(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者の身元を認証する方法において、
特定の身元を主張する話者の発音を示す入力テスト信号を受信し、
該入力テスト信号から、入力テスト音声の特徴情報の集合を生成し、
該入力テスト音声の特徴情報の集合の確率的特性を示す第１の共分散行列を生成し、そして
該入力テスト音声の特徴情報の集合に線形変換を行って、該入力テスト音声の特徴情報の変換集合を生成することからなり、
該変換は、該第１の共分散行列と、該特定の身元に対応する話者の訓練用音声の特徴情報の集合の確率的特性を示す１つ又は複数の第２の共分散行列とに基づいており、
該訓練用音声の特徴情報の確率的特性は、該入力テスト音声の特徴情報の集合の確率的特性よりも、該入力テスト信号の特徴情報の変換集合の確率的特性によりマッチングしている方法。
【請求項２】
前記変換が、前記訓練用音声の特徴情報の確率的平均値に基づいている請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記変換が、前記訓練用音声の特徴情報の確率的平均値の複数についての平均に基づいている請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記入力テスト音声の特徴情報の集合が、前記入力テスト音声の信号フレームから生成されたケプストラム領域におけるデータを有している請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記変換が、前記ケプストラム領域におけるデータの線形変換を有している請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ケプストラム領域におけるデータが、前記入力テスト音声の前記信号フレームから生成されたケプストラムフレームでのデータのベクトルを有しており、
前記変換が、前記ケプストラムフレームでのデータのベクトルと前記第１及び前記第２の共分散行列から導出された行列を乗算することによる積を計算している請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記変換が、さらに前記積に平行移動ベクトルを加算しており、
前記平行移動ベクトルとは、前記第１及び前記第２の共分散行列から導出された前記行列と前記訓練用音声の特徴に関する情報の確率的平均値に基づいている請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記発音が話者認証発音を有しており、前記訓練用音声の特徴情報が話者認証の訓練用データに基づく特徴情報を有している請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記発音にかかる話者について主張された身元を取り出し、
前記訓練用音声の特徴情報の集合と前記入力テスト音声の特徴情報の前記変換集合に基づいて、前記発音に関する前記話者と前記身元が同じものである尤度を判断している請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記尤度の判断が、前記入力テスト音声の特徴情報の変換集合を、前記訓練用音声の特徴情報の集合に基づいて生成されたモデルに適用している請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記モデルが隠れマルコフモデルからなる請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記変換が、前記第１の共分散行列及び、前記第２の共分散行列の複数についての平均に基づいていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
話者の身元を認証する装置において、
特定の身元を主張する話者の発音を示す入力テスト信号を受信する手段、
該入力テスト信号から、入力テスト音声の特徴情報の集合を生成する手段、
該入力テスト音声の特徴情報の集合の確率的特性を示す第１の共分散行列を生成する手段、及び
該入力テスト音声の特徴情報の集合に線形変換を行って、該入力テスト音声の特徴情報の変換集合を生成する手段からなり、
該変換は、該第１の共分散行列と、該特定の身元に対応する話者の訓練用音声の特徴情報の集合の確率的特性を示す１つ又は複数の第２の共分散行列とに基づいており、
該訓練用音声の特徴情報の確率的特性は、該入力テスト音声の特徴情報の集合の確率的特性よりも、該入力テスト音声の特徴情報の変換集合の確率的特性によりマッチングしている装置。
【請求項１４】
前記変換が、前記訓練用音声の特徴情報の確率的平均値に基づいている請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記変換が、前記訓練用音声の特徴情報の確率的平均値の複数についての平均に基づいている請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記入力テスト音声の特徴情報の集合が、前記入力テスト音声の信号フレームから生成されたケプストラム領域におけるデータを有している請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記変換が、前記ケプストラム領域におけるデータの線形変換を有している請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記ケプストラム領域におけるデータが、前記入力テスト音声の前記信号フレームから生成されたケプストラムフレームでのデータのベクトルを有しており、
