(57)【要約】【課題】  耐雑音性及び信頼性を格段的に向上させ得る音声認証装置及び方法並びにプログラムを提案する。【解決手段】  入力する音声信号に基づいて、話者の個人性を表す所定の特徴パラメータを順次生成して出力すると共に、音声信号の有音区間及び有声音区間をそれぞれ検出し、生成した特徴パラメータの中から音声信号における有音区間かつ有声音区間の特徴パラメータを抽出し、抽出した特徴パラメータに基づいて話者認証を行うようにした。【選択図】        図１
2006078654.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力する音声信号に基づいて、話者の個人性を表す所定の特徴パラメータを順次生成して出力する特徴パラメータ生成手段と、
上記音声信号の有音区間を検出する有音区間検出手段と、
上記音声信号の有声音区間を検出する有声音区間検出手段と、
上記有音区間検出手段及び上記有声音検出手段の検出結果に基づいて、上記特徴パラメータ生成手段から順次出力される上記特徴パラメータの中から上記音声信号における上記有音区間かつ上記有声音区間の上記特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、
上記特徴パラメータ抽出手段により抽出された上記特徴パラメータに基づいて、話者認証を行う話者認証手段と
を具えることを特徴とする音声認証装置。
【請求項２】
上記特徴パラメータ生成手段は、
上記音声信号をＣＳ−ＡＣＥＬＰ（Conjugate Structure-Algebraic Code Excited Linear Prediction）符号化方式で符号化処理することにより上記特徴パラメータとしてＬＳＰ（Line Spectrum Pair）をフレーム単位で生成し、
上記有声音区間検出手段は、
上記特徴パラメータ生成手段において上記音声信号を上記符号化処理することにより得られたピッチ情報に基づいて上記音声信号の有声音区間を検出し、
上記有音区間検出手段は、
ＶＡＤ（Voice Activity Decision）アルゴリズムを用いて上記音声信号の上記有音区間を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の音声認証装置。
【請求項３】
上記話者認証手段は、
登録モード時に上記特徴パラメータ抽出手段から供給される抽出された上記特徴パラメータに対して所定のクラスタリング処理を施すことにより、上記話者に固有の所定数の代表ベクトルからなる特徴コードブックを生成する特徴コードブック生成手段と、
上記特徴コードブック生成手段により生成された上記特徴コードブックを記憶保持する記憶手段と、
照合モード時に上記特徴パラメータ抽出手段から供給される抽出された上記特徴パラメータと、上記記憶手段から読み出された上記特徴コードブックを構成する各上記代表ベクトルとの距離を算出する距離算出手段と、
上記距離算出手段により算出された上記特徴パラメータ及び各上記代表ベクトル間の距離の平均値を算出する平均距離算出手段と、
上記平均距離算出手段の算出結果に基づいて話者照合判定を行う判定手段と
を具えることを特徴とする請求項１に記載の音声認証装置。
【請求項４】
上記平均距離算出手段は、
上記距離算出手段により算出された上記特徴パラメータ及び各上記代表ベクトル間の距離の平均値を、過去所定数の当該距離を用いた移動平均法により算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の音声認証装置。
【請求項５】
入力する音声信号に基づいて、話者の個人性を表す所定の特徴パラメータを順次生成して出力すると共に、上記音声信号の有音区間及び有声音区間をそれぞれ検出する第１のステップと、
生成した上記特徴パラメータの中から上記音声信号における上記有音区間かつ上記有声音区間の上記特徴パラメータを抽出する第２のステップと、
抽出した上記特徴パラメータに基づいて、話者認証を行う第３のステップと
を具えることを特徴とする音声認証方法。
【請求項６】
上記第１のステップでは、
上記音声信号をＣＳ−ＡＣＥＬＰ（Conjugate Structure-Algebraic Code Excited Linear Prediction）符号化方式で符号化処理することにより上記特徴パラメータとしてＬＳＰ（Line Spectrum Pair）をフレーム単位で生成する一方、当該符号化処理により得られたピッチ情報に基づいて上記音声信号の有声音区間を検出すると共に、ＶＡＤ（Voice Activity Decision）アルゴリズムを用いて上記音声信号の上記有音区間を検出する
ことを特徴とする請求項５に記載の音声認証方法。
【請求項７】
上記第３のステップは、
登録モード時、上記第２のステップにおいて抽出した上記特徴パラメータに対して所定のクラスタリング処理を施すことにより、上記話者に固有の所定数の代表ベクトルからなる特徴コードブックを生成する特徴コードブック生成ステップと、
生成した上記特徴コードブックを記憶保持する記憶ステップと、
照合モード時、抽出した上記音声信号における上記有音区間かつ上記有声音区間の上記特徴パラメータと上記記憶保持した上記特徴コードブックを構成する各上記代表ベクトルとの距離を算出する距離算出ステップと、
上記距離算出ステップにおいて算出した上記特徴パラメータ及び各上記代表ベクトル間の距離の平均値を算出する平均距離算出ステップと、
上記平均距離算出ステップでの算出結果に基づいて話者照合判定を行う判定ステップと
を具えることを特徴とする請求項５に記載の音声認証方法。
【請求項８】
上記平均距離算出ステップでは、
上記距離算出ステップにおいて算出した上記特徴パラメータ及び各上記代表ベクトル間の距離の平均値を、過去所定数の当該距離を用いた移動平均法により算出する
ことを特徴とする請求項７に記載の音声認証方法。
【請求項９】
コンピュータに、
入力する音声信号に基づいて、話者の個人性を表す所定の特徴パラメータを順次生成して出力すると共に、上記音声信号の有音区間及び有声音区間をそれぞれ検出する第１のステップと、
生成した上記特徴パラメータの中から上記音声信号における上記有音区間かつ上記有声音区間の上記特徴パラメータを抽出する第２のステップと、
抽出した上記特徴パラメータに基づいて、話者認証を行う第３のステップと
