(57)【要約】  話者認証は、テスト発話および格納されたトレーニング発話の類似性スコアを判定することによって実行される。類似性スコアの計算は、関数のグループの合計を判定することを含み、ここで、各関数は、混合成分の事後確率と、適合平均と背景平均との間の差との積を含む。適合平均は、背景平均およびテスト発話に基づいて形成される。認証のために話者によって提供される音声内容は、テキスト独立（すなわち、話者が話したいと思う任意の内容）またはテキスト依存（すなわち、トレーニングに使用される特定の句）とすることができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号（７００）を受け取ること（６００）と、
前記音声信号（７００）に基づいて複数の混合成分のそれぞれの背景平均を含む背景モデル（４１２）を適合させることによって、前記複数の混合成分のそれぞれの適合平均（７１４）を形成すること（６０４）と、
前記複数の混合成分について判定された関数の合計を判定することによって類似性スコア（１０１２）を判定すること（９０６）であって、各関数は、前記音声信号に基づく混合成分の事後確率と、適合平均（７１４）と背景平均（４１２）との間の差との積を含む、判定すること（９０６）と
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
ユーザからのトレーニング音声信号（４２０）に基づいて前記背景モデルを適合させること（３１２）によって、前記複数の混合成分のそれぞれのトレーニング平均を形成すること（３１２）をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記各関数は、前記トレーニング音声信号に基づく混合成分の事後確率と、トレーニング平均と背景平均との間の差との積をさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
公称ユーザ識別（１０００）を受け取ること（９００）と、
前記公称ユーザ識別に基づいて前記関数内で使用されるトレーニング平均（１００２）を選択すること（９０２）と、
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
話者プール（４００）内の複数の話者のそれぞれの話者プール平均（４１８）を形成すること（３０６）をさらに含み、話者の前記話者プール平均は、前記話者からの音声に基づいて前記背景モデルを適合させることによって形成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記各関数は、対応するしきい値をさらに含み、各しきい値（７２２）は、前記話者プール内の前記話者のサブセットの話者プール平均（７２０）に基づくことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記話者プール平均（４１８）および前記適合平均（７１４）から判定された類似性スコアに基づいて前記話者プールから話者の前記サブセットを選択すること（８００）をさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ユーザからのトレーニング音声信号（４２０）に基づいて前記背景モデルを適合させることによって前記複数の混合成分のそれぞれのトレーニング平均（４２６）を形成すること（３１２）と、
前記話者プール内の前記話者の第２サブセットの話者プール平均に基づいて公称ユーザしきい値（４３６）を判定すること（３１４）であって、前記第２サブセットは、前記話者プール平均および前記トレーニング平均から判定された類似性スコアに基づいて前記話者プールから選択される（５０２）、判定すること（３１４）と
をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記各関数は、第２しきい値をさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
テスト発話（７１４）とトレーニング発話（４１８）のセットのそれぞれとの間の類似性スコアを判定すること（９０６）と、
トレーニング発話の前記セットのサブセット（７２０）を選択するために前記類似性スコアを使用すること（８００）と、
しきい値（７２４）を定義するためにトレーニング発話の前記サブセット（７２０）を使用すること（８０２）と、
前記テスト発話と格納されたユーザ発話との間の認証類似性スコアを判定するために前記しきい値を使用すること（９０６）と
を含むステップを実行するコンピュータ実行可能命令を有することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記類似性スコアを判定すること（９０６）は、適合平均を形成するために前記テスト発話に基づいて背景モデルを適合させること（６０４）と、前記類似性スコアで前記適合平均を使用すること（９０６）とを含むことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記適合平均を使用すること（９０６）は、前記適合平均と前記背景モデルの背景平均との間の差を判定することと、前記類似性スコアを判定するために前記差を使用することとを含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記類似性スコアを判定することは、前記テスト発話に基づいて混合成分の確率を判定すること（６０２）と、前記類似性スコアを判定するために、前記混合成分の前記確率と、前記適合平均と前記背景平均との間の差との積を使用することとをさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記認証類似性スコアを判定するために前記しきい値を使用することは、
前記テスト発話とトレーニング発話の前記セットのそれぞれとの間の新しい類似性スコアを判定するために前記しきい値を使用すること（８０４、８００）と、
トレーニング発話の前記セットの第２サブセットを選択するために前記新しい類似性スコアを使用すること（８００）と、
第２しきい値を定義するためにトレーニング発話の前記第２サブセットを使用すること（８０２）と、
前記テスト発話と格納されたユーザ発話との間の認証類似性スコアを判定するために前記しきい値および前記第２しきい値を使用すること（９０６）と
を含むことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記格納されたユーザ発話とトレーニング発話の前記セットのそれぞれとの間の類似性スコアを判定すること（５０２）と、
トレーニング発話の前記セットのユーザ固有サブセットを選択するために前記類似性スコアを使用すること（５０２）と、
ユーザ固有しきい値を定義するためにトレーニング発話の前記ユーザ固有サブセットを使用すること（５０４）と、
前記テスト発話と前記格納されたユーザ発話との間で前記認証類似性スコアを判定するために前記ユーザ固有しきい値を使用すること（９０６）と
をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
ユーザ固有しきい値を定義するためにトレーニング発話の前記ユーザ固有サブセットを使用することは、トレーニング発話の前記サブセット内のトレーニング発話ごとにバックグラウンドモデルから適合された手段（４１８）を使用することを含むことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
