(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識システムにおいて、複数のフレームを有する入力音声信号から区分化された音声信号を形成する方法であって、
前記入力音声信号を時間ドメイン信号から複数の音声フレームを有する周波数ドメイン信号に変換する段階であり、該周波数ドメイン信号における各音声フレームが該音声フレームと関連された少なくとも１つのスペクトル値で表現されることから成る段階と、
前記音声フレーム各々に対するクラスタを規定すべく、前記周波数ドメイン信号における隣接フレームの各対の間に初期クラスタ境界を割り当てる段階と、
各クラスタにおける前記フレームと関連された前記少なくとも１つのスペクトル値に基づいて前記クラスタ各々に分散値を割り当てる段階と、
前記分散値に基づき隣接クラスタ対の間のクラスタ境界を相殺することによって併合されたクラスタを形成する段階と、
複数の併合クラスタを形成するために、分散値の割り当て及び併合クラスタの形成の前記段階を繰り返す段階と、
前記複数の併合クラスタに従って前記区分化音声信号を形成する段階と、
の諸段階を含む方法。
【請求項２】
分散値を各クラスタに割り当てる前記段階が、前記初期クラスタ境界によって規定された各クラスタの前記フレームと関連された前記少なくとも１つのスペクトル値の間の差異を表すスペクトル差異値の分散値を初期的に割り当て、そして引き続いて、前記併合クラスタを形成している隣接クラスタの分散値を表す分散値を割り当てる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記の引き続いて分散値を割り当てることが、前記併合クラスタを形成している前記隣接クラスタの前記分散値を合算することによって決定される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記周波数ドメイン信号における各音声フレーム（Ｆｎ）が複数（Ｉ）の値（Ｓｎ，ｉ）によって表現され、そして隣接フレーム対（Ｄｎ−１，ｎ）の各々に対する前記スペクトル差異値が次式：
【数１】
0004391701.tif 000009
のようにして決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
併合クラスタを形成する前記段階が、
複数のクラスタ併合パラメータを計算する段階であり、それらクラスタ併合パラメータの各々が隣接クラスタ対と関連されていることから成る段階と、
前記複数のクラスタ併合パラメータから最小クラスタ併合パラメータを選択する段階と、
前記最小併合パラメータと関連された前記隣接クラスタ対の間のクラスタ境界を相殺することによって前記併合クラスタを形成する段階と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のクラスタ併合パラメータ（ＣＭＰ）の各々が前記分散値（Ｖｉ）と第１及び第２の重り係数（ｗ１，ｗ２）とに従って次式：
【数２】
0004391701.tif 000010
で決定される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記区分化音声信号を形成する前記段階が、前記複数の併合クラスタの各々と関連された値Ｓｒｅｐｉの代表的なベクトルを形成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
各代表的なベクトルにおける前記値Ｓｒｅｐｉの各々が、Ｎ（ｉ）がクラスタｉにおけるフレーム数を表す場合、次式：
【数３】
0004391701.tif 000011
の段階（ｉ）で決定される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ｉ）が、前記複数の併合クラスタ各々と関連された値の平均ベクトルを決定することによって前記複数の併合クラスタの各々と関連された値（Ｓｎ，ｉ）の代表的なベクトルを選択することと、次いで、ユークリッド空間において前記平均ベクトルと最も近接している前記クラスタにおけるフレームと関連されたベクトルを選択することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記入力音声信号が、段階（ａ）で、フーリエ変換、帯域通過フィルタ・バンク、線形予測法（ＬＰＣ）係数、ラインスペクトル対（ＬＳＰ）、並びに、ケプストラム係数等の変換グループから選択された１変換を用いて、前記時