(57)【要約】【課題】  音韻の配列が相互に似通った語彙が登録されている場合でも、誤認識を低減することが可能な音声認識装置を提供する。【解決手段】  音声認識装置１００の音響分析器１０６は、音データを特徴パラメータ１０８に変換する。予備選択処理器１１２は、特徴パラメータ１０８を受けて、マッチング処理の対象となる登録単語の候補を選択する。マッチング処理器１１４は、予備選択処理器１１２の候補選択の結果と特徴パラメータとに基づいて、照合処理を行なう。認識判定器１１６は、マッチング処理器１１４の照合の結果によって認識の判定を行なって認識結果１１８を出力する。【選択図】        図４
2005091709.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声信号をデジタル信号に変換した後に、特徴量の時系列データに変換するための音響分析手段と、
音声の所定の区間を検出するための区間検出手段と、
前記所定の区間に対応する複数の標準特徴データを予め格納しておくための標準特徴データ記憶手段と、
前記特徴量の時系列データと前記複数の標準特徴データとに対する第１の照合処理により、Ｍ個（Ｍ：自然数）の候補データを抽出するための候補選択手段と、
前記選択されたＭ個の候補データの相互の類似度に応じて、前記特徴量の時系列データと照合を行なうためのフレーム区間ごとに重み付け係数を決定するための重み付け決定手段と、
前記決定された重み付け係数と前記候補データとに基づいて、前記特徴量の時系列データとの第２の照合処理を行なうことで、対応する音韻を認識し、認識結果を出力するための照合認識手段とを備える、音声認識装置。
【請求項２】
前記候補選択手段は、前記Ｍ個の候補データのうちから任意のＮ個（Ｎ：自然数、Ｎ＜Ｍ）の候補データを順次すべての組合せについて抽出し、
前記重み付け決定手段は、前記Ｎ個の候補データについて重み付け係数を決定する、請求項１記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記候補選択手段は、フレーム区間について一様な重み付けで前記第１の照合処理を行ない、
前記重み付け決定手段は、前記第１の照合処理に基づいて、相互に類似度が高い登録フレームには、少ない重み付けをし、相互に類似度の低い登録フレームには、大きい重み付けを行なう、請求項１記載の音声認識装置。
【請求項４】
照合の途中結果を格納するための照合データバッファ手段をさらに備え、
前記候補選択手段は、前記特徴量の時系列データまたは前記標準特徴データに依存して時系列方向に分割された区間毎の照合結果を前記照合データバッファ手段に保存し、
重み付け決定手段は、前記前記照合データバッファ手段に保存されたデータに基づいて、前記区間ごとの重み付け係数を決定する、請求項１記載の音声認識装置。
【請求項５】
前記重み付け決定手段は、相互に類似度が高い前記区間には、少ない重み付けをし、相互に類似度の低い前記区間には、大きい重み付けを行なう、請求項４記載の音声認識装置。
【請求項６】
前記時系列方向に分割された区間は、入力された前記特徴量の時系列データに基づいて定められた母音と子音の区間である、請求項４記載の音声認識装置。
【請求項７】
前記時系列方向に分割された区間は、標準特徴データに対して予め定められた母音と子音の区間である、請求項４記載の音声認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認織装置の構成に関し、より特定的には音声認識装置における登録単語に対する照合処理の構成に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声認識装置における音声認識は、そのほとんどが音声をデジタル信号に変換した後に、さらに特徴量の時系列（特徴パターン）に変換し、その時系列をあらかじめもっている標準パターンの時系列と比較して認識を行なうことにより実行されている。
【０００３】
