(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識システムにおけるパターンマッチング方法であって、
入力パターンの第１の時刻の特徴と、標準パターンの特徴との最適累積距離を、第１の処理開始時刻から所定時間範囲分計算するステップと、
前記入力パターンの第２の時刻の特徴と、前記標準パターンの特徴との最適累積距離を、第２の処理開始時刻から所定時間範囲分計算するステップと、
を有し、
前記第１の処理開始時刻から所定時間範囲分計算された最適累積距離のうちの先頭時刻の最適累積距離が最終時刻の最適累積距離以下の場合、前記第１の処理開始時刻を、前記第２の処理開始時刻として用い、
前記第１の処理開始時刻から所定時間範囲分計算された最適累積距離のうちの先頭時刻の最適累積距離が最終時刻の最適累積距離より大きい場合、前記所定時間範囲分計算された最適累積距離のうちの先頭時刻の最適累積距離と、最終時刻の最適累積距離との差の大小に応じて、前記第２の処理開始時刻として、前記第１の処理開始時刻の次の時刻又は前記第１処理開始時刻の次の時刻より後の時刻を用いること、
を特徴とするパターンマッチング方法。
【請求項２】
前記第１の処理開始時刻から所定時間範囲分計算された最適累積距離のうちの先頭時刻の最適累積距離が最終時刻の最適累積距離以下である場合は、第１のメモリに出力した前記所定時間範囲分の最適累積距離をそのまま第２のメモリに複写し、
前記第１の処理開始時刻から所定時間範囲分計算された最適累積距離のうちの先頭時刻の最適累積距離が最終時刻の最適累積距離よりも大きい場合は、前記第１のメモリに出力した前記所定時間範囲分の最適累積距離値を前時刻側にずらしてから、第２のメモリに複写すること、
を特徴とする請求項１に記載のパターンマッチング方法。
【請求項３】
入力パターンの第１時刻における特徴と、標準パターンの特徴の内の第１処理開始時刻から所定時間範囲内にある特徴と、の最適累積距離からなる第１最適累積距離グループを計算し、メモリに記憶する第１ステップと、
前記第１最適累積距離グループ内の先頭時刻の最適累積距離と最終時刻の最適累積距離との大きさを比較し、
前記先頭時刻の最適累積距離が前記最終時刻の最適累積距離より大きい場合、前記先頭時刻の最適累積距離と前記最終時刻の最適累積距離との差の大小に応じて、第２処理開始時刻に前記第１処理開始時刻より後の時刻を設定し、かつ、前記第１最適累積距離グループ内の全ての最適累積距離の前記メモリ内における記憶位置を前時刻側にずらすシフト処理を行い、
前記先頭時刻の最適累積距離が前記最終時刻の最適累積距離以下の場合、前記第２処理開始時刻に前記第１処理開始時刻を設定し、かつ、前記シフト処理を行なわない、
第２ステップと、
前記第２ステップの後、前記メモリから、前記第１最適累積距離グループ内の最適累積距離を順次読み出し、前記第１時刻の次時刻である第２時刻における前記入力パターンの特徴と、前記標準パターンの特徴の内の前記第２処理開始時刻から前記所定時間範囲内にある特徴と、の最適累積距離からなる第２最適累積距離グループを計算し前記メモリに記憶する第３ステップと、
を有することを特徴とするパターンマッチング方法。
【請求項４】
請求項３記載のパターンマッチング方法を、複数の標準パターンに対して並列に実行することを特徴とするパターンマッチング方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターンマッチング方法及び音声認識システム並びにプログラムに関し、特に、ＤＰ（動的計画；Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチング処理に必要な記憶容量、処理量を低減できるパターンマッチング方法及び音声認識システム並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声認識のパターンマッチング方式に関しては、種々の技術が開発されているが、それらの中で最も重用されているものの一つとして「日本音響学会誌４２巻９号（昭和６１年９月発行）の第７２５頁」に記載されたＤＰマッチング法がある。これは、音声の時間軸歪を整合する手法として極めて有効とされている。
