METHOD FOR SPEECH RECOGNITION IN A NOISY ENVIRONMENT

Abstract: A process for speech recognition in a noisy environment, in particular in a vehicle, whereby incoming acoustic signals are split up into packets of predetermined time length and fed through a frequency analyser. If these packets contain frequencies which are characteristic of human speech, the packets are compared with predetermined noise samples. The difference thus produced is compared with predetermined word patterns. If a difference matches with a word pattern, the word concerned is thus recognised. An associated control instruction is then executed in a known manner.

Description: Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren nach dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1, Gerade In geräuschvoller Umgebung bereitet das selbsttätige Erkennen menschlicher Sprache nicht unerhebliche Schwierigkeiten0 Die Sprachinformation ist häufig von Geräuschen überlagert und derart gestört, dass sogar die Erkennung mit Hilfe des menschlichen Gehörs häufig mlsslingt. Darüber hinaus Ist gerade das exakte Erkennen von gesprochener menschlicher Information In besonderen Anwendungsfällen, beispielsweise beim Kraftfahrzeug das schnelle und exakte Erfassen derartiger Informationen, unbedingt erforderlich, um ggf. davon abhängige Steuervorgänge schnell und sicher durchführen zu können. Es ist zwar theoretisch möglich, akustische Signale hinsichtlich verschiedener Parameter, wie beisplelsweise Grundfrequenz, Ener gieinhalt und dgl. zu analysieren. Derartiges erfordert jedoch einen erheblichen apparativen Aufwand und ist in der Regel besonders zeitaufwendig. Diese Möglichkeit scheidet somit sowohl unter Kosten- als auch unter Zeitgründen für die meisten Anwendungsfälle aus. Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, eine Verfahren der eingangs genannten Art zu schaffen, das mit geringem apparativem Aufwand ein exaktes Erkennen menschlicher Worte ermöglicht. Die Erfindung löst diese Aufgabe durch die kennzelchnenden Merkmale des Patentanspruchs 1. Unter Frequenzmuster Ist ein aus einer Frequenzanalyse gewonnenes n-, vorzugsweise zwei-dimensionales Muster zu verstehen, wie z.B. aus der Veröffentlichung eines Vortragsmanuskripts eines Mitarbeiters der Gippon Electronic, Kawasaki City vom 09.11.1984 zum Thema "A speech recognition LSl chip set" hervorgeht. Wesentlich für die Erfindung ist zunächst die Analyse der akustischen Signale hinsichtlich Ihrer Frequenz. Menschliche Sprache zeichnet sich im Unterschied zu Geräuschen dadurch aus, dass sie definierte Frequenzen bzw. Frequenzen in vorgegebenen Bereichen enthält. So ist menschlicher Sprache eine Grundfrequenz gemeinsam, die bedingt durch die anatomischen Verhältnisse des Sprechers zwischen 80 Hertz (bei Männern) und 400 Hertz (bei Kindern) liegt. Damit zusammenhängend sind Oberfrequenzen, die in definiertem Verhältnis zur Grundfrequenz stehen und die bei der Laut- oder Wortbildung erzeugt werden. Wird ein Paket akustische Signale z,B, hinsichtlich des angegebenen Bereiches für die Grundfequenz untersucht und ist eine derartige Frequenz nicht vorhanden, so iasst sich daraus mit Sicherheit ableiten, dass es sich nicht um menschliche Sprache handelt. In diesem Falle wird das Paket akustischer Signale eindeutig dem Bereich des Geräusche zugeordnet und in Form eines Vergleichsmustes abgespeichert. Die Anzahl der zum Vergleich herangezogenen Vergleichsmuster für die Geräusche ist abhängig vom jeweiligen Einsatzort und auf eine maximale Zahl von zehn bis zwölf beschränkt. Für besondere Anwendungsfälle, beispielsweise in relativ ruhiger Umgebung, genügen In der Regel eine Anzahl von zwei bis drei Vergleichsgeräusche, um sämtliche akustische Signale ein deutig dem Bereich Geräusch oder menschliche Sprache zuzuordnen. Bei einer Umgebung, die wesentlich ger uschvoller Ist, wie bei spieiswelse im