<!DOCTYPE article PUBLIC "-//OASIS//DTD DocBook V3.1//EN">
<article>

<!-- Header -->

<artheader>
    <title>Speech Recognition HOWTO</title>
    <authorgroup>    
    <author>
        <firstname>Stephen</firstname>
        <surname>Cook</surname>
        <affiliation>
            <address>
                <email>scook@gear21.com</email>
            </address>
        </affiliation>
    </author>
          <othercredit role='translator' lang="ja">
	<firstname>高資</firstname>
	<surname>服部</surname>
	<contrib>日本語訳</contrib>
	<affiliation>
	  <address>
	    <email>htakashi@yabumi.com</email>
	  </address>
	</affiliation>
      </othercredit>
    </authorgroup> 

    <revhistory>
     	<revision>
           <revnumber>v2.0</revnumber>
           <date>April 19, 2002</date>
             <authorinitials>scc</authorinitials>
           <revremark>
	   Changed license information (now GFDL) and added a new publication.
           </revremark>
       </revision>
       <revision>

     	    <revnumber>v1.2</revnumber>
     	    <date>February 5, 2002</date>
            <authorinitials>scc</authorinitials>
     	    <revremark>
     	    	Added more commercial software listings (sent by Mayur Patel).
     	    </revremark>
     	</revision>
        <revision>
            <revnumber>v1.1</revnumber>
            <date>October 5, 2001</date>
            <authorinitials>scc</authorinitials>
            <revremark>
                Added info for Vocalis Speechware. Fixed/Updated various other items.
            </revremark>
         </revision>
        <revision>
            <revnumber>v1.0</revnumber>
            <date>November 20, 2000</date>
            <authorinitials>scc</authorinitials>
            <revremark>
                Added info on L and H and HTK
            </revremark>
         </revision>
         <revision>
            <revnumber>v0.5</revnumber>
            <date>September 13, 2000</date>
            <authorinitials>scc</authorinitials>
            <revremark>
                Initial HOWTO Submission
            </revremark>
        </revision>
    </revhistory>

    <abstract>
        <indexterm>
            <primary><!--Speech Recognition-->音声認識</primary>
        </indexterm>
        
        <para>
<!--
Automatic Speech Recognition (ASR) on Linux is becoming easier.
Several packages are available for users as well as developers.
This document describes the basics of speech recognition and
describes some of the available software.
-->
Linux 上での自動音声認識 (ASR) が簡単になりつつあります. 
開発者だけでなくユーザでも入手可能なものもあります. この文書では, 
音声認識の基礎と入手可能な音声認識ソフトウェアについて記述します. 
        </para>
    </abstract>
</artheader>

<!-- Section1: legal -->    

<sect1 id="legal">
    <title><!--Legal Notices-->法的な注意</title>
    
<!-- Section2: copyright -->

<sect2 id="copyright">
    <title><!--Copyright/License-->著作権/ライセンス</title>

<para>
(訳注: 原文を残します.)
</para>
    
<para>
 Copyright (c) 2000-2002 Stephen C. Cook.  
 Permission is granted to copy, distribute, and/or modify this document under the
 terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.1 or any later version published
by the Free Software Foundation.
</para>

<para>
この文書をFree Software Foundation が発行する GNU Free Documentation License の 1.1 あるいはそれ以降のバージョンの条件のもとで, 複製, 配布, 修正することが許可されています. 
</para>

<para>
This document is made available under the terms of the <ulink url="http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html">
GNU Free Documentation License (GFDL)</ulink>, which is hereby 
 incorporated by reference.
</para>
<para>
この文書は <ulink url="http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html"> GNU Free Documentation License (GFDL) </ulink>の条件の元で入手可能になっています.
ここでライセンスへのリンクを挙げて, 同文書を添付したものとします.
</para>
</sect2>
    
<!-- Section2: disclaimer -->

<sect2 id="disclaimer">
    <title><!--Disclaimer-->免責</title>

<para>
(訳注: 原文を残します.)
</para>

<para>
The author disclaims all warranties with regard to this document, 
including all implied warranties of merchantability and fitness for a
certain purpose; in no event shall the author be liable for any 
special, indirect or consequential damages or any damages whatsoever
resulting from loss of use, data or profits, whether in an action of
contract, negligence or other tortious action, arising out of or in
connection with the use of this document. 
</para>

<para>
著者は, 全ての商行為が可能であることの暗黙の保証, ある目的へ適合する
ことを含めてこの文書に関する全ての保証を放棄します;
どのような出来事があっても, この文書の使用との継がりの内外で起こる, 
規約の中の活動, 怠慢 あるいは他の不法行為によるものであろうと, 
あらゆる特別な, 間接的または, 結果的な損害や 使用, データ, 利益の損失による
損害などに対して作者は責任を負いません.
</para>
</sect2>
    
    
<!-- Section2: trademarks -->

<sect2 id="trademarks">
    <title><!--Trademarks-->商標</title>

<para>
<!--
All trademarks contained in this document are copyright/trademark
of their respective owners.
-->
この文書に含まれる全ての商標はそれぞれの所有者の著作権/登録商標です. 
</para>
</sect2>
    
</sect1>

<!-- Section1: Forward -->    

<sect1 id="forward">
    <title><!--Forward-->前置き</title>
    
<!-- Section2: copyright -->

<sect2 id="about">
    <title><!--About This Document--></title>
    
<para>
<!--
This document is targeted at the beginner to intermediate level Linux
user interested in learning about Speech Recognition and trying it out. 
It may also help the interested developer in explaining the basics of 
speech recognition programming.   
-->
この文書は音声認識の学習に興味があり, 試してみようとしている
初級から中級レベルの Linux ユーザをターゲットにしています. また, 興味を持った
開発者のために音声認識に関するプログラミングの基礎についても説明します. 
</para>

<para>
<!--
I started this document when I began researching what speech 
recognition software and development libraries were available for Linux.
Automated Speech Recognition (ASR or just SR) on Linux is just starting 
to come into its own, and I hope this document gives it a push in the 
right direction - by supporting both users and developers of ASR 
technology.
-->
どのような音声認識ソフトウェアと開発用のライブラリが Linux で使用
できるのかを調べ始めたときにこの文書を書きはじめました. 
Linux 上での自動音声認識 (ASR または単に SR) はちょうど本領を発揮し
はじめたことろで, この文書で正しい方向へ後押しできることを願っています
 - ASR 技術のユーザと開発者の両方をサポートすることで. 

</para>

<para>
<!--
I have left a variety of SR techniques out of this document, and 
instead I have focused on the "HOWTO" aspect (since this is a howto...).
I have included a Publications section so the interested reader can 
find books and articles on anything not covered here.  This is not
meant to be a definitive statement of ASR on Linux.
-->
この文書は SR の技術については触れていません, その代りに "HOWTO" という
側面に集中しています (これは HOWTO ですから…). 
ここでカバーできていないことについては, 興味を持った読者が本や記事を
探せるように出版物の節を用意しました. 
これがLinux 上の ASR についての最終的な報告ということではありません. 
</para>

<para>
<!--
For the most recent version of this document, check the LDP archive,
or go to: 

<ulink url="http://www.gear21.com/speech/index.html">
http://www.gear21.com/speech/index.html</ulink>.
-->
この文書の最新版は, LDP のアーカイブをチェックするか, 
<ulink url="http://www.gear21.com/speech/index.html">
http://www.gear21.com/speech/index.html</ulink>から入手してください. 
</para>
</sect2>
    
<!-- Section2: copyright -->

<sect2 id="acknowledgements">
    <title><!--Acknowledgements-->謝辞</title>
    
<para>
<!--
I would like to thank the following people for the help, reviewing,
and support of this document:
-->
この文書を見直し, 援助してくださった以下の人々に感謝します:
</para>
<para>
<itemizedlist>
  <listitem><para>
    Jessica Perry Hekman  
  </para></listitem>
  <listitem><para>
    Geoff Wexler
  </para></listitem>
</itemizedlist
</para>
</sect2>

  
<!-- Section2: comments -->

<sect2 id="comments">
    <title><!--Comments/Updates/Feedback-->コメント/最新情報/フィードバック</title>
    
<para>
<!--
If you have any comments, suggestions, revisions, updates, or just
want to chat about ASR, please send an email to me at  
<ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>.
-->
コメントや, 提案, 改訂, 最新情報があれば, 
また, ただ ASR についてチャットしたいときも, 
私のアドレス <ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink> 
に Email を下さい. 
</para>

</sect2>


<!-- Section2: todo -->

<sect2 id="todo">
    <title>ToDo</title>
    
<para>
<!--
The following things are left "to do":
-->
以下のことが "to do" として残っています:
</para>

