(57)【要約】      （修正有）【課題】話者が本人であることを認証するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】本人であることを主張する話者によってなされた発話から抽出された特徴ベクトルが受信される。特徴ベクトルと、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンに関連したコードブックとの相違性が測定される。発話は、さらに分析されて、発話中の特徴ベクトルの反復発生についての情報を確認する。発話中に生じる特徴ベクトルの反復発生についての情報は、主張されている本人によってなされたことが知られている発話のバージョンにおける特徴ベクトルの反復発生についての情報と比較される。比較に基づいて、測定された相違性にペナルティが付与され、ペナルティによって修正された測定済みの相違性を使用して、話者が本人であることを承認するかどうかを判断する。【選択図】図１
2006235623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者が本人であることを認証するための方法であって、
本人であることを主張する話者によってなされた発話から抽出された特徴ベクトルを受信することと、
前記特徴ベクトルと、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンに関連したコードブックとの相違性を測定することと、
発話を分析して、発話中の前記特徴ベクトルの反復発生についての情報を確認することと、
発話中に生じる特徴ベクトルの反復発生についての情報を、主張されている本人によってなされたことが知られている発話のバージョンにおける特徴ベクトルの反復発生についての情報と比較することと、
前記比較に基づいて、測定された相違性に対してペナルティを付与することと、
前記付与されたペナルティによって修正された前記測定済みの相違性を使用して、話者が本人であることを承認するかどうかを判断することと、
を含む方法。
【請求項２】
ベクトル量子化を使用して、前記特徴ベクトルと前記コードブックとの相違性を測定する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
発話は、約０．１秒から約５秒の間の期間を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
発話は、多音節の発話である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
発話の任意の特徴ベクトルについての反復発生の数が最大数を超える場合に、話者が本人であることを否認する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
発話の任意の特徴ベクトルが最大数を超える反復発生数を有すると判断される場合には、追加のペナルティが前記相違性に付与される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
複数の話者によってなされた複数の発話を分析して、当該複数の発話のうち、特定の特徴ベクトルの反復発生の最大数を有する発話を識別することによって、特定の特徴ベクトルについての最大数が取得される、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記付与されたペナルティは、発話の特徴ベクトル毎のペナルティを備え、特徴ベクトル毎の付与されたペナルティは、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
特定の特徴ベクトルについて付与されたペナルティは、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差の程度に基づいて調整される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
特徴ベクトル毎の付与されたペナルティは、話者による発話を取り込むために使用される装置の動作特性となるように調整される、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差が、予想される声の変化によって生じる反復発生の予想される差より小さいと判断される場合には、特定の特徴ベクトルにペナルティが付与されない、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差が既定の値より小さいと判断される場合には、所定の特徴ベクトルについて付与されたペナルティが減らされる、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
話者が本人であることを承認するかどうかを判断することは、付与されたペナルティによって修正された測定済みの相違性を、発話に関連した正当なインポスタモデルと比較することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
発話は複数のフレームを備え、発話を分析することは、各フレーム内で生じる特徴ベクトルを識別することと、全てのフレーム内で発話の互いに異なる各特徴ベクトルが生じる事例を計数して、各特徴ベクトルの反復発生の合計を取得することと、各合計を発話中に生じる反復発生総数で除算することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
話者が本人であることを認証するためのシステムであって、
本人であることを主張する話者によってなされた発話から抽出された特徴ベクトルを受信する論理と、
前記特徴ベクトルと、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンに関連したコードブックとの相違性を測定する論理と、
発話を分析して、発話中の特徴ベクトルの反復発生についての情報を確認する論理と、
発話中に生じる特徴ベクトルの反復発生についての情報を、主張されている本人によってなされたことが知られている発話のバージョンにおける特徴ベクトルの反復発生についての情報と比較する論理と、
前記比較に基づいて、測定された相違性に対してペナルティを付与する論理と、
前記付与されたペナルティによって修正された測定済みの相違性を使用して、話者が本人であることを承認するかどうかを判断する論理と、
を備えるシステム。
【請求項１６】
ベクトル量子化を使用して、特徴ベクトルと、コードブックとの相違性を測定する、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
特定の特徴ベクトルについて付与されたペナルティは、話者による発話を取り込むために使用される装置の動作特性となるように調整される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
話者が本人であることを承認するかどうかを判断する論理は、付与されたペナルティによって修正された測定済みの相違性を、発話に関連した正当なインポスタモデルと比較する論理をさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
複数のフレームを備えかつ複数の特徴ベクトルを有する発話を取得することと、