を具える処理を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認証装置及び方法並びにプログラムに関し、例えばＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）符号化方式による符号化処理により得られたパラメータに基づいて話者認証を行う音声認証装置に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子商取引やオンライン・バンキングなどのネットワークを利用したサービスの拡大・浸透に伴い、情報セキュリティ及びプライバシー保護の観点から、ユーザの正当性を確認する個人認証の必要性が高まっている。このような状況の下、従来では簡便で安価な個人認証手法として、ＩＣカードやパスワードなどのユーザの所有物や知識に基づく個人認証が行われていた。
【０００３】
しかしながらこのような従来手法によると、盗難や紛失又は忘却などの危険性が伴う問題がある。そこで、近年、音声、筆跡、指紋又は顔の表情といった個人の身体的又は行動的特徴を利用した、いわゆるバイオメトリクス認証に注目が集まっている。
【０００４】
例えば音声には、音韻性情報及び個人性情報が併存しており、音韻性情報は音声認識に利用でき、個人性情報は話者認識に利用できることが知られている。また携帯電話を利用したディジタル音声通信においては、音声が伝送のためにＣＥＬＰ符号化方式により符号化されるが、符号化された音声の中には音韻性情報及び個人性情報が保存されている。そこで、かかる符号化により得られたＬＳＰ（Line Spectrum Pair）と呼ばれるパラメータを利用して、個人認証を行うことが従来から提案されている（例えば非特許文献１参照）。
【非特許文献１】茂垣  武文、小松  尚久，「ＣＥＬＰ方式を用いたテキスト提示型話者照合方式」，コンピュータセキュリティシンポジウム‘９８，平成１０年１０月，ｐ２０１−２０６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、音声に含まれる個人性情報を利用した個人認証（以下、これを音声認証又は話者認証と呼ぶ）では、環境雑音の影響を受け易く、環境雑音が多い状況下では認証精度が著しく劣化する。
【０００６】
実際上、研究用ＡＴＲ日本語音声データベースに収録された雑音を含まない理想的な音声をＣＥＬＰ符号化処理し、得られたＬＳＰを用いて話者認証を行う一方で、かかる音声に電子協騒音データベースに収録された「自動車（car）」、「人ごみ（crowd）」、「駅（station）」又は「交差点（street）」の雑音を付加して、この音声をＣＥＬＰ符号化処理することにより得られたＬＳＰを用いて話者認証を行うようにして、雑音環境下での話者認証の信頼性を評価する実験を行ったところ、図１５に示すような実験結果が得られた。
【０００７】
この図１５からも明らかなように、雑音を付加していない状態での誤り率が5.13〔％〕であったのに対し、「自動車（car）」の雑音を付加したときの誤り率が30.80〔％〕、「人ごみ（crowd）」の雑音を付加したときの誤り率が15.87〔％〕、「駅（station）」の雑音を付加したときでの誤り率が14.52〔％〕、「交差点（street）」の雑音を付加したときの誤り率が9.47〔％〕でなり、雑音環境下では話者認証の信頼性が低くなる。
【０００８】
なおこの評価は、図１６に示すように、次式
【０００９】
【数１】
2006078654.tif 000003
【００１０】
で定義されるＦＲＲ（False Rejection Rate:本人拒否率）と、次式
【００１１】
【数２】
2006078654.tif 000004
【００１２】
で定義されるＦＡＲ（False Acceptance Rate:他人受け入れ率）との値が等しくなる点における誤り率であるＥＥＲ（Equal Error Rate:等誤り率）を用いて行っている。また各雑音データの諸元については図１７に示す。
【００１３】
しかしながら、話者認証が実際に使用される環境には様々な環境があり得る。従って、かかる音声認証装置を構築するに際しては、種々の雑音環境下においても実用上十分な認証精度を得られるように耐雑音性を向上させることが望まれる。
【００１４】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、耐雑音性及び信頼性を格段的に向上させ得る音声認証装置及び方法並びにプログラムを提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
かかる課題を解決するため本発明においては、音声認証装置において、入力する音声信号に基づいて、話者の個人性を表す所定の特徴パラメータを順次生成して出力する特徴パラメータ生成手段と、音声信号の有音区間を検出する有音区間検出手段と、音声信号の有声音区間を検出する有声音区間検出手段と、有音区間検出手段及び有声音検出手段の検出結果に基づいて、特徴パラメータ生成手段から順次出力される特徴パラメータの中から音声信号における有音区間かつ有声音区間の特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、特徴パラメータ抽出手段により抽出された特徴パラメータに基づいて、話者認証を行う話者認証手段とを設けるようにした。
【００１６】
この結果この音声認証装置では、環境雑音に対して安定な特徴を示す特徴パラメータのみを利用した話者登録及び話者照合を行うことができるため、話者登録時や話者照合時における環境雑音の影響を受け難くすることができる。
【００１７】
また本発明においては、音声認証方法において、入力する音声信号に基づいて、話者の個人性を表す所定の特徴パラメータを順次生成して出力すると共に、音声信号の有音区間及び有声音区間をそれぞれ検出する第１のステップと、生成した特徴パラメータの中から音声信号における有音区間かつ有声音区間の特徴パラメータを抽出する第２のステップと、抽出した特徴パラメータに基づいて、話者認証を行う第３のステップとを設けるようにした。
【００１８】
この結果この音声認証方法によれば、環境雑音に対して安定な特徴を示す特徴パラメータのみを利用した話者登録及び話者照合を行うことができるため、話者登録時や話者照合時における環境雑音の影響を受け難くすることができる。
【００１９】
