(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析手段と、
認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶手段と、
単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶手段と、
照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶手段と、
前記音響分析手段からの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合手段と
を備えた音声認識システムにおいて、
前記辞書記憶手段は、
高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶手段と、
高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶手段と、
前記第二辞書記憶手段から前記照合データ記憶手段へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測手段とを有し、
前記第一辞書記憶手段及び前記第二辞書記憶手段は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶手段又は前記第二辞書記憶手段のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、
前記モデル照合手段は、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測手段による計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御する
ことを特徴とする音声認識システム。
【請求項２】
認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶領域と、
単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶領域と、
照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶領域とを備えた音声認識システムにおいて、
音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析ステップと、
前記音響分析ステップからの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合ステップとを含む音声認識方法であって、
前記辞書記憶領域は、
高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶領域と、
高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶領域とを有し、
前記第二辞書記憶領域から前記照合データ記憶領域へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測ステップをさらに含み、
前記第一辞書記憶領域及び前記第二辞書記憶領域は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶領域又は前記第二辞書記憶領域のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、
前記モデル照合ステップは、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測ステップによる計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御する
ことを特徴とする音声認識方法。
【請求項３】
音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析手順と、
認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶領域と、
単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶領域と、
照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶領域と、
前記音響分析手順からの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合手順と
を含む音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記辞書記憶領域は、
高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶領域と、
高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶領域とを有し、
前記第二辞書記憶領域から前記照合データ記憶領域へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測手順をさらに含み、
前記第一辞書記憶領域及び前記第二辞書記憶領域は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶領域又は前記第二辞書記憶領域のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、
前記モデル照合手順は、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測手順による計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御する
ことを特徴とする音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声により住所検索などの大語彙認識を行う音声認識システム及び方法並びに音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
大語彙の音声認識を行う場合には、一般的にビームサーチなどの手法を利用して、演算量を低減することが行われる。ここでは、特開平１０−２５４４７９号公報に開示されている音声認識装置を一例として、従来の音声認識装置の説明を行う。
【０００３】
図１５は、例えば特開平１０−２５４４７９号公報に示された従来の音声認識装置のモデル照合処理部の構成を示すブロック図である。以下、音声認識方式としてはＨＭＭ（Hidden Markov Model）を用い、認識対象を住所とし、認識する単位であるノードを地名として説明を行う。
【０００４】