各フレーム内に存在する特徴ベクトルを識別することと、
発話全体について、フレーム毎に特徴ベクトルの存在を表にすることと、
各特徴ベクトルが発話中に反復される事例数を識別することと、
発話中の全ての反復事例の総計を計算することと、
特徴ベクトル毎の反復数を総計で除算して、特徴ベクトル毎の平均値を取得することと、
特徴ベクトル毎の反復数についての情報を、発話に関連した参照ログに記憶することと、を含む方法。
【請求項２０】
複数の話者によってなされた複数の発話の参照ログを検査して、当該参照ログに存在する互いに異なる特徴ベクトルの全てを備える特徴ベクトルの組を識別することと、互いに異なる特徴ベクトル毎に、単一の参照ログにおける当該特徴ベクトルについての反復事例の最大数を識別することと、特徴ベクトル毎の反復事例の最大数を示すグローバル参照ログを生成することと、をさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、音声認識に関し、より特定的には、話者認証システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人認証（本人確認としても知られる）は、ユーザがその主張する通りの人であることを認証する処理である。認証の目的は、ユーザが本物の登録ユーザか、または詐称者（インポスタ）かどうかを判断することである。一般的に、認証は、入力を取り込む段階と、ノイズなどの望ましくない入力を除去する段階と、入力を変換して特徴ベクトルの組を抽出する段階と、特徴ベクトルの統計的な表象を生成する段階と、登録手続き中にかつて収集された情報に対する比較を行う段階という５つの段階を含む。
【０００３】
話者認証システム（音声認証システムとしても知られる）は、身元の認証を受ける話者の声を既知の声と照合させようとするものである。話者認証システムは、音声発話を用いることによって、安全なアクセスを保証するための手段を提供する助けとなる。話者認識および／または話者認証システムに通るためにアクセスを求める際の主張者によって、単語または句の口頭による提出、もしくはランダムに選択された単語または句を個々の話者が話した単なるサンプルが提供される。真正の主張者であれば、当人の発話と主張されている身元に関連した既知の特徴とが一致する。
【０００４】
話者認証システムをトレーニングするためには、主張者は、典型的には、主張者の主張する本人に対応するモデルに照らして記録された音声サンプルまたは音声発話を提供し、その後、主張者の記録を計算して、主張者が主張されている身元を本当に有することを確認する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の話者認証システムは、典型的には、話者認証を行うための第１の従来の方法および第２の従来の方法それぞれに関連して、比較的大きなメモリが必要であること、とても複雑で望ましくないこと、および信頼性がないという点で劣っている。例えば、多くの話者認証システムにおいては、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、話者の声の特性をモデル化している。しかしながら、隠れマルコフモデルの使用は、計算資源およびメモリの使用の点で非常に高くつく場合があり、資源が制約または制限されたシステムにおいて隠れマルコフモデルを使用するのは適切でないものとしている。
【０００６】
他方、ベクトル量子化（ＶＱ）を実施する話者認証システムは、計算およびメモリ使用要件が少ない場合がある。都合の悪いことに、ベクトル量子化手法は、話者の声の経時変化を考慮しないという欠点があることが多い。なぜならば、ベクトル量子化手法では、発話の期間に渡る個人の声の「静的スナップショット」を表現するものだからである。
【０００７】
実際の動作環境下で生じる他の課題として、ノイズおよび背景音が発話の一部として検出および考慮されて、それによって、話者認証システムにおける性能低下の原因となる場合がある。ノイズは、特定の認証システムにおいて使用されるトランスデューサ、音響環境、および通信チャンネル特性の違いの結果として生じる場合がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
話者が本人であることを認証するためのシステムおよび方法を開示する。一実施形態によれば、本人であることを主張する話者によってなされた発話から抽出された特徴ベクトルが受信される。この特徴ベクトルと、本人によってなされたことが知られているあるバージョン（時点または内容）の発話に関連したコードブックとの相違性が測定されてもよい。発話は、さらに分析されて、発話中の特徴ベクトルの反復発生についての情報を確認してもよい。発話中に生じる特徴ベクトルの反復発生についての情報は、主張されている本人によってなされたことが知られている発話のバージョンにおける特徴ベクトルの反復発生についての情報と比較されてもよい。その比較に基づいて、測定された相違性にペナルティが付与されてもよい。付与されたペナルティによって修正された測定済みの相違性を使用して、話者が本人であることを承認するかどうかを判断してもよい。
【０００９】
一実施形態において、発話の任意の特徴ベクトルについての反復発生数が最大数を超える場合には、話者が主張されている本人であることを否認されてもよい。そのような実施形態において、発話の任意の特徴ベクトルが最大数を超える反復発生数を有すると判断される場合には、追加のペナルティが相違性に付与されてもよい。一実施において、複数の話者によってなされた複数の発話を分析して、当該複数の発話のうち、特定の特徴ベクトルの反復発生の最大数を有する発話を識別することによって、特定の特徴ベクトルについての最大数が取得されてもよい。他の実施形態において、ベクトル量子化を使用して、特徴ベクトルとコードブックとの相違性を測定してもよい。さらなる実施形態において、発話は、約０．１秒から約５秒の間の期間であってもよく、および／または、複数の音節の発話を備えてもよい。
【００１０】
一実施形態において、付与されたペナルティは、発話の特徴ベクトル毎のペナルティを備えてもよい。そのような実施形態の一実施において、特徴ベクトル毎の付与されたペナルティは、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差に基づいてもよい。他の実施において、特定の特徴ベクトルについて付与されたペナルティは、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差の程度に基づいて調整されてもよい。さらなる一実施において、特徴ベクトル毎の付与されたペナルティは、話者による発話を取り込むために使用される装置の動作特徴となるように調整されてもよい。一実施において、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差が予想される声の変化によって生じる反復発生の予想差より小さいと判断される場合には、特定の特徴ベクトルにペナルティが付与されなくてもよい。他の実施において、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差が既定値より小さいと判断される場合には、所定の特徴ベクトルについて付与されたペナルティは減らされてもよい。
【００１１】