たとえば、特開２０００−３２２０８０号公報には、従来の技術として、音声区間のデータと標準パターン記憶器に予め記憶された標準パターンとの間でマッチング処理を行なう音声認識処理装置が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−３２２０８０号公報明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ただし、上述したような、従来の音声認識装置においては、似通った語彙が登録されている場合は、誤認識することが多いという問題点があった。
【０００５】
本発明は、上記のような間邁点を解消するためになされたもので、その目的は、音韻の配列が相互に似通った語彙が登録されている場合でも、誤認識を低減することが可能な音声認識装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
このような目的を達成するために、本発明に係る音声認識装置は、入力された音声信号をデジタル信号に変換した後に、特徴量の時系列データに変換するための音響分析手段と、音声の所定の区間を検出するための区間検出手段と、所定の区間に対応する複数の標準特徴データを予め格納しておくための標準特徴データ記憶手段と、特徴量の時系列データと複数の標準特徴データとに対する第１の照合処理により、Ｍ個（Ｍ：自然数）の候補データを抽出するための候補選択手段と、選択されたＭ個の候補データの相互の類似度に応じて、特徴量の時系列データと照合を行なうためのフレーム区間ごとに重み付け係数を決定するための重み付け決定手段と、決定された重み付け係数と候補データとに基づいて、特徴量の時系列データとの第２の照合処理を行なうことで、対応する音韻を認識し、認識結果を出力するための照合認識手段とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の音声認識装置では、候補となる登録単語のパターンの相互関係を用いて重み付けを行なってから認識判定処理を行なうので、認識の精度を上げることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【０００９】
（本発明の構成の説明の前提）
以下では、まず、本発明の音声認識装置の構成を説明する前提として、一般的な音声認識装置における登録単語との照合方法について、予め説明しておく。
【００１０】
音声認識装置において用いられる音声認識の方式としては、主に、１）ＤＰ（Dynamic Programming）マッチング法と、２）ＨＭＭ（Hidden Markov Model）法がある。以下、そのれぞれの方法における登録単語との照合の方法について、簡単に説明する。
【００１１】
（ＤＰマッチング法）
同じ人が同じ言語を発声してもその継続時間はそのつど変わり、しかも非線型に伸縮する。このため標準パターンと入力音声の比較においては、おなじ音素どうしが対応するように、時間軸を非線形に伸縮する時間正規化を行なう必要がある。このような非線形の時間伸縮マッチングの方法をＤＰマッチング法と呼ぶ。
【００１２】
ここでは、対応付けるべき２つの時系列ＡおよびＢを、以下のとおりに表す。
【００１３】
Ａ＝a1, a2,…，ai,…, aI
Ｂ＝b1, b2,…, bi,…, bJ
図１は、このような２つの時系列ＡおよびＢの対応を示す図である。
【００１４】
すなわち、図１に示すようなＡ，Ｂからなる平面を考えると、Ａ，Ｂ両系列の時間軸の対応関係、すなわち時間伸縮関数は、この平面上の格子点ｃ＝（ｉ，ｊ）の系列Ｆで表現される。
【００１５】
２つの特徴ベクトル（ai）と（bi）との（スペクトル）距離をｄ（ｃ）＝ｄ（ｉ，ｊ）で表すと、Ｆに沿った距離の総和は、以下の式（１）により表される。
【００１６】
【数１】
2005091709.tif 000003
【００１７】
この値が小さいほど時系列Ａと時系列Ｂの対応付けがよいことを示す。ここで、wkはＦに関連した正の重みである。
【００１８】
図２は、このような時間伸縮関数Ｆに対する傾斜制限を示す概念図である。
【００１９】
すなわち、時間伸縮関数Ｆには、単調性と連続性の条件のほか、極端な伸縮を防ぐために、たとえば、図２に示すような傾斜制限が付け加えられる。
【００２０】