前記変換が、前記ケプストラムフレームでのデータのベクトルと前記第１及び前記第２の共分散行列から導出された行列を乗算することによる積を計算している請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記変換が、前記積に平行移動ベクトルを加える加算をし、前記平行移動ベクトルとは、前記第１及び前記第２の共分散行列から導出された前記行列と前記訓練音声の特徴情報の確率的平均値に基づいている請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記発音が話者認証発音を有しており、前記訓練音声の特徴情報が話者認証の訓練データに基づく特徴に関する情報を有している請求項１３に記載の装置。
【請求項２１】
前記発音にかかる話者について主張された身元を取り出す手段と、
前記訓練音声の特徴情報の集合と前記入力テスト音声の特徴情報の変換集合に基づいて、前記発音に関する前記話者と前記主張された身元が同じものである尤度を判断する話者認証器と
を有する請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記話者認証器が、前記入力テスト音声の特徴情報の変換集合を、前記訓練用音声の特徴情報の集合に基づいて生成されたモデルに適用する手段を有することを特徴とする請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記モデルが隠れマルコフモデルからなる請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記変換が、前記第１の共分散行列及び、前記第２の共分散行列の複数についての平均に基づいている請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、話者認証の領域一般に関し、特に話者認証訓練とテスト環境の間における音響上の不適合を補償する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
話者認証システムは、提示された身元（ＩＤ）を発音の解析を通じて識別することによって個人を認識するものである。例えば、電気通信システムにおいては、クレジットカードや通話カードへ通話を課金している発呼者の身元（ＩＤ）を認証するため用いられうる。一般的には、ある身元（ＩＤ）を主張する個人から受け取った発音に関する抽出された特徴を、識別がなされている人により事前に提供されている発音に基づいた（すなわち「訓練された」）音声のプロトタイプと比較することで、これらのシステムは動作するのである。
【０００３】
電気通信システムにおける話者認証システムでしばしば遭遇する、重要な問題点の一つは、認証システムを訓練した人が、認証の試行を行う際には必ずしも同様に発音するとは限らないということである。例えば、ある人の「発音」における経時変化は、例えば、その人の音声信号を搬送している電気通信チャネルの特性における変化によって引き起こされうるのである。これらの変化は、訓練プロセス及び認証の試行について異なる電話機を利用することによって、もっともよく引き起こされうる。当然（そして、残念なことに）、そのような変化は実質的に認証システムの性能を低下させることが多い。実際、チャネル特性の変化に対する感応性や、あるいは話者のラウドネス（音量）レベルに対する感応性までにもよって、認証システムの性能は受容できないほどのレベルまで低下しうるのである。
【０００４】
より特定の場合についていえば、典型的には、話者認識システムは、所与の個人について特定話者の隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を作り出しているのである。そこでの所与の個人の身元（ＩＤ）は、多くは単一の登録セッション（登録を行う期間）で集められたデータに基づいて訓練を実行することにより、認証されることが可能となる。それ故、ＨＭＭは、訓練データの確率密度関数（ｐｄｆ）に完全に適合しているのである。
【０００５】
しかし、引き続いての認証セッション（認証を行う期間）においては、テストデータは異なる電話通信路（チャネル）そしてハンドセット（送受器）を通じて集められうるものである。（訓練プロセスの間に集められたデータは、ここでは「訓練データ」あるいは「訓練音声データ」と呼称されることになろう。一方、認証セッションの間に得られたデータは、ここでは「テストデータ」あるいは「テスト音声データ」と呼称されることになろう。加えて、「訓練情報」あるいは「訓練音声情報」という語は、例えばモデルのような、訓練データに基づいた情報を示すのに用いられることになるであろう。）登録セッションと認証セッションとの間で音響上の条件が異なることから、テストデータの集合とＨＭＭを訓練するのに用いられたデータの集合との間で確率的な不適合が生じうるのである。話者認識の性能は、そのような不適合によって低下する。
【０００６】
数学的には、上述の不適合はケプストラム領域における線形変換として以下の式（１）のように表されることが可能である。
ｙ＝Ａｘ＋ｂ                    （１）
