(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者が発話する際の前記話者の筋肉の筋電信号に基づいて前記発話の内容を認識する音声認識装置において、
前記筋電信号を取得する筋電信号取得手段と、
前記筋電信号から前記筋肉の活動量に関する情報を抽出する活動量情報抽出手段と、
前記筋肉の活動量に関する情報に基づいて前記発話の内容を認識する音声認識手段と、
前記発話の際に発生する音響に関する情報を取得する音響情報取得手段と、
前記音響に関する情報に基づいて前記発話の内容を認識する音響情報認識手段と、
前記活動量情報抽出手段によって抽出された筋肉の活動量に関する情報と、前記音響情報認識手段により認識された教師データとしての発話の内容と、に基づいて、前記音声認識手段における音声認識に係る学習を行う学習手段と、を備え、
前記音声認識手段は、前記活動量情報抽出手段によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、前記学習結果を参照して前記発話の内容を認識する音声認識装置。
【請求項２】
前記活動量情報抽出手段は、前記筋肉の活動量に関する情報として、前記筋電信号の二乗平均平方及び整流化平均及び積分平均の少なくとも一つを取得することを特徴とする、請求項１に記載の音声認識装置。
【請求項３】
前記音声認識手段は、前記筋肉の活動量に関する情報を入力とするニューラルネットワークによって前記発話の内容を認識することを特徴とする、請求項１または２に記載の音声認識装置。
【請求項４】
音素と、当該音素が発話される際の話者の筋肉の活動量に関する情報と、が関係づけられたデータベースを備え、
前記音声認識手段は、前記活動量情報抽出手段によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて前記データベースを参照し、前記話者が発話した音素を取得することを特徴とする、請求項１または２に記載の音声認識装置。
【請求項５】
話者が発話する際の前記話者の筋肉の筋電信号に基づいて前記発話の内容を認識する音声認識方法において、
前記筋電信号を取得する筋電信号取得工程と、
前記筋電信号から前記筋肉の活動量に関する情報を抽出する活動量情報抽出工程と、
前記筋肉の活動量に関する情報に基づいて前記発話の内容を認識する音声認識工程と、
前記発話の際に発生する音響に関する情報を取得する音響情報取得工程と、
前記音響に関する情報に基づいて前記発話の内容を認識する音響情報認識工程と、
前記活動量情報抽出工程によって抽出された筋肉の活動量に関する情報と、前記音響情報認識工程により認識された教師データとしての発話の内容と、に基づいて、前記音声認識工程における音声認識に係る学習を行う学習工程と、を含み、
前記音声認識工程は、前記活動量情報抽出工程によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、前記学習結果を参照して前記発話の内容を認識する音声認識方法。
【請求項６】
前記活動量情報抽出工程は、前記筋肉の活動量に関する情報として、前記筋電信号の二乗平均平方及び整流化平均及び積分平均の少なくとも一つを取得することを特徴とする、請求項５に記載の音声認識方法。
【請求項７】
前記音声認識工程は、前記筋肉の活動量に関する情報を入力とするニューラルネットワークによって前記発話の内容を認識することを特徴とする、請求項５または６に記載の音声認識方法。
【請求項８】
前記音声認識工程は、前記活動量情報抽出工程によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、音素と当該音素が発話される際の話者の筋肉の活動量に関する情報とが関係づけられたデータベースを参照し、前記話者が発話した音素を取得することを特徴とする、請求項５または６に記載の音声認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、話者が発話する際の話者の筋肉の筋電信号に基づいて発話の内容を認識する音声認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、音響によらず、発話動作を行う者の口周辺の筋肉の運動等により生じる筋電信号に基づいて発話の内容を認識をする音声認識装置が知られている。これによれば、発話者が音響を発することなく口や舌等の動きから音声認識が可能であり、騒音環境下や静けさが要求される場所等での実用性が高い。
【０００３】
