(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分散型音声認識プロセスにおける伝送エラーの影響を緩和する方法であって、前記分散型音声認識プロセスは、音声認識パラメータが第１の位置でのサンプリング時間フレームに対応するベクトルに配列され且つ第１の位置から送信された音声認識パラメータが音声認識デコーダにより処理するため第２の位置で受信される音声認識プロセスである、前記方法において、
各々が１つ又はそれより多い音声認識パラメータを含む、１つ又はそれより多いベクトルを受信するステップと、
前記ベクトルのうちの１つ又はそれより多くを含む、伝送エラーを被ったグループを識別するステップと、
前記音声認識デコーダへ送られるべきデータを処理するステップであって、前記識別されたグループにおける少なくとも１つの音声認識パラメータを前記音声認識デコーダにより異常として拒絶されるように選択されたデータと置換するステップを含み、前記識別されたグループにおける前記少なくとも１つの音声認識パラメータが前記音声認識デコーダにおいて実行されるバックエンド処理に使用されるデータの一部としての使用から除外されることを保証する、ステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記グループの各ベクトルの全ての音声認識パラメータが、バックエンド処理から除外される請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記の選択されたデータは、自然発話で生じる音声認識パラメータに含まれる値とは異なる値を有する１つ又はそれより多い音声認識パラメータを備える請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
前記音声認識パラメータが送信前に量子化を受け、且つ送信後に再構成を受け、
前記量子化は、前記音声認識パラメータが再構成を受け入れることができる可能性のある値の範囲に境界を定め、
前記の選択されたデータは、前記範囲に含まれない１つ又はそれより多い値を備える
請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
各量子化器が１対の音声認識パラメータについて演算処理する分割型ベクトル量子化技術を用いるステップと、
各量子化器の重心から少なくとも所定の量だけ移動されている１つ又はそれより多い値を備えるように前記の選択されたデータを選定するステップと
を含む請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記バックエンド処理は、前記の選択されたデータの代わりにデフォルト値を使うステップを備える請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
分散型音声認識プロセスにおける伝送エラーの影響を緩和する装置であって、前記分散型音声認識プロセスは、音声認識パラメータが第１の位置でのサンプリング時間フレームに対応するベクトルに配列され且つ第１の位置から送信された音声認識パラメータが音声認識デコーダにより処理するため第２の位置で受信される音声認識プロセスである、前記装置において、
各々が１つ又はそれより多い音声認識パラメータを含む、１つ又はそれより多いベクトルを受信する受信手段と、
前記ベクトルのうちの１つ又はそれより多くを含む、伝送エラーを被ったグループを識別する識別手段と、
前記音声認識デコーダへ送られるべきデータを処理するデータ処理手段であって、前記識別されたグループにおける少なくとも１つの音声認識パラメータを前記音声認識デコーダにより異常として拒絶されるように選択されたデータと置換して、前記識別されたグループにおける前記少なくとも１つの音声認識パラメータが前記音声認識デコーダにおいて実行されるバックエンド処理に使用されるデータの一部としての使用から除外されることを保証する、データ処理手段と
を備えることを特徴とする装置。
【請求項８】
前記データ処理手段は、前記グループの各ベクトルの全ての音声認識パラメータをバックエンド処理から除外するよう構成されている請求項７記載の装置。
【請求項９】
前記の選択されたデータは、自然発話で生じる音声認識パラメータに含まれる値とは異なる値を有する１つ又はそれより多い音声認識パラメータを備える請求項７又は８記載の装置。
