(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者に対して負担の軽い第１の課題として発話を実行させ、利用者ごとにTA＞TBとなるような２つの閾値TA、TBを設け、発音された音声の特徴データと指定された利用者のデータベースに格納された特徴データから尤度を計算し、前記尤度が閾値TAより大きい場合はその利用者を本人として受理し、前記尤度が閾値TBより小さい場合は詐称者として棄却する第１の認識ステップと、
前記第１の認識ステップにおいて前記尤度が閾値TAとTBの間にある場合に、より精緻な認識のために前記第１の課題よりも利用者に対して負担の重い第２の課題としての発話を実行させ、閾値Tを用いて本人であるか否かを検証する第２の認識ステップを有する話者認識方法であって、
前記閾値TAを前記第１の課題を実施したときの詐称者受理率が前記第２の認識ステップにおける詐称者受理率と等しくなるように設定すると共に、前記閾値TBを前記第１の課題を実施したときの本人棄却率が前記第２の認識ステップにおける本人棄却率と等しくなるように設定したことを特徴とする話者認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、発話された音声が特定の個人のものかどうかを判定する話者認識方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
発話された音声が特定の個人のものかどうかを判定する話者認識装置では、指定された利用者の登録音声特徴データと発話された音声の特徴データから尤度を計算し、あらかじめ設定された閾値と比較することによって判定を行なっている。尤度が閾値より大きい場合は指定された本人として受理し、小さい場合は詐称者として棄却するのである。
【０００３】
しかし、閾値を厳しく（すなわち大きく）設定すれば正しい本人が棄却される誤り（ＦＲ：Ｆａｌｓｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ）が多くなり、閾値を緩く（すなわち小さく）すれば詐称者が受理されてしまう誤り（ＦＡ：Ｆａｌｓｅ  Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ）が多くなるという問題があり、閾値を適切な値に設定することが重要になってくる。文献：特開平９−１９８０８６「話者認識用しきい値設定方法及びこの方法を用いた話者認識装置」では、話者モデルの学習過程で閾値を設定する方式が述べられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の方法に代表されるように１つの閾値で受理・棄却を決定する方式では、いかに閾値を適切に設定してもその精度をさらに高めようとすると登録時や認識時の発声時間を長くしたり、発声回数を多くしたりする必要があり、すべての利用者に対する負担が増大するという問題点があった。
【０００５】
例えば、『Ｊ．Ｌ．Ｇａｕｖａｉｎ，  ”Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ  ｗｉｔｈＳｐｅａｋｅｒ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｖｅｒ  ｔｈｅ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ”，ＥＵＲＯＳＰＥＥＣＨ  ’９５，  １９９５』では、認識時の発声を長くするほど、また、発声回数を多くするほど精度が向上する（すなわち、上述したＦＲとＦＡが等しくなる誤り率ＥＥＲ：Ｅｑｕａｌ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅが小さくなる）ことが報告されている。
【０００６】
本発明は、前記従来の問題点を解決し、話者認識のための閾値設定時に利用者の負担を軽減することのできる話者認識方法を提供することを目的とする。
【０００７】