さらに本発明においては、プログラムにおいて、コンピュータに、入力する音声信号に基づいて、話者の個人性を表す所定の特徴パラメータを順次生成して出力すると共に、音声信号の有音区間及び有声音区間をそれぞれ検出する第１のステップと、生成した特徴パラメータの中から音声信号における有音区間かつ有声音区間の特徴パラメータを抽出する第２のステップと、抽出した特徴パラメータに基づいて、話者認証を行う第３のステップとを有する処理を実行させるようにした。
【００２０】
この結果このプログラムによれば、環境雑音に対して安定な特徴を示す特徴パラメータのみを利用した話者登録及び話者照合を行うことができるため、話者登録時や話者照合時における環境雑音の影響を受け難くすることができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、音声認証装置及び方法並びにプログラムにおいて、入力する音声信号に基づいて、話者の個人性を表す所定の特徴パラメータを順次生成して出力すると共に、音声信号の有音区間及び有声音区間をそれぞれ検出し、生成した特徴パラメータの中から音声信号における有音区間かつ有声音区間の特徴パラメータを抽出し、抽出した特徴パラメータに基づいて話者認証を行うようにしたことにより、環境雑音に対して安定な特徴を示す特徴パラメータのみを利用した話者登録及び話者照合を行うことができるため、話者登録時や話者照合時における環境雑音の影響を受け難くすることができ、かくして耐雑音性及び信頼性を格段的に向上させ得る音声認証装置及び方法並びにプログラムを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００２３】
（１）第１の実施の形態
（１−１）原理
雑音環境下において話者認証の認証精度が劣化する原因の１つとして、音声が存在しない、つまり話者の個人性情報を含まない区間の音声情報を話者認証に用いていることが挙げられる。
【００２４】
そこで、例えばＣＥＬＰ符号化方式により符号化された音声情報を利用して話者認証を行う音声認証装置において、環境雑音に対して安定な特徴を示すフレームのＬＳＰのみを選択的に抽出し、このＬＳＰを用いて登録処理や照合処理を行うことが耐雑音処理として有効であると考えられる。
【００２５】
この場合、ＩＴＵ／Ｔ（International Telecommunication Union / Telecommunication Standardization Sector）では、ＣＥＬＰ符号化方式の一種であるＣＳ−ＡＣＥＬＰ（Conjugate Structure-Algebraic CELP）符号化方式がG.729として標準化されており、さらにこのＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式をＶｏＩＰ等に適用するために、無音区間を圧縮処理してビットレートを下げる方式がG.729 AnnexBとして標準化されている。
【００２６】
そしてこのG.729 AnnexBでは、無音区間の検出のためのアルゴリズムとしてＶＡＤ（Voice Activity Decision）アルゴリズムが採用されている。そこで、このＶＡＤアルゴリズムを用いて音声区間のフレームのＬＳＰのみを抽出し、このＬＳＰを用いて話者登録や話者照合を行うことによって、環境雑音の影響を受け難くすることができるものと考えられる。
【００２７】
一方、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式による符号化処理により得られるパラメータの１つであるピッチ（Pitch delay）は、励振信号の基本周期を表すものであり、有声音における音の高低に対応するパラメータである。有声音は無声音と比べてパワーが強く、有声音のＬＳＰは話者の声道の特徴を安定して表現できる。従って、ピッチを利用して有声音区間のフレームのＬＳＰを抽出することで、雑音環境下においても変化の少ない安定したＬＳＰを取得できることが期待できる。
【００２８】
ここで、ＶＡＤアルゴリズムによる有音／無音フレームの挙動と、ピッチ及び有声音／無声音フレームの関係とについて本願出願人が調べたところ、
(1)ピッチが安定しているフレームは、雑音によるＬＳＰの変化が小さい
(2)ピッチは無声音フレームではほとんど安定せず、有声音フレームで安定する
(3)ピッチは無音フレームの一部で安定する場合がある
という事実が明らかになった。
【００２９】
従って、これらの事実から、ＶＡＤアルゴリズムとピッチの安定区間を抽出する手法とを組み合わせることによって、精度良く有声音のフレームを抽出することができるものと思われる。すなわちＶＡＤアルゴリズムによって有音区間と判定され、かつピッチに基づき有声音区間と判定される区間内のフレームを選択することによって、環境雑音に対して安定な特徴を示すフレームのＬＳＰのみを抽出することができ、このＬＳＰを用いて話者登録や話者照合を行うことによって、環境雑音の影響を低減させて、信頼性の高い話者認証を行うことができるものと考えられる。以下、かかる原理を適用した音声認証装置について説明する。
【００３０】
（１−２）第１の実施の形態による音声認証装置の構成
図１において、１０は全体として本実施の形態による音声認証装置を示し、話者の音声をマイクロホン（図示せず）により集音することにより得られた音声信号Ｓ１をＣＥＬＰ符号化部２に入力する。
【００３１】
ＣＥＬＰ符号化部２は、供給される音声信号Ｓ１に対してＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式による符号化処理を施し、得られたフレーム（10〔ms〕）ごとの量子化されたＬＳＰをフレーム選択処理部３に送出する。またＣＥＬＰ符号化部２は、かかるＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化処理によりサブフレーム（５〔ms〕）ごとに得られるピッチ（Pitch delay）をピッチ情報として有声音／無声音判定部４に送出する。
【００３２】
有声音／無声音判定部４は、供給されるピッチ情報に基づいて、そのとき対象としているフレームが有声音区間及び無声音区間のいずれのものであるか否かをサブフレームごとに判定する。
【００３３】
具体的には、有声音／無声音判定部４は、図２に示す有声音／無声音判定処理手順ＲＴ１に従って、まず対象とするフレームを中心としたＮ（例えば10）点のピッチを抽出し（ステップＳＰ１）、この後これら抽出した10個のピッチの値を最小二乗法により直線で近似して、このときの平均二乗誤差Ｄを算出する（ステップＳＰ２）。