【請求項１０】
送信前に前記音声認識パラメータを量子化する量子化手段と、送信後に前記音声認識パラメータを再構成する再構成手段とを含み、
前記量子化は、前記音声認識パラメータが再構成を受け入れることができる可能性のある値の範囲に境界を定め、
前記の選択されたデータは、前記範囲に含まれない１つ又はそれより多い値を備える
請求項７から９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
前記量子化手段は、各量子化器が１対の音声認識パラメータについて演算処理する分割型ベクトル量子化を実行するよう構成され、
前記の選択されたデータは、各量子化器の重心から少なくとも所定の量だけ移動されている１つ又はそれより多い値を備える
請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
前記音声認識デコーダは、前記の選択されたデータの代わりにデフォルト値を使う手段を備える請求項７から１１のいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［発明の分野］
本発明は、分散型音声認識システムにおいて伝送エラーの影響を緩和する方法に関する。本発明はまた、分散型音声認識システムにおいて伝送エラーの影響を緩和する装置に関する。本発明は、音声認識パラメータが無線通信リンクを介して送信されるとき音声認識パラメータに影響を与える伝送エラーの影響を緩和するのに適しているが、それに限定されるものではない。
【０００２】
［発明の背景］
音声認識は、発話からの音、単語の部分、単語、又は句を自動的に認識するプロセスである。そのようなプロセスは、人と機械の間のインターフェースとして、スイッチ、キーボード、マウス等々のようなより共通に使用のツールを用いることに加えて、又はその代わりに、用いられることができる。また、音声認識プロセスを用いて、情報を、ある話された通信又はメッセージから自動的に検索することができる。
【０００３】
自働音声認識のための様々な方法が発展してきており、そして依然改良されつつある。ある方法は発見的戦略を用いた拡張された知識に基づいており、他のものは統計モデルを採用している。
【０００４】
典型的な音声認識プロセスにおいては、処理されるべき音声は、サンプリング時間フレームの過程で、ある一定回数サンプリングされる。典型的なプロセスにおいては、音声は、８−２０ＫＨｚの範囲でのあるレート（速度）でサンプリングされ得て、そして１秒当たり５０から１００サンプリング・フレームのオーダであり得る。サンプリングされた値は、アルゴリズムを用いて処理されて、音声認識パラメータを与える。例えば、１つのタイプの音声認識パラメータは、メル・ケプストラム係数（ｍｅｌ  ｃｅｐｓｔｒａｌ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）として知られている係数から成る。そのような音声認識パラメータは、ベクトルの形式で配列され（これはまたアレイとして知られている。）、それは、ある程度の順序で配列されたパラメータの複数のグループ又は複数の組と考えることができる。サンプリング・プロセスは、更なるサンプリング・時間フレームに対して繰り返される。典型的なフォーマットは、各サンプリング時間フレームの間に生成される１つのベクトルのためである。
【０００５】
上記のパラメータ化（ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｓａｔｉｏｎ）及びベクトル形式に置くことは、音声認識プロセスのフロントエンド演算（ｆｒｏｎｔ−ｅｎｄ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）と呼ぶことができるものを構成する。次いで、ベクトルに配列された前述の音声認識パラメータは、音声認識プロセスのバックエンド演算（ｂａｃｋ−ｅｎｄ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）と呼ぶことができる演算の音声認識技術に従って分析される。フロントエンド・プロセス及びバックエンド・プロセスが同じ位置で又は同じ装置で実行される音声認識プロセスにおいては、フロントエンドからバックエンドへ通される際に、音声認識パラメータに導入されるエラーの尤度は最小である。