さらなる実施形態において、付与されたペナルティによって修正された測定済みの相違性は、話者が本人であることを承認するかどうかを判断する際に、発話に関連した正当なインポスタモデルと比較されてもよい。さらなる実施形態において、発話は、複数のフレームを備えてもよい。そのような実施形態において、発話の分析は、各フレーム内で生じる特徴ベクトルを識別することと、全てのフレーム内で発話の互いに異なる各特徴ベクトルが生じる事例を計数して、各特徴ベクトルの反復発生合計を取得することと、各合計を発話中に生じる反復発生総数で除算することとを含んでもよい。
【００１２】
一実施形態において、話者認証システムは、複数のフレームを備えかつ複数の特徴ベクトルを有する発話を取得することによってトレーニングされてもよい。そのような実施形態において、各フレーム内に存在する特徴ベクトルが識別されてもよく、また、発話全体について、フレームに特徴ベクトルの存在が表にされてもよい。次に、各特徴ベクトルが発話中に反復される事例数が識別されてもよく、そこから、発話中の全ての反復する事例数の総計が計算されてもよい。特徴ベクトル毎の反復数は、その後、総計によって除算されて、特徴ベクトル毎の平均値を取得してもよく、特徴ベクトル毎の反復数についての情報が、発話に関連した参照ログに記憶されてもよい。一実施において、複数の話者によってなされた複数の発話の参照ログが検査されて、参照ログに存在する互いに異なる特徴ベクトルの全てを備える特徴ベクトルの組を識別してもよい。その後、互いに異なる特徴ベクトル毎に、単一の参照ログにおける当該特徴ベクトルについての反復事例の最大数が識別されて、特徴ベクトル毎の反復事例の最大数を示すグローバル参照ログが生成されてもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、話者が本人であることを認証するためのシステムおよび方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
上述のように、隠れマルコフモデルを使用して、話者の声の特徴を話者認証システムにおいてモデル化してもよいが、隠れマルコフモデルの使用は、計算資源およびメモリ使用の点で非常に高くつく場合がある。ベクトル量子化（ＶＱ）手法を実施する話者認証システムは、計算およびメモリ使用要件は少なくてすむことがあるものの、話者の声の経時変化を考慮しないという欠点があることが多い。なぜならば、典型的なベクトル量子化手法では、人間の声を発話の期間に渡る静的スナップショットとして表現するからである。
【００１５】
短い発話を本人確認に使用する話者認証システムアーキテクチャについての実施形態を本明細書において説明する。より特定的には、本明細書において説明する話者認証システムアーキテクチャの実施形態は、短い発話と共に使用するために適用可能な、修正されたベクトル量子化手法を提供する。
【００１６】
標準的なベクトル量子化システムは、典型的には、コードブックとして知られるものを使用する。トレーニング中に、コードブックには、話者の声の明確な特徴を符号化する入力を格納させてもよい。一旦トレーニングされると、その後、ベクトル量子化システムを使用して、話者の身元を認証してもよい。正当な人であると主張する話者（「主張者」）からの特徴を、事前トレーニングされたコードブックに対して比較してもよい。コードブック内の対応入力に主張者が近似していると判断される場合には、話者の身元が認証される。逆に、主張者が近似していないと判断される場合には、話者の主張している身元は否認される。
【００１７】
本話者認証システムアーキテクチャを実施すれば、声の経時変化についての一定の情報量を追加することにより、従来のベクトル量子化に基づく認証システムを改良するのに役立つ。コードブックの長さ（すなわち、コードブックに含まれる入力量）は、典型的には、特定の話者の声の明確な特徴の全てまたはほとんどに対応するのに十分なほど長くあるべきである。話者認証システムに入力される長い発話に関しては、話者の声の一定の特徴が一定期間に渡って繰り返えされることによって、コードブック内のある入力について複数の参照がなされる。
【００１８】
他方、短い発話の特徴の多くは、固有であることがわかっている。その結果、短い発話を使用する場合には、コードブック入力に対する複数の参照はほとんど発生しない。したがって、特定の話者および発話に関して、コードブック入力の参照頻度を取り込めば、人の声についてのある時間的な特性を取り込むことになる。その後、認証中に、（標準のコードブック比較に加えて）これらの特性が比較される。
【００１９】
図１は、一実施形態に係る話者認証エンジンについての認証システムアーキテクチャ１００を説明する概略ブロック図である。認証システムアーキテクチャ１００は、対象者（すなわち、話者）からのバイオメトリック入力を受信するためのバイオメトリックインターフェース要素１０２を含んでもよい。図１の実施に示すように、バイオメトリックスインターフェース要素１０２は、対象者によってなされた会話入力１０４（すなわち、音声または発話）に適応させてもよい。バイオメトリック要素によって取り込まれた（複数の）バイオメトリック入力１０４を受信して、当該バイオメトリック入力をバイオメトリックの応用例によって使用可能な形式に変換するために、プリプロセッサ要素１０６がバイオメトリックインターフェース要素に結合されてもよい。プリプロセッサ要素１０６の出力が、プリプロセッサ要素１０６からの変換済みバイオメトリック入力を受信する特徴抽出要素１０８に結合されてもよい。トレーニングおよびルックアップ要素１１０（より特定的には、ベクトル量子化トレーニングおよびルックアップ要素）が特徴抽出要素１０８に結合されて、トレーニングおよびルックアップ要素１１０が特徴抽出要素１０８からのデータ出力を受信することができるようにしてもよい。トレーニングおよびルックアップ要素１１０を使用して、発話１０４から抽出された特徴ベクトルに対するベクトル量子化および反復特徴ベクトル分析を行ってもよい。トレーニングおよびルックアップ要素１１０は、コードブックデータベース１１２（より特定的には、トークンデータベース用の話者コードブック）と、時間タグカウントデータベース１１４（より特定的には、事前トレーニングされた時間タグカウントデータベースまたは参照ログデータベース）とにさらに結合されてもよく、それに対して、トレーニングおよびルックアップ要素１１０は、トレーニングおよび／または認証中にデータを読み出しおよび／または書き込みをしてもよい。コードブックデータベース１１２および時間タグカウントデータベース１１４は、それぞれ、適切なメモリおよび／または記憶装置内にあってもよい。
【００２０】
認証システムアーキテクチャ１００は、決定モジュール／要素１１６をさらに含んでもよく、決定モジュール／要素１１６は、トレーニングおよびルックアップ要素１１０に結合されて、トレーニングおよびルックアップ要素１１０から出力されたデータ／情報を受信してもよい。決定モジュールには、適切なメモリおよび／または記憶装置内にある正当なインポスタモデルデータベース１１８が結合されて、正当なインポスタモデルデータベース１１８に対してデータの読み出しおよび／または書き込みができるようにしてもよい。決定モジュール１１６は、会話入力１０４に関連した対象者に対する承認１２０を発行するか、または否認１２２を発行するかを判断する（すなわち、話者の主張する身元を認証するか、または否認するかを判断する）ために、トレーニングおよびルックアップ要素１１０および正当なインポスタモデルデータベース１１８から取得されたデータを使用してもよい。