【００３４】
次いで有声音／無声音判定部４は、このようにして求めた平均二乗誤差Ｄが、当該平均二乗誤差Ｄについて予め定められた第１の閾値Ｄｔｈ未満であり、かつそのとき注目しているピッチの値が当該値Ｐについて予め定められた第２の閾値Ｐｔｈ未満であるか否かを判断する（ステップＳＰ３）。
【００３５】
そして有声音／無声音判定部４は、この判断の結果として肯定結果を得た場合には、そのフレームがピッチが安定した有声音区間のものであると判定し（ステップＳＰ４）、否定結果を得た場合には、そのフレームがピッチが安定していない無声音区間のものであると判定して（ステップＳＰ５）、この判定結果を有声音／無声音判定信号Ｓ２としてフレーム選択処理部に送出する（ステップＳＰ６）。
【００３６】
さらに有声音／無声音判定部４は、この後同様の処理をサブフレームごとに繰り返す（ステップＳＰ１〜ステップＳＰ６）。このようにして有声音／無声音判定部４は、サブフレームごとに、対象とするフレームが有声音区間及び無声音区間のいずれのものであるか否かの判定結果を有声音／無声音判定信号Ｓ２として順次フレーム選択処理部３に送出する。
【００３７】
一方、マイクロホンからの音声信号Ｓ１は、有音／無音判定部５にも与えられる。そして有音／無音判定部５は、供給される音声信号Ｓ１について、ＶＡＤアルゴリズムを用いてフレームごとにそのフレームが有音区間及び無声音区間のいずれのものであるか否かを判定する。
【００３８】
実際上、有音／無音判定部５は、図３に示すＶＡＤアルゴリズムによる有音／無音判定処理手順ＲＴ２に従って、フレーム（10〔ms〕）ごとに、まず全帯域エネルギ、低帯域エネルギ及び零交差率を求める。また有音／無音判定部５は、これと共に後述するＣＥＬＰ符号化部２における場合と同様にしてＬＳＰを求め、このＬＳＰのスペクトルを算出する（ステップＳＰ１１）。
【００３９】
そして有音／無音判定部５は、これらＬＳＰから求めたスペクトル、全帯域エネルギ、低帯域エネルギ及び零交差率と、後述する環境雑音におけるこれら４つのパラメータの各平均値との差分をそれぞれ求めることにより、当該４つのパラメータの差分パラメータを生成する（ステップＳＰ１２）。
【００４０】
また有音／無音判定部５は、この後ステップＳＰ１１において得られた全帯域エネルギが15〔dB〕以下であるか否かを判断し（ステップＳＰ１３）、肯定結果を得た場合にはそのフレーム内の音は「雑音」であると判定する一方（ステップＳＰ１４）、否定結果を得た場合には、かかる４つの差分パラメータが作る４次元ベクトル空間上の位置から、そのフレーム内の音が「音声」及び「雑音」のいずれであるかを初期判定する（ステップＳＰ１５）。
【００４１】
続いて有音／無音判定部５は、前数フレーム分の初期判定結果に基づいて当該判定結果のスムージング（平滑化）処理を行うことにより、そのフレームについて、「音声」及び「雑音」のいずれであるかを最終的に判定する（ステップＳＰ１６）。この結果、例えば２つ前のフレーム、１つ前のフレームがともに「音声」で、対象とするフレームの初期判定が「雑音」の場合、前フレームとのエネルギの差がある閾値よりも小さいときには、対象とするフレームでは音声が連続している判断し、最終判断では「雑音」から「音声」に変更されることとなる。
【００４２】
そして有音／無音判定部５は、このようにして得られた最終的な判定結果に基づいて、「音声」と判定した場合には「有音区間」、「雑音」と判定した場合には「無音区間」との判定結果を有音／無音判定信号Ｓ３としてフレーム選択処理部３に送出する（ステップＳＰ７）。
【００４３】
また有音／無音判定部５は、そのフレームについて、最終的に「雑音」と判定したか否かを判断し（ステップＳＰ１８）、否定結果を得た場合には次のフレームに処理を移し（ステップＳＰ１１）、これに対して肯定結果を得た場合には、そのフレームについて抽出したＬＳＰから求めたスペクトル、全帯域エネルギ、低帯域エネルギ及び零交差率を利用して、背景雑音におけるこれら４つのパラメータの各平均値を更新する（ステップＳＰ１９）。
【００４４】
そして有音／無音判定部５は、この後各フレームについて同様の処理を繰り返す（ステップＳＰ１１〜ステップＳＰ１９）。このようにして有音／無音判定部５は、フレームごとに、「有音区間」又は「無音区間」の判定結果を有音／無音判定信号Ｓ３として順次フレーム選択処理部３に送出する。
【００４５】
フレーム選択処理部３は、供給される有音声／無声音判定信号Ｓ２及び有音／無音判定信号Ｓ３に基づいて、フレームごとに、そのフレームが有音区間かつ有声音区間のものであるか否かを判断する。この際フレーム選択処理部３は、有音／無音判定信号Ｓ３に基づき得られる有音区間であるか否かの判定結果がフレーム単位（10〔ms〕）であるのに対し、有声音／無声音判定信号Ｓ２に基づき得られる有声音区間であるか否かの判定結果がサブフレーム（５〔ms〕）単位であるため、図４に示すように、奇数番目のサブフレームの判定結果に基づいてそのフレームが有声音区間のものであるか否かを判断する。
【００４６】
そしてフレーム選択処理部３は、かかる判断結果に基づいて、ＣＥＬＰ符号化部２から順次供給される各フレームのＬＳＰのうち、有音区間かつ有声音区間であると判定されたフレームのＬＳＰのみを抽出する。そしてフレーム選択部３は、登録モード時には、このようにして得られた有音区間かつ有声音区間のフレームのＬＳＰを重み付け処理部６に送出する。
【００４７】
重み付け処理部６は、フレーム選択処理部３から供給される各ＬＳＰに対して、当該ＬＳＰの平均値（以下、これを平均ＬＳＰと呼ぶ）に所定の重み付け係数ｗを乗じたものを加算する重み付け処理を施す。この場合、話者の平均ＬＳＰは個人性を表すことが知られており、このような重み付け処理を施すことで、個人性を強調して、図５に示すように、ＬＳＰが作る10次元ユークリッド空間における話者ごとの分布を分離することができる。そして重み付け処理部６は、このようにして得られた重み付けされたＬＳＰをクラスタリング部７に送出する。
【００４８】
クラスタリング部７は、図６に示すように、フレーム選択処理部３から供給されるＬＳＰに対してＬＢＧ＋splittingアルゴリズムによるクラスタリング処理を実行する。
【００４９】