【０００６】
しかしながら、分散型音声認識プロセスとして知られているプロセスにおいて、音声認識プロセスのフロントエンド部分は、バックエンド部分から遠く離れて実行される。音声が、サンプリングされ、そしてパラメータ化され、そして音声認識パラメータが、ベクトルに第１の位置で配列される。音声認識パラメータは、量子化され、次いで、例えば、確立された通信システムの通信リンクを介して第２の位置に送信される。多くの場合、第１の位置は、遠隔の端末であろうし、そして第２の位置は、中央処理ステーションであろう。次いで、受信された音声認識パラメータは、音声認識技術に従って第２の位置で分析される。
【０００７】
多くのタイプの通信システムにおける多くのタイプの通信リンクは、分散型音声認識プロセスにおける使用のためと考えることができる。一例は、従来の無線通信システム、例えば公衆交換電話ネットワークである。別の例は、無線通信システム、例えばＴＥＴＲＡである。別の例は、セルラ無線通信システムである。適用可能なセルラ通信システムの一例は、移動通信システム用グローバル（ＧＳＭ）システムであり、そして別の例は、現在標準化中である汎用移動通信システム（ＵＭＴＳ）のようなシステムである。
【０００８】
任意の通信システムにおける任意の通信リンクの使用は、音声認識パラメータが第１の位置から第２の位置へ通信リンクを介して送信されるときエラーがその音声認識パラメータに導入されるであろう可能性を起こす。
【０００９】
通信システムにおいてエラー検出技術を設け、それにより送信される情報の所与の部分にエラーが存在することは検出可能であることは知られている。１つの周知の技術は、巡回冗長コーディングである。
【００１０】
エラーの存在が検出されるとき、異なる緩和技術を採用して、エラーの影響を、送信された情報の性質に従って低減する。他の形式の情報の送信中に生じるエラーの影響を低減する技術は、分散型音声認識プロセスにおける伝送エラーの影響を低減するのに必ずしも適応されていない。これは、パラメータが受けている特化された音声認識技術のためであり、従って、分散型音声認識プロセスにおいて伝送エラーの影響を緩和する手段を提供することが望ましい。
公開された英国特許出願ＧＢ−Ａ−２３４３７７７の従来技術は、分散型音声認識システムにおけるエラーの緩和に関する。その方法は、伝送エラーを被った１つまたはそれより多いベクトルを備えるグループを識別する。一実施形態においては、全体のベクトルは、置換されるベクトルに対して受け取り順序で最も近いエラーの無い前のベクトル又はエラーの無い後続のベクトルのうちのいずれかのコピーにより置換される。
【００１１】
［発明の概要］
本発明は、分散型音声認識プロセスにおいて伝送エラーの影響を低減する手段を提供する。
本発明の一局面に従って、請求項１に記載されるように、分散型音声認識システムにおいて伝送エラーの影響を緩和する方法が提供される。
本発明の別の局面に従って、請求項８に記載されるように、分散型音声認識システムにおいて伝送エラーの影響を緩和する装置が提供される。
【００１２】
ある実施形態において、バックエンド・デコーダに送られるべきデータは、エラーを被ったと識別された少なくとも１つの音声認識パラメータを、音声認識デコーダにより異常として拒絶されるように選択されたデータと置換することにより処理される。
そのような実施形態は、バックエンド・コードを変える必要性を回避しながら、音声認識バックエンド・デコーダの動作に依拠する伝送エラーの影響を緩和する手段を提供する。
分散型音声認識プロセスにおいて伝送エラーの影響を低減する代替技術は、受信されたパラメータの中のエラーを検出し、そしてエラーが検出されたとき音声認識バックエンド・デコーダに信号で知らせるようにする。しかしながら、これは、そのような信号に基づいて動作するよう適合されるべきバックエンドを必要とするであろう。実際に、これは、バックエンド・コードを変える必要性をもたらすであろう。
【００１３】
本発明の更なる局面が、従属請求項に記載されている。
本発明は、分散型音声認識プロセスにおいて伝送エラーの影響を緩和する。追加の特別な利点は、以下の記載及び図面から明らかである。
【００１４】
［発明の実施形態の説明］
