(57)【要約】  【解決手段】  取引先のＩＤ番号は連接装置により登録を行う段階と、判別可能装置を利用して取引先の基本資料を確認する段階と、判別可能装置により声紋の比較が申請したか否かをチェックする段階と、声紋認証システムを利用して声紋の判別または声紋判別の登録を行う段階と、声紋認証システムにより電子ビジネスの取引を許可するか拒絶するかを決定する段階とを含む電子ビジネスの取引方法。  【効果】  電子ビジネスの取引方法を行う時、声紋認証システムを利用して使用者の身分の判別を行う外に、声紋認証システムは他にガウス分布確率、動態時間修正演算法と隠れ式マルコフモデルと結合し、さらにビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得することにより、モデルパラメーターを計算することができる。【選択図】    図１
2006285868.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）取引先のＩＤ番号は連接装置により登録を行う段階と、
ｂ）判別可能装置を利用して取引先の基本資料を確認する段階と、
ｃ）判別可能装置により声紋の比較が申請されたか否かをチェックする段階と、
ｄ）声紋認証システムを利用して声紋の判別を行う段階と、
ｅ）声紋認証システムにより電子ビジネスの取引を許可するか拒絶するかを決定する段階と、を含む電子ビジネスの取引方法。
【請求項２】
前端処理部、特徴抜取部、保存部および運算部により構成される電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムであって、前端処理部は声紋認証システム（１）の原始入力音声資料を前端処理するのに用いられることにより、有効音声情報と無効音声情報との区分を完成してから、再び有効音声情報を抜取り、特徴抜取部は有効音声情報の音声特徴の抜取りを行うのに用いられ、保存部は音声特徴を保存するのに用いられ、運算部は保存された音声特徴と入力された音声特徴を運算するのに用いられることを特徴とする請求項１記載の電子ビジネスの取引方法。
【請求項３】
声紋認証システム（１）には他に訓練システム（１０）が含まれ、訓練システム（１０）は前端処理部と特徴抜取部を使用することにより、原始入力音声資料のモデルパラメーターを獲得することを特徴とする請求項２記載の電子ビジネスの取引方法。
【請求項４】
声紋認証システム（１）の訓練システム（１０）は他にビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得することにより、モデルパラメーターを計算して保存することができることを特徴とする請求項３記載の電子ビジネスの取引方法。
【請求項５】
声紋認証システム（１）には他にテストシステム（２０）が含まれ、テストシステム（２０）は前端処理部と声紋認証システム（１）を使用することにより、原始入力音声資料の音声特徴を獲得することを特徴とする請求項１記載の電子ビジネスの取引方法。
【請求項６】
声紋の比較を申請していない場合、声紋認証システム（１）は個人のパスワード入力の段階に進入することを特徴とする請求項１記載の電子ビジネスの取引方法。
【請求項７】
正確な個人のパスワードが入力された場合、声紋判別の登録に申請するか否かの段階に進入することを特徴とする請求項６記載の電子ビジネスの取引方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムに関するもので、特に電子ビジネスの取引の声紋認証システムの外に、ガウス分布確率、動態時間修正演算法と隠れ式マルコフモデルと結合し、さらにビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得することにより、モデルパラメーターを計算する声紋認証システムに係るものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の電子ビジネスの取引方法としては、インターネット上の取引記録（transaction log）に安全保存（archiving safety）の電子ビジネスシステム（commerce system）の提供があり、上記電子ビジネスの取引方法には対話キー発生器（session key creator）、取引記録暗号器（encryptor）および取引記録発送器が含まれ、対話キー発生器は対話キーを発生して取引の記録を暗号化するのに用いられ、、取引記録暗号器は対話キーを使用した取引の記録を暗号化するのに用いられ、取引記録発送器は暗号化された取引の記録をインターネット上のサーバ（server）まで発送するのに用いられるようにとしたものがある（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