ここでｘとはテスト発音についてのケプストラム領域でのフレームのベクトルである。Ａ及びｂとは、行列及びベクトルである。これらが適切に推定されるとすれば、以下示されるように、所与のテスト発音について、当該不適合を取り除くように応用されることが可能となる。
【０００７】
ｙとは訓練データに適合する、結果としての変換済みベクトルである。（例えば、Ｒ．Ｊ．Ｍａｍｍｏｎｅらによる”Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，”ＩＥＥＥ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｍａｇａｚｉｎｅ，ｖｏｌ．１３，ｐｐ．５８−７１，Ｓｅｐｔ．１９９６参照。）幾何学的には、ｂはテストデータの平行移動を表しており、Ａはテストデータについての縮小拡大（スケーリング）及び回転（ローテーション）を表している。（ここで、Ａが対角行列であるときには、拡大縮小（スケーリング）操作のみを表している。）
【０００８】
先行技術における話者認証システムは、確率的不適合を取り扱う能力の点で限界があった。例えば、話者認識と音声認識の両方の応用例における確率的不適合を取り扱うため、ケプストラム平均値減算がしばしば用いられてきた。上の式（１）についてみると、このような技術では本質的にはｂを予測し、Ａが識別行列であるとみなしている。例えば、Ａ．Ｅ．Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇらによる”Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｃｈａｎｎｅｌ    Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｆｏｒ  ＨＭＭ−ｂａｓｅｄ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ，”Ｐｒｏｃ．ｏｆ  Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｓｐｏｋｅｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．１８３５−１８３８，１９９４においては、ベクトルｂは長期平均、短期平均、最大尤度（ＭＬ）アプローチによって予測されていた。
【０００９】
Ａ  Ｓａｎｋｅｒらによる、”Ａ  Ｍａｘｉｍｕｍ−Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．４，ｐｐ．１９０−２０２，Ｍａｙ，１９９６では、確率的マッチングのため、ｂ、対角行列Ａ及びＨＭＭについてのモデルパラメータを予測するのに、最大尤度（ＭＬ）アプローチが用いられていた。最近では、線形変換パラメータ（すなわちＡ及びｂ）の最小二乗法による解法が、上に引用したＲ．Ｊ．Ｍａｍｍｏｎｅらによる”Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｐｅａｋｅｒ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”において短く紹介されている。しかしながら、確率的不適合の問題に対する先行技術におけるアプローチのいずれについても、テストデータについての全体の分布を訓練データについての全体の分布と適切に適合させるための、一般化された線形変換に基づいた効率的な技術を提供してはいないのである。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、入力テスト音声データの集合について、訓練音声データの対応する集合との確率的マッチングを実行する方法及び装置を提供するものである。特に、入力テスト音声の発音から生成された、入力テスト音声の特徴に関する情報の集合は、その確率的特性が、訓練音声の特徴に関する情報の対応する集合についての確率的特性により厳密に適合するように変換される。話者認証タスクの例示的な状況では、例えば、訓練音声データの対応する集合とは、入力テスト音声の発音にかかる話者が主張する身元（ＩＤ）を持つ話者から生成された訓練データを有している訳である。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
特に、本発明によると、入力テスト音声の特徴に関する情報の確率的特性を表している第一の共分散行列は、当該入力テスト音声の特徴に関する情報に基づいて生成される。そこで、当該入力テスト音声の特徴に関する情報についての変換が実行される。当該変換は、第一の共分散行列及び、訓練音声の特徴に関する情報の確率的特性を表している第二の共分散行列に基づいている。このような変換によって、訓練音声の特徴に関する情報の確率的特性により厳密に適合した確率的特性を有する、変換済み入力テスト音声の特徴に関する情報を結果としてうまく得ることになるのである。
【００１２】
本発明の一つの例示的実施例によると、当該変換は、入力テスト音声の特徴に関する情報が、入力テスト音声の発音のフレームから得られたケプストラム領域におけるデータのベクトルを構成している線形変換を含んでいる。このような例示的実施例の場合、当該線形変換は式（１）の形式をしており、とりわけ第一及び第二の共分散行列から導出された行列と、ケプストラム領域でのフレームにおけるデータのベクトルとの乗算を含んでいる（このような乗算は、データの拡大縮小及び回転を効果的に行う。）。さらに、導出されたベクトルについての加算が行われる（このような加算は、データの平行移動を効果的に行う。）。