<para>
<itemizedlist>  
  <listitem><para>
<!--
        Add descriptions in the Publications section.
-->
        出版物の節に説明を加える. 
  </para></listitem>
  <listitem><para>
<!--
        Add more books to the Publications section.
-->
        出版物の節により多くの本を加える.
  </para></listitem>
  <listitem><para>
<!--
        Add more links with descriptions.
-->
	より多くのリンクを説明付きで加える.
  </para></listitem>
  <listitem><para>
<!--
        Enhance the description of the ASR system steps
-->
        ASR システムの手順についての説明を充実させる.
  </para></listitem>
  <listitem><para>
<!--
        Include descriptions of FFTs and Filters.
-->
FFT とフィルターの説明を加える.
  </para></listitem>
  <listitem><para>
<!--
        Include descriptions of DSP principles.
-->
DSP の原理の説明を加える. 
  </para></listitem>
</itemizedlist>
</para>
</sect2>


<!-- Section2: todo -->

<sect2 id="revision">
    <title><!--Revision History-->改訂履歴</title>
    
<para>
<!--
v0.1 first rough draft - August 2000
-->
v0.1 最初の草案 2000年 8月
</para>
<para>
<!--
v0.5 final draft - September 2000
-->
v0.5 最終草案 2000年 9月
</para>
</sect2>

</sect1>



<!-- Section1: Introduction -->    

<sect1 id="introduction">
    <title><!--Introduction-->はじめに</title>
    
<!-- Section2: copyright -->

<sect2 id="basics">
    <title><!--Speech Recognition Basic-->音声認識の基礎</title>

<para> 
<!--
Speech recognition is the process by which a computer (or 
other type of machine) identifies spoken words.  Basically, it means
talking to your computer, AND having it correctly recognize what you 
are saying.
-->
音声認識とは, コンピュータ (あるいは他のタイプの機械) が話し言葉を
認識する処理です. 基本的には, コンピュータに向って話し, その上で, その言葉がコンピュータに正しく認識されるという意味です. 
</para>

<para>
<!--
The following definitions are the basics needed for understanding
speech recognition technology.
-->
以下の定義は音声認識の技術を理解するために必要な基礎です. 
</para>

<para>
    <variablelist>
    
        <varlistentry>
        <term><!--Utterance-->発話</term>
            <listitem>
            <para>
<!--
  An utterance is the vocalization (speaking) of a word or words that
  represent a single meaning to the computer.  Utterances can be a 
  single word, a few words, a sentence, or even multiple sentences.
-->
  発話は, 1つの意味を表す単語やいくつかの言葉をコンピュータに向かって
発声する (話す) ことです. 
発話は単語であったり, 言葉であったり, 文であったり, 
あるいは複数の文であったりします. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Speaker Dependance-->話者への依存</term>
            <listitem>
              <para>
<!--
  Speaker dependent systems are designed around a specific speaker. 
  They generally are more accurate for the correct speaker, but much 
  less accurate for other speakers.  They assume the speaker will
  speak in a consistent voice and tempo.  Speaker independent systems
  are designed for a variety of speakers.  Adaptive systems usually start
  as speaker independent systems and utilize training techniques to 
  adapt to the speaker to increase their recognition accuracy.  
-->
  話者に依存するシステムは特定の話者を対象として設計されます. 
  そのシステムは一般に, その特定の話者の発声に対しては正確ですが, 
  他の話者では精度がずっと悪くなります. それらは話者が一定の声と
 速度で話すことを仮定しています. 話者に依存しないシステムは様々な話者に
 向けて設計されます. 順応性のあるシステムは普通, 話者に依存しない
 システムとしてスタートし, 学習技術を利用して認識精度を高めることで
 話者に適応していきます. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Vocabularies-->語彙</term>
            <listitem>
            <para>
<!--
  Vocabularies (or dictionaries) are lists of words or utterances that
  can be recognized by the SR system.  Generally, smaller vocabularies 
  are easier for a computer to recognize, while larger vocabularies 
  are more difficult.  Unlike normal dictionaries, each entry doesn't 
  have to be a single word.  They can be as long as a sentence or two.
  Smaller vocabularies can have as few as 1 or 2 recognized utterances
  (e.g."Wake Up"), while very large vocabularies can have a hundred 
  thousand or more!  
-->
  語彙 (あるいは辞書) とは, SR システムに認識されるための言葉や発話のリストです. 
  一般に, コンピュータにとっては少ない語彙のほうが認識しやすく, 
  語彙が多くなるほど認識が困難になります. 普通の辞書とは異なり, 
  それぞれの項目は単語ではありません. それらは文や文章ほど
  長くなることもあります. 少ない語彙は1つか2つの認識された文 
  (例えば "Wake up") しかないかもしれませんが, とても多い語彙では 10 万語
  以上となります. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Accuract-->精度</term>
            <listitem>   
            <para>
<!--
  The ability of a recognizer can be examined by measuring its 
  accuracy - or how well it recognizes utterances.  This includes not 
  only correctly identifying an utterance but also identifying if the
  spoken utterance is not in its vocabulary.  Good ASR systems have an
  accuracy of 98% or more!  The acceptable accuracy of a system 
  really depends on the application.
-->
  認識装置の能力はその精度を測定することによって, あるいはまた, 
  話された言葉をどれくらい認識するかによって調べることができます.  
  これは発話を正確に特定するだけでなく, 発話が語彙に
  含まれているかどうかを特定することも含んでいます. 良い ASR システムは 98% 
  以上の精度があります. あるシステムの精度の許容範囲はその用途に強く
  依存します. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Training-->学習</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  Some speech recognizers have the ability to adapt to a speaker.  
  When the system has this ability, it may allow training to take 
  place.  An ASR system is trained by having the speaker repeat
  standard or common phrases and adjusting its comparison algorithms
  to match that particular speaker.  Training a recognizer usually 
  improves its accuracy.
-->
  話者に順応する能力を持つ音声認識もあります. システムが
  この能力をもっているときは, 学習させることができます. 
  ASR システムは話者に標準的な言葉や一般的な言葉を繰り返させ, 
  比較のアルゴリズムを特定の話者に調和することで学習されます. 
  一般に認識装置を学習させることで, その精度は向上します. 
            </para>
            <para>
<!--
  Training can also be used by speakers that have difficulty 
  speaking, or pronouncing certain words.  As long as the speaker
  can consistently repeat an utterance, ASR systems with training
  should be able to adapt.
-->
  学習は, 話し方やある種の単語の発音がうまくできない話者にも
  利用されます. 話者が首尾一貫して発話を繰り返す限り, 学習機能の
  ある ASR システムは適応することが可能でしょう.
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

    </variablelist>
</para>
</sect2>

<!-- Section2: types -->

<sect2 id="types">
    <title><!--Types of Speech Recognition-->音声認識のタイプ</title>

<para> 
<!--
Speech recognition systems can be separated in several different
classes by describing what types of utterances they have the ability
to recognize.  These classes are based on the fact that one of the 
difficulties of ASR is the ability to determine when a speaker starts
and finishes an utterance. Most packages can fit into more than one 
class, depending on which mode they're using.
-->
音声認識のシステムは, どのようなタイプの発話を認識する能力を持っているか
によって, 幾つかのクラスに分類することができます. このようなクラスは話者がいつ発話を始め, いつ終えたのかを測定する能力が ASR の難しさの
1つであるという事実に基づいています. 多くのパッケージが
使用中のモードによって, 複数のクラスに適合します. 
</para>

