(57)【要約】【課題】音声認識精度の劣化を招くことなく、音響特徴量を圧縮することができる。しかし、音声の局所的な性質，音声の種類，符号伝達の際の伝送状況や認識タスクの困難さを考慮することなく、常に同一の方式にしたがって音響特徴量の信号圧縮を行っているので、音響特徴量を必ずしも十分に圧縮することができないなどの課題があった。【解決手段】音響特徴量算出部２２により抽出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する方式決定部２３を設けるように構成した。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声を分析して音響特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する方式決定手段と、上記方式決定手段により決定された情報圧縮方式にしたがって当該音響特徴量を信号圧縮する信号圧縮手段と、上記方式決定手段により決定された量子化・符号化方式にしたがって当該音響特徴量の量子化及び符号化を行う量子化・符号化手段とを備えた音響処理装置。
【請求項２】
方式決定手段は、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量を参照して、その音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定することを特徴とする請求項１記載の音響処理装置。
【請求項３】
方式決定手段は、出力伝送路の回線状況を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定することを特徴とする請求項１記載の音響処理装置。
【請求項４】
方式決定手段は、入力音声の認識困難度を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定することを特徴とする請求項１記載の音響処理装置。
【請求項５】
符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別する方式判別手段と、上記方式判別手段により判別された量子化・符号化方式に対応する復号化・逆量子化方式にしたがって当該音響特徴量の復号化及び逆量子化を行う復号化・逆量子化手段と、上記方式判別手段により判別された情報圧縮方式に対応する情報復元方式にしたがって当該音響特徴量の信号圧縮を解除する圧縮解除手段と、上記圧縮解除手段から出力された音響特徴量を標準パタンと照合する照合手段とを備えた照合処理装置。
【請求項６】
入力音声を分析して音響特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する出力対象判定手段と、上記出力対象判定手段の判定結果が当該音響特徴量を出力対象に含める旨を示す場合、所定の情報圧縮方式にしたがって当該音響特徴量を信号圧縮する信号圧縮手段と、上記出力対象判定手段の判定結果が当該音響特徴量を出力対象に含める旨を示す場合、所定の量子化・符号化方式にしたがって当該音響特徴量の量子化及び符号化を行う量子化・符号化手段とを備えた音響処理装置。
【請求項７】
出力対象判定手段は、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量の変動量が基準変動量より小さい場合、その音響特徴量を出力対象に含めず、その音響特徴量の変動量が基準変動量より大きい場合、その音響特徴量を出力対象に含める旨の判定を行うことを特徴とする請求項６記載の音響処理装置。
【請求項８】
出力対象判定手段は、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量が無音状態であるとき、その音響特徴量を出力対象に含めず、その音響特徴量が有音状態であるとき、その音響特徴量を出力対象に含める旨の判定を行うことを特徴とする請求項６記載の音響処理装置。
【請求項９】
符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定する包含判定手段と、上記包含判定手段の判定結果が含まれている旨を示す場合、所定の復号化・逆量子化方式にしたがって当該音響特徴量の復号化及び逆量子化を行う復号化・逆量子化手段と、上記包含判定手段の判定結果が含まれている旨を示す場合、所定の情報復元方式にしたがって当該音響特徴量の信号圧縮を解除する圧縮解除手段と、上記包含判定手段の判定結果が含まれている旨を示す場合、上記圧縮解除手段から出力された音響特徴量を標準パタンと照合し、上記包含判定手段の判定結果が含まれていない旨を示す場合、他の音響特徴量に係る照合結果を流用する照合手段とを備えた照合処理装置。
【請求項１０】
入力音声を分析して音響特徴量を抽出すると、その音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定し、その情報圧縮方式にしたがって当該音響特徴量を信号圧縮するとともに、その量子化・符号化方式にしたがって当該音響特徴量の量子化及び符号化を行う音響処理方法。
【請求項１１】
符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別すると、その量子化・符号化方式に対応する復号化・逆量子化方式にしたがって当該音響特徴量の復号化及び逆量子化を行うとともに、その情報圧縮方式に対応する情報復元方式にしたがって当該音響特徴量の信号圧縮を解除し、その音響特徴量を標準パタンと照合する照合処理方法。
【請求項１２】
入力音声を分析して音響特徴量を抽出すると、その音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定し、その判定結果が当該音響特徴量を出力対象に含める旨を示す場合、所定の情報圧縮方式にしたがって当該音響特徴量を信号圧縮するとともに、所定の量子化・符号化方式にしたがって当該音響特徴量の量子化及び符号化を行う音響処理方法。
【請求項１３】
符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定し、その判定結果が含まれている旨を示す場合、所定の復号化・逆量子化方式にしたがって当該音響特徴量の復号化及び逆量子化を行うとともに、所定の情報復元方式にしたがって当該音響特徴量の信号圧縮を解除して、その音響特徴量を標準パタンと照合し、その判定結果が含まれていない旨を示す場合、他の音響特徴量に係る照合結果を流用する照合処理方法。
【請求項１４】