間ドメイン信号から前記周波数ドメイン信号に変換される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記入力音声信号が第１終点及び第２終点を有し、それら第１終点及び第２終点がそれぞれ１つの音声発声の始めと終わりとに対応している、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記音声発声が既知の音声発声であり、前記区分化された音声信号をテンプレートとして保存する段階を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記区分化音声信号を複数の音声テンプレートの各々と比較することによって前記区分化音声信号と関連された音声発声を選択する段階を更に含み、前記複数の音声テンプレートの各々が既知音声発声とそれぞれ対応している、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記区分化音声信号をメモリに記憶する段階を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
区分化された音声信号を形成する装置であって、
（ａ）音響信号を電気信号に変換する音響−電気変換器と、
（ｂ）前記電気信号を処理するマイクロプロセッサであり、
時間ドメイン信号からの前記入力音声信号を複数の音声フレームを有する周波数ドメイン信号に変換する手段であり、該周波数ドメイン信号における各音声フレームが該音声フレームと関連された少なくとも１つのスペクトル値で表現されることから成る手段と、
前記音声フレーム各々に対するクラスタを規定すべく、前記周波数ドメイン信号における隣接フレームの各対の間に初期クラスタ境界を割り当てる手段と、
各クラスタにおける前記フレームと関連された前記少なくとも１つのスペクトル値に基づいて前記クラスタ各々に分散値を割り当てる手段と、
前記分散値に基づき隣接クラスタ対の間のクラスタ境界を相殺することによって併合されたクラスタを形成する手段と、
所定数の併合クラスタを形成するために、分散値の割り当て及び併合クラスタの形成の前記段階を繰り返す手段と、
前記所定数の併合クラスタに従って前記区分化音声信号を形成する手段と、
を含むマイクロプロセッサと、
を備える装置。
【請求項１６】
区分化された音声信号を形成する装置であって、
音響信号を電気信号に変換するように構成された変換器と、
前記変換器と結合されたプロセッサであって、
時間ドメイン信号からの電気信号を複数の音声フレームを有する周波数ドメイン信号に変換し、
該周波数ドメイン信号における各音声フレームが該音声フレームと関連された少なくとも１つのスペクトル値で表現されることから成り、前記音声フレーム各々に対するクラスタを規定すべく、前記周波数ドメイン信号における隣接フレームの各対の間に初期クラスタ境界を割り当て、
各クラスタにおける前記フレームと関連された前記少なくとも１つのスペクトル値に基づいて前記クラスタ各々に分散値を割り当て、
前記分散値に基づき隣接クラスタ対の間のクラスタ境界を相殺することによって併合されたクラスタを形成し、
複数の併合クラスタを形成するために、分散値の割り当て及び併合クラスタの形成を継続し、
前記複数の併合クラスタに従って前記区分化音声信号を形成する
ように構成されたプロセッサと、
を備える装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、前記初期クラスタ境界によって規定された各クラスタの前記フレームと関連された前記少なくとも１つのスペクトル値の間の差異を表すスペクトル差異値の分散値を初期的に割り当て、そして引き続いて、前記併合クラスタを形成している隣接クラスタの分散値を表す分散値を割り当てるように、さらに構成されている請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記プロセッサは、前記の引き続いて割り当てられる分散値を、前記併合クラスタを形成している前記隣接クラスタの前記分散値を合算することによって決定するように、さらに構成されている請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサは、
それぞれが隣接クラスタ対に関連付けられた複数のクラスタ併合パラメータを計算し、
前記複数のクラスタ併合パラメータから最小クラスタ併合パラメータを選択し、
