隠れマルコフモデルと音声信号との類似度計算方法

発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：鈴木敏明
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-140635
公開番号（公開出願番号）：特開平5-333897
出願日： 1992年06月01日
公開日（公表日）： 1993年12月17日
要約：

【要約】【目的】混合多次元正規分布による連続確率密度分布をもつHMMと音声信号の特徴ベクトル系列との尤度演算時の演算量を、認識精度を低下させることなく大幅に低減可能な、類似度計算方法を提供する。【構成】音響処理部100は入力音声から特徴ベクトル系列を抽出し、ベクトル量子化部101は特徴ベクトルを量子化し量子化特徴ベクトル系列及び量子化誤差系列をもとめる。出力確率計算部102は量子化誤差の大きさに基づいて特徴ベクトルの出力確率を計算する。このとき量子化誤差が所定の閾値以下の場合は予め計算された出力確率テーブルの値をそのまま用いることにより演算量が大幅に低減される。

請求項（抜粋）：

混合多次元正規分布による連続確率密度分布bij(x) を状態Siから状態Sjに遷移する際の音声の特徴ベクトルxの出現確率とするHMMを用いる音声認識方法に於いて、(a)入力音声から特徴ベクトル系列x1,x2,・・・,xt,・・・,xTを求める処理と、(b)前記特徴ベクトル系列x1,x2,・・・,xt,・・・,xTを量子化し、量子化特徴ベクトル系列Xv1,Xv2,・・・,Xvt,・・・,XvT、及び量子化誤差系列w1,w2,・・・,wt,・・・,wTを求める処理と、(c)前記量子化誤差wtが予め定められた閾値以下の場合には当該量子化特徴ベクトルXvtについて予め計算された出力確率を前記連続確率密度分布bij(xt)として設定し、そうでなければ前記特徴ベクトルxtより前記連続確率密度分布bij(xt)を計算する処理と、(d)当該HMMにおける状態Siから状態Sjに遷移する際の遷移確率aijと前記(c)において求めた連続確率密度分布bij(xt)とを用いて、当該HMMと音声信号の特徴ベクトル系列x1,x2,・・・,xt,・・・,xT との尤度を算出することを特徴とする、隠れマルコフモデルと音声信号の類似度計算方法。

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