<para>
    <variablelist>
    
        <varlistentry>
        <term><!--Isolated Words-->孤立した言葉</term>
            <listitem>
            <para>
<!--
  Isolated word recognizers usually require each utterance to have
  quiet (lack of an audio signal) on BOTH sides of the sample window.
  It doesn't mean that it accepts single words, but does require
  a single utterance at a time.  Often, these systems have 
  "Listen/Not-Listen" states, where they require the speaker to wait
  between utterances (usually doing processing during the pauses).
  Isolated Utterance might be a better name for this class.
-->
  孤立した言葉の認識には, それぞれの発話ごとにサンプルウィンドウ 
  (サンプルの開始から終了の期間)の前後に
  音のない時間 (オーディオ信号の無い状態)が必要となります. 
  認識装置が単語を受け取るというわけでなく
  一度には発話は一つという意味です. 
  このシステムでは普通なのですが, ``音声入力状態 / 認識状態'' という 2 つの
  状態があるため，話者はとぎれとぎれに話さなければなりません
  (声がとぎれたときに認識処理をしています). 
  孤立した発話はこのクラスではより良い名前かもしれません. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Connected Words-->連続した言葉</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  Connect word systems (or more correctly 'connected utterances')
  are similar to Isolated words, but allow separate utterances to be
  'run-together' with a minimal pause between them.
-->
  連続した言葉 (あるいはより正確に '連続した発話') のシステムは
  孤立した言葉のシステムに似ていますが, 間に最短の休止をはさみながら '続けて発声される' 個別の発話を認識します. 
              </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Continuous Speech-->連続した音声</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  Continuous recognition is the next step.  Recognizers with continuous
  speech capabilities are some of the most difficult to create because
  they must utilize special methods to determine utterance boundaries.
  Continuous speech recognizers allow users to speak almost naturally, 
  while the computer determines the content.  Basically, it's computer 
  dictation.
-->
  連続した認識が次のステップです. 連続した音声を認識できる装置は
  最も作りにくい
  ものです, なぜなら発話の境界を特定するために特殊な方法を使用しなければ
  ならないからです. 連続した音声認識装置はユーザにほとんど自然に話すことを
  許します, 一方でコンピュータが内容を特定します. 基本的に, それは
  コンピュータの書き取りです. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Spontaneous Speech-->自然な音声</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  There appears to be a variety of definitions for what spontaneous 
  speech actually is.   At a basic level, it can be thought of as 
  speech that is natural sounding and not rehearsed.  An ASR system
  with spontaneous speech ability should be able to handle a variety
  of natural speech features such as words being run together, "ums"
  and "ahs", and even slight stutters.
-->
  実際に自然な音声が何であるかの定義はさまざまあるようです. 基本的な
  段階では, それは自然な音の発生であって繰り返されるものではない
  という考えであるかもしれません. 自然な音声の機能を備えた
  ASR システムは "ums" と "ahs" など, 混合された言葉などの
  さまざまな自然の音声の特徴や, 微かな口ごもりさえ, 扱うことが可能でしょう. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Voice Verification/Identification-->音声照合/識別</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  Some ASR systems have the ability to identify specific users.  This 
  document doesn't cover verification or security systems.
-->
いくつかの ASR システムは特定のユーザを識別する機能を持っています. 
この文書では照合やセキュリティのためのシステムについては扱いません. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

    </variablelist>
</para>
</sect2>

<!-- Section2: uses -->

<sect2 id="uses">
    <title><!--Uses and Applications-->利用法と応用</title>

<para> 
<!--
Although any task that involves interfacing with a computer can
potentially use ASR, the following applications are the most 
common right now.
-->
コンピュータと人間を仲介する仕事全般において, ASR の出番があるかもしれ
ません. 現在は下記に挙げたアプリケーションが一般的です.
</para>

<para>
    <variablelist>
    
        <varlistentry>
        <term><!--Dictation-->書き取り</term>
            <listitem>
            <para>
<!--
  Dictation is the most common use for ASR systems today.  This 
  includes medical transcriptions, legal and business dictation, as
  well as general word processing.  In some cases special vocabularies
  are used to increase the accuracy of the system.
-->
書き取りは, 今日最も一般的な ASR システムの使用法です. これは一般の
文書処理と同様に医学記録転写や, 法律や仕事の書き取りも含みます. 
システムの精度を向上させるために, 特別な語彙が使われる場合もあります. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Command and Control-->音声命令システム</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  ASR systems that are designed to perform functions and actions on the
  system are defined as Command and Control systems.  Utterances like
  "Open Netscape" and "Start a new xterm" will do just that.
-->
コンピュータのコマンドを実行する ASR システムのことを, 音声命令システムと
定義します. "Open Netscape" や "Start a new
xterm" のように音声で命令すると, 発話どおりのコマンドが実行されます. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Telephony-->電話</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  Some PBX/Voice Mail systems allow callers to speak commands instead of
  pressing buttons to send specific tones.
-->
いくつかの PBX/Voice メールシステムは, ボタンを押すかわりにコマンドを話すことで電話をかけられます. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Wearables-->携帯機器</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  Because inputs are limited for wearable devices, speaking is a 
  natural possibility.
-->
入力手段が限定されている携帯機器では, 話すことは当然可能です. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Medical/Disabilities3-->医療/ハンディキャップ</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  Many people have difficulty typing due to physical limitations such
  as repetitive strain injuries (RSI), muscular dystrophy, and
  many others.  For example, people with difficulty hearing could use
  a system connected to their telephone to convert the caller's speech
  to text.
-->
多くの人が, 反復運動過多損傷 (RSI), 筋ジストロフィーなどの
ような身体的な制限のためにタイピングに問題を抱えています. 例えば聴覚に
問題のある人は, 相手の声をテキストに変えるために電話に接続されたシステムを使用できるでしょう. 
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>

        <varlistentry>
        <term><!--Embedded Applications-->組み込みアプリケーション</term>
            <listitem>  
            <para>
<!--
  Some newer cellular phones include C&amp;C speech recognition that allow
  utterances such as "Call Home".  This could be a major factor in the
  future of ASR and Linux.   Why can't I talk to my television yet?
-->
新しい携帯電話のなかには "Call Home" のような発話を解釈する C&amp;C 音声認識を
備えたものもあります. これは将来の ASR と Linux の主要事項となるかもしれません. 
なぜ私はまだテレビに話しかけられないのでしょうか?
            </para>
            </listitem>
        </varlistentry>
  
    </variablelist>
</para>
</sect2>

</sect1>



<!-- Section1: Hardware -->    

<sect1 id="hardware">
    <title><!--Hardware-->ハードウェア</title>
    
<!-- Section2: soundcards -->

<sect2 id="soundcards">
    <title><!--Sound Cards-->サウンドカード</title>

<para> 
<!--
Because speech requires a relatively low bandwidth, just about any
medium-high quality 16 bit sound card will get the job done.  You must
have sound enabled in your kernel, and you must have correct drivers 
installed.  For more information on sound cards, please see "The Linux
Sound HOWTO" available at: http://www.LinuxDoc.org/.  Sound card 
quality often starts a heated discussion about their impact on accuracy
and noise.  
-->
音声は比較的低い帯域幅を必要とするので, 中程度から高品質の 16 ビットサウンドカードなら使えるでしょう. カーネルでサウンドを有効にして
正しいドライバをインストールしなければなりません. サウンドカードについて
のこれ以上の情報は http://www.LinuxDoc.org/ にある "The Linux
Sound HOWTO" を見てください. サウンドカードの品質については精度とノイズの
影響について, しばしば議論がまき起こります. 
</para>

<para>
<!--
Sound cards with the 'cleanest' A/D (analog to digital) conversions 
are recommended, but most often the clarity of the digital sample is 
more dependent on the microphone quality and even more dependent on the
environmental noise.  Electrical "noise" from monitors, pci slots,
hard-drives, etc. are usually nothing compared to audible noise
from the computer fans, squeaking chairs, or heavy breathing.
-->
最も綺麗な A/D (アナログからディジタル) への変換機能を持ったサウンドカードを
勧めますが, しばしばディジタルサンプルの明瞭さはマイクの性能に依存し, 
周囲のノイズにはいっそう大きく依存します. モニタや, PCI スロット, 
ハードディスクなどからの電気信号的なノイズはふつう, コンピュータのファンや
椅子のきしむ音, 呼吸から聞こえるノイズに比べて小さなものです. 
</para>

<para>
<!--
Some ASR software packages may require a specific sound card.  It's
usually a good idea to stay away from specific hardware requirements,
because it limits many of your possible future options and decisions.
You'll have to weigh the benefits and costs if you are considering
packages that require specific hardware to function properly.
-->
ASR ソフトウェアパッケージには特定のサウンドカードを必要とする
ものがあります. 特定のハードウェアへの依存を避けるのは通常良いことです, 
なぜなら将来の選択肢を狭めてしまうからです. 
もし適切に動作するためには特別なハードウェアが必要となるようなパッケージを
考えているのなら, あなたは利益とコストを考慮しなければならないでしょう. 
</para>
</sect2>

<!-- Section2: Microphones -->

<sect2 id="microphones">
    <title><!--Microphones-->マイク</title>
<para>
<!--
A quality microphone is key when utilizing ASR.  In most cases, a 
desktop microphone just won't do the job.  They tend to pick up more
ambient noise that gives ASR programs a hard time.
-->
マイクの品質は ASR を使う上で重要です. 多くの場合において, 
卓上マイクはこの使用法に向きません. 
周囲のノイズを拾いがちになるので,  ASR プログラムがうまく動作しないことに
なります. 
</para>

<para>
<!--
Hand held microphones are also not the best choice as they can be 
cumbersome to pick up all the time.  While they do limit the amount
of ambient noise, they are most useful in applications that require
changing speakers often, or when speaking to the recognizer isn't
done frequently (when wearing a headset isn't an option).
-->
マイクをずっと持ちつづけているのは大変なので, ハンドマイクも
最善の選択ではありません. 周囲のノイズの量を抑えながら, 頻繁に話者が
変わる場合や認識装置に向って話すことがあまりない場合は (ヘッドセットを付け
ることも選択できないとき) 最も便利です. 
</para>