ここでＬＢＧアルゴリズムは、適当な初期コードブックＣＮ（０）から出発し、学習系列Ｔに分割条件と代表点条件を繰り返し適用することで、良好なコードブックに収束させる設計アルゴリズムである。そしてこのＬＢＧアルゴリズムによるクラスタリング処理は、図７に示すクラスタリング処理手順ＲＴ３に従って行われる。
【００５０】
すなわちＬＢＧアルゴリズムによるクラスタリング処理では、まず次元数をＫ、レベル数をＮとして、Ｎ個の初期量子化代表ベクトルｙ１（０），ｙ２（０），……，ｙＮ（０）からなる初期コードブックＣＮ（０）と、Ｌ個のＫ次元学習ベクトルｘ１（０），ｘ２（０），……，ｘＮ（０）からなる学習系列Ｔと、収束判定用閾値εとが予め与えられているものとして、ｍを「０」、初期ひずみＤ（−１）を無限大にそれぞれ設定（ｍ＝０、Ｄ（−１）＝∞）する（ステップＳＰ１）。
【００５１】
続いて、量子化代表ベクトルｙ１（ｍ），ｙ２（ｍ），……，ｙＮ（ｍ）からなるコードブックＣＮ（ｍ）のもとで、平均ひずみＤ（ｍ）を最小とするＮ個の領域ｐ１（ｍ），ｐ２（ｍ），……，ｐＮ（ｍ）への学習系列Ｔの分割ＰＮ（ｍ）を分割条件を適用してから定める。すなわち、量子化代表ベクトルｙｉ（ｍ）に対応した領域Ｐｉ（ｍ）は、Ｎ個の量子化代表ベクトルのなかでｙｉ（ｍ）とのひずみが最小となる学習ベクトルの集合で与えられる。こうしてＬ個の学習ベクトルがＮ個の領域に分割される。また各領域に所属する学習ベクトルをその領域内の量子化代表ベクトルで置き換えたときに生じる平均ひずみＤ（ｍ）を算出する（ステップＳＰ２）。
【００５２】
次に、このようにして求めた平均ひずみＤ（ｍ）が次式
【００５３】
【数３】
2006078654.tif 000005
【００５４】
を満たすか否かを判定し（ステップＳＰ３）、満たさない場合には、Ｎ個の領域ｐ１（ｍ），ｐ２（ｍ），……，ｐＮ（ｍ）への学習系列Ｔの分割ＰＮ（ｍ）のもとで、学習系列Ｔに対して平均ひずみＤ（ｍ）を最小とするＮ個の量子化代表ベクトルｙ１（ｍ），ｙ２（ｍ），……，ｙＮ（ｍ）からなるコードブックＣＮを代表点条件を適用して定める。領域Ｐｉ（ｍ）に所属する学習ベクトルＴの平均ベクトルとして与えられる重心を量子化代表ベクトルｙｉとする（ステップＳＰ２４）。さらにｍをインクリメントし、ＣＮをコードブックＣＮ（ｍ）として（ステップＳＰ２５）、同様の処理を繰り返す。
【００５５】
そして、やがて平均ひずみＤ（ｍ）が（３）式を満たすと処理を停止して、このときのコードブックＣＮ（ｍ）を最終的に設計したＮレベルのコードブックに決定する（ステップＳＰ２６）。これにより最終的に適切な状態に収束したＮレベルのコードブックを得ることができる。
【００５６】
一方、ＬＢＧアルゴリズムにより設計されたコードブックの良否は、初期コードブックＣＮ（０）と学習系列Ｔの選定に強く依存する。初期コードブックＣＮ（０）は想定される入力ベクトルの分布範囲を被覆していることが望ましい。この条件をある程度満足する初期コードブックの生成方法として、splittingアルゴリズムが知られている。
【００５７】
このsplittingアルゴリズムは、ＮレベルのコードブックＣＮの量子化代表ベクトルｙ１，ｙ２，……，ｙＮを次式
【００５８】
【数４】
2006078654.tif 000006
【００５９】
のように微小なベクトルδを用いて接近した２つのベクトルに分割することによって、量子化代表ベクトルｙ１，ｙ２，……，ｙ２Ｎからなる２Ｎレベルの初期コードブックＣ２Ｎ（０）を生成するものである。そしてこのsplittingアルゴリズムをＬＢＣアルゴリズムと組み合わせることによって、１レベルのコードブックから出発して順次２，４，８，……レベルのコードブックを設計することができる。
【００６０】
かくしてクラスタリング部７は、重み付け処理部６から供給される重み付け処理された各ＬＳＰに対して、このようなＬＢＣアルゴリズム及びsplittingアルゴリズムを組み合わせたＬＢＧ＋splittingアルゴリズムによるクラスタリング処理を実行することにより、その話者に固有のＬＳＰと同じ10次元のＮ（例えば16）個の量子化代表ベクトルを得、これらをその話者の特徴コードブックＣＢ（図６）として例えばフラッシュメモリやハードディスク等でなる記憶部８に格納して保存する。
【００６１】
一方、照合モード時には、重み付け処理部６から出力される重み付け処理されたＬＳＰが照合部９のベクトル量子化部１０に与えられる。また照合モード時、対象とする登録話者の特徴コードブックＣＢが記憶部８から読み出されてベクトル量子化部１０に与えられる。
【００６２】
かくしてベクトル量子化部１０は、図８に示すように、重み付け処理部６から順次与えられる有音区間かつ有声音区間のフレームの各ＬＳＰを、特徴コードブックＣＢでベクトル量子化することにより、当該フレームごとの量子化誤差を算出する。すなわちベクトル量子化部１０は、各ＬＳＰ（10次元ベクトル）について、特徴コードブロックＣＢを構成する16個の量子化代表ベクトル（10次元ベクトル）との間の各距離をそれぞれ順に算出する。
【００６３】
そしてベクトル量子化部１０は、このようにしてそのフレームについて得られた16個の距離のうちの最小のもの（以下、これを最小量子化誤差と呼ぶ）を量子化誤差検出信号Ｓ４として判定部１１に送出する。
【００６４】
判定部１１は、最小量子化誤差検出信号Ｓ４に基づき得られる各フレームの最小量子化誤差の値と、当該量子化誤差について予め設定された所定の第３の閾値とを比較する。この比較は、照合音声の音声長として予め定められた時間に応じて設定された規定フレーム数分だけ行われる。そして判定部１１は、最小量子化誤差が当該第３の閾値よりも小さいフレーム数をカウントし、当該フレーム数が予め設定された第４の閾値以上であったときに、そのときの話者を本人であると判定し、判定結果を判定信号Ｓ５として出力する。
【００６５】
なおＣＥＬＰ符号化部２の具体的構成を図９に示す。ＣＥＬＰ符号化部２では、供給される音声信号Ｓ１をハイパスフィルタでなる前処理部２０に入力する。そして前処理部２０は、供給される音声信号Ｓ１に対して140〔Hz〕をカットオフ周波数とするフィルタリング処理を施し、かくして得られた雑音成分を除去した音声信号Ｓ１０をＬＰＣ（Linear Predictor Coefficients）分析部２１及び減算部２２に入力する。
【００６６】