図１５において、１は音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換する音響分析手段、２は認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶手段、３は住所を表現する辞書を記憶する辞書記憶手段、４は照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶手段、５は音響分析手段１からの特徴ベクトルに対し、標準モデルと辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合手段である。
【０００５】
つぎに、従来の音声認識装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【０００６】
この説明では、図１６に示す住所を認識対象とする。認識に先立ち、標準モデル記憶手段３には標準モデルが、辞書記憶手段３には住所を表現する辞書が収められているものとする。
【０００７】
図１６に示す住所を表す辞書記憶手段３の内容を図１７に示す。図１７には認識対象の住所の地名が四角の中に、またその接続が矢印で示されている。各単語は角の丸い枠で示された部分辞書に分割されて記憶されており、部分辞書を単位としてモデル照合手段５に取り込み照合演算に用いることができる。三角は部分辞書へのエントリーポイントを示し、例えば部分辞書net5の「江ノ島」は部分辞書net9の「1丁目」、「２丁目」、「３丁目」のそれぞれに接続されていることを示す。
【０００８】
図１８に示す部分辞書net2を一例としての部分辞書の構造について説明する。この部分辞書net2は、ひとつのエントリーポイント（entry0）を有し、内部にノード番号node2の「神奈川県」と、ノード番号node3の「香川県」の２つのノードを有する。
【０００９】
神奈川県は次に部分辞書net3のエントリーポイントentry0に接続され、香川県は次に部分辞書net4のエントリーポイントentry0に接続される。神奈川県のノードに対してモデル照合する場合には、標準モデル記憶手段２のノード番号node2のＨＭＭパラメータを使用することを意味する。
【００１０】
図１９は、標準モデル記憶手段の内容を示す図である。それぞれのノードに対応するＨＭＭのパラメータが記憶されている。ＨＭＭのパラメータとしては、状態数、状態間の遷移確率などＨＭＭの照合演算に必要なパラメータがあらかじめ入っているものとする。
【００１１】
認識が開始されるとまず、最初のノードである無音を含むnet1が辞書記憶手段３より読み出され、照合データ記憶手段４に必要な作業領域が取られる。この様子を図２０に示す。認識処理が進められ、続くノードの照合処理が必要となると、図２１に示すように、net1に続くnet2の部分辞書が辞書記憶手段３より読み込まれ、照合データ記憶手段４に必要な作業領域が取られる。このように認識処理が進むにつれ、辞書記憶手段３より必要な部分辞書が読み込まれ照合データ記憶手段４に作業領域が取られてゆく。
【００１２】
次に、モデル照合の動作について説明する。
【００１３】
図１５に示す音響分析手段１に音声信号が入力されると一定時間間隔で音響分析が行われ、特徴ベクトルに変換され出力される。音声信号が入力されている間、音響分析手段１からモデル照合手段５へは繰り返し特徴ベクトルが送られる。
【００１４】
モデル照合手段５の内部では、図２２に示すフローチャートで示される処理が特徴ベクトルが入力されるたびに繰り返し行われる。ステップ５０１はノード内の状態に対する照合演算を行うノード内演算処理、ステップ５０２はビームサーチの評価値を決定する評価値決定処理、ステップ５０３はビームサーチ処理を行うビームサーチ演算処理、ステップ５０４はノード間の演算を行うノード間演算処理である。
【００１５】
図２３は、ノードｎに対する照合データ記憶手段４の中のデータ構造の詳細を説明する図である。図２０と図２１では照合データ記憶手段４の内容をノード単位で示していたが、図２３はノードの内容について記述してある。
【００１６】
ノードｎは、Ｓn(1)、Ｓn(2)、Ｓn(3)の３状態から構成されているものとする。ノードｎの左端の状態Ｓn(0)は、ノード間演算のために用いられる疑似状態であり、Ｓn(1)、Ｓn(2)、Ｓn(3)の３つの状態がモデルの実体を表す。
【００１７】
ａn(i,j)は状態ｉからｊへの遷移確率に基づくペナルティー、ｂn(i)は状態iの出力確率に基づくペナルティーを表す。ペナルティーは、確率が小さいほど大きな値となる。これらの遷移確率に基づくペナルティー、出力確率に基づくペナルティーはＨＭＭを用いる認識では標準的に用いられるパラメータであり、ここでは詳細な説明は省略する。これらのパラメータはあらかじめ図１９に示すように標準モデル記憶手段２に記憶されており、辞書記憶手段３でノードｎを含む部分辞書が読み込まれた場合に、標準モデル記憶手段２から読み出され、照合データ記憶手段４の中に図２３に示すように作業領域を取られる。
【００１８】
ノード内演算処理（ステップ５０１）においては、特徴ベクトルが入力されるたびに出力確率、遷移確率を用いて次の式１に示すモデル照合演算が行われ、Ｓn(i)の更新が行われる。Ｉnはノードｎの状態数を表す。出力確率は、入力された特徴ベクトルに対してそのぞれの状態の音響特徴を表す分布に対する確率演算を行い求められる。
【００１９】
Ｓn(i)＝max(Ｓn(i)＋ａn(i,i)),(Ｓn(i−1)＋ａn(i−1,i))＋ｂn(i)
i＝1,Ｉn                                                  ・・・式１
【００２０】
評価値決定処理（ステップ５０２）では、以下の式２のようにしてビームサーチのための評価値Enode(n)と、ノード間遷移を行うための評価値Earc(n)と、ビームサーチの基準値Ebestnodeを求める。Ebestnodeはノードの中で最も良いビームサーチの評価値で代表するものとする。
【００２１】
0003999913.tif 000002
【００２２】
ビームサーチ演算処理（ステップ５０３）では、以下の条件を満たさない場合、そのノードの照合演算を非活性化して、演算量を下げるものである。非活性化されたノードに対するノード内演算処理は行われない。Ｔnodeはビームサーチのための閾値であり、予め定められた規定値を用いる。
【００２３】
0003999913.tif 000003
【００２４】
続いて、ノード間演算処理（ステップ５０４）では、次の式４の条件を満たし、作業領域が照合データ記憶手段４になかった場合には、辞書記憶手段３より新たなノードを含む部分辞書が読み込まれ、新たなノードの作業領域を確保し新たに読み込んだノードを活性化してノード間照合演算を行う。
【００２５】
0003999913.tif 000004
【００２６】
続くノードをｎ＋１とした場合に、ノードｎ＋１の作業領域が取られた様子を図２４に示す。読み込まれた直後、ノードｎ＋１の各状態のスコアは最も低い値に初期化される。続いて、ノードｎとノードｎ＋１の間でノード間の照合処理を行う。ノード間の照合処理は以下の式５で示される。
【００２７】
0003999913.tif 000005
【００２８】