<para>  
<!--
The best choice, and by far the most common is the headset style.  
It allows the ambient noise to be minimized, while allowing you to 
have the microphone at the tip of your tongue all the time.  Headsets
are available without earphones and with earphones (mono or stereo). 
I recommend the stereo headphones, but it's just a matter of personal
taste.
-->
断然人気のある一番よい選択はヘッドセットです. 
それを使えば, いつもあなたの口もとにマイクを置いたままでも, 
周囲の騒音を最小に抑えることができます. ヘッドセットはイアホンの無いものと
あるもの (モノラルかステレオか) もあります. ステレオのヘッドホンを勧めますが, 
それは個人の好みの問題です. 
</para>

<para>
<!--
You can get excellent quality microphone headsets for between $25
$100.  A good place to start looking is http://www.headphones.com or 
http://www.speechcontrol.com.
-->
$25 から $100 くらいで素晴らしい性能を持ったヘッドセット型マイクが買えます. 
http://www.headphones.com か http://www.speechcontrol.com から探してみてください. 
</para>

<para>  
<!--
  A quick note about levels:  Don't forget to turn up your microphone
volume.  This can be done with a program such as XMixer or OSS Mixer
and care should be used to avoid feedback noise.  If the ASR software
includes auto-adjustment programs, use them instead, as they are 
optimized for their particular recognition system.
-->
レベルについての短かいメモ: マイクのボリュームを上げることを
忘れないでください. これは XMixer か OSS Mixer のようなプログラムを使って
行なうことができます, そして フィードバックノイズを避けるように使用する
ことに注意してください. ASR ソフトウェアが自動調節プログラムを含んでいれば, 
それらを代りに使ってください, それらはその特定の認識システムに最適化
されています. 
</para>

</sect2>

<!-- Section2: computers -->

<sect2 id="computers">
    <title><!--Computers/Processors-->コンピュータ/プロセッサ</title>
<para>
<!--
ASR applications can be heavily dependent on processing speed.  This
is because a large amount of digital filtering and signal processing 
can take place in ASR.
-->
ASR アプリケーションはプロセッサの速度に強く依存することがあります. 
これは ASR では大変な量のディジタルフィルタリングと信号処理が
起こりうるからです. 
</para>

<para>
<!--
As with just about any cpu intensive software, the faster the better.
Also, the more memory the better.  It's possible to do some SR with 100MHz
and 16M RAM, but for fast processing (large dictionaries, complex
recognition schemes, or high sample rates), you should shoot for a 
minimum of a 400MHz and 128M RAM.  Because of the processing required,
most software packages list their minimum requirements.
-->
CPU 負荷の高いソフトウェアと同じく, 速いほど良くなります. 
また, メモリが大きい程よくなります. いくつかの ASR は 100MHz と 16MB の
 RAM でも可能ですが, 高速で処理する (大きな辞書や複雑な認識スキーム, 
高サンプルレート) には, 最低でも 400MHz で 128MB の RAM が良いでしょう. 
必要とする処理性能の関係で, ほとんどのソフトウェアでは最小限の
必要条件が記載されています. 
</para>

<para>
<!--
Using a cluster (Beowulf or otherwise) to perform massive recognition
efforts hasn't yet been undertaken.  If you know of any project underway,
or in development please send me a note! <ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>
-->
大規模の認識を行なうのに, クラスタ (Beowulf や他ものも) を利用することは
行なわれていません. 進行中や開発中のプロジェクトをご存知ならお知らせください. 
 <ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>
</para>
</sect2>
</sect1>



<!-- Section1: Software -->    

<sect1 id="software">
    <title><!--Speech Recognition Software-->音声認識ソフトウェア</title>
    
    
<!-- Section2: Free Software -->

<sect2 id="freesoftware">
    <title><!--Free Software-->フリーソフトウェア</title>
    <para>
<!--
Much of the free software listed here is available for download at:
-->
ここで挙げるフリーソフトウェアの多くは, ここからダウンロードできます:
http://sunsite.uio.no/pub/Linux/sound/apps/speech/
    </para>

    
<!-- Section3: XVoice -->

<sect3 id="xvoice">
    <title>XVoice</title>
    <para>
<!--
XVoice is a dictation/continuous speech recognizer that can be used 
with a variety of XWindow applications.  It allows user-defined macros.
This is a fine program with a definite future.  Once setup, it 
performs with adequate accuracy.
-->
XVoice はさまざまな XWindow アプリケーションで使用できる音声認識のソフトウェアで, 
書き取りや連続した音声認識が可能です. 
ユーザがマクロを定義することもでき, 確かな未来のある良いプログラムです. 
一度設定すれば, 充分な精度で動作します. 
</para>

<para>
<!--
XVoice requires that you download and install IBM's (free) ViaVoice 
for Linux (See Commercial Section).  It also requires the configuration
of ViaVoice to work correctly.  Additionally, Lesstif/Motif (libXm) is 
required.  It is also important to note that because this program 
interacts with X windows, you must leave X resources open on your 
machine, so caution should be used if you use this on a networked or
multi-user machine.
-->
XVoice を使うためには IBM の ViaVoice for Linux (商用の節を見てください)
を入手してインストールする必要があります. また ViaVoice を正しく
動作させるために設定が必要です. 加えて Lesstif/Motif (libXm) も必要です. 
このプログラムは X Window とやりとりするので, X リソースを
利用できるようにしておかなければならないことに注意することも重要です, 
このため, 
ネットワークに継がったマシンやマルチユーザのマシンで使用するときは, 
気を付けてください.
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for users.  An RPM is available. 
-->
このソフトウェアは主にユーザ向けです. RPM を入手できます. 
</para>

<para>
HomePage:  http://www.compapp.dcu.ie/~tdoris/Xvoice/ 
           http://www.zachary.com/creemer/xvoice.html
</para>

<para>
Project:   http://xvoice.sourceforge.net
</para>

<para>
Community: http://www.onelist.com/community/xvoice
</para>

</sect3>
    
<!-- Section3: XVoice -->

<sect3 id="cvoicecontrol">
    <title>CVoiceControl/kVoiceControl</title>
    <para>
<!--
CVoiceControl (which stands for Console Voice Control) started its 
life as KVoiceControl (KDE Voice Control).  It is a basic speech 
recognition system that allows a user to execute Linux commands by 
using spoken commands.  CVoiceControl replaces KVoiceControl.
-->
CVoiceControl (Console Voice Control の略) は
元々 KVoiceControl(KDE Voice Control) でした. 
このプログラムはユーザがコマンドを話すことで Linux のコマンドを
実行できる, 基本的な音声認識システムです. CVoiceControl が KVoiceControl に
置き代わりました. 
</para>

<para>
<!--
The software includes a microphone level configuration utility,
a vocabulary "model editor" for adding new commands and utterances,
and the speech recognition system.
-->
このソフトウェアにはマイクレベルを設定するユーティリティ, 
新しいコマンドと発話を追加するための語彙モデルエディタ, 
音声認識システムが含まれています. 
</para>

<para>
<!--
CVoiceControl is an excellent starting point for experienced users
looking to get started in ASR.  It is not the most user friendly,
but once it has been trained correctly, it can be very helpful. Be
sure to read the documentation while setting up.
-->
CVoiceControl は ASR を始めようとする経験豊富なユーザにとって, 
素晴らしい出発点となります. 必ずしもユーザフレンドリであるとは言えませんが, 
正しく学習させれば, とても役立ちます. セットアップを行う時にはドキュメントを
良く読んでください. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for users.
-->
このソフトウェアは主にユーザ向けです. 
</para>

<para>
Homepage:  http://www.kiecza.de/daniel/linux/index.html
</para>

<para>
Documents: http://www.kiecza.de/daniel/linux/cvoicecontrol/index.html
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: Open Mind Speech -->

<sect3 id="openmind">
    <title>Open Mind Speech</title>
    <para>
<!--
Started in late 1999, Open Mind Speech has changed names several times
(was VoiceControl, then SpeechInput, and then FreeSpeech), and is now 
part of the "Open Mind Initiative".  This is an open source project.  
Currently it isn't completely operational and is primarily for developers.
-->
1999 年後半に始まった Open Mind Speech は何度か名前を変えました
(かつては VoiceControl, その後は SpeechInput で, それから FreeSpeech です). 
また今では, オープンソースプロジェクトの "Open Mind Initiative" の一部です. 
今の所は完全に機能するわけではなく, 主に開発者向けです. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for developers.
-->
このソフトウェアは主に開発者に向けたものです. 
</para>

<para>
Homepage:  http://freespeech.sourceforge.net
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: GVoice -->

