(57)【要約】      （修正有）【課題】精度を低下させることなく話者クラスタリングを行なうことができる音声処理装置、方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】取得部１１は、音声を取得する。分割部１２は、前記音声を所定の規則に従って複数の区間に分割する。算出部１３は、区間の組み合わせ毎に、音声の類似度を算出する。推定部１４は、区間毎に、音声の到来方向を推定する。修正部１５は、到来方向が互いに近い区間を同一のグループに分類し、同一のグループに属する区間の組み合わせについて、類似度を修正する。クラスタリング部１６は、修正後の類似度を用いて、区間をクラスタリングする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を取得する取得部と、
前記音声を所定の規則に従って複数の区間に分割する分割部と、
前記区間の組み合わせ毎に、前記音声の類似度を算出する算出部と、
前記区間毎に、前記音声の到来方向を推定する推定部と、
前記到来方向が互いに近い前記区間を同一のグループに分類し、同一の前記グループに属する前記区間の組み合わせについて、前記類似度を修正する修正部と、
修正後の前記類似度を用いて、前記区間をクラスタリングするクラスタリング部と
を備える、音声処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、
分割された各々の前記区間の音響的特徴を算出する特徴算出部と、
各々の前記区間の前記音響的特徴の類似度を算出する類似度算出部とを含む、
請求項１記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記修正部は、
同一の前記グループに属する前記区間の組み合わせについて算出された前記類似度が、所定の閾値以上である場合に、前記類似度が高くなるように修正する、
請求項２記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記修正部は、
所定の閾値以上である前記類似度をＮ倍（Ｎは１より大きな実数）する、あるいは、Ｍ乗（Ｍは１より大きな実数）することにより、前記類似度が高くなるように修正する、
請求項３記載の音声処理装置。
【請求項５】
コンピュータが、
音声を取得し、
前記音声を所定の規則に従って複数の区間に分割し、
前記区間の組み合わせ毎に、前記音声の類似度を算出し、
前記区間毎に、前記音声の到来方向を推定し、
前記到来方向が互いに近い前記区間を同一のグループに分類し、同一の前記グループに属する前記区間の組み合わせについて、前記類似度を修正し、
修正後の前記類似度を用いて、前記区間をクラスタリングする、
音声処理方法。
【請求項６】
コンピュータを、
音声を取得する手段と、
前記音声を所定の規則に従って複数の区間に分割する手段と、
前記区間の組み合わせ毎に、前記音声の類似度を算出する手段と、
前記区間毎に、前記音声の到来方向を推定する手段と、
前記到来方向が互いに近い前記区間を同一のグループに分類し、同一の前記グループに属する前記区間の組み合わせについて、前記類似度を修正する手段と、
修正後の前記類似度を用いて、前記区間をクラスタリングする手段
として機能させる、
音声処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、音声処理装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
会議の議事録の作成を支援する装置等において、複数の話者の音声を識別するための「話者クラスタリング」と呼ばれる手法が用いられる。
【０００３】
話者クラスタリングの一手法には、複数のマイクを用いたマイクロホンアレーにより推定した話者の方向と取得した音声の音響特徴とを用いて、精度よく話者を識別しようとするものがある。
【０００４】
このような話者クラスタリングにおける従来手法には、過去の一定時間内において取得した音声の到来方向に基づいて、音声を複数のクラスタに分類し、同一のクラスタに分類した音声から作成した音声モデルを用いて、現在取得した音声の話者を識別しようとするものがある。
【０００５】
しかしながら、従来の話者クラスタリングの手法では、話者の位置や、音声の到来方向の推定精度等の要因により、かえって話者識別の精度が低下する場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−５４７３３号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】R. O. Schmidt, “Multiple emitter location and signal parameter estimation,” IEEE Trans. On Antennas and Propagation, vol.34, pp.276-280, 1986.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