続くノードｎ＋１が照合データ記憶手段４に作業領域が取られており、非活性化されていた場合には再度活性化させて、式５に示すノード間の照合演算を行う。
【００２９】
モデル照合手段５では、特徴ベクトルが入力されるたびに繰り返し上記のように照合処理を進め、音声信号のすべての特徴ベクトルに対する処理が終了したら、最終的に最もスコアの高かったノード列を認識結果として出力する。
【００３０】
【発明が解決しようとする課題】
上述したような従来の音声認識装置では、日本全国住所など大語彙の認識を行う場合には辞書記憶手段３のデータ容量が４０メガバイト（Ｍｂｙｔｅ）にも達し、ＥＰＲＯＭのようなコストの高い記録媒体に記憶するには音声認識装置のコストが高くなるという問題点があった。
【００３１】
また、ＣＤ−ＲＯＭ、あるいはＤＶＤ−ＲＯＭのような読み出し速度が低速の記録媒体に記憶する場合には、辞書の読み出し時間が長くかかり認識結果を得るまでの認識応答時間が長くなるという問題点があった。
【００３２】
この発明は、前述した問題点を解決するためになされたもので、単語辞書を複数の記録媒体に記憶することにより、コストを低く抑えながら認識応答時間を短くすることができる音声認識システム及び方法並びに音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を得ることを目的とする。
【００３３】
【課題を解決するための手段】
この発明の請求項１に係る音声認識システムは、音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析手段と、認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶手段と、単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶手段と、照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶手段と、前記音響分析手段からの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合手段とを備えた音声認識システムにおいて、前記辞書記憶手段は、高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶手段と、高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶手段と、前記第二辞書記憶手段から前記照合データ記憶手段へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測手段とを有し、前記第一辞書記憶手段及び前記第二辞書記憶手段は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶手段又は前記第二辞書記憶手段のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、前記モデル照合手段は、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測手段による計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御するものである。
【００４０】
この発明の請求項２に係る音声認識方法は、認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶領域と、単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶領域と、照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶領域とを備えた音声認識システムにおいて、音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析ステップと、前記音響分析ステップからの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合ステップとを含む音声認識方法であって、前記辞書記憶領域は、高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶領域と、高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶領域とを有し、前記第二辞書記憶領域から前記照合データ記憶領域へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測ステップをさらに含み、前記第一辞書記憶領域及び前記第二辞書記憶領域は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶領域又は前記第二辞書記憶領域のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、前記モデル照合ステップは、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測ステップによる計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御するものである。
【００４４】
この発明の請求項３に係る音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析手順と、認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶領域と、単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶領域と、照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶領域と、前記音響分析手順からの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合手順とを含む音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、前記辞書記憶領域は、高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶領域と、高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶領域とを有し、前記第二辞書記憶領域から前記照合データ記憶領域へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測手順をさらに含み、前記第一辞書記憶領域及び前記第二辞書記憶領域は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶領域又は前記第二辞書記憶領域のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、前記モデル照合手順は、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測手順による計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御するものである。