<sect3 id="gvoice">
    <title>GVoice</title>
    <para>
<!--
GVoice is a speech ASR library that uses IBM's ViaVoice (free) SDK
to control Gtk/GNOME applications.  It includes libraries for 
initialization, recognition engine, vocabulary manipulation, and panel
control.  Development on this has been idle for over a year.
-->
GVoice は Gtk/GNOME アプリケーションを制御するために IBM の
(フリーの)ViaVoice SDK を使用した音声 ASR ライブラリで, 
初期化, 認識エンジン, 辞書操作, パネルのコントロールを行う
ためのライブラリが含まれています. 開発は一年以上停滞しています. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for developers. 
-->
このソフトウェアは主に開発者に向けたものです. 
</para>

<para>
Homepage:  http://www.cse.ogi.edu/~omega/gnome/gvoice/
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: ISIP -->

<sect3 id="isip">
    <title>ISIP</title>
    <para>
<!--
The Institute for Signal and Information Processing at Mississippi
State University has made its speech recognition engine available.  The
toolkit includes a front-end, a decoder, and a training module.  It's a
functional toolkit.
-->
Mississippi State University の Institute for Signal and Information Processing は
その音声認識エンジンを公開しました. このツールキットはフロントエンドと
デコーダー, そして訓練モジュールを含んでいます. これは機能的な
ツールキットです. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for developers.
-->
このソフトウェアは主に開発者に向けたものです. 
</para>

<para>
<!--
The toolkit (and more information about ISIP) is available at:
http://www.isip.msstate.edu/project/speech/
-->
このツールキット (と ISIP についての情報) はここで入手できます:
http://www.isip.msstate.edu/project/speech/
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: ISIP -->

<sect3 id="sphinx">
    <title>CMU Sphinx</title>
    <para>
<!--
Sphinx originally started at CMU and has recently been released as 
open source.  This is a fairly large program that includes a lot of 
tools and information.  It is still "in development", but includes 
trainers, recognizers, acoustic models, language models, and some 
limited documentation.
-->
Sphinx はもともと CMU で始められ, 最近オープンソースとして公開されました. 
これは多くのツールと情報を含んだ, かなり大きなプログラムです. 
これはいまだに"開発中"ですが, 学習のためのソフトウェアと認識装置, 
音響モデル, 言語モデル, 作成中の文書を含んでいます. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for developers.
-->
このソフトウェアは主に開発者に向けたものです. 
</para>

<para>
Homepage:  http://www.speech.cs.cmu.edu/sphinx/Sphinx.html
</para>

<para>
Source: http://download.sourceforge.net/cmusphinx/sphinx2-0.1a.tar.gz
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: ears -->

<sect3 id="ears">
    <title>Ears</title>
    <para>
<!--
Although Ears isn't fully developed, it is a good starting
point for programmers wishing to start in ASR.
-->
Ears の開発は完全ではありませんが, ASR を始めたいと思っている
プログラマには良いきっかけになるでしょう. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for developers.
-->
このソフトウェアは主に開発者に向けたものです.
</para>

<para>
FTP site: ftp://svr-ftp.eng.cam.ac.uk/comp.speech/recognition/
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: NICO -->

<sect3 id="nico">
    <title>NICO ANN Toolkit</title>
    <para>
<!--
The NICO Artificial Neural Network toolkit is a flexible back
propagation neural network toolkit optimized for speech recognition
applications.  
-->
NICO Artificial Neural Network toolkitは音声認識アプリケーションに
最適化されたフレキシブルバックプロパゲーション
ニューラルネットワークツールキットです. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for developers.
-->
このソフトウェアは主に開発者に向けたものです.
</para>

<para>
<!--
Its homepage: http://www.speech.kth.se/NICO/index.html
-->
homepage: http://www.speech.kth.se/NICO/index.html
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: Myers -->

<sect3 id="Myers">
    <title>Myers' Hidden Markov Model Software</title>
    <para>
<!--
This software by Richard Myers is HMM algorithms written in C++ code.
It provides an example and learning tool for HMM models described in
the L. Rabiner book "Fundamentals of Speech Recognition".  
-->
Richard Myers のこのソフトウェアは C++ で記述された HMM アルゴリズムです. 
これは L. Rabiner の本である "Fundamentals of Speech Recognition" に
記述された HMM のための例と学習ツールを提供します. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for developers.
-->
このソフトウェアは主に開発者に向けたものです. 
</para>

<para>
<!--
Information is available at: 
-->
情報はここで入手できます:
http://www.itl.atr.co.jp/comp.speech/Section6/Recognition/myers.hmm.html
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: Jialong -->

<sect3 id="Jialong">
    <title>Jialong He's Speech Recognition Research Tool</title>
    <para>
<!--
Although not originally written for Linux, this research tool can be
compiled on Linux.  It contains three different types of recognizers:
DTW, Dynamic Hidden Markov Model, and a Continuous Density Hidden
Markov Model.  This is for research and development uses, as it is
not a fully functional ASR system.  The toolkit contains some very
useful tools.  
-->
もともと Linux 向けに書かれたものではありませんが, この研究ツールは
Linux でコンパイルできます. 異なる3つのタイプの認識装置を備えています:
DTW, Dynamic Hidden Markov Model, Continuous Density Hidden
Markov Model です. これは研究と開発用のもので, 完全な ASR システムでは
ありません. このツールキットはいくつかの便利なツールを持っています. 
</para>

<para>
<!--
This software is primarily for developers.
-->
このソフトウェアは主に開発者に向けたものです. 
</para>

<para>
<!--
More information is available at:
-->
さらに多くの情報はここで入手できます:
http://www.itl.atr.co.jp/comp.speech/Section6/Recognition/jialong.html
</para>
</sect3>

    
<!-- Section3: morefree -->

<sect3 id="morefree">
    <title><!--More Free Software?-->まだ他にもありますか?</title>
    <para>
<!--
If you know of free software that isn't included in the above list,
please send me a note at: <ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>.  If you're in the mood,
you can also send me where to get a copy of the software, and any
impressions you may have about it.  Thanks!
-->
上記以外のものをご存じなら私までお知らせください:
 <ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>. 
もしよろしかったら, 紹介頂いたソフトウェアのコピーを入手できる場所も
教えてください. さらに感想も送って頂けると幸いです. 
</para>
</sect3>
</sect2>
    
<!-- Section2: Commercial Software -->

<sect2 id="comsoftware">
    <title><!--Commercial Software-->商用ソフトウェア</title>

    
<!-- Section3: IBM ViaVoice -->

<sect3 id="viavoice">
    <title>IBM ViaVoice</title>
    <para>
<!--
IBM has made true on their promise to support Linux with their series
of ViaVoice products for Linux, though the future of their SDKs aren't
set in stone (their licensing agreement for developers isn't officially
released as of this date - more to come). 
-->
SDK の未来はどうなるかわかりませんが, 
IBM は ViaVoice シリーズで Linux をサポートするという約束をしています, 
(開発者とのライセンス契約は現時点では公式には行われていません, 
もう少し先になるでしょう. )
</para>

<para>
<!--
Their commercial (not-free) product, IBM ViaVoice Dictation for Linux
(available at http://www-4.ibm.com/software/speech/linux/dictation.html)
performs very well, but has some sizeable system requirements compared 
to the more basic ASR systems (64M RAM and 233MHz Pentium).  For the 
$59.95US price tag you also get an Andrea NC-8 microphone.  It also 
allows multiple users (but I haven't tried it with multiple users, so 
if anyone has any experience please give me a shout).  The package 
includes: documentation (PDF), Trainer, dictation system, and 
installation scripts.  Support for additional Linux Distributions based
on 2.2 kernels is also available in the latest release.
-->
商用の (フリーでない) 製品である, IBM ViaVoice Dictation for Linux
(http://www-4.ibm.com/software/speech/linux/dictation.html から
入手できます) の性能はとても良いのですが, 基本的な ASR システム
(64M RAM と 233MHz Pentium) に比較してさらに大きなシステムを必要とします. 
$59.95US で Andrea NC-8 マイクも付属しています. マルチユーザで使用するこ
とも可能です (しかし, 私はマルチユーザで実験していないので, だれか実験
した
人がいれば私のおしりを叩いてください). このパッケージは次のものを含みま
す:
文書 (PDF), 学習ツール, 書き取りシステム, それからインストールスクリプト. 
2.2系カーネルをベースにした他の Linux ディストリビューションのサポートも
最新のリリースではされています. 
</para>

<para>
<!--
  The ASR SDK is available for free, and includes IBM's SMAPI, grammar
API, documentation, and a variety of sample programs.  The ViaVoice
Run Time Kit provides an ASR engine and data files for dictation 
functions, and user utilities.  The ViaVoice Command & Control Run Time
Kit includes the ASR engine and data files for command and control 
functions, and user utilities.  The SDK and Kits require 128M RAM and
a Linux 2.2 or better kernel)
-->
この ASR SDK は自由に入手でき, IBM の SMAPI, 文法 API, 文書, と様々なサンプル
プログラムを含んでいます. ViaVoice Run Time Kit は書き取り機能のための
ASR エンジンとデータファイル, ユーザユーティリティを提供します. この ViaVoice
Command & Control Run Time Kit は音声命令システムのための ASR エンジンと
データファイルとユーザユーティリティを含んでいます. この SDK と Kit には 128MB の RAM と Linux 2.2 以上が必要です. 
</para>

<para>
<!--
The SDKs and Kits are available for free at:
-->
SDK と Kit はここで自由に入手できます:
http://www-4.ibm.com/software/speech/dev/sdk_linux.html
</para>
</sect3>
    
<!-- Section3: Vocalis Speechware -->

<sect3 id="vocalis">
<title>Vocalis Speechware</title>
<para>
<!--
More information on Vocalis and Vocalis Speechware is available at:  
-->
Vocalis と Vocalis Speechware についてのさらなる情報は:
<ulink url="http://www.vocalisspeechware.com">
http://www.vocalisspeechware.com</ulink> <!--and-->と 
<ulink url="http://www.vocalis.com">
http://www.vocalis.com</ulink>.

