認識”、日本音響学会平成15(2003)年春季講演論文集、3-Q-12）がある。図９に、非可聴音声収録マイク１０１の集音部の構成例を示す。この集音部は例えば、振動板４０１の振動をコンデンサマイク４０２で収録する構成となっている。この振動板４０１を話者の体表（たとえば耳の後方、首筋の付近の位置）に接着して使用する。非可聴音声といえども、その振動は体内から体表に伝わってくるので、このような構成により非可聴音声を拾うことが可能である。
【００１４】
１０２は、入力音声に対し音声の特徴分析を行なって特徴量を出力する音声分析部、１０４は、話者が発声している非可聴音声が呼気発声であるか、吸気発声であるかを判定する呼気発声・吸気発声判定部である。
【００１５】
なお、本明細書において、「呼気発声」とは、非可聴音声のうち話者の呼気を基に生成される音声をいい、「吸気発声」とは、非可聴音声のうち話者の吸気を基に生成される音声をいう。従来の通常の音声認識の場合には、吸気発声は一般には想定されないので考慮する必要はなかったが、非可聴音声は息を吸いながら発生させることができるので、無音声認識の場合にはこのような「吸気発声」を考慮する必要がある。
【００１６】
１０５は、音声の特徴量を統計的にモデル化した音響モデル、１０６は、認識可能な単語を保持する単語辞書である。そして１０３は、音声分析部１０２が出力する特徴量と、呼気発声・吸気発声判定部１０４が出力する結果と、音響モデル１０５と、単語辞書１０６とを用いて認識処理を行なう音声認識部である。
【００１７】
図４は、本実施形態における音声認識処理を示すフローチャートである。
【００１８】
まず、ステップＳ４０１で、非可聴音声収録マイク１０１より入力される音声に対し、所定時間長のフレーム毎に特徴分析を行ない、特徴量を取り出す。特徴量が取り出せたときはステップＳ４０２へ進み、取り出せなかったときはすべてのフレームについて特徴分析を終えたとみなして、ステップＳ４０６へ進む。
【００１９】
ステップＳ４０２では、入力されている音声が呼気発声であるか、吸気発声であるかを判定する。
【００２０】
この判定は、例えば口元に圧力センサーを配置し、圧力センサーで空気の流れる方向を検知することで可能である。圧力センサーを用いる場合のブロック図は図７に示すとおりとなる。あるいは、呼気発声を特徴分析した特徴量と吸気発声を特徴分析した特徴量を用いて機械学習を行ない、判定するための規則をあらかじめ作成しておき、ステップＳ４０１で取り出した特徴量をこの判定規則に適用することによっても判定可能である。
【００２１】
次に、ステップＳ４０３で、現在のフレームと一つ前のフレームとで呼気発声と吸気発声が反転したか否かを判定する。反転した場合はステップＳ４０４へ進み、反転しなかった場合はステップＳ４０５へ進む。
【００２２】
ステップＳ４０４では、現在のフレームと一つ前のフレームの間の位置は単語境界、句境界、文境界の少なくともいずれかであるとみなし、この位置が単語境界、句境界、文境界のいずれにもなっていない仮説を削除する。
【００２３】
次に、ステップＳ４０５で、ステップＳ４０１で取り出した特徴量を音響モデル１０５と単語辞書１０６に照合し新しい仮説を生成する。
【００２４】
そして、ステップＳ４０６では、最も尤度の高い仮説を認識結果とし出力する。
【００２５】
このように、本実施形態における音声認識処理によれば、入力したフレーム音声が呼気発声か吸気発声かを判別し、呼気発声と吸気発声とが反転した位置は単語境界、句境界、文境界の少なくともいずれかであるとみなして、その位置を単語境界、句境界、文境界のいずれでもない仮説を削除するようにしたので、認識誤りの発生を低減することが可能になる。
【００２６】
また、このような構成によれば、使用者は発声の仕方として呼気発声と吸気発声を切り換えるだけで、単語・句・文の境界を間違いなく入力できるようになるという効果も奏する。
【００２７】
また、呼気発声時に認識したモーラを高アクセントのモーラ、吸気発声時に認識したモーラを低アクセントのモーラとする。あるいは逆に、呼気発声時に認識したモーラを低アクセントのモーラ、吸気発声時に認識したモーラを高アクセントのモーラとする。このような設定をあらかじめしておけば、日本語の高低アクセントの指定を、呼気発声／吸気発声に応じて自動的に指定することが可能となる。
【００２８】
（実施形態２）
図２は、本実施形態における音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【００２９】
非可聴音声収録マイク１０１と、音声分析部１０２は図１と同じものである。２０２は、呼気発声の音声の特徴量を統計的にモデル化した呼気発声用音響モデル、２０３は、呼気発声時に認識可能な単語を保持する呼気発声用単語辞書である。また、２０４は、吸気発声の音声の特徴量を統計的にモデル化した吸気発声用音響モデル、２０５は、吸気発声時に認識可能な単語を保持する吸気発声用単語辞書である。そして２０１は、音声分析部１０２が出力する特徴量と、呼気発声用音響モデル２０２と呼気発声用単語辞書２０３の組と、吸気発声用音響モデル２０４と吸気発声用単語辞書２０５の組を用いて認識処理を行なう音声認識部である。
