"被支援者の脳活動を表す情報を取得する取得手段と、該取得手段が取得した解析信号に基づいて判定した検出後語列を出力する出力手段とを備える発話支援装置において、各語ごとの特徴情報と、複数語にまたがる特徴情報を用いて、該解析信号から該検出後語列を検出する該複数語型語検出手段を備える事を特徴とする発話支援装置該複数語にまたがる特徴情報が、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさであり、該複数語型語検出手段が、該解析信号と語の特徴信号を用いて、それらの一致の度合いを示す検出語の確からしさを出力する語検出手段と、該検出語の確からしさと、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを用いて、語列を検出する言語比較検出手段である事を特徴とする請求項1記載の発話支援装置。該言語特徴の確からしさを該言語比較検出手段に出力する言語情報記憶手段を有する事を特徴とする請求項2記載の発話支援装置。該取得手段が、該被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行った該解析信号を、該語検出手段に出力し、雑音電力を計算して、該生体信号の状態を表す品質情報を適応言語比較検出手段に出力する品質情報付き取得手段であり、該適応言語比較検出手段が、該検出語の確からしさと、該言語特徴の確からしさと、該品質情報を用いて、品質が悪い場合には、該検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用い、該検出後語列を該出力手段に出力する適応言語比較検出手段である事を特徴とする請求項3記載の発話支援装置。該各語の特徴信号が、可変のウェイトの値として保持されており、該語検出手段が、可変のウェイトの値として保持している該語の特徴信号と、該解析信号を比較して、該各語の特徴信号と解析信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを該適応言語比較検出手段に出力し、保持しておいた該解析信号と、該適応言語比較検出手段から入力された該検出後語列を用いて、学習を行い、該ウェイトの値を更新し、更新したウェイトの値を次の検出に用いる学習語検出手段である事を特徴とする請求項4記載の発話支援装置。被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行った解析信号を、適応学習語候補検出手段に出力し、雑音電力を計算して、該生体信号の状態を表す品質情報を、該適応言語比較検出手段に出力する品質情報付き取得手段を有し、可変のウェイトとして保持している各語の特徴信号と、該解析信号を比較して、該各語の特徴信号と該解析信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、該検出語の確からしさと該品質情報を比較して、最も確からしい有効な任意の数の語候補を決定し、該任意の数の該語候補と、それに関連する該検出語の確からしさを、第一無線手段に出力し、学習のために該解析信号を保持し、保持しておいた該解析信号と、第一無線手段から入力された検出後語列を用いて、学習を行い、該ウェイトの値を更新し、更新した該ウェイトの値を次の検出に用いる適応学習語候補検出手段を有し、語候補、語候補に関連する検出語の確からしさ、該品質情報を受けて、変調して無線信号に変換して、送信し、更に、無線信号を受信し、復調して、高精度のに求めた語列を、該適応学習語候補検出手段に出力する第一無線手段を有し、無線信号を受信し、復調して、該語候補と、語候補に関する該検出語の確からしさと、該品質情報を補間手段15に出力し、更に、該品質情報を、適応言語比較検出手段10に出力し、検出後語列を変調して無線信号に変換して、送信する第二無線手段を有し、該語候補以外の語に関する該検出語の確からしさを、該品質情報の値に基づいて設定し、全ての語の該検出語の確からしさを適応言語比較検出手段に出力する補間手段と、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを適応言語比較検出手段に出力する言語情報記憶手段を有し、該検出語の確からしさと、該言語特徴の確からしさと、該品質情報を用いて、品質が悪い場合には、検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用い、該検出後語列を、出力手段と該第二無線手段に出力する適応言語比較検出手段を有し、該検出後語列を出力する出力手段を有する事を備える事を特徴とする発話支援システム請求項6の該発話支援システムにおいて、該品質情報付き取得手段を有し、該適応学習語候補検出手段を有し、該第一無線手段を有する事を特徴とする発話支援センサ端末局請求項6の該発話支援システムにおいて、該第二無線手段を有し、該補間手段を有し、該言語情報記憶手段を有し、該適応言語比較検出手段を有し、該出力手段を有する事を特徴とする発話支援センサ基地局。該複数語にまたがる特徴情報が、該解析信号を、各語の特徴信号と比較して、解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、解析信号を、各々の語変化に於ける特徴信号である語間の特徴信号と比較して、該解析信号と該各語間の特徴信号の一致の度合いを示す検出語間の確からしさを計算し、該検出語の確からしさと該検出語間の確からしさを用いて計算し求める事によって、語列を推定し、求めた検出後語列を出力部に出力する語及び語間検出手段であることを特徴とする請求項1記載の発話支援装置。該取得手段が、該被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行った解析信号を、三特徴検出手段に出力し、雑音電力を計算して、該生体信号の状態を表す品質情報を適応三特徴検出手段に出力する品質情報付き取得手段であり、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを適応三特徴検出手段に出力する言語情報記憶手段を有し、該複数語にまたがる特徴情報が、該解析信号を、該各語の特徴信号と比較して、該解析信号と該各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、該解析信号と、各々の語変化に於ける特徴信号である語間の特徴信号と比較して、該解析信号と該各語間の特徴信号の一致の度合いを示す検出語間の確からしさを計算し、該検出語の確からしさと該検出語間の確からしさと該言語特徴の確からしさと該品質情報を用いて計算し求める事によって、語列を推定し、検出後語列を該出力部に出力する適応三特徴検出手段である請求項1記載の発話支援装置。このように、発話支援装置のニーズはあり、脳活動などの測定解析技術の進歩はめざましいが、非侵襲性の測定器を用いて、日常的に使用する装置システムを構成する場合、脳活動や筋活動を測定した結果から言語を認識する精度は、十分とは言えない。従来技術は、認識精度の改善のために、2種類のセンサを用いる事を提案していた。この従来技術において、ぴpi,ぽpo,ぎgi,ごgoの4つの語が、80以上の認識率を上げた事が、特許文献1に記されている。これは、会話を行うためには、十分な精度とは言えない。