複数の話者からのテキスト独立音声（１２００）を使用して混合正規分布モデル（１２１２）をトレーニングすること（１１００）と、
ユーザからトレーニング発話（１２１６）を受け取ること（１１０２）と、
前記ユーザの隠れマルコフモデル状態確率パラメータ（１４０４）を形成するために、前記トレーニング発話に基づいて前記混合正規分布モデルを適合させること（１１０３）と、
隠れマルコフモデル遷移確率パラメータ（１４０６）をセットすること（１１０６）と、
テスト発話（１４０８）が前記ユーザによって作られたかどうかを判定する（１３１２）ために、前記隠れマルコフモデル状態確率パラメータ（１４０４）および前記隠れマルコフモデル遷移確率パラメータ（１４０６）を使用することと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
前記隠れマルコフモデル遷移確率パラメータをセットすることは、
初期隠れマルコフモデル遷移確率パラメータ（１２３２）をセットすること（１１０６）と、
前記テスト発話を隠れマルコフモデル状態のデコードされたシーケンス（１２３０）にデコードするために、前記隠れマルコフモデル状態確率パラメータおよび前記初期隠れマルコフモデル遷移確率パラメータを使用すること（１１０８）と、
隠れマルコフモデル状態の前記デコードされたシーケンスに基づいて前記隠れマルコフモデル遷移確率パラメータ（１２３２）を更新すること（１１０６）と
を含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ベースライン隠れマルコフモデル状態確率パラメータ（１２１３）を形成するために前記混合正規分布モデルを使用すること（１１０１）をさらに含み、前記テスト発話が前記ユーザによって作られたかどうかを判定することは、前記テスト発話が前記ユーザによって作られたかどうかを判定するために前記ベースライン隠れマルコフモデル状態確率パラメータ（１２１３）を使用することをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記テスト発話が前記ユーザによって作られたかどうかを判定することは、
ユーザ確率（１４２４）を判定するために前記隠れマルコフモデル状態確率パラメータ（１４０４）および前記隠れマルコフモデル遷移確率パラメータ（１４０６）を使用して前記テスト発話をデコードすること（１３０８）と、
ベースライン確率（１４２２）を判定するために前記ベースライン隠れマルコフモデル状態確率パラメータ（１２１３）および前記隠れマルコフモデル遷移確率パラメータ（１４０６）を使用して前記テスト発話をデコードすること（１３０６）と、
スコアを生成するために前記ユーザ確率および前記ベースライン確率を使用すること（１３１０）と
を含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、話者認証に関する。
【背景技術】
【０００２】
話者認証は、音声信号に基づいて話者の主張されたアイデンティティを検証するプロセスである。認証は、通常、システムを使用する人ごとにトレーニングされた音声モデルを使用して実行される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
一般に、２タイプの話者認証すなわち、テキスト独立およびテキスト依存がある。テキスト独立話者認証では、話者は、その話者が提供したいと思う任意の音声内容を提供する。テキスト依存話者認証では、話者は、モデルトレーニング中および認証システムの使用中に、特定の句を読み上げる。同一の句を繰り返すことによって、音声単位およびこれらの音声単位の間の遷移の強いモデルを、テキスト依存話者認証システムのために構築することができる。これは、テキスト独立話者認証システムにはあてはまらない。というのは、多数の音声単位および音声単位間の多数の遷移が、トレーニング中に観察されるのではなく、したがって、モデル内でよく表現はされないからである。
【０００４】
上の議論は、単に一般的な背景情報として提供され、請求される主題の範囲を決定する際の助けとして使用されることを意図されたものではない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
話者認証は、テスト発話および格納されたトレーニング発話の類似性スコアを判定することによって実行される。類似性スコアの計算は、関数のグループの合計を判定することを含み、ここで、各関数は、混合成分（ｍｉｘｔｕｒｅ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）の事後確率と、適合平均（ａｄａｐｔｅｄ  ｍｅａｎ）と背景平均（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ｍｅａｎ）との間の差との積を含む。適合平均は、背景平均およびテスト発話に基づいて形成される。
【０００６】
この「課題を解決するための手段」は、下の「発明を実施するための最良の形態」でさらに説明する概念の選択物を単純化された形で導入するために提供される。この「課題を解決するための手段」は、請求される主題の主要な特徴または本質的特徴を識別することを意図されたものではなく、請求される主題の範囲を決定する際の助けとして使用されることを意図されたものでもない。請求される主題は、この背景に記載された不利益のいずれかまたはすべてを解決する実施態様に限定されない。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１に、諸実施形態を実施できる適切なコンピューティングシステム環境１００の例を示す。コンピューティングシステム環境１００は、適切なコンピューティング環境の１つの例に過ぎず、請求される主題の使用または機能性の範囲に関する限定を提案することを意図されたものではない。コンピューティング環境１００を、例示的なオペレーティング環境１００に示されたコンポーネントのいずれかまたはその組合せに関する依存性または要件を有するものと解釈してもならない。
【０００８】
諸実施形態は、多数の他の汎用のまたは特殊目的のコンピューティングシステム環境またはコンピューティングシステム構成と共に動作する。様々な実施形態と共に使用するのに適する可能性がある周知のコンピューティングシステム、コンピューティング環境、および／またはコンピューティング構成の例は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドデバイスまたはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラマブル家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、テレフォニシステム、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境、および類似物を含むがこれらに限定はされない。
【０００９】
諸実施形態を、コンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の全般的文脈で説明することができる。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか特定の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。一部の実施形態は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境で実践されるように設計される。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールが、メモリストレージデバイスを含む、ローカルコンピュータ記憶媒体とリモートコンピュータ記憶媒体との両方に配置される。