図１は、本発明の一実施形態において使用の分散型音声認識用装置を概略的に示す。その装置は一般的に、図２を特に参照して以下により詳細に説明されるようにサンプリングされた音声信号に基づいて音声認識パラメータを発生するフロントエンド処理手段１を備える。フロントエンド処理手段１の出力は送信手段２に接続されている。なお、その送信手段２は、音声認識パラメータについて演算処理し、且つそのパラメータを他の必要な情報と一緒に通信リンクを介して遠隔の位置に送信するよう構成されている。本出願の導入部において述べたように、多くのタイプの通信リンクを用いることができるが、しかし本発明は移動通信システムに用いられるであろうことを特に想定している。
【００１５】
遠隔の位置で、通信ネットワークを介して送信された信号は受信手段３により受信される。なお、その受信手段３は、送信されたデータを伝送エラー検出手段４に伝達するよう構成され、その伝送エラー検出手段４は、それらが通信ネットワークを通る際に伝送エラーを被ったいずれの音声認識パラメータを識別するよう構成されている。伝送エラー検出手段４はデータ処理手段５に接続され、そのデータ処理手段５は、いずれの音声認識パラメータと関連したデータを、伝送エラーを被ったと識別されたいずれの音声認識パラメータと置換するよう構成されている。データ処理手段５は、バックエンド処理手段６に接続される。なお、そのバックエンド処理手段６は、受信された音声認識パラメータについて演算処理して、分散型音声認識プロセスを完了するよう構成されているデコーダを備える。
【００１６】
分散型音声認識プロセスは、以下でより詳細に考察される。
本発明の実施形態が適用される分散型音声認識プロセスにおいて、音声認識パラメータは、図２に概略的に示されるようにサンプリング時間フレームに対応するベクトルに配列されている。
【００１７】
処理されるべき音声信号１１０の一部分が図２に示されている。音声信号１１０は、実際にはそれが非常に一層複雑な一連のサンプル値から成るので、非常に単純化された形式で示されている。
【００１８】
図２に、サンプリング時間フレームのうちの第１のサンプリング時間フレーム１２１、第２のサンプリング時間フレーム１２２、第３のサンプリング時間フレーム１２３及び第４のサンプリング時間フレーム１２４が示されているが、そのサンプリング時間フレームは、図２に示されるように、音声信号に課される。以下で説明される実施形態においては、１秒当たり１００個のサンプリング時間フレームが存在する。音声信号は、各サンプリング時間フレームの過程で繰返しサンプリングされる。
【００１９】
以下で説明される実施形態においては、音声認識プロセスは、１４個の音声認識パラメータの全部が採用されている音声認識プロセスである。これらのパラメータの最初の１２個は、その最初の１２個の静的メル・ケプストラム係数、即ち次式のとおりである。
【００２０】
【数１】
ｃ（ｍ）＝［ｃ1（ｍ），ｃ2（ｍ），…，ｃ12（ｍ）］T
【００２１】
ここで、ｍはサンプリング時間フレーム番号であることを示す。用いられた１３番目の音声認識パラメータは、ゼロ番目のケプストラム係数、即ち、ｃ0（ｍ）である。用いられた１４番目の音声認識パラメータは、対数エネルギ項、即ちｌｏｇ［Ｅ（ｍ）］である。音声認識プロセスにおけるこれらの係数及びそれらの使用の詳細は、当該技術において周知であり、そこで、ここでは更なる説明を必要としない。更に、本発明は、音声認識パラメータを形成するケプストラム係数の他の組み合わせを用いて、更にまたケプストラム係数以外の音声認識パラメータの他の選定又はスキームを用いて、実行されることができる。
【００２２】
各サンプリング時間フレームに対する１４番目の音声認識パラメータは、図２に示されるように、対応するベクトル（これはまたアレイとして知られている。）に配列され、又はフォーマットされる。ベクトル１３１はサンプリング時間フレーム１２１に対応し、ベクトル１３２はサンプリング時間フレーム１２２に対応し、ベクトル１３３はサンプリング時間フレーム１２３に対応し、ベクトル１３４はサンプリング時間フレーム１２４に対応する。１つのそのようなベクトルは一般的に次式のように表される。
【００２３】
【数２】
0005122716.tif 000002
【００２４】