</para>

    
</sect3>    
    

  <!-- Section3:  -->
  
  <sect3 id="babeltech">
      <title>Babel Technologies</title>
      <para>
<!--
  Babel Technologies has a Linux SDK available called Babear.  It is a speaker-independent
  system based on Hybrid Markov Models and Artificial Neural Networks technology.  They also
  have a variety of products for Text-to-speech, speaker verification, and phoneme analysis.
   More information is available at:  http://www.babeltech.com.
-->
  Babel Technologies は Babear と呼ばれる Linux SDK を提供しています. これは
  Hybrid Markov Model と Artificial Neural Network テクノロジに基づいた話者に依存しないシステムです. テキスト音声変換や話者照合, 音素解析に関するさまざまな製品があります.
他の情報については: http://www.babeltech.com.
  </para>
  
  </sect3>
     
  <!-- Section3:  -->
  
  <sect3 id="speechworks">
      <title>SpeechWorks</title>
      <para>
<!--
  I didn't see anything on their website that specifically mentioned Linux, but their 
  "OpenSpeech Recognizer" uses VoiceXML, which is an open standard.
  More information is available at:  http://www.speechworks.com.
-->
彼らのウェブサイトでは Linux について特に言及していませんが, 
彼らの "OpenSpeech Recognizer" はオープンスタンダードである VoiceXML を
使用しています.
他の情報については: http://www.speechworks.com.
  </para>
  
  </sect3>
    
   <!-- Section3:  -->
  
  <sect3 id="nuance">
      <title>Nuance</title>
      <para>
<!--
  Nuance offers a speech recognition/natural language product (currently Nuance 8.0) for
  a variety of *nix platforms.  It can handle very large vocabularies and uses a unqiue 
  distributed architecture for scalability and fault tolerance.
  More information is available at:  http://www.nuance.com.
-->
Nuance はさまざまな *nix プラットフォーム用の音声認識/自然言語の
製品 (現在は Nuance 8.0) を提供しています. 非常に大きな語彙を扱うことが可能で
スケーラビリティと障害許容のために特有の分散アーキテクチャを使用しています. 他の情報はここから入手できます: http://www.nuance.com.
  </para>
  
  </sect3>
      
<!-- Section3: Abbot -->

<sect3 id="abbot">
    <title>Abbot/AbbotDemo</title>
    <para>
<!--
Abbot is a very large vocabulary, speaker independent ASR system.
It was originally developed by the Connectionist Speech Group at 
Cambridge University.  It was transferred (commercialized) to 
SoftSound.  More information is available at:  
http://www.softsound.com.
-->
Abbot は非常に大きな語彙, 話者に依存しない ASR システムです. 
それはもともと, Cambridge University の Connectionist Speech Groupによって
開発され, いまは, SoftSound (商用)に移っています. 
くわしい情報は:
http://www.softsound.com
</para>

<para>
<!--
AbbotDemo is a demonstration package of Abbot.  This demo system
has a vocabulary of about 5000 words and uses the connectionist/HMM
continuous speech algorithm. This is a demonstration program with no
source code.
-->
AbbotDemo は Abbot のデモパッケージです. このデモシステムは約 5000 語の
語彙を持ち,  connectionist/HMM の連続した音声アルゴリズムを利用しています. 
これはソースコードの附属しないデモプログラムです. 
</para>
</sect3>
    
<!-- Section3: entropic -->

<sect3 id="entropic">
    <title>Entropic</title>
    <para>
<!--
The fine people over at Entropic have been bought out by Micro$oft...
Their products and support services have all but disappeared.  Their
support for HTK and ESPS/waves+ is gone, and their future is in the
hands of M$.  Their old website as http://www.entropic.com has more
information.
-->
Entropic の周辺の有能な人は Micro$oft に買い取られてしまいました. . . 
製品とサポートサービスは全て消えてしまいました. HTK と ESPS/waves+ の
サポートは打ち切られてしまい, 彼らの未来は M$ にかかっています. 
古いウェブサイト http://www.entropic.com にさらに情報があります. 
</para>
    <para>
<!--
K.K. Chin advised me that the original developers of the HTK (the 
Speech Vision and Robotic Group at Cambridge) are still 
providing support for it.  There is also a "free" version
available at: <ulink url="http://htk.eng.cam.ac.uk">http://htk.eng.cam.ac.uk</ulink>.
Also note that Microsoft still owns the copyright to the current
HTK code...
-->
K.K. Chin が私に HTK の元々の開発者 (Cambridge の Speech Vision and Robotic Group) がまだそれに対するサポートをしていると情報をくれました. 
<ulink url="http://htk.eng.cam.ac.uk">http://htk.eng.cam.ac.uk</ulink>では
フリーなバージョンも入手できます. Microsoft が現行の HTK
のコードの著作権を所有していることには注意してください. 
    </para>
</sect3>
    
<!-- Section3: morecommercial -->

<sect3 id="morecom">
    <title><!--More Commercial Products-->他の商用製品</title>
    <para>
<!--
There are rumors of more commercial ASR products becoming available
in the near future (including L&amp;H).  I talked with a couple of 
L&amp;H representatives at Comdex 2000 (Vegas) and none of them could give
me any information on a Linux release, or even if they planned on releasing
any products for Linux. If you have any further information, please send 
any details to me at <ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>.
-->
より多くの商用の ASR 製品が (L&amp;H を含めて) 近い将来入手できるように
なるという噂があります. 私は Comdex 2000 (Vegas) で L&amp;H の代表 2,3 人と
話をしましたが, 誰も Linux リリースについて, 
また Linux 向けにどの製品のリリースを計画したのかについてさえ情報をくれませんでした.
もしこれ以上の情報を持っていれば, 詳細を私
<ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>に送ってください. 
</para>
</sect3>
</sect2>
</sect1>

<!-- Section1: Inside -->    

<sect1 id="inside">
    <title><!--Inside Speech Recognition-->音声認識の内側</title>
    
<!-- Section2: recognizers -->

<sect2 id="recognizers">
    <title><!--How Recognizers Work-->どのように認識しているか</title>

<para> 
<!--
Recognition systems can be broken down into two main types.  Pattern
Recognition systems compare patterns to known/trained patterns to
determine a match.  Acoustic Phonetic systems use knowledge of the
human body (speech production, and hearing) to compare speech features
(phonetics such as vowel sounds).  Most modern systems focus on the
pattern recognition approach because it combines nicely with current
computing techniques and tends to have higher accuracy.
-->
認識システムは 2 つの主な部分に分解できます. パターン認識システムは
適合を判断するためにパターンを既知のものや学習したパターンと比較します.
Acoustic Phonetic システムは音声の特徴 (母音などの音などの音声) を比較する
ために人体に関する知識 (声の生成, と聴覚) を利用します. 
ほとんどの現代的なシステムはこのようなパターン認識アプローチに重点を置いて
います, なぜなら. それは現在のコンピュータ利用技術とうまく結びつき, 
高い精度を得やすいからです. 
</para>

<para>
<!--
Most recognizers can be broken down into the following steps:
-->
ほとんどの認識装置は以下のような段階に分解できます:
</para>

<para>
    <orderedlist>
        <listitem><para>
<!--
        Audio recording and Utterance detection
-->
	オーディオの記録と発話の検出
        </para></listitem>
        <listitem><para>
<!--
        Pre-Filtering (pre-emphasis, normalization, banding, etc.)
-->
        プリフィルタリング (プリエンファサイズ, 正規化, バンディングなど)
        </para></listitem>
        <listitem><para>
<!--
        Framing and Windowing  (chopping the data into a usable format)
-->
フレーミングとウィンドウィング (データを使用できる形式に分解する)
        </para></listitem>
        <listitem><para>
<!--
        Filtering (further filtering of each window/frame/freq. band)
-->
	フィルタリング (更にそれぞれのwindow/frame/freq.bandをフィルタリング)
        </para></listitem>
        <listitem><para>
<!--
        Comparison and Matching (recognizing the utterance)
-->
	比較と適合 (発話の認識)
        </para></listitem>
        <listitem><para>
<!--
        Action (Perform function associated with the recognized pattern)
-->
	動作 (認識されたパターンに関連した機能を実行)
        </para></listitem>
    </orderedlist>
</para>
        