前記最小併合パラメータと関連された前記隣接クラスタ対の間のクラスタ境界を相殺することによって前記併合クラスタを形成することにより、
併合クラスタを形成するように、
さらに構成されている請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、
前記複数の併合クラスタ各々と関連された値の平均ベクトルを決定することによって前記複数の併合クラスタの各々と関連された値の代表的なベクトルを選択し、次いで、ユークリッド空間において前記平均ベクトルと最も近接している前記クラスタにおけるフレームと関連されたベクトルを選択するように、
さらに構成されている請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、前記時間ドメイン信号からの電気信号を、フーリエ変換、帯域通過フィルタ・バンク、ライン予測法（ＬＰＣ）係数、線形スペクトル対（ＬＳＰ）、並びに、ケプストラム係数等の変換グループから選択された１変換を用いて、前記周波数ドメイン信号に変換するように構成されている請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
前記電気信号は第１終点及び第２終点を有し、それら第１終点及び第２終点がそれぞれ１つの音声発声の始めと終わりとに対応している、請求項１６に記載の装置。
【請求項２３】
前記プロセッサと結合された格納要素をさらに具備し、
前記音声発声が既知の音声発声であり、前記区分化された音声信号は前記格納要素の中にテンプレートとして保存されている請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記プロセッサは、前記区分化音声信号を複数の音声テンプレートの各々と比較することによって前記区分化音声信号と関連された音声発声を選択するように構成され、
前記複数の音声テンプレートの各々が既知音声発声とそれぞれ対応している請求項１４に記載の装置。
【請求項２５】
前記プロセッサと結合された格納要素をさらに具備し、
前記プロセッサは、前記区分化音声信号を格納要素に格納するようにさらに構成された請求項１６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般的には、音声認識に関する。より詳細には、本発明は音声認識を目的とした音声信号の区分化のためのシステム及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
パターン認識技術は音声認識に関して広範に使用されてきている。この技術の基本概念は、各々が用語に関する予め記録された音声パターンを表していることから成る複数のテンプレートのセットと入力音声パターンを比較することである。認識結果は、その入力音声パターンのものと最も類似する音声パターンを有するテンプレートと関連された用語に関する言葉である。
【０００３】
人間の場合、通常、発声（又は口から発せられたこと）を認識するために、その発声（例えば単語）に関する詳細の全てを聴くことは、必ずしも必要ではない。この事実は、音声には本来幾つかの自然的冗長性があることを示している。数多くの技術が、そうした冗長性を利用して、音声を認識すべく開発されてきている。例えば、Ｙｕ等に付与された合衆国特許番号第５，０５６，１５０号は実時間音声認識システムを開示しており、非線形正規化方法が用いられて、スペクトルを有意の時間動的な属性と調和させることによってのみで音声パターンを所定長に正規化するようにしている。この方法を用いると、音声パターンは著しく圧縮されるが、しばしば同一のスペクトルを繰り返して保持することがあり得る。
【０００４】
音声認識に対する別の技術は、複数のスペクトル・フレームから成るシーケンスを表す音響セグメントから成るシーケンスを利用することである。セグメントは、音声認識がその基礎としている基本音声ユニットである。（複数の）音響セグメントを生成する或はセグメント化（又は区分化）を実行する１つの手続きは、動的プログラミング方法を用いて、スペクトル・シーケンス内に最も見込みのある不連続点を調査することである。これらの選択された点はセグメント境界として使用される。Ｊ．  Ｃｏｈｅｎの“Ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｕｓｉｎｇ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ”，  Ｊ．  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｓｏｃ．  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａ，  １９８１年５月、第６９冊（５）、第１４３０〜１４３７頁を参照のこと。この技術は先の合衆国特許番号第５，０５６，１５０号の技術と同様に、音声パターンにおける有意の時間動的属性の調査に基づいている。