【０００３】
また、ＤＰマッチング法を連続単語認識に拡張したものとして、クロックワイズＤＰ法が、上記文献の第７２７頁、及び、特開昭５８−１００１９５号公報に記載されている。この手法は、構文制御を有する連続単語認識法として説明されているが、その特殊形として当然、離散単語認識をも包含している。
【０００４】
ここでは、簡単のため離散単語認識の形式でクロックワイズＤＰ法の要部を説明する。
【０００５】
単語名を番号ｎで指定することとして、｛ｎ｜ｎ＝１，２，・・・，Ｎ｝なる単語セットを認識対象とする。各単語に標準パターンＢｎを考える。次式（１）において、ｊは、時刻を示し、ｂｊｎは標準パターンＢｎの時刻ｊにおける特徴を意味する。
【数１】
0003980400.tif 000002
【０００６】
入力音声の特徴も同様に、次式（２）に示す。ここで、ｉは、時刻を示し、ａｉは、入力パターンの時刻ｉにおける特徴を意味する。
【数２】
0003980400.tif 000003
【０００７】
音声認識は、上式（１）、（２）の入力パターンＡと標準パターンＢｎとのパターン間距離Ｄ（Ａ，Ｂｎ）を求め，それが最小となるｎを定めて認識結果とすることによって行われる。ＤＰマッチングにおいては、この距離計算を次式（３）、（４）、（５）に示されるような漸化式計算によって行う。
【０００８】
初期条件
【数３】
0003980400.tif 000004
【０００９】
漸化式
【数４】
0003980400.tif 000005
【００１０】
パターン間距離
【数５】
0003980400.tif 000006
【００１１】
ここで、ｄｎ（ｉ，ｊ）は、特徴ａｉとｂｊｎの距離||ａｉ−ｂｊｎ||である。また、上式（４）で計算されるｇｎ（ｉ，ｊ）を最適累積距離とする。
【００１２】
このＤＰマッチングは当初、単語ごとに実行されていたが、クロックワイズＤＰ法では各単語に対して並列的に実行する形式に改良された。即ち、図５のようなｉ，ｊ，ｎが関係する空間において、入力音声の各時刻ｉにおける、各標準パターンのＢｎの指定ｎとそれらの中の時刻ｊのすべての組み合わせで指定されるｎ，ｊに対してｇｎ（ｉ，ｊ）なる最適累積距離を計算する。その後、さらに、時刻ｉを進めて、この計算を繰り返すという方式になっている。
【００１３】
実際の計算においては、図５の空間のすべてを記憶しておく必要はない。時刻ｉの方向に関しては、ｉ−１とｉの２時刻分があれば上式（４）の計算を行なうことができる。このように時刻ｉに同期して処理を進めることができるので、発声と同時に処理を進めることができ、実時間性が良いとされている。
【００１４】
しかしながら、上記した従来技術には、最適累積距離ｇｎ（ｉ，ｊ）を記憶しておくために大容量のメモリが必要となってしまうという問題点がある。その理由は、図５の空間のうち、時刻ｉの方向に関しては、ｉ−１とｉの２時刻分のみ記憶すればよいが、時刻ｊの方向に関しては、全単語の全標準パターンとの累積距離を記憶しておく必要があるためである。
【００１５】
従って、本発明は、上記した問題点を解決すべくなされたものであって、その目的とするところは、累積距離を格納するメモリの容量及び処理量を増大させることなく音声認識のパターンマッチング処理を可能とするパターンマッチング方法及び音声認識システム並びにプログラムを提供することにある。
【００１６】
前記課題を解決するための手段を提供する本発明の第１の視点によれば、音声認識システムにおけるパターンマッチング方法であって、前記入力パターンの第１の時刻の特徴ａｉと、ｎ個の標準パターンＢｎの特徴ｂｊｎとの最適累積距離を、標準パターン毎に予め設定された第１の処理開始時刻から所定時間範囲分計算するステップと、前記入力パターンの第２の時刻の特徴ａｉ＋１と、前記ｎ個の標準パターンＢｎの特徴ｂｊｎとの最適累積距離を、第２の処理開始時刻から所定時間範囲分計算するステップと、を有し、前記第１の処理開始時刻から所定時間範囲分計算された最適累積距離が所定の条件を満たす場合、前記第１の処理開始時刻を、前記第２の処理開始時刻として用いること、を特徴とするパターンマッチング方法が提供される。