<para>        
<!--
Although each step seems simple, each one can involve a multitude of
different (and sometimes completely opposite) techniques. 
-->
それぞれの段階は単純に見えますが, 一つ一つは多数の異なる
(そしてときどきは完全に逆の) 技術を利用しています.
</para>

<para>
<!--
(1) Audio/Utterance Recording: can be accomplished in a number of ways.  
Starting points can be found by comparing ambient audio levels (acoustic
energy in some cases) with the sample just recorded.  Endpoint detection
is harder because speakers tend to leave "artifacts" including 
breathing/sighing,teeth chatters, and echoes. 
-->
(1) オーディオ/発声の録音: いろいろな方法があります. 
始めは周囲のオーディオのレベル (いくつかの場合では音響のエネルギー) を
録音されているサンプルと比較することです.  終点の判別は, 話者が
呼吸やため息, 歯の鳴き, エコーなどの "artifacts"
を残しがちなのでさらに困難です. 
</para>

<para>
<!--
(2) Pre-Filtering: is accomplished in a variety of ways, depending on 
other features of the recognition system.  The most common methods are 
the "Bank-of-Filters" method which utilizes a series of audio filters to
prepare the sample, and the Linear Predictive Coding method which uses 
a prediction function to calculate differences (errors).  Different
forms of spectral analysis are also used.
-->
(2) プリフィルタリング: 認識システムの他の機能に依存して,
いろいろな方法で行なわれます. 最も一般的な方法は,  
サンプルの準備のために一連のオーディオフィルターを使用する
 "Bank-of-Filters" 法と, 
差異(誤差)の計算のために予測機能を使用する  Linear Predictive Coding 法です.
異なる形式のスペクトル解析も利用されます. 
</para>

<para>
<!--
(3) Framing/Windowing involves separating the sample data into 
specific sizes.  This is often rolled into step 2 or step 4.  This step
also involves preparing the sample boundaries for analysis (removing 
edge clicks, etc.)
-->
(3) フレーミング/ウインドウィングはサンプルデータを特定の大きさに分割することです. 
これはしばしば step2 と step4 へ進みます. この段階は分析のために
サンプル境界 (淵のカチンという音などを除くこと) を用意することも含んでいます. 
</para>

<para>
<!--
(4) Additional Filtering is not always present.  It is the final 
preparation for each window before comparison and matching.  Often this
consists of time alignment and normalization.
-->
(4) 追加のフィルタリングはいつも存在するわけではありません. 
これは比較と適合の前でのそれぞれのウィンドウに対する最後の準備です. 
しばしばこれは時間の配置と正規化から構成されます. 
</para>

<para>
<!--
There are a huge number of techniques available for (5), Comparison 
and Matching.  Most involve comparing the current window with known 
samples.  There are methods that use Hidden Markov Models (HMM), 
frequency analysis, differential analysis, linear algebra 
techniques/shortcuts, spectral distortion,  and time distortion methods.
All these methods are used to generate a probability and accuracy match.
-->
(5)の比較と適合については可能な技術が大量にあります. ほとんどは
現在のウィンドウと既知のサンプルの比較を必要とします.Hidden Markov Models (HMM), 周波数解析, 差異解析, 線型代数の技術/近道, スペクトル歪を利用する
方法や時間歪曲法もあります. 
これらのすべての方法は一致の確率と精度を得るために使用されています. 
</para>

<para>
<!--
(6) Actions can be just about anything the developer wants. *GRIN*
-->
(6) 動作は開発者が望んだことだけです. 
</para>
</sect2>


<!-- Section2: digitalaudio -->

<sect2 id="digitalaudio">
    <title><!--Digital Audio Basics-->ディジタルオーディオの基礎</title>

<para>
<!--
Audio is inherently an analog phenomenon.  Recording a digital sample
is done by converting the analog signal from the microphone to an 
digital signal through the A/D converter in the sound card.  When a
microphone is operating, sound waves vibrate the magnetic element in
the microphone, causing an electrical current to the sound card (think 
of a speaker working in reverse).  Basically, the A/D converter records
the value of the electrical voltage at specific intervals.
-->
オーディオは本質的にアナログな現象です. ディジタルサンプルで
録音することは, マイクからのアナログ信号をサウンドカード上の
A/D コンバータでディジタル信号に変換することです. マイクが動作していれば, 
音波はマイクの中の磁石の要素を振動させ, サウンドカードへの電流
(スピーカが逆に動作していると考えてください) を発生させます. 基本的に
そのA/Dコンバータは特定の間隔での電圧の値を記録します. 
</para>

<para>
<!--
There are two important factors during this process.  First is the
"sample rate", or how often to record the voltage values.  Second, is
the "bits per sample", or how accurate the value is recorded.  A third
item is the number of channels (mono or stereo), but for most ASR 
applications mono is sufficient.  Most applications use pre-set values
for these parameters and user's shouldn't change them unless the 
documentation suggests it.  Developers should experiment with different
values to determine what works best with their algorithms.
-->
この過程の中に2つの重要な要素があります. 1つめは "sample rate",  あるいは
 どのような頻度で電圧を記録するのかというもの. 2つめは "bits per second", 
どのような精度で値が記録されるかというものです. 3つめの要素はチャンネルの数
(モノかステレオか), しかし, 多くの ASR アプリケーションではモノで十分です. 
多くのアプリケーションではこれらのパラメータに予め設定された値を
使用して, ユーザは文書に書かれていないかぎり変更するべきではありません. 
開発者は異なる値でそのアルゴリズムとは何が合うのかを
実験することで決定するべきです. 
</para>

<para>
<!--
So what is a good sample rate for ASR?  Because speech is relatively
low bandwidth (mostly between 100Hz-8kHz), 8000 samples/sec (8kHz) is 
sufficient for most basic ASR.  But, some people prefer 16000 
samples/sec (16kHz) because it provides more accurate high frequency
information.  If you have the processing power, use 16kHz.  For most
ASR applications, sampling rates higher than about 22kHz is a waste.
-->
それでは, ASR についてはどのようなサンプルレートが良いのでしょうか?
音声は比較的低い帯域幅 (ほとんど 100Hz から 8kHz) ですから, 8000 samples/sec
 (8kHz) はほとんどの基本的な ASR に対しては十分です. しかし, さらに正確な
高周波数の情報を得られるので 16000 samples/sec(16kHz) を好む人もいます. 
もし処理能力があれば 16kHz を使うべきです. ほとんどの ASR アプリケーションでは
22kHz 以上のサンプリングレートは無駄です. 
</para>

<para>
<!--
And what is a good value for "bits per sample"?  8 bits per sample
will record values between 0 and 255, which means that the position
of the microphone element is in one of 256 positions.  16 bits per
sample divides the element position into 65536 possible values.
Similar to sample rate, if you have enough processing power and
memory, go with 16 bits per sample.  For comparison, an audio
Compact Disc is encoded with 16 bits per sample at about 44kHz.
-->
そして どのような値が "bits per sample" (1サンプル当りのビット数) について良いのでしょうか?
 8 bits per sample は 0 から 255 の間で値を記録します, これはマイク成分の大きさが
256個の中の1つであるということを意味します. 16 bits per sampleは
成分の大きさを 65536 個に分割します. サンプルレートも同様です. 比較のために, 
音楽用 Compact Disc は 44kHz で 16 bits per sampleでエンコードされています. 
</para>

<para>
<!--
The encoding format used should be simple - linear signed or 
unsigned.  Using a U-Law/A-Law algorithm or some other compression 
scheme is usually not worth it, as it will cost you in computing power,
and not gain you much.
-->
使用されるエンコーディングフォーマットは線型な
符号付あるいは符号なし整数のように単純であるべきです.
U-Law/A-Law アルゴリズムまたは他の圧縮法を使用する
ことは普通価値がありません,
なぜならそれは計算能力のコストがかかり, 
コストに見合った能力を十分に得ることができないからです
</para>
</sect2>
</sect1>


<!-- Section1: Publications -->    

<sect1 id="publications">
    <title><!--Publications-->出版物</title>

<para>
<!--
If there is a publication that is not on this list, that you think
should be, please send the information to me at: <ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>.
-->
このリストに載っていないもので, ここに加えたほうがいいと思う出版物があれば, 
私<ulink url="mailto:scook@gear21.com">scook@gear21.com</ulink>へ情報を
送ってください. 
</para>
    