図２に示したような傾斜制限を用いた場合、距離の部分和に相当する累計距離ｇ［ｉ，ｊ］を式で表すと、以下の式（２）のように表される。
【００２１】
【数２】
2005091709.tif 000004
【００２２】
したがって、式（２）において、ｇ［１，１］＝ｄ（１，１），ｊ＝１として、上記制限のもとでｉを変えながら式（２）を計算し、次にｊを増加させてｊ＝Ｊとなるまで同様の計算を繰り返せば、最後にｇ［ｉ，ｊ］／（Ｉ＋Ｊ）のとして、ＡおよびＢの２つの時系列間の時間正規化後の距離が求まる。
【００２３】
（ＨＭＭ法）
次に、ＨＭＭ法における登録単語との照合の方法について説明する。
【００２４】
図３は、ＨＭＭ法における登録単語との照合の概念を示す図ある。なお、このようなＨＭＭ法の手続きについては、特開平７−６４５９０号公報にも開示がある。
【００２５】
図３は、音声認識で良く用いられるleft-to-rightのモデルを示している。
【００２６】
left-to-rightのモデルでは、自分自身への状態遷移と１つ先の状態（１つ番号の大きい状態）への状態遷移のみが許される。各状態遷移には、状態遷移確率（記号aで表示）と、その時の音声特徴ベクトルyiの出現確率（記号bで表示）が付随する。
【００２７】
図３においては、パス１は、自己ループを示し、バス２は（ｊ−１）状態からの遷移を表す。また、Ｓ（ｗ，ｉ，ｊ）の状態遷移のスコアは、パス１からの累計スコアとパス２からの累計スコアとなる。
【００２８】
以下、より詳しく説明する。
【００２９】
音声特徴ベクトルｙｉを観測して、単語ｗのＨＭＭの状態ｊにいる確率をＰ（ｗ，ｉ，ｊ）と表わすことにする。Ｍ単語の音声認識の問題は、Ｐ（ｗ，ｉ，ｊ）（ｗ＝１〜Ｍ）が最大値を与えるｗを求める問題と考えることができる。したがって、Ｐ（ｗ，ｉ，ｊ）の計算が直接音声認識処理につながる。
【００３０】
確率Ｐ（ｗ，ｉ，ｊ）の計算にはいくつかの方法があるが、ここでは、ビタビアルゴリズムを使う場合について説明する。
【００３１】
まず、計算に先だって次式にしたがって初期設定を行なう。
【００３２】
Ｐ（ｗ，ｉ，０）＝１  （ｉ＝１，ｗ＝１〜Ｍ）  …（３）
Ｐ（ｗ，ｉ，０）＝０  （ｉ≠１，ｗ＝１〜Ｍ）  …（４）
以後、音声特徴ベクトルｙｉが得られる毎に、各単語の各状態について次式（５）〜（７）にしたがって確率値の更新を行なう。
ｗｋ１＝
Ｐ（ｗ，ｊ−１，ｉ−１）×ａ（ｗ，ｊ−１，ｊ）×ｂ（ｗ，ｊ−１，ｊ，ｙｉ）
…（５）
ｗｋ２＝Ｐ（ｗ，ｊ，ｉ−１）×ａ（ｗ，ｊ，ｊ）×ｂ（ｗ，ｊ，ｊ，ｙｉ）  …（６）
Ｐ（ｗ，ｉ，ｔ）＝ｍａｘ（ｗｋ１、ｗｋ２）                            …（７）
ここで、ａ（ｗ，ｊ，ｊ）は単語ｗの状態ｉから状態ｊへの遷移確率、ｂ（ｗ，ｊ，ｊ，ｙｉ）は単語ｗの状態ｉから状態ｊへの遷移において音声特徴ベクトルｙｉが出現する確率である。
【００３３】
以上が１フレーム間のＨＭＭの確率計算であるが、これを音声終端が検出されるまで繰り返し、最終的にＰ（ｗ，Ｎ，Ｔ）が全Ｍ単語について求まり、これの上位のものを選ぶことで認識結果が得られる。
【００３４】
このようにして行なわれる音声認識の照合処理方法では、入力フレームに対して、各登録語彙それぞれを時系列に、同様な処理で照合していた。このため、認識対象語彙が「ちりゅう」と「きりゅう」といったようにわずかな違いの場合、入力音声の発声次第では、誤認識する可能性が比較的高くなる。
【００３５】
［実施の形態１］
以下、本発明の実施の形態１の音声認識装置１００の構成および動作について説明する。
【００３６】
図４は、音声認識装置１００の構成を説明するための機能ブロック図である。
【００３７】
音声認識装置１００は、音声を入力するためのマイク１０２と、マイク１０２からのアナログ信号をデジタル信号に変換するためのＡ／Ｄ変換器１０４と、Ａ／Ｄ変換器１０４によって変換された音データを分析する音響分析器で１０６とを備える。この音響分析器１０６は、音データを特徴パラメータ１０８に変換する。
【００３８】