このような音声認識装置における、筋電信号からの音声認識方法としては、例えば、ＩＥＥＥ生体医用工学会誌（Noboru Sugie et al., A speech employing a speech synthesizer vowel discrimination from perioral muscles activities and vowel production, IEEE transactions on Biomedical Engineering, Vol. 32, No. 7, 1985, pp485-490）に開示されているように、筋電信号をバンドパスフィルタを通過させ閾値の交差回数をカウントして５母音（a, i, u, e, o）の弁別を行って音声認識をする方法や、特開平７−１８１８８８号公報に開示されているように、口の周囲の筋肉の筋電信号をＦＦＴ処理してパワースペクトルを得た上でニューラルネットワークによって処理し発話者の母音だけでなく子音も含めて検出する方法や、特開平６−１２４８３号公報に開示されているように、筋電信号の振幅を閾値によって２値化したのちニューラルネットワークによって処理する方法等がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述のような音声認識方法では、発話の内容の認識率をあまり向上させることができないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、認識率が高い音声認識装置及び音声認識方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る音声認識装置は、話者が発話する際の上記話者の筋肉の筋電信号に基づいて上記発話の内容を認識する音声認識装置において、上記筋電信号を取得する筋電信号取得手段と、上記筋電信号から上記筋肉の活動量に関する情報を抽出する活動量情報抽出手段と、上記筋肉の活動量に関する情報に基づいて上記発話の内容を認識する音声認識手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る音声認識方法は、話者が発話する際の上記話者の筋肉の筋電信号に基づいて上記発話の内容を認識する音声認識方法において、上記筋電信号を取得する筋電信号取得工程と、上記筋電信号から上記筋肉の活動量に関する情報を抽出する活動量情報抽出工程と、上記筋肉の活動量に関する情報に基づいて上記発話の内容を認識する音声認識工程と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明の音声認識装置、音声認識方法によれば、筋電信号から筋肉の活動量に関する情報が抽出され、話者の筋肉の活動量に関する情報に基づいて音声認識が行なわれる。ここで、話者の筋肉の活動量と話者が発話する音素との間には所定の対応関係があるので、筋肉の活動量に関する情報に基づいて音声認識することにより高い認識率で発話の内容の認識が可能とされる。
【０００９】
ここで、上記音声認識装置において、上記活動量情報抽出手段は、上記筋肉の活動量に関する情報として、上記筋電信号の二乗平均平方及び整流化平均及び積分平均の少なくとも一つを取得することが好ましい。
【００１０】
また、上記音声認識方法において、上記活動量情報抽出工程は、上記筋肉の活動量に関する情報として、上記筋電信号の二乗平均平方及び整流化平均及び積分平均の少なくとも一つを取得することが好ましい。
【００１１】
筋電信号の二乗平均平方、整流化平均、積分平均は、筋肉の活動量と高い相関関係を有するので、これら二乗平均平方、整流化平均、積分平均を筋肉の活動量に関する情報として取得することにより発話の内容の認識が好適に行われる。また、筋電信号からこれらの平均を取得するための計算負荷は、従来のような筋電信号をＦＦＴ処理することに比べてかなり低くされる。
【００１２】
また、上記音声認識装置において、上記音声認識手段は、上記筋肉の活動量に関する情報を入力とするニューラルネットワークによって上記発話の内容を認識することが好ましい。
【００１３】
また、上記音声認識方法において、上記音声認識工程は、上記筋肉の活動量に関する情報を入力とするニューラルネットワークによって上記発話の内容を認識することが好ましい。
【００１４】
このように、筋肉の活動量に関する情報を入力とするニューラルネットワークによって音声認識をすることにより、発話の内容が好適に認識される。
【００１５】
また、上記音声認識装置において、音素と、当該音素が発話される際の話者の筋肉の活動量に関する情報と、が関係づけられたデータベースを備え、上記音声認識手段は、上記活動量情報抽出手段によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、上記データベースを参照して上記話者が発話した音素を取得してもよい。