発明が解決しようとする課題は、精度を低下させることなく話者クラスタリングを行なうことができる音声処理装置、方法、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の一の実施形態に係る音声処理装置は、取得部と、分割部と、算出部と、推定部と、修正部と、クラスタリング部とを備える。
【００１０】
取得部は、音声を取得する。分割部は、前記音声を所定の規則に従って複数の区間に分割する。算出部は、前記区間の組み合わせ毎に、前記音声の類似度を算出する。推定部は、前記区間毎に、前記音声の到来方向を推定する。修正部は、前記到来方向が互いに近い前記区間を同一のグループに分類し、同一の前記グループに属する前記区間の組み合わせについて、前記類似度を修正する。クラスタリング部は、修正後の前記類似度を用いて、前記区間をクラスタリングする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】音声処理装置１のハードウェア構成の一例図。
【図２】音声処理装置１を表すブロック図。
【図３】音声処理装置１の処理を表すフローチャート。
【図４】具体例１におけるマイクアレー５４及び話者の配置を表す一例図。
【図５】具体例１における音声データの区間と、実際の話者とを表す一例図。
【図６】具体例１における各区間の音響的特徴の類似度を表す一例図。
【図７】具体例１における各区間の音声の到来方向を表す一例図。
【図８】具体例１における各区間の音響的特徴の類似度の修正結果を表す一例図。
【図９】具体例１における修正後の各区間の類似度を表す一例図。
【図１０】具体例２におけるマイクアレー５４及び話者の配置を表す一例図。
【図１１】具体例２における各区間の音響的特徴の類似度を表す一例図。
【図１２】具体例２における各区間の音声の到来方向を表す一例図。
【図１３】具体例２における修正後の各区間の類似度を表す一例図。
【図１４】具体例３における各区間の音声の到来方向を表す一例図。
【図１５】具体例３における各区間の音響的特徴の類似度の修正結果を表す一例図。
【図１６】具体例３における修正後の各区間の類似度を表す一例図。
【図１７】具体例４におけるマイクアレー５４及び話者の配置を表す一例図。
【図１８】具体例４における音声データの区間と、実際の話者とを表す一例図。
【図１９】具体例４における各区間の音響的特徴の類似度を表す一例図。
【図２０】具体例４における各区間の音声の到来方向を表す一例図。
【図２１】具体例４における各区間の音響的特徴の類似度の修正結果を表す一例図。
【図２２】具体例４における修正後の各区間の類似度を表す一例図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【００１３】
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る音声処理装置１は、会議の議事録の作成を支援する会議支援装置等に好適である。会議支援装置は、会議室に据え付けられる専用の機械や、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、スマートフォン等で実現され得る。
【００１４】
音声処理装置１は、会議等、複数の話者が発言する状況において、当該複数の話者の音声を識別する話者クラスタリングを行なうものである。話者クラスタリングとは、音声に対し、話者ＩＤや発話時刻等の情報を付加する技術である。話者クラスタリングは、録音した音声データの検索や、頭出しを行う際等に用いられ得る。
【００１５】
音声処理装置１は、取得した各音声間の音響的特徴の類似度を求める。音声処理装置１は、各音声の到来方向を推定し、当該到来方向が近い音声間の類似度が高くなるように、当該類似度を修正する。音声処理装置１は、修正された類似度を用いて、各音声に対して話者クラスタリングを行なう。これにより、精度を低下させることなく話者クラスタリングを行なうことができる。なお、音響的特徴は、特徴ベクトルで表されてよい。
【００１６】
図１は、音声処理装置１のハードウェア構成の一例図である。音声処理装置１は、装置全体を制御するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の制御部５１と、各種データや各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の主記憶部５２と、各種データや各種プログラムを記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）ドライブ装置等の補助記憶部５３と、これらを接続するバスとを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００１７】