【０００５】
音声を区分化すべく使用される別の技術は、区分のＫ−平均（Ｋ−ｍｅａｎｓ）トレーニング処方に基づくものである。Ｌ．Ｒ．  Ｒａｂｉｎｅｒ等の“Ａ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｌ  Ｋ−ｍｅａｎｓ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  Ｗｏｒｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  ＡＴ  ＆  Ｔ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ，  Ｍａｙ／Ｊｕｎｅ  １９８６，  第６５冊（３）、第２１〜３１頁を参照のこと。反復的トレーニング処方を用いることで、発声は単語或は副次的な単語のユニットに区分化される。これらユニットの各々は、次いで、音声認識システムにおける音声テンプレートとして使用される。この反復的トレーニング手続きは数多くの段階の計算を必要として、リアルタイムで具現化することができない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、これらの問題及び短所を認識し解決することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述した問題及び短所は、以下に説明されるように、本発明によって認識されて解決される。
【０００８】
本発明は、複数のフレームを有する入力音声信号から区分化された音声信号を形成するシステム及び方法に向けられている。区分化音声信号はテンプレートを提供し、音声認識はそのテンプレートを基礎として為される。先ず、入力音声信号は複数の音声フレームを有する周波数ドメイン（又は周波数領域）信号に変換され、周波数ドメイン信号の各音声フレームは当該音声フレームと関連された少なくとも１つであるが通常は多数の音声値によって表現される。スペクトル値は、一般的には、音声フレームの音響内容を包み込むように選択される。次いでスペクトルの差異値は、周波数ドメイン信号の隣接フレーム対の各々に対して決定される。スペクトル差異値は、隣接フレーム対に対するスペクトル値間の差異を表す。スペクトル差異値はフレーム間の時間動的属性を表示している。初期クラスター境界が周波数ドメイン信号における隣接フレームの各対の間に設定され、分散値が周波数ドメイン信号における各単一フレームのクラスタに割り当てられおり、各単一フレーム・クラスタに対するその分散値が対応する音声差異値と同等である。次に、クラスター併合パラメータが隣接クラスタ対の各々に対して計算される。このクラスタ併合パラメータは隣接クラスタのスペクトル差異値に基づいて計算される。最小クラスタ併合パラメータが複数のクラスタ併合パラメータから選択される。この最小併合パラメータは最も無意味な時間動的属性を表している。次いで、最小併合パラメータと関連されたクラスタ間のクラスタ境界を相殺すると共に、その併合クラスタに併合分散値を割り当てることによって併合クラスタが形成され、その併合分散値は最小併合パラメータと関連されたクラスタに割り当てられた分散値を表現している。このプロセスは繰り返されて、複数の併合クラスタを形成し、区分化された音声信号はそれら複数の併合クラスタに従って形成される。
【０００９】
本発明の特徴、目的、並びに、長所等は、全体を通じて同様参照符号が対応物を同定している図面を組み合わせて解釈することで、下述される詳細な説明からより明白となるであろう。
【００１０】
【発明の実施の形態】
先ず図１及び図２を参照すると、時間ドメイン入力音声信号を出力区分化音声信号に変換するための方法１００の動作を説明するフローチャートが示される。以下により完全に述べるように方法１００は、メモリ要件を低減すると共に音声認識を促進するために、音声信号を非線形的に区分化する「時間クラスタリング（ｔｉｍｅ−ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）」アルゴリズムを含む。