音声認識装置１００は、さらに、Ａ／Ｄ変換器１０４の出力を受けて、音声の区間（単語の区間）を検出する音声区間検出器１１０と、特徴パラメータ１０８を受けて、マッチング処理の対象となる登録単語の候補を選択するための予備選択処理器１１２とを備える。ここで、予備選択処理器１１２は、上述したような、ＤＰマッチング法やＨＭＭマッチング法等での照合処理を簡易化した照合処理によって候補の予備選択を行なう。
【００３９】
音声認識装置１００は、さらに、予備選択処理器１１２の候補選択の結果と特徴パラメータとに基づいて、照合処理を行なうマッチング処理器１１４と、マッチング処理のための標準パターンを記憶する標準パターン記憶部１１５と、マッチング処理器１１４の照合の結果によって認識の判定を行なって認識結果１１８を出力する認識判定器１１６とを備える。
【００４０】
次に、音声認識装置１００の動作について説明する。
【００４１】
音声認識装置１００は、マイク１０４により入力された音声信号をＡ／Ｄ変換器１０４でデジタル信号の音データとする。Ａ／Ｄ変換器１０４から出力される音データは、フレームと呼ばれる数十ｍｓ単位の長さごとに音響分析器１０６に入力される。
【００４２】
音響分析器１０６で、デジタルの音データは、入力音声の特徴を表現するベクトル列の特徴パラメータ１０８に変換される。この特徴パラメータ１０８を、区間検出器１１０が音声区間と認識したフレームで、まず予備選択処理器１１２において照合処理をおこなって、単語の候補を選択する。この予備選択処理器１１２で行なう照合処理は、登録語彙それぞれに対して一様な重みで時系列で処理で行なう。ただし、照合するデータは、フレームの間隔を伸ばしたり、特徴パラメータのパラメータ数を削減したり、照合演算自体を簡略化したものを用いるような簡易化された照合処理を行なうものとする。
【００４３】
予備選択処理器１１２で、所定のしきい値以上のマッチング結果が得られて、認識候補としてあがった上位Ｍ候補に対して、マッチング処理器１１４で照合処理を行なう。
【００４４】
次に、マッチング処理器１１４の照合処理について説明する。
【００４５】
図５は、マッチング処理器１１４の照合処理を説明するためのフローチャートである。
【００４６】
図５を参照して、マッチング処理器１１４は、予備選択処理器１１２から入力されたＭ個の候補中から比較単語をＮ個（Ｎは予め定められた所定の自然数、Ｎ＜Ｍ）を選択する。変数ｎを１に、変数ｉを１に設定する（ステップＳ１００）。続いて、マッチング処理器１１４は、選択したＮ個の登録単語の相互の類似度チェックを行なう（ステップＳ１０２）。たとえば、特定話者の場合では、Ｎ個の単語を順次登録する段階でそれまでにすでに登録されている単語との照合を行ない、類似を計算しテーブル化しておき、テーブルを参照可能とする。
【００４７】
続いて、マッチング処理器１１４は、ステップＳ１０２で作成されたテーブルを参照して、類似度に依存して重み付けを決定する（ステップＳ１０４）。たとえば、類似度が高い登録フレームには、少ない重み付けをし、類似度の低い登録フレームには、大きい重み付けをする。すなわち、Ｎ個の登録単語について、相互に類似度の低いフレームほどマッチング処理で考慮される重みが大きくなるように設定する。
【００４８】
図６は、このようにして重み付けを行なうフレームを示す概念図である。
【００４９】
図６に示した例では、Ｎ個の登録パターンの共通な一部に重み付け、たとえば、他のフレームよりも小さな重み付けを行ない、照合処理を行なう。また、このとき重み付けの仕方として、フレーム単位に重み付けをする代わりに、登録されている特徴パラメータのパラメータごとに変えることでより、重み付けの効果を上げることができる。
【００５０】
再び、図５を参照して、マッチング処理器１１４は、入力された音声区間の特徴ベクトルを入力として受け（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０４において重み付けされた登録パターンと照合する処理を行なう（ステップＳ１０８）。変数ｉを１だけインクリメントして、変数ｉの値が最大値ＩＭａｘと等しくなければ処理をステップＳ１０８に復帰させ、変数ｉの値がＩＭａｘと等しくなれば、処理をステップＳ１１２へ移行させる。ステップＳ１１２では、変数ｎを１だけインクリメントして、変数ｎの値が値Ｎと等しくなければ処理をステップＳ１０８に復帰させ、値Ｎと等しくなれば、処理をステップＳ１００へ移行させる。