ＣＰＵは、時刻を計時する計時機能を有する。また、音声処理装置１には、音声を入力するマイクアレー５４と、音声出力や画像出力を行なう提示部５５と、ユーザーの指示入力を受け付けるキーボードやマウス、タッチパネル等の操作部５６とが有線又は無線により各々接続される。なお、マイクアレー５４は、第１マイク５４１と、第２マイク５４２とを少なくとも含む。マイクアレー５４は、３つ以上のマイクを含んでいても構わない。
【００１８】
図２は、音声処理装置１を表すブロック図である。音声処理装置１は、取得部１１と、分割部１２と、算出部１３と、推定部１４と、修正部１５と、クラスタリング部１６と、出力部１７とを備える。算出部１３は、特徴算出部１３１と、類似度算出部１３２とを含む。
【００１９】
取得部１１は、話者の発話等の音声データを取得する。本実施形態では、取得部１１は、マイクアレー５４の各マイク（第１マイク５４１及び第２マイク５４２）で入力された音声データを取得する。
【００２０】
分割部１２は、所定の規則に従って、取得された各音声データを複数の区間に分割する。例えば、分割部１２は、音声データを、所定の時間毎（例えば１秒毎)に区切って分割し、複数の区間に分割してもよい。あるいは、分割部１２は、音声データが人物の声か否かを推定し、人物の声であると推定した部分を抽出することにより、音声データを複数の区間に分割してもよい。
【００２１】
算出部１３は、分割された区間の組み合わせ毎に、音声データの類似度を算出する。このとき、算出部１３は、いずれかのマイクで入力された音声データに対して、当該類似度を算出すればよい。
【００２２】
本実施形態では、算出部１３は、各区間の音響的特徴を求め、当該類似度を算出する。すなわち、特徴算出部１３１は、分割された各区間の音響的特徴を算出する。例えば、音響的特徴には、ＭＦＣＣ（Ｍｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）やＬＰＣ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｄｉｎｇ）ケプストラム等を利用すればよい。類似度算出部１３２は、分割された区間の組み合わせ毎に、算出された音響的特徴の類似度を算出する。類似度には相関係数等を利用してよい。
【００２３】
推定部１４は、分割された各区間に対応する音声の到来方向を推定する。例えば、推定部１４は、各マイクで入力された音声データどうしを比較し、対応する分割区間の到来時間のずれから、各区間の音声の到来方向を推定してよい。音声の到来方向の推定方法は、非特許文献１等に記載されている。
【００２４】
修正部１５は、到来方向が互いに近い区間を同一のグループに分類し、同一のグループに属する区間の組み合わせについて、類似度が高くなるように修正する。本実施形態では、修正部１５は、０度、１０度、２０度、・・・、という基準方向を定義し、当該基準方向から一定の誤差範囲に収まる音声の到来方向の区間を、到来方向が互いに近い区間であるとし、同一のグループに分類する。基準方向に関しては、本装置の製造段階で設定されても、使用段階で設定されてもよい。
【００２５】
また、修正部１５は、類似度算出部１３２が算出した類似度が、所定の閾値以上であれば、その値がより高くなるように類似度を修正する。例えば、修正部１５は、類似度算出部１３２が算出した類似度のうち、所定の閾値以上を満たす類似度をＮ倍（Ｎは１より大きな実数）したり、Ｍ乗（Ｍは１より大きな実数）してもよい。なお、修正部１５は、類似度を修正するための変換テーブルを持ち、当該変換テーブルを用いて、類似度を修正してもよい。あるいは、修正部１５は、計算処理により、類似度を修正してもよい。
【００２６】
クラスタリング部１６は、修正後の類似度を用いて、各区間の話者クラスタリングを行ない、各区間の話者を識別する。すなわち、本実施形態のクラスタリング部１６は、取得された音声データの各区間に話者ＩＤと発話時刻とを対応付ける。
【００２７】
出力部１７は、話者クラスタリングが行われた音声データを、補助記憶部５３や提示部５５等の外部に出力する。
【００２８】
取得部１１と、分割部１２と、算出部１３と、推定部１４と、修正部１５と、クラスタリング部１６と、出力部１７とは、制御部、主記憶部５２、補助記憶部５３等により実現されてよい。
【００２９】
以上、音声処理装置１の構成について説明した。
【００３０】
図３は、音声処理装置１の処理を表すフローチャートである。取得部１１は、音声データを取得する（Ｓ１０１）。取得部１１は、取得した音声データを、分割部１２とクラスタリング部１６とに供給する。
【００３１】
分割部１２は、所定の規則に従って、取得された各音声データを複数の区間に分割する（Ｓ１０２）。分割部１２は、複数の区間に分割した音声データを、特徴算出部１３１と、推定部１３２とに供給する。