入力音声を分析して音響特徴量を抽出する特徴量抽出処理手順と、上記特徴量抽出処理手順により抽出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する方式決定処理手順と、上記方式決定処理手順により決定された情報圧縮方式にしたがって当該音響特徴量を信号圧縮する信号圧縮処理手順と、上記方式決定処理手順により決定された量子化・符号化方式にしたがって当該音響特徴量の量子化及び符号化を行う量子化・符号化処理手順とをコンピュータに実行させるための音響処理プログラム。
【請求項１５】
符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別する方式判別処理手順と、上記方式判別処理手順により判別された量子化・符号化方式に対応する復号化・逆量子化方式にしたがって当該音響特徴量の復号化及び逆量子化を行う復号化・逆量子化処理手順と、上記方式判別処理手順により判別された情報圧縮方式に対応する情報復元方式にしたがって当該音響特徴量の信号圧縮を解除する圧縮解除処理手順と、上記圧縮解除処理手順から出力された音響特徴量を標準パタンと照合する照合処理手順とをコンピュータに実行させるための照合処理プログラム。
【請求項１６】
入力音声を分析して音響特徴量を抽出する特徴量抽出処理手順と、上記特徴量抽出処理手順により抽出された音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する出力対象判定処理手順と、上記出力対象判定処理手順の判定結果が当該音響特徴量を出力対象に含める旨を示す場合、所定の情報圧縮方式にしたがって当該音響特徴量を信号圧縮する信号圧縮処理手順と、上記出力対象判定処理手順の判定結果が当該音響特徴量を出力対象に含める旨を示す場合、所定の量子化・符号化方式にしたがって当該音響特徴量の量子化及び符号化を行う量子化・符号化処理手順とをコンピュータに実行させるための音響処理プログラム。
【請求項１７】
符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定する包含判定処理手順と、上記包含判定処理手順の判定結果が含まれている旨を示す場合、所定の復号化・逆量子化方式にしたがって当該音響特徴量の復号化及び逆量子化を行う復号化・逆量子化処理手順と、上記包含判定処理手順の判定結果が含まれている旨を示す場合、所定の情報復元方式にしたがって当該音響特徴量の信号圧縮を解除する圧縮解除処理手順と、上記包含判定処理手順の判定結果が含まれている旨を示す場合、上記圧縮解除処理手順から出力された音響特徴量を標準パタンと照合し、上記包含判定処理手順の判定結果が含まれていない旨を示す場合、他の音響特徴量に係る照合結果を流用する照合処理手順とをコンピュータに実行させるための照合処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力音声を音響処理して伝送する音響処理装置、音響処理方法及び音響処理プログラムと、符号化信号を照合処理して音声認識結果を出力する照合処理装置、照合処理方法及び照合処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
図１５は例えば“Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ”，Ｇ．Ｎ．Ｒａｍａｓｗａｍｙ，Ｐ．Ｓ．Ｇｏｐａｌａｋｒｉｓｈｎａｎ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＣＡＳＳＰ−９８），ＰＰ．９７７−９８０，１９９８に示された従来の音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図であり、図において、１は認識対象の音声信号を入力し、その音声信号をＡ／Ｄ変換する音声入力部、２は音声入力部１から出力されたディジタルの音声信号を一定時間周期毎にフレームに区切って分析し、その音声信号の音声的な特徴を表す音響特徴量を算出する音響特徴量算出部である。
【０００３】
３は所定の情報圧縮方式にしたがって当該音響特徴量を信号圧縮する音響特徴量圧縮部、４は量子化テーブル、５は量子化テーブル４を参照しながら、所定の量子化・符号化方式にしたがって当該音響特徴量の量子化及び符号化を行う量子化・符号化部、６は量子化・符号化部５により符号化された音響特徴量を照合処理装置に送信する符号出力部である。
【０００４】
１１は音響処理装置から送信された符号化信号である音響特徴量を入力する符号入力部、１２は量子化テーブル、１３は量子化テーブル１２を参照しながら、所定の復号化・逆量子化方式にしたがって当該音響特徴量の復号化及び逆量子化を行う復号化・逆量子化部、１４は所定の情報復元方式にしたがって当該音響特徴量の信号圧縮を解除し、元の音響特徴量を復元する音響特徴量復元部、１５は認識対象を構成する単位の音響特徴量の性質を示す標準パタン、１６は言語辞書、１７は音響特徴量復元部１４により復元された音響特徴量を標準パタン１５及び言語辞書１６と照合する照合部、１８は照合部１７による音声の認識結果を出力する認識結果出力部である。
なお、図１６は音響処理装置の処理内容を示すフローチャート、図１７は照合処理装置の処理内容を示すフローチャートである。
【０００５】
次に動作について説明する。
まず、音響処理装置の音声入力部１は、認識対象の音声信号Ｓを入力すると、その音声信号ＳをＡ／Ｄ変換する（ステップＳＴ１）。
Ｓ＝［ｓ（１），・・・，ｓ（Ｎ）］                      （１）
【０００６】
音響特徴量算出部２は、音声入力部１がディジタルの音声信号Ｓを出力すると、その音声信号Ｓを一定時間周期毎にフレームに区切って分析し、その音声信号Ｓの音声的な特徴を表す音響特徴量を算出する（ステップＳＴ２）。
即ち、分析周期をＴサンプルとする場合、標本数Ｎの音声信号Ｓを、ｎ＝Ｎ＝Ｔであるｎフレームの音響特徴量ベクトルの時系列Ｃに変換する。
Ｃ＝［ｃ（１），・・・，ｃ（ｎ）］                      （２）
【０００７】
ここで、音声認識に用いる音響特徴量の詳細は、“「音声認識の基礎（上，下）」Ｌ．Ｒ．Ｒａｂｉｎｅｒ，Ｂ．Ｈ．Ｊｕａｎｇ（古井監訳），１９９５年１１月，ＮＴＴアドバンステクノロジ（文献１）”の上巻で詳細に説明されている。
例えば、音響特徴量として、メルＦＦＴケプストラムを用いることができる。メルＦＦＴケプストラムとは、音声の短時間対数スペクトルをメル尺度と呼ばれる人間の聴覚特性に合わせた周波数スケールに置き換えて、逆フーリエ変換したものである。
【０００８】
音響特徴量圧縮部３は、音響特徴量算出部２が音響特徴量を算出すると、所定の情報圧縮方式にしたがって音響特徴量を信号圧縮する（ステップＳＴ３）。
即ち、予め設定したＫ次の線形予測係数Ａ＝［ａ（１），・・・，ａ（ｋ）］を用いて、音響特徴量ベクトル時系列Ｃから予測残差ベクトル時系列Ｖを求める。ここで、予測残差ベクトル時系列Ｖは式（３）のように表すことができる。