そのために、第１発明の話者認識方法においては、第１の認識ステップとして、利用者に対して負担の軽い第１の課題として発話を実行させ、利用者ごとにTA＞TBとなるような２つの閾値TA、TBを設け、発音された音声の特徴データと指定された利用者のデータベースに格納された特徴データから計算された尤度が閾値TAより大きい場合はその利用者を本人として受理し、前記尤度が閾値TBより小さい場合は詐称者として棄却し、閾値TAとTBの間にある場合に、より精緻な認識のために第１の課題よりも利用者に対して負担の重い第２の課題としての発話を実行させ、閾値Tを用いて本人であるか否かを検証する第２の認識ステップを有する話者認識方法であって、閾値TAを第１の課題を実施したときの詐称者受理率が第２の認識ステップにおける詐称者受理率と等しくなるように設定すると共に、閾値TBを第１の課題を実施したときの本人棄却率が第２の認識ステップにおける本人棄却率と等しくなるように設定したことを特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１０】
［第１の実施形態の説明］
［構成の説明］
図１に第１の実施形態における話者認識方法を実現する装置のブロック図を示す。
【００１１】
特徴量分析部１１は、学習・認識制御部１２と接続されており、入力された音声データの分析結果を出力する。学習・認識制御部１２は、特徴量保存部１３あるいは尤度計算部１４に選択的に接続され、特徴量分析部１１から得られたデータをいずれかに出力する。特徴量保存部１３は、尤度計算部１４および閾値設定部１５に接続されており、学習・認識制御部１２から出力されたＩＤに応じた特徴データを出力する。尤度計算部１４は、尤度計算部（１）、（２）から成り、各が第１判定部１６、第２判定部１７に接続されており、学習・認識制御部１２から出力されたデータおよび特徴量保存部１３から出力されたデータをもとに尤度を計算し、いずれかに出力する。閾値設定部１５は、第１判定部１６および第２判定部１７に接続されており、必要に応じて閾値を出力する。第１判定部１６は、結果出力および学習・認識制御部１２に接続されており、尤度計算部１４および閾値設定部１５から出力されたデータをもとに結果を判定し、出力するか、あるいは学習・認識制御部１２に処理を戻す。第２判定部１７は、結果出力に接続されており、尤度計算部１４および閾値設定部１５から出力されたデータをもとに結果を判定し、出力する。
【００１２】
［動作の説明］
まず、利用者を登録（学習）する時の処理の流れを図２を用いて説明する。
登録（学習）時は、学習・認識制御部１２のスイッチは特徴量保存部１３に接続される（Ｓ１００）。利用者のＩＤと音声が入力されると、特徴量分析部１１は、入力された音声を分析し、個人性の特徴データを抽出して、学習・認識制御部１２に出力する（Ｓ１０１，１０２）。学習・認識制御部１２は、入力された特徴データとＩＤを特徴量保存部１３に出力する。特徴量保存部１３は入力されたＩＤと特徴データを対応させて格納する（Ｓ１０３）。これで、１つのＩＤに対応する利用者の登録処理は完了であり、利用者人数に応じて上記登録処理を繰り返す。
【００１３】
次に、利用者が本人かどうかを認識する時の処理の流れを図３を用いて説明する。
【００１４】
利用者は負担の小さい（例えば、発声時間が短い、あるいは発声回数が少ない）課題（課題１）を実行する。この時、学習・認識制御部１２のスイッチは、尤度計算部（１）１４に接続される（Ｓ２００）。利用者のＩＤと課題１の音声が入力されると特徴量分析部１１は、入力された音声を分析し、個人性の特徴データを抽出して、学習・認識制御部１２に出力する（Ｓ２０１，２０２）。学習・認識制御部１２は、入力されたＩＤおよび特徴データを尤度計算部（１）１４に出力する。尤度計算部（１）１４は、特徴量保存部から入力されたＩＤに対応する特徴データを検索し、学習・認識制御部１２から出力された特徴データと比較して尤度を計算し、第１判定部１６に出力する（Ｓ２０３，２０４）。ここで、尤度は値が大きいほど特徴データが類似していることを表わすものとする。第１判定部は、出力された尤度と閾値設定部１５で設定された閾値ＴＡ、ＴＢ（ＴＡ＞ＴＢ：設定方法については後述する）を比較し、尤度がＴＡより大きい場合は利用者をＩＤの本人として受理し、処理を終了する（Ｓ２０５，２１３）。尤度がＴＢより小さい場合は、利用者をＩＤの詐称者として棄却し、処理を終了する（Ｓ２０６、２１４）。それ以外の場合は学習・認識制御部１２に通知し、利用者の負担が大きい（例えば、発声時間が長い、あるいは発声回数が多い）課題（課題２）を実行する。