【００１０】
図１を参照すると、いくつかの実施形態を実施する例示的なシステムは、コンピュータ１１０の形の汎用コンピューティングデバイスを含む。コンピュータ１１０のコンポーネントは、処理ユニット１２０と、システムメモリ１３０と、システムメモリを含む様々なシステムコンポーネントを処理ユニット１２０に結合するシステムバス１２１とを含むが、これらに限定はされない。システムバス１２１は、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、および様々なバスアーキテクチャのいずれかを使用するローカルバスを含む複数のタイプのバス構造のいずれかとすることができる。限定ではなく例として、上記アーキテクチャは、Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＶＥＳＡ）ローカルバス、およびメザニンバスとも称するＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）バスを含む。
【００１１】
コンピュータ１１０は、通常は、様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ１１０によってアクセスすることができるすべての使用可能な媒体とすることができ、揮発性媒体および不揮発性媒体と、取り外し可能媒体および取り外し不能媒体との両方を含む。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体に、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含めることができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶する任意の方法またはテクノロジで実施される、揮発性および不揮発性の両方の、取り外し可能媒体および取り外し不能媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他のメモリテクノロジ、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または他の光学ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、または他の磁気ストレージデバイス、あるいは所望の情報を格納するのに使用することができ、コンピュータ１１０によってアクセスすることができるすべての他の媒体を含むが、これに限定はされない。通信媒体は、通常、搬送波または他のトランスポート機構などの変調されたデータ信号内でコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータを実施し、通信媒体は、すべての情報配信媒体を含む。用語「変調されたデータ信号」は、信号内で情報をエンコードする形でその特性の１つまたは複数を設定または変更された信号を意味する。限定ではなく例として、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体と、音響、ＲＦ、赤外線、および他の無線媒体などの無線媒体を含む。上記のいずれかの組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれなければならない。
【００１２】
システムメモリ１３０は、読取専用メモリ（ＲＯＭ）１３１およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３２などの揮発性および／または不揮発性のメモリの形のコンピュータ記憶媒体を含む。起動中などにコンピュータ１１０内の要素の間での情報の転送を助ける基本ルーチンを含む基本入出力システム１３３（ＢＩＯＳ）が、通常はＲＯＭ１３１に格納される。ＲＡＭ  １３２は、通常は、即座にアクセス可能であるおよび／または処理ユニット１２０によって現在操作されているデータおよび／またはプログラムモジュールを含む。限定ではなく例として、図１に、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６、およびプログラムデータ１３７を示す。
【００１３】
コンピュータ１１０には、他の取り外し可能／取り外し不能の揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体を含めることもできる。例としてのみ、図１に、取り外し不能不揮発性磁気媒体から読み取るかこれに書き込むハードディスクドライブ１４１、取り外し可能不揮発性磁気ディスク１５２から読み取るかこれに書き込む磁気ディスクドライブ１５１、およびＣＤ  ＲＯＭまたは他の光学媒体などの取り外し可能不揮発性光ディスク１５６から読み取るかこれに書き込む光学ディスクドライブ１５５を示す。この例示的オペレーティング環境で使用することができる他の取り外し可能／取り外し不能の揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体は、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、デジタル多用途ディスク、デジタルビデオテープ、ソリッドステートＲＡＭ、ソリッドステートＲＯＭ、および類似物を含むが、これらに限定はされない。ハードディスクドライブ１４１は、通常は、インターフェース１４０などの取り外し不能メモリインターフェースを介してシステムバス１２１に接続され、磁気ディスクドライブ１５１および光学ディスクドライブ１５５は、通常は、インターフェース１５０などの取り外し可能メモリインターフェースによってシステムバス１２１に接続される。
【００１４】
上で述べ、図１に図示したドライブおよびそれに関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ１１０のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータのストレージを提供する。図１では、例えば、ハードディスクドライブ１４１が、オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６、およびプログラムデータ１４７を格納するものとして図示されている。これらのコンポーネントを、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６、およびプログラムデータ１３７と同一または異なるいずれかとすることができることに留意されたい。オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６、およびプログラムデータ１４７は、最低限でもこれらが異なるコピーであることを示すために、本明細書では異なる符号を与えられている。
【００１５】