また、従来技術において、センサの一つとして核磁気共鳴を利用した非侵襲脳機能計測技術である機能的磁気共鳴画像fMRI:functionalMagneticResonanceImagingが挙げられており、上記の良好な測定結果はこれを用いたものと推測できるが、これは重く大きな装置であり、日常的な使用に耐えない。一方で、近赤外光センサNIRS:NearInfraRedSpectroscopyや脳波計EEG:Electroencephalogramは簡易なセンサで、日常的な携帯が可能であるが、これらの簡易なセンサを用いる場合は、更に検出精度が劣る問題が生じる。一方で、脳の運動野などの脳活動の計測による発語の認識は、脳が発声のために、唇と舌と声帯へ出す運動指令の観測に基づくものである。各語の発声時には、特定の舌の位置、唇の動きなどがある。非特許文献1によれば、例えば、イは非円唇前舌高母音であり、えは、非円唇前舌であるため、いとえでは、舌の位置のみが異なる。それに対して、いとめでは、舌の位置に加えて唇の形と鼻音である点も異なる。これらを、情報理論における符号間隔と置き換えて考えると、いとめを間違える検出誤りより、いとえを間違える検出誤りの方が起こり易いと言える。このように、誤りやすさには傾向がある。本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、生体信号の測定による発話支援において、語検出の精度を、複数語にまたがる情報によって改善し、正しい発話支援を行う事を目的とする。ここで、複数語にまたがる情報とは、言語辞書や文法といった言語特徴や、語変化に伴う生体信号の特徴である。本発明の発話支援装置は、被支援者の発話を支援する装置において、前記被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、解析信号を複数語型語検出手段に出力する生体信号取得手段と、前記解析信号を、各語ごとの特徴情報と、複数語にまたがる特徴情報を用いて判定し、検出後語列を出力手段に出力する複数語型語検出手段を有し、前記検出後語列を出力する前記出力手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援装置は、被支援者の発話を支援する装置において、前記被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、解析信号を出力する生体信号取得手段と、前記解析信号を、各語の特徴信号と比較して、前記解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、前記検出語の確からしさを言語比較検出手段に出力する語検出手段を有し、前記検出語の確からしさと、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを用いて、語列を計算して、求めた検出後語列を出力手段に出力する言語比較検出手段を有し、前記検出後語列を出力する出力手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援装置は、被支援者の発話を支援する装置において、前記被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、解析信号を出力する生体信号取得手段と、前記解析信号を、各語の特徴信号と比較して、解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、前記検出語の確からしさを言語比較検出手段に出力する語検出手段を有し、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを前記言語比較検出手段に出力する言語情報記憶手段言語モデルを有し、前記検出語の確からしさと、前記言語特徴の確からしさを用いて、語列を計算し、求めた検出後語列を出力手段に出力する前記言語比較検出手段を有し、前記検出後語列を出力する出力手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援装置は、被支援者の発話を支援する装置において、前記被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行った解析信号を、語検出手段に出力し、雑音電力を計算して、前記生体信号の状態を表す品質情報を適応言語比較検出手段に出力する品質情報付き取得手段を有し、前記解析信号を、各語の特徴信号と比較して、前記解析信号と前記各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを適応言語比較検出手段に出力する語検出手段を有し、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを前記適応言語比較検出手段に出力する言語情報記憶手段言語モデルを有し、前記検出語の確からしさと、前記言語特徴の確からしさと、前記品質情報を用いて、品質が悪い場合には、検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用い、検出後語列を出力手段に出力する前記適応言語比較検出手段を有し、前記検出後語列を出力する出力手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援装置は、被支援者の発話を支援する装置において、前記被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行った解析信号を、学習語検出手段に出力し、雑音電力を計算して、前記生体信号の状態を表す品質情報を適応言語比較検出手段に出力する品質情報付き取得手段を有し、可変のウェイトの値として保持している語の特徴信号と、前記解析信号を比較して、各語の特徴信号と解析信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを前記適応言語比較検出手段に出力し、保持しておいた前記解析信号と、適応言語比較検出手段から入力された検出後語列を用いて、学習を行い、ウェイトの値を更新し、更新したウェイトの値を次の検出に用いる学習語検出手段を有し、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを適応言語比較検出手段に出力する言語情報記憶手段言語モデルを有し、前記検出語の確からしさと、前記言語特徴の確からしさと、前記品質情報を用いて、品質が悪い場合には、検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用い、検出後語列を、出力手段と前記学習語検出手段に出力する前記適応言語比較検出手段を有し、検出後語列を出力する出力手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援システムは、被支援者の発話を支援するシステムにおいて、前記被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行った解析信号を、適応学習語候補検出手段に出力し、雑音電力を計算して、前記生体信号の状態を表す品質情報を適応言語比較検出手段に出力