また、本発明の別の視点によれば、入力する音声信号から入力音声の特徴を抽出する音声分析部と、標準パターンを記憶保持する標準パターン記憶部と、前記入力音声の特徴と標準パターンの累積距離を動的に算出するＤＰマッチングを行うパターンマッチング処理部と、前記各標準パターン毎に累積距離の算出開始位置を記憶保持する処理開始位置記憶部と、前記累積距離の算出結果を記憶保持する部分累積距離記憶部と、を備える音声認識システムにおける、パターンマッチング方法において、前記パターンマッチング処理部が、前記処理開始位置記憶部から累積距離の算出開始位置を取得する工程と、前記音声分析部から送られる入力音声の特徴と、前記累積距離の算出開始位置から予め定められた範囲における各標準パターンとの最適累積距離を算出して、前記部分累積距離記憶部に出力する工程とを、前記各標準パターンについて、繰返し行う第１の繰返し工程と、前記音声分析部から順次送られる入力音声の特徴について、前記第１の繰返し工程を実行して、前記最適累積距離が最小となる標準パターンを認識結果として、出力する第２の工程と、を含むこと、を特徴とするパターンマッチング方法が、提供される。
【００１７】
また、上記したパターンマッチング方法の第１の繰り返し工程に、前記入力音声の特徴と一の標準パターンとの前記累積距離の算出開始位置から予め定められた範囲における最適累積距離の算出が完了した場合に、前記部分累積距離記憶部に出力された先頭の累積距離の値と、最後の累積距離の値との差に応じて、前記処理開始位置記憶部に記憶保持された該標準パターンについての処理開始位置を変更するとともに、前記部分累積距離記憶部に出力された累積距離の補正を行う工程、を含めることも好ましい。
【００１８】
また、本発明の第２の視点によれば、上記したパターンマッチング方法を実施するための音声認識システム、及び、該音声認識システムを構成するコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【００１９】
【発明の実施の形態】
続いて、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施の形態の概略構成を示したブロック図である。図１を参照すると、パターンマッチング処理部５０は、予め定められた時間間隔毎に、音声分析部２０から送られる入力音声の特徴パラメータ３０と、標準パターン記憶部４０に記憶されている単語の標準パターンとの累積距離値を、以下の要領により算出する。
【００２０】
まず、パターンマッチング処理部５０は、累積距離値を算出すべき範囲の起点を記憶保持する処理開始位置記憶部６０から累積距離の算出開始位置を取得して、前記音声分析部から予め定められた時間間隔毎に送られる入力音声の特徴と、前記累積距離の算出開始位置から予め定められた範囲における各標準パターンの特徴との最適累積距離を順次算出し、前記算出結果を部分累積距離記憶部７０に格納する。パターンマッチング処理部５０は、前記処理をすべての標準パターンについてそれぞれ実行する。
【００２１】
パターンマッチング処理部５０は、上記工程を、入力音声の特徴が送られる毎に繰り返し行い、入力パターンと各標準パターンとのパターン間距離が最小となる標準パターンを認識結果８０として出力する。
【００２２】
このように、各単語を構成する標準パターンの特徴のすべてとの累積距離を算出するものではなく、累積距離値を算出する範囲は、予め定めた範囲に限定されている。このため、本発明の音声認識システムは、より少ないメモリの容量によって、良好な実時間性や認識精度を損なうことなく音声認識のパターンマッチング処理を可能にする。
【００２３】
【実施例】
続いて、本発明のより好ましい実施の形態を説明すべく、図面を参照して、本発明の一実施例について、詳細に説明する。図２は、本発明の一実施例の全体構成を示したブロック図である。図２を参照すると、音声分析部２０と、標準パターン記憶部４０と、パターンマッチング処理部５０と、処理開始位置記憶部６０と、部分累積距離記憶部７０と、を含む音声認識システムの構成が示されている。
【００２４】
音声分析部２０は、マイクロホン等の音声入力手段によって入力される未知の音声信号１０を、予め定められた時間間隔ｉ＝１，２，・・・，Ｉ毎に音声の特徴を示す特徴パラメータ３０（ａｉ）に変換する。