ユーザは、キーボード１６２、マイクロホン１６３、およびマウス、トラックボール、またはタッチパッドなどのポインティングデバイス１６１などの入力デバイスを介してコンピュータ１１０にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）には、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信用パラボラアンテナ、スキャナ、または類似物を含めることができる。上記および他の入力デバイスは、しばしば、システムバスに結合されたユーザ入力インターフェース１６０を介して処理ユニット１２０に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、またはｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｅｒｉａｌ  ｂｕｓ（ＵＳＢ）などの、他のインターフェースおよびバス構造によって接続され得る。モニタ１９１または他のタイプのディスプレイデバイスも、ビデオインターフェース１９０などのインターフェースを介してシステムバス１２１に接続される。モニタに加えて、コンピュータには、スピーカ１９７およびプリンタ１９６など、出力周辺インターフェース１９５を介して接続することができる他の周辺出力デバイスをも含めることができる。
【００１６】
コンピュータ１１０は、リモートコンピュータ１８０などの１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境で操作される。リモートコンピュータ１８０は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードとすることができ、通常は、コンピュータ１１０に関して上で説明した要素の多数またはすべてを含む。図１に示された論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１７１および広域ネットワーク（ＷＡＮ）１７３を含むが、他のネットワークを含めることもできる。上記ネットワーキング環境は、オフィス、会社全体のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットでありふれたものである。
【００１７】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合に、コンピュータ１１０は、ネットワークインターフェースまたはネットワークアダプタ１７０を介してＬＡＮ  １７１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合に、コンピュータ１１０は、通常は、インターネットなどのＷＡＮ  １７３を介する通信を確立する、モデム１７２または他の手段を含む。モデム１７２は、内蔵または外付けとすることができるが、ユーザ入力インターフェース１６０または他の適当な機構を介してシステムバス１２１に接続することができる。ネットワーク化された環境では、コンピュータ１１０に関して示されたプログラムモジュールまたはその諸部分を、リモートメモリストレージデバイスに格納することができる。限定ではなく例として、図１に、リモートコンピュータ１８０に常駐するものとしてリモートアプリケーションプログラム１８５を示す。図示のネットワーク接続が、例示的であり、コンピュータの間の通信リンクを確立する他の手段を使用することができることを諒解されたい。
【００１８】
図２は、例示的コンピュータ環境である、モバイルデバイス２００のブロック図である。モバイルデバイス２００は、マイクロプロセッサ２０２、メモリ２０４、入出力（Ｉ／Ｏ）コンポーネント２０６、およびリモートコンピュータまたは他のモバイルデバイスと通信する通信インターフェース２０８を含む。一実施形態で、前述のコンポーネントは、適切なバス２１０を介して互いに通信するために結合される。
【００１９】
メモリ２０４は、バッテリバックアップモジュール（図示せず）を伴うランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの不揮発性電子メモリとして実施され、メモリ２０４に格納された情報は、モバイルデバイス２００の全体的な電力がシャットダウンされた時に、失われないようになっている。メモリ２０４の一部は、好ましくは、プログラム実行用のアドレス可能メモリとして割り振られ、メモリ２０４の別の部分は、好ましくは、ディスクドライブ上のストレージをシミュレートするためなど、ストレージ用に使用される。
【００２０】
メモリ２０４は、オペレーティングシステム２１２、アプリケーションプログラム２１４、ならびにオブジェクトストア２１６を含む。動作中に、オペレーティングシステム２１２は、好ましくは、マイクロプロセッサ２０２によってメモリ２０４から実行される。オペレーティングシステム２１２は、１つの好ましい実施形態で、本件特許出願人が市販するＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）ＣＥブランドのオペレーティングシステムである。オペレーティングシステム２１２は、好ましくは、モバイルデバイス用に設計され、公開されたアプリケーションプログラミングインターフェースおよびメソッドのセットを介してアプリケーションプログラム２１４が利用できるデータベース機能を実施する。オブジェクトストア２１６内のオブジェクトは、公開されたアプリケーションプログラミングインターフェースおよびメソッドへの呼び出しに少なくとも部分的に応答して、アプリケーション２１４およびオペレーティングシステム２１２によって維持される。
【００２１】
通信インターフェース２０８は、モバイルデバイス２００が情報を送信し、受信することを可能にする多数のデバイスおよびテクノロジを表す。デバイスは、２〜３例を挙げると、有線モデム、無線モデム、衛星受信器、および放送チューナを含む。モバイルデバイス２００を、データを交換するためにコンピュータに直接に接続することもできる。その場合に、通信インターフェース２０８は、赤外線トランシーバ、シリアル通信接続、またはパラレル通信接続とすることができ、これらのすべてが、ストリーミング情報を送信することができる。
【００２２】
入出力コンポーネント２０６は、接触感知スクリーン、ボタン、ローラー、およびマイクロホンなどの様々な入力デバイスならびにオーディオジェネレータ、振動デバイス、およびディスプレイを含む様々な出力デバイスを含む。上にリストしたデバイスは、例証としてのものであり、すべてがモバイルデバイス２００に存在する必要はない。さらに、他の入出力デバイスをモバイルデバイス２００に接続することができ、あるいはモバイルデバイス２００と共に見出すことができる。
【００２３】
（テキスト独立話者検証）
本発明の１実施形態の下で、あるユーザのトレーニング音声に適合されたモデルおよびテスト音声信号に適合されたモデルに基づく類似性測定値を形成することによってテスト音声信号を認証する、テキスト独立話者認証システムが提供される。具体的に言うと、類似性測定値は、２つの適合されたモデルと背景モデルとの間の差を使用する。
【００２４】
一実施形態で、背景モデルは、次のように定義される混合正規分布モデル（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ）である。
【００２５】
【数１】
2009527798.tif 000003
【００２６】
ここで、Ｍは、モデル内の混合成分の個数であり、ｗｉは、第ｉ混合成分の重みであり、ｍｉは、第ｉ混合成分の平均値であり、Σiは、第ｉ混合成分の共分散行列である。表記λ0は、背景モデルのパラメータのセット（各成分の重み、平均値、および共分散）を表す。