また、従来の電子ビジネスの取引方法としては、使用者がある目的地の電子ビジネスのウェブサイト（中央ウェブサイト）でオンラインの金融取引を管理する方法があり、上記電子ビジネスの取引方法はａ）使用者がある目的地の電子ビジネスウェブサイトまでログインする段階と、ｂ）使用者が中央ウェブサイトにおいて唯一の使用者である名称とパスワードを発行する段階と、ｃ）唯一に使用される使用者の名称とパスワードを利用して一個または数個の目的地ウェブサイトにおいて登録を行う段階と、ｄ）使い始めの指令を金融取引を処理する金融機構まで伝送することによって使用者のクレジットカードの口座を使い始める段階と、ｅ）クレジットカードの口座が使用できる状態であれば、目的地電子ビジネスウェブサイトを経由してクレジットカードの口座の支払い請求を金融機構まで発送する段階と、ｆ）および取り消しの指令を金融機構まで伝送してクレジットカードの口座を取り消す段階と、ｇ）その中にクレジットカードの口座が使用できる状態であれば、金融機構は電子ビジネスウェブサイトが受け取った支払い請求しか受け取りと処理しない段階と、ｈ）およびその中にクレジットカードの口座が取り消しの状態であれば、金融機構は支払い請求を拒絶する段階とを含むようにとしたものがある（例えば、特許文献２を参照）。
【０００４】
さらに、従来の声紋認証システムとしては、異なる使用者が特有する音声のスペクトルを利用して使用者の身分を判別することにより、使用者が授権を経たか否かを決定する。上記のシステムでは下記の段階が含まれ、ａ）使用者が音声を発した後、音声の終点を検知する。ｂ）音声のスペクトルから音声の特徴を取り出す。ｃ）訓練の必要性を決定し、もし「Yes」であれば、音声の特徴を参考のサンプルとすると同時に、境界線を設定し、もし「No」であれば、次の段階に進む。ｄ）音声の特徴と参考のサンプルの図案との比較を行う。ｅ）比較の結果により両者の間隔の距離を計算する。ｆ）計算の結果と設定の境界線を比較する。ｇ）比較の結果により使用者が授権された使用者であるか否かを決定するようにとしたものがある（例えば、特許文献３を参照）。
【特許文献１】中華民国公告番号第３８５４１６号
【特許文献１】中華民国公告番号第５５０４７７号
【特許文献１】中華民国公告番号第４９０６５５号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような従来の電子ビジネスの取引方法においては、取引の記録だけを暗号化にすることにより、資料の伝送と保存を行うものであって、使用者に対して身分の判別は行っていない。
【０００６】
また、上記のような従来の電子ビジネスの取引方法においては、使用者の唯一の名称とパスワードだけを利用して身分の判別を行うため、パスワードが漏れてしまうという疑念が生じる。簡単に言えば、上記のような従来の電子ビジネスの取引方法をさらに改良しなければならない。
【０００７】
また、上記のような従来の声紋認証システムにおいては、そのシステムは携帯電話に使用されるもので、音声のスペクトルの分析方法を利用して音声の独特な情報を取り出すことにより、使用者の判別を行う方法である。従来の音声認証システムにおいては、主にそれぞれのタイムフレーム（time frame）の主要数値を利用して使用者が設定した境界線と比較を行い、音声の始点と終点を決定した後、再びプリンセン・ブラツドレー（Princen-Bradley）フィルターを利用して検知された音声の信号を転換することにより、対応する音声のスペクトルの図案を取得する。音声のスペクトルの図案と予め保存された参考の音声スペクトルのサンプルとの比較を行うことにより、使用者の声紋を判別する。簡単に言えば、従来の声紋認証システムにおいては、図案の整合と距離の演算を行わなければならず、もし演算の距離が境界線を超えていない場合、使用者は声紋の判別を通過することができる。しかし、上述した図案の整合と距離の演算を行う時、参考のサンプルとテストのサンプルとの間の距離を計算しなければならない。事実上、参考のサンプルが占用するデータベースの空間は相当大きいため、比較的大きいデータベースの空間が必要になると共に、さらに長いファイルの伝送時間が必要になるという問題点があった。このように、上記のような従来の声紋認証システムにおける参考のサンプルが大きい空間を占用するという問題点をさらに改善することにより、参考のサンプルを保存するデータベースの空間を節約することができるため、使用者の数の制限を避けることができる。また、参考のサンプルの次元を減少する方法を利用することにより、声紋の認証に必要とされる時間を短縮することができると共に、判別の確率をさらに高めることができる。
【０００８】
本発明はこのような問題点に鑑みて発明したものであって、その目的とするところは、電子ビジネスの取引方法を行う時、声紋認証システムを利用して使用者の身分の判別を行う外に、声紋認証システムは他にガウス分布確率、動態時間修正演算法と隠れ式マルコフモデルと結合し、さらにビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得することにより、モデルパラメーターを計算することができる電子ビジネスの取引方法を提供しようとするものである。