【００１１】
最初にステップ１０２で、「発音」を表す入力時間ドメイン音声信号は、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、帯域通過フィルタ・バンク、線形予測法（ＬＰＣ）係数、線スペクトル対（ＬＳＰ）、或は、フレームに基づくケプストラム係数等の既知の変換アルゴリズムを用いて、周波数ドメイン・スペクトル表現に変換される。好適実施例において、個別の周波数ドメイン・スペクトルは２０ミリ秒時間ウィンドウを用いて１０ミリ秒毎に入力音声波形から生成される。こうして、ウィンドウは１０ミリ秒の重複を有する。各周波数ドメイン・スペクトル（Ｓｉ）は音声フレーム（ｎ）に対応して、好ましくは、少なくとも６個の離散スペクトル値を含み、好適実施例において各スペクトルは１３個のスペクトル値（即ち、ｉ＝１から１３）を含む。ステップ１０２での周波数ドメイン音声信号出力はＬ個の音声フレームを含み、よって、以下の式（１）によって表現され得る：
【数４】
0004391701.tif 000002
５８個のフレーム（Ｌ＝５８）を含む周波数ドメイン音声信号の図式的表現は図５に示されている。図５に示されるように、５８個のフレームの各々は１３個のスペクトル値のベクトルによって周波数ドメイン内に表現され得る。ステップ１０２で周波数ドメインに変換される入力波形は、好ましくは、「発音」（「発音」とは、例えば、単一の言葉或は句である）を含む時間ドメイン音声信号の部分のみに限定される。図５での図式又はグラフで表現される発音は言葉「キャサリーン（Ｃｈａｔｈｅｒｉｎｅ）」に対応している。
【００１２】
ステップ１０４で、スペクトル差異値は、ステップ１０２からの周波数ドメイン信号出力における隣接フレーム対（ｎ−１，ｎ）の各々に対して計算される。隣接フレーム対（ｎ−１，ｎ）の各々に対するスペクトル差異値は、その隣接フレーム対における各フレームと関連された各スペクトル値間の差異を表す。帯域通過フィルタ・バンクが入力時間ドメイン波形を（ステップ１０２での）周波数ドメインに変換すべく使用される好適実施例において、隣接フレーム対（ｎ−１，ｎ）の各々に対するスペクトル差異は以下の式（２）によって表現される：
【数５】
0004391701.tif 000003
代替的には、もしＬＰＣ係数がステップ１０２での時間ドメインから周波数ドメインへの変換に使用されたならば、隣接フレーム対（Ｄｎ−１，  ｎ）の各々に対するスペクトル差異値はスペクトル対の間のＩｔａｋｕｒａ歪みに対応し、そしてもしケプストラム係数或は離散フーリエ変換がステップ１０２での時間ドメインから周波数ドメインへの変換に使用されたならば、隣接フレーム対の各々に対するスペクトル差異がスペクトル対の間のユークリッド距離に対応することになる。
【００１３】
次にステップ１０６で初期クラスタ境界（Ｂｋ）がステップ１０２からの周波数ドメイン信号出力における隣接フレーム対の各々間に割り当てられる。これらの初期クラスタ境界は図５に図示されている。よって、初期的には、ステップ１０２からの周波数ドメイン信号出力はＬ個のクラスタに区分化させられ、その各々がステップ１０２での周波数ドメイン信号出力からのフレームと１つずつ対応している。ステップ１０８で、周波数ドメイン信号におけるクラスタの現行数を示しているカウンタ「ｃ」はＬに初期化される（即ち、「ｃ」はステップ１０２からの周波数ドメイン信号出力におけるフレーム数に初期化される）。更には、ステップ１１０で、初期分散値（Ｖｎ）がその周波数ドメイン信号における各クラスタに割り当てられる。好適実施例において、各クラスタに割り当てられた初期分散値はそのクラスタと関連された（ステップ１０４で計算された）スペクトル差異値に対応することになる。各クラスタ（ｎ）に対する分散値はこうして以下の式（３）で表現され得る：
【数６】
0004391701.tif 000004
ステップ１１２で、クラスタ併合パラメータ（ＣＭＰ）が周波数ドメイン信号における隣接クラスタ対の各々に対して計算される。隣接クラスタ対の各々に対するクラスタ併合パラメータは、それら隣接クラスタ対が一体的に併合されたならば生ずるであろう組み合わせ分散を表す。好適実施例において、クラスタ併合パラメータ｛ＣＭＰｉ｝ｃｉ＝２は以下の等式（４）に従って計算される：
【数７】
0004391701.tif 000005