する品質情報付き取得手段を有し、可変のウェイトの値として保持している各語の特徴信号と、解析信号を比較して、前記各語の特徴信号と解析信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、前記検出語の確からしさと前記品質情報を比較して、最も確からしい有効な任意の数の語候補を決定し、任意の数の語候補と、それに関連する前記検出語の確からしさを、第一無線手段に出力し、学習のために前記解析信号を保持し、保持しておいた解析信号と、前記第一無線手段から入力された検出後語列を用いて、学習を行い、前記ウェイトの値を更新し、更新した前記ウェイトの値を次の検出に用いる前記適応学習語候補検出手段を有し、前記語候補、語候補に関連する前記検出語の確からしさ、前記品質情報を受けて、変調して無線信号に変換して、送信し、更に、無線信号を受信し、復調して、前記検出後語列を、前記適応学習語候補検出手段に出力する第一無線手段を有し、無線信号を受信し、復調して、前記語候補と、語候補に関する前記検出語の確からしさと、前記品質情報を補間手段15に出力し、更に、前記品質情報を、適応言語比較検出手段10に出力し、前記検出後語列を変調して無線信号に変換して、送信する第二無線手段を有し、前記語候補以外の語に関する前記検出語の確からしさを、前記品質情報の値に基づいて設定し、全ての語の検出語の確からしさを適応言語比較検出手段に出力する補間手段と、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを適応言語比較検出手段に出力する言語情報記憶手段言語モデルを有し、前記検出語の確からしさと、前記言語特徴の確からしさと、前記品質情報を用いて、品質が悪い場合には、検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用い、検出後語列を、出力手段と前記第二無線手段に出力する適応言語比較検出手段を有し、前記検出後語列を出力する前記出力手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援センサ端末局は、前記発話支援システムにおいて、前記品質情報付き取得手段を有し、前記適応学習語候補検出手段を有し、前記第一無線手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援センサ基地局は、前記発話支援システムにおいて、第二無線手段を有し、前記補間手段を有し、前記言語情報記憶手段言語モデルを有し、前記適応言語比較検出手段を有し、前記出力手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援装置は、被支援者の発話を支援する装置において、前記被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、解析信号を語及び語間検出手段に出力する生体信号取得手段と、前記解析信号を、各語の特徴信号と比較して、前記解析信号と前記各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしを計算し、前記解析信号を、各々の語変化に於ける特徴信号である語間の特徴信号と比較して、前記解析信号と前記各語間の特徴信号の一致の度合いを示す検出語間の確からしさを計算し、前記検出語の確からしさと前記検出語間の確からしさを用いて計算し求める事によって、語列を推定し、求めた検出後語列を出力部に出力する語及び語間検出手段を有し、前記検出後語列を出力する前記出力手段を有する事を特徴とする。本発明の発話支援装置は、被支援者の発話を支援する装置において、前記被支援者の脳活動などによって発生する生体信号を取得して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行った解析信号と、雑音電力を計算して、前記生体信号の状態を表す品質情報を、適応三特徴検出手段に出力する品質情報付き取得手段を有し、言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさを前記適応三特徴検出手段に出力する言語情報記憶手段言語モデルを有し、前記解析信号を、各語の特徴信号と比較して、前記解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、前記解析信号と各々の語変化に於ける特徴信号である語間の特徴信号と比較して、解析信号と各語間の特徴信号の一致の度合いを示す検出語間の確からしさを計算し、前記検出語の確からしさと前記検出語間の確からしさと前記言語特徴の確からしさと前記品質情報を用いて計算し求める事によって、語列を推定し、検出後語列を出力部に出力する前記適応三特徴検出手段を有し、前記検出後語列を出力する前記出力手段を有する事を特徴とする。生体信号の検出を用いた発話支援装置及びシステムにおいて、個々の語の特徴信号だけでなく、語変化による特徴信号、もしくは、言語辞書や文法といった言語的特徴という、複数の語にまたがる情報を用いることで、検出精度を上げる事ができる。以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。なお、本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではない。第1実施の形態図1は、本発明による第一の実施例の構成を示すブロック図である。被支援者Aは、生体信号センサ部1を装着している。生体信号センサ部1は、被支援者Aの生体信号を検出し、検出後生体信号を、波形整形部2に出力する。ここで、生体信号とは、脳活動や頭部の筋運動などの生体活動によって生じる信号である。生体信号センサは、1種類を用いる場合も、複数種類の信号を用いる場合もある。脳活動を測定するセンサの例は、脳波計EEG:Electroencephalogram、近赤外光センサNIRS:NearInfraRedInfraRedSpectroscopy、機能的磁気共鳴画像法fMRI:functionalManeticResonance、脳磁計MEG:Magnetoencephalographyであり、脳活動以外の頭部活動を測定するセンサの例は筋電計であり、いずれも、非侵襲的に生体信号を測定する。波形整形部2は、検出後生体信号に対して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行った解析信号を語候補検出部3に出力する。雑音、干渉は、発話に関係しない脳活動や、頭部の他の活動によって起こり、関連する周波数領域のみを取り出す周波数領域のフィルタなどが用いられる。波形整形処理には、脳の発話に関係する活動部位ブローカ野、ウェルニッケ野、運動野、小脳などの位置情報を利用して空間フィルタ、もしくは時空間フィルタによって、発話に関連する信号を取り出す方法や、正準相関分析や固有値解析を利用した特徴解析などがある。干渉や雑音の除去と波形整形処理は、同時に行われる場合もある。波形整形処理は、学習機能を有する場合がある。取得部5は、生体信号センサ1と波形整形部2で構成される。複数語型語検出部は、解析信号に対して、各語ごとの特徴情報を用いるだけでなく、複数語にまたがる特徴情報を用いる事によって、高精度に語列を検出し、検出後語列を出力部4に出力する。