Ｖ＝［ｖ（１），・・・，ｖ（ｎ）］                      （３）
【０００９】
また、時刻ｔにおける予測残差の算出は、式（４）のように表すことができる（ｔが１未満のとき、ｃ（ｔ）＝０と仮定する）。
【数１】
2007179072.tif 000003
例えば、単純な隣接フレーム間の差分をとる場合、Ｋ＝１であり、Ａ＝［−１］と表せる。この処理により得られる予測残差ベクトル時系列Ｖ（ｔ）は、音声特徴量の変化が連続的であることから元のｃ（ｔ）よりも分散を小さくすることができる。その結果、後段のベクトル量子化・符号化処理において符号長を短くすることが可能となる。
【００１０】
量子化・符号化部５は、音響特徴量圧縮部３が音響特徴量を信号圧縮すると、量子化テーブル４を参照しながら、所定の量子化・符号化方式にしたがって当該音響特徴量の量子化及び符号化を行う（ステップＳＴ４）。
なお、量子化テーブル４は、ベクトル量子化あるいはスカラ量子化のために量子化・符号化部５が参照するテーブルであり、以降の説明では、ベクトル量子化はスカラ量子化を含むものとする。
【００１１】
具体的には、量子化・符号化部５は、量子化テーブル４を参照して、予測残差ベクトル時系列Ｖをベクトル量子化および符号化した符号Ｑ［ｑ（１），・・・，ｑ（ｎ）］に変換する。ベクトル量子化およびスカラ量子化の方法は、例えば、上記文献１の上巻に詳述されている。
符号出力部６は、量子化・符号化部５により符号化された音響特徴量を照合処理装置に送信する（ステップＳＴ５）。
【００１２】
次に、照合処理装置の符号入力部１１は、音響処理装置から送信された符号化信号である音響特徴量を入力する（ステップＳＴ１１）。即ち、音響処理装置から符号Ｑ［ｑ（１），・・・，ｑ（ｎ）］を受信する。
復号化・逆量子化部１３は、符号入力部１１が音響特徴量を入力すると、量子化テーブル１２を参照しながら、所定の復号化・逆量子化方式にしたがって音響特徴量の復号化及び逆量子化を行う（ステップＳＴ１２）。
即ち、量子化テーブル１２を参照して、符号Ｑを復号化及び逆量子化して、信号圧縮された音響特徴量Ｖ’を求める。音響特徴量Ｖ’は一般に元の信号Ｖに対して量子化による量子化誤差を含む。
Ｖ’＝［ｖ’（１），・・・，ｖ’（ｎ）］                  （５）
【００１３】
音響特徴量復元部１４は、復号化・逆量子化部１３が信号圧縮された音響特徴量Ｖ’を求めると、所定の情報復元方式にしたがって音響特徴量Ｖ’の信号圧縮を解除し、元の音響特徴量を復元する（ステップＳＴ１３）。
即ち、信号圧縮された音響特徴量Ｖ’に対して、音響特徴量圧縮部３による変換と逆の変換を施して、音響特徴量Ｃ’を復元する。
Ｃ’＝［ｃ’（１），・・・，ｃ’（ｎ）］                  （６）
なお、式（６）に対応する逆変換は式（７）となる。
【数２】
2007179072.tif 000004
【００１４】
照合部１７は、音響特徴量復元部１４が音響特徴量Ｃ’を復元すると、その音響特徴量Ｃ’を標準パタン１５及び言語辞書１６と照合して、入力音声に対する認識結果を取得する（ステップＳＴ１４，ＳＴ１５）。
照合手順は次の通りである。ただし、標準パタン１５は、認識対象を構成する単位の音響特徴量の性質を示し、標準パタンの単位として、例えば、言語的な単位である音素を用いる。また、標準パタンの認識単位と音響特徴量の対応付けは、例えばＨＭＭ（隠れマルコフモデル）を用いて表現する。言語辞書１６は、標準パタンが示す認識単位と認識対象全体の言語表現の対応を示すものである。
【００１５】
図１８は単語音声認識における言語辞書の記述例である。この例では、認識対象は「赤」「青」「黄色」の３単語であり、それぞれについて標準パタンとの対応及び単語の出現確率を記している。ここでは、標準パタンに示された認識単位を音素（日本語では概ねローマ字書きした場合の一文字に対応）としている。出現確率は、事前に分かっている認識対象単語の出現確率である。
【００１６】
照合部１７の照合手順
（１）音響特徴量Ｃ’と認識候補を構成する標準パタン１５のエントリを照合して照合スコアを求める。
（２）それぞれの認識候補について、部分あるいは終端に到達するまでの累積スコアを求める。
（３）音響特徴量Ｃ’の終端フレームに到達したら、最終的に最も高い累積スコアを持つ単語を音声認識結果とする。
【００１７】
認識結果出力部１８は、照合部１７が上記のようにして音声認識結果を得ると、その音声認識結果を出力する（ステップＳＴ１６）。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
従来の音響処理装置は以上のように構成されているので、音声認識精度の劣化を招くことなく、音響特徴量を圧縮することができる。しかし、音声の局所的な性質，音声の種類，符号伝達の際の伝送状況や認識タスクの困難さを考慮することなく、常に同一の方式にしたがって音響特徴量の信号圧縮を行っているので、音響特徴量を必ずしも十分に圧縮することができないなどの課題があった。
【００１９】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、音声認識精度の劣化を招くことなく、音響特徴量の圧縮度を高めることができる音響処理装置、音響処理方法及び音響処理プログラムを得ることを目的とする。
また、この発明は、圧縮度の高い音響特徴量から音声認識結果を得ることができる照合処理装置、照合処理方法及び照合処理プログラムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
この発明に係る音響処理装置は、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する方式決定手段を設けたものである。
【００２１】
この発明に係る音響処理装置は、方式決定手段が特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量を参照して、その音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するようにしたものである。
【００２２】
この発明に係る音響処理装置は、方式決定手段が出力伝送路の回線状況を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するようにしたものである。
【００２３】
この発明に係る音響処理装置は、方式決定手段が入力音声の認識困難度を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するようにしたものである。
【００２４】
この発明に係る照合処理装置は、符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別する方式判別手段を設けたものである。