【０００９】
本発明の第一の目的は、電子ビジネスの取引方法を行う時、声紋認証システムを利用して使用者の身分の判別を行うことにより、判別率を高めることができる電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムを提供しようとするものである。
【００１０】
本発明の第二の目的は、電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムを行う外に、他にガウス分布確率、動態時間修正演算法と隠れ式マルコフモデルと結合し、さらにビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得することにより、モデルパラメーターを計算することができるため、訓練とテストの作業を簡単にすることができる電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明による電子ビジネスの取引方法は、下記のようになるものである。すなわち、
取引先のＩＤ番号は連接装置により登録を行う段階と、判別可能装置を利用して取引先の基本資料を確認する段階と、判別可能装置により声紋の比較が申請したか否かをチェックする段階と、声紋認証システムを利用して声紋の判別を行う段階と、声紋認証システムにより電子ビジネスの取引を許可するか拒絶するかを決定する段階とを含む。
【００１２】
本発明による電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムは、前端処理部、特徴抜取部、保存部および運算部により構成される。前端処理部は声紋認証システムの原始入力音声資料を前端処理するのに用いられることにより、有効音声情報と無効音声情報との区分を完成してから、再び有効音声情報を抜取る。特徴抜取部は有効音声情報の音声特徴の抜取りを行うのに用いられる。保存部は音声特徴を保存するのに用いられる。運算部は保存された音声特徴と入力された音声特徴を運算するのに用いられる。
【００１３】
また、本発明による電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムには他に訓練システムが含まれ、訓練システムは前端処理部と特徴抜取部を使用することにより、原始入力音声資料のモデルパラメーターを獲得することもできる。また、声紋認証システムの訓練システムは他にビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得することにより、モデルパラメーターを計算して保存することもできる。また、声紋認証システムには他にテストシステムが含まれ、テストシステムは前端処理部と声紋認証システムを使用することにより、原始入力音声資料の音声特徴を獲得することもできる。また、声紋の比較を申請していない場合、声紋認証システムは個人のパスワード入力の段階に進入することもできる。また、正確な個人のパスワードが入力された場合、声紋判別の登録に申請するか否かの段階に進入することもできる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムによれば、電子ビジネスの取引方法を行う時、声紋認証システムを利用して使用者の身分の判別を行うことにより、判別率を高めることができるという利点がある。
【００１５】
本発明の電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムによれば、電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムを行う外に、他にガウス分布確率、動態時間修正演算法と隠れ式マルコフモデルと結合し、さらにビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得することにより、モデルパラメーターを計算することができるため、訓練とテストの作業を簡単にすることができるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の実施の形態について、以下、図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は本発明の実施例の電子ビジネスの取引方法による流れのブロック図であり、図１を参照すると、本発明の実施例の電子ビジネスの取引方法の声紋認証システムは取引を行い始めようとする時、先ず取引先のＩＤ番号を連接装置により登録する。連接装置としてパソコン（personal computer）、ＡＴＭ（Automated Teller Machine）、契約売店のクレジットカード検証機（credit card verifier）などが含まれ、連接装置の連接により一般のビジネスの取引を行うことができる。