【００２１】
図２Ａおよび２Ｂは、一実施形態に係るベクトル量子化トレーニング処理２００のフローチャートを示す。一実施において、トレーニング処理２００は、図１で説明したトレーニングおよびルックアップ要素１１０によって行われてもよい。
【００２２】
上述のように、典型的な音声認証システムの多くは、話者認識をうまく行うためには、長い口語のパスワードまたは短い発話の組合せの入力を要する。そのようなシステムにおいて、口語のパスワードの長さを短くすると、話者認証の精度が著しく低下することになる場合がある。本明細書において説明する認証システムアーキテクチャの実施においては、複雑性の低い、修正されたベクトル量子化手法を使用する。これらの修正は、ベクトル量子化手法の実行時間が短いことをうまく利用しつつ、動的プログラミング（ＤＴＷ）およびＨＭＭと同様のやり方で、声の経時変化を考慮することが意図されている。
【００２３】
動作２０２において、ベクトル量子化トレーニングが、特定の音声トークンおよび特定の話者について行われる。ベクトル量子化トレーニングは、動作２０２を行うために、任意の既知のベクトル量子化トレーニング手法を使用してもよい。例えば、トレーニングは、リンド（Ｌｉｎｄｅ）、ブーゾ（Ｂｕｚｏ）、およびグレイ（Ｇｒａｙ）（ＬＢＧ）アルゴリズム（ＬＢＧ設計アルゴリズムとも称される）を使用してもよい。ベクトル量子化トレーニング処理が全ての音声トークンおよび話者について完了するまで、動作２０２におけるベクトル量子化トレーニングを各ベクトルトークンおよび話者について反復してもよい（決定２０４を参照）。
【００２４】
動作２０６において、コードブックに対する参照のリストが、動作２０２において実行されたベクトル量子化トレーニング処理から取得される。コードブックに対する参照のリストは、発話中に生じる全ての特徴ベクトルのリストを備えてもよい。図２Ａに示すように、動作２０６は、以下の疑似コード（プログラム）例を使用してもよい。
ｆｒａｍｅＩｎｄｅｘ［ｆｒａｍｅＮｏ］＝ｃｄｂｋＩｄｘ
ここで、
「ｆｒａｍｅＩｎｄｅｘ」は、端部を揃えた全ての反復についての音声フレームと、コードブック入力との間のマップであり、
「ｆｒａｍｅＮｏ」は、｛１．．．最大フレーム｝の組から最も近似するコードブック入力の間の値であり、
「ｃｄｂｋＩｄｘ」は、｛１．．．コードブック長｝の組内の値である。
【００２５】
上記の疑似コードで述べたように、参照リストは、各特徴ベクトルが見つかる発話の特定の（複数の）フレームに、発話中で見つかった特徴ベクトルをマッピングするｆｒａｍｅＩｎｄｅｘを備えてもよい。説明例として、フレームｘ，ｙ，およびｚと、特徴ベクトルａ，ｂ，ｃ，およびｄとを備える発話において、参照リスト（すなわち、ｆｒａｍｅＩｎｄｅｘ）は、特徴ベクトルａがフレームｘおよびフレームｚで生じ、特徴ベクトルｂおよびｃがフレームｙで生じ、特徴ベクトルｄがフレームｚで生じると識別してもよい。
【００２６】
動作２０８において、トークンコードブックカウント（「ｔｃｂＣｎｔ」）を０に初期設定する。動作２１０において、トークンコードブックカウントにアクセスカウントが格納される。アクセスカウントは、特定の特徴ベクトルが発話中に生じる発生数を反映してもよい。先の説明例でいうと、動作２０８は、特徴ベクトルａについてアクセスカウント２を、各特徴ベクトルｂ，ｃ，およびｄについてアクセスカウント１を生成することになる。動作２１０の実施については、以下の疑似コード例でさらに説明できよう。
ｆｏｒ  ｉｉ＝１  ｔｏ  Ｍａｘｆｒａｍｅ
／／ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ  ｃｂ  ｅｎｔｒｙ  ａｃｃｅｓｓ  ｃｏｕｎｔ
ＲｅｆＬｏｇ（ｉ（ｉｉ））＝ＲｅｆＬｏｇ（ｆｒａｍｅＩｎｄｅｘ［ｆｒａｍｅＮｏ］）＋１；
ｅｎｄ
トークンコードブックカウントは、その後、図示の動作２１２において、以下の疑似コード例によって、反復数に対して平均化されてもよい。
／／ａｖｅｒａｇｅ  ｉｎｄｅｘ  ｏｖｅｒ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｒｅｐｅａｔｓ
ｆｏｒ  ｉｉ＝１  ｔｏ  ｃｄｂｋ＿ｓｉｚｅ
ＲｅｆＬｏｇ（ｉｉ）＝ＲｅｆＬｏｇ（ｉｉ）／ｎｕｍｂｅｒＯｆＲｅｐｅａｔｓ；
ｅｎｄ
よって、動作２１２において、発話中の任意の特定の特徴ベクトルの発生総数が、発話中に見つかった特徴ベクトルの反復発生総数で除算されて、ｆｒａｍｅＩｎｄｅｘ内の各特徴ベクトルのアクセスカウント総数を平均化する。
【００２７】
動作２１０および２１２において各トークンについて取得されたデータは、メモリおよび／または記憶装置（例えば、図１のデータベース１１４）内にあってもよい参照ログ２１４（「ＲｅｆＬｏｇ」）に記憶されてもよい。各トークンの参照ログ２１４は、各コードブック入力に対する音声フレームによる参照数を反映している。参照ログ２１４についてのフォーマット例を、以下の表に示す。
【００２８】
【表１】
2006235623.tif 000003
上記表に示すように、特定のトークンの参照ログ２１４は、当該特定のトークンについて、１に等しい入力からコードブックのサイズに等しい入力までのコードブック入力（すなわち、左側の欄）を含んでもよい。図示の参照ログ２１４の右側の欄には、特定の特徴ベクトルにおける特定の特徴ベクトルの発生数と、発話中の当該特定の特徴ベクトルの発生総数とが記憶されてもよい。例えば、上記表におけるコードブック入力「１」は、上記の説明の場合による特徴ベクトルａに対応し、そして、表の右側の欄では、コードブック入力「１」の行において、特徴ベクトルがフレームｘおよびｚで１回生じたので、発話中に総計２回生じたということ（すなわち、特徴ベクトルａについての２回の反復発生）を示してもよい。
【００２９】
動作２１６および決定２１８を参照すると、トレーニング中に、全てのトークンについての参照ログが組み合わされて、コードブック参照の最大数を備える新たな参照ログが生成される。参照ログは、数多くの話者およびトークンについての参照を有するデータベース２２０から取得される。各コードブック入力について、参照の最大数のフィールドが、全ての参照ログから選択されて、グローバル参照ログ２２２（ＧＲｅｆＬｏｇ）に格納される。
【００３０】
グローバル参照データベース２２２のフォーマット例を、以下の表に示す（これは、参照ログ２１４についてのフォーマット例と類似している。
【００３１】
【表２】
2006235623.tif 000004
動作２１６および２１８の説明として、コードブック入力１が第１の参照ログで２回、第２の参照ログで３回、第３（および最終）参照ログで５回反復していることが判明した場合には、ＧＲｅｆＬｏｇ内のコードブック入力１のについての参照入力数は、５回反復の値に設定されることになる。ＲｅｆＬｏｇと同様に、生成されたＧＲｅｆＬｏｇは、メモリおよび／または記憶装置（例えば、図１のデータベース１１４）内にあってもよい。
【００３２】