【００２５】
この発明に係る音響処理装置は、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する出力対象判定手段を設けたものである。
【００２６】
この発明に係る音響処理装置は、出力対象判定手段が、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量の変動量が基準変動量より小さい場合、その音響特徴量を出力対象に含めず、その音響特徴量の変動量が基準変動量より大きい場合、その音響特徴量を出力対象に含める旨の判定を行うようにしたものである。
【００２７】
この発明に係る音響処理装置は、出力対象判定手段が、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量が無音状態であるとき、その音響特徴量を出力対象に含めず、その音響特徴量が有音状態であるとき、その音響特徴量を出力対象に含める旨の判定を行うようにしたものである。
【００２８】
この発明に係る照合処理装置は、符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定する包含判定手段を設けたものである。
【００２９】
この発明に係る音響処理方法は、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するようにしたものである。
【００３０】
この発明に係る照合処理方法は、符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別するようにしたものである。
【００３１】
この発明に係る音響処理方法は、音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定するようにしたものである。
【００３２】
この発明に係る照合処理方法は、符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定するようにしたものである。
【００３３】
この発明に係る音響処理プログラムは、特徴量抽出処理手順により抽出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する方式決定処理手順を設けたものである。
【００３４】
この発明に係る照合処理プログラムは、符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別する方式判別処理手順を設けたものである。
【００３５】
この発明に係る音響処理プログラムは、特徴量抽出処理手順により抽出された音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する出力対象判定処理手順を設けたものである。
【００３６】
この発明に係る照合処理プログラムは、符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定する包含判定処理手順を設けたものである。
【発明の効果】
【００３７】
以上のように、この発明によれば、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する方式決定手段を設けるように構成したので、音声認識精度の劣化を招くことなく、音響特徴量の圧縮度を高めることができる効果がある。
【００３８】
この発明によれば、方式決定手段が特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量を参照して、その音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するように構成したので、構成の複雑化を招くことなく、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定することができる効果がある。
【００３９】
この発明によれば、方式決定手段が出力伝送路の回線状況を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するように構成したので、構成の複雑化を招くことなく、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定することができる効果がある。
【００４０】
この発明によれば、方式決定手段が入力音声の認識困難度を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するように構成したので、構成の複雑化を招くことなく、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定することができる効果がある。
【００４１】
この発明によれば、符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別する方式判別手段を設けるように構成したので、圧縮度の高い音響特徴量から音声認識結果を得ることができる効果がある。
【００４２】
この発明によれば、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する出力対象判定手段を設けるように構成したので、変化が小さい部分の音響特徴量を出力対象から除外できるようになり、その結果、効率よく伝送情報を削減することができる効果がある。
【００４３】
この発明によれば、出力対象判定手段が、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量の変動量が基準変動量より小さい場合、その音響特徴量を出力対象に含めず、その音響特徴量の変動量が基準変動量より大きい場合、その音響特徴量を出力対象に含める旨の判定を行うように構成したので、構成の複雑化を招くことなく、音響特徴量を出力対象に含める旨の判定を行うことができる効果がある。
【００４４】
この発明によれば、出力対象判定手段が、特徴量抽出手段により抽出された音響特徴量が無音状態であるとき、その音響特徴量を出力対象に含めず、その音響特徴量が有音状態であるとき、その音響特徴量を出力対象に含める旨の判定を行うように構成したので、構成の複雑化を招くことなく、音響特徴量を出力対象に含める旨の判定を行うことができる効果がある。
【００４５】
この発明によれば、符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定する包含判定手段を設けるように構成したので、圧縮度の高い音響特徴量から音声認識結果を得ることができる効果がある。
【００４６】
この発明によれば、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するように構成したので、音声認識精度の劣化を招くことなく、音響特徴量の圧縮度を高めることができる効果がある。