【００１６】
また、上記音声認識方法において、上記音声認識工程は、上記活動量情報抽出工程によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、音素と当該音素が発話される際の話者の筋肉の活動量に関する情報とが関係づけられたデータベースを参照し、上記話者が発話した音素を取得してもよい。
【００１７】
このように、筋肉の活動量に関する情報に基づいて、音素とその音素が発話される際の筋肉の活動量に関する情報とが関係づけられたデータベースを参照することにより、話者の発話した音素が容易に取得され、発話の内容が好適に認識される。
【００１８】
また、上記音声認識装置において、上記発話の際に発生する音響に関する情報を取得する音響情報取得手段と、上記音響に関する情報に基づいて上記発話の内容を認識する音響情報認識手段と、上記活動量情報抽出手段によって抽出された筋肉の活動量に関する情報と上記音響情報認識手段により認識された教師データとしての発話の内容とに基づいて、上記音声認識手段における音声認識に係る学習を行う学習手段と、を備え、上記音声認識手段は、上記活動量情報抽出手段によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、上記学習結果を参照して上記発話の内容を認識することが好ましい。
【００１９】
また、上記音声認識方法において、上記発話の際に発生する音響に関する情報を取得する音響情報取得工程と、上記音響に関する情報に基づいて上記発話の内容を認識する音響情報認識工程と、上記活動量情報抽出工程によって抽出された筋肉の活動量に関する情報と上記音響情報認識工程により認識された教師データとしての発話の内容とに基づいて、上記音声認識工程における音声認識に係る学習を行う学習工程と、を含み、上記音声認識工程は、上記活動量情報抽出工程によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、上記学習結果を参照して上記発話の内容を認識することが好ましい。
【００２０】
このような学習により、話者に適合した音声認識が可能とされ、認識率がさらに高くされる。また、発話の際の音響に基づく音声認識により教師データを生成するので、話者が意識することなく自由な発話に基づいて学習が行われ、学習における話者の負担が少なくされる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る音声認識装置の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２２】
図１は、第一実施形態に係る音声認識装置のブロック図である。本実施形態の音声認識装置１００は、無声、すなわち、声を出さずに発話動作をする話者の発話内容を認識する音声認識装置であって、話者の筋電信号を取得する筋電信号取得手段１１、筋電信号から筋肉の活動量に関する情報を抽出する活動量情報抽出手段１２、筋肉の活動量に関する情報に基づいて話者の発話内容を音声認識する活動量情報認識手段（音声認識手段）１６、音声認識した結果を提示する認識結果提示手段１７、及び、活動量情報認識手段１６における音声認識に関しての学習を行う学習部３３を備えて構成される。
【００２３】
筋電信号取得手段１１は、話者が発話動作する際の口周りの筋肉（調音器官）の活動による筋電信号の変動等を取得すると共に、取得された筋電信号を増幅する。なお、高精度で音声認識をすべく、口周りの複数の筋肉の筋電信号を取得することが好ましい。このようにして取得された筋電信号の一例を図２に示す。ここで、横軸は時間であり、縦軸は筋電信号の電位である。
【００２４】
図１に戻って、活動量情報抽出手段１２は、筋電信号取得手段１１で増幅された筋電信号を所定の時間窓で切り出すと共に、当該時間窓毎に筋電信号から筋肉の活動量に関する情報を抽出する。
【００２５】
具体的には、まず、図２に示すように、筋電信号取得手段１１によって取得された筋電信号５０を、所定の長さの主時間窓４０，４１，４２等によって順に切り出す。ここで、これらの主時間窓４０，４１，４２の時間長さは同じとされ、また、これらの主時間窓４０，４１，４２の開始時間は、順に所定時間づつ、例えば、主時間窓の時間長さの半分ずつ遅れるようにされている。また、必要に応じて、各々の主時間窓４１等を、さらに任意の数の副時間窓４３，４４，４５に分割できる。なお、主として、主時間窓４０，４１，４２等によって母音の認識が可能とされ、副時間窓４３，４４，４５等によって子音の認識が可能となる。
【００２６】