【００１５】
課題２では、学習・認識制御部１２のスイッチは尤度計算部（２）１４に接続される（Ｓ２０７）。課題２の音声が入力されると、課題１の場合と同様に特徴量抽出部１１で抽出された特徴データは学習・認識制御部１２を経て、ＩＤとともに今度は尤度計算部（２）１４に出力される（Ｓ２０８，２０９）。尤度計算部（２）１４は、入力されたＩＤに対する特徴データを検索して尤度を計算し、第２判定部１７に出力する（Ｓ２１０，２１１）。第２判定部１７は、出力された尤度と閾値設定部１５で設定された閾値Ｔ（設定方法については後述する）を比較し、尤度がＴより大きい場合は利用者をＩＤの本人として受理、それ以外の場合は利用者をＩＤの詐称者として棄却し、処理を終了する（Ｓ２１２、２１４）。
【００１６】
次に、閾値設定部１５での閾値の設定方法の例を説明する。
【００１７】
閾値設定部１５は、特徴量保存部１３に格納されている利用者の特徴データをもとに利用者のＩＤ毎に３つの閾値Ｔ、ＴＡ、ＴＢを設定する。Ｔは、前記文献：特開平９−１９８０８６で示されているように学習に用いた音声データ（特徴データ）を利用して求めることができる。ただし、ここでは課題２に対応した音声データ（特徴データ）を使用する。また、この文献では本人棄却率と詐称者受理率が等しくなるように閾値Ｔを設定しているが、どちらかが小さく（良く）なるように設定してもよい。
【００１８】
ＴＡとＴＢは、本人棄却率、詐称者受理率、課題１での判定率（正誤にかかわらず課題１で受理・棄却の判定ができる比率）に依存して設定する。ここでは、課題１の本人棄却率、詐称者受理率を課題２の本人棄却率、詐称者受理率と等しくする場合の設定方法を図４を用いて説明する。課題２において閾値をＴとした時の詐称者受理率をＥＡ、本人棄却率をＥＢとする。一般に、利用者負担の小さい（発声時間が短い、発声回数が少ない）課題ほど、尤度の信頼性が低くなり、認識率は悪くなる。すなわち、本人棄却率、詐称者受理率ともに課題１の曲線（点線）は課題２の曲線（実線）より上に（認識率の悪いほうに）あることになり、閾値をＴとした時の詐称者受理率、本人棄却率はそれぞれＥＡ、ＥＢより大きく（悪く）なる。ここで、課題１に対して、閾値をＴより大きくあるいは小さくしていくと、詐称者受理率がＥＡになる点、本人棄却率がＥＢになる点が存在しうる。この時の閾値をそれぞれＴＡおよび、ＴＢとして設定する。ただし、課題１の認識率によっては、詐称者受理率がＥＡになる閾値あるいは本人棄却率がＥＢになる閾値が存在しないことがある。その場合は、存在するほうの閾値だけを有効にするか、課題を変更する。
【００１９】
以上説明したように、第１の実施形態によれば、利用者負担の小さい課題１に対して２つの閾値ＴＡ、ＴＢ（ＴＡ＞ＴＢ）を用意し、尤度がＴＡより大きい場合は利用者をＩＤの本人として受理し、ＴＢより小さい場合は利用者をＩＤの詐称者として棄却することによって、利用者の多くは負担の小さい課題で受理・棄却の判定を行なうことができる。この時、課題および閾値によっては、利用者負担の大きい課題２と同等の本人棄却率、詐称者受理率を維持できる。
【００２０】
［第２の実施形態の説明］
［構成の説明］
前述の実施形態１では、課題１、課題２ともに音声の特徴データで認証する方式を説明したが、課題２は音声の特徴データを用いない手段も考えられる。ここでは、課題２としてパスワードを入力する場合の例を説明する。
【００２１】
図５に第２の実施形態における話者認識方法を実現する装置のブロック図を示す。
【００２２】