【００４７】
この発明によれば、符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別するように構成したので、圧縮度の高い音響特徴量から音声認識結果を得ることができる効果がある。
【００４８】
この発明によれば、音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定するように構成したので、変化が小さい部分の音響特徴量を出力対象から除外できる結果、効率よく伝送情報を削減することができる効果がある。
【００４９】
この発明によれば、符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定するように構成したので、圧縮度の高い音響特徴量から音声認識結果を得ることができる効果がある。
【００５０】
この発明によれば、特徴量抽出処理手順により抽出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する方式決定処理手順を設けるように構成したので、音声認識精度の劣化を招くことなく、音響特徴量の圧縮度を高めることができる効果がある。
【００５１】
この発明によれば、符号化された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別する方式判別処理手順を設けるように構成したので、圧縮度の高い音響特徴量から音声認識結果を得ることができる効果がある。
【００５２】
この発明によれば、特徴量抽出処理手順により抽出された音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する出力対象判定処理手順を設けるように構成したので、変化が小さい部分の音響特徴量を出力対象から除外できる結果、効率よく伝送情報を削減することができる効果がある。
【００５３】
この発明によれば、符号化信号に音響特徴量が含まれているか否かを判定する包含判定処理手順を設けるように構成したので、圧縮度の高い音響特徴量から音声認識結果を得ることができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５４】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図であり、図において、２１は認識対象の音声信号を入力し、その音声信号をＡ／Ｄ変換する音声入力部、２２は音声入力部２１から出力されたディジタルの音声信号を一定時間周期毎にフレームに区切って分析し、その音声信号の音声的な特徴を表す音響特徴量を算出する音響特徴量算出部（特徴量抽出手段）、２３は音響特徴量算出部２２により算出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する方式決定部（方式決定手段）、２４は方式決定部２３により決定された情報圧縮方式にしたがって音響特徴量を信号圧縮する音響特徴量圧縮部（信号圧縮手段）、２５は量子化テーブル、２６は量子化テーブル２５を参照しながら、方式決定部２３により決定された量子化・符号化方式にしたがって音響特徴量の量子化及び符号化を行う量子化・符号化部（量子化・符号化手段）、２７は量子化・符号化部２６により符号化された音響特徴量を照合処理装置に送信する符号出力部である。
【００５５】
３１は音響処理装置から送信された符号化信号である音響特徴量を入力する符号入力部、３２は符号入力部３１により入力された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別する方式判定部（方式判別手段）、３３は量子化テーブル、３４は量子化テーブル３３を参照しながら、方式判定部３２により判別された量子化・符号化方式に対応する復号化・逆量子化方式にしたがって音響特徴量の復号化及び逆量子化を行う復号化・逆量子化部（復号化・逆量子化手段）、３５は方式判定部３２により判別された情報圧縮方式に対応する情報復元方式にしたがって音響特徴量の信号圧縮を解除して、元の音響特徴量を復元する音響特徴量復元部（圧縮解除手段）、３６は認識対象を構成する単位の音響特徴量の性質を示す標準パタン、３７は言語辞書、３８は音響特徴量復元部３５により復元された音響特徴量を標準パタン３６及び言語辞書３７と照合する照合部（照合手段）、３９は照合部３８による音声の認識結果を出力する認識結果出力部である。
【００５６】
図２はこの発明の実施の形態１による音響処理方法を示すフローチャート、図３はこの発明の実施の形態１による照合処理方法を示すフローチャートである。
因みに、図１における音響処理装置及び照合処理装置の各構成要素をハードウエアを用いて構成してもよいが、各構成要素の処理内容が記述されたプログラムを用意して、図示せぬコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。なお、以下に示す他の実施の形態においても同様である。
【００５７】
次に動作について説明する。
まず、音響処理装置の音声入力部２１は、従来の音声入力部１と同様に、認識対象の音声信号Ｓを入力すると、その音声信号ＳをＡ／Ｄ変換する（ステップＳＴ２１）。
音響特徴量算出部２２は、音声入力部２１がディジタルの音声信号Ｓを出力すると、従来の音響特徴量算出部２と同様に、その音声信号Ｓを一定時間周期毎にフレームに区切って分析し、その音声信号Ｓの音声的な特徴を表す音響特徴量を算出する（ステップＳＴ２２）。
【００５８】
方式決定部２３は、音響特徴量算出部２２が音響特徴量を算出すると、現在及び過去の音響特徴量を参照して、現在の音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する（ステップＳＴ２３）。
例えば、時刻ｔのフレームにおける音響特徴量ｃ（ｔ）の情報圧縮方式を決定する場合（ただし、この例では、音響特徴量ｃ（ｔ）の情報圧縮方式が決定されれば、一義的に量子化・符号化方式が決定されるものとする）、Ｋ時刻前のフレームまでの音響特徴量による線形予測残差ｖ（ｔ）の２乗値｜ｖ（ｔ）｜2 を計算し（Ｋについては、式（４）を参照）、その２乗値｜ｖ（ｔ）｜2 と適当に設定された閾値ｔｈとを比較する。
【００５９】
そして、｜ｖ（ｔ）｜2 ≧ｔｈである場合、線形予測により音響特徴量ｃ（ｔ）を効率的に信号圧縮できないと判定し、音響特徴量ｃ（ｔ）を信号圧縮しないで、量子化及び符号化を行う方式を採用する。
一方、｜ｖ（ｔ）｜2 ＜ｔｈである場合、線形予測により音響特徴量ｃ（ｔ）を効率的に信号圧縮することが可能であると判定し、線形予測残差ｖ（ｔ）のみを量子化及び符号化を行う方式を採用する。
【００６０】