【００５１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る音声認識システムについて図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る音声認識システムの構成を示すブロック図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００５２】
図１において、１は音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換する音響分析手段、２は認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶手段、４は照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶手段、５は音響分析手段１からの特徴ベクトルに対し、標準モデルと辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合手段である。
【００５３】
また、同図において、６は高速に参照可能な記録媒体を用いる第一辞書記憶手段、７は高速では参照不可能な記録媒体を用いる第二辞書記憶手段、８は部分辞書を記録した記録媒体（記憶手段）を記憶する記録媒体記憶手段である。
【００５４】
以下、第一辞書記憶手段６をＥＥＰＲＯＭ（Electrical Erasable Programmable Read Only Memory）、第二辞書記憶手段７をＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）として説明を行う。ＥＥＰＲＯＭは、高速に参照可能な記録媒体であるが、コストが非常に高いという欠点がある。また、ＣＤ−ＲＯＭは、非常に大容量でコストが安いが読み出し速度が遅いという欠点がある。
【００５５】
住所などの大語彙の認識を行う場合には辞書の大きさが膨大となり、ＥＥＰＲＯＭに全部記憶しておくことはコストが大きくなる。さらに、すべてをＣＤ−ＲＯＭに記憶した場合には、ＣＤ−ＲＯＭの参照回数が大きくなり、参照によるオーバーヘッドにより認識する時間が非常に長くなり、音声認識システムとしての認識応答性に問題が生じる。そのため、辞書を記憶する記憶媒体を２種類用い、使用頻度の高い部分辞書を選択して選択された部分辞書のみＥＥＰＲＯＭに記憶し、使用頻度の低い部分辞書はコストの安いＣＤ−ＲＯＭに記憶するものとする。
【００５６】
図２は、この実施の形態１に係る音声認識システムの単語辞書の構成を示す図である。図２において、実線で囲ってある部分辞書net1、net2、net9、net12が第一辞書記憶手段６（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶され、残りの点線で囲まれている部分辞書は第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）に記憶するものとする。
【００５７】
部分辞書net1、net2、net12は認識する場合に必ず必要となるため、高速に参照可能な記録媒体である第一辞書記憶手段６に記録する。また、部分辞書net9は多くの部分辞書から接続されているため参照される可能性が高いものとして同じくに記録する。図２において、破線で囲まれた四角で示されている残りの部分辞書は第二辞書手段７に記憶しておき、必要に応じて読み込む構成とする。
【００５８】
音声認識処理の基本動作は従来例の説明と同様であるため、ここでは説明を省略する。上記のように構成することにより、神奈川県の発声であれば神奈川県のノードが式４の条件を満たし、続く部分辞書net3を読み込むことができる。また、香川県の発声であれば香川県のノードが式４の条件を満たし続く部分辞書net4を読み込むことができる。
【００５９】
これらの部分辞書がどの記録媒体に入っているかは記録媒体記憶手段８を参照して決定する。図３は、記録媒体記憶手段８の内容を示したものであり、認識に先立ち記録媒体記憶手段８に記憶されているものとする。
【００６０】
なお、別の単語辞書の例についても説明する。図４は、この実施の形態１に係る音声認識システムの別な単語辞書の例を示す図である。これは神奈川県に在住している使用者がこの音声認識装置を使う場合、神奈川県の住所を検索する頻度が高くなるため、神奈川県の地名を含む部分辞書net3、net5、net6を第一辞書記憶手段６（ＥＥＰＲＯＭ）に置く構成としたものである。
【００６１】
また、音声認識システムを使用中に各部分辞書の使用頻度を学習して、第一辞書記憶手段６（ＥＥＰＲＯＭ）の部分辞書が参照頻度の高いものとなるよう内容を書き換えることも有効である。これらの機能を有する音声認識システムも本発明の範疇とする。
【００６２】
上記の説明ではＥＥＰＲＯＭとＣＤ−ＲＯＭを記憶媒体として用いる場合を一例として説明したが、ＥＥＰＲＯＭの代わりにフラッシュＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭなど、また、ＣＤ−ＲＯＭの代わりにＣＤ−ＲＷ（書き換え可能ＣＤ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ（書き換え可能ＤＶＤ）、ハードディスクなどであっても良く、同様に効果を奏する。
【００６３】
また、上記の説明で用いた部分辞書の分類は一例を示したものであり、他の分類の方法でも良い。
【００６４】
また、上記の説明では２種類の記憶媒体を用いる方法について説明したが、３種類以上の記憶媒体を用いてもよく、同様に効果を奏する。
【００６５】
さらに、上記の説明ではノードを単語として説明したが、ノードは音素片、音素、半音節、音節、形態素などの単位でも良く、同様に効果を奏する。
【００６６】
また、音声認識方式もＨＭＭとして説明したが、これはＤＰ（Dynamic Programming）マッチングやニューラルネットを用いる音声認識方式でも良く同様に効果を奏する。
【００６７】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る音声認識システムについて図面を参照しながら説明する。図５は、この発明の実施の形態２に係る音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【００６８】
上記の実施の形態１に係る音声認識システムでは、部分辞書の個数が多くなった場合に記録媒体記憶手段８のテーブルサイズが大きくなるという欠点がある。ここでは、これを解決する方法として次に続く記録媒体を部分辞書の内部に記憶した音声認識システムについて説明する。
【００６９】