【００１３】
【発明の実施の形態】
概要
図１から図４は、本発明の例示的実施例に従って、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを幾何学的に表したものを示している。図１（図２及び図３においても同様）では、点線１１は所与の話者についての訓練データの外形を表している。図２では、実線１２はテストデータの外形を表している。異なるチャネル、ノイズレベル、電話機のトランスデューサー（変換器）のため、テストデータの平均値（外形領域内の中心に配置された実線の十字で記されている）は、訓練データの平均値（点線の十字で記されている）から平行移動され、テストデータの分布は、訓練データの分布から圧縮され、回転される（例えば、訓練データと比較した、テストデータについてのいわゆる「収縮」に関する議論については、上で引用したＲ．Ｊ．Ｍａｍｍｏｎｅらによる”Ｒｏｂｕｓｔ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”を参照。）。
【００１４】
テストデータと訓練データとの間の確率的不適合は、（不適合となった）テストデータを評価するために訓練されたＨＭＭを用いる際、結果的には不正確な判断を行うことにつながりうる。しかしながら、本発明の例示的実施例によれば、図３及び図４で示したように、テストデータは、訓練データに対して確率的により厳密にマッチングするようにうまく変換されうるのである。
【００１５】
特に、本発明の例示的実施例によると、行列Ｒｔｒａｉｎは訓練データから導出され、当該行列は訓練データ全体の分布を特徴付けている。とりわけ、Ｒｔｒａｉｎは、対応する各訓練発音からの訓練データを基に生成された共分散行列の平均となっている。ここで、Ｒｔｒａｉｎとはアプリオリに（先験的に）（すなわち、訓練プロセスの間に）導出され、他の訓練情報（例えば、ＨＭＭ）と共に保存されうるということに留意されたい。さらに、話者認証セッションにおいては、共分散行列Ｒｔｅｓｔがテストデータから導出され、当該行列は同様に、テストデータ全体の分布を特徴付けている。
【００１６】
そこで、式（１）で示された線形変換についての行列Ａのパラメータは、２つの行列Ｒｔｒａｉｎ及びＲｔｅｓｔを基に予測されうるのである（以下に示す）。式（１）で特定された変換の第一の部分を適用した後には−すなわち、テストデータに行列Ａを掛けた（乗算した）後には、テストデータ全体の分布は、図３で示されているように、平均値が異なることを除いて、訓練データ全体の分布と概ね同一となるように拡大縮小及び回転される（実線１３は、拡大縮小及び回転がなされたテストデータの外形を表している）。
【００１７】
最終ステップでは、平均値の差が決定され（以下に示す）、当該テストデータは、図４で示されたように、その位置が訓練データの位置と概ね同一となるように平行移動される。図４では、変換済みのテストデータの外形は、訓練データの外形と重ね合っている。（図４では、実線１４は、訓練データ及び、拡大縮小、回転、平行移動がなされたテストデータの共通の外形を表している。）このような最終ステップは、式（１）で特定された、ベクトルｂの加算を表しているものである。
【００１８】
ここで、上述の線形変換を実行することは、テストデータの全体的分布を変えるものであるということは留意しておくべきである。しかし、（変換が線形であることから）そのような変換はテストデータのｐｄｆの細部を損ねるものではない。これらのｐｄｆの細部は、話者認証プロセスの最終ステップを実行するためには、従来の手法における訓練された特定話者のＨＭＭにより測定され評価されることになるであろう。
【００１９】
上述の本発明の例示的実施例によると、真の（すなわち、正しく認識された）話者からのテストデータ生成が行われる間の条件が、ＨＭＭが訓練された条件と適合していない場合には、所与の話者のＨＭＭを訓練するのに用いられた訓練データに確率的に（概ね）マッチングするように、テストデータはうまく変換されることになろう。真の話者からのテストデータ生成が行われる間における条件が、訓練が行われた条件と実際マッチングしている場合には、計算された行列Ａ及びベクトルｂはそれぞれ、識別行列とゼロベクトルに近いものとなるであろう。そこで、当該変換は、ＨＭＭの評価に最小限の影響しか有さないことになろう。
【００２０】
ここで、上述の技術は、不適合が生じるのは、テスト条件と訓練条件が異なっているからなのか、それともテストデータと訓練データが異なる話者から発せられているからなのか（すなわち、当該話者は、身元（ＩＤ）が主張されている者とは異なる者である、氏名詐称者ということになる。）ということにかかわらず、適合していないデータを確率的な意味で「改良」することを試みている訳であることに注意を要する。しかし、所与の話者を個別に認識させる話者の特性は、主として（例えば、ＨＭＭにおける）の細部に見いだされるものであるということは、当該技術分野の当業者にとっては明らかであろう。
【００２１】