各語ごとの特徴情報は、各語を想起時もしくは発話しようとした際に生じる信号の特徴である。複数語にまたがる特徴情報には、言語情報や、語変化における特徴情報があり、これらの詳細は、第二の実施例、第六の実施例で詳しく述べる。出力部は、スピーカー、もしくは表示部、もしくはネットワーク接続器例えば、コンピューター、もしくは無線送信器などの出力装置であり、検出後語列を出力する。このように、第一の実施例では、単独の語検出では正しく検出できない語を、複数語にまたがる情報を用いる事によって、検出精度を上げる事が出来る。図2は、本発明による第一の実施例を説明するための模式図である。図2a、図2bは、生体信号センサ部の一例を示す。図2aは、キャップ型センサの例を示す。Aは被支援者Aは、キャップ型センサCを被っており、布、プラスチック、金属等の素材でできたキャップに配置されたセンサ端子Bが生体信号を検出する。端子は、例として、EEGの場合は、ノードであり、NIRSの場合は、発光素子と受光素子である。これらのセンサは混在する場合もあるし、一種類の場合もある。図2bは、ヘッドホン型センサの例を示す。ヘッドホン型センサDは、図2b中、布、プラスチック、金属等の素材でできたヘッドホンに白丸で表すセンサ端子Bを内側に装着している。センサ端子の形状は、キャップ型センサの場合と少し異なるが、機能は同じである。第2実施の形態図3は、本発明による第二の実施例の構成を示すブロック図である。第二の実施例は、第一の実施例における複数語にまたがる語検出部を、語検出部6と言語比較検出部7に代えたものであり、それ以外の、生体信号センサ部、波形整形部、取得部、出力部の機能及び構成は、第一の実施例と同じである。被支援者Aは、生体信号センサ部1を装着している。生体信号センサ部1は、被支援者Aの生体信号を検出し、検出後生体信号を、波形整形部2に出力する。ここで、生体信号とは、脳活動や頭部の筋運動などの生体活動によって生じる信号である。生体信号センサは、1種類を用いる場合も、複数種類の信号を用いる場合もある。脳活動を測定するセンサの例は、EEG、NIRS、fMIR、MEGであり、脳活動以外の頭部活動を測定するセンサの例は筋電計であり、いずれも、非侵襲的に生体信号を測定する。波形整形部2は、検出後生体信号に対して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行って解析信号を語検出部6に出力する。雑音、干渉は、発話に関係しない脳活動や、頭部の他の活動によって起こり、関連する周波数領域のみを取り出す周波数領域のフィルタなどが用いられる。波形整形処理には、脳の発話に関係する活動部位ブローカ野、ウェルニッケ野、運動野、小脳などの位置情報を利用して空間フィルタ、もしくは時空間フィルタによって、発話に関連する信号を取り出す方法や、正準相関分析や固有値解析を利用した特徴解析などがある。干渉や雑音の除去と波形整形処理は、同時に行われる場合もある。波形整形処理は、学習機能を有する場合がある。取得部5は、生体信号センサ1と波形整形部2で構成される。語検出部6は、解析信号を、各語の特徴信号と比較して、解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、その検出語の確からしさを言語比較検出部7に出力する。ここで、語の特徴信号とは、あいうなどの語英語ならabc、それぞれについて、想起時もしくは発話しようとした際に生じる信号の特徴を表す。検出語の確からしさとは、解析信号と、各語の特徴信号が一致する度合いを表す値であり、例えば、解析信号と各語の特徴信号の相関値、またはそれに基づく値である。語検出部は、学習機能を有する場合もある。例えば、ラーニングマシン技術非特許文献2参照で構成する場合である。ラーニングマシンの場合は、それまでに学習されたウェイトの値が、特徴信号にあたる。言語比較検出部7は、言語データベースや文法などの言語特徴による語の出現し易さである言語特徴の確からしさと、検出語の確からしさを用いて、語列を高精度に計算して、求めた検出後語列を出力部に出力する。計算には、マルコフ連鎖や探索法などを用いる。出力部は、スピーカー、もしくは表示部、もしくはネットワーク接続器例えば、コンピューター、もしくは無線送信器などの出力装置であり、検出後語列を出力する。図4は、本発明による第二の実施例の構成を示すブロック図である。被支援者Aは、生体信号センサ部1を装着している。生体信号センサ部1は、被支援者Aの生体信号を検出し、検出後生体信号を、波形整形部2に出力する。ここで、生体信号とは、脳活動や頭部の筋運動などの生体活動によって生じる信号である。生体信号センサは、1種類を用いる場合も、複数種類の信号を用いる場合もある。脳活動を測定するセンサの例は、EEG、NIRS、fMIR、MEGであり、脳活動以外の頭部活動を測定するセンサの例は筋電計であり、いずれも、非侵襲的に生体信号を測定する。波形整形部2は、検出後生体信号に対して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行って、解析信号を語検出部6に出力する。雑音、干渉は、発話に関係しない脳活動や、頭部の他の活動によって起こり、関連する周波数領域のみを取り出す周波数領域のフィルタなどが用いられる。波形整形処理には、脳の発話に関係する活動部位ブローカ野、ウェルニッケ野、運動野、小脳などの位置情報を利用して空間フィルタ、もしくは時空間フィルタによって、発話に関連する信号を取り出す方法や、正準相関分析や固有値解析を利用した特徴解析などがある。干渉や雑音の除去と波形整形処理は、同時に行われる場合もある。波形整形処理は、学習機能を有する場合がある。取得部5は、生体信号センサ1と波形整形部2で構成される。語検出部6は、解析信号を、各語の特徴信号と比較して、検出語の確からしさを計算し、その検出語の確からしさを言語比較検出部7に出力する。ここで、語の特徴信号とは、あいうなどの語英語ならabc、それぞれについて、想起時もしくは発話しようとした際に生じる信号の特徴を表す。検出語の確からしさとは、解析信号と、各語の特徴信号が一致する度合いを表す値であり、例えば、解析信号と各語の特徴信号の相関値、またはそれに基づく値である。語検出部は、学習機能を有する場合もある。例えば、ラーニングマシン技術非特許文献2参照で構成する場合である。ラーニングマシンの場合は、それまでに学習されたウェイトの値が、特徴信号にあたる。言語モデル8は、言語データベースを有し、言語特徴の確からしさを言語比較検出部に出力する。言語特徴の確からしさとは、例えば、語の出現しやすさを表すスコア値、もしくはそれから計算された値である。言語比較検出部7は、検出語の確からしさと、言語特徴の確からしさを用いて、語列を高精度に計算して、求めた検出後語列を出力部に出力する。計算には、マルコフ連鎖や探索法などを用いる。出力部は、スピーカー、もしくは表示部、もしくはネットワーク接続器例えば、コンピューター、もしくは無線送信器などの出力装置であり、検出後語列を出力する。以下に、マルコフモデルによる言語比較検出部の計算例を示す。長い語列でも適用可能であるが、ここでは、簡単のために、3つの語w1、w2、w3を検出し、w2の推定をする例を示す。