ＬＰＣ分析部２１は、供給される音声信号Ｓ１０に対して線形予測分析をフレーム（10〔ms〕）ごとに行うことにより、フレームごとの合成フィルタのフィルタ係数（ＬＰＣ）を決定して、これを合成フィルタ２３に設定する。またＬＰＣ分析部２１は、この後このようにして得られた各フィルタ係数（ＬＰＣ）をそれぞれＬＳＰに変換し、これらＬＳＰを量子化した後に、これを上述のようにフレーム選択処理部３（図１）に送出する。
【００６７】
一方、合成フィルタ２３は、サブフレームごとに、後述のように加算部２９から供給される音源信号Ｓ１１に対してそのとき設定されたフィルタ係数（ＬＰＣ）でフィルタリング処理することにより合成音声の音声信号でなる合成音声信号Ｓ１２を生成し、これを減算部２２に送出する。
【００６８】
そして減算部２２は、供給される音声信号Ｓ１０から合成音声信号Ｓ１２を減算処理することにより、入力音声と合成音声の波形歪み成分を表す歪み検出信号Ｓ１３を得、これを聴感重み付け部２４に送出する。
【００６９】
このとき聴感重み付け部２４には、ＬＰＣ分析部２１からそのときの合成フィルタ２３のフィルタ係数（ＬＰＣ）が与えられる。かくして聴感重み付け部２４は、歪み検出信号Ｓ１３に対して聴感上の歪みが最小となるよう、かかる合成フィルタ２３のフィルタ係数（ＬＰＣ）に基づき決定されるフィルタ係数の所定のフィルタリング処理を施し、得られた聴感重み付け歪み検出信号Ｓ１４をピッチ分析部２５及び固定コードブック探索部２６に送出する。
【００７０】
ピッチ分析部２５は、供給される聴感重み付け歪み検出信号Ｓ１４に基づいて、合成音声のピッチＬ及び当該合成音声のピッチ成分に対するゲインＧＰをA-b-Sによって決定する。具体的に、ピッチ分析部２５は、聴感重み付け部２４から与えられる聴感重み付け歪み検出信号Ｓ１４と、後述のように加算部２９から与えられる音源信号Ｓ１１とに基づいて、聴感重み付け歪み検出信号Ｓ１４の信号レベルが最も小さくなるようなピッチＬを選択し、これを現在のサブフレームのピッチＬに決定する。そしてピッチ分析部２５は、このようにして決定したピッチＬを上述のように有声音／無声音区間判定部４（図１）に送出する。
【００７１】
なおピッチＬが決定すると、これに応じてゲインＧ１も決定する。そしてこの決定結果に応じたコードベクトルが適応コードブック２７から出力され、これが増幅部２８において上述のゲインＧＰで増幅処理されて加算部２９に与えられる。
【００７２】
またこのとき固定コードブック探索部２６は、適応コードブック２７による合成音声を入力音声から取り除いた差分音声についての音源信号Ｓ１１をA-b-Sによって決定する。具体的に固定コードブック探索部２６は、固定コードブック３０から予め用意されている各コードベクトルのうちの１つのコードベクトルを出力させる。なお１つのコードベクトルに対して１つのゲインＧＣが決定する。そしてこの固定コードブック３０から出力されたコードベクトルが、この後増幅部３１において上述のゲインＧＣで増幅処理されて、加算部２９に与えられる。
【００７３】
加算部２９は、これらゲインＧＰで増幅処理された適用コードブック２７からのコードベクトルと、ゲインＧＣで増幅処理された固定コードブック３０からのコードベクトルとを加算することにより、音声生成モデルにおける人間の声帯振動に対応する音源信号Ｓ１１を生成し、これを当該音声生成モデルにおける人間の調音運動すなわち声道の伝達関数に対応する合成フィルタ２３と、上述のピッチ分析部２５とにそれぞれ送出する。
【００７４】
かくしてこの音源信号Ｓ１１が、この後上述のように合成フィルタ２３においてフィルタリング処理されることにより合成音声が生成され、この合成音声と入力音声との間の歪みが聴感重み付け部２４においてフィルタリング処理されて固定コードブック探索部２６に与えられる。そして固定コードブック探索部２６は、同様の操作をすべてのコードベクトルについて行い、歪みが最も小さくなるコードベクトルをそのときのコードベクトルとして決定する。
【００７５】
このようにしてこのＣＥＬＰ符号化部２においては、入力する音声信号Ｓ１に基づいてＬＳＰ及びピッチを得ることができるようになされている。
【００７６】
（１−３）本実施の形態の動作及び効果
以上の構成において、この音声認証装置１では、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式による符号化処理により得られたピッチ情報に基づいて有声音区間を検出すると共に、ＶＡＤアルゴリズムにより有音区間を検出し、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式による符号化処理により得られたフレームごとのＬＳＰのうちの有音区間かつ有声音区間のフレームのＬＳＰのみを抽出して、このＬＳＰを利用して話者登録及び話者照合を行う。
【００７７】
従って、この音声認証装置１では、環境雑音に対して安定な特徴を示すフレームのＬＳＰのみを利用した話者登録及び話者照合を行うことができるため、話者登録時や話者照合時における環境雑音の影響を受け難くすることができる。
【００７８】
実際上、研究用ＡＴＲ日本語音声データベースに収録された雑音を含まない理想的な音声に、電子協騒音データベースに収録された上述の「自動車（car）」、「人ごみ（crowd）」、「駅（station）」又は「交差点（street）」の雑音を、ＳＮ比が10〔dB〕、15〔dB〕、20〔dB〕となるように付加割合を順次変えながら付加して、上述のフレーム選択処理による耐雑音処理を行った場合と、行わなかった場合とにおける話者認証の信頼性を評価する実験を行ったところ、図１０及び図１１に示すような実験結果が得られた。なお、ここでも評価はＥＥＲを用いて行っている。
【００７９】
この実験結果からも明らかなように、雑音の種類によって多少の精度の違いはあるものの、全体としてかかるフレーム選択処理による耐雑音処理を行なった場合（図１０）の方が、当該耐雑音処理を行わなかった場合（図１１）に比べて誤り率が低くなる。従って、この耐雑音処理を行うことによって信頼性の高い話者認証を行い得ることが分かる。
【００８０】
またこれとは別に、音声長（発話時間）を５秒、10秒、20秒、30秒と変えて、音声長と照合精度との関係について評価する実験を行ったところ、図１２及び図１３に示すような実験結果が得られた。
【００８１】