そのような話者の特性が全体的な特徴においても見いだされる範囲では、本発明の技術は、氏名詐称者による発音と識別された話者モデルとの間のマッチング評価を増加させる可能性を有しているといえるのである。そのような場合、本発明の原理を利用している話者認証システムの性能は、実際低下することが考えられよう。とりわけ、確率的不適合に関する他の原因が存在していない場合（例えば、テスト条件と訓練条件が実際に適合しているとき）にはそうであろう。にもかかわらず、本発明の例示的実施例についての実験では、これらの発明技術が用いられた場合、話者認証性能は実際に全体として向上することを示している。
【００２２】
変換データの導出
典型的な話者認証訓練セッションでは、所与の話者による、同一内容を有する複数の発音からのデータが集められる（すなわち、所与の個人によって、同一の単語や成句が繰り返し話される。）。そこで、このような複数の訓練発音を基に特定話者のＨＭＭが生成される。本発明の例示的実施例に従って、ＨＭＭの生成に加えて、行列Ｒｔｒａｉｎ及び平均値ベクトルｍｔｒａｉｎもまたこれらの訓練発音から導出される。
【００２３】
特に、Ｒｔｒａｉｎは各訓練発音からの訓練データについての共分散行列の平均値であり、ｍｔｒａｉｎは各訓練発音からの訓練データについての各平均値の平均である。このように、これらのデータは、ケプストラム領域における訓練発音すべてからの訓練データについての全体の分散及び平均値を表している。特に、以下の式（２）（数１）及び式（３）（数２）のようにして求められる。
【数１】
0003630216.tif 000002
【数２】
0003630216.tif 000003
【００２４】
ここでｘｉ，ｊとはｉ番目の訓練発音におけるｊ番目の無音でないフレームのことであり、Ｕとは訓練発音の全体数のことであり、Ｎｉとは無音でないフレームの全体数のことであり、ｍｉとは、ｉ番目の訓練発音の平均値ベクトルのことであり、ｍｔｒａｉｎとは、すべての訓練発音についての無音でないフレームの平均値ベクトルを平均したものである。
【００２５】
テスト（すなわち、話者認証）セッションにおいては、一度に一つの発音のみが集められ、認証されることになろう。テストデータについての共分散行列とは、以下の式（４）（数３）で求められる。すなわち、
【数３】
0003630216.tif 000004
ここで、ｘｊとは無音でないフレームのことであり、ｍｔｅｓｔとは、テストデータの平均値ベクトルのことであり、Ｎｆとは、無音でないフレームの全体数のことである。
【００２６】
パラメータ推定にとっての提示された判断基準とは、Ｒｔｅｓｔがテストデータの回転、拡大縮小、平行移動（ＲＳＴ）を通じてＲｔｒａｉｎにマッチングするようにさせるということである。回転及び拡大縮小について、このような判断基準を表している以下の等式、式（５）がある。
Ｒｔｒａｉｎ−ＡＲｔｅｓｔＡＴ＝０                  （５）
ここでＡは式（１）で定義されており、Ｒｔｒａｉｎ及びＲｔｅｓｔはそれぞれ式（２）及び式（４）で定義されている。
【００２７】
式（１）から、行列Ａについて式（５）を解くことによって、以下の式（６）が得られる。
Ａ＝Ｒ１／２ｔｒａｉｎＲ−１／２ｔｅｓｔ                          （６）
そこで、式（１）の平行移動に関する項ｂは、以下の式（７）（数４）により得られる。
【数４】
0003630216.tif 000005
ここでｍｔｒａｉｎは式（３）で定義されており、ｍｒｓとは回転され、拡大縮小されたフレームについての平均値ベクトルのことである。Ｎｆとはテスト発音に関する無音でないフレームの全体数のことである。ｘｊとは、ｊ番目の無音でない、ケプストラム領域におけるベクトルのフレームのことである。
【００２８】
本発明の例示的実施例によると、所与のテスト発音は真の話者のモデル集合（特定話者のＨＭＭに加えて、上の式（２）及び式（３）でそれぞれ定義された、Ｒｔｒａｉｎ及びｍｔｒａｉｎから成っている）に対して認証されうるのである。とりわけ、Ｒｔｅｓｔ、Ａ及びｂは、最初に式（４）、式（６）、式（７）をそれぞれ用いて計算されうるのであり、さらにテストフレームのすべては、式（１）を用いることで、テストデータと訓練データの間の確率的不適合を低減するようにうまく変換され得るのである。
【００２９】
ケプストラム領域でのテストデータを変換する例示的方法
図５は、本発明の例示的実施例に従って、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを実行する方法を実施する流れ図を示している。とりわけ、テストデータは、上の式（４）に従って共分散行列（すなわち、Ｒｔｅｓｔ）を生成するのに用いられる（図５のブロック２１）。さらに、このようなテストデータの共分散行列及び訓練情報から導出された共分散行列（すなわち、Ｒｔｒａｉｎ）は、上の式（６）に従って拡大縮小及び回転を行う行列（すなわち、Ａ）を計算するために用いられる（図５のブロック２２）。
【００３０】
訓練情報の共分散行列（すなわち、Ｒｔｒａｉｎ）は、上の式（２）に従って、あらかじめ計算されている。（ここで、行列Ｒｔｒａｉｎを訓練情報の「共分散行列」と呼称することとする。複数の訓練発音が用いられている場合、たとえ、より正確には当該行列は複数の分散行列の平均であるとしても、このように呼ぶものとする。）ここで、訓練データの特定の集合−あるいはそれに等しいものとして、特定の訓練情報の共分散行列−は、テストデータが導出された発音にかかる話者により主張された身元に対応していることに留意されたい。
【００３１】