【００３２】
特徴算出部１３１は、分割された音声データの各区間の音響的特徴を算出する（Ｓ１０３）。特徴算出部１３１は、各区間の音響的特徴を類似度算出部１３２に供給する。
【００３３】
類似度算出部１３２は、分割された区間の組み合わせ毎に、算出された音響的特徴の類似度を算出する（Ｓ１０４）。類似度算出部１３２は、算出した類似度を修正部１５に供給する。
【００３４】
推定部１４は、分割された各区間に対応する音声の到来方向を推定する（Ｓ１０５）。推定部１４は、推定した到来方向の情報を修正部１５に供給する。
【００３５】
修正部１５は、到来方向が互いに近い区間を同一のグループに分類する（Ｓ１０６）。修正部１５は、同一のグループに属する区間の組み合わせについて、類似度を修正する（Ｓ１０７）。修正部１５は、修正した類似度をクラスタリング部１６に供給する。
【００３６】
クラスタリング部１６は、修正後の類似度を用いて、各区間の話者クラスタリングを行ない、各区間の話者を識別する（Ｓ１０８）。クラスタリング部１６は、話者クラスタリングを行なった音声データを出力部１７に供給する。
【００３７】
出力部１７は、話者クラスタリングが行われた音声データを、補助記憶部５３や提示部５５等の外部に出力する（Ｓ１０９）。
【００３８】
以上、音声処理装置１の処理について説明した。
【００３９】
以下、本実施形態の具体例について詳述する。
【００４０】
（具体例１）
図４は、具体例１におけるマイクアレー５４及び話者の配置を表す一例図である。本例では、マイクアレー５４に対して、話者Ａと話者Ｂとが異なる方向に存在する場合を想定する。
【００４１】
図５は、本例における音声データの区間と、各区間に対する実際の話者とを表す一例図である。本例では、話者Ａが発話した区間１と、区間３と、区間５と、話者Ｂが発話した区間２と、区間４と、区間６とを想定する。なお、区間１は音声データにおける０〜３秒の区間、区間２は音声データにおける３〜６秒の区間、区間３は音声データにおける６〜９秒の区間、区間４は音声データにおける９〜１２秒の区間、区間５は音声データにおける１２〜１５秒の区間、区間６は音声データにおける１５〜１８秒の区間であるとする。
【００４２】
図６は、本例において、分割部１２が分割した音声データの区間と、算出部１３が算出した各区間の音響的特徴の類似度とを表す一例図である。本例では、２つの区間の音声が同一の話者によるものであると識別されるための類似度の閾値（識別閾値）を０．８０としている。
【００４３】
図６において、区間１と区間３との組み合わせ、及び区間１と区間５との組み合わせにおける類似度は、いずれも０．８０以上である。従って、区間１と、区間３と、区間５とは、このままの類似度であっても、クラスタリング部１６において、同一の話者（話者Ａ）であると識別される。
【００４４】
しかしながら、区間４と区間６との組み合わせにおける類似度は０．８０以上であるが、区間２と区間４との組み合わせにおける類似度は、０．７２（０．８０未満）であり、区間２と区間６との組み合わせにおける類似度は、０．７０（０．８０未満）である。従って、区間４と、区間６とはこのままの類似度であっても、クラスタリング部１６において、同一の話者（話者Ｂ）であると識別されるが、区間２については、区間４及び区間６とは異なる話者であると識別されてしまう。
【００４５】
そこで、修正部１５は、推定部１４が推定した各区間の音声の到来方向が互いに近い区間を同一のグループに分類し、同一のグループに属する区間の組み合わせについて、類似度が高くなるように修正する。
【００４６】
図７は、本例における各区間の音声の到来方向を表す一例図である。図７に示すように、区間１と、区間３と、区間５とが互いに到来方向が近い。区間２と、区間４と、区間６とが互いに到来方向が近い。
【００４７】
修正部１５は、推定された各区間の音声の到来方向が互いに近い区間を同一のグループに分類し、同一のグループに属する区間の組み合わせについて、類似度を修正する。本例の場合、修正部１５は、同一グループに属する各区間の組み合わせの類似度が０．６０以上であるものについて、１．２５倍に修正する。
【００４８】
なお、本実施形態において、修正部１５が修正する類似度の閾値は、識別閾値よりも低い値であることが望ましい。
【００４９】
図８は、本例において、修正部１５による各区間の音響的特徴の類似度の修正結果を表す一例図である。図８（ａ）は、同一グループに属する区間１と、区間３と、区間５との各組合せについて、修正前の類似度を表す。図８（ｂ）は、同一グループに属する区間１と、区間３と、区間５との各組合せについて、修正後の類似度を表す。図８（ｃ）は、同一グループに属する区間２と、区間４と、区間６との各組合せについて、修正前の類似度を表す。図８（ｄ）は、同一グループに属する区間２と、区間４と、区間６との各組合せについて、修正後の類似度を表す。