【００１８】
再び図１を参照すると、それから取引先の基本資料を声紋認証センターまで伝送し、声紋認証センターは例えば契約売店、金融機構または特定の管理機構のどれかに設置することができる。声紋認証センターにおいては判別可能装置を利用して取引先の基本資料を確認し、判別可能装置にはプログラマブル論理回路などが含まれる。その他に、声紋認証センターにおいては声紋認証システム１が含まれる。
【００１９】
再び図１を参照すると、それから判別可能装置により取引先が声紋の比較を申請したか否かをチェックし、すなわち取引先に声紋の比較を行う必要があるか否かとの結果が生じる。声紋認証センターはその結果を連接装置に送り返すことにより、後続の電子ビジネスの取引の段階を行う。
【００２０】
図２は本発明の実施例の声紋認証システムによる流れのブロック図であり、図２を参照すると、本発明の実施例の声紋認証システム１には訓練システム１０およびテストシステム２０が含まれることにより、原始入力音声資料に対して訓練またはテストの作業を行う。声紋認証システム１には他に前端処理部、特徴抜取部、保存部および運算部が含まれる。前端処理部と特徴抜取部は訓練システム１０とテストシステム２０が前端処理と特徴抜取りを行うのに用いられ、保存部は音声特徴を保存するのに用いられ、運算部は保存された音声特徴と入力された音声特徴を運算するのに用いられる。
【００２１】
取引先のＩＤ番号が本発明の声紋認証システム１に入力されると、身分の確認を行うことができる。それから、声紋認証システム１は入力されたＩＤ番号に基づいて、入力されたＩＤ番号がすでに登録されたか否かをデータベースで検索する。もし入力されたＩＤ番号が未登録であれば、訓練システム１０に進入して音声の訓練作業を行うことにより、入力されたＩＤ番号の音声資料の登録と保存を行う。もし入力されたＩＤ番号がすでに登録された場合、テストシステム２０に進入して音声のテスト作業を行うことにより、入力されたＩＤ番号の音声の特徴がすでに保存されている入力されたＩＤ番号の音声資料と符合するか否かを判別する。
【００２２】
再び図１、２を参照すると、それから取引先が音声の比較を申請していない場合、取引先に個人のパスワードの入力を要求する段階に進入する。もし取引先が不正確な個人のパスワードを入力した場合、取引を拒絶する段階に進入する。そして取引先が正確な個人のパスワードを入力した場合、声紋判別の登録を申請するか否かを要求する。声紋判別の登録を申請しないと選択した場合、取引を許可する段階に進入する。それに反して、声紋判別の登録を申請すると選択した場合には、声紋認証システム１の訓練システム１０に進入する。本発明の声紋判別登録における訓練システム１０の操作に関しては、下記の如く詳細に叙述する。
【００２３】
音声の特徴を抜取る前に、前端処理部を利用して有効音声情報を原始入力音声資料から抜取り、無効音声情報を濾過して除去する。本発明においては短間隔エネルギー（Short-Energy）とゼロ交差率（Zero-Crossing Rate）を含んだ検知を行う。本発明においてはガウス分布確率を結合した計算方法を採用し、その方程式は下記の如くである。
【数１】
2006285868.tif 000003
その中、
【数２】
2006285868.tif 000004
は原始信号で複数個のＤ次元の音フレームに分け、
【数３】
2006285868.tif 000005
は所属する確率であり、
【数４】
2006285868.tif 000006
は背景背の雑信号の要望値であり、Σi は背景の雑信号の変異数である。ここで、
【数５】
2006285868.tif 000007
の中のＤ＝２５６は一つの定数で、故に省略して計算に入れず、方程式(１)を下記の如く簡略化する。
【数６】
2006285868.tif 000008
上記方程式の指数の運算は運算のデータを運算する上では過大になるかもしれず、故にそれを対数に取った後、方程式(２)を下記の如く簡単にする。
【数７】
2006285868.tif 000009
原始入力音声資料前端２５６点を抜取り、短間隔エネルギーとゼロ交差率の要望値と変異数を計算し、それから二個の数値と原始入力音声資料を方程式(３)に代入して運算を行う。短間隔エネルギーとゼロ交差率の分布確率を利用して有効音声情報と無効音声情報を区分し、無効音声情報を濾過して除去することにより、資料の量を減らすだけではなく、有効音声情報を正確に抜取ることができる。
【００２４】