ここで、ｗ１及びｗ２は０から１までの範囲の重り係数である。好適実施例において、ｗ１及びｗ２は双方ともに０．５に設定される。ステップ１１４において、ステップ１１２で計算された複数のＣＭＰから成るセットが評価され、そしてそれと関連された最小ＣＭＰを有するクラスタｋは以下の等式（５）に従って選択される：
【数８】
0004391701.tif 000006
次にステップ１１６及び１１８で、以下の等式（６）及び（７）に従って、第（ｋ−１）番目のクラスタ境界を第ｋ番目のクラスタ境界に変更して、併合クラスタＶｍｅｒｇｅ（又はＶ併合）に対する新分散を割り当てることによって、最小ＣＭＰを有するクラスタ（即ち第ｋ番目のクラスタ）は先行する隣接クラスタ（即ち第（ｋ−１）番目のクラスタ）に「併合」させられる。
【００１４】
【数９】
0004391701.tif 000007
ステップ１２０でカウンタの値「ｃ」は１だけ減分され、そしてステップ１２２でカウンタの値「ｃ」はクラスタの所望数と比較される。クラスタの所望数は好ましくは特定化されたレベルの信号圧縮を達成すべく設定されている。こうして、もしステップ１０２からのオリジナルの周波数ドメイン音声信号出力が５８個のフレームを有し、本方法１００の目的として約６：１圧縮比を達成したならば、ステップ１２２で使用されるクラスタの所望数は１０と同等に設定される（５８の１／６）。ステップ１１２、１１４、１１６、１１８、並びに、１２０はクラスタの所望数が獲得されるまで繰り返される。例えば、図５で参照されるように、クラスタの所望数は１０に設定され、これら１０個のクラスタに対する最終クラスタ境界（Ｂ’ｋ）が図５に図示されている。関連された分散値は図６に図示されている。重要なことは、ステップ１１２、１１４、１１６、１１８、並びに、１２０によって示されたプロセス・ループ中に分散値が、ステップ１１０やプロセス・ループの先行する繰り返しで決定された分散値を合算することによって計算され得て、それによってそのプロセス・ループの実行中にシステムの計算要件を簡素化することである。
【００１５】
最後にステップ１２４で各最終クラスタに対する代表的（ＲＥＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＶＥ）なスペクトル（Ｓ−ＲＥＰｉ）は、以下の等式（８）に従って、（最終クラスタ境界（Ｂ’ｋ）によって定義されるような）各最終クラスタ内のスペクトル（Ｓｎ，ｉ）の平均を計算することによって決定される。
【００１６】
【数１０】
0004391701.tif 000008
ここで、Ｎ（ｉ）はクラスタｉにおけるフレーム数を表す。
【００１７】
代替的には、Ｓｒｅｐｉはユークリッド距離におけるＳｒｅｐｉに最も近接したメンバー・スペクトルＳｎ，ｉで近似され得る。好適実施例において、ステップ１０２からのオリジナルの周波数ドメイン信号出力より小型である出力区分化音声表現を形成するために、最終クラスタに対応している代表的なスペクトル｛Ｓｒｅｐｉ｝ｃｉ＝１は鎖状につなげられる。
【００１８】
次に図３で参照されるように、複数の音声テンプレートを保存する方法２００の動作を図示しているフローチャートが示されており、各保存音声テンプレートは処理前に既知である音声発音を表している。ステップ２１０で入力時間ドメイン音声信号が、音声発声の（両）終点を検出すべく、既知の方法を用いて処理される。次にステップ２２０で発声を表している入力音声信号の部分（即ち、ステップ２１０で検出された終点間の音声信号部分）が周波数ドメイン表現に変換される。ステップ２２０で入力音声信号を周波数ドメイン表現を変換すべく用いられる方法は、先に説明されたステップ１０２で用いられたものと実質的に同一である。次にステップ２３０でステップ２２０からの周波数ドメイン信号が区分化音声信号に変換される。ステップ２３０は先に説明されたステップ１０６−１２４に実質的に従って実行される。最後にステップ２４０で、既知の発声に対応している区分化音声信号はメモリ内に保存又は記憶される。
【００１９】
本発明の１つの有用な応用は携帯電話に予め記憶された電話番号を呼び戻すことである。人の名前に対応している既知の発声の音声テンプレートは音声認識システムによって使用され得て、所望の電話番号を呼び戻させるように為す。以下に図４に関連してより完全に説明されるように記憶された音声テンプレートは、次いで、音声認識システムの一部として使用可能であって、単に特定の人の名前をマイクロホンに唱えることによってその人と関連された記憶された電話番号を携帯電話のユーザが呼び戻すことを可能としている。