【００５０】
すなわち、修正部１５の修正により、同一グループに属する区間１と、区間３と、区間５との各組合せの類似度は、図８（ａ）から図８（ｂ）に示すように修正される。修正部１５の修正により、同一グループに属する区間２と、区間４と、区間６との各組合せの類似度は、図８（ｃ）から図８（ｄ）に示すように修正される。
【００５１】
図９は、本例において、修正部１５が修正した各区間の類似度を表す一例図である。図９に示すように、本例においては、修正部１５の類似度の修正により、区間２と区間４との組み合わせにおける類似度が０．７２から０．９３（０．８０以上）となり、区間２と区間６との組み合わせにおける類似度が０．７０から０．８８（０．８０以上）となった。
【００５２】
したがって、クラスタリング部１６は、区間１と、区間３と、区間５とを同一の話者（話者Ａ）であると識別し、区間２と、区間４と、区間６とを同一の話者（話者Ｂ）であると識別するため、図５に示す話者の想定と同じ結果が得られる。
【００５３】
以上、具体例１について説明した。
【００５４】
（具体例２）
図１０は、具体例２におけるマイクアレー５４及び話者の配置を表す一例図である。本例では、マイクアレー５４に対して、話者Ａ及び話者Ｂが同一の方向に存在する場合を想定する。
【００５５】
本例では、図５に示す具体例１と同様に、話者Ａが発話した区間１、３、５と、話者Ｂが発話した区間２、４、６とを想定する。
【００５６】
図１１は、本例において、分割部１２が分割した音声データの区間と、算出部１３が算出した各区間の音響的特徴の類似度とを表す一例図である。本例でも、識別閾値を０．８０としている。
【００５７】
図１２は、本例における各区間の音声の到来方向を表す一例図である。図１２に示すように、本例の場合は、区間１〜区間６の全てが同一グループに分類される。
【００５８】
本例においても、修正部１５は、同一グループに属する各区間の組み合わせの類似度が０．６０以上であるものについて、１．２５倍に修正する。
【００５９】
図１３は、本例において、修正部１５が修正した各区間の類似度を表す一例図である。図１３に示すように、同一グループに属する各区間の組み合わせの類似度が０．６０以上であるものが１．２５倍され、０．６０未満のものは修正されない。
【００６０】
したがって、クラスタリング部１６は、区間１と、区間３と、区間５とを同一の話者（話者Ａ）であると識別し、区間２と、区間４と、区間６とを同一の話者（話者Ｂ）であると識別するため、図５に示す話者の想定と同じ結果が得られる。
【００６１】
以上、具体例２について説明した。
【００６２】
（具体例３）
具体例３では、具体例１の場合と同様に、マイクアレー５４に対して、話者Ａ及び話者Ｂが異なる方向に存在する場合を想定する。また、本例では、図５に示す具体例１と同様に、話者Ａが発話した区間１、３、５と、話者Ｂが発話した区間２、４、６とを想定する。また、本例における各区間の音響的特徴の類似度は図６に示す具体例１と同じであるとする。また、本例でも、識別閾値を０．８０としている。また、本例の場合も、修正部１５は、同一グループに属する各区間の組み合わせの類似度が０．６０以上であるものについて、１．２５倍に修正する。
【００６３】
図１４は、具体例３における各区間の音声の到来方向を表す一例図である。図１４に示すように、本例では、区間１と、区間３と、区間５と、区間６とが同一グループに分類され、区間２と、区間４とが同一グループに分類される。ただし、本例では、推定部１４が、区間６の音声の到来方向を誤って推定した結果、修正部１５が、区間１と、区間３と、区間５と、区間６とを、同一のグループに分類した場合を想定する。
【００６４】
図１５は、本例において、修正部１５による各区間の音響的特徴の類似度の修正結果を表す一例図である。図１５（ａ）は、同一グループに属する区間１と、区間３と、区間５と、区間６の各組合せについて、修正前の類似度を表す。図１５（ｂ）は、同一グループに属する区間１と、区間３と、区間５と、区間６との各組合せについて、修正後の類似度を表す。図１５（ｃ）は、同一グループに属する区間２と、区間４との各組合せについて、修正前の類似度を表す。図１５（ｄ）は、同一グループに属する区間２と、区間４との各組合せについて、修正後の類似度を表す。
【００６５】
すなわち、修正部１５の修正により、同一グループに属する区間１と、区間３と、区間５と、区間６との各組合せの類似度は、図１５（ａ）から図１５（ｂ）に示すように修正される。修正部１５の修正により、同一グループに属する区間２と、区間４との各組合せの類似度は、図１５（ｃ）から図１５（ｄ）に示すように修正される。
【００６６】
図１５に示すように、本例では、区間１と区間６との類似度（０．４５）、区間３と区間６との類似度（０．５５）、区間５と区間６との類似度（０．２４）が、いずれも０．６０未満であるため、修正部１５は、これらの類似度を高くなるようには修正しない。
