(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された話者の音声データに基づいて、話者属性を認識する認識装置において、
予め定められたタイミングでサンプリングされた音声データから話者属性を分析する話者属性分析手段と、
前記話者属性分析手段による分析結果を話者属性の種別毎に生成される話者モデルに蓄積する話者モデル記憶手段と、
前記話者モデル記憶手段によって蓄積された前記話者属性の種別毎に生成された話者モデルの蓄積結果を比較して支持する話者モデルを決定する話者属性認識手段と、
を備え、
前記話者モデル記憶手段は、前記話者属性認識手段が支持する話者モデルに変更が発生した場合、それまで支持していた話者モデルの内容を初期状態に戻し、それ以外の話者モデルの内容は初期状態に戻さず前記話者属性分析手段による分析結果を蓄積し続けることを特徴とする話者属性認識装置。
【請求項２】
入力された音声データから発話内容を認識する音声認識部と、
その音声データの話者属性を判定する話者属性認識部と、
予め定められた時間に亘って継続する無音声状態の検出あるいは利用者による発話終了の指示に応じて音声データの区切りを判断するセグメンテーション部と、
前記発話内容および話者属性に対応した応答を出力する応答部と、
を備え、
前記話者属性認識部は、
音声データの一つの区切りの中で予め定められたサンプリングタイミング毎に話者属性を分析する話者属性分析手段と、
前記話者属性分析手段による分析結果を話者属性の種別毎に生成される話者モデルに蓄積する話者モデル記憶手段と、
前記セグメンテーション部の出力に応じて、前記話者モデル記憶手段によって蓄積された前記話者属性の種別毎に生成された話者モデルの蓄積結果を比較して支持するモデルを決定する話者属性認識手段とよりなり、
前記話者モデル記憶手段は、前記話者属性認識手段が支持する話者モデルに変更が発生した場合、それまで支持していた話者モデルの内容を初期状態に戻し、それ以外の話者モデルの内容は初期状態に戻さず前記話者属性分析手段による分析結果を蓄積し続け、
前記応答部は、前記話者属性認識部で判定された話者属性に応じた応答を出力することを特徴とする応答装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、百貨店の館内案内や道路網案内のような対話型の自動応答案内システムなどに用いられる話者属性認識装置に関し、さらに詳細には前記装置を使用して話者の属性に応じた応答を行う応答装置の改良に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
上記のような話者の属性認識機能を備えた応答装置の従来の一例として、特開昭６１−４６５２１号公報に開示されたものがある。
特開昭６１−４６５２１号公報に記載された装置は、音声認識部と音声応答部とよりなる会話型音声入出力装置であって、入力された音声データから音声を認識するとともに、その音声データに基づいて、その話者の属性も認識し、その属性に対応して、音声応答部の応答内容を修飾するものである。具体的には、百貨店の館内案内システムを例にとると、「洋服売場はどこですか。」という入力音声に対して、その音声データから、男性であるか、女性であるか、すなわち話者の属性を認識し、女性であれば、「婦人服売場は５階です。」とする一方、男性と認識した場合には、「紳士服売場は６階です。」と発声するなど、利用者が一番欲しいと思われる情報を先に応答するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
そして、この場合の話者の属性認識は、性別であれば入力された音声データの平均ピッチ周波数の高低によって、また出身地であれば入力された音声データから得られるイントネーションによって、認識を行うことが例示されている。しかしながら、日常の会話を振り返ってみると、男性であっても途中で声が裏返った場合に一時的に女性のような声に聞こえたり、関西出身の人が会話の途中で関東の人のようなイントネーションでしゃべった場合に関東の人がしゃべっているように聞こえたりすることは、往々にして起こっていることである。
【０００４】
従って、上述のような応答装置を実用化するに当たっては、話者の属性を正確に認識することが必要であり、男性であるにも関わらず、女性と認識してしまったり、あるいは、関西出身の人であるにも関わらず、関東出身と認識してしまうような誤認動作はサービス装置としての致命的な欠陥となる。