【００２０】
次に図４で参照されるように、入力音声信号から発声を認識するための方法３００の動作を図示しているフローチャートが示されている。ステップ３１０、入力時間ドメイン音声信号がその信号内に含まれる音声発声の（両）終点を検出すべく既知の方法を用いて処理される。次にステップ３２０でその発声を表している入力音声信号の部分（即ち、ステップ３１０で検出された終点間の音声信号部分）が周波数ドメインに変換される。ステップ３２０で入力音声信号を周波数ドメインに変換するこのプロセスは先に説明されたステップ１０２で使用されたものと実質的に同一である。次にステップ３３０でステップ３２０からの周波数ドメイン信号が区分化音声信号に変換される。ステップ３３０は先に説明されたステップ１０６−１２４に実質的に従って実行される。ステップ３４０で区分化音声信号は、（ステップ２４０で詳述したように）メモリに先に保存された音声テンプレートと比較される。最後にステップ３５０で、ユークリッド空間においてその区分化音声信号に最も近接している音声テンプレートが選択され、その選択されたテンプレートと関連された信号が出力される。
【００２１】
図７に示されるように、方法３００は携帯電話の分野に応用され得て、その電話のメモリに記憶されている電話番号をユーザに自動的に呼び戻させることを可能とする。この例において、ユーザは該ユーザが電話したいと欲する人の名前をその電話のマイクロホン６１０に発声する（代替的には、ユーザを表す音声信号がアンテナ６１２を介して供給され得る）。その発声は、次いで、時間クラスタリング・システムと本発明に係る方法を用いてマイクロプロセッサ６３０内で区分化音声信号に変換される。好ましくは、ステップ３２０−３５０がマイクロプロセッサ６３０を用いてソフトウェア内で具現化される。次いでその区分化音声信号がマイクロプロセッサ６３０によって電話のメモリ６４０内に記憶された音声テンプレートと比較されることになる（ここで、記憶テンプレートの各々は電話のメモリ６４０内に記憶された電話番号と関連された人の名前に対応している）。次いで、その区分化された音声信号に最も近接している保存テンプレートは選択され、その選択テンプレートと関連された電話番号（電話メモリ６４０内にも記憶されている）がメモリ６４０から呼び戻されて、ユーザに対して電話ディスプレイ６５０上に提供される。
【００２２】
好適実施例の以上の説明は、当業者が本発明を製作或は使用することを可能とするように提供されている。これら実施例に対する様々な変更が当業者には容易に明らかとなり、ここで規定された包括的原理は発明的技量を用いることなしに適用され得る。よって、本発明はここで示された実施例に限定させる意図はなく、ここで開示された原理及び新規性ある特徴と一貫した広範な範囲に適合されることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１は、時間ドメイン入力音声信号から出力区分化音声信号に変換するための方法の動作を示しているフローチャートである。
【図２】  図２は、時間ドメイン入力音声信号から出力区分化音声信号に変換するための方法の動作を示しているフローチャートである。
【図３】  図３は、複数の音声テンプレートを保存する方法であって、各保存音声テンプレートが既知音声発声を表していることから成る方法の動作を示しているフローチャートである。
【図４】  図４は、入力音声信号からの発声を認識するための方法の動作を示しているフローチャートである。
【図５】  図５は、周波数ドメイン信号と、本発明に従って処理された模範的な発声と関連された最終クラスタ境界とを図示しているグラフである。
【図６】  図６は、図５に示された各最終併合クラスタと関連された分散値を図示しているグラフである。
【図７】  図７は、図１乃至図４に示される音声信号区分化及び認識システムを具現化するシステムを示しているハードウェアのブロック線図である。
【符号の説明】
６１０…マイクロホン
６３０…マイクロプロセッサ
６４０…メモリ
６５０…電話ディスプレイ
【図１】
0004391701.tif 000012
【図２】
0004391701.tif 000013
【図３】
0004391701.tif 000014
【図４】
0004391701.tif 000015
【図５】
0004391701.tif 000016
【図６】
0004391701.tif 000017
【図７】
0004391701.tif 000018