音声認識パラメータは、第１の位置から第２の位置に送信される前に処理される。以下に説明される実施形態において、これは次のように実行される。ベクトル１３１からのパラメータが量子化される。これは、ベクトルを分割型ベクトル量子化器（ｓｐｌｉｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｑｕａｎｔｉｚｅｒ）を用いて直接量子化することにより実行される。係数は対になるようグループ化され、そして各対は、そのそれぞれの対に対して予め決定されたベクトル量子化（ＶＱ）コードブックを用いて量子化される。次いで、その結果生じたインデックス値のセットを用いて、音声フレームを表す。フロントエンド・パラメータによる係数を対にしたものが、各対に対して用いられたコードブックの大きさと一緒に表１に示されている。
【００２５】
【表１】
0005122716.tif 000003
【００２６】
最も近いＶＱ重心が、重み付けされたユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｉａｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）を用いて見つけられて、インデックスを決定する。即ち、
【００２７】
【数３】
0005122716.tif 000004
【００２８】
ここで、ｑji,i+1はコードブックＱi,i+1におけるｊ番目のコードベクトル（ｃｏｄｅｖｅｃｔｏｒ）を示し、Ｎi,i+1はコードブックの大きさであり、Ｗi,i+1はコードブックＱi,i+1に対して適用されるべき（最大限の同一性（ｐｏｓｓｉｂｌｙ  ｉｄｅｎｔｉｔｙ））重みマトリクスであり、ｉｄｘi,i+1はベクトル
【００２９】
【数４】
［ｙi（ｍ），ｙi+1（ｍ）］T
を表すため選定されたコードブック・インデックスを示す。
【００３０】
次いで、生成されるインデックスは、４４ビットの形式で表される。これらの４４ビットは、ビット・ストリーム・フレーム１５０の、図２における参照番号１４１により示されるように、最初の４４スロットの中に置かれている。次のベクトル、即ちベクトル１３２に対して生成された対応の４４ビットは、ビット・ストリーム・フレーム１５０の、図２における参照番号１４２により示されるように、次の４４スロットの中に置かれている。ビット・ストリーム・フレーム１５０の残りのビットは、図２における参照番号１４６により示されるように、巡回冗長コードの４ビットから成り、それら４ビットの値は、ビット・ストリーム・フレーム１５０の８８個の先行ビットの全体に対して、エラー検出を既知の要領で与えるように決定される。同様に、ベクトル１３３から与えられる４４ビットは、第２のビット・ストリーム・フレーム１５５の、図２における参照番号１４３により示されるように、最初の４４スロットの中に置かれている。また、次のベクトル、即ちベクトル１３４に対して生成された対応の４４ビットは、ビット・ストリーム・フレーム１５５の、図２における参照番号１４４により示されるように、次の４４スロットの中に置かれている。ビット・ストリーム・フレーム１５５の残りのビットは、図２における参照番号１４８により示されるように、巡回冗長コードの４ビットから成る。この配列が、後続のベクトルに対して繰り返される。ビット・ストリーム・フレームの前述のフォーマットにおいて２つのベクトルからのビット・データは、単一の組み合わされたビット・ストリーム・フレームに配列されるが、この前述のフォーマットは、単に例示である。例えば、各ベクトルのデータは、代わりに、それ自身のエラー検出ビットを含む単一のビット・ストリーム・フレームに配列されることができるであろう。同様に、１ビット・ストリーム・フレーム当たりのスロット数は単なる例示である。前述のベクトル圧縮技術は単なる例示であることに留意すべきである。
【００３１】
いずれの混乱を避けるため、前述のビット・ストリーム・フレームは、データが第１の位置から第２の位置に伝送される通信システムの通信リンクを介するビット・ストリーム・データの伝送に用いられる伝送フレーム、例えば、本明細書で説明される実施形態において採用されている通信システムであるＧＳＭセルラ無線通信システムの時分割多元接続（ＴＤＭＡ）時間フレームと混同されるべきでないことを指摘しておく。本例においては、第１の位置は遠隔ユーザ局から成り、そして第２の位置、即ち受信位置は、中央化された処理局から成り、その中央化された処理局は、例えばセルラ通信システムの基地局に配置されることができる。従って、本明細書で説明される実施形態においては、音声認識パラメータは、第１の位置と第２の位置との間で無線通信リンクを介して伝送される。しかしながら、第１の位置及び第２の位置の性質は、想定している通信システムのタイプ、及びその中の分散型音声認識プロセスの構成に依存するであろう。