図３は、一実施形態に係るベクトル量子化認証処理３００のためのフローチャートを示す。この認証処理によって、特定の身元を主張する話者（すなわち、主張者）の発話が分析されて、本当に話者が主張されている本人であるかどうかを判断するようにしてもよい。動作３０２において、特徴ベクトルが、特定の言語語彙の部分集合、トークン、および話者に関してロードされてもよい。これらの特徴ベクトルに関して、最も一致する入力が、動作３０４において、コードブックから取得されてもよい。加えて、特徴ベクトルと、一致する入力との間の距離（すなわち、歪みの程度）も、動作３０４において判断されてもよい。
【００３３】
動作３０６において、パターンチェックが行われてもよい。発生数に関する基準に合わない場合には、ペナルティが付与されてもよい。動作３０６の実施については、以下の疑似コード例でさらに説明できよう。
ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ＝Ｇｅｎｅｒａｔｅ  ＲｅｆＬｏｇ  ｆｏｒ  ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏｋｅｎ；
ｓｔｇ＝Ｔｏｔａｌ  ｎｕｍ  ｏｆ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ  ｆｏｒ  ｔｏｋｅｎ  ｆｒｏｍ  ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ；
ｓｔｃ＝Ｔｏｔａｌ  ｎｕｍ  ｏｆ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ  ｆｏｒ  ｔｏｋｅｎ  ｆｒｏｍ  ＲｅｆＬｏｇ；
ｓｕｍＰｅｎａｌｔｙ＝０；
／／ｎｏｒｍａｌｉｚｅ  ｎｏ．  ｏｆ  ａｃｃｅｓｓｅｓ
ｆａｃｔ＝ｓｔｇ／ｓｔｃ；
ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ［１．．．ｃｄｂｋ＿ｓｉｚｅ］＝ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ［１．．．ｃｄｂｋ＿ｓｉｚｅ］／ｆａｃｔ；
／／Ａｓｓｉｇｎ  ｐｅｎａｌｔｙ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｂｅｔｗｅｅｎ  ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ  ａｎｄ  ＲｅｆＬｏｇ
ｆｏｒ  ｃｂ＝１：ｃｄｂｋ＿ｓｉｚｅ
ｍｘ＝ｍａｘ（ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ（ｃｂ），ＲｅｆＬｏｇ（ｃｂ））；
ｍｎ＝ｍｉｎ（ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ（ｃｂ），ＲｅｆＬｏｇ（ｃｂ））；
ｉｆ（（（ｍｘ−ｍｎ）＞＝ｎｏｉｓｅＭｉｎ）＆（ｍｘ＞＝ｍｎ＊ｄｉｆｆＦａｃｔ））
ｉｆ（（ｍｘ−ｍｎ）＜＝ｖａｌｉｄＤｉｆｆ）
ｐａｔＤｉｆ＝（ｍｘ−ｍｎ）／２；
ｅｌｓｅ
ｐａｔＤｉｆ＝（ｍｘ−ｍｎ）＊１．５；
ｅｎｄ
ｐｅｎａｌｔｙ＝ｐａｔＤｉｆ＊ｅｅｒ；
ＳｕｍＰｅｎａｌｔｙ＝ｓｕｍＰｅｎａｌｔｙ＋ｐｅｎａｌｔｙ；
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｄｉｓｔａｎｃｅ＝ＶＱｄｉｓｔ＋ｓｕｍＰｅｎａｌｔｙ
ここで、
「ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ」は、主張者によってなされた発話から抽出された特徴ベクトルから生成されたＲｅｆＬｏｇである。ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇは、主張者の発話における特徴ベクトルの反復発生に関する情報を図２Ａおよび２Ｂの動作２０６〜２１２で述べたものと同様の処理を使用して取得することによって生成されてもよい。
【００３４】
「ｎｏｉｓｅＭｉｎ」は、声の自然な変化による参照数の観測された変動である。上記の例では、ｎｏｉｓｅＭｉｎは、２という値に設定される。
【００３５】
「ｄｉｆｆＦａｃｔ」は、ＲｅｆＬｏｇおよびｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇの参照数間の係数差を表わす。大きな値を使用すると、ペナルティを付与する前の個人の声による大きな変化が許容される。小さな値は、逆の効果を生じさせる。上記の例において、ｄｉｆｆＦａｃｔは、２という値に設定されている。
【００３６】
「ｖａｌｉｄＤｉｆｆ」は、値である。この値より相違性が小さければ、エラー（インポスタ）の可能性がより低いことを表わし、したがって、小さなペナルティ（５０％の相違性）が付与される。本例において、それは５に設定される。ｖａｌｉｄＤｉｆｆより相違性が大きければ、エラーの可能性が高いことを表わし、高いペナルティが付与される（１５０％の相違性）。一方、２つの固定されたペナルティの代わりに、付与されたペナルティとｖａｌｉｄＤｉｆｆとの間の継続的な関係を使用してもよい。
【００３７】
「ｅｅｒ」は、音声バイオメトリック装置の動作特性から派生する等価誤り率である。
【００３８】
「ｄｉｓｔａｎｃｅ」は、入力音声とトレーニングセッションからの入力音声との間の総距離である。距離が大きければ、音声サンプルに大きな差があることを示す。
【００３９】
動作３０６のための疑似コードは、パターン照合チェック処理を記述している。ベクトル量子化アクセスパターンが登録中に記憶され、認証中に照合される。不一致の場合には、ペナルティが付与される。
【００４０】
動作３０８において、スプリアスなノイズおよび／または音声についてのチェックが行われてもよい。任意の入力が最大一致数より多く一致したと判断された場合には、ペナルティが付与される。データベース３１０から取得したトークン参照ログおよびグローバル参照ログに関連するデータを、動作３０６および３０８において使用してもよい。動作３０８の実施については、以下の疑似コード例でさらに説明できよう。
ｆｏｒ  ｃｂ＝１：ｃｄｂｋ＿ｓｉｚｅ
ｉｆ（ｖｅｒｉｆｙＲｅｆＬｏｇ（ｃｂ）＞＝ＧＲｅｆＬｏｇ（ｃｂ））
ｄｉｓｔａｎｃｅ＝ｄｉｓｔａｎｃｅ＋ｌａｒｇｅＰｅｎａｌｔｙ；
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ここで、
「ｌａｒｇｅＰｅｎａｌｔｙ」は、値であって、この値は、距離がインポスタであることを示すようにするのに十分大きいものであるべきである。ノイズ／スプリアスな音声のチェックは、音声アクティビティ検出（ＶＡＤ）が正確に機能していないことを示して、スプリアスな非音声フレームは通過させるようにしてもよいことに、注意すべきである。ｌａｒｇｅＰｅｎａｌｔｙの値は、挙動または使用するＶＡＤエンジンを考慮して調整されてもよい。
【００４１】
動作３０８のための疑似コードは、スプリアスな音声／ノイズチェック処理を記述している。グローバルパターン一致テーブルＧＲｅｆＬｏｇは、個人の声の最大変動を示す。これらの値より大きな変動は、スプリアスな音声またはノイズの存在を示すことになる。
【００４２】