次に、図３に示すように、各々の主時間窓、副時間窓に対して、筋肉の活動量に関する情報として、筋電信号の二乗平均平方（ＲＭＳ）を計算する。ここで、二乗平均平方は、次式のように定義される。ここで、e(t)は筋電信号の電位（ＥＭＧ）である。
【００２７】
【数１】
0003908965.tif 000002
【００２８】
なお、筋肉の活動量と相関がある量としては、他に、（２）式に示す筋電信号の整流化平均値（ＡＲＶ）や、（３）式に示す筋電信号の積分平均値（ＩＥＭＧ）等、を用いることができ、また、これらを組み合わせることもできる。
【００２９】
【数２】
0003908965.tif 000003
【００３０】
【数３】
0003908965.tif 000004
【００３１】
ここで、筋電信号からこのような筋肉の活動量に関する情報を抽出する理由について説明する。
【００３２】
話者が、母音や子音等の音素を発話する場合、各音素毎に話者の口周辺の各々の筋肉の活動量は異なる。ここで、話者に“ａ”，“ｉ”，“ｕ”，“ｅ”，“ｏ”を各々発話させた場合及び無発話でリラックスさせた場合について、当該話者の口周辺の代表的な３つの筋肉の筋電信号を取得し、３つの筋肉の活動量として各々の筋電信号の二乗平均平方をとって各々Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸にプロットしたのが図４である。
【００３３】
図より明らかなように、無発話の場合、“ａ”，“ｉ”，“ｕ”，“ｅ”，“ｏ”を発話した場合で、各々の筋肉の活動量の大きさは互いに異なり、各々の筋肉の活動量と各音素との間に所定の対応関係があることがわかる。このため、筋電信号から筋肉の活動量に関する情報を抽出し、この筋肉の活動量に関する情報に対応する音素を取得することによって、高い認識率での音声認識が容易に行える。
【００３４】
次に、図１に戻って、活動量情報認識手段１６は、このようにして取得された筋肉の活動量に関する情報に基づいて話者が発話した音素を取得し、話者の発話の内容を認識する。
【００３５】
具体的には、図５に示すように、３層構造のニューラルネットワーク７０によって音声認識を行う。すなわち、入力層７１には、活動量情報抽出手段１２で取得された各々の筋肉の活動量に関する情報、例えば、二乗平均平方が入力される。一方、出力層７２は、音素、例えば、“ａ”，“ｉ”，“ｕ”，…，“ｎ”等の母音及び子音に対応するユニットとされている。そして、このニューラルネットワーク７０は、入力層７１に入力された筋肉の活動量に関する情報から、所定の認識パラメータに基づいて当該発話における音素を判断して出力層７２に出力し、これによって発話の内容が認識される。
【００３６】
なお、このニューラルネットワーク７０における認識パラメータは、あらかじめ用意された万人向けの認識パラメータや、後述する学習部３３で生成される話者に適合された認識パラメータ等が用いられる。
【００３７】
図１に戻って、認識結果提示手段１７は、活動量情報認識手段１６で認識された認識結果をディスプレイやスピーカ等によって話者に提示したり、あるいは、ワープロ等のアプリケーションに伝達したり、通信手段等によって他人等に送信する。
【００３８】
学習部３３は、音響情報取得手段１４、音響情報認識手段１５及び学習手段１３を備えている。音響情報取得手段１４は、話者が声を出す、すなわち、有声による発話動作をする際に発生する音響信号を取得すると共に、取得された音響信号のスペクトル分析やケプストラム分析等を行って音響情報を取得する。
【００３９】
音響情報認識手段１５は、音響情報取得手段１４が取得した音響情報に基づいて音声認識を行って話者の発話の内容を取得し、話者の発話の内容に対応する教師データとする。ここで、音響情報認識手段１５における、音声認識方法は特に限定されず、例えば、スペクトル包絡等に基づく隠れマルコフモデルや、ＤＰマッチング法等が利用できる。
【００４０】
学習手段１３は、活動量情報抽出手段１２で抽出された筋肉の活動量に関する情報を取得すると共に、教師データとして、音響情報認識手段１５で取得された発話の内容を取得し、活動量情報認識手段１６において行われる音声認識に関する学習を行い、この音声認識のための認識パラメータを生成する。
【００４１】
具体的には、例えば、本実施形態のように活動量情報認識手段１６でニューラルネットワーク７０を用いる場合には（図５参照）、そのニューラルネットワーク７０に対してバックプロパゲーション法を適用し、入力層７１には筋肉の活動量に関する情報としての筋電信号の二乗平均平方等を与える一方、出力層７２の各音素“ａ”，“ｉ”，“ｕ”，…，“ｎ”には音響情報認識手段１５において認識された発話の内容を各々与えればよく、これによって、各話者に適合した認識パラメータが生成される。
【００４２】