【００２７】
背景モデルは、次の式を使用してトレーニング音声に適合される。
【００２８】
【数２】
2009527798.tif 000004
【００２９】
ここで、
【００３０】
【数３】
2009527798.tif 000005
【００３１】
は、特定の話者からのトレーニング特徴ベクトルであり、
【００３２】
【数４】
2009527798.tif 000006
【００３３】
は、話者からの特徴ベクトルを与えられた場合の第ｉ混合成分の事後確率であり、Ｔは、特定の話者からのトレーニング発話内のフレーム数であり、
【００３４】
【数５】
2009527798.tif 000007
【００３５】
は、特定の話者からのトレーニング発話全体にまたがる第ｉ混合成分に属するフレームのソフトカウントであり、αは、トレーニング発話内の第ｉ混合成分の少数の観察されたフレームがある場合に、適合されたモデルの平均値
【００３６】
【数６】
2009527798.tif 000008
【００３７】
に、背景モデルの平均値に適合させる平滑化係数である。上で説明した実施形態では、適合されたモデルの共分散が、背景モデルの共分散と等しいことに留意されたい。
【００３８】
一実施形態の下で、類似性測定値は、
【００３９】
【数７】
2009527798.tif 000009
【００４０】
と定義され、ここで、
【００４１】
【数８】
2009527798.tif 000010
【００４２】
であり、ここで、ｘtは、テスト発話の特徴ベクトルであり、Ｔは、テスト発話のフレーム数であり、
【００４３】
【数９】
2009527798.tif 000011
【００４４】
は、
【００４５】
【数１０】
2009527798.tif 000012
【００４６】
と定義されるテスト発話のサンプル平均値である。
【００４７】
したがって、式７の類似性測定値において、テスト発話の事後確率γi、テスト話者の適合平均と背景平均との間の差
【００４８】
【数１１】
2009527798.tif 000013
【００４９】
、およびテスト発話のサンプル平均と背景平均との間の差δiから積が形成される。
【００５０】
一実施形態の下で、式７の類似性測定値は、
【００５１】
【数１２】
2009527798.tif 000014
【００５２】
に単純化される。
【００５３】
さらなる実施形態の下では、式１２のＬＬＲ0のデータ依存性を減らすために、しきい値を注意深く選択することによって正規化を実行する。一実施形態の下で、しきい値は、まず、複数の話者からの発話から適合されたモデルパラメータのセットまたはプールから適合されたモデルパラメータのサブセットを選択することによって構築される。適合されたモデルパラメータの１つのサブセットを、トレーニング発話に最も類似する、パラメータのプール内のパラメータによって表される発話を識別することによって選択する。モデルパラメータの第２サブセットを、テスト発話に最も類似する、パラメータのプール内のモデルパラメータによって表される発話を識別することによって選択する。一実施形態の下で、類似性判定は、上の式１２を使用することによって行われる。
【００５４】
例えば、トレーニング発話に類似する発話を突き止める時には、モデルパラメータのプールからとられた発話のモデルパラメータを、式１２のテスト発話のモデルパラメータとして適用し、トレーニング発話のモデルパラメータを、式１２で直接に使用する。テスト発話に類似する発話を突き止める時には、モデルパラメータのプールからとられた発話のモデルパラメータを、トレーニング発話モデルパラメータとして使用し、テスト発話モデルパラメータを、式１２で直接に使用する。
【００５５】
コホート話者セット（ｃｏｈｏｒｔ  ｓｐｅａｋｅｒ  ｓｅｔ）として知られる類似する発話のサブセットが、トレーニング発話とテスト発話との両方について選択されたならば、しきい値を
【００５６】
【数１３】
2009527798.tif 000015
【００５７】
としてセットすることができ、ここで、
【００５８】
【数１４】
2009527798.tif 000016
【００５９】
は、その第ｉ混合成分でのトレーニング発話のしきい値であり、
【００６０】
【数１５】
2009527798.tif 000017
【００６１】
は、その第ｉ混合成分でのテスト発話のしきい値であり、Ｎcohortは、しきい値を形成するために話者プールから選択される適合されたモデルの個数であり、
【００６２】
【数１６】
2009527798.tif 000018
【００６３】
は、式９で定義されたトレーニング発話の第ｉ成分の調整であり、δiは、式８で定義されたテスト発話の第ｉ成分の調整であり、
【００６４】
【数１７】
2009527798.tif 000019
【００６５】
は、トレーニング発話について選択されたコホート話者ｋの第ｉ成分の調整であり、
【００６６】
【数１８】
2009527798.tif 000020
【００６７】
は、テスト発話について選択されたコホート話者ｓの第ｉ成分の調整であり、ここで、
【００６８】
【数１９】
2009527798.tif 000021
【００６９】
であり、ここで、ｍkは、第ｋコホート発話の平均値であり、ｍsは、第ｓコホート発話の平均値である。
【００７０】
これらのしきい値を使用すると、正規化されたＬＬＲ0は、
【００７１】
【数２０】
2009527798.tif 000022
【００７２】
である。
【００７３】
式１７の類似性測定値を直接に使用して、トレーニング発話に対してテスト発話を認証することができる。いくつかの実施形態で、この類似性測定値は、トレーニング発話とテスト発話との両方について新しいコホート話者セットを選択するために反復して使用される。この新しいコホート話者セットが、その後、新しいしきい値を確立するのに使用される。式１７の類似性テストが、式１２の類似性テストと異なるので、式１７を使用して選択されるコホートセットが、式１２を使用して選択されるコホートセットと異なることに留意されたい。新しいコホートセットを使用して、新しいしきい値は、
【００７４】
【数２１】
2009527798.tif 000023
【００７５】
と定義される。
【００７６】
次に、新しい類似性測定値は、
【００７７】
【数２２】
2009527798.tif 000024
【００７８】
と定義することができる。
【００７９】
コホートが類似性テストから選択され、新しいしきい値がコホートから定義され、新しい類似性測定値が新しいしきい値から定義される、このタイプの反復は、以前の類似性測定値の分子の以前のしきい値の平均値から２つの新しいしきい値の平均値を引くことによって定義される各新しい類似性テストに関して必要なだけ何回でも繰り返すことができる。
【００８０】
図３に、本発明の一実施形態の下で話者認証に使用されるモデルパラメータをトレーニングする方法のフロー図を示す。図４に、これらのモデルパラメータを構築するのに使用される要素のブロック図を示す。
【００８１】
ステップ３００で、話者プール４００内の複数の話者からの発話を受け取る。これらの発話は、アナログ−デジタル変換器４０２によってデジタル値のシーケンスに変換され、フレームコンストラクタ４０４によってフレームにグループ化される。次に、デジタル値のフレームが、特徴エクストラクタ４０６によって特徴ベクトルに変換される。一実施形態の下で、特徴ベクトルは、デルタ係数を伴うメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）特徴ベクトルを形成するＭＦＣＣ特徴エクストラクタである。そのようなＭＦＣＣ特徴抽出ユニットは、当技術分野で周知である。これは、特徴ベクトルの話者プール４０８を作る。