図５において、６は高速に参照可能な記録媒体を用いる第一辞書記憶手段、７は高速では参照不可能な記録媒体を用いる第二辞書記憶手段である。
【００７０】
その他の部分は従来の音声認識装置と同一のため、説明を省略する。以下、上記の実施の形態１と同様に、第一辞書記憶手段６をＥＥＰＲＯＭ、第二辞書記憶手段７をＣＤ−ＲＯＭとして説明を行う。ただし、実施の形態１とは異なり、部分辞書の中に次に接続される部分辞書の記録媒体の情報を記録する。
【００７１】
本実施の形態２における部分辞書の一例をnet2を例として説明をする。図６に部分辞書net2の構造を示す。図１８に示す従来の音声認識装置の部分辞書の構造に比べ、図６には次に続く部分辞書の記憶されている記録媒体の情報がＣＤ−ＲＯＭと追加されている。この情報により、続く部分辞書がどの記憶媒体にあるのか判定することが可能である。
【００７２】
このような構成にすることにより、上記の実施の形態１では必要であった記録媒体記憶手段８が不要となる。
【００７３】
上記の説明ではＥＥＰＲＯＭとＣＤ−ＲＯＭを記憶媒体として用いる場合を一例として説明したが、ＥＥＰＲＯＭの代わりにフラッシュＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭなど、また、ＣＤ−ＲＯＭの代わりにＣＤ−ＲＷ（書き換え可能ＣＤ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ（書き換え可能ＤＶＤ）、ハードディスクなどであっても良く、同様に効果を奏する。
【００７４】
また、上記の説明で用いた部分辞書の分類は一例を示したものであり、他の分類の方法でも良い。
【００７５】
また、上記の説明では２種類の記憶媒体を用いる方法について説明したが、３種類以上の記憶媒体を用いてもよく同様に効果を奏する。
【００７６】
さらに、上記の説明ではノードを単語として説明したが、ノードは音素片、音素、半音節、音節、形態素などの単位でも良く、同様に効果を奏する。
【００７７】
また、音声認識方式もＨＭＭとして説明したが、これはＤＰ（Dynamic Programming）マッチングやニューラルネットを用いる音声認識方式でも良く、同様に効果を奏する。
【００７８】
実施の形態３．
この実施の形態３に係る音声認識システムの構成は、実施の形態２に係る音声認識システムの構成と同様のため、ここでは説明を省略する。
【００７９】
ＣＤ−ＲＯＭは、１回の参照に時間がかかるという問題がある。上記の実施の形態１及び２ではＣＤ−ＲＯＭ上の部分辞書の個数が多くなり、ＣＤ−ＲＯＭの参照回数が多くなるという問題があった。本実施の形態３はこの問題を回避するために、同じ記録媒体に記憶してある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶して、参照する場合にまとめて読み出すことを特徴とする。
【００８０】
住所認識の場合は地名部分が木構造になるため、部分辞書の依存関係が明確である。例えば、ＣＤ−ＲＯＭに記憶されている同一の県の下の地名をまとめてひとつのグループとした辞書を図７に示す。図中、一点鎖線で囲まれた部分辞書群をグループとすることを表している。
【００８１】
図８は、部分辞書net2の構造を示す図である。図６に比べ、grp3、grp4というグループ番号が付加されている。これにより、続く部分辞書のグループ番号を知ることが可能である。実施の形態１の記録媒体記憶手段８のように独立したグループ番号を記憶するテーブルを作成しても、同様の効果がある。
【００８２】
次に、動作について説明する。照合データ記憶手段４上に部分辞書net1とnet2が取り込まれているものとする。発声が「香川県大川郡長尾町西」であった場合、ノード「香川県」が式４の条件に当てはまったときは、次につながるグループgrp4を参照する。
【００８３】
この時点での照合データ記憶手段４の内容を図９に示す。図中、実線で囲まれているノードは活性化されているものとし、破線で囲まれているノードは非活性化されていることを表す。グループgrp4には部分辞書net7、net8、net10、net11が含まれているため、まとめて読み出さて、照合データ記憶手段４に作業領域が取られる。ただし、グループgrp4内のノードであっても「志度町」、「長尾町」以外のノードは式４の条件に合わないため、ノード間転送が生じないため、この時点では活性化されない。
【００８４】
認識処理がさらに進み、大川郡のノードが式４の条件に合致した場合、部分辞書net8に対する照合処理が必要となるが、既に作業領域に取りこまれているため、改めて第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）を参照する必要はない。
【００８５】
上記のように構成することにより、照合処理で将来必要となる部分辞書をまとめて読み出す効果があり、第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）の参照回数を少なく抑えられる。
【００８６】
上記の説明ではＣＤ−ＲＯＭを記憶媒体として用いる場合を一例として説明したが、ＣＤ−ＲＯＭの代わりにＣＤ−ＲＷ（書き換え可能ＣＤ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ（書き換え可能ＤＶＤ）、ハードディスクなどであっても良く同様に効果を奏する。
【００８７】
また、上記の説明で用いた部分辞書の分類は一例を示したものであり、他の分類の方法でも良い。
【００８８】
また、上記の説明では２種類の記憶媒体を用いる方法について説明したが、３種類以上の記憶媒体を用いてもよく同様に効果を奏する。
【００８９】
さらに、上記の説明ではノードを単語として説明したが、ノードは音素片、音素、半音節、音節、形態素などの単位でも良く、同様に効果を奏する。
【００９０】
また、音声認識方式もＨＭＭとして説明したが、これはＤＰ（Dynamic Programming）マッチングやニューラルネットを用いる音声認識方式でも良く同様に効果を奏する。
【００９１】
実施の形態４．
上記の実施の形態３では部分辞書をグループ化することにより、第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）の参照回数を減少できたが、照合データ記憶手段４にまとめて部分辞書の作業領域を取ることが必要なため、照合データ記憶手段４のメモリ量が多いという欠点があった。部分辞書のデータ形式より、照合データ記憶手段４の作業領域のデータ形式の方がかなり大きいためである。本実施の形態４では高速に参照することが可能な中間的な記憶領域を設けることにより、第二辞書記憶手段７のグループの部分辞書を転送した後、照合処理で参照された部分辞書のみ照合データ記憶手段４に作業領域を取ることを特徴とする。
【００９２】
図１０は、この発明の実施の形態４に係る音声認識システムの構成を示す図である。
【００９３】