次に、修正されたベクトル量子化距離（すなわち、歪み）が、動作３１２において決定される。図示のように、一実施において、修正されたベクトル量子化距離は、動作３０６および３０８において付与されたペナルティ（もしあれば）の合計を、動作３０４において計算された（複数の）標準ベクトル量子化距離から加算（または減算）することによって計算されてもよい。
【００４３】
動作３１４において、調整されたベクトル量子化距離と、特定の言語語彙の部分集合および／またはトークンに関連した正当なインポスタモデルを使用して、主張者の身元を承認するか、または否認するかどうかについての決定を行ってもよい。図示のように、動作３１４は、決定モジュールによって行われてもよく、正当なインポスタモデルは、正当なインポスタモデルデータベース３１６から取得してもよい。
【００４４】
図３における認証処理３００で述べた（複数の）ペナルティ付与機構で説明した制約は、安全性の要求と、柔軟性の要求との間の一定の妥協を表わすことに注意すべきである。付与されたペナルティ（すなわち、付与されたペナルティの値）は、異なる応用の場合はそれに適合するように変更または調整されてもよい。
【００４５】
図４は、一実施形態に係る認証システムアーキテクチャを実施するための概略処理フロー図である。本実施形態において、トランザクションセンタ４０２は、対象者４０６のインターフェースとなり、音声識別エンジン４０４と通信を行う。本実施形態において、ベクトル量子化トレーニング４０８がＲｅｆＬｏｇを生成してもよく、ＲｅｆＬｏｇは、トレーニングセッションからの音声に対する入力音声の近似性を判断するために、ベクトル量子化認証４１０において使用されてもよい。
【００４６】
トランザクションセンタ４０２は、話者４０６が名前を提供するように要求し、話者４０６は、話者に関連するはずの名前を声で発話することによって応答する（動作４１２および４１４を参照）。トランザクションセンタ４０２は、話者の発話を取り込んで、動作４１６において、取り込んだ発話を音声識別エンジン４０４へ転送する。音声識別エンジン４０４は、トランザクションセンタ４０２に対して、話者４０６が発話を複数回繰り返すこと、および／または話者が認証システムにまだ登録されていない場合には追加の情報を提供することを要求するように指示してもよい（動作４１８および４２０参照）。この指示に応答して、トランザクションセンタ４０２は、話者からの適切な情報／発話を要求する（動作４２２および４２４を参照）。動作４１２〜４２４は、図２Ａおよび２Ｂで述べたトレーニング処理２００を使用して達成されてもよい。
【００４７】
話者４０６がトレーニングセッション４１８を完了して認証システムに登録されると、話者４０６は、その後、認証４１０の対象となってもよい。図４の実施において、話者４０６は、トランザクションセンタ４０２に対して、システムに登録された話者に関連するはずの発話（例えば、口語による名前）を提供する（動作４２６を参照）。発話は、トランザクションセンタ４０２によって取り込まれて、動作４２８において、音声識別エンジン４０４へ転送される。動作４３０において、音声識別エンジン４０４は、発話を認証して、認証結果（すなわち、話者が認証に合格か不合格か）をトランザクションセンタおよび話者に送信する（動作４３２および４３４を参照）。動作４２６〜４３４は、図３で述べた認証処理３００を使用して達成されてもよい。
【００４８】
図５は、ワークステーション５００のハードウェア構成例を示し、ワークステーション５００において、マイクロプロセッサなどの中央処理装置５０２と、数多くの他のユニットとがシステムバス５０４を介して相互接続している。図５に示すワークステーションは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５０６と、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０８と、例えばディスク記憶装置５１２、プリンタ５１４、および安全保護装置１２４などといった周辺機器をバス５０４に接続するためのＩ／Ｏアダプタ５１０と、例えばキーボード５１８、マウス５２０、スピーカ５２２、マイクロフォン５２４、ならびに／もしくはタッチスクリーンまたはデジタルカメラなどの他のインターフェース装置などといった様々なユーザインターフェース装置をバス５０４に接続するためのユーザインターフェースアダプタ５１６と、ワークステーション５００を通信ネットワーク５２８（例えば、データ処理ネットワーク）に接続するための通信アダプタ５２６と、バス５０４をディスプレイ装置５３２に接続するためのディスプレイアダプタ５３０とを含む。ワークステーションは、例えばマイクロソフトウィンドウズ５５，ＮＴ，５８，２０００，ＭＥ，またはＸＰオペレーティングシステム（ＯＳ）、ＩＢＭ  ＯＳ／２オペレーティングシステム、ＭＡＣ  ＯＳ，リナックスＯＳ，もしくはＵＮＩＸオペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムを使用してもよい。本発明が上述以外のプラットフォームおよびオペレーティングシステム上で実施されてもよいことを、当業者は理解するであろう。本発明の実施形態は、例えばＡｃｔｉｖｅＸ，Ｊａｖａ，Ｃ，およびＣ＋＋言語などのコンピュータプログラム言語を使用して実施されてもよく、オブジェクト指向のプログラミング手法を使用してもよい。
【００４９】
上記の説明に従って、話者が本人であることを認証するためのシステムおよび方法が開示される。
【００５０】
一実施形態において、特定の身元を主張する話者（主張者とも称される）によってなされた発話（トークンとも称される）から抽出された特徴ベクトルが受信される。発話から抽出されうる特徴ベクトルを説明するための例としては、ケプストラム、音程、韻律、および微細構造が含まれる。その後、主張されている本人によってなされたことが知られている（すなわち、主張者が現在主張している特定の身元に関連する話者によって話された）発話のバージョンの特徴ベクトル（コードワード、コードベクトル、セントロイドとも称される）を含む本人に関連したコードブックが、アクセスされてもよい。
【００５１】
このコードブックによって、抽出された特徴ベクトルと、主張されている本人によってなされたことが知られている発話のバージョンに関連したコードブックの対応のコードワード（すなわち、特徴ベクトル）との相違性（相違性の逆である類似性が、相違性とともに、または相違性の代わりに測定されてもよいことが理解されるべきである）が測定されてもよい。相違性／類似性の程度は、歪み値、歪みの程度、および／または距離と称されてもよい。
【００５２】
発話は、発話中に見つかった異なる特徴ベクトル毎の反復発生（反復事例とも称される）についての情報を確認するためにさらに分析されてもよい。この分析を通じて、発話中に生じる特徴ベクトルの複数の事例（すなわち、反復事例または反復）についての情報を取得して、発話についての参照ログを生成してもよい。すなわち、発話中に２回またはそれよりも多く生じる特徴ベクトルの発生についての情報が取得されてもよい。
【００５３】
発話中に生じる特徴ベクトルの反復発生／事例についての情報は、話者によってなされた発話と主張された本人によってなされたことが知られている発話との間の特徴ベクトルの反復発生における差を識別するために、主張されている本人によってなされたことが知られている発話のバージョンにおける特徴ベクトル（すなわち、本人に関連するコードブックからのコードワード）の反復発生／事例についての情報と比較されてもよい。言い換えれば、発話中に１回以上生じる事例を有する抽出済み特徴ベクトルの発生に関する取得情報は、主張されている本人によってなされたことが知られている発話のバージョン（または少なくとも１つのバージョン）において１回よりも多く生じる特徴ベクトルについての情報と比較されてもよい。