語は、50個の語vii=1,2,..,50の、いずれかであるとする。w1が語vii=1,2,..,50である検出語の確からしさを、Pd1vii=1,2,..,50とする。同様に、w2、w3についても、検出語の確からしさをPd2vii=1,2,..,50、Pd3vii=1,2,..,50とする。一方、語vjの次に語viが出現する言語特徴の確からしさを、Pavi|vji=1,2,..,50,j=1,2,..,50とする。このとき、マルコフ連鎖を用いて、w2が語viである総合確率Pt2vii=1,2,..,50を、検出語の確からしさと言語特徴の確からしさから、式1で求めることができる。..1最も可能性の高い語は、総合確率を最大にする語vMAXを求めればよいので、式2で求める事が出来る。ここで、argmaxは、値を最大にするviを求めるという意味である。既に、発明が解決しようとする課題で述べたように、脳活動や筋運動などの生体活動によって生じる信号から、被験者が発話しようとする語を判定するとき、誤り易い語が存在する。検出語の確からしさを用いると、例えば、被験者がいを発そうとした時に、雑音や干渉の影響でえの検出語の確からしさが最大になった場合、語のみで判定するといと誤って検出するが、語のみで判定せず、検出語の確からしさを、言語特徴の確からしさと合わせて計算してから判定することにより、正しい訂正が可能になる場合がある。このように、第二の実施例によれば、検出語の確からしさと言語特徴の確からしさを両方用いる事によって、高精度に、語を検出する事が出来る。第3実施の形態図5は、本発明による第三の実施例の構成を示すブロック図である。第三の実施例は、第二の実施例に品質情報に関する機能を追加したものである。生体信号センサ部、語検出部、出力部の機能及び構成は、第二の実施例と同じである。従って、これらのブロックの詳細説明は省略する。被支援者Aは、生体信号センサ部1を装着している。生体信号センサ部1は、被支援者Aの生体信号を検出し、検出後生体信号を、波形整形品質情報出力部9に出力する。ここで、生体信号とは、脳活動や頭部の筋運動などの生体活動によって生じる信号である。波形整形品質情報出力部9は、第二の実施例の波形整形部の機能に、品質情報取得機能を加えたものである。すなわち、波形整形品質情報出力部は、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行って解析信号を語検出部に出力し、更に、検出後生体信号の雑音電力を計算して、解析信号の状態を表す品質情報を適応言語比較検出部に出力する。ここで、品質情報とは、雑音電力、もしくは、信号対雑音電力比信号電力を雑音電力で割った値である。品質情報付き取得部11は、生体信号センサ部と波形整形品質情報出力部で構成される。語検出部6は、解析信号を、各語の特徴信号と比較して、解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを適応言語比較検出部10に出力する。ここで、語の特徴信号とは、あいうなどの語英語ならabc、それぞれについて、想起時もしくは発話しようとした際に生じる信号の特徴を表す。検出語の確からしさは、解析信号と各語の特徴信号との一致の度合いを表し、例えば、相関値である。語検出部は、学習機能を有する場合もある。例えば、ラーニングマシン技術非特許文献2参照で構成する場合である。ラーニングマシンの場合は、それまでに学習されたウェイトの値が、特徴信号にあたる。言語モデル8は、言語データベースを有し、言語特徴の確からしさを適応言語比較検出部に出力する。言語特徴の確からしさとは、例えば、語の出現しやすさを表すスコア値、もしくはそれから計算された値である。適応言語比較検出部10は、検出語の確からしさと、言語特徴の確からしさを用いて、計算する。その際、品質情報を用いて、品質が悪い場合には、検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用い、検出後語列を出力部に出力する。計算には、マルコフ連鎖や探索法などを用いる。出力部は、スピーカー、もしくは表示部、もしくはネットワーク接続器例えば、コンピューター、もしくは無線送信器などの出力装置であり、検出後語列を出力する。なお、品質情報取得機能は、波形整形出力部及び取得部の代わりに、語検出部に加わる場合もあるものとする。以下に、マルコフモデルによる適応言語比較検出部の計算の例を示す。長い語列でも適用可能であるが、ここでは、簡単のために、3つの語w1、w2、w3を検出し、w2の推定をする例を示す。語は、50個の語vii=1,2,..,50の、いずれかであるとする。w1が語vii=1,2,..,50である検出語の確からしさを、Pd1vii=1,2,..,50とする。同様に、w2、w3についても、検出語の確からしさをPd2vii=1,2,..,50、Pd3vii=1,2,..,50とする。一方、語vjの次に語viが出現する言語特徴の確からしさを、Pavi|vji=1,2,..,50,j=1,2,..,50とする。マルコフ連鎖を用いて、w2が語viである総合確率Pt2αvii=1,2,..,50を、検出語の確からしさと言語特徴の確からしさから求めることができる。その際、品質情報を用いて、品質が悪い場合には、検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用いる。具体例を式3に示す。..3ここで、αは、品質情報によって設定する累乗係数であり、品質が悪い、つまり雑音電力が大きいまたは信号対雑音電力が小さい場合は、検出語の確からしさの影響を小さくするように設定し、逆に、品質が良い、つまり雑音電力が小さいまたは信号対雑音電力が大きい場合は、検出語の確からしさの影響を大きくするように設定する。ここで、影響を大きくするとは、検出語の確からしさの値を1以上とする場合は、αを大きくする事であり、検出語の確からしさを1未満の数値とする場合は、αを小さくする事になる。これらは実際の作り方に依存する。最も可能性の高い語を推定するには、総合確率を最大にする語vMAXを求めればよいので、式4で求める事が出来る。..4ここで、argmaxは、値を最大にするviを求めるという意味である。このように、第三の実施例によれば、検出語の確からしさと言語特徴の確からしさを両方用い、かつ、品質情報によって、品質の悪い時には検出語の確からしさの影響を小さくし、品質の良い時には検出語の確からしさの影響を大きくする事によって、高精度に、語を検出する事が出来る。第4実施の形態図6は、本発明による第四の実施例の構成を示すブロック図である。第四の実施例は、学習語検出部12の機能と、適応言語比較検出部の出力を学習語検出部にも入力している事以外は、第三の実施例と同じ機能、構成である。被支援者Aは、生体信号センサ部1を装着している。生体信号センサ部1は、被支援者Aの生体信号を検出し、検出後生体信号を、波形整形品質情報出力部9に出力する。ここで、生体信号とは、脳活動や頭部の筋運動などの生体活動によって生じる信号である。波形整形品質情報出力部9は、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行って解析信号を学習語検出部に、更に、品質情報取得機能を有し、生体信号の雑音電力を計算して品質情報を適応言語比較検出部10に出力する。