同図において、６はグループにまとめられている部分辞書を記憶する高速に参照可能な記録媒体を用いる第一辞書記憶手段、７はグループにまとめられている部分辞書を記憶する高速では参照不可能な記録媒体を用いる第二辞書記憶手段、９は第二辞書記憶手段７よりグループ単位で部分辞書郡を転送し、記憶する高速に参照可能なグループ記憶手段である。なお、５はグループ記憶手段９の部分辞書を個別に参照して照合処理を行うモデル照合手段である。
【００９４】
以下、第二辞書記憶手段７をＣＤ−ＲＯＭ、グループ記憶手段９をＲＡＭとして説明を行う。
【００９５】
次に、動作について説明する。認識処理の途中で香川県のノードが式４の条件を満たし、グループgrp4が参照されたとする。この段階のグループ記憶手段９と照合データ記憶手段４の内容を図１１に示す。同図において、上段の（ａ）にはグループ記憶手段９の内容、下段の（ｂ）には照合データ記憶手段４の内容がそれぞれ示されている。
【００９６】
まず、グループgrp4の部分辞書郡が第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）よりグループ記憶手段９（ＲＡＭ）に転送される。続いてグループ記憶手段９（ＲＡＭ）上の必要な部分辞書net4のみが参照され照合データ記憶手段４に作業領域をとられる。
【００９７】
このように構成することにより、第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）の参照回数を減少させたままで、照合データ記憶手段４のメモリ量を抑制することができる。
【００９８】
上記の説明ではＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭとＣＤ−ＲＯＭを記憶媒体として用いる場合を一例として説明したが、ＲＡＭやＥＥＰＲＯＭの代わりにフラッシュＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭなど、また、ＣＤ−ＲＯＭの代わりにＣＤ−ＲＷ（書き換え可能ＣＤ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ（書き換え可能ＤＶＤ）、ハードディスクなどであっても良く同様に効果を奏する。
【００９９】
また、上記の説明で用いた部分辞書の分類は一例を示したものであり、他の分類の方法でも良い。
【０１００】
また、上記の説明では３種類の記憶媒体を用いる方法について説明したが、４種類以上の記憶媒体を用いてもよく同様に効果を奏する。
【０１０１】
さらに、上記の説明ではノードを単語として説明したが、ノードは音素片、音素、半音節、音節、形態素などの単位でも良く、同様に効果を奏する。
【０１０２】
また、音声認識方式もＨＭＭとして説明したが、これはＤＰ（Dynamic Programming）マッチングやニューラルネットを用いる音声認識方式でも良く同様に効果を奏する。
【０１０３】
実施の形態５．
認識の時にＣＤ−ＲＯＭの参照回数や、転送量が多くなりすぎると、認識処理のオーバーヘッドが大きくなり、認識結果がえられるまでの反応時間が長くなる場合がある。このため、この実施の形態５では、ＣＤ−ＲＯＭの参照回数、あるいは転送量の上限を設け、規定の反応時間を確保するものである。
【０１０４】
ここでは、グループの参照回数を計測し、規定の値に達すると参照を禁止する音声認識システムを一例として説明を行う。また、ＣＤ−ＲＯＭの参照回数の上限値を規定する場合を一例として説明を行う。
【０１０５】
図１２は、この発明の実施の形態５に係る音声認識システムの構成を示すブロック図である。同図において、１０は第二辞書記憶手段７の参照回数を計測する転送量計測手段である。なお、他の手段は実施の形態３と同様のため、ここでは説明を省略する。
【０１０６】
ノード間の照合演算を式４の条件で行っていたが、新たに第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）にグループの参照を必要とする場合には以下の式６で示す条件で行うものとする。
【０１０７】
0003999913.tif 000006
【０１０８】
閾値Ｔgrpは、認識の最初では以下の式７の条件である。
【０１０９】
0003999913.tif 000007
【０１１０】
ただし、第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）の参照回数が規定値を超えた場合には、以下の式８のように設定する。
【０１１１】
0003999913.tif 000008
【０１１２】
上記の式８のように設定された後は、式６の条件を満たさないようになるため、続くノードへの参照要求が生じないため第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）の参照回数を規定の値に制限することができる。
【０１１３】
第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）への参照を制限する条件としては第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）の参照回数のほか、部分辞書の転送量あるいは、参照回数と部分辞書の転送量の両方で制限を加えることもでき、同様に効果を奏する。
【０１１４】
上記の説明ではＥＥＰＲＯＭとＣＤ−ＲＯＭを記憶媒体として用いる場合を一例として説明したが、ＥＥＰＲＯＭの代わりにフラッシュＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭなど、また、ＣＤ−ＲＯＭの代わりにＣＤ−ＲＷ（書き換え可能ＣＤ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ（書き換え可能ＤＶＤ）、ハードディスクなどであっても良く同様に効果を奏する。
【０１１５】
また、上記の説明で用いた部分辞書の分類は一例を示したものであり、他の分類の方法でも良い。
【０１１６】
また、上記の説明では２種類の記憶媒体を用いる方法について説明したが、３種類以上の記憶媒体を用いてもよく同様に効果を奏する。
【０１１７】
さらに、上記の説明ではノードを単語として説明したが、ノードは音素片、音素、半音節、音節、形態素などの単位でも良く、同様に効果を奏する。
【０１１８】
また、音声認識方式もＨＭＭとして説明したが、これはＤＰ（Dynamic Programming）マッチングやニューラルネットを用いる音声認識方式でも良く同様に効果を奏する。
【０１１９】
実施の形態６．
上記の実施の形態５のように第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）の参照回数の上限を設けた時に、グループの選択を誤った場合、認識不能となる可能性が高い。本発明の例として示した「神奈川県」、「香川県」の場合、一音節しか違いがなく似ているため、特に誤りやすい。そのため、この実施の形態６では、県名に加え市町村名の一部の照合処理を行った後、第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）に記憶してあるグループを選択することにより、グループの選択の精度を高めることを特徴とする。県名だけでなく続く市町村名の一部を別の部分辞書として第一辞書記憶手段６（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶する。