【００５４】
反復発生／事例についての情報の比較に基づいて、特徴ベクトルと、コードブックとの間の測定された相違性（すなわち、歪みの程度）に対してペナルティが付与されてもよい。測定された相違性（すなわち、歪みの程度）を付与されたペナルティで修正して使用し、話者が本人であることを承認するか、または否認するかどうかを決定してもよい。
【００５５】
一実施形態において、発話の任意の特徴ベクトルについての反復発生の数（すなわち、カウントまたは値）が反復発生の所定の最大数を超え、それにより、発話中のスプリアスな音声および／またはノイズの存在が示される場合には、話者が主張されている本人であることを否認してもよい。そのような実施形態において、話者による発話の任意の特徴ベクトルが反復発生の最大数を超える反復発生数を有すると判断される場合には、追加のペナルティが相違性に対して付与されてもよい。一実施において、追加のペナルティは、話者が主張されている本人であることを承認／確認するかどうかを判断する場合に、発話を否認するのに十分な大きさであってもよい。他の実施形態において、複数の話者（すなわち、既知の身元）によってなされた複数の発話を分析して、当該複数の発話のうち、特定の特徴ベクトルの反復発生の最大数を有する発話を識別することによって、当該特定の特徴ベクトルについての所定の最大数を取得してもよい。そのような実施において、最大数は、当該特定の特徴ベクトルの反復発生の識別された最大数に関連および／またはそれと同等のものであってもよい。これは、一実施形態において、特定の特徴ベクトルを有する複数の発話における全ての発話を識別して、その後、この識別された発話の部分集合を分析して、当該部分集合のどの発話が特定の特徴ベクトルについての反復発生の最大数を有するかを決定することによって、達成されてもよい。
【００５６】
他の実施形態において、ベクトル量子化を使用して、話者による発話の特徴ベクトルと、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンに関連したコードブックとの間の相違性を測定してもよい。一実施形態において、発話は、約０．１秒から約５秒の間の期間であってもよい。他の実施形態において、発話は、約１秒から約３秒の間の期間であってもよい。さらに他の実施形態において、発話は、多音節の発話を備えてもよい（すなわち、発話は、複数の音節を有してもよい）。また、発話は、複数語を備えてもよい（すなわち、発話は、１語以上で構成されてもよい）。
【００５７】
一実施形態において、付与されたペナルティは、発話の互いに異なる特徴ベクトルのそれぞれに付与された別個のペナルティを備えてもよい。互いに異なる特徴ベクトルのそれぞれに付与されたペナルティの程度（すなわち、値または量）は、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との相違に基づいてもよい。
【００５８】
一実施において、特定の特徴ベクトルについて付与されたペナルティの値は、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との相違の程度に基づいて調整されてもよい。さらなる実施において、異なる特徴ベクトル毎の付与されたペナルティの値は、話者による発話を取り込むために使用される装置の動作特性となるように調整されてもよい。
【００５９】
さらに他の実施において、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差が異なるときに発話を行う場合に生じるであろう話者の声の予想される（すなわち、自然な）変化によって生じる反復発生の予想差より小さいと判断される場合には、特定の特徴ベクトルにペナルティを付与しなくてもよい。さらなる実施において、発話の各特徴ベクトルの反復発生数と、本人によってなされたことが知られている発話のバージョンの対応特徴ベクトルの反復発生数との差が、本人によってなされた特定の特徴ベクトルを誤って承認するエラーの可能性が低いことを示す既定の値よりも小さいと判断される場合には、特定の特徴ベクトルについて付与されたペナルティの値を減らしてもよい。
【００６０】
さらなる実施形態において、付与されたペナルティによって修正された測定済みの相違性（すなわち、歪みの程度）は、話者が本人であると承認するか、または否認するかの判断をする際に、発話に関連した正当なインポスタモデルと比較されてもよい。さらなる実施形態において、発話は複数のフレームを備えてもよい。そのような実施形態においては、発話における特徴ベクトルの反復発生／事例についての情報を確認するための発話分析は、各フレーム内で生じる特徴ベクトルを識別することと、全てのフレーム内で発話の互いに異なる各特徴ベクトルが生じる事例を計数して、各特徴ベクトルの反復発生の合計を取得することと、各合計を発話中に生じる反復発生総数で除算することによって、合計を平均化することと、を含んでもよい。
【００６１】
一実施形態において、話者認証システムは、複数のフレームを備えかつ複数の特徴ベクトルを有する発話を取得することによってトレーニングされてもよい。そのような実施形態において、各フレームに存在する特徴ベクトルを識別して、発話全体について、フレーム毎に特徴ベクトルの存在を表にしてもよい。次に、各特徴ベクトルが発話中に反復される事例数を識別してもよく、そこから、全ての反復事例の総計が計算されてもよい。その後、特徴ベクトル毎の反復数は、総計によって除算されて、特徴ベクトル毎の平均値を取得してもよく、特徴ベクトル毎の反復数についての情報が、発話に関連した参照ログに記憶されてもよい。一実施において、複数の話者によってなされた複数の発話の参照ログが検査されて、参照ログに存在する互いに異なる特徴ベクトルの全てを備える特徴ベクトルの組を識別してもよい。その後、互いに異なる特徴ベクトル毎に、単一の参照ログにおける当該特徴ベクトルについての反復事例の最大数が識別されて、特徴ベクトル毎の反復事例の最大数を表すグローバル参照ログが生成されてもよい。
【００６２】
本明細書で説明した様々な実施形態の目的のために、発話は、分離された単語または句であってもよく、また、結合された、または継続的な会話であってもよい。一実施形態によれば、実施のための短い発話は、約４秒以下の期間、好ましくは約３秒までの期間を有する発話であると考えられてもよい。また、短い発話は、多音節および／または短い句（すなわち、複数の別個の単語であって、単語間に短い間隔があけられたもの）を備えてもよい。
【００６３】
言語語彙の部分集合は、特定の言語（例えば、英語、ドイツ語、フランス語、中国語など）の語彙の論理的または説明的な部分集合であってもよい。言語語彙の部分集合は、例えば、整数１から１０を備えてもよい。トークンは、話者によってなされた発話として規定されてもよい。よって、言語語彙の部分集合例において、第１のトークンは、発話「いち」（「ｏｎｅ」）を備えてもよく、第２のトークンは、発話「に」（「ｔｗｏ」）を備えてもよく、発話「じゅう」（「ｔｅｎ」）の第１０のトークンまであってもよい。