【００３２】
ビット・ストリーム・フレームは、第２の位置で受信された後にその第２の位置でそれらビット・ストリーム・フレームの送信フォーマットから再構成される。
こうして、分散型音声認識プロセスが上記で説明され、その分散型音声認識プロセスにおいて音声認識パラメータが、サンプリング時間フレームに対応するベクトルに配列され、そして上記の音声認識パラメータは、第１の位置から送信されて第２の位置で受信される。この実施形態に従ってそのような音声認識プロセスにおける伝送エラーの影響を低減する方法は、図３のプロセス・フロー・チャート２００に示されている。図３を参照すると、機能ボックス２１０は、伝送エラーを被った上記ベクトルの１つ又はそれより多くのベクトルを備えるグループを識別するステップを示す。この実施形態においては、エラー検出は、既知の巡回冗長コード方法を用いて、１４６，１４８のような４つの巡回冗長コーディング・ビットをそれぞれのビット・ストリーム・フレーム１５０，１５５と比較することにより実行される。これは、この例においては、伝送エラーを被ったいずれの単一のビット・ストリーム・フレームを識別するであろう。従って、この例においては、識別されたグループのベクトルは、２つのベクトル、即ち、上記単一のビット・ストリーム・フレームからの対のベクトルから成る。別の例においては、エラー検出手段を有する各ビット・ストリーム・フレームが唯１つのベクトルを含むとすれば、識別されたグループのベクトルは、単一のベクトルであろう。何個のベクトルがそのような識別されたグループ内にあるかを決定する正確な形式及び技術的理由は、ベクトルがビット・ストリーム内に配列された様々な方法、及び更にエラー検出方法がそれに加えて課された仕方に依存するであろうことが認められるべきである。特に、この実施形態で採用された巡回冗長コーディング以外のエラー検出方法は、識別されたグループに他の数のベクトルを与えるであろう。また、いずれの所与のビット・ストリーム配列に対して、エラー情報を処理する仕方の補助的設計選定がまた、識別されたグループにおけるベクトルの数を決定する役割を果たすことができる。例えば、この実施形態を参照して、たとえエラー検出手段がエラーをより狭く検出することが物理的に出来たとしても、ビット・ストリーム・フレームのバッチがエラーを含むかどうかのみを考慮することが、処理パワーを保存する理由のため判断されることができるであろう。
【００３３】
音声認識パラメータは、前述のベクトル量子化手順の逆バージョンを実行することによりビット・ストリーム・フレームから検索される。より詳細には、インデックスは、ビット・ストリームから抽出され、そしてこれらのインデックスを用いて、ベクトルが、次の形式で再構成される。
【００３４】
【数５】
0005122716.tif 000005
【００３５】
機能ボックス２２０は、この実施形態の次のステップ、即ち以下でより詳細に説明されるように、識別されたグループのベクトルの中の１つ又はそれより多い音声認識パラメータを異常データと置換するステップを示す。この実施形態においては、様々な処理ステップの順序は、１つ又はそれより多くの音声認識パラメータを異常データと置換する前に、受信された音声認識パラメータの全てがビット・ストリーム・フレームから検索され、そして一時的に格納されるように実行される。しかしながら、１つ又はそれより多くの音声認識パラメータは、もう一つの選択肢として、新しく導入された置換音声認識パラメータを含む音声認識パラメータをビット・ストリーム・フォーマットから実際に物理的に検索する前に、ビット・ストリーム情報を対応する方法で変えることにより置換されることができるであろうことが注目される。
【００３６】