【００２５】
標準パターン記憶部４０は、認識の対象となる単語番号ｎ＝１，２，・・・，Ｎの各単語の標準パターンとして、時刻ｊ＝１，２，・・・，Ｊｎ毎の特徴を示すｂｊｎを記憶保持している。
【００２６】
パターンマッチング処理部５０は、標準パターン記憶部４０及び処理開始位置記憶部６０及び部分累積距離記憶部７０に記憶保持された内容を用いて、入力パターンＡと標準パターンＢｎとのパターン間距離Ｄ（Ａ，Ｂｎ）を算出して、前記パターン間距離が最小となる単語を認識結果８０として出力する。その詳細は、後述するとおりである。
【００２７】
処理開始位置記憶部６０は、ＤＰマッチング処理を行なう際の、マッチングの対象となる各単語ｎ毎に、時刻ｊ＝１，２，・・・，Ｊｎのうち処理を開始すべき時刻Ｓ（ｎ）を格納するワークメモリとして、Ｓメモリを含んでいる。
【００２８】
部分累積距離記憶部７０は、Ｇ１メモリ７１及びＧ２メモリ７２から構成される。Ｇ１メモリ７１は、マッチングの対象となる各単語ｎ（ｎ≦Ｎ）と、部分累積距離算出処理の反復回数ｋ（ｋ≦Ｗ；Ｗは、１単語分として予め定められたメモリ量）毎に、１時刻前ｉ−１の部分累積距離値を格納するワークメモリである。Ｇ２メモリ７２も、Ｇ１メモリと同様の構成からなる処理対象時刻ｉの部分累積距離値を格納するワークメモリである。
【００２９】
まず、上記構成における基本的な認識処理の流れを説明すると、マイクロホン等より未知の音声信号１０が入力されると、音声分析部２０が、音声信号の特徴を示す特徴パラメータ３０（ａｉ）を求める。
【００３０】
続いて、パターンマッチング処理部５０が、処理開始位置記憶部６０のＳメモリ６１から処理開始値Ｓ（ｎ）を読み込んで、特徴パラメータ３０（ａｉ）と、標準パターン記憶部４０に記憶保持されている各標準パターンの特徴ｂｊｎとの距離値ｄｎ（ｉ，ｊ）＝||ａｉ−ｂｊｎ||を順次算出するとともに、Ｇ１メモリ７１の内容を参照して、漸化式（４）により、部分累積距離記憶部７０のＧ２メモリ７２の内容を更新する。パターンマッチング処理部５０は、前記各処理を繰り返した結果得られる、入力パターンＡと標準パターンＢｎとのパターン間距離Ｄ（Ａ，Ｂｎ）が最小となる単語を認識結果８０として出力する。
【００３１】
続いて、上記パターンマッチング処理部５０において行われる処理内容についてより詳細に説明する。図３は、ＤＰマッチング処理を説明するための図である。パターンマッチング処理部５０は、ａｉで表わされる入力音声の特徴の時系列ｉが、ｂｊｎで表わされる標準パターンの特徴の時系列ｊと最もよく一致するように動的計画法（ＤＰ法）を用いて時間軸を変換し、入力音声と認識対象となる各単語とのパターン間距離Ｄ（Ａ，Ｂｎ）を求めている。
【００３２】
図４は、上記ＤＰマッチング処理を実現する処理手順の一例を表したフローチャートである。図４を参照すると、まず、特徴パラメータａｉが入力されると、パターンマッチング処理部５０は、次式（６）のような初期設定を各単語ｎに対して行う。
【数６】
0003980400.tif 000007
【００３３】
上記式（６）は、上述した式（３）の初期条件に対応したものである。
【００３４】
その後、ａｉが入力される毎に、図４のフローチャートで示す処理手順が実行される。まず、パターンマッチング処理部５０は、１０１のブロックに示されるように、ｊ＝１，２，・・・，Ｊｎのうち処理を開始すべき時刻を得るためＳメモリ６１を参照する。続いて、パターンマッチング処理部５０は、前記入手した時刻ｊにより、特徴ａｉとｂｊｎの距離ｄｎ（ｉ，ｊ）を計算する。
【００３５】
続いて、パターンマッチング処理部５０は、１０２のブロックに示されるように、前記算出結果ｄｎ（ｉ，ｊ）と、１時刻前に計算したＧ１メモリ７１の内容Ｇ１（ｎ，ｋ）、Ｇ１（ｎ，ｋ−１）、Ｇ１（ｎ，ｋ−２）とに、基づいて、現時刻における累積距離Ｇ２（ｎ，ｋ）を算出して、Ｇ２メモリ７２の対応領域に格納する。本処理は、上記した式（４）に相当する処理である。
【００３６】
上記した各処理をパラメータｋが部分累積距離記憶部７０内で１単語分として割り当てられているメモリ量である条件値Ｗに達するまで繰り返すべく、１０３のブロックにおいて、判定処理が置かれている。