【００８２】
ステップ３０２で、話者プール特徴ベクトルを、混合正規分布モデルトレーナ４１０に適用し、混合正規分布モデルトレーナ４１０は、この特徴ベクトルを使用してユニバーサルバックグラウンドモデル（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ、ＵＢＭ）４１２を定義し、ＵＢＭ  ４１２は、一実施形態では、混合正規分布モデルの形をとる。そのようなトレーニングは、特徴ベクトルを混合成分にグループ化することと、混合成分ごとに正規分布パラメータを識別することとを含む。具体的に言うと、平均値および共分散行列が、混合成分ごとに判定される。
【００８３】
ステップ３０４で、ＵＢＭ適合ユニット４１４が、上の式２および３を使用して、話者プール４００内の各話者の各混合成分の話者プール事後確率４１６を判定する。ステップ３０６で、ＵＢＭ適合ユニット４１４が、その事後確率を使用して、上の式４から６を使用して話者プール４００内の各話者の話者プール適合された混合正規分布モデル４１８を判定する。式２〜６では、特定の話者の発話を組み合わせて、単一の発話を形成し、この単一の発話は、特徴ベクトルのシーケンス
【００８４】
【数２３】
2009527798.tif 000025
【００８５】
を形成し、ここで、Ｔは、話者の発話のすべてにまたがるフレームの総数である。
【００８６】
ステップ３０８で、システムの将来のユーザからトレーニング発話４２０を受け取り、アナログ−デジタル変換器４０２、フレームコンストラクタ４０４、および特徴エクストラクタ４０６を使用してユーザトレーニング特徴ベクトル４２２に変換する。ステップ３１０で、ＵＢＭ適合ユニット４１４が、上の式２および３を使用してユーザ事後確率４２４を識別し、上の式４から６を使用してユーザ適合された混合正規分布モデル４２６を形成する。ステップ３０８、３１０、および３１２が、この検証システムを使用する人ごとに繰り返されることに留意されたい。
【００８７】
ステップ３１４で、類似性しきい値をトレーニングする。これらのしきい値をトレーニングする方法を、図５のフロー図に示す。図５に示された方法は、検証システムのすべてのユーザのしきい値だけではなく、話者プール内のすべての話者のしきい値をもセットする反復方法である。
【００８８】
図５のステップ５００で、話者プールからの話者またはシステムのユーザのいずれかである話者を選択する。ステップ５０１で、選択された話者の混合正規分布モデルパラメータおよび事後確率を、選択された話者モデルパラメータ４３３として取り出す。
【００８９】
ステップ５０２で、コホート選択ユニット４３０によって類似性テスト４４０を使用して、話者プール４００から話者のコホートを選択する。このステップ中に、話者プール内の各話者に関連するモデルパラメータ（γ（ｉ），ｍ）が、現在選択されている話者のモデルパラメータ
【００９０】
【数２４】
2009527798.tif 000026
【００９１】
４３３と一緒に、類似性テストに別々に適用される。現在選択されている話者について最高の類似性測定値を作る話者プールからの話者のサブセットが、コホートとして選択され、コホートモデルパラメータ４３２のセットをもたらす。一実施形態の下では、式１２の類似性テストが、最初の反復中に類似性テスト４４０として使用される。
【００９２】
ステップ５０４で、しきい値構築ユニット４３４が、コホートモデルパラメータ４３２および選択された話者モデルパラメータ４３３を使用して、選択された話者のしきい値４３６を構築する。一実施形態の下では、式１３が、調整値
【００９３】
【数２５】
2009527798.tif 000027
【００９４】
を定義するのに使用される選択された話者モデルパラメータ４３３からの平均値および各コホートの
【００９５】
【数２６】
2009527798.tif 000028
【００９６】
を定義するのに使用されるコホートモデルパラメータ４３２の平均値を用いてしきい値を計算するのに使用される。
【００９７】
ステップ５０６で、図５の方法は、話者プールまたはシステムのユーザのセットにまだ話者があるかどうかを判定する。まだ話者がある場合には、ステップ５００に戻ることによって次の話者を選択し、類似性テスト４４０をもう一度使用して、新しい話者のコホートを識別する。その後、しきい値を、新しい話者について判定する。ステップ５００、５０２、５０４、および５０６は、話者プール内のすべての話者およびシステムのすべてのユーザについてしきい値が判定されるまで繰り返される。
【００９８】
さらなる話者がない時には、類似性テスト構築ユニット４３８が、ステップ５０８で新しい類似性テスト４４０を構築する。一実施形態の下では、新しい類似性テストは、上の式１７として定義される。
【００９９】
ステップ５１０で、この方法は、類似性テストが収束したかどうかを判定する。このテストが収束していない場合には、このプロセスはステップ５００に戻り、ここで、話者プールからまたはシステムのユーザのセットから話者を選択する。次に、ステップ５０２を使用し、今回は類似性テスト構築ユニット４３８によってセットされた新しい類似性テスト４４０を使用して、コホート話者を選択する。その後、新しいしきい値４３６を、新たに選択されたコホートを使用してステップ５０４で判定する。例えば、いくつかの実施形態の下では、式１８が、第２反復中のステップ５０４で新しいしきい値を判定するのに使用される。ステップ５００、５０２、５０４、および５０６は、話者プール内の話者ごとにおよびシステムのユーザごとに繰り返される。新しいしきい値が話者ごとに判定された後に、新しい類似性テストが、ステップ５０８で定義される。例えば、第２反復中に、新しい類似性テストが、式２０に見られるように定義される。
【０１００】
類似性テストを使用するコホートの判定、コホートからのしきい値の定義、および新しいしきい値に基づく類似性テストの再定義の反復は、ステップ５１０で類似性テストが収束し、類似性テストの変更が選択されたコホート話者セットを変更しなくなるまで、反復して繰り返される。その後、トレーニング中にしきい値をセットするステップは、ステップ５１２で終了する。
【０１０１】
モデルが適合され、しきい値が、話者プール内の話者ごとにおよびシステムのユーザごとにセットされた後に、このシステムを使用して、ユーザを認証することができる。認証は、図６のフロー図および図７のブロック図に示されているように、テスト発話のモデルパラメータをセットすることによって開始される。図６のステップ６００で、図７のテスト発話７００を受け取る。テスト発話は、アナログ−デジタル変換器７０２によってデジタル値のシーケンスに変換され、フレーム構築ユニット７０４によってフレームにグループ化される。デジタル値のフレームは、特徴エクストラクタ７０６に適用され、特徴エクストラクタ７０６は、図４の特徴エクストラクタ４０６と同一の特徴抽出を実行して、テスト発話特徴ベクトル７０８を作る。
【０１０２】
ステップ６０２で、適合ユニット７１０が、上の式２および３を使用して、ユニバーサルバックグラウンドモデル４１２に基づいてテスト固有事後確率７１２を形成する。ステップ６０４で、ユニバーサルバックグラウンドモデルが、適合ユニット７１０によって適合されて、上の式４から６を使用してテスト適合されたＧＭＭ  ７１４を形成し、テスト発話は、