特徴抜取部において特徴の抜取りを行う上で、本発明においては二個の音声判別特徴のモデルパラメーターを採用するもので、線形予測ケプストラム係数（Linear Prediction Cepstrum Coefficient，LPCC）とメル周波数ケプストラム（Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC）が含まれる。両者にはそれぞれ１２個のケプストラムモデルパラメーター（cepstral coefficients）と１２個の一階ケプストラムデルパラメーター（delta-cepstral coefficients）が含まれる。ケプストラムデルパラメーターｃn を時間に対して偏微分を行う。
【数８】
2006285868.tif 000010
Ｋは音フレームの数を考慮することができる。
一階ケプストラムデルパラメーターの公式(４)が複雑過ぎて、故にそれを簡単にし、下記の各式は前後各二個のタイムフレームのみを考慮した時、方程式は下記の如く簡略化される。
【数９】
2006285868.tif 000011
方程式(５)から(９)の中、Ｃn はｎ階の特徴値であり、Ｌは信号中のタイムフレームの総数であり、ｉはタイムフレームの番号である。
【００２５】
図３に本発明の実施例の声紋認証システムによる状態と音フレームとの関係の説明図が掲示される。音声を訓練する上で、音声には所謂「状態」の観念が形成され、状態は発音時における口の形と声道の変化である。一般的に言えば、毎回話しする時には口の形は必ず変化を有するもので、故に毎回の状態は全て一個の音声変化の特徴の表れである。時に一個の単音で反って多数の状態が含まれる可能性がある。一個の状態は音フレームと同様に固定したサイズを有するものではく、通常として一個の状態には数個または数十個の音フレームが含まれる。図３を参照すると、第一状態には三個の音フレームが含まれ、第二状態には六個の音フレームが含まれ、さらに第三状態には四個の音フレームが含まれる。
【００２６】
図４に本発明の実施例の声紋認証システムによる音フレームと状態との開始の分配モデルの説明図が掲示される。上記開始の分配モデルは三個の音声のサンプルを例に挙げて均等に分ける動作を行う。開始のモデルにおいて音声を均等に分ける動作を行い、均等に分けた後、整数に割り切ることができないかもしれず、余った音フレームは第一個と最後一個の状態に平等に分ける。
【００２７】
再び図４を参照すると、分配のモデルにおいて、音声サンプルを均等に分けるのに三つの要素を考慮しなければならず、ａ）第一個の音フレームは必ず第一個の状態に属する。ｂ）最後一個の音フレームは必ず最後一個の状態に属する。ｃ）音フレームの状態の変化は不変だけであったり、または次まで変化したりするものである。ガウス分布確率を採用してそれぞれの音フレームがそれぞれの状態に属する確率を計算し、さらにビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得する。
【００２８】
図５に本発明の実施例の声紋認証システムによる状態転換の説明図が掲示される。図５を参照すると、三個の状態において、Ｌ個の音フレームの可能状態変換の方向が示される。×印の付いている音フレームは不可能状態に属すると見なし、箭頭の方向は可能状態の変化径路と見なす。
【００２９】
図６に本発明の実施例の声紋認証システムによる最も相似する径路の説明図が掲示される。図６を参照すると、抜取り特徴の最も相似する径路には第一状態では第一から第三の音フレームが含まれ、第二状態では第四から第六の音フレームが含まれ、さらに第三状態では第七から第十の音フレームが含まれる。
【００３０】
図７に本発明の実施例の声紋認証システムによる音フレームを均等に分ける説明図が掲示される。図７を参照すると、三個の音声サンプルは三個の状態における開始モデルは均等に分けた後の分布を採用する。第一音声サンプルのそれぞれの音声サンプルは三個の音フレームを均等に分けた後、残りの二個の音フレームはそれぞれ第一状態と第二状態に分配される。第二音声サンプルのそれぞれの音声サンプルは四個の音フレームを均等に分ける。第三音声サンプルのそれぞれの音声サンプルは三個の音フレームを均等に分けた後、残りの一個の音フレームは第一状態に分配される。計算した後、その最大の相似する確率は２１５７である。
【００３１】
図８に本発明の実施例の声紋認証システムによる第一次新たに音フレームを分配する説明図が掲示される。図８を参照すると、第一次新たに音フレームを分配した後、その最大の相似する確率は３１７１まで上昇する。
【００３２】
図９に本発明の実施例の声紋認証システムによる第二次新たに音フレームを分配する説明図が掲示される。図９を参照すると、第二次新たに音フレームを分配した後、その最大の相似する確率は３５７１まで上昇する。
【００３３】
図１０に本発明の実施例の声紋認証システムによる最良な音フレームを分配する説明図が掲示される。図１０を参照すると、数次新たに音フレームを分配した後、その最大の相似する確率である３５７１は再び上昇しないため、最良な音フレームの分配と見なす。各状態の要望値と変異数を計算してモデルパラメーターとし、モデルパラメーターはデータベースに保存することができる。