Kraftfahrzeug, genügt eine Zahl von maximal zwolf Vergleichssignaien bzw. Verglelchsmustern, um sämtliche Gerausche abzudecken und mit deren Hilfe den Inhalt menschlicher Sprache in einem Paket akustischer Signale zu erkennen. Hierzu werden die Pakete, die aufgrund der vorhandenen Frequenzen -dem Bereich der menschlichen Sprache zuzuordnen sind, von ihrem Geräuschanteil befreit. Dies geschieht, indem von derartigen Paketen1 die neben den akustischen Signalen aufgrund menschlicher Sprache auch Gerausche enthalten, der Geräuschanteil abgezogen wird. Hierzu werden von diesen Paketen die gespeicherten Geräuschmuster abgezogen. Zumindest eines der verbleibenden Differen zmuster enthält die gesuchte sprachliche In formation, die ihrerseits mit einer vorgegebenen Information in Form eines Wortmusters verglichen wird. Das Wortmuster ist nach demselben Algorithmus wie das Frequenzmuster dieses Pakets gebildet. Durch Übereinstimmung wird damit die gesprochene information identifiziert. Die Vergleichsmuster konnen auf unterschiedliche Weise vorgehalten werden. So ist es beispielsweise moglich, eine Reihe von Standard Verg leichsmustern vorzuhalten. Demgegenüber ist es wesentlich vorteilhafter, die für Umgebungsgeräusche typischen Muster anhand der tatsächlichen Geräusche abzuspeichern. Hierzu werden die Pakete, die eindeutig dem Bereich der Geräusche zuzuordnen sind, nacheinander abgespeichert und durch das jeweils zuletzt abgespelcherte Geräuschmuster das erste abgespeicherte Geräuschmuster ersetzt. Die Arbeitsweise dieser Speicheranordnung ist dann entsprechend der eines Schieberegisters. Es sind somit die letzten Geräuschmuster abgespeichert, die für die situativen Geräusche massgeblich sind und die somit zumindest annähernd identisch sind mit den auf das zuletzt abgespeicherte Geräuschmuster folgenden Geräuschmustern. Auch die Differenzmuster können auf unterschiedliche Weise erzeugt sein. So ist es beispielsweise moglich, ebenfalls mit Standards zu arbeiten. Demgegenüber ist es wesentlich den tatsächlichen Verhältnissen angepasst, wenn die Wortmuster in einem vorangehenden Lernschritt festgehalten werden. Damit werden auch die unterschiedlichen Wortmuster, die von ein und demselben Sprecher zu unterschiedlichen Zeiten geliefert werden, ohne weiteres erkennbar. Eine Verbesserung der Erfindung besteht in den Merkmalen, die im Patentanspruch 4 angegeben sind. Die Wahl der unterschiedlich, den Umgebungsgeräuschen angespassten Algorithmen sei anhand eines Beispiels verdeutlicht. Es seien g(x) und f(x) diese un terschiedlichen Algorithmen, a der symbolische Ausdruck für ein Geräusch und w ein zu identifizierendes Wort, das von angenommen demselben Geräusch a überlagert ist. Das Differenzmuster ergibt sich dann zu g(x)|x=a+w -f(x)x=a g(a+w) - f(a) = g(a) - fla) t w' glta) + Damit ergibt sich aber der geschilderte Zusammenhang. Abhängig vom Geräusch a ist bei geeigneter Wahl der Algorithmen g und f die Differenz g(a) - f(a) = 0, der verbleibende Ausdruck enthält das Wort w und einen Ethern, der den Resteinfluss des Algorithmus g, bezogen auf das- Ger usch a beschreibt. Bei nicht zu stark variablem Geräusch innerhalb des Pakets ist die Ableitung g' nahezu eine Konstante. Die Erfindung ist anhand eines in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispiels weiter erläutert. Das Verfahren zur Spracherkennung in einem Kraftfahrzeug ist hinsichtlich der verwendeten Elemente in der Zeichnung dargestellt. Als erstes werden die vorhandenen akustischen Signale mit Hilfe eines Mikrofons 1 aufgenommen, in Pakete zeitlich gleicher Länge aufgeteilt und diese Pakete in einen Frequenzanalysator 2 eingegeben. Sind in diesen Paketen Frequenzen, wie sie typischerweise für menschliche Sprache charakterlstisch sind, nicht vorhanden, so werden diese Pakete in eine Mustererzeugungseinrichtung 3 geleitet. Dort wird mit Hilfe des Algorithmus f