埋込型システム上での音声認識の対象となる全ての状況においての状況認知度推定を行い、動的状況認知パラメータを生成し、それを利用し分配部を構成して音声抽出時に雑音の減少及び除去を行うこと以下、雑音処理アルゴリズムで、音声認識結果として前記雑音処理アルゴリズムから得られた結果を表示、又は音声データとして入力することを特徴とする音声認識方法。請求項1の音声認識方法において、アナログデータからデジタルデータへ変換以下、A/D変換を行う際に動的状況認知パラメータや可変雑音処理基準パラメータを生成、音声入力ストリームから動的状況認知パラメータと可変雑音処理基準パラメータの比較演算により、流動した状況下で状況認知パラメータの雑音処理基準パラメータを算出することを特徴とする音声認識方法。請求項2の音声認識方法での状況認知処理内での前処理部位にて動的状況認知パラメータを生成する際、音声入力ストリームからデータタイプを分析、分類化し、雑音処理基準パラメータに可変性を加え、雑音処理基準をあらかじめ基準化した状況認知パラメータの変数として記録、使用できることを特徴とする音声認識方法。請求項3の音声認識方法において、音声入力ストリームの分析結果に従って動的状況認知パラメータ生成し、それに従った可変雑音処理基準パラメータとの比較演算を行うことでの音声区間と非音声区間の判断処理を行うことを特徴とする音声認識方法。請求項3の音声認識方法において、音声入力ストリームの分析結果に従って動的状況認知パラメータ情報を使用するハードウェア特性を検出、インタープリターが音声CODEC処理を行うことを判断する特徴とする音声認識方法。請求項4の音声認識方法において、インタープリターによる引き継いだ音声入力ストリームの特性を検出し、音声CODEC処理やエラー隠匿処理を行うことを特徴とする音声認識方法。雑音環境下で発話した音声を正確に音声認識させる手段として、先ず音声認識の前処理によって音声入力データの動的状況認知パラメータDIPを推定して発話した音声から雑音部分を取り除き、音声認識システムが正確に音声認識できるようにクリアな音声データを提供することで高い認識率を持たせる。比較的大容量データ処理が可能であるデスクトップPCの場合、高性能な外部サウンドカードを使用し条件に合うデータを取得することができる。しかしながら、小型情報機器で使用される埋込型システム上ではデスクトップPCに比べ脆弱な為、音声認識システムを実用化するには、騒音環境下で発話した音声が認識できる耐雑音化技術が不可欠である。上記課題を解決する為に、本発明による音声認識方法は、マイクロフォンや有無線ヘッドセットに音声認識対象となる発話した音声を入力する音声入力部と、各音声入力部より得られた入力音声をサンプリング、量子化してデジタル信号に変換する図2のA/D変換部F1と、A/D変換部F1の出力になる音声入力データに対して動的状況認知パラメータDIPを算出する状況認知算出部F2と、算出された動的状況認知パラメータDIPの情報により次の処理部分を決定するインタープリターF3と、可変雑音処理基準パラメータRTHを算出する状況認知変数推定部F4と、動的状況認知パラメータDIPの基準で状況認知変数IPを生成する状況認知生成部F6と、可変雑音処理基準パラメータRTHと状況認知変数IPを比較する分配部F7と、音声区間を抽出して音声区間以外部分の雑音を減少/除去する音声抽出部F8と、騒音やデバイス雑音を除去する雑音処理部F9を使用して音声認識前処理を行う。本発明の目的は、前記従来技術が持っていた時間対振幅変化が不推測的な背景雑音や騒音を解決することが困難である点に関して解決することが可能な音声認識方法を提供すること、また、雑音環境下でも音声認識精度をより向上させることが可能な音声認識システムを提供することである。PDAなどに代表される埋込型システムは、本体のメインボードに内蔵されたマイクロフォンが周囲環境で種々の雑音により影響を受けてしまう。例えば、屋外で使われる場合、風音、話者の息音、ボタンやスタイラスペンの操作音、その他振動などが入力音響信号に悪影響を与える。図1は本発明による状況認知型音声認識システムの各機能とその処理の流れを示すブロック図である。図2は本発明による状況認知型音声認識方法に関わる実施の形態を示す。以下は図2の各機能実施例を用いて説明する。実際に使用する環境下において、図2に示されるA/D変換部F1は、図3のマイクロフォン音声信号P10とA/D変換P11が該当する。マイクロフォン音声信号P10は実際の音声データと環境に応じた雑音や音声データに取り込まれている雑音である音声信号を取得し、A/D変換P11は音声信号であるアナログ信号をデジタル信号に変換する。A/D変換P11によって、8KHzや16KHzのサンプリング周波数により、アナログデータをデジタルデータに変換する。このアナログデータをデジタルデータに変換する過程において、信号対雑音比を調べ、状況認知度を推定して動的状況認知パラメータDIPを算出する。A/D変換P11ではアナログ信号である音声データをデジタルデータに変換を行う。具体的には8KHzや16KHzでサンプリング後、量子化する際、取得したトータルビット値や入力ストリーム情報を利用してデジタル音声データの動的状況認知パラメータDIPを推定する。図3の動的状況認知パラメータDIPを算出し、動的状況認知パラメータDIP値は雑音処理基準パラメータRTHが生成できるように音声入力データの雑音の精度が計算された値である。