【００６７】
図１６は、本例において、修正部１５が修正した各区間の類似度を表す一例図である。図１６に示すように、本例においては、推定部１４により、区間６の音声の到来方向は、区間１、区間３、区間５と同一であると誤推定された場合であっても、修正部１５は、同一グループに属する類似度のうち、所定の閾値（本例では０．６０とした）以上を満たさないものの類似度を高く修正しない。
【００６８】
したがって、クラスタリング部１６は、区間１と、区間３と、区間５とを同一の話者（話者Ａ）であると識別し、区間２と、区間４と、区間６とを同一の話者（話者Ｂ）であると識別する。
【００６９】
よって、本例の場合においても、音声処理装置１は、音声の到来方向を誤推定した場合であっても、精度を低下させることなく話者クラスタリングを行なうことができる。
【００７０】
以上、具体例３について説明した。
【００７１】
（具体例４）
図１７は、具体例４におけるマイクアレー５４及び話者の配置を表す一例図である。本例では、マイクアレー５４に対して、話者Ａが特定の方向（−４０度の位置とする）に存在する場合を想定する。
【００７２】
図１８は、本例における音声データの区間と、各区間に対する実際の話者とを表す一例図である。本例では、話者Ａが発話した区間１と区間２と区間３とを想定する。なお、区間１は音声データにおける０〜３秒の区間、区間２は音声データにおける３〜６秒の区間、区間３は音声データにおける６〜９秒の区間であるとする。
【００７３】
図１９は、本例において、分割部１２が分割した音声データの区間と、算出部１３が算出した各区間の音響的特徴の類似度とを表す一例図である。本例でも、識別閾値を０．８０としている。
【００７４】
図２０は、本例における各区間の音声の到来方向を表す一例図である。図２０に示すように、区間１と、区間２とが互いに到来方向が近い。ただし、本例では、区間３の音声の到来方向が誤って推定されたとする。
【００７５】
図２１は、本例において、修正部１５による各区間の音響的特徴の類似度の修正結果を表す一例図である。図２１（ａ）は、同一グループに属する区間１と、区間２との組合せについて、修正前の類似度を表す。図２１（ｂ）は、同一グループに属する区間１と、区間２との組合せについて、修正後の類似度を表す。
【００７６】
すなわち、修正部１５の修正により、同一グループに属する区間１と、区間２との組合せの類似度は、図１５（ａ）から図１５（ｂ）に示すように修正される。
【００７７】
図２２は、本例において、修正部１５が修正した各区間の類似度を表す一例図である。図２２に示すように、本例においては、修正部１５の類似度の修正により、区間１と区間２との組み合わせにおける類似度が０．８７から１．０９となったが、区間１と区間３、区間２と区間３については類似度の修正は行われなかった。
【００７８】
しかしながら、区間１と区間３、区間２と区間３の類似度は、０．８０以上であるため、クラスタリング部１６は、区間１と、区間２と、区間３とを同一の話者（話者Ａ）であると識別する。よって、図１７に示す話者の想定と同じ結果が得られる。
【００７９】
以上、具体例４について説明した。
【００８０】
本実施形態によれば、精度を低下させることなく話者クラスタリングを行なうことができる。
【００８１】
なお、上述の実施形態の音声処理装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、取得部１１と、分割部１２と、特徴算出部１３１と、類似度算出部１３２と、推定部１４と、修正部１５と、クラスタリング部１６と、出力部１７とは、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、音声処理装置は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、取得部１１と、分割部１２と、特徴算出部１３１と、類似度算出部１３２と、推定部１４と、修正部１５と、クラスタリング部１６と、出力部１７は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。
【００８２】
これまで、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８３】
１・・・音声処理装置
１１・・・取得部
１２・・・分割部
１３・・・算出部
１４・・・推定部
５１・・・制御部
５２・・・主記憶部
５３・・・補助記憶部
５４・・・マイクアレー
５５・・・提示部
５６・・・操作部５６
１３１・・・特徴算出部
１３２・・・類似度算出部
５４１・・・第１マイク
５４２・・・第２マイク
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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