音響特徴量圧縮部２４は、方式決定部２３が情報圧縮方式を決定すると、その情報圧縮方式にしたがって音響特徴量算出部２２により算出された音響特徴量を信号圧縮する（ステップＳＴ２４）。方式決定部２３により決定された情報圧縮方式を用いること以外は、従来の音響特徴量圧縮部３と同様である。
量子化・符号化部２６は、音響特徴量圧縮部２４が音響特徴量を信号圧縮すると、量子化テーブル２５を参照しながら、方式決定部２３により決定された量子化・符号化方式にしたがって音響特徴量の量子化及び符号化を行う（ステップＳＴ２５）。方式決定部２３により決定された量子化・符号化方式を用いること以外は、従来の量子化・符号化部５と同様である。
【００６１】
符号出力部２７は、量子化・符号化部２６により符号化された音響特徴量を照合処理装置に送信する（ステップＳＴ２６）。
ただし、符号化された音響特徴量を送信する際、図４に示すように、方式決定部２３により決定された情報圧縮方式を示すヘッダ情報を付加して送信する。上述したように、音響特徴量ｃ（ｔ）の情報圧縮方式が決定されれば、一義的に量子化・符号化方式が決定される場合には、情報圧縮方式を示すヘッダ情報を送信すれば、照合側では音響特徴量ｃ（ｔ）の量子化・符号化方式を特定することができる。
なお、音響特徴量の変動が線形予測される値から小さな変動範囲であれば、線形予測残差は音響特徴量の符号より短い符号長に変換することができる。
【００６２】
次に、照合処理装置の符号入力部３１は、従来の符号入力部１１と同様に、音響処理装置から送信された符号化信号である音響特徴量を入力する（ステップＳＴ３１）。
方式判定部３２は、符号入力部３１が音響特徴量を入力すると、その音響特徴量に付加されたヘッダ情報を参照して、その音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を判別する（ステップＳＴ３２）。
【００６３】
復号化・逆量子化部３４は、方式判定部３２が量子化・符号化方式を判別すると、量子化テーブル３３を参照しながら、その量子化・符号化方式に対応する復号化・逆量子化方式にしたがって符号入力部３１により入力された音響特徴量の復号化及び逆量子化を行う（ステップＳＴ３３）。方式判定部３２により判別された量子化・符号化方式に対応する復号化・逆量子化方式を用いること以外は、従来の復号化・逆量子化部１３と同様である。
【００６４】
音響特徴量復元部３５は、復号化・逆量子化部３４が音響特徴量の復号化及び逆量子化を行うと、方式判定部３２により判別された情報圧縮方式に対応する情報復元方式にしたがって音響特徴量の信号圧縮を解除し、元の音響特徴量を復元する（ステップＳＴ３４）。方式判定部３２により判別された情報圧縮方式に対応する情報復元方式を用いること以外は、従来の音響特徴量復元部１４と同様である。
【００６５】
照合部３８は、音響特徴量復元部３５が元の音響特徴量を復元すると、従来の照合部１７と同様に、その音響特徴量を標準パタン３６及び言語辞書３７と照合して、入力音声に対する認識結果を取得する（ステップＳＴ３５，ＳＴ３６）。
認識結果出力部３９は、照合部３８が音声認識結果を得ると、その音声認識結果を出力する（ステップＳＴ３７）。
【００６６】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、音響特徴量算出部２２により抽出された音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するように構成したので、音声認識精度の劣化を招くことなく、音響特徴量の圧縮度を高めることができる効果を奏する。
【００６７】
実施の形態２．
図５はこの発明の実施の形態２による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
４１は出力伝送路の回線状況を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する伝送回線状況判定部（方式決定手段）である。
図６はこの発明の実施の形態２による音響処理方法を示すフローチャートである。
【００６８】
次に動作について説明する。
上記実施の形態１では、方式決定部２３が現在及び過去の音響特徴量を参照して、現在の音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するものについて示したが、伝送回線状況判定部４１が出力伝送路の回線状況や音響特徴量の変動を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するようにしてもよい（ステップＳＴ４１，ＳＴ４２）。
【００６９】
具体的には、伝送回線状況判定部４１が出力伝送回線の符号誤り率と実質的な伝送容量を計測する。
そして、伝送回線状況判定部４１が当該計測結果に応じて音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する。
【００７０】
例えば、符号誤り率が基準値より大きい場合、単一の時間フレームの内容のみから音響特徴量フレームを復元可能な情報圧縮方式と量子化・符号化方式を採用する。
また、伝送容量が基準容量より小さい場合、隣接フレーム間の音響特徴量から線形予測残差を計算し、圧縮効率の高い情報圧縮方式と量子化・符号化方式を採用する。
なお、伝送回線状況判定部４１は、伝送回線の誤り率や伝達容量の判定を時刻フレーム毎に判定する必要はない。例えば、一回の音声に対して誤り率と伝達容量を１度判定し、後は同一の状態であるとする。
【００７１】
実施の形態３．
図７はこの発明の実施の形態３による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
４２は入力音声の認識困難度を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するタスク困難度判定部（方式決定手段）である。
図８はこの発明の実施の形態３による音響処理方法を示すフローチャートである。
【００７２】
次に動作について説明する。
上記実施の形態１では、方式決定部２３が現在及び過去の音響特徴量を参照して、現在の音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するものについて示したが、タスク困難度判定部４２が入力音声の認識困難度を考慮して、音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定するようにしてもよい（ステップＳＴ４３，ＳＴ４４）。
【００７３】
具体的には、タスク困難度判定部４２が入力音声の認識困難度を示す指標を求め、その指標に応じて音響特徴量の情報圧縮方式と量子化・符号化方式を決定する。