その計算結果に基づき、それに応じた状態認知閾値が作成できるように、図3の現在フレーム生成P12では現在フレームを生成し、該当する各フレームに音声データを渡してフレームレジスターに記録しておく。図3の現在フレーム生成P12で生成されたフレームのデータ情報とA/D変換P11で推定された計算値、動的状況認知パラメータDIPを用いて可変雑音処理基準パラメータRTHを作成し、作成されたRTHの状態認知閾値をDIPと比較して記録しておく。状況認知推定及び算出P13では、現フレームの動的状況認知推定パラメータDIP情報と可変雑音処理基準パラメータRTHの状況認知閾値を決定し、状況認知判断P14で比較判断する。状況認知判断P14は図2の分配部F7に該当する。図3の状況認知判断P14では、比較判断によって音声区間抽出P15と雑音除去及び減少P16のどちらの処理部分に分岐するか判断される。音声区間抽出P15は図2の音声抽出部F8に該当し、雑音除去及び減少P16は図2の雑音処理部F9に該当する。状況認知判断P14は現フレームに対した可変雑音処理基準パラメータRTHの状況認知しきい値を基準値で設定しておき、入力音声データと共に現在フレームの状況認知度を示す状況認知パラメータIP値と比較で処理パスを決定する。例えば、現在フレームについて、音声区間抽出P15と雑音消去および減少P16を行う。ついて処理を行う。図3の現在フレーム生成P12によるデジタル化された入力音声データに対し、図2の分配部F7と図3の状況認知判断P14を行い、入力音声データの時間ドメインと入力音声データの周波数ドメインで解析し、解析されたフレームのデータ情報より音声信号分離処理を行う為、処理データの情報を引き抜く。図3の音声区間抽出P15には、動的状況認知パラメータDIPを利用して信号の音声区間を再検出し、分離フィルタの係数を計算する。計算された音声区間値は分離フィルタの係数更新によって信号分離処理設定をして音声区間内の音声信号に対して抽出処理を行う。図2の雑音処理部F9は、図3の状況認知判断P14より二つの処理データ値を引き継本段階には簡単に言うと伝統的オーディオフィルターリングアルゴリズムとして音声信号から引き継いだデータの雑音処理について説明する。分離された入力データストリムについて2N1サイズのウィンドウを持っているフィルタを用いる。結果的に音声信号内の低密度インパルス雑音を除去する。IP>RTHの場合は、引き継いだ状況認知パラメータよりフィルタのウィンドウサイズが決まる。また、フィルタパラメータNの値を計算および調整して、音声データの推定エラーを検出しながら音声信号内の低密度インパルス雑音を除去する。以下、本発明に係る音声認識システムおよび方法のコア処理部分を図2および図3を用いて説明する。本実施例では、本発明の音声認識システムを業務用PDA上で音声入力による患者観察情報記録アプリケーション製品に適用した場合について説明する。図1は入力音声データから音素特徴を抽出し、音響モデルと言語辞書を参照しながら音声認識処理を行い、音声認識結果を取得する従来の音声認識方法から進化した音声認識方法である。言語辞書の役割を語彙処理部S6とグラマー処理部S5に分けており、音声認識結果を取得する前に図1の音声認識後処理部S7を追加し、また、自然語処理を行う図1の自然語処理部S7-Aと表音文字処理を行う図1の表音文字処理部S7-Bに分けている。図3のP音声信号特徴抽出P17は図1の特徴抽出部S2に該当し、図3の音声認識P18は音声認識結果を取得する為の図1の認識処理部S4に該当し、認識結果出力処理P19は図1の自然言語処理部S7-Aや表音文字処理部S7-Bの結果出力に該当する。図1の特徴抽出部S2に該当する図3の音声信号特徴抽出P17は入力音声データから音声の特徴成分を求め、音声の特徴成分を用いて入力音声データ区間内の音声分析を行い、音素パラメータ特徴情報を抽出する。P17の結果になる音素パラメータ特徴情報を音声認識P18に渡す。音声認識P18では、図1の語彙処理部S6には救急車内での救命士による患者観察情報記録に発話される言葉、単語及び文章を登録し、図1の音響モデルS3にマッチングできるように音素パラメータを抽出しておく。そして、グラマー処理部S5により、アプリケーションシステム側で読込めるように登録したデータを変換する処理を行う。そして、P17の結果になる音素パラメータ特徴情報が渡されたら、図1の音響モデルS3と語彙処理部S6を照合し、確率分布と一番近い近似単語リストを選べ、選ばれた近似単語リストを基にして図1の自然語処理部S7-Aと図1の表音文字処理部S7-Bを行い、結果を認識結果値として出力する。以上詳細に説明したように、本発明の音声認識方法によれば、周辺環境の音声信号対雑音度を認知して音声認識する。MMXやワイヤレスMMX命令セットの単一命令複数データ演算技法を使用して、デスクトップPCやPDA基盤デバイス上で音声データ要素の並行処理によるオーディオ処理の高速化を実現する。具体的にPC上には、MMX命令セットを用いてCプログラミング言語にインラインコードを構成する。PDA向けのアルゴリズム具現では、プロセッサのwR0からwR15までのレジスタを使用して直接アドレス指定し、音声データ要素を並行して処理する。複数の音声データ要素を格納して、プロセッサが複数のデータ要素を同時に処理する単一命令複数データ演算処理方法を使用して、PDA上の音声認識システムの性能を最適化する。