【０１２０】
本実施の形態６に係る音声認識システムの構成は、上記の実施の形態３に示したものと同一のため、ここでは説明を省略する。第一及び第二辞書記憶手段６、７の記憶方式に本実施の形態６の特徴があるため、以下説明を行う。
【０１２１】
図１３は、本実施の形態６における辞書の構成の一例を示すものである。第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）に記憶しているグループgrp3、grp4の最初の先頭の２音節を別の部分辞書net3hおよびnet4hとて第一辞書記憶手段６（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶するものとする。
【０１２２】
図１３では「藤沢市」を「フジ」と「サワシ」に分割している。同様に「鎌倉市」、「高松市」および「大川郡」も最初の２音節を分離している。図１３では、第一辞書記憶手段６（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶する部分辞書は実線で囲っており、第二辞書記憶手段７（ＣＤ−ＲＯＭ）に記憶する部分辞書は破線で囲って示している。また、部分辞書net3hはグループgrp3hに属し、部分辞書net4hはグループgrp4hに属すものとしている。
【０１２３】
このような構成とすることにより、「香川県大川郡長尾町西」の発声に対し、「カガワケンオオ」までの情報を用いて「香川県」の市町村名のグループの選択をできるため、「神奈川県」の市町村名のグループであるgrp3を誤って選択する可能性を減少させることができる。その結果として認識率を向上できるという効果がある。
【０１２４】
上記の説明はグループの先頭の２音節を第一辞書記憶手段６（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶する構成を例として説明したが、本発明は２音節に限るものではない。
【０１２５】
また、図１４のように、「藤沢市」、「鎌倉市」、「高松市」および「大川郡」全体を分離して第一辞書記憶手段６（ＥＥＰＲＯＭ）に記憶しても良く、同様に効果を奏する。
【０１２６】
上記の説明ではＥＥＰＲＯＭとＣＤ−ＲＯＭを記憶媒体として用いる場合を一例として説明したが、ＥＥＰＲＯＭの代わりにフラッシュＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭなど、また、ＣＤ−ＲＯＭの代わりにＣＤ−ＲＷ（書き換え可能ＣＤ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ（書き換え可能ＤＶＤ）、ハードディスクなどであっても良く、同様に効果を奏する。
【０１２７】
また、上記の説明で用いた部分辞書の分類は一例を示したものであり、他の分類の方法でも良い。
【０１２８】
また、上記の説明では２種類の記憶媒体を用いる方法について説明したが、３種類以上の記憶媒体を用いてもよく同様に効果を奏する。
【０１２９】
さらに、上記の説明ではノードを単語として説明したが、ノードは音素片、音素、半音節、音節、形態素などの単位でも良く、同様に効果を奏する。
【０１３０】
また、音声認識方式もＨＭＭとして説明したが、これはＤＰ（Dynamic Programming）マッチングやニューラルネットを用いる音声認識方式でも良く同様に効果を奏する。
【０１３１】
【発明の効果】
この発明の請求項１に係る音声認識システムは、以上説明したとおり、音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析手段と、認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶手段と、単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶手段と、照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶手段と、前記音響分析手段からの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合手段とを備えた音声認識システムにおいて、前記辞書記憶手段は、高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶手段と、高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶手段と、前記第二辞書記憶手段から前記照合データ記憶手段へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測手段とを有し、前記第一辞書記憶手段及び前記第二辞書記憶手段は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶手段又は前記第二辞書記憶手段のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、前記モデル照合手段は、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測手段による計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御するので、コストを低く抑えながら認識応答時間を短くすることができるという効果を奏する。
【０１３８】
この発明の請求項２に係る音声認識方法は、以上説明したとおり、認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶領域と、単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶領域と、照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶領域とを備えた音声認識システムにおいて、音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析ステップと、前記音響分析ステップからの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合ステップとを含む音声認識方法であって、前記辞書記憶領域は、高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶領域と、高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶領域とを有し、前記第二辞書記憶領域から前記照合データ記憶領域へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測ステップをさらに含み、前記第一辞書記憶領域及び前記第二辞書記憶領域は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶領域又は前記第二辞書記憶領域のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、前記モデル照合ステップは、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測ステップによる計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御するので、コストを低く抑えながら認識応答時間を短くすることができるという効果を奏する。