本発明の目的は、かかる誤認動作を極力低減するように改良した新しい話者属性認識装置を提供するものであり、さらには、そのような話者属性認識機能を備えた高性能の自動応答装置を提供しようとするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明者等は上記のような話者属性の認識率の向上について種々検討したところ、同一話者からの入力音声にも関わらず、その音声データから抽出される話者属性が常に１つの属性を示唆し続けるとは限らず、時間の経過とともに属性を示すファクターが変化するところに認識ミスの生ずる大きな要因があるとの知見を得た。
【０００６】
本発明は、かかる知見に基づいて、入力された音声データから得られる話者属性の分析結果、すなわち属性を示すファクターが時系列的に変化するものであっても、それを追跡サンプリングして音声入力メッセージの区切りの単位で蓄積することにより、本来の話者属性が顕在化してくるという考え方を骨子とするものである。話者の音声データから得られる属性の分析結果を話者モデルに蓄積し、話者モデルの蓄積結果を判断して話者属性を認識することにより、話者属性の分析結果が時系列的に変化する話者であっても、各サンプリング時点の分析結果に左右されない正確な認識が可能となり、つまり話者属性の認識の精度が向上する。
【０００７】
具体的には、話者属性の分析結果、すなわち属性を示すファクターを表す変数を用いて話者モデルを定義し、ある周期毎に得られる話者属性の分析結果を話者モデルに蓄積し、蓄積された話者モデルの変数の値を判断することにより、話者属性の認識を行う。
すなわち、本発明は、話者の音声データに基づいて、話者属性を認識する認識装置において、話者の音声データから話者属性を所定周期毎に分析し、その分析結果を話者属性の種別毎に生成される話者モデルに蓄積し、前記話者属性の種別毎に生成される話者モデルの蓄積結果を比較して支持するモデルを決定し、これに対応する話者属性を前記話者の本来の話者属性と認識するものであって、支持する話者モデルに変更が発生した場合、それまで支持していた話者モデルの内容を初期状態に戻し、それ以外の話者モデルの内容は初期状態に戻さず前記話者属性分析手段による分析結果を蓄積し続けることを特徴とするものである。
【０００８】
【発明の実施の形態】
本発明の実施例を、話者属性認識装置を使用した応答装置を例に説明する。
本発明の応答装置の構成を図１に示す。
応答装置10は、音声入力部30、音声分析部40、話者属性認識部20、発話内容認識部50、発話内容記憶部60、応答生成部70、応答出力部80からなり、話者の音声を入力するマイク1 および応答を出力するスピーカ2 、話者の存在を確認するセンサ3 が接続されている。図中、マイク1 およびスピーカ2 、センサ3 のインターフェースは割愛している。
【０００９】
音声入力部30は、センサ3 を通して話者が応答装置10の前に立ったことを確認すると、話者の音声をマイク1 を通して音声データとして応答装置10に入力し、音声分析部40に渡す。
音声分析部40は、音声入力部30より渡された音声データを分析して、音素データや周波数などの特徴量データを抽出し、話者属性認識部20および発話内容認識部50に渡す。ここでは、発話の区切りも判定する。発話の区切りは、無音声の状態が０．５〜１秒続くことにより判断する。
【００１０】
話者属性認識部20は、話者属性分析部21、話者属性記憶部22、話者一貫性保存部23、話者モデル記憶部24からなる。話者属性分析部21は音声分析部40から渡された特徴量データから話者属性を分析し、分析結果を話者属性記憶部22に記録する。話者一貫性保存部23は、話者属性記憶部22に記録された話者属性の分析結果を話者モデル記憶部24に蓄積し、蓄積結果から話者属性を認識することにより、話者属性の分析結果の変動を総合的に判断する。
【００１１】
発話内容認識部50は、音声分析部40から渡された特徴量データから発話内容を分析し、分析結果を発話内容記憶部60に記録する。
応答生成部70は、話者モデル記憶部24および発話内容記憶部60の内容から、適切な応答内容を生成する。応答出力部80は、応答生成部70で生成された応答内容をスピーカ2 を通して出力する。
【００１２】
音声入力部30および音声分析部40、発話内容認識部50、発話内容記憶部60、応答生成部70、応答出力部80については、一般的な応答装置と変わりないため、詳細説明は割愛し、以下、本発明の主要部である、話者属性分析部21および話者一貫性保存部23について、話者属性として性別を例に挙げて説明する。