次に、平行移動ベクトル（すなわち、ｂ）は、上の式（７）に従って、拡大縮小及び回転を行う行列（すなわちＡ）と、訓練情報から導出された確率的平均値に基づいて計算される（図５のブロック２３）。訓練情報の平均値（すなわち、ｍｔｒａｉｎ）は、上の式（３）に従って、あらかじめ計算されている。最後に、上の式（１）に従った線形変換がテストデータ（すなわち、ｘ）へ適用され、それにより、テストデータの確率的特性を訓練データの特定の集合についての確率的特性へより厳密にマッチングさせる。特に、テストデータには、拡大縮小及び回転を行う行列（すなわちＡ）が掛けられ（乗算され）、さらに、その結果に平行移動ベクトル（すなわち、ｂ）が加算される。
【００３２】
例示的な話者認証システム
本発明の例示的実施例に従って、上述の確率的マッチング変換手続は、一般的な成句のパスワードを利用する、従来型のテキスト主体の話者認証システムへも応用されうる。図６は、そのような成句をベースとした話者認証システムを示している。これは、本発明の例示的実施例に従って、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを実行する方法を用いている。
【００３３】
図６の例示的システムは、Ｓ．Ｐａｒｔｈａｓａｒａｔｈｙらによる、”Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐｈｒａｓｅ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｕｂ−Ｗｏｒｄ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ−Ｒａｔｉｏ  Ｓｃｏｒｉｎｇ，”Ｐｒｏｃ．ＩＣＳＰＬ−９６，Ｏｃｔｏｂｅｒ  １９９６で記述されたシステムに基づいている。しかしながら、本発明の例示的実施例に従った確率的マッチングは、例えば、”Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐｈｒａｓｅ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｕｂ−Ｗｏｒｄ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ−Ｒａｔｉｏ  Ｓｃｏｒｉｎｇ，”  で記述されたシステムと比べると、図６の例示的システムにおけるフロントエンド（前置）処理に含まれている。これは、システムの改良されたロバストネス（頑強性）及び性能を提供するためである。
【００３４】
特に、図６の例示的システムは以下のように動作する。話者が身元（ＩＤ）を主張し、話者情報プロセッサー３３へ当該身元（ＩＤ）の主張を送信した後には、システムは話者により発音されたテスト入力成句を受け容れる。主張された身元（ＩＤ）に基づいて、話者情報プロセッサー３３は、付随する訓練情報を訓練情報データベース３５から取り出す。本発明の例示的実施例によると、取り出された訓練情報は、目標とする話者のＨＭＭ、保存されている単音の記録（以下、参照）、さらにあらかじめ計算された共分散行列Ｒｔｒａｉｎ及び値ｍｔｒａｉｎを含む。
【００３５】
次いで、ケプストラム係数生成器３０がテスト発音からケプストラム係数を生成する。システムとしては、同一の成句は付随する訓練セッションにおいて獲得されているものと予期していることから、話者独立（ＳＩ）単音認識器３１が、入力発音を単音の系列へと分割（セグメント化）する。これは、登録セッションから保存された（さらに、話者情報プロセッサー３３によってＳＩ単音認識器３１へと送り込まれている）記録を利用する強制復号化によって行われる。
【００３６】
ここで、特定話者（ＳＤ）モデルは、単一のセッションからの相対的に小さい量のデータに基づいて訓練されてきていることから、これらのモデルについては単音分割化（セグメント化）の目的には用いられない方が望ましいといえることに留意されたい。信頼性の高い、安定した単音分割化（セグメント化）を提供するために、代わりに、ＳＩ単音モデル（ＨＭＭ）が、ＳＩ単音認識器３１により有効に用いられる。
【００３７】
一方、本発明の例示的実施例に従って、テストを行っている話者からの発音のケプストラム係数（ケプストラム係数生成器３０により生成された）は、確率的マッチングプロセッサー３４によって、確率的により厳密に訓練データの分布にマッチングする変換済みケプストラムが生成される。とりわけ、確率的マッチングプロセッサー３４は、式（４）、式（６）、式（７）及び式（１）を順番に計算して、例示的には図５の手続を実施するものである。
【００３８】
最終的には、変換済みケプストラム係数（確率的マッチングプロセッサー３４からの）、復号された単音系列及び付随する単音の境界（ＳＩ単音認識器３１からの）、識別された目標（ＳＤ）のＨＭＭ（話者情報プロセッサー３３からの）は、話者認証器３２へと送られる。話者認証器３２は、目標のモデル及びバックグラウンドのモデルに関する対数尤度のスコアを基に、既存の対数尤度比のスコアを計算する。これにより、話者の主張した身元（ＩＤ）の真偽に関する判断が可能となる。
【００３９】
特に、話者認証器３２は、以下の式（８）の計算を行う。
0003630216.tif 000006