この実験結果からも分かるように、上述のフレーム選択処理による耐雑音処理を行なった場合（図１２）と、当該耐雑音処理を行わなかった場合（図１３）とのいずれの場合においても音声長が長いほど照合精度が高くなるが、耐雑音処理を行うことによって、より短時間で耐雑音処理を行わなかった場合と同じ照合精度を得ることができる。従って、かかる耐雑音処理を行うことによって短時間で信頼性の高い話者認証を行い得ることが分かった。
【００８２】
以上の構成によれば、有音区間かつ有声音区間のフレームのＬＳＰのみを利用して話者登録及び話者照合を行うようにしたことにより、話者登録時や話者照合時における環境雑音の影響を受け難くすることができ、かくして耐雑音性が高く、信頼性の高い話者認証を行い得る音声照合装置を実現できる。
【００８３】
（２）第２の実施の形態
（２−１）原理
図１について上述した第１の実施の形態による音声認証装置１では、平均ＬＳＰに表れる個人性を重要視し、重み付け処理部６において、フレーム選択処理部３から出力される有音区間かつ有声音区間のフレームのＬＳＰに対して平均ＬＳＰに所定の重み付け係数ｗを乗じたものを加算する重み付け処理を行っている。
【００８４】
しかしながら、このような方法によると、平均ＬＳＰが安定するまでに相当の時間を要するという問題があり、さらに平均ＬＳＰには雑音成分も含まれるために付加雑音の影響を受け易いという問題もある。
【００８５】
一方、図１について上述した照合部９のベクトル量子化部１０において算出される量子化誤差は、照合音声に基づく各ＬＳＰと、登録音声に基づく登録話者に固有のパラメータである量子化代表ベクトルとの間の距離を表すものであり、この値が小さければ小さいほど照合話者が登録話者である可能性が高い。
【００８６】
従って、ベクトル量子化部１０から出力される、これら量子化誤差の最小値である最小量子化誤差の平均に基づいて照合話者が登録話者であるか否かを判定しても、実用上十分な照合精度が得られるものと思われる。
【００８７】
そしてこの方法によれば、照合話者が登録話者である場合には、この値が常に小さい値となると考えられることから、最小量子化誤差の平均値が安定するまでにはそれほどの時間を要せず、また重み付け処理部６における重み付け処理のように付加雑音の平均が付加されることもないことから、付加雑音の影響も少ないものと考えられる。
【００８８】
そこで、この第２の実施の形態においては、最小量子化誤差の平均に基づく話者認証アルゴリズムを提案する。以下、かかるアルゴリズムを適用した第２の実施の形態による音声認証装置について説明する。
【００８９】
（２−２）第２の実施の形態による音声認証装置の構成
図１との対応部分に同一符号を付して示す図１４は、第２の実施の形態による音声認証装置４０を示すものであり、重み付け処理部６（図１）に代えて照合部４１に平均距離演算部４２が設けられている点を除いて第１の実施の形態による音声認証装置１（図１）と同様に構成されている。
【００９０】
実際上、この音声認証装置４０の場合、フレーム選択処理部３から出力された有音区間かつ有声音区間の各フレームのＬＳＰは、クラスタリング部７に与えられる。そしてクラスタリング部７は、このＬＳＰに基づいて、上述のＬＢＣアルゴリズム及びsplittingアルゴリズムを組み合わせたＬＢＧ＋splittingアルゴリズムによるクラスタリング処理を実行することにより、その話者に固有のＬＳＰと同じ10次元のＮ（例えば16）個の量子化代表ベクトルを得、登録モード時には、これらをその話者の特徴コードブックＣＢ（図６）として記憶部８に格納して保存する。
【００９１】
一方、照合モード時には、登録モード時と同様にして得られた有音区間かつ有声音区間の各フレームのＬＳＰがフレーム選択処理部３から照合部４１のベクトル量子化部１０に与えられる。また照合モード時、ベクトル量子化部１０には、記憶部８に保存された特徴コードブックＣＢのうち、そのとき対象としている登録話者の特徴コードブックＣＢも与えられる。
【００９２】
かくしてベクトル量子化部１０は、第１の実施の形態の場合と同様にして、フレーム選択処理部３から順次与えられる各ＬＳＰについて、特徴コードブロックＣＢを構成する16個の量子化代表ベクトルとの間の各距離をそれぞれ順に算出し、得られた16個の距離のうちの最小量子化誤差を量子化誤差検出信号Ｓ４として平均距離演算部４２に送出する。
【００９３】
平均距離演算部４２は、供給される量子化誤差検出信号Ｓ４に基づき得られる有音区間かつ有声音区間のフレームごとの最小量子化誤差に基づいて、特徴コードブロックＣＢの各量子化代表ベクトルと照合音声に基づくＬＳＰとの間の平均距離を算出する。
【００９４】
実際上、平均距離演算部４２は、ベクトル量子化部１０から与えられる量子化誤差検出信号Ｓ４に基づき得られる有音区間かつ有声音区間のフレームごとの最小量子化誤差の平均値を算出する。この際、平均距離演算部４２は、かかるフレームごとの最小量子化誤差の平均値を、過去所定フレーム数分の量子化最小誤差を用いて、これら過去所定フレーム数分の量子化最小誤差の平均を算出する移動平均法により算出するようになされ、得られた算出結果を量子化誤差平均値信号Ｓ２０として判定部４３に送出する。
【００９５】
かくして判定部４３は、第１の実施の形態の場合と同様にして、量子化誤差平均値信号Ｓ２０に基づき得られる該当フレームの最小量子化誤差の平均値と、当該平均値について予め定められた第５の閾値とを比較し、この最小量子化誤差の平均値が当該第５の閾値より小さいときにはそのときの話者を本人であると判定する一方、最小量子化誤差の平均値が当該第５の閾値より大きいときにはそのときの話者を他人であると判定し、判定結果を判定信号Ｓ２１として出力する。
【００９６】
（２−３）本実施の形態の動作及び効果
以上の構成において、この音声認証装置４０では、有音区間かつ有声音区間のフレームの最小量子化誤差の平均値に基づいて話者照合を行う。
【００９７】
従って、この音声認証装置４０では、平均ＬＳＰを利用した重み付け処理を行う第１の実施の形態による音声認証装置１（図１）と比較して格段的に短時間で同じ精度の話者照合を行うことができ、ほぼリアルタイムでの話者認証を行うことができる。
【００９８】
実際上、シミュレーションを行ったところ、第１の実施の形態による音声認証装置１において、誤り率30〔％〕程度の認証精度を得るためには15秒程度の時間を必要としたのに対して、この音声認証装置４０によれば、１〜２秒程度で同じ認証精度を得ることができることが確認できた。
【００９９】