【００５１】
以上の処理をたとえば、Ｍ個の候補中のすべてのＮ個に対して、すなわちＭ！／｛（Ｍ−Ｎ）！Ｎ！｝回行なうことで、それぞれの認識の相互関係がわかり、認識判定器１１６にて認識結果１１８を出力する。
【００５２】
以上説明したようなマッチング処理器１１４の照合処理を行なうことで、それぞれ単語の特徴ある場所に重みをつける、あるいは、特徴のないところの重みを小さくするため、それぞれの照合の関係が出やすく、誤認識が起りにくくなる。
【００５３】
また、予備選択処理器１１２での候補選択をまず行なうことで、照合に要する時間を短縮し、認識に要する時間の増大を抑制することができる。
【００５４】
また、登録されている特徴パラメータのパラメータごとに重み付けを変えた場合は、一層の認識率向上の効果を上げることができる。
【００５５】
［実施の形態２］
図７は、本発明の実施の形態２の音声認識装置２００の構成を説明するための概略ブロック図である。
【００５６】
図７を参照して、音声認識装置２００の構成において、マイク１０２と、Ａ／Ｄ変換器１０４と、音響分析器で１０６と、区間検出器１１０と、標準パターン記憶部１１５とは、実施の形態１の音声認識装置１００の構成と基本的には同様である。
【００５７】
音声認識装置２００は、特徴パラメータ１０８を受けて、図１〜図３で説明したのと同様な照合処理を行ないつつ、入力データもしくは登録データ（標準パターンとして登録された登録語彙）に依存して分割された区間毎の照合結果を照合データバッファ１２０に保存する第１の照合処理器１２２を備える。第１の照合処理器１２２は、照合データバッファ１２０に区間ごとの照合結果データを保存する際に、最終照合順位も決定して照合データバッファ１２０に格納する。音声認識装置２００は、さらに、第１の照合処理器１２２における照合処理において照合順位がよかった上位のものに対して照合処理を行なう第２の照合処理器１２４と、第２の照合処理器の照合結果によって認識の判定を行なって、認識結果１１８を出力する認識判定器１１６とを備える。
【００５８】
次に、音声認識装置２００の動作について説明する。
【００５９】
実施の形態１の音声認識装置１００と同様に処理されて抽出された特徴パラメータ１０８を区間検出器１１０が音声区間と認識したフレームで、第１の照合処理器１２２で照合処理をおこなう。第１の照合処理器１２２では、図１〜図３で説明したのと同様な照合処理、すなわち、登録語彙それぞれに対して一様に時系列で照合する処理を行なう。ただし、入力データもしくは登録データに依存して照合結果を分割して、照合データバッファ１２０に保存する。
【００６０】
図８は、このようして照合結果を分割する概念を示す図である。すなわち、このときの分割方法の第１の例として、入力データに依存して、図８のように入力データを音響分析器１０６において、母音、子音区間に分割してそれぞれの区間ごとの照合データを照合データバッファ１２０に保存する。
【００６１】
あるいは、登録データに依存する場合の例としては、上記の入力データ時と同様に母音、子音といったまとまりを予め登録データに関連して作成し保存しておき、分割を行なっておくこともできる。
【００６２】
第１の照合処理器１２２は、このようにして分割したデータを照合データバッファ１２０に保存しつつ、照合処理を行ない、入力の最終フレームまで処理して、照合順位を仮決定する。
【００６３】
続いて、第２の照合処理器１２４は、仮決定した順位の上位Ｍ番目までを選択し、照合処理を行なう。
【００６４】
図９は、第２の照合処理器１２４における照合処理を説明するためのフローチャートである。
【００６５】
図９を参照して、第２の照合処理器１２４は、照合データバッファ１２０から入力されたＭ個の候補の中で、比較単語をＮ個選択する。変数ｎを１に、変数Ｊを１に設定する（ステップＳ２００）。
【００６６】
続いて、第２の照合処理器１２４は、選択したＮ個の登録単語の類似度チェックを行なう（ステップＳ２０２）。