ここでΟとは、成句全体にわたっての観測系列であり、Λｔ及びΛｂはそれぞれ目標のモデル及びバックグラウンドのモデルのことである。バックグラウンドのモデルは単音についてのＨＭＭの集合であり、一方、目標のモデルは成句全体についての複数の状態を伴った単一のモデルである。当該技術分野の当業者にはよく知られているように、典型的な場合、このような構成がもっよも良好な結果が得られるのである（例えば、上述した、Ｓ．Ｐａｒｔｈａｓａｒａｔｈｙらによる、”Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐｈｒａｓｅ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｕｂ−Ｗｏｒｄ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ−Ｒａｔｉｏ  Ｓｃｏｒｉｎｇ，”を参照。）。
【００４０】
とりわけ、以下の式（９）のように表される場合がある。
Ｌ（Ο，Λｔ）＝１／Ｎｆ・Ｐ（Ο｜Λｔ）            （９）
ここでＰ（Ο｜Λｔ）とは、ビタビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）復号化（当該技術分野の当業者にはなじみのある）を用いて、ＨＭＭであるΛｔにより評価された成句の対数尤度のことである。さらにＮｆは当該成句における無音でないフレームの全体数である。さらに以下の式（１０）（数５）の式のように表される場合がある。
【数５】
0003630216.tif 000007
ここでＰ（Ο｜Λｂ）とは、ｉ番目の単音の対数尤度であり、Οｉとは、ｉ番目の単音についての分割された（セグメント化された）観測系列であり、Λｂｉとはｉ番目の単音についてのＨＭＭのことであり、Ｎｐとは、復号された無音でない単音の全体数であり、Ｎｆとは、当該成句における無音でないフレームの全体数である。
【００４１】
拒絶するのか受け容れるのかについての最終的な判断は、式（８）のＬＲのスコアをしきい値と比較することでなされる。加えて、テスト発音として、著しく異なる（識別された話者の訓練発音における成句と比べて）成句が提示されている場合には、当該成句はＳＩ単音認識器３１によりアプリオリに（すなわち、テスト発音を拒絶するのか受け容れるのかに際して、話者識別器３２を用いることなしに）拒絶され得るのである。
【００４２】
付加的な詳細事項
ここで記述された本発明の例示的実施例において利用された特徴ベクトルとは、既存のものであり、例えば、１２個のケプストラム係数及び１２個のデルタケプストラム係数から構成されうる。ケプストラムは、例えば、３０ミリ秒（ミリセカンド）のウインドウについての１０次の線形予測係数（ＬＰＣ）分析から導出されうる。特徴ベクトルは、例えば１０ミリ秒（ミリセカンド）の間隔毎に更新されうる。
【００４３】
長距離電話ネットワークを介して記録された、固定した成句の発音から構成される実験データベースは、男性５１人女性４９人計１００人の話者について作り出された。すべての話者に共通な固定した成句とは、平均で２秒の長さである、”Ｉ  ｐｌｅｄｇｅ  ａｌｌｅｇｉａｎｃｅ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｆｌａｇ．”（「私は国旗への忠誠を誓います。」）というものであった。一つのセッションで記録された各話者の５つの発音は、ＳＤＨＭＭを訓練し、線形変換のためのＲｔｒａｉｎ及びｍｔｒａｉｎを得るのに用いられた。
【００４４】
テストについては、異なる度毎に異なる電話通信路を用いて、異なるセッションにおいて真の話者から記録された５０の発音及び、異なるセッションで同性の５０人の偽者から記録された２００の発音が用いられた。モデルを適合させる目的のため（すなわち、その後の、認証された、真の話者の発音に基づいてモデルを更新するため）、テストされた真の話者からの第二、第四、第六、第八のテスト発音は、次のテスト発音を認証するため、Ｒｔｒａｉｎ及びｍｔｒａｉｎに加えて付随したＨＭＭを更新するのに利用された。各成句についての目標のモデルは、既存のｌｅｆｔ−ｔｏ−ｒｉｇｈｔ型ＨＭＭであった。
【００４５】
状態数は、各成句における単音の全体数の１．５倍であって、各状態に付随した４つのガウス関数の構成成分が存在した。使用されたバックグラウンドのモデルは、異なる話者及びテキストからの電話による音声のデータベースを基に訓練された単音ＨＭＭをつなぎ合わせたものであった。各単音ＨＭＭは、各状態に付随して３２個のガウス関数の構成成分を伴う状態を３つ有していた。最後に、限られた量の訓練データから得られる分散の推定値は信頼性が低いことから、全体的な分散の推定値が、目標のモデルにおけるすべてのガウス関数の構成成分にとって共通の分散として利用されたことに注意されたい（例えば、上述した、
Ｓ．Ｐａｒｔｈａｓａｒａｔｈｙらによる、”Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐｈｒａｓｅ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｕｂ−Ｗｏｒｄ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ−Ｒａｔｉｏ  Ｓｃｏｒｉｎｇ，”を参照。）。
【００４６】
上述の実験結果は、次のようなものである。モデルの適合が存在していないときには、提示されたアルゴリズムは、確率的マッチングを何ら実行していない基準システムと比較して正誤率を５６％改善し、ケプストラム平均値減算を用いたシステムと比較して１４％改善した。モデルの適合が適用されると、改善の程度は、それぞれ５４％と８％へと低下した。このような場合において、改善の程度が低下したのは、異なる音響条件に合わせるため、ＳＤモデルが更新されているからである。