またこの音声認証装置４０では、平均ＬＳＰを利用した重み付け処理を行う第１の実施の形態による音声認証装置１と比較して環境雑音の影響を受け難く、その分信頼性の高い話者認証を行うことができる。
【０１００】
さらにこの音声認証装置４０では、有音区間かつ有声音区間のフレームごとの最小量子化誤差の平均値を算出する際に、過去所定フレーム数分の量子化最小誤差を用いた移動平均法により算出するようにしているため、最新の情報のみを用いて最小量子化誤差の平均値を算出することができ、その分より信頼性の高い話者認証を行うことができる。
【０１０１】
以上の構成によれば、有音区間かつ有声音区間のフレームの最小量子化誤差の平均値に基づいて話者照合を行うようにしたことにより、より短時間でより信頼性が高い話者認証を行い得る音声認証装置を実現できる。
【０１０２】
（３）他の実施の形態
なお上述の第１及び第２の実施の形態においては、音声信号Ｓ１における有声音区間を検出する手法として、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化処理により得られたピッチ情報を利用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、音声信号Ｓ１における有声音区間を検出する手法としては、その音声認証装置において適用する符号化方式等に応じた種々の手法を広く適用することができる。
【０１０３】
また上述の第１及び第２の実施の形態においては、音声信号Ｓ１における有音区間を検出する手法としてＶＡＤアルゴリズムを適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の手法を広く適用することができる。
【０１０４】
ただし、第１及び第２の実施の形態のように音声信号Ｓ１における有声音区間を検出する手法として、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化処理により得られたピッチ情報を利用する一方、音声信号Ｓ１における有音区間を検出する手法としてＶＡＤアルゴリズムを適用することによって、既存の携帯電話において得られるパラメータを利用して有音区間かつ有声音区間を検出することができるため、僅かな変更のみで既存の携帯電話に本発明による音声認証機能を搭載することができる利点がある。
【０１０５】
さらに上述の第２の実施の形態においては、ベクトル量子化部１０において算出された16個の距離のうちの最小量子化誤差のみを利用して、特徴コードブロックＣＢの各量子化代表ベクトルと照合音声に基づくＬＳＰとの間の平均距離を算出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ベクトル量子化部１０において算出された16個の距離すべてを利用して、当該平均値を算出するようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、ＣＥＬＰ符号化方式による符号化処理により得られたパラメータに基づいて話者認証を行う音声認証装置のほか、この他種々の音声情報に基づいて話者認証を行う音声認証装置に広く適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】第１の実施の形態による音声認証装置の構成を示すブロック図である。
【図２】有声音／無声音区間判定処理手順を示すフローチャートである。
【図３】有音／無音判定処理手順を示すフローチャートである。
【図４】フレーム選択処理部における有声音／無声音信号に基づく有声音／無声音区間の判定の説明に供する図表である。
【図５】重み付け処理部における重み付け処理の説明に供する概念図である。
【図６】音声認証装置における登録プロセスの説明に供する概念図である。
【図７】クラスタリング処理手順を示すフローチャートである。
【図８】音声認証装置における照合プロセスの説明に供する概念図である。
【図９】ＣＥＬＰ符号化部の構成を示すブロック図である。
【図１０】本実施の形態による耐雑音処理を行った場合の各種雑音環境下におけるＥＥＲの測定実験結果を示す図表である。
【図１１】本実施の形態による耐雑音処理を行わない場合の各種雑音環境下におけるＥＥＲの測定実験結果を示す図表である。
【図１２】本実施の形態による耐雑音処理を行った場合の音声長と誤り率との関係を示す図表である。
【図１３】本実施の形態による耐雑音処理を行わない場合の音声長と誤り率との関係を示す図表である。
【図１４】第２の実施の形態による音声認証装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】各種雑音環境下におけるＥＥＲの測定実験結果を示す図表である。
【図１６】ＦＲＲ、ＦＡＲ及びＥＥＲの説明に供する特性曲線図である。
【図１７】各種雑音データの諸元を示す図表である。
【符号の説明】
【０１０８】
１、４０……音声認証装置、２……ＣＥＬＰ符号化部、３……フレーム選択部、４……有声音／無声音判定部、５……有音／無音判定部、６……重み付け処理部、７……クラスタリング部、８……記憶部、９、４１……照合部、１０……ベクトル量子化部、１１、４３……判定部、４２……平均距離演算部、Ｓ１……音声信号、Ｓ２……有声音／無声音判定信号、Ｓ３……有音／無音判定信号、Ｓ４……量子化誤差検出信号、Ｓ５、Ｓ２１……判定信号、Ｓ２０……量子化誤差平均値信号。
【図１】
2006078654.tif 000007
【図２】
2006078654.tif 000008
【図３】
2006078654.tif 000009
【図４】
2006078654.tif 000010
【図５】
2006078654.tif 000011
【図６】
2006078654.tif 000012
【図７】
2006078654.tif 000013
【図８】
2006078654.tif 000014
【図９】
2006078654.tif 000015
【図１０】
2006078654.tif 000016
【図１１】
2006078654.tif 000017
【図１２】
2006078654.tif 000018
【図１３】
2006078654.tif 000019
【図１４】
2006078654.tif 000020
【図１５】
2006078654.tif 000021
【図１６】
2006078654.tif 000022
【図１７】
2006078654.tif 000023