音声認識対象の難しさを測る代表的な指標としては、音声入力時の背景騒音レベルや同時認識単語数に相当する単語パープレキシティの大きさを用いることができる。
【００７４】
その指標に対応する情報圧縮方式と量子化・符号化方式の決定は、認識対象が容易であれば、大きな情報圧縮が可能な情報圧縮方式と量子化・符号化方式を採用する。一方、認識対象が困難な場合は、情報圧縮による歪みが小さい情報圧縮方式と量子化・符号化方式を採用する。
次に、これらを考慮して、適当な信号圧縮方式と量子化ビット数を確定する。情報圧縮方式と量子化・符号化方式の決定は、時刻フレーム毎に行う必要はなく、一回の発話あるいは認識タスクを通して決めておいてもよい。適当な信号圧縮方式と量子化ビット数の決定は、認識条件毎に、あらかじめ調査しておくようにする。
【００７５】
実施の形態４．
図９はこの発明の実施の形態４による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
４３は音響特徴量算出部２２により算出された音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する時間フレーム間引き部（出力対象判定手段）、４４は対象フレームの音響特徴量が省略されているか否かを判定するフレーム周期判定部（包含判定手段）、４５はフレーム周期判定部４４の判定結果が省略されていない旨を示す場合、音響特徴量復元部３５から出力された音響特徴量を標準パタン３６及び言語辞書３７と照合し、その判定結果が省略されている旨を示す場合、他の音響特徴量に係る照合結果を流用する照合部（照合手段）である。
図１０はこの発明の実施の形態４による音響処理方法を示すフローチャート、図１１はこの発明の実施の形態４による照合処理方法を示すフローチャートである。
【００７６】
次に動作について説明する。
時間フレーム間引き部４３は、上記実施の形態１と同様にして、音響特徴量算出部２２が音響特徴量を算出すると、その音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する。
即ち、時間フレーム間引き部４３は、前後の時刻と比較した対象時刻の音響特徴量の性質を調べて、対象時刻のフレームの音響特徴量を省略した場合に、照合側での音声認識精度へ与える影響が小さいか否かを判定するため、まず、省略せず出力した最後の音響特徴量ｃ（τ）と現時刻の音響特徴量ｃ（ｔ）の変動量ｄを求める（ステップＳＴ５１）。
【００７７】
時間フレーム間引き部４３は、音響特徴量の変動量ｄ（ｔ）が閾値ｔｈｈを上回る場合、音声認識精度へ与える影響が大きいため間引きフラグを“０”にして、その音響特徴量を省略しない旨を明示する（ステップＳＴ５２，ＳＴ５３）。
この場合、音響特徴量圧縮部２４は、所定の情報圧縮方式にしたがって音響特徴量算出部２２により算出された音響特徴量を信号圧縮し（ステップＳＴ５４）、量子化・符号化部２６は、量子化テーブル２５を参照しながら、所定の量子化・符号化方式にしたがって音響特徴量の量子化及び符号化を行う（ステップＳＴ５５）。
そして、符号出力部２７は、量子化・符号化部２６により符号化された音響特徴量と上記間引きフラグを照合処理装置に送信する（ステップＳＴ５６）。
【００７８】
時間フレーム間引き部４３は、音響特徴量の変動量ｄ（ｔ）が閾値ｔｈｈを下回る場合、音声認識精度へ与える影響が小さいため間引きフラグを“１”にして、その音響特徴量を省略する旨を明示する（ステップＳＴ５２，ＳＴ５７）。
この場合、音響特徴量圧縮部２４は、当該音響特徴量に対する信号圧縮処理を実施せず、量子化・符号化部２６は、当該音響特徴量に対する量子化及び符号化処理を実施しない。
そして、符号出力部２７は、上記間引きフラグを照合処理装置に送信する。
【００７９】
ここで、音響特徴量の変動量ｄ（ｔ）としては、例えば、式（８）で定義した音響パラメータベクトル間の分散重み付きユークリッド距離を用いる。
【数３】
2007179072.tif 000005
ただし、式（８）において、ｃI （ｔ）は時刻ｔのｉ次元目の音響特徴量，Ｍは音響特徴量ベクトルの次元数，ｖａｒ［ｉ］はｉ次元目の音響特徴量の分散を表す。この結果、音響特徴量の変化が小さい部分では音響特徴量の出力がなくなるため、音響特徴量を表すための情報量を削減することができる。
【００８０】
照合処理装置のフレーム周期判定部４４は、符号入力部３１が間引きフラグを入力すると、その間引きフラグを参照して、対象フレームの音響特徴量が省略されているか否かを判定する（ステップＳＴ６１，ＳＴ６２）。
【００８１】
対象フレームの音響特徴量が省略されていない場合、即ち、間引きフラグが“０”の場合、復号化・逆量子化部３４は、量子化テーブル３３を参照しながら、所定の復号化・逆量子化方式にしたがって符号入力部３１により入力された音響特徴量の復号化及び逆量子化を実行し（ステップＳＴ６３）、音響特徴量復元部３５は、所定の情報復元方式にしたがって音響特徴量の信号圧縮を解除し、元の音響特徴量を復元する（ステップＳＴ６４）。
【００８２】
そして、照合部４５は、上記実施の形態１における照合部１７と同様の手順により照合処理を実施する（ステップＳＴ６５，ＳＴ６６）。
照合部４５の照合手順
（１）音響特徴量Ｃ’と認識候補を構成する標準パタン３６のエントリを照合して照合スコアを求める。
（２）それぞれの認識候補について、部分あるいは終端に到達するまでの累積スコアを求める。
（３）音響特徴量Ｃ’の終端フレームに到達したら、最終的に最も高い累積スコアを持つ単語を音声認識結果とする。
【００８３】
一方、対象フレームの音響特徴量が省略されている場合、即ち、間引きフラグが“１”の場合、復号化・逆量子化部３４は、音響特徴量の復号化及び逆量子化処理を実施せず、音響特徴量復元部３５は、音響特徴量の信号圧縮の解除処理を実施しない。
【００８４】
そして、照合部４５は、他の音響特徴量に係る照合結果を流用する。
即ち、省略されたフレームの照合スコアを補間して、累積スコアを更新する。補間された照合のスコアは、例えば、最後に入力された音響特徴量に対する照合スコアとする。この処理を音響特徴量の終端フレームまで続け、最終的に最も高い累積照合スコアを持つ単語を音声認識結果とする。
【００８５】
以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、音響特徴量算出部２２により算出された音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定するように構成したので、変化が小さい部分の音響特徴量を出力対象から除外できるようになり、その結果、効率よく伝送情報を削減することができる効果を奏する。
【００８６】
実施の形態５．