【００４７】
追加事項
説明の簡略化のため、本発明の例示的実施例は、個々の機能ブロックから構成されるものとして提示されている（「プロセッサー」と呼称される機能ブロックを含めて）。これらのブロックが提示する機能は、ソフトウエアを実行可能なハードウエアに限られずとも、それを含めた、共有あるいは専用のハードウエアのいずれかを用いることを通じて提供されうる。例えば、ここで提示されたプロセッサーの機能は、単一の共有プロセッサーや複数の個々のプロセッサーにより提供されうる。さらに、ここでの「プロセッサー」という語の利用は、専らソフトウエアを実行可能なハードウエアに限って呼称するものと解されるべきではない。例示的な実施例としては、ルーセントテクノロジーのＤＳＰ１６あるいはＤＳＰ３２Ｃといったデジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）、これまで論じられた動作を実行するソフトウエアを保存する読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ＤＳＰの結果を保存するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）から構成されうる。汎用目的のＤＳＰ回路と結びつけたカスタムＶＬＳＩ回路と同様に、超大規模集積回路（ＶＬＳＩ）のハードウエアによる実施例もまた提供されうるであろう。これらの実施例の任意のもの及びすべては、ここで用いられた「プロセッサー」なる語の意味の範囲内に含まれると考えられる。
【００４８】
【発明の効果】
本発明により、従来、話者認証システムについて、話者認証訓練とテスト環境の間における音響上の条件の違いに伴って生じていた、データの集合に関する確率的不適合を補償する方法が提供された。具体的には、先行技術のアプローチでは得られなかった、入力テスト音声データの集合についての訓練音声データの対応する集合との確率的マッチングを効率的に実行する方法及び装置が本発明により実現された。これにより、話者認識の性能が向上することが認められる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の例示的実施例に従った、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを幾何学的に表したものを示している。図１の場合、訓練データの集合についての幾何学的解釈を示している。
【図２】図２は、本発明の例示的実施例に従った、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを幾何学的に表したものを示している。図２の場合、訓練データの集合とテストデータの対応する集合についての幾何学的解釈を示している。
【図３】図３は、本発明の例示的実施例に従った、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを幾何学的に表したものを示している。図３の場合、訓練データ及び、本発明の例示的実施例に従って拡大縮小及び回転がなされた、テストデータの対応する集合についての幾何学的解釈を示している。
【図４】図４は、本発明の例示的実施例に従った、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを幾何学的に表したものを示している。図４の場合、訓練データの集合及び、訓練データの集合と一致するように、本発明の例示的実施例に従って拡大縮小、回転及び平行移動がなされた、テストデータの対応する集合についての幾何学的解釈を示している。
【図５】図５は、本発明の例示的実施例に従って、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを実行する方法を実施する流れ図を示している。
【図６】図６は、本発明の例示的実施例に従って、テストデータの訓練データへの確率的マッチングを実行する方法を用いている、成句ベースの話者認証システムを示している。
【符号の説明】
１１  点線（訓練データの外形）
１２  実線（テストデータの外形）
１３  実線（拡大縮小及び回転がなされたテストデータの外形）
１４  実線（訓練データ及び、拡大縮小、回転、平行移動がなされたテストデータの共通の外形）
２１  入力テストデータから共分散行列を生成する
２２  訓練情報の共分散行列と入力テストデータの共分散行列に基づいて拡大縮小及び回転を行う行列を計算する
２３  拡大縮小及び回転を行う行列、入力テストデータ、訓練情報の平均値から平行移動ベクトルを計算する
２４  線形変換を入力テストデータへと適用する（拡大縮小及び回転を行う行列を乗算して、平行移動ベクトルを加算する）
３０  ケプストラム係数生成器
３１  話者独立（ＳＩ）単音認識器
３２  話者認証器
３３  話者情報プロセッサー
３４  確率的マッチングプロセッサー
３５  訓練情報
【図１】
0003630216.tif 000008
【図２】
0003630216.tif 000009
【図３】
0003630216.tif 000010
【図４】
0003630216.tif 000011
【図５】
0003630216.tif 000012
【図６】
0003630216.tif 000013