【００３４】
再び図２を参照すると、訓練システム１０に進入して音声訓練の作業を行う場合、方程式(1)から(9)を運算することにより、有効訓練音声特徴を獲得することができる。それから、ビタビ演算法を利用して最も相似する径路を獲得する。それから、各状態の要望値と変異数を計算してモデルパラメーターとすることにより、音声訓練の作業を完成することができる。音声訓練において、その最大な相似する確率が予定された参考値より小さくなると、音声訓練を通過することができないと共に、訓練の作業を終えるため、新たに声紋認証システム１を操作しなければならない。それに反して、その最大な相似する確率が予定された参考値より大きくなると、音声訓練を通過することにより、モデルパラメーターを声紋認証システム１保存する。
【００３５】
再び図１を参照すると、声紋判別の登録を完成した時、取引を許可する段階に進入することができる。
【００３６】
再び図１、２を参照すると、ＩＤ番号の入力が登録された時、テストシステム２０に進入して音声テストの作業を行う。本発明の声紋判別テストにおけるテストシステム２０の操作に関しては、下記の如く詳細に叙述する。
【００３７】
同様にテストシステム２０に進入して音声テストの作業を行う場合、方程式(1)から(9)を運算することにより、有効テスト音声特徴を獲得することができる。
【００３８】
再び図２を参照すると、それから、テスト音声特徴とモデルパラメーターとの間の相似する確率を運算することにより、判別の結果を出力する。音声の判別において、その最小な相似する確率が予定された参考値より大きくなると、音声の判別を通過することにより、声紋認証システム１から離れて後続の電子ビジネスの取引の段階に進入することができる。それに反して、その最小な相似する確率が予定された参考値より小さくなると、音声の判別を通過することができないと共に、テストの作業を終えるため、声紋認証システム１から離れなければならず、さらに後続の電子ビジネスの取引の段階を行うことが拒絶される。
【００３９】
再び図１、２を参照すると、最後に、判別可能装置は声紋認証システム１のテストシステム２０のテストの結果に基づいて電子ビジネスの取引を許可するか拒絶するかを決定する。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
上述の如く、従来の電子ビジネスの取引方法によれば、使用者に対して身分の判別は行っておらず、また個人のパスワードの入力により身分の判別を行ってもパスワードが漏れてしまうという疑念が生じるという問題点があったが、図１に示す本発明の電子ビジネスの取引方法によれば、声紋認証システムを利用して使用者の身分の判別を行うことにより、判別率を高めることができる。
【００４１】
本発明は、その精神及び必須の特徴事項から逸脱することなく他のやり方で実施することができる。従って、本明細書に記載した好ましい実施例は例示的なものであり、限定的なものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の実施例の電子ビジネスの取引方法による流れのブロック図である。
【図２】本発明の実施例の声紋認証システムによる流れのブロック図である。
【図３】本発明の実施例の声紋認証システムによる状態と音フレームとの関係を示す図である。
【図４】本発明の実施例の声紋認証システムによる音フレームと状態との開始の分配モデルを示す図である。
【図５】本発明の実施例の声紋認証システムによる状態転換を示す図である。
【図６】本発明の実施例の声紋認証システムによる最も相似する径路を示す図である。
【図７】本発明の実施例の声紋認証システムによる音フレームを均等に分ける状態を示す図である。
【図８】本発明の実施例の声紋認証システムによる第一次新たに音フレームを分配する状態を示す図である。
【図９】本発明の実施例の声紋認証システムによる第二次新たに音フレームを分配する状態を示す図である。
【図１０】本発明の実施例の声紋認証システムによる最良な音フレームを分配する状態を示す図である。
【符号の説明】
【００４３】
１    声紋認証システム              １０    訓練システム
２０    テストシステム
【図１】
2006285868.tif 000012
【図２】
2006285868.tif 000013
【図３】
2006285868.tif 000014
【図４】
2006285868.tif 000015
【図５】
2006285868.tif 000016
【図６】
2006285868.tif 000017
【図７】
2006285868.tif 000018
【図８】
2006285868.tif 000019
【図９】
2006285868.tif 000020
【図１０】
2006285868.tif 000021