【００３７】
以降順次、パターンマッチング処理部５０は、同様に、次なる単語の標準パターンについて、累積距離を算出し、すべての単語についての部分累積距離の算出が修了した時点で、時刻ｉを進めるとともに、Ｇ２メモリ７２の内容をＧ１メモリ７１に複写して、次なる特徴パラメータの処理に備える。
【００３８】
なお、上述した式（４）は、累積距離の最小値を求める式であり、該累積距離の最小値は、時刻ｉ＝１の時には、ｊ＝１の位置に最小値が存在し、時刻ｉが経過するにしたがって、よりｊが大になる方向へ最小値の存在する位置が移っていく。このとき、部分累積距離値の計算対象範囲外へ最小値が移ってしまうと、正しく累積距離の最小値を求めることができなくなる。このため、図４のフローチャートの１０４のブロックでは、部分累積距離計算範囲のうち、先頭Ｇ２（ｎ，１）と最後Ｇ２（ｎ，Ｗ）を比較し、最後つまりｊが大になる方向の累積距離値が小さい場合には、部分累積距離計算開始位置Ｓ（ｎ）を１つずらす処理を行っている。
【００３９】
もちろん、上記した場合における部分累積距離計算開始位置Ｓ（ｎ）のずらし処理は、図４のブロック１０４に示した処理に限定されるものではない。例えば、先頭のＧ２（ｎ，１）と最後Ｇ２（ｎ，Ｗ）の累積距離値の差の大小によって、処理開始位置の前記ずらし量を動的に変化させること等も好ましい変形である。
【００４０】
図４のフローチャートに示されたとおり、パターンマッチング処理部５０は、各単語の標準パターンのすべてとの累積距離を算出するのではなく、処理開始位置記憶部６０に記憶されている開始位置Ｓ（ｎ）から予め定める範囲Ｗについてのみ、累積距離値を算出し，部分累積距離記憶部７０の内容を更新するものとなっている。従って、利用することのできるメモリ容量に応じた累積距離を算出するための範囲Ｗを設定することで、より少ないメモリ容量でも、好ましいパターンマッチング結果を得ることが可能となる。もちろん、上記構成から明らかなとおり、累積距離算出のための処理量も、併せて抑えることが可能となっている。
【００４１】
以上、本発明のパターンマッチング方法の一実施例を、具体的なメモリ構成及びフローチャートを示して説明したが、上記した実施例における処理開始位置記憶部６０並びに部分累積距離記憶部７０の構成は、上記した形態に限定されるものではないことは、勿論である。同様に、上記したフローチャートも、上記した処理開始位置記憶部６０並びに部分累積距離記憶部７０の構成に基いてその好ましい形態を示したものにすぎない。処理開始位置記憶部６０並びに部分累積距離記憶部７０の構成及び式（４）に相当する漸化式の内容等の具体的な処理・手順は、標準パターンの数や音声認識システムの仕様・用途に応じて、決定されるべき事項である。
【００４２】
【発明の効果】
本発明によれば、ＤＰマッチングによるパターンマッチング処理時に必要な記憶容量・処理量を低減させることができる。その理由は、記憶保持すべき累積距離の値の量を大きく削減できる構成を提供したことにある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の概略構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の一実施例の全体構成を示したブロック図である。
【図３】ＤＰマッチング処理を説明するための図である。
【図４】ＤＰマッチング処理を実現する処理手順の一例を表したフローチャートである。
【図５】クロックワイズＤＰ法の要部を説明するための図である。
【符号の説明】
１０  音声信号
２０  音声分析部
３０  特徴パラメータ
４０  標準パターン記憶部
５０  パターンマッチング処理部
６０  処理開始記憶部
６１  Ｓメモリ
７０  部分累積距離記憶部
７１  Ｇ１メモリ
７２  Ｇ２メモリ
８０  認識結果
【図１】
0003980400.tif 000008
【図２】
0003980400.tif 000009
【図３】
0003980400.tif 000010
【図４】
0003980400.tif 000011
【図５】
0003980400.tif 000012