当業者に周知であるように、バックエンド処理を実行するため用いられる音声認識デコーダは典型的には、サンプリング時間フレームに対応する音声認識パラメータのベクトルが受信され、且つこれがそのフレームをデコーダのワード・モデルに対して比較するとき異常に高いコスト（ｃｏｓｔ）を与える場合、そのフレーム（即ちパラメータのベクトル）はデコーダにより拒絶されるように配列される。従って、典型的には、音声認識デコーダは、フレームと関連したスコア又は確率をデフォルト値と置換するであろう。従来のバックエンド音声認識デコーダは一般的に、この能力を与えられて、フレームを拒絶して、雑音のバーストによりひどく歪まされるフレームに対処する。本発明においては、異常又は非音声のようなフレームを拒絶するバックエンド音声認識デコーダのこの能力は、伝送エラーの影響を緩和するため利用される。従って、このシステムは、伝送エラーを処理するためバックエンド音声認識デコーダに適合することが不必要になり、従ってバックエンド・コードを変える必要性を回避する利点を有する。同時に、より能動的なエラー訂正技術を用いることにより音声認識プロセスに悪影響を及ぼす機会が避けられる。
【００３７】
前述したように、この実施形態においては、一旦ビット・ストリーム・フレーム１５０，１５５が伝送エラーを被ったことが識別されてしまうと、２つの関連したベクトル１３１，１３２；１３３，１３４のいずれかにおける音声認識パラメータのうちの１つ又はそれより多くのものが伝送エラーを受けたことが知られる。この実施形態においては、識別されたグループの２つのベクトルにおける音声認識パラメータの全てが、１組の事前計算された値により置換される。なお、その１組の事前計算された値は、それらが自然の発話で生じるであろういずれのものから大きな距離離れており、従ってバックエンド・デコーダにより異常として拒絶されるであろうように選択されたものである。従って、前述のように、バックエンド・コーダ（バックエンド符号器）はデフォルト・スコアを代用し、そして誤ったデータが音声認識プロセスに影響を及ぼす機会を避ける。
【００３８】
前述のベクトル量子化プロセスにおいて、ベクトル量子化器は、ケプストラム・パラメータの対について演算処理する。このプロセスは、各ベクトル量子化器が前述のベクトル認識プロセス中にケプストラム・パラメータのそれぞれの対に対して復号されることができる有り得る値の範囲の境界を定める（ｂｏｕｎｄ）。この実施形態においては、この事実を用いて、異常データを選択する。許可された範囲の外にあり且つ量子化器の重心の全てからあるスレッショルド距離より大きく離れている、各ケプストラム・パラメータに対する代替値が決定される。その結果、これは、これらの代替の事前計算された値を含むフレーム、即ちパラメータのベクトルの受け取りの際、バックエンド・デコーダは、非常に高いコストを登録し、そして前述のようにデフォルト・スコアを優先してこのフレームを拒絶するであろう。
【００３９】
この実施形態においては、各ビット・ストリーム・フレーム１５０，１５５は２つのベクトルを含み、そしてエラー検出技術は、検出された伝送エラーがベクトルの両方と関連付けされるようにする。従って、ケプストラム・パラメータに対する計算された代替値は、そのビット・ストリーム・フレーム１５０，１５５が伝送エラーを被ったことが決定されるとき両方のベクトルにおいて置換される。しかしながら、前述したように、様々なエラー検出技術を用いる場合、１つのベクトルの中のケプストラム・パラメータを置換することのみが必要であり得て、又は非常に多数のベクトルにおけるパラメータを置換することが必要になり得る。
【００４０】
前述の実施形態のケースにおいては、前述のデータ処理ステップは、モトローラからのデバイスのＤＳＰ５６ｘｘｘ（登録商標）ファミリから選択されたデバイスのようなプログラム可能なディジタル信号処理デバイスにより実行される。代替として、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を用いることができる。他の可能性も存在する。例えば、無線受信機と、バックエンド音声認識プロセッサの一部を形成するコンピュータ・システムとの間をインターフェースするインターフェース・ユニットを採用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１は、本発明に従った分散型音声認識用装置の概略図である。
【図２】  図２は、分散型音声認識プロセスで用いられるサンプリング時間フレームに対応するベクトルに配列された音声認識パラメータの概略図である。
【図３】  図３は、本発明の一実施形態のプロセス・フロー・チャートである。
【図１】
0005122716.tif 000006
【図２】
0005122716.tif 000007
【図３】
0005122716.tif 000008