性別の判別は、男性か女性かである。これにより、話者属性を表すファクター、すなわち変数は、男性である度合いと、女性である度合いの２種類から構成されることになる。同じく、話者モデル24も、その２種類の変数から構成されるものとする。
【００１３】
話者属性は、音声分析部40で分析された話者の音声の周波数から、図５の(a) に示す関数に基づいて、話者属性が男性である確率Ｍ（ｘ）22-1および女性である確率Ｆ（ｘ）22-2を算出して、話者属性分析結果として記録する。
話者属性分析結果の構成を図５(b) に示す。図５(a) の関数から求められた男性である確率Ｍ（ｘ）22-1および女性である確率Ｆ（ｘ）22-2を格納し、さらにＭ（ｘ）22-1およびＦ（ｘ）22-2の値を比較し、Ｍ（ｘ）22-1がＦ（ｘ）22-2より大きければ属性22-3は「男性」、Ｆ（ｘ）22-1がＭ（ｘ）22-2より大きければ属性22-3は「女性」と分析し、格納しておく。Ｍ（ｘ）22-1とＦ（ｘ）22-2が等しければ分析失敗として記録する。
【００１４】
次に、話者モデル24の構成を、図６に基づいて説明する。話者モデル24は話者属性の種別毎に生成される。本例では話者属性として性別を例に挙げているので、話者属性の種別は「男性」と「女性」の２種類になる。よって、男性を示す話者モデルと女性を示す話者モデルが生成され、それぞれ話者属性分析結果と同様に男性である度合いmail24-2と女性である度合いfemail24-3を示す２種類の変数から構成されている。
【００１５】
次に、応答装置10の処理全体の流れを、図２および図３のフローチャートに基づいて、説明する。
音声入力部30は、センサ3 の情報から、話者が応答装置10の前にいることを確認すると、（図２のステップ 102）、音声データを入力する（図２のステップ 105）。この際、話者が変わったかどうかを判断し（図２のステップ 103）、変わっていれば、話者モデル記憶部24をすべて初期状態にしておく（図２のステップ 104）。
【００１６】
音声分析部40は、入力された音声データを分析し、発話内容や話者属性の分析に必要となる特徴量データを抽出する（図２のステップ 106）。
抽出された特徴量データから、発話内容認識部50では発話内容の認識を行い（図２のステップ 107）、発話内容の認識が行えたら発話内容を発話内容記憶部60に記録する（図２のステップ 108,109）。認識が行えなかった場合は、認識失敗を記録し（図２のステップ 110) 、再度話者に発話内容を入力してもらうように指示するなどの処理を行う。
【００１７】
さらに、抽出された特徴量データから、話者属性分析部21では話者属性、ここでは性別の分析を行い（図２  ステップ 111）、話者属性の分析が行えたら分析結果を話者属性記憶部22に記録する（図２のステップ112,113）。話者一貫性保存部23の蓄積部では、話者属性記憶部22に記録された分析結果を話者モデル24に蓄積する（図２のステップ115）。
話者モデル24への蓄積は発話が切れるまで行い、発話の切れ目になったら（図２のステップ 116）、話者モデル24の蓄積結果から、話者属性の認識を行う（図３のステップ 117）。
【００１８】
応答生成部70は、発話内容記憶部60および話者モデル記憶部24に記憶された認識結果に基づいて、適切な応答内容を生成する（図３のステップ 118）。
応答出力部80は、応答生成部70で生成された応答内容をスピーカー2 を通して出力する（図３のステップ 119）。
話者一貫性保存部23の処理を、図４のフローチャートに基づいて説明する。
【００１９】
話者一貫性保存部23は、話者属性の分析結果を話者モデル24に蓄積する部分（図４のａ））と、話者モデル24の蓄積結果から話者属性の認識を行う部分（図４のｂ））からなる。
蓄積部（図４のａ））は、話者属性記録部22に格納された話者属性分析結果を取り出す（図４のステップ 201）。話者属性分析結果が示す属性が、現在支持しているモデル24-6の属性と同じかどうかを判断し（図４のステップ 202）、同じであれば、その話者モデル記憶部24に話者属性分析結果の内容を蓄積する（図４のステップ 203）。同じでなければ、話者属性分析結果と同じ属性を示す話者モデル24を探し（図４のステップ 204）、あればその話者モデル記憶部24に話者属性分析結果の内容を蓄積する（図４のステップ 206）。無ければ、話者モデル24を生成し（図４のステップ 205）、話者属性分析結果の内容を蓄積する（図４のステップ 206）。さらに、他の話者モデル24にも話者属性分析結果を蓄積するかどうかを判断し（図４のステップ 207）、必要があれば蓄積を行う（図４のステップ 208）。