【００３０】
図５は、本実施形態における音声認識処理を示すフローチャートである。
【００３１】
まず、ステップＳ５０１で、非可聴音声収録マイク１０１より入力される音声に対し、所定時間長のフレーム毎に特徴分析を行ない、特徴量を取り出す。特徴量が取り出せたときはステップＳ５０２及びＳ５０３へ進み、特徴量が取り出せなかったときはすべてのフレームについて特徴分析を終えたとみなして、ステップＳ５０４へ進む。
【００３２】
ステップＳ５０２では、ステップＳ５０１で取り出した特徴量を呼気発声用音響モデル２０２と呼気発声用単語辞書２０３に照合し新しい仮説を生成する。他方、ステップＳ５０３では、ステップＳ５０１で取り出した特徴量を吸気発声用音響モデル２０４と吸気発声単語辞書２０５に照合し新しい仮説を生成する。
【００３３】
そして、ステップＳ５０４では、最も尤度の高い仮説を認識結果として出力する。
【００３４】
このように本実施形態では、呼気発声用音響モデル２０２と呼気発声用単語辞書２０３の組と、吸気発声用音響モデル２０４と吸気発声用単語辞書２０５の組を用意しておき、これらを用いて音声認識を行う構成とした。
【００３５】
このような構成によれば、例えば、発音の似通った単語の組を呼気発声用単語辞書２０３と吸気発声用単語辞書２０５に分けて登録しておき、使用者が呼気発声と吸気発声を使い分けることにより、発音の似通った単語を正しく認識することができる。例えば、呼気発声用単語辞書２０３に「雨」を登録し、吸気発声用単語辞書２０５に「飴」を登録する。使用者が「雨」を認識させたいとき吸気発声により「ame」を入力し、「飴」を認識させたいときは呼気発声により「ame」を入力するように使い分ければ、「雨」と「飴」を誤認識することなく精度よく認識することが可能となる。
【００３６】
また、単語と音声コマンドを呼気発声用単語辞書２０３と吸気発声用単語辞書２０５に分けて登録すれば、入力音声が通常の文字列か音声コマンドかの誤りを減らすことが可能になる。例えば、呼気発声用単語辞書２０３に単語としての「改行」を登録し、吸気発声用辞書２０５には音声コマンドとしての「改行」を登録する。すると、例えばテキスト入力にこの音声認識装置を使うと、呼気発声で「カイギョー」と発声した場合は、文字列の「改行」が入力され、吸気発声で「カイギョー」と発声した場合は、「改行」が音声コマンドとして認識され、例えば、対応する改行コード（CR+LFなど）が入力されるようになる。
【００３７】
（実施形態３）
図３は、本実施形態における音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【００３８】
非可聴音声収録マイク１０１、音声分析部１０２、呼気発声・吸気発声判定部１０４はそれぞれ図１と同じものである。また、呼気発声用音響モデル２０２、呼気発声用単語辞書２０３、吸気発声用音響モデル２０４、吸気発声用単語辞書２０５はそれぞれ図２と同じものである。３０２は、呼気発声・吸気発声判定部１０４が出力する結果に基づいて、呼気発声用音響モデル２０２および呼気発声用単語辞書２０３の組と、吸気発声用音響モデル２０４および吸気発声用単語辞書２０５の組から、いずれかの組を選択するモデル選択部である。そして３０１は、音声分析部１０２が出力する特徴量と、呼気発声・吸気発声判定部１０４が出力する結果と、モデル選択部３０２が選択した音響モデルと単語辞書の組を用いて認識処理を行なう音声認識部である。
【００３９】
図６は、本実施形態における音声認識処理を示すフローチャートである。
【００４０】
まず、ステップＳ６０１で、非可聴音声収録マイク１０１より入力される音声に対し、所定時間長のフレーム毎に特徴分析を行ない、特徴量を取り出す。特徴量が取り出せたときはステップＳ６０２へ進み、特徴量が取り出せなかったときはすべてのフレームについて特徴分析を終えたとみなして、ステップＳ６０８へ進む。
【００４１】
ステップＳ６０２では、入力されている音声が呼気発声であるか、吸気発声であるかを判定する。この判定は上述した実施形態１におけるステップＳ４０２と同様な方法で行なうことができる。圧力センサーを用いる場合のブロック図は図８に示すとおりである。
【００４２】
次に、ステップＳ６０３で、現在のフレームと一つ前のフレームとで呼気発声と吸気発声が反転したか否かを判定する。反転した場合はステップＳ６０４へ進み、反転しなかった場合はステップＳ６０５へ進む。
【００４３】
ステップＳ６０４では、現在のフレームと一つ前のフレームの間の位置は単語境界、句境界、文境界の少なくともいずれかであるとみなし、この位置が単語境界、句境界、文境界のいずれにもなっていない仮説を削除する。
【００４４】