【００６４】
話者認証システムアーキテクチャの実施形態において、時間タグカウントフィールドが、コードブックの各入力と共に含まれてもよい。一旦トレーニングされて格納されると、コードブックは、２巡目のトレーニングを受けてもよい。
【００６５】
様々な上述の疑似コードに見受けられる同様の用語は、各疑似コードにおいて断りがない限り、同様に規定されてもよいことが理解されるべきである。
【００６６】
したがって、本話者認証システムアーキテクチャの実施は、短い発話に関する個人の声における時間情報を考慮して背景ノイズの影響を減少させることによって、従来のベクトル量子化システムを改良するのに役立つであろう。本発明の実施形態は、話者認証システムを実施するコストを削減するとともに、それに見合う認証精度を既存の話者認証における解決策に対して与えるであろう。加えて、本明細書に記載された話者認証システムアーキテクチャの実施形態は、認証システムへの登録のための時間を削減するとともに、認証に必要な時間をも削減するのに役立つであろう。話者認証システムアーキテクチャの実施コストは、アルゴリズムの実行速度を改良することによって削減されるであろう。話者認証システムアーキテクチャは、データ分類のために、複雑性の低い修正されたベクトル量子化手法を使用してもよい。本話者認証システムアーキテクチャによって、短く発声された発話で使用して、信頼性のある登録および認証が、認証精度を落とすことなく、実行されるであろう。発話が短く発声され、かつ実行時間が削減されることは、登録および認証時間を早めることに役立ち、それにより、ユーザが登録および認証中に費やさなければならない時間量が削減される。本話者認証システムアーキテクチャの実施形態は、また、精緻なノイズ抑圧ハードウェアおよびソフトウェアを使用することなく、ノイズ耐性をもたらすのに役立つであろう。
【００６７】
話者認証システムアーキテクチャの実施形態を使用して、例えば携帯電話、ナビゲーションシステム（例えば、ＧＰＳ），環境制御パネルなどのような資源に制約のある製品に対して機密保護および利便性という特徴（例えば、個人領域構成）を実施してもよい。認証システムアーキテクチャの実施形態は、トランザクションシステムのような非侵入的アプリケーションにおいて実施されてもよく、トランザクションシステムでは、個人を識別するために、個人が話した名前が使用されてもよく（または、典型的には使用され）、それには、認証処理が行われていることを気づかせずに個人の身元が認証され得るような実施が含まれる。
【００６８】
上記の明細書に基づいて、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組合せまたは部分を含むコンピュータプログラミングまたはエンジニアリング手法を使用して、本発明を実施してもよい。本発明によれば、そのような結果として生じたプログラムであって、コンピュータが読み取り可能なコード手段を有するものを、コンピュータが読み取り可能な１つ以上の媒体内で実施または提供して、それによって、本発明に係るコンピュータプログラム生産物、すなわち、製品を作成してもよい。コンピュータが読み取り可能な媒体は、例えば、固定（ハード）ドライブ、ディスケット、光ディスク、磁気テープ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などの半導体メモリ、もしくはインターネットまたは他の通信ネットワークまたはリンクのような任意の送信／受信媒体であってもよい。コンピュータコードを含む製品は、直接ある媒体からコードを実行すること、ある媒体から他の媒体へコードをコピーすること、またはコードをネットワーク上で送信することによって、作成および／または使用されてもよい。
【００６９】
本説明において、各要素の様々な副要素は、システムの要素であるとみなされてもよい。例えば、システムの任意の要素上で実行される特定のソフトウェアモジュールも、システムの要素であるとみなされてもよい。コンピュータ科学の当業者であれば、上述のように作成されたソフトウェアを適切な汎用または専用コンピュータハードウェアと組み合わせて、本発明の方法を具体化するコンピュータシステムまたはコンピュータサブシステムを作成することは容易に可能であろう。
【００７０】
様々な実施形態を以上に説明してきたが、上記実施形態は、単に例として提示したに過ぎず、制限的ではないことが理解されるべきである。よって、好ましい実施形態の広さおよび範囲は、上述の実施形態例のいずれによっても制限されるものではなく、請求項およびその均等物に従ってのみ規定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】一実施形態に係る話者認証エンジンについての認証システムアーキテクチャを説明する概略ブロック図である。
【図２Ａ】一実施形態に係るベクトル量子化トレーニング処理のフローチャートを示す。
【図２Ｂ】一実施形態に係るベクトル量子化トレーニング処理のフローチャートを示す。
【図３】一実施形態に係るベクトル量子化認証処理のためのフローチャートを示す。
【図４】一実施形態に係る認証システムアーキテクチャを実施するための概略処理フロー図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る代表的なハードウェア環境の概略図である。
【符号の説明】
【００７２】
１００    認証システムアーキテクチャ
１０２    バイオメトリックインターファース要素
１０４    会話入力
１０６    プリプロセッサ要素
１０８    特徴抽出要素
１１０    ルックアップ要素
１１２    コードブックテータベース
１１４    時間タグカウントデータベース
１１６    決定モジュール／要素
１１８    インポスタモデルデータベース
１２０    承認
１２２    否認
【図１】
2006235623.tif 000005
【図２Ａ】
2006235623.tif 000006
【図２Ｂ】
2006235623.tif 000007
【図３】
2006235623.tif 000008
【図４】
2006235623.tif 000009
【図５】
2006235623.tif 000010
【外国語明細書】
2006235623.tif 000011
2006235623.tif 000012
2006235623.tif 000013
2006235623.tif 000014
2006235623.tif 000015
2006235623.tif 000016
2006235623.tif 000017
2006235623.tif 000018
2006235623.tif 000019
2006235623.tif 000020
2006235623.tif 000021
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2006235623.tif 000025
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2006235623.tif 000029
2006235623.tif 000030
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2006235623.tif 000042