図１２はこの発明の実施の形態５による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図であり、図において、図９と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
４６は音響特徴量算出部２２により算出された音響特徴量が無音状態であるか否かを判別して、その音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定する無音判定部（出力対象判定手段）、４７は対象フレームの音響特徴量が省略されているか否かを判定する無音フレーム判定部（包含判定手段）である。
図１３はこの発明の実施の形態５による音響処理方法を示すフローチャート、図１４はこの発明の実施の形態５による照合処理方法を示すフローチャートである。
【００８７】
次に動作について説明する。
上記実施の形態４では、時間フレーム間引き部４３が音響特徴量の変動量ｄ（ｔ）と閾値ｔｈｈを比較して、その音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定するものについて示したが、無音判定部４６が、音響特徴量が無音状態であるか否かを判別して、その音響特徴量を出力対象に含めるか否かを判定するようにしてもよい。
【００８８】
即ち、無音判定部４６は、例えば、対象音声フレームの音声の短時間パワーやゼロ交差回数を計測することにより、対象音声フレームが有音区間であるか、無音区間であるかを判定する（ステップＳＴ７１）。
そして、対象音声フレームが有音区間である場合は、無音フラグを“０”にして、その音響特徴量を省略しない旨を明示する（ステップＳＴ７２）。
以下、上記実施の形態４と同様に、ステップＳＴ５４〜ＳＴ５６の処理を実行する。
【００８９】
一方、対象音声フレームが無音区間である場合は、無音フラグを“１”にして、その音響特徴量を省略する旨を明示する（ステップＳＴ７３）。
これにより、符号出力部２７から無音フラグが照合処理装置に送信される。
【００９０】
照合処理装置の無音フレーム判定部４７は、符号入力部３１が無音フラグを入力すると、その無音フラグを参照して、対象フレームの音響特徴量が省略されているか否かを判定する（ステップＳＴ８１，ＳＴ８２）。
【００９１】
対象フレームの音響特徴量が省略されていない場合、即ち、無音フラグが“０”の場合、上記実施の形態４と同様に、ステップＳＴ６３，ＳＴ６４の処理を実行し、対象フレームの音響特徴量が省略されている場合、即ち、無音フラグが“１”の場合、上記実施の形態４と同様に、ステップＳＴ６３，ＳＴ６４の処理を実行しない。
以下、上記実施の形態４と同様のため説明を省略する。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】この発明の実施の形態１による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による音響処理方法を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１による照合処理方法を示すフローチャートである。
【図４】音響特徴量の符号化例を示す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態２による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図である。
【図６】この発明の実施の形態２による音響処理方法を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態３による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図である。
【図８】この発明の実施の形態３による音響処理方法を示すフローチャートである。
【図９】この発明の実施の形態４による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図である。
【図１０】この発明の実施の形態４による音響処理方法を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態４による照合処理方法を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態５による音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態５による音響処理方法を示すフローチャートである。
【図１４】この発明の実施の形態５による照合処理方法を示すフローチャートである。
【図１５】従来の音響処理装置及び照合処理装置を示す構成図である。
【図１６】音響処理装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図１７】照合処理装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図１８】言語辞書の記述例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９３】
１  音声入力部、２  音響特徴量算出部、３  音響特徴量圧縮部、４  量子化テーブル、５  量子化・符号化部、６  符号出力部、１１  符号入力部、１２  量子化テーブル、１３  復号化・逆量子化部、１４  音響特徴量復元部、１５  標準パタン、１６  言語辞書、１７  照合部、１８  認識結果出力部、２１  音声入力部、２２  音響特徴量算出部（特徴量抽出手段）、２３  方式決定部（方式決定手段）、２４  音響特徴量圧縮部（信号圧縮手段）、２５  量子化テーブル、２６  量子化・符号化部（量子化・符号化手段）、２７  符号出力部、３１  符号入力部、３２  方式判定部（方式判別手段）、３３  量子化テーブル、３４  復号化・逆量子化部（復号化・逆量子化手段）、３５  音響特徴量復元部（圧縮解除手段）、３６  標準パタン、３７  言語辞書、３８  照合部（照合手段）、３９  認識結果出力部、４１  伝送回線状況判定部（方式決定手段）、４２  タスク困難度判定部（方式決定手段）、４３  時間フレーム間引き部（出力対象判定手段）、４４  フレーム周期判定部（包含判定手段）、４５  照合部（照合手段）、４６  無音判定部（出力対象判定手段）、４７  無音フレーム判定部（包含判定手段）。
【図１】
2007179072.tif 000006
【図２】
2007179072.tif 000007
【図３】
2007179072.tif 000008
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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