次に、このような音声認識装置１００の動作について説明すると共に、併せて、本実施形態に係る音声認識方法について説明する。
【００４３】
はじめに、図６を参照して、音声認識に関する学習を行う手順について説明する。
【００４４】
まず、音声認識装置１００は、話者が有声で自由な発話を行う際の話者の筋肉の筋電信号を取得すると共に、発話に伴い発生する音に基づく音響情報を取得する（ステップ１０１）。
【００４５】
次に、筋電信号を所定の時間窓で切り出し、時間窓毎に筋肉の活動量に関する情報を抽出する一方、音響情報に基づいて音声認識を行って発話の内容を取得する（ステップ１０２）。
【００４６】
次に、筋肉の活動量に関する情報と、教師データとしての発話の内容と、に基づいて活動量情報認識手段１６における音声認識に関する学習を行い、音声認識のための認識パラメータを生成する（ステップ１０３）。
【００４７】
そして、活動量情報認識手段１６が、認識パラメータを取得する（ステップ１０４）。
【００４８】
続いて、図７を参照して、話者の無声による発話に基づいて音声認識をする手順について説明する。
【００４９】
まず、音声認識装置１００は、話者が無声で発話を行う際の、話者の筋電信号を取得する（ステップ２０１）。
【００５０】
次に、筋電信号を所定の時間窓で切り出すと共に、時間窓毎に筋肉の活動量に関する情報を抽出する（ステップ２０２）。
【００５１】
次に、筋肉の活動量に関する情報に基づいて、上述の学習によって取得した認識パラメータ等を用いたニューラルネットワーク７０によって音声認識を行って発話の内容を認識する（ステップ２０３）。
【００５２】
そして、認識結果を画面や音声に出力したり、ワープロ等のアプリケーションに送信する（ステップ２０４）。
【００５３】
このような、本実施形態の音声認識装置及び音声認識方法によれば、筋電信号から筋肉の活動量に関する情報が抽出され、話者の筋肉の活動量に関する情報に基づいて音声認識が行なわれる。ここで、話者の筋肉の活動量と話者が発話する音素との間には所定の対応関係があるので、筋肉の活動量に関する情報に基づいて音声認識することにより高い認識率で発話の内容の認識が可能とされている。
【００５４】
また、筋電信号の二乗平均平方、整流化平均、積分平均は、筋肉の活動量と高い相関関係を有するので、これら二乗平均平方、整流化平均、積分平均を筋肉の活動量に関する情報として取得することにより発話の内容の認識が好適に行われる。また、筋電信号からこれらの平均を取得するための計算負荷は、従来のような筋電信号をＦＦＴ処理することに比べてかなり低くされる。
【００５５】
また、筋肉の活動量に関する情報を入力とするニューラルネットワークによって音声認識をすることにより、発話の内容が好適に認識されている。
【００５６】
また、学習によって話者に適合した音声認識が可能とされ、認識率がさらに高くされる。また、この学習において、発話の際の音響に基づく音声認識により教師データを生成するので、話者が意識することなく自由な発話に基づいて学習が行われ、学習における話者の負担が少なくされる。
【００５７】
なお、あらかじめ、活動量情報認識手段１６に対して万人向けの認識パラメータを設定しておくことにより、上述のような学習をしなくても、同様な音声認識ができる。また、音声認識を高認識率で行うべく、筋肉の活動量に関する情報を多くの筋肉について得ることが好ましい。
【００５８】
続いて、図８を参照して、第二実施形態に係る音声認識装置２００について説明する。本実施形態の音声認識装置２００が第一実施形態の音声認識装置１００と違う点は、音素と当該音素が発話される際の筋肉の活動量に関する情報とが関連づけて格納された音素活動量情報データベース（データベース）３０を備えている点である。そして、活動量情報認識手段１６は、活動量情報抽出手段１２によって抽出された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、ニューラルネットワーク７０によるのではなく、音素活動量情報データベース３０を参照して発話の内容を認識する。
【００５９】
この音素活動量情報データベース３０には、音素と当該音素が発話される際の筋肉の活動量に関する情報とが関連づけられたデータとして、万人向けの一般的なデータがあらかじめ格納されているが、必要に応じて、学習手段１３における学習結果に基づいてデータを話者に適合させることができる。
【００６０】
このような、音素活動量情報データベース３０の一つの例として、例えば、図４等に基づいて、各音素毎に、各音素が発話される際の各筋肉の活動量に関する情報の大きさの確率分布を求め、当該筋肉の活動量に関する情報の大きさの確率分布を各音素に対応づけて格納したデータベースがある。このようなデータベースを用いる場合、活動量情報認識手段１６は、活動量情報抽出手段１２によって抽出された各筋肉の活動量の大きさの分布に基づいてデータベースを参照し、当該分布に最も近い確率分布を有する音素を取得することにより発話の内容を認識できる。