学習語検出部12は、第三の実施例の語検出の機能と、学習機能及び記憶機能を備えている。学習機能とは、例えば、ラーニングマシン技術非特許文献2参照で構成する。学習語検出部は、学習のために、解析信号を保持する。学習語検出部は、解析信号を、各語の特徴信号と比較して、解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを適応言語比較検出部10に出力する。ここで、語の特徴信号とは、あいうなどの語英語ならabc、それぞれについて、想起時もしくは発話しようとした際に生じる信号の特徴を表し、可変のウェイトとして保持されている値を用いる。検出語の確からしさとは、例えば、相関値、もしくはそれに基づく値である。言語モデル8は、言語データベースを有し、言語特徴の確からしさを適応言語比較検出部に出力する。言語特徴の確からしさとは、例えば、語の出現しやすさを表すスコア値、もしくはそれから計算された値である。適応言語比較検出部10は、検出語の確からしさと、言語特徴の確からしさを用いて、計算する。その際、品質情報を用いて、品質が悪い場合には、検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用い、検出後語列を出力部と学習語検出部に出力する。計算には、マルコフ連鎖や探索法などを用いる。学習語検出部は、検出後語列と、保持しておいた解析信号を用いて、学習を行い、ウェイトの値を更新する。学習機能については、非特許文献2参照。更新したウェイトの値は、次の検出語の確からしさの計算に用いる。出力部は、スピーカー、もしくは表示部、もしくはネットワーク接続器例えば、コンピューター、もしくは無線送信器などの出力装置であり、検出後語列を出力する。なお、品質情報取得機能は、波形整形出力部及び取得部の代わりに、学習語検出部に加わる場合もあるものとする。このように、第四の実施例によれば、検出後語列を用いて、学習語検出部のウェイトの値を更新する事によって、語の特徴信号であるウェイトの精度を高め、精度の高い検出を行うことができる。第5実施の形態図7は、本発明による第五の実施例の構成を示すブロック図である。第五の実施例は、生体信号センサ部、波形整形品質情報出力部、言語モデル、適応言語比較検出部、出力部は、第四の実施例と同じ機能であるので、詳細は省略する。被支援者Aは、生体信号センサ部1を装着している。生体信号センサ部1は、被支援者Aの生体信号を検出し、検出後生体信号を、波形整形品質情報出力部9に出力する。ここで、生体信号とは、脳活動や頭部の筋運動などの生体活動によって生じる信号である。波形整形品質情報出力部9は、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行って解析信号を適応語候補検出部13に、更に、品質情報取得機能を有し、生体信号の雑音電力を計算して品質情報を適応語候補検出部と第一送無線部14に、出力する。適応学習語候補検出部13は、解析信号と品質情報を受けて、語候補と、各語候補と解析信号の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを、第一無線部14に出力し、解析信号を記憶する。適応学習語候補検出部は、可変のウェイトの値として保持されている各語の特徴信号と、解析信号を比較して、各語の特徴信号と解析信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算し、検出語の確からしさと品質情報を比較して、最も確からしい有効な任意の数の語候補を決定し、第一無線部14に出力する。適応学習語候補検出部は、学習機能を有しており、例えば、ラーニングマシン技術非特許文献2参照で構成される場合がある。適応学習語候補検出部は、学習のために、解析信号を保持する。適応学習語候補検出部は、解析信号を、各語の特徴信号と比較して、検出語の確からしさを計算する。ここで、語の特徴信号とは、あいうなどの語英語ならabc、それぞれについて、想起時もしくは発話しようとした際に生じる信号の特徴を表し、可変のウェイトの値として保持している値を用いる。検出語の確からしさと、品質情報を比較して、任意の数の語候補を決定し、任意の数の語候補と、それに関連する検出語の確からしさを、第二無線部15に出力する。検出語の確からしさとは、相関値、もしくはそれに基づく値である。第一無線部14は、語候補、語候補に関する検出語の確からしさ、品質情報を受けて、変調して無線信号に変換して、送信する。第二無線部15は、無線信号を受信し、復調して、語候補、語候補に関する検出語の確からしさと、本質情報を補間部16に出力し、更に、品質情報を、適応言語比較検出部10に出力する。補間部は、語候補以外の語に関する検出語の確からしさを、品質情報の値を用いて設定し、全ての語の検出語の確からしさを適応言語比較検出部に出力する。言語モデル8は、言語データベースを有し、言語特徴の確からしさを適応言語比較検出部に出力する。言語特徴の確からしさとは、例えば、語の出現しやすさを表すスコア値、もしくはそれから計算された値である。適応言語比較検出部10は、検出語の確からしさと、言語特徴の確からしさを用いて、計算する。その際、品質情報を用いて、品質が悪い場合には、検出語の確からしさの比重を低くし、良い場合には高くするように、これら2つの確からしさの重みづけを変えて計算に用い、検出後語列を出力部と第二無線部に出力する。計算には、マルコフ連鎖や探索法などを用いる。第二無線部は、検出後語列を変調して無線信号に変換して、送信する。第一無線部は、無線信号を受信し、復調して、検出後語列を、適応学習語候補検出部に出力する。適応学習語候補検出部は、保持しておいた解析信号と、第一無線部から入力された検出後語列を用いて、学習を行い、ウェイトの値を更新する学習機能については、非特許文献2参照。。更新したウェイトの値は、次の語候補と、検出語の確からしさの計算に用いる。出力部は、スピーカー、もしくは表示部、もしくはネットワーク接続器例えば、コンピューター、もしくは無線送信器などの出力装置であり、検出後語列を出力する。センサ端末局17は、生体信号センサ部と、波形整形品質情報出力部と、適応学習語候補検出部と、第一無線部で構成される。センサ基地局18は、第二無線部と、補間部と、言語データベースと、適応言語比較検出部と、出力部で構成される。なお、品質情報取得機能は、波形整形出力部及び取得部の代わりに、適応学習語候補検出部に加わる場合もあるものとする。このとき、第一無線部と第二無線部の間で送受を行う無線プロトコルは、例えば、BluetoothIEEE802.15.1規格、UWBultra-wideband、IEEE802.15.3規格、ZigBeeIEEE802.15.4、Wi-FiIEEE802.11、IrDAInfraDataAddociation、赤外線通信などであり、これは、無線で飛ばすことによって、ケーブルによるわずらわしさのない形n装置への本発明の適用例である。このように、第五の実施例においては、携帯に便利な無線を用いる形態において、品質情報を用いて、重要な語候補を絞り、送信する検出語の確からしさを間引く事で、無線を用いた伝送速度の低い状況下でも、高精度な検出を可能とし、更に、検出後語列を無線で送受信する事によって、携帯に便利な形態においても、精度を改善する事が出来る。