bekannterweise ein zweidimensionales Flachenmuster erzeugt, das repräsentativ ist für den zeitlichen Frequenzverlauf der Pakete. Ein derartiges Paket ist schematisch im Mustererzeuger 3 gezeigt. Die dort erzeugten Frequenzmuster werden als Referenzmuster in einen Ge r uschspeicher 4 eingegeben, der in der Lage ist, zwölf aufeinander folgende Frequenzmuster zu speichern. Er arbeitet nach Art eines Schleberegisters. Das bedeutet, dass das zuletzt auftretende Referen zmuster das zeitlich erste gespeicherte Referenzmuster ersetzt. Im Geräuschspeicher 4 sind somit die zwölf zuletzt auf getretenen Referenzmuster gespeichert. Sind in den Paketen hingegen Frequenzen vorhanden, die für menschliche Sprache charakteristisch sind, so wird das auftretende Paket mit Hilfe des Analysators 2 in einen Mustererzeuger 5 eingeleitet, der insoweit entsprechend dem Mustererzeuger 3 arbeitet, als er ebenfalls ein zweidimensionales Frequenzmuster erzeugt. Er bildet dieses Frequenzmuster vorzugsweise nach einem anderen Algorithmus g. Die beiden verwendeten Algorithmen f und g sind abhangig von der Umgebung bzw. der Form der Referenzmuster so gewählt, dass die Diferenzmuster die wesentlichen Merkmale der jeweiligen Sprache vollständig und nur gering durch die Gerausche beeinflusst enthalten. Das im Mustererzeuger 5 gebildete Frequenzmuster wird in eine Vergleichseinrichtung 6 eingegeben, die hiervon die Im Geräusche speicher 4 enthaltenen Referenzmuster subtrahiert. Die sich daraus ergebenden und in einen Teil 6' der Vergleichseinrichtung 6 gebildeten Differenzmuster werden mit vorgegebenen Wortmustern verglichen. Dabei ist die Zahl der Dlfferenzmuster gleich der Zahl der im Gerauschspeicher 4 enthaltenen Referenzmuster. Die zum Vergleich herangezogenen Wortmuster wiederum sind In einem Wortspeicher 7 enthalten. In diesem Wortspelcher werden die Wortmuster unter definierten Bedingungen und beispielsweise in einem vorangehenden Lernschritt bei fehlendem Gerausch eingegeben. Jedem der Wortmuster ist eine definierte Folge von Steuerbefehlen oder dergleichen zugeordnet, die bei Übereinstimmung des im Vergleicher 6 enthaltenen Differenzmusters mit einem Wortmuster ausgelöst werden. Die dadurch hervorgerufene Steuerung von Ausrüstungs- oder Steuerbautellen des Kraftfahrzeugs geschieht in bekannter Weise.

Claims: A method for speech recognition in a noisy environment, in particular in a motor vehicle, characterised by the combination of the following features: that the acoustic signals are divided into sets of constant length, are analysed with regard to their frequencies and are passed on as frequency patterns, that the sets are examined for frequencies typical of human speech, that a limited number of frequency patterns of the sets, which do not contain such frequencies, are stored in succession as comparative patterns, that from each frequency pattern of the sets which contain such frequencies, the comparative patterns which are present are withdrawn and that the differential patterns remaining thereafter are compared with given word patterns. A method according to Claim 1, characterised in that the comparative patterns are stored continuously in accordance with the mode of operation of a shift register. A method according to Claim 1 or 2, characterised in that the word patterns are retained in a preceding learning script. A method according to any of Claims 1 to 3, characterised in that the frequency patterns of the sets which contain frequencies typical of human speech and the comparative patterns are formed according to different algorithms which, depending on the respective environment, are constructed such that the differential patterns contain the essential features of human speech.

Inventors: PROBST, MAX JOSEF
Applicants: BAYERISCHE MOTOREN WERKE AKTIENGESELLSCHAFT
Application year: 1986
Main classification: G10L5
IPC codes: G10L11, G10L15