課題１の処理を行なう特徴量分析部１１、学習・認識制御部１２、特徴量保存部１３、尤度計算部１４、閾値設定部１５、第１判定部１６は、次の点を除いて実施形態１と同様である。学習・認識制御部１２は、特徴量保存部１３、尤度計算部１４の他に第２制御部１９に接続されており、課題１で判定できなかった場合にＩＤを出力し、制御を渡す。また、第２制御部１９は、パスワード保存部１８および第２判定部１７に選択的に接続され、入力されたパスワードおよびＩＤを出力する。パスワード保存部１８は、第２判定部１７と接続されており、必要に応じて第２制御部１９から出力されたＩＤに対応したパスワードを出力する。第２判定部１７は、結果出力に接続されており、第２制御部１７およびパスワード保存部１８から出力されたＩＤおよびパスワードから結果を判定し、出力する。
【００２３】
［動作の説明］
音声の特徴データの学習は実施形態１と同様である。
パスワードの学習時は、第２制御部１９のスイッチはパスワード保存部１８に接続される。ＩＤおよびパスワードが入力されると、第２制御部１９はそれらをパスワード保存部１８に出力する。パスワード保存部１８はＩＤとパスワードを対応させて格納する。これで１つのＩＤに対する学習処理は終了である。
【００２４】
次に、認識時の処理の流れを説明する。
課題１までは実施形態１と同様である。
課題２では、学習・認識制御部１２は第２制御部１９にＩＤを出力し、制御を渡す。課題２としてパスワードが入力されると、第２制御部１９はそのパスワードと学習・認識制御部１２から出力されたＩＤを第２判定部１７に出力する。第２判定部１７は、第２制御部１９から出力されたＩＤに対応するパスワードをパスワード保存部１８から検索し、第２制御部１９から出力されたパスワードと比較し、同じ場合は利用者をＩＤの本人として受理、それ以外の場合は利用者をＩＤの詐称者として棄却し、処理を終了する。
【００２５】
以上説明したように、第２の実施形態によれば、課題２として音声の特徴データを用いない手段をとることができ、パスワードなどの他の認証手段と容易に融合することができる。
【００２６】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、第１の発明によれば、第１の認識ステップとして、利用者に対して負担の軽い第１の課題として発話を実行させ、利用者ごとにTA＞TBとなるような２つの閾値TA、TBを設け、発音された音声の特徴データと指定された利用者のデータベースに格納された特徴データから計算された尤度が閾値TAより大きい場合はその利用者を本人として受理し、閾値TBより小さい場合は詐称者として棄却し、閾値TAとTBの間にある場合に、より精緻な認識のために第１の課題よりも利用者に対して負担の重い第２の課題としての発話を実行させ、閾値Tを用いて本人であるか否かを検証する第２の認識ステップを有する話者認識方法であって、閾値TAを第１の課題を実施したときの詐称者受理率が第２の認識ステップにおける詐称者受理率と等しくなるように設定すると共に、閾値TBを第１の課題を実施したときの本人棄却率が前記第２の認識ステップにおける本人棄却率と等しくなるように設定した構成としたので、利用者の多くは負担の小さい課題で受理・棄却の判定を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における話者認識方法を実現するための装置のブロック図である。
【図２】利用者登録時の処理の流れ図である。
【図３】第１の実施形態における認識時の処理の流れ図である。
【図４】閾値設定のための説明図である。
【図５】第２の実施形態における話者認識方法を実現するための装置のブロック図である。
【符号の説明】
１１                    特徴量分析部
１２                    学習・認識制御部
１３                    特徴量保存部
１４                    尤度計算部
１５                    閾値設定部
１６                    第１判定部
１７                    第２判定部
１８                    パスワード保存部
１９                    第２制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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