【０１０３】
【数２７】
2009527798.tif 000029
【０１０４】
として使用される。
【０１０５】
ステップ６０６で、類似性しきい値７２４を、テスト発話について判定する。類似性しきい値を判定する方法を、図８のフロー図に、より詳細に示す。
【０１０６】
図８のステップ８００で、類似性テスト７１６をコホート選択ユニット７１８によって使用して、テスト話者に最も類似する話者プール内の話者を見つける。このステップ中に、話者プール内の各話者に関連するモデルパラメータ（γ（ｉ），ｍ）が、テスト発話に関するモデルパラメータ
【０１０７】
【数２８】
2009527798.tif 000030
【０１０８】
７１２、７１４と一緒に類似性テストに別々に適用される。現在選択されている話者に関する最高の類似性測定値を作る話者プールからの話者のサブセットが、コホートとして選択され、コホートモデルパラメータ７２０のセットをもたらす。一実施形態の下では、式１２の類似性テストが、最初の反復中に類似性テスト７１６として使用される。
【０１０９】
ステップ８０２で、しきい値構築ユニット７２２が、コホートモデルパラメータ７２０およびテスト適合されたＧＭＭ  ７１４を使用して、テスト発話しきい値７２４を形成する。一実施形態の下では、式１４が、調整値δiを定義するのに使用されるテスト適合されたＧＭＭ  ７１４からの平均値およびコホートごとに
【０１１０】
【数２９】
2009527798.tif 000031
【０１１１】
を定義するのに使用されるコホートモデルパラメータ７２０の平均値を用いてしきい値を計算するのに使用される。
【０１１２】
ステップ８０４で、ステップ８０２でセットされたテスト発話しきい値７２４および図５の方法でセットされた話者プールしきい値４３６を使用して、類似性テスト構築ユニット７２６によって新しい類似性テスト７１６を形成する。一実施形態の下では、式１７の類似性テストが、新しい類似性テスト７１６として使用される。ステップ８０６で、この方法は、図５のフロー図で実行されたものと同一の反復回数に達したかどうかを判定する。同一の反復回数を実行してはいない場合には、ステップ８００に戻ることによって、新しい類似性テストを使用して新しいコホートのセットを選択する。新しいコホート７２０は、しきい値構築ユニット７２２によって、新しいテスト発話しきい値を形成するのに使用され、この新しいテスト発話しきい値は、テスト話者しきい値７２４に加算される。新しいしきい値は、ステップ８０４で、類似性テスト構築ユニット７２６によって、式２０の類似性テストなどの新しい類似性テストを形成するのに使用される。ステップ８００、８０２、８０４、および８０６は、図５の方法で実行されたのと同一回数の反復が図８の方法で実行され、図５のフロー図を介して形成された最終的な類似性テスト４４０と同一個数のしきい値を有する最終的な類似性テスト７１６がもたらされるまで繰り返される。同一回数の反復に達した時に、テスト発話の類似性しきい値を計算するプロセスは、ステップ８０８で終了する。
【０１１３】
話者認証は、図１０のブロック図の要素を使用する、図９に示されたプロセスに継続する。ステップ９００で、公称ユーザ識別１０００を受け取る。公称ユーザ識別を使用して、公称ユーザの適合された混合正規分布モデル１００２、事後確率１００４、およびしきい値１００６を、ステップ９０２で取り出す。これらのパラメータは、図３のフロー図で公称ユーザからのトレーニング発話から判定されたものである。
【０１１４】
ステップ９０４で、図７のテスト発話適合された混合正規分布モデル７１４、テスト発話事後確率７１２、およびテスト発話しきい値７２４を取り出す。
【０１１５】
ステップ９０６で、最終的な類似性テスト７１６を類似性スコアリングモジュール１０１０によって使用して、テスト発話モデルパラメータ７１２、７１４、および７２４と公称ユーザモデルパラメータ１００２、１００４、および１００６との間の類似性スコア１０１２を形成する。一実施形態の下で、最終的な類似性テスト７１６は、式２０の類似性テストである。ステップ９０８で、類似性スコア１０１２を話者認証ユニット１０１４によって使用して、テスト発話が公称ユーザＩＤ  １０００によって識別されるユーザからのものであるかどうかに関する判断を行う。
【０１１６】
（テスト依存話者認証）
本発明のさらなる実施形態の下では、隠れマルコフモデルが構築され、話者認証を実行するのに使用される、テスト依存話者認証システムが提供される。図１１に、そのような隠れマルコフモデルをトレーニングする方法を示し、図１２に、隠れマルコフモデルをトレーニングするのに使用される要素のブロック図を示す。
【０１１７】
図１１のステップ１１００で、テキスト独立ユニバーサルバックグラウンドモデルをトレーニングする。一実施形態の下で、ユニバーサルバックグラウンドモデルは、話者プール１２００内の多数の異なる話者からテキスト独立音声を収集することによってトレーニングされる混合正規分布モデルである。話者プール１２００内の各発話は、アナログ−デジタル変換器１２０２によってデジタル値のシーケンスに変換され、デジタル値は、フレーム構築ユニット１２０４によってフレームにグループ化される。フレームごとに、特徴抽出ユニット１２０６が、特徴ベクトルを抽出し、この特徴ベクトルは、一実施形態ではデルタベクトルを伴うメル周波数ケプストラム係数である。抽出された特徴ベクトル１２０８は、混合正規分布モデルトレーナ１２１０に適用されて、ユニバーサルバックグラウンドモデル１２１２を形成する。混合正規分布モデルトレーナは、当技術分野で周知であり、特徴ベクトルを混合成分にグループ化することと、各成分に割り当てられた特徴ベクトルの分布を記述する正規分布パラメータを識別することとによって、混合正規分布モデルを形成する。
【０１１８】
ステップ１１０１で、トレーニング発話１２１６を受け取り、アナログ−デジタル変換器１２１８によってデジタル値に変換し、フレーム構築ユニット１２２０によってフレームにグループ化する。フレームごとに、特徴抽出ユニット１２２２が、特徴ベクトルを抽出し、これによってトレーニング特徴ベクトル１２２４を形成し、トレーニング特徴ベクトル１２２４は、話者プール特徴ベクトル１２０８と同一タイプのベクトルである。一実施形態の下では、トレーニング発話１２１６は、単一の話者が単語または句を繰り返すことによって形成される。
【０１１９】
ステップ１１０２で、ユニバーサルバックグラウンドモデル１２１２を使用して、ベースライン隠れマルコフモデル状態確率パラメータ１２１３を定義する。一実施形態の下では、これが、対応する隠れマルコフモデル状態の平均値および共分散として、各混合成分の平均値および共分散をセットすることによって実行される。
【０１２０】
ステップ１１０３で、ユニバーサルバックグラウンドモデル１２１２を、適合ユニット１２２６によって特定の話者に適合させ、ＨＭＭ状態確率パラメータ１２１４に変換する。具体的に言うと、トレーニング特徴ベクトル１２２４が混合正規分布モデル適合ユニット１２２６に供給され、混合正規分布モデル適合ユニット１２２６は、ユニバーサルバックグラウンドモデル１２１２をも受け取る。混合正規分布モデル適合ユニット１２２６は、
【０１２１】
【数３０】
2009527798.tif 000032
【０１２２】
としてトレーニング特徴ベクトルを使用すると同時に、上の式２から６を使用して、ユニバーサルバックグラウンドモデルを適合させる。結果の混合成分ごとの平均値および共分散が、対応するＨＭＭ状態確率分布のモデルパラメータとして格納される。したがって、各混合成分は、別々のＨＭＭ状態を表す。