【０１４２】
この発明の請求項３に係る音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、以上説明したとおり、音声信号を入力し音響分析を行い特徴ベクトルの時系列に変換して出力する音響分析手順と、認識対象の標準モデルを記憶する標準モデル記憶領域と、単語辞書を分割した複数の部分辞書を記憶する辞書記憶領域と、照合処理に作業領域として照合データを記憶する照合データ記憶領域と、前記音響分析手順からの特徴ベクトルに対し、前記標準モデル及び前記単語辞書を参照しながら照合処理を行い、認識結果を出力するモデル照合手順とを含む音声認識プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、前記辞書記憶領域は、高速に参照可能で使用頻度の高い部分辞書を記憶する第一辞書記憶領域と、高速に参照不可能で残りの使用頻度の低い部分辞書を記憶する第二辞書記憶領域とを有し、前記第二辞書記憶領域から前記照合データ記憶領域へ読み込んだ部分辞書の量を計測する転送量計測手順をさらに含み、前記第一辞書記憶領域及び前記第二辞書記憶領域は、各ノードに対応して、次に接続される部分辞書が前記第一辞書記憶領域又は前記第二辞書記憶領域のどちらに記憶しているかを示す記録媒体情報を含む部分辞書を記憶するとともに、同じ記録媒体上にある依存関係の強い部分辞書をひとまとめのグループとして記憶し、前記モデル照合手順は、ある部分辞書を参照する場合にその部分辞書を含むグループをまとめて読み出し、照合処理を行うとともに、前記転送量計測手順による計測量と規定量を比較し前記規定量以上の部分辞書を読み込まないように制御するので、コストを低く抑えながら認識応答時間を短くすることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１に係る音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図２】  この発明の実施の形態１に係る音声認識システムの単語辞書の構成を示す図である。
【図３】  この発明の実施の形態１に係る音声認識システムの記録媒体記憶手段の内容を示す図である。
【図４】  この発明の実施の形態１に係る音声認識システムの単語辞書の別の構成を示す図である。
【図５】  この発明の実施の形態２に係る音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図６】  この発明の実施の形態２に係る音声認識システムの部分辞書の構造を示す図である。
【図７】  この発明の実施の形態３に係る音声認識システムの単語辞書の構成を示す図である。
【図８】  この発明の実施の形態３に係る音声認識システムの部分辞書の構造を示す図である。
【図９】  この発明の実施の形態３に係る音声認識システムの照合データ記憶手段の内容を示す図である。
【図１０】  この発明の実施の形態４に係る音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図１１】  この発明の実施の形態４に係る音声認識システムのグループ記憶手段及び照合データ記憶手段の内容を示す図である。
【図１２】  この発明の実施の形態５に係る音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図１３】  この発明の実施の形態６に係る音声認識システムの単語辞書の構成を示す図である。
【図１４】  この発明の実施の形態６に係る音声認識システムの単語辞書の別の構成を示す図である。
【図１５】  従来の音声認識システムの構成を示すブロック図である。
【図１６】  従来の音声認識システムにおける認識対象の住所を示す図である。
【図１７】  従来の音声認識システムの単語辞書の構成を示す図である。
【図１８】  従来の音声認識システムの部分辞書の構造を示す図である。
【図１９】  従来の音声認識システムの標準モデル記憶手段の内容を示す図である。
【図２０】  従来の音声認識システムの照合データ記憶手段の内容を示す図である。
【図２１】  従来の音声認識システムの照合データ記憶手段の内容を示す図である。
【図２２】  従来の音声認識システムのモデル照合手段の動作を示すフローチャートである。
【図２３】  従来の音声認識システムの照合データ記憶手段のＨＭＭの内容を示す図である。
【図２４】  従来の音声認識システムの照合データ記憶手段のＨＭＭの内容を示す図である。
【符号の説明】
１  音響分析手段、２  標準モデル記憶手段、４  照合データ記憶手段、５  モデル照合手段、６  第一辞書記憶手段、７  第二辞書記憶手段、８  記録媒体記憶手段、９  グループ記憶手段、１０  転送量計測手段。
【図１】
0003999913.tif 000009
【図２】
0003999913.tif 000010
【図３】
0003999913.tif 000011
【図４】
0003999913.tif 000012
【図５】
0003999913.tif 000013
【図６】
0003999913.tif 000014
【図７】
0003999913.tif 000015
【図８】
0003999913.tif 000016
【図９】
0003999913.tif 000017
【図１０】
0003999913.tif 000018
【図１１】
0003999913.tif 000019
【図１２】
0003999913.tif 000020
【図１３】
0003999913.tif 000021
【図１４】
0003999913.tif 000022
【図１５】
0003999913.tif 000023
【図１６】
0003999913.tif 000024
【図１７】
0003999913.tif 000025
【図１８】
0003999913.tif 000026
【図１９】
0003999913.tif 000027
【図２０】
0003999913.tif 000028
【図２１】
0003999913.tif 000029
【図２２】
0003999913.tif 000030
【図２３】
0003999913.tif 000031
【図２４】
0003999913.tif 000032