以下に、適応学習語候補検出部が品質情報を用いて語候補を決定する動作の例を、いくつか説明する。品質情報は、雑音電力もしくは信号対雑音電力比である。以下の例では、検出語の確からしさとして、相関値を用い、品質情報は、雑音電力を用いる。以下、変数vii=1,2,..50は、あ、い、う、..などの語を表す。一つの方法としては、語viの相関値Sviと雑音電力Nを比較して、十分に大きい場合に、語viを語候補とする。品質情報を用いて語viを語候補とする条件は、式5である。このとき、khは任意の係数である。この動作は、雑音を誤って語候補と検出する事を防ぐ効果がある。他の方法として、解析信号と語viの特徴信号との相関値Siが、全ての語の相関値の中で最大の相関値を示した場合、この語をvMAXとし、最大相関値をSMAXと呼ぶことにする。このとき、他の語vjj=1,2,..,50,j≠MAXの相関値SjとSMAXとの差が、雑音電力Nより小さい場合に、vMAX及びvjを語候補とする。つまり、語vjを語候補とする条件は、式6である。,j=1,2,..,50,j≠MAX..6このとき、klは任意の係数である。この動作は、雑音による検出誤りを避ける効果があり、また、雑音の少ない環境では、適応語候補検出部が、語候補を1つに決める効果がある。また、波形整形品質情報出力部を、ラーニングマシーンで構成し、そのラーニングマシーンが、例えば、非線形のニューラルネットワークの場合には、解析信号にウェイトの値を乗算した後、しきい値を用いて判定するが、そのしきい値Thの設定に、品質情報を用いる。例えば、式7である。このとき、kmは任意の係数である。この動作は、雑音により誤って語候補を検出する事を防ぐ効果がある。このように、第五の実施例は、品質情報を用いることによって、信号の品質によって適応的に動作する事により、検出精度を上げる事が出来る。第6実施の形態図8は、本発明による第六の実施例の構成を示すブロック図である。第六の実施例は、第一の実施例の複数語型語検出部が、語及び語間検出部19に代わるのみで、他の機能及び構成は、第一の実施例と同じである。被支援者Aは、生体信号センサ部1を装着している。生体信号センサ部1は、被支援者Aの生体信号を検出し、検出後生体信号を、波形整形部2に出力する。ここで、生体信号とは、脳活動や頭部の筋運動などの生体活動によって生じる信号である。生体信号センサは、1種類を用いる場合も、複数種類の信号を用いる場合もある。脳活動を測定するセンサの例は、EEG、NIRS、fMIR、MEGであり、脳活動以外の頭部活動を測定するセンサの例は筋電計であり、いずれも、非侵襲的に生体信号を測定する。波形整形部2は、検出後生体信号に対して、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行って解析信号を語及び語間検出部19に出力する。雑音、干渉は、発話に関係しない脳活動や、頭部の他の活動によって起こり、関連する周波数領域のみを取り出す周波数領域のフィルタなどが用いられる。波形整形処理には、脳の発話に関係する活動部位ブローカ野、ウェルニッケ野、運動野、小脳などの位置情報を利用して空間フィルタ、もしくは時空間フィルタによって、発話に関連する信号を取り出す方法や、正準相関分析や固有値解析を利用した特徴解析などがある。干渉や雑音の除去と波形整形処理は、同時に行われる場合もある。波形整形処理は、学習機能を有する場合がある。取得部5は、生体信号センサ1と波形整形部2で構成される。語及び語間検出部19は、解析信号を、各語の特徴信号と比較して、相関値の計算などにより、解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算すると共に、解析信号を、各々の語変化に於ける特徴信号である語間の特徴信号と比較して、相関値の計算などにより、解析信号と各語間の特徴信号の一致の度合いを示す検出語間の確からしさを計算する。ここで、語の特徴信号とは、あいうなどの語スペイン語ならabcごとの特徴信号であり、語間の特徴信号とは、あ→い、う→えなどの語変化の組み合わせに対する特徴信号である。特徴信号は、想起時、もしくは、発話しようとした際に生じる信号の特徴である。解析信号と各特徴信号との比較部分は、学習によるラーニングマシン技術非特許文献2参照で構成される場合もある。この構成の場合は、ラーニングマシンの中でそれまでに学習されたウェイトの値が、特徴信号にあたる。検出語の確からしさと、検出語間の確からしさを用いて計算する事によって、高精度に語列を推定し、検出後語列を出力部4に出力する。計算には、マルコフ連鎖や探索法などを用いる。出力部は、スピーカー、もしくは表示部、もしくはネットワーク接続器例えば、コンピューター、もしくは無線送信器などの出力装置であり、検出後語列を出力する。以下に、語及び語間検出部のマルコフ連鎖を用いた計算の一例を示す。ここで、簡単のために、3つの語w1、w2、w3を検出し、w2の推定をする例を示す。この時、語は、50個の語v1、v2、..v50vii=1,2,..50の、いずれかであるとする。w1が語vii=1,2,..,50である検出語の確からしさを、Pd1vii=1,2,..,50とする。同様に、w2,w3についても、検出語の確からしさをPd2vii=1,2,..,50、Pd3ii=1,2,..,50とする。w1からw2への語変化が、語vjから語viであるという検出語間の確からしさを、Pc12vi|vji=1,2,..,50,j=1,2,..,50とし、w2からw3への語変化が、語xから語yへの変化であるという検出語間の確からしさをPc23vi|vji=1,2,..,50,j=1,2,..,50とする。このとき、マルコフ連鎖を用いて、w2が語viである総合確率Ptc2vii=1,2,..,50を、検出語の確からしさと検出語間の確からしさから、式8で求めることができる。..8最も可能性の高い語を推定するには、総合確率を最大にする語vcMAXを求めればよいので、式9で求める事が出来る。ここで、argmaxは、最大の値になるviを求めるという意味である。既に、発明が解決しようとする課題で述べたように、脳活動や筋運動などの生体活動によって生じる信号から、被験者が発話しようとする語を判定するとき、誤り易い語が存在する。検出語の確からしさを用いると、例えば、被験者がいを発そうとした時に、雑音や干渉の影響でえの検出語の確からしさが最大になった場合、語のみで判定するといと誤って検出するが、語のみで判定せず、語間の確からしさと合わせて計算してから判定することにより、正しい訂正が可能になる場合がある。このような方法によれば、検出語の確からしさと検出語間の確からしさの両方の計算値を用いることで、精度よく語列を検出することができる。図9は、本発明による第六の実施例の動作を説明するための模式図である。図9中、[a]、[i]、..[e]、[o]は、あ、い、..え、おの発音記号であり、図中の黒丸は、これらの語を発する時の、それぞれの舌の位置を表している非特許参考文献1参照。例えば、い、う、えは、いずれも非円唇の語なので、これらの語の判別は、図9に示す舌の位置の違いになる。運動野や小脳の脳活動の検出は、言葉を発しようとする時の、唇、舌、声帯、口蓋帆への運動指令の検出である。従って、生体信号から得られるのは、図に示す位置に舌を動かすための運動指令である。