【０１２３】
ステップ１１０４で、トレーニング特徴ベクトル１２２４を隠れマルコフモデルデコーダ１２２８に適用し、隠れマルコフモデルデコーダ１２２８は、特徴ベクトルのシーケンスをデコードして、特徴ベクトル１２２４のシーケンスを与えられて最も確率の高いＨＭＭ状態のシーケンス１２３０を識別する。このデコーディングを実行するために、ＨＭＭデコーダ１２２８は、ＨＭＭ状態確率パラメータ１２１４とＨＭＭ遷移確率パラメータ１２３２の初期セットとを利用する。一実施形態の下で、ＨＭＭ遷移確率には、当初に均一な値がセットされ、２つの状態の間の遷移の確率が、すべての状態について同一になっている。
【０１２４】
ステップ１１０６で、デコードされた状態シーケンス１２３０を、遷移確率カリキュレータ１２３４によって使用して、ＨＭＭ遷移確率パラメータ１２３２をトレーニングする。この計算は、様々な状態の間の遷移の回数をカウントすること、そのカウントに基づいて各遷移に確率を割り当てることとを含む。ステップ１１０８で、トレーニング特徴ベクトル１２２４を、今回は新しいＨＭＭ遷移確率パラメータ１２３２およびＨＭＭ状態確率パラメータ１２１４を使用して、もう一度ＨＭＭデコーダ１２２８によってデコードする。これが、新しいデコードされた状態シーケンス１２３０を形成する。ステップ１１１０で、この方法は、デコードされた状態シーケンスが収束したかどうかを判定する。収束していない場合には、ステップ１１０６に戻ることによって、新しい状態シーケンスを使用して、ＨＭＭ遷移確率パラメータ１２３２を再トレーニングする。ステップ１１０８で、トレーニング特徴ベクトル１２２４を、新しい遷移確率パラメータを使用してもう一度デコードする。ステップ１１０６、１１０８、および１１１０は、出力ＨＭＭ状態シーケンスが安定するまで繰り返され、出力ＨＭＭ状態シーケンスが安定した時には、ＨＭＭトレーニングがステップ１１１２で完了する。
【０１２５】
隠れマルコフモデルをトレーニングしたならば、これを使用して、図１３のフロー図および図１４のブロック図に示されている話者認証を実行することができる。図１３のステップ１３００で、公称ユーザ識別１４００を受け取り、ステップ１３０２で、公称ユーザ識別１４００をＨＭＭ取り出しユニット１４０２によって使用して、隠れマルコフモデル状態確率パラメータ１４０４および隠れマルコフモデル遷移確率パラメータ１４０６を選択する。
【０１２６】
ステップ１３０４で、テスト発話１４０８を受け取る。テスト発話を、アナログ−デジタル変換器１４１０によってデジタル値のシーケンスに変換し、このデジタル値のシーケンスを、フレーム構築ユニット１４１２によってフレームにグループ化する。フレームごとに、特徴エクストラクタ１４１４が、特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトル１４１６のシーケンスを形成する。
【０１２７】
ステップ１３０６で、テスト発話特徴ベクトル１４１６を隠れマルコフモデルデコーダ１４１８に適用し、隠れマルコフモデルデコーダ１４１８は、図１１の方法を使用してトレーニングされたユニバーサルバックグラウンドモデル１４２０およびＨＭＭ遷移確率パラメータ１４０６から生成されたベースライン隠れマルコフモデル状態確率パラメータ１２１３からなるベースライン隠れマルコフモデルを使用して特徴ベクトルをデコードする。ＨＭＭデコーダ１４１８は、ベースラインＨＭＭ状態確率パラメータ１２１３およびＨＭＭ遷移確率パラメータ１４０６を与えられて最も確率の高い状態シーケンスのベースライン確率１４２２を作る。
【０１２８】
ステップ１３０８で、ＨＭＭデコーダ１４１８は、公称ユーザ識別から識別された隠れマルコフモデル状態確率パラメータ１４０４およびＨＭＭ遷移確率パラメータ１４０６を使用して特徴ベクトル１４１６をデコードする。このデコーディングは、公称ユーザ確率１４２４をもたらし、公称ユーザ確率１４２４は、確率パラメータ１４０４およびＨＭＭ遷移確率パラメータ１４０６を与えられて、識別されたＨＭＭ状態の最も確率の高いシーケンスの確率を提供する。
【０１２９】
ステップ１３１０で、公称ユーザ確率１４２４とベースライン確率１４２２との比を、スコアリングモジュール１４２８によって対数関数に適用して、対数尤度比スコア１４２６を判定する。ステップ１３１２で、このスコアを認証モジュール１４３０によってしきい値と比較して、テスト発話が公称ユーザ識別によって識別される話者からのものであるかどうかを判定する。
【０１３０】
本主題を、構造的特徴および／または方法論的行為に固有の言葉で説明したが、添付の特許請求の範囲で定義される本主題が、上で説明した特定の特徴または行為に必ずしも限定されないことを理解されたい。そうではなく、上で説明した特定の特徴および行為は、特許請求の範囲を実施する例の形態として開示されたものである。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】いくつかの実施形態を実践できる１つのコンピューティング環境を示すブロック図である。
【図２】いくつかの実施形態を実践できる代替のコンピューティング環境を示すブロック図である。
【図３】テキスト独立認証システムをトレーニングする方法を示すフロー図である。
【図４】テキスト独立認証システムをトレーニングするのに使用される要素を示すブロック図である。
【図５】トレーニング中にしきい値をセットする方法を示すフロー図である。
【図６】テスト発話のモデルパラメータを識別する方法を示すフロー図である。
【図７】図６および８の方法で使用される要素を示すブロック図である。
【図８】テスト発話のしきい値を判定する方法を示すフロー図である。
【図９】テスト発話を認証する方法を示すフロー図である。
【図１０】テスト発話を認証するのに使用される要素を示すブロック図である。
【図１１】テキスト依存認証システムの隠れマルコフモデルをトレーニングする方法を示すフロー図である。
【図１２】隠れマルコフモデルをトレーニングするのに使用される要素を示すブロック図である。
【図１３】隠れマルコフモデルを使用してテスト発話を認証する方法を示すフロー図である。
【図１４】隠れマルコフモデルを使用してテスト発話を認証するのに使用される要素を示すブロック図である。
【図１】
2009527798.tif 000033
【図２】
2009527798.tif 000034
【図３】
2009527798.tif 000035
【図４】
2009527798.tif 000036
【図５】
2009527798.tif 000037
【図６】
2009527798.tif 000038
【図７】
2009527798.tif 000039
【図８】
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【図９】
2009527798.tif 000041
【図１０】
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【図１１】
2009527798.tif 000043
【図１２】
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【図１３】
2009527798.tif 000045
【図１４】
2009527798.tif 000046
【国際調査報告】
2009527798.tif 000047
2009527798.tif 000048