<!-- Section2: Books -->

<sect2 id="books">
    <title><!--Books-->書籍</title>

<para> 

    <itemizedlist>
        <listitem><para>
  "Fundamentals of Speech Recognition".  L. Rabiner & B. Juang. 1993.
        ISBN: 0130151572.
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "How to Build a Speech Recognition Application". B. Balentine, 
        D. Morgan, and W. Meisel. 1999.  ISBN: 0967127815.
        </para></listitem>

        <listitem><para>        
  "Speech Recognition : Theory and C++ Implementation".  C. Becchetti
        and L.P. Ricotti.  1999.  ISBN: 0471977306. 
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "Applied Speech Technology".  A. Syrdal, R. Bennett, S. Greenspan.
        1994.  ISBN: 0849394562.
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "Speech Recognition : The Complete Practical Reference Guide".
        P. Foster, T. Schalk.  1993.  ISBN: 0936648392. 
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language
        Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition". 
        D. Jurafsky, J. Martin.  2000.  ISBN: 0130950696. 
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "Discrete-Time Processing of Speech Signals (IEEE Press Classic 
        Reissue)". J. Deller, J. Hansen, J. Proakis.  1999.
        ISBN: 0780353862. 
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "Statistical Methods for Speech Recognition (Language, Speech, and 
        Communication)".  F. Jelinek.  1999.  ISBN: 0262100665. 
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "Digital Processing of Speech Signals"  L. Rabiner,  R. Schafer. 1978.
        ISBN: 0132136031 
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "Foundations of Statistical Natural Language Processing". 
        C. Manning,  H. Schutze.  1999.  ISBN: 0262133601.
        </para></listitem>

        <listitem><para>
  "Designing Effective Speech Interfaces". 
       S. Weinschenk, D. T. Barker.  2000.  ISBN: 0471375454.
        </para></listitem>


    </itemizedlist>
</para>

<para>
<!--
  For a very LARGE online biography, check the Institut Fur Phonetik: 
-->
多数のオンラインで読める参考文献リストがあるので,  Institut Fur Phoneti を
チェックしたほうがいいでしょう:
http://www.informatik.uni-frankfurt.de/~ifb/bib_engl.html
</para>  
</sect2>

<!-- Section2: internet -->

<sect2 id="internet">
    <title><!--Internet-->インターネット</title>

<para>
    <variablelist>
    
    <varlistentry>
        <term>news:comp.speech</term>
        <listitem><para>
<!--
    Newsgroup dedicated to computer and speech.
-->
    コンピュータと音声に関するニュースグループです. 
        <itemizedlist>
            <listitem><para>
        US: http://www.speech.cs.cmu.edu/comp.speech/
            </para></listitem>
            <listitem><para>
        UK: http://svr-www.eng.cam.ac.uk/comp.speech/
            </para></listitem>
            <listitem><para>
        Aus: http://www.speech.su.oz.au/comp.speech/
            </para></listitem>
        </itemizedlist>
        </para>
        </listitem>
    </varlistentry>
    
    <varlistentry>
        <term>news:comp.speech.users</term>
        <listitem><para>
<!--
    Newsgroup dedicated to users of speech software.
-->
    音声に関するソフトウェアのユーザのためのニュースグループです. 
        </para><para>
        <itemizedlist>
            <listitem><para>
        http://www.speechtechnology.com/users/comp.speech.users.html
            </para></listitem>
        </itemizedlist>
        </para></listitem>
    </varlistentry>
    
    <varlistentry>
        <term>news:comp.speech.research</term>
        <listitem><para>
<!--
     Newsgroup dedicated to speech software and hardware research.
-->
     音声に関係したソフトウェアとハードウェアのためのニュースグループです. 
        </para></listitem>
     </varlistentry>
     
     <varlistentry>
        <term>news:comp.dsp</term>
        <listitem><para>
<!--
    Newsgroup dedicated to digital signal processing.
-->
ディジタル信号処理のためのニュースグループです. 
        </para></listitem>
     </varlistentry>
     
     <varlistentry>
        <term>news:alt.sci.physics.acoustics</term>
        <listitem><para>
<!--
    Newsgroup dedicated to the physics of sound.    
-->
音の物理学のためのニュースグループです.
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

    <varlistentry>
        <term>DDLinux Email List</term>
        <listitem><para>
<!--
        Speech Recognition on Linux Mailing List.
-->
Linux の音声認識のメーリングリストです.
        <itemizedlist>
            <listitem><para>
    Homepage: http://leb.net/ddlinux/
            </para></listitem>
            <listitem><para>
    Archives: http://leb.net/pipermail/ddlinux/
            </para></listitem>
        </itemizedlist>
        </para></listitem>
    </varlistentry>
     
     <varlistentry>
        <term>Linux Software Repository for speech applications</term>
        <listitem><para>
    http://sunsite.uio.no/pub/linux/sound/apps/speech/
        </para></listitem>
     </varlistentry>      
     
     <varlistentry>
        <term>Russ Wilcox's List of Speech Recognition Links</term>
        <listitem><para>
        (excellent) http://www.tiac.net/users/rwilcox/speech.html
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>Online Bibliography</term>
        <listitem><para>
        Online Bibliography of Phonetics and Speech Technology Publications.
        http://www.informatik.uni-frankfurt.de/~ifb/bib_engl.html
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>MIT's Spoken Language Systems Homepage</term>
        <listitem><para>
        http://www.sls.lcs.mit.edu/sls/
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>Oregon Graduate Institute</term>
        <listitem><para>
<!--
   Center for Spoken Language Understanding at Oregon Graduate 
   Institute.  An excellent location for developers and researchers.
-->
Oregon Graduate Institute の Spoken Language Understanding のセンターです. 
開発者と研究者にとって素晴らしい場所です. 
   http://cslu.cse.ogi.edu/
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>IBM's ViaVoice Linux SDK</term>
        <listitem><para>
        http://www-4.ibm.com/software/speech/dev/sdk_linux.html
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>Mississippi State</term>
        <listitem><para>
<!--
        Mississippi State Institute for Signal and Information Processing
        homepage with a large amount of useful information for developers.
-->
 Signal and Information Processingについてのミシシッピ州立大学
	 開発者に向けた大量の情報があるホームページです. 
        http://www.isip.msstate.edu/projects/speech/
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>Speech Technology</term>
        <listitem><para>
<!--
        ASR software and accessories.
-->
ASR ソフトウェアとアクセサリです. 
        http://www.speechtechnology.com
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>Speech Control</term>
        <listitem><para>
<!--
        Speech Controlled Computer Systems.  Microphones, headsets, and
        wireless products for ASR.
-->
音声制御のコンピュータシステム. ASR用のマイク, ヘッドセット, 
	ワイヤレス製品です.
        http://www.speechcontrol.com
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>Microphones.com</term>
        <listitem><para>
<!--
        Microphones and accessories for ASR.
-->
ASR 用のマイクとアクセサリです.
        http://www.microphones.com
        </para></listitem>
     </varlistentry>      


     <varlistentry>
        <term>21st Century Eloquence</term>
        <listitem><para>
        "Speech Recognition Specialists."
        http://voicerecognition.com
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>Computing Out Loud</term>
        <listitem><para>
<!--
        Primarily for Windows users, but good info.
-->
主には Windows ユーザに向けたものですが, 良い情報があります. 

        http://www.out-loud.com
        </para></listitem>
     </varlistentry>      

     <varlistentry>
        <term>Say I Can.com</term>
        <listitem><para>
        "The Speech Recognition Information Source."
        http://www.sayican.com
        </para></listitem>
     </varlistentry>      
</variablelist>
</para>
</sect2>
</sect1>

  <sect1 id="japanese">
    <title>日本語訳について</title>

    <indexterm>
      <primary>disk!japanese</primary>
    </indexterm>

    <para>
      日本語訳は Linux Japanese FAQ Project が行いました. 
      翻訳に関するご意見は JF プロジェクト &lt;JF@linux.or.jp&gt; 宛に連絡
      してください. 
    </para>

    <para>
    <variablelist><title>2.0j</title>
      <VarListentry><term>翻訳:</term>
      <listitem>
        <para>
           服部 高資 <email>htakashi@yabumi.com</email>
        </para>
      </listitem>
      </varlistentry>
      <VarListentry><term>校正:</term>
      <listitem>
	<itemizedlist>
	  <listitem><para>
            中谷 千絵 <email>jeanne@mbox.kyoto-inet.or.jp</email>
	  </para></listitem>
	  <listitem><para>
            野本 浩一 <email>hng@ps.ksky.ne.jp</email>
	  </para></listitem>
	</itemizedlist>
      </listitem>
    </varlistentry>
    </variablelist>
    </para>
  </sect1>
</article>    