【００２０】
認識部（図４のｂ））は、発話の区切りが検出されたら（図２のステップ 116）起動され、話者モデル24の蓄積結果を比較して、支持するモデル24-6を決定する（図４のステップ 301）。この際、支持する話者モデル24-6が変更された場合、それまでに支持していた話者モデル24の内容を初期状態に戻し（図４のステップ 302,303）、変更されるまでの蓄積の影響を受けないようにしておく。
【００２１】
話者属性分析部21および話者属性一貫性保存部23の具体的な動きを図７に基づいて説明する。
図７では、話者属性分析部21で分析された話者属性分析結果と、その分析結果を話者モデル24に蓄積した結果および話者一貫性判断の根拠となった値と最終的な話者属性の支持モデル24-6とを時系列に並べている。一般的には、音声データのサンプリングは、５〜１５ミリ秒毎に行なわれ、１つの会話当たりのサンプリング数は、数百から数千に及ぶが、ここでは説明を簡略化するため、話者の発話の区切りは３データ毎に発生したと仮定している。
【００２２】
話者属性の分析結果は、音声分析部40から出力される特徴量データ中の周波数から、図５の(a) に示す関数に基づいて、男性である確率Ｍ（ｘ）22-1および女性である確率Ｆ（ｘ）22-2を算出して求められる。図５の(a) は横軸に基本周波数pitch 、縦軸に確率ratio をとり、男性は、Ｍ（ｘ）という関数により、ある基本周波数帯において男性である可能性の高い確率が算出される。女性は、Ｆ（ｘ）という関数により、ある基本周波数帯において女性である可能性の高い確率が算出される。音声分析部40から出力された特徴量データ中の周波数の値から、図５の(a) に示した関数Ｍ（ｘ）および関数Ｆ（ｘ）の値が算出される。算出されたＭ（ｘ）22-1およびＦ（ｘ）22-2の値を比較し、Ｍ（ｘ）22-1の値が大きければ「男性」と分析し、Ｆ（ｘ）22-2の値が大きければ「女性」と分析する。Ｍ（ｘ）22-1とＦ（ｘ）22-2の値に差が無ければ「分析失敗」とする。
【００２３】
図７の一段目(SEQ欄が“１”）は、初期状態を示す。
図７の二段目(SEQ欄が“２”）では、話者属性分析部21において、図５の(a) に示す関数により、Ｍ（ｘ）22-1が“５０”、Ｆ（ｘ）22-2が“０”と算出され、Ｍ（ｘ）22-1がＦ（ｘ）22-2より大きいので、話者属性22-3は「男性」と分析されている。話者一貫性保存部23の蓄積部は、その話者属性分析結果から、男性の属性を示す話者モデルを検索する。当初は、話者モデル24はすべて初期状態であるため、話者モデル１に男性を示す話者モデルを生成し、話者属性分析結果の値を設定する。つまり、属性を示すgender24-1に「男性」を、男性である度合いを示すmail24-2にはＭ（ｘ）22-1の値“５０”を、女性である度合いを示すfemail24-3にはＦ（ｘ）22-2の値“０”を、設定する。
【００２４】
図７の三段目(SEQ欄が“３”）では、同じく話者属性分析部21において、Ｍ（ｘ）22-1が“２０”、Ｆ（ｘ）22-2が“１０”と算出され、Ｍ（ｘ）22-1がＦ（ｘ）22-2より大きいので、話者属性は「男性」と分析される。話者一貫性保存部23の蓄積部は、その話者属性分析結果から、男性の属性を示す話者モデルを検索する。男性を示す話者モデル１が生成されているので、それに対して話者属性分析結果の値を蓄積する。これにより、男性を示す話者モデル１は、mail24-2の値が“７０”、femail24-3の値が“１０”となる。
【００２５】
図７の四段目(SEQ欄が“４”）でも、同様に男性を示す話者モデル１に蓄積が行われ、男性を示す話者モデル１の蓄積結果は、mail24-2の値が“１００”、femail24-3の値が“３０”となる。ここで、発話の区切りが検出されているので、話者一貫性保存部23の認識部が起動される。認識部は、各話者モデル24の変数24-2,24-3,24-2',24-3' の差分24-4,24-5 をとり、その差分24-4,24-5 の大きい方が、支持されるべき話者属性とする。具体的には、男性を示す話者モデル１では、男性である度合いを示すmail24-2の値から女性である度合いを示すfemail24-3の値を引き、女性を示す話者モデル２では、女性である度合いを示すfemail24-3' の値から男性である度合いを示すmail24-2' の値を引いて、差分24-4,24-5 を求める。本例では、差分24-4,24-5 の値は、男性を示す話者モデル１が“７０”、女性を示す話者モデル２は初期状態のままなので、支持モデル24-6は「男性」となる。