次に、ステップＳ６０５で、ステップＳ６０２で判定した結果が呼気発声か否かを調べる。呼気発声の場合はステップＳ６０６へ進み、吸気発声の場合はステップＳ６０７へ進む。
【００４５】
ステップＳ６０６では、モデル選択部３０２が呼気発声用音響モデル２０２と呼気発声用単語辞書２０３を選択し、ステップＳ６０１で取り出した特徴量をそれらと照合することで新しい仮説を生成する。
【００４６】
一方、ステップＳ６０７では、モデル選択部３０２が吸気発声用音響モデル２０４と吸気発声用単語辞書２０５を選択し、Ｓ６０１で取り出した特徴量をそれらと照合することで新しい仮説を生成する。
【００４７】
そして、ステップＳ６０８では、最も尤度の高い仮説を認識結果として出力する。
【００４８】
本実施形態の特徴は、フレーム音声が呼気発声か吸気発声かに応じて音響モデルおよび単語辞書を切り換えるようにした点にある。また、上記したように実施形態１と同様に入力したフレーム音声が呼気発声か吸気発声かを判別し、呼気発声と吸気発声とが反転した位置が単語境界、句境界、文境界の少なくともいずれかであるとみなして、その位置を単語境界、句境界、文境界のいずれにもなっていない仮説を削除するようにすると更に有利である。このような構成によれば、実施形態１および実施形態２で述べた作用・効果を同様に有するだけでなく、更に認識精度を向上させることができる。
【００４９】
（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態を詳述したが、本発明は、例えばシステム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００５０】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（図４〜６のいずれかに示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータがその供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。その場合、プログラムの機能を有していれば、その形態はプログラムである必要はない。
【００５１】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、そのコンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の特許請求の範囲には、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００５２】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００５３】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【００５４】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、そのホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明のクレームに含まれるものである。
【００５５】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００５６】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００５７】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】実施形態１における音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態２における音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態３における音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施形態１における音声認識処理を示すフローチャートである。
【図５】実施形態２における音声認識処理を示すフローチャートである。
【図６】実施形態３における音声認識処理を示すフローチャートである。
【図７】実施形態１において、圧力センサーを呼気発声／吸気発声の判定に用いたときの音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図８】実施形態３において、圧力センサーを呼気発声／吸気発声の判定に用いたときの音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図９】実施形態における非可聴音声収録マイクの構成例を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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