【００６７】
続いて、第２の照合処理器１２４は、類似度に依存して第１の照合処理器１２２で分割した区間ごとに重み付けを決定する（ステップＳ２０４）。このときの重みの付け方としては、類似度が高い登録フレームが多く含まれている区間には、少ない重み付けをし、類似度の低い登録フレームが多く含まれている区間には、大きい重み付けをする。すなわち、たとえば、図８のように、分割した区間のある一部（図８中の斜線部分）に他の区間よりも、より大きな重み付けを行なう。
【００６８】
単語ｎのＪ番目の区間の照合データにステップＳ１０４で決定された重み付けを行なって、それまでの区間までの重み付けデータとの和をとる（ステップＳ２０６）。変数Ｊを１だけインクリメントして、変数Ｊの値が最大値ＪＭａｘと等しくなければ処理をステップＳ２０６に復帰させ、変数Ｊの値がＪＭａｘと等しくなれば、処理をステップＳ２１０へ移行させる。ステップＳ２１０では、変数ｎを１だけインクリメントして、変数ｎの値が値Ｎと等しくなければ処理をステップＳ２０６に復帰させ、値Ｎと等しくなれば、処理をステップＳ２００へ移行させる。
【００６９】
すなわち、ステップＳ２０６からＳ２１０の処理により、各区間の照合データに重み付けを行ないその和を取ることでＮ個の登録データ間の相互関係を導く照合結果を出力する。この処理をたとえば、Ｍ個の候補中のすべてのＮ個に対して、すなわちＭ！／｛（Ｍ−Ｎ）！Ｎ！｝回行なうことで、それぞれの認識の相互関係がわかり、認識判定器１１６にて認識結果１１８を出力する。
【００７０】
以上説明したとおり、実施の形態２の音声認識装置２００は、実施の形態１と同様に、候補となる登録単語のパターンの相互関係を用いて重み付けを行なってから認識判定処理を行なうので、認識の精度を上げることが可能である。
【００７１】
また、実施の形態１と比較し、相互関係を出力する計算では、区間の照合データを重み付けし、和を取るだけの処理となるので、詳細に照合処理を行なっていた実施の形態１よりも大幅に演算量を削減できる。
【００７２】
なお、以上説明した実施の形態１および２の照合処理は、ＤＰマッチング処理の場合を例として説明しているが、ＨＭＭ法の場合にも適用可能なものである。
【００７３】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】２つの時系列ＡおよびＢの対応を示す図である。
【図２】時間伸縮関数Ｆに対する傾斜制限を示す概念図である。
【図３】ＨＭＭ法における登録単語との照合の概念を示す図ある。
【図４】音声認識装置１００の構成を説明するための機能ブロック図である。
【図５】マッチング処理器１１４の照合処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】重み付けを行なうフレームを示す概念図である。
【図７】本発明の実施の形態２の音声認識装置２００の構成を説明するための概略ブロック図である。
【図８】照合結果を分割する概念を示す図である。
【図９】第２の照合処理器１２４における照合処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００７５】
１００  音声認識装置、１０２  マイク、１０４  Ａ／Ｄ変換器、１０６  音響分析器、１０８  特徴パラメータ、１１０  音声区間検出器、１１２  予備選択処理器、１１４  マッチング処理器、１１６  認識判定器、１１８  認識結果、１２０  照合データバッファ、１２２  第１の照合処理器、１２４  第２の照合処理器、２００  音声認識装置。
【図１】
2005091709.tif 000005
【図２】
2005091709.tif 000006
【図３】
2005091709.tif 000007
【図４】
2005091709.tif 000008
【図５】
2005091709.tif 000009
【図６】
2005091709.tif 000010
【図７】
2005091709.tif 000011
【図８】
2005091709.tif 000012
【図９】
2005091709.tif 000013