【００２６】
同様に図７の五段目(SEQ欄が“５”）から七段目(SEQ欄が“７”）まで、同一話者による発話が再開されたら、話者属性の分析および話者モデルの蓄積が行われる。
ここで、図７の七段目(SEQ欄が“７”）では、話者が男性であるにも関わらず、途中で声がひっくり返るなどして、女性のような声になってしまった場合を示している。この場合、話者属性は、Ｍ（ｘ）22-1が“０”、Ｆ（ｘ）22-2が“１００”と算出され、Ｆ（ｘ）22-2がＭ（ｘ）22-1より大きいため、話者属性22-3は「女性」と分析される。従来の音声属性認識では、話者属性の認識がここで完全に「女性」に変わってしまう。しかし、本発明の話者一貫性保存部23では、話者が男性であることの認識が保たれる。以下にその処理を説明する。
【００２７】
話者一貫性保存部23の蓄積部では、話者属性22-3が「女性」との分析結果から、女性を示す話者モデルを検索する。この例では、女性を示す話者モデルはまだ生成されていないため、初期状態にある話者モデル２を女性を示す話者モデルとして生成する。つまり、属性を示すgender24-1' に「女性」を、男性である度合いを示すmail24-2' にはＭ（ｘ）22-1の値“０”を、女性である度合いを示すfemail24-3' にはＦ（ｘ）22-2の値“１００”を、設定する。男性を示す話者モデル１はそのままとする。
【００２８】
ここでは、合わせて発話の区切りが認識されているので、話者一貫性保存部23の認識部が起動される。各話者モデルの差分24-4,24-5 の値は、男性を示す話者モデル１が“１８０”、女性を示す話者モデル２が“１００”となる。話者属性22-3は「女性」と分析されたが、差分24-4,24-5 は男性を示す話者モデル１の値の方が大きいため、支持モデル24-6は「男性」のままとなり、最終的な話者属性は「男性」と認識される。つまり、話者属性の分析結果の時系列的な変化に左右されず、話者属性の一貫性が保持され、話者属性の精度が向上する。
【００２９】
同様に、図７の八段目(SEQ欄が“８”）でも、話者属性22-3を一時的に「女性」であると分析するが、話者モデル24への蓄積結果により、発話の区切りで話者モデルの蓄積結果から認識を行うと、図７の十段目(SEQ欄が“１０”）に示すように、話者属性が「男性」であるという認識が保持される。
請求項１の構成と本実施例の構成との対応を示す。
【００３０】
音声データから話者属性を所定の周期で分析する手段は、話者属性分析部21および話者属性記憶部22に相当し、分析結果を話者モデルに蓄積する手段および話者モデルの蓄積結果から話者属性を認識する手段は、話者一貫性保存部23および話者モデル記憶部24に相当する。
次に、請求項２の構成と本実施例の構成との対応を示す。
【００３１】
入力された音声データから発話内容を認識する音声認識部は、発話内容認識部50および発話内容記憶部60に相当し、音声データから話者属性を判定する話者属性認識部は話者属性認識部20に相当し、音声データの区切りを判断するセグメンテーション部は音声分析部40の一機能として実現され、発話内容および話者属性に対応した応答を出力する応答部は応答生成部70および応答出力部80に相当し、音声データの一つの区切りの中で所定の周期毎に話者属性を分析する手段は、話者属性分析部21および話者属性記憶部22に相当し、分析結果を話者モデルに蓄積する手段およびセグメンテーション部の出力に応じて蓄積された分析結果から話者属性を判定する手段は、話者一貫性保存部23および話者モデル記憶部24に相当する。
＜その他の実施例＞
話者属性は、性別の他に、年齢や方言（現在地あるいは出身地とか）、話し方（急いでいるとか、落ちついているとか）など、音声データの分析結果によって判断可能な属性、および、利用者によって直接入力されるあるいは検知手段により得られる情報（体重、身長）などがあり、これらを複数組み合わせることも可能である。この場合、話者モデルは、属性の種別に応じた変数で構成される。たとえば、年齢であれば、０〜９才、１０〜１９才・・・、方言であれば、北海道、東北、・・・など、１つの属性に複数の種別が存在する。これらの種別が話者属性分析および話者モデルを構成する変数となる。この際、話者属性認識部20は、図８のように属性毎に複数用意されてもよいし、１つですべての属性を判断するようにしてもよい。
【００３２】
話者モデルは、本例では、対象とする属性で考えられる種別を表す変数のすべてから構成されるとしているが、ある属性の１つの種別を表す話者モデルは、その１つの種別を表す変数のみで成り立っていてもよい。