【００６１】
また、音素活動量情報データベース３０の他の例として、例えば、図９に示すような、各音素と、各音素が発話される際の各筋肉の活動量の大きさとを対応づけたテーブルが考えられる。このテーブルは、平均的な日本人が各音素を発話した際に、口周辺の各筋肉がどの程度活動するかを五段階評価したものである。このようなデータベースを用いる場合も、活動量情報認識手段１６は、活動量情報抽出手段１２によって抽出された各筋肉の活動量の大きさに基づいてテーブルを参照し、最も筋肉の活動量のパターンが近い音素を取得することにより発話の内容を認識できる。
【００６２】
このように、本実施形態においては、取得された筋肉の活動量に関する情報に基づいて、音素とその音素が発話される際の筋肉の活動量に関する情報とが関係づけられたデータベースを参照することにより、話者の発話した音素が容易に取得され、発話の内容が好適に認識される。
【００６３】
なお、この音素活動量情報データベース３０を予め構築しておくと、必ずしも話者毎に音声認識に関する学習を行わなくてもある程度の認識率で音声認識が可能である。また、第一実施形態のような学習を行って、この音素活動量情報データベース３０を話者毎にさらに適合させることにより、より高い認識率での音声認識が可能となる。なお、音声認識を高認識率で行うべく、筋肉の活動量に関する情報を多くの筋肉について得ることが好ましい。
【００６４】
なお、本発明に係る音声認識装置は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形態様をとることが可能である。
【００６５】
例えば、上記実施形態において、学習部３３は、話者の音響情報に基づいて教師データとしての発話内容を取得しているがこれに限られず、例えば、キーボード等の入力手段を備え、話者が発話の内容を直接入力してもよい。
【００６６】
なお、上記実施形態の音声認識装置１００，２００は、無声による発話の音声認識に適しているが、有声による発話の音声認識ができることはいうまでもない。
【００６７】
【発明の効果】
上述のように、本発明の音声認識装置、音声認識方法によれば、筋電信号から筋肉の活動量に関する情報を抽出し、話者の筋肉の活動量に関する情報に基づいて音声認識を行う。ここで、話者の筋肉の活動量と話者が発話する音素との間には所定の対応関係があるので、筋肉の活動量に関する情報に基づいて音声認識することにより高い認識率で発話の内容の認識が可能とされる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第一実施形態に係る音声認識装置を示すブロック図である。
【図２】図１中の活動量情報抽出手段において、筋電信号を時間窓で切り出す方法を説明する図である。
【図３】図１中の活動量情報抽出手段において、切り出された筋電信号から筋肉の活動量に関する情報を取得する方法を説明する図である。
【図４】無発話、及び、“ａ”，“ｉ”，“ｕ”，“ｅ”，“ｏ”が発話された際の、口周辺の３つの筋肉の活動量に関する情報を示す図である。
【図５】図１中の活動量情報認識手段におけるニューラルネットワークを示す図である。
【図６】第一実施形態において、音声認識に関する学習を行う手順を示すフロー図である。
【図７】第一実施形態において、無声の発話による音声認識を行う手順を示すフロー図である。
【図８】第二実施形態に係る音声認識装置を示すブロック図である。
【図９】図８の音素活動量情報データベースの例を示す表である。
【符号の説明】
１１…筋電信号取得手段、１２…活動量情報抽出手段、１３…学習手段、１４…音響情報取得手段、１５…音響情報認識手段、１６…活動量情報認識手段（音声認識手段）、３０…音素活動量情報データベース、１００，２００…音声認識装置。
【図１】
0003908965.tif 000005
【図２】
0003908965.tif 000006
【図３】
0003908965.tif 000007
【図４】
0003908965.tif 000008
【図５】
0003908965.tif 000009
【図６】
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【図７】
0003908965.tif 000011
【図８】
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【図９】
0003908965.tif 000013