具体的な例として、えの語を発しようとする場合を考えてみる。えは、非円唇前舌中母音である。しかし、同じえの語でも、先にいを発して、引き続きえを発するい→えの場合には、舌は下方向に運動し、あ→えの順で発すると、舌は上方向に運動する。全ての語の組み合わせについて語間の特徴信号を計算すると膨大な量になるが、例えば、日本語の場合は、ほとんどの語の音素が母音を含み、音を出した後の口の形は、母音の形になるため、体系づけしやすい。つまり、前に来る語として仮定する語は、50個は必要なく、母音5個と、無音や撥音を加えた7種類程度で良い。それぞれあ段、い段、え段、う段、お段の語に対して、同じ値を用いる事が出来る。このように、同じ語であっても、語を発するための運動は、先の語に影響を受けて異なる場合がある。従って、第六の実施例では、語間の特徴信号を用いる事により、生体信号から語を推定する精度を高めることができる。このように、第六の実施例では、語と生体信号の関係に注目して、語の特徴だけでなく、語間の特徴を検出する事によって、検出精度を上げる事が出来る。第7実施の形態図10は、本発明による第七の実施例の構成を示すブロック図である。第六の実施例の、生体信号センサ部及び出力部の機能及び構成は、第一の実施例と同じである。また、波形整形品質情報出力部及び言語モデルは、第三の実施例と同じである。被支援者Aは、生体信号センサ部1を装着している。生体信号センサ部1は、被支援者Aの生体信号を検出し、検出後生体信号を、波形整形部2に出力する。ここで、生体信号とは、脳活動や頭部の筋運動などの生体活動によって生じる信号である。生体信号センサは、1種類を用いる場合も、複数種類の信号を用いる場合もある。脳活動を測定するセンサの例は、EEG、NIRS、fMIR、MEGであり、脳活動以外の頭部活動を測定するセンサの例は筋電計であり、いずれも、非侵襲的に生体信号を測定する。波形整形品質情報出力部は、雑音除去、干渉除去、波形整形処理を行って解析信号を適応三特徴検出部に、更に、品質情報取得機能を有し、生体信号の雑音電力を計算して品質情報を適応三特徴検出部20に出力する。ここで、品質情報とは、雑音電力、もしくは、信号対雑音電力比信号電力を雑音電力で割った値である。品質情報付き取得部11は、生体信号センサ部と波形整形品質情報出力部で構成される。言語モデル8は、言語データベースを有し、言語特徴の確からしさを適応三特徴検出部に出力する。言語特徴の確からしさとは、例えば、語の出現しやすさを表すスコア値、もしくはそれから計算された値である。適応三特徴検出部は、解析信号を、各語の特徴信号と比較して、相関値の計算などにより、解析信号と各語の特徴信号の一致の度合いを示す検出語の確からしさを計算すると共に、解析信号を、各々の語変化に於ける特徴信号である語間の特徴信号と比較して、相関値の計算などにより、解析信号と各語間の特徴信号の一致の度合いを示す検出語間の確からしさを計算する。ここで、語の特徴信号とは、あいうなどの語スペイン語ならabcごとの特徴信号であり、語間の特徴信号とは、あ→い、う→えなどの語変化の組み合わせに対する特徴信号である。特徴信号は、想起時、もしくは、発話しようとした際に生じる信号の特徴である。解析信号と各特徴信号との比較部分は、学習によるラーニングマシン技術非特許文献2参照で構成される場合もある。この構成の場合は、ラーニングマシンの中でそれまでに学習されたウェイトの値が、特徴信号にあたる。検出語の確からしさと、検出語間の確からしさと言語特徴の確からしさを用いて計算する事によって、高精度に語列を推定し、検出後語列を出力部4に出力する。計算する際、品質情報を用いて、解析信号の品質が悪い時には、検出語の確からしさと検出語間の確からしさの重みを下げ、品質が良い時には上げて、計算に用いる。計算には、マルコフ連鎖や探索法などを用いる。出力部は、スピーカー、もしくは表示部、もしくはネットワーク接続器例えば、コンピューター、もしくは無線送信器などの出力装置であり、検出後語列を出力する。なお、品質情報取得機能は、波形整形出力部及び取得部の代わりに、適応三特徴検出部に加わる場合もあるものとする。以下に、適応三特徴検出部のマルコフ連鎖を用いた簡単な計算の一例を示す。簡単のために、第七の実施例の計算方法を、言語特徴の確からしさと品質情報を加えて拡張した例を示す。ここで、簡単のために、3つの語w1、w2、w3を検出し、w2の推定をする例を示す。この時、語は、50個の語v1、v2、..v50vii=1,2,..50の、いずれかであるとする。w1が語vii=1,2,..,50である検出語の確からしさを、Pd1vii=1,2,..,50とする。同様に、w2,w3についても、検出語の確からしさをPd2vii=1,2,..,50、Pd3ii=1,2,..,50とする。w1からw2への語変化が、語vjから語viであるという検出語間の確からしさを、Pc12vi|vji=1,2,..,50,j=1,2,..,50とし、w2からw3への語変化が、語xから語yへの変化であるという検出語間の確からしさをPc23vi|vji=1,2,..,50,j=1,2,..,50とする。一方、語vjの次に語viが出現する言語特徴の確からしさを、Pavi|vji=1,2,..,50,j=1,2,..,50とする。まず、検出語の確からしさと検出語間の確からしさを合成して、w1、w2、w3が語viである合成確からしさ、Ptd1vi、Ptd2vi、Ptd3vii=1,2,..,50を、それぞれ、式10、式11、式12で求める。..11こうして計算した合成確からしさに品質情報で重みづけを加えて、言語特徴の確からしさと合成し、総合確率Pta2αvii=1,2,..,50を、式13で求める。..13ここで、αは、品質情報によって設定する累乗係数であり、品質が悪い、つまり雑音電力が大きいまたは信号対雑音電力が小さい場合は、検出語の確からしさの影響を小さくするように設定し、逆に、品質が良い、つまり雑音電力が小さいまたは信号対雑音電力が大きい場合は、検出語の確からしさの影響を大きくするように設定する。ここで、影響を大きくするとは、検出語の確からしさの値を1以上とする場合は、αを大きくする事であり、検出語の確からしさを1未満の数値とする場合は、αを小さくする事になる。これらは実際の作り方に依存する。最も可能性の高い語を推定するには、総合確率を最大にする語vdMAXを求めればよいので、式14で求める事が出来る。ここで、argmaxは、最大の値になるviを求めるという意味である。既に、発明が解決しようとする課題で述べたように、脳活動や筋運動などの生体活動によって生じる信号から、被験者が発話しようとする語を判定するとき、誤り易い語が存在する。検出語の確からしさを用いると、例えば、被験者がいを発そうとした時に、雑音や干渉の影響でえの検出語の確からしさが最大になった場合、語のみで判定するといと誤って検出するが、語のみで判定せず、検出語の確からしさを、検出語間の確からしさと言語特徴の確からしさと合わせて計算してから判定することにより、正しい訂正が可能になる場合がある。このような方法によれば、検出語の確からしさと検出語間の確からしさと言語特徴の確からしさの3つのパラメータを計算に用い、且つ、品質情報を用いて適応的に計算する事で、精度よく語列を検出することができる。"