さらに、話者モデルは、変数のみから成り立つのではなく、その変数をどのように加工するか、あるいは、加工した結果をどの様に判断するかなどの、手続きも含めて構成されていても良い。
【００３３】
本実施例では、話者モデルへの分析結果の蓄積と、話者属性の一貫性の判断とを、発話の区切りで行うようにしているが、蓄積回数が一定数に達するまで蓄積を行ってから蓄積結果を判断して話者属性を認識する、あるいは、音声データのサンプリングの度に蓄積と蓄積結果の判断を行って話者属性の認識を行うようにしてもよい。
【００３４】
また、本応答装置は、音声による応答出力を例に挙げているが、応答内容は表示手段により表示されるものでもよいし、印刷手段により出力されるものでもよい。
話者の音声データのサンプリングのタイミング例として５〜１５ミリ秒を挙げているが、この間隔は音声認識装置の仕様により異なるため、装置の特性に応じた適切な間隔で行われてよい。
【００３５】
また、本応答装置は、すべての機能が１つの装置で実現されている例を挙げているが、図９に示すように、クライアントサーバシステムなどで、利用者側の端末装置には、音声入力部30および応答出力部80のみを設け、音声分析部30や話者属性認識部20、発話内容認識部50、応答生成部70などは、サーバなどの管理側端末装置に設けるなど、処理が分散して実現されていてもよい。
【００３６】
本例では、話者属性分析結果に基づいて、話者モデルの変数を操作する際に、話者属性分析結果の属性と一致する話者モデルのみに、その分析結果を蓄積するようにしているが、その話者属性分析結果の内容により、影響する話者モデルを複数選択して、分析結果を蓄積するようにしてもよい（図４のステップ 207-208）。この場合、選択されたすべての話者モデルに対して、同じように分析結果を蓄積するだけでなく、分析結果に応じて、分析結果の蓄積の配分を変えてもよい。
【００３７】
本実施例では、応答装置の前に話者が存在するかどうかの検知をセンサで行っているが、会話の開始／終了を指示するボタンを利用者とのインターフェース機器に設け、利用者が直接指示するようにしてもよい。ここで、利用者とのインターフェース機器は、ディスプレイなどの表示手段や、キーボートやタッチパネルなどの入力手段など、利用者が応答装置に対して直接指示できるものであればよい。
【００３８】
また、応答装置においては、発話の区切りを無音声状態がどのくらい続くかによって判断しているが、無音声の状態がどの程度続いたら発話の区切りとするかは、応答装置に求められる時間に変更してもよいし、発話の終わりを利用者が指定するようにしてもよい。
【００３９】
【発明の効果】
以上、説明した通り、ある時点の分析結果だけで判断すると、同一話者から抽出される属性を示すファクターが時系列的に変化するのに応じて、話者属性の認識が左右され、本来の話者属性が適切に認識されないことがあったが、本発明では、入力された音声データから得られる話者属性の分析結果が時系列に変化するものであっても、その分析結果を蓄積することにより、本来の話者属性が顕在化してくるという考え方に基づき、予め定められたサンプリングタイミング毎に分析された話者属性の分析結果を蓄積し、その蓄積結果から話者属性を認識することにより、適切な話者属性が認識され、話者属性の認識の精度を向上することが可能となる。また、支持する話者モデルに変更が発生した場合、それまで支持していた話者モデルの内容を初期状態に戻し、それ以外の話者モデルの内容は初期状態に戻さず話者属性分析手段による分析結果を蓄積し続けることにより、それまで支持していた話者モデルの蓄積の影響を受けないようにすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】応答装置の構成を示す図
【図２】話者属性認識部の処理を示すフローチャート（その１）
【図３】話者属性認識部の処理を示すフローチャート（その２）
【図４】話者一貫性保存部の処理を示すフローチャート
【図５】話者属性分析の関数の例および話者属性分析結果の構成を示す図
【図６】話者モデルの構成を示す図
【図７】話者属性分析結果および話者モデル、支持モデルの推移を示す図
【図８】その他の実施例における応答装置の構成を示す図（その１）
【図９】その他の実施例における応答装置の構成を示す図（その２）
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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