(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する音響多様度算出手段と、
前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を、音の種類の偏りを小さくするように補正する特徴補正手段と、を備え、
前記音響多様度算出手段は、
前記音声信号が表す音の種類を識別するように構成される音声モデルを用いて、前記音声信号に含まれる音の種類の比率を算出し、
該算出した値に基づいて、前記音声信号の音響多様度を算出する
ことを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
前記特徴補正手段は、
多層ニューラルネットワークで構成されており、
１つ以上の入力教師信号の前記音響多様度および前記認識特徴量と、１つ以上の出力教師信号の前記認識特徴量とに基づいて、前記多層ニューラルネットワークのパラメタを学習する、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記入力教師信号は、
前記出力教師信号を区分化した１つ以上の音声信号を含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する音響多様度算出手段と、
前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を、音の種類の偏りを小さくするように補正する特徴補正手段と、
前記音声信号に含まれる特定の属性情報を認識する属性認識手段と、を備え、
前記音響多様度算出手段は、
前記音声信号が表す音の種類を識別するように構成される音声モデルを用いて、前記音声信号に含まれる音の種類の比率を算出し、
該算出した値に基づいて、前記音声信号の音響多様度を算出する
ことを特徴とする音声処理装置。
【請求項５】
前記特定の属性情報は、
音声信号を発した話者、音声信号を構成する言語、音声信号に含まれる感情表現、音声信号から推定される発話者の性格、の少なくともいずれか一つを表す情報である、
ことを特徴とする請求項４に記載の音声処理装置。
【請求項６】
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する音響多様度算出手段と、
前記音声信号に基づき、前記音声信号を発した話者を認識するために算出された認識特徴量を、音の種類の偏りを小さくするように補正する特徴補正手段とを備え、
前記特徴補正手段は、
多層ニューラルネットワークで構成されており、
１つ以上の入力教師信号の前記音響多様度および前記認識特徴量と、１つ以上の出力教師信号の前記認識特徴量とに基づいて、前記多層ニューラルネットワークのパラメタを学習し、
前記音響多様度算出手段は、
前記音声信号が表す音の種類を識別するように構成される音声モデルを用いて、前記音声信号に含まれる音の種類の比率を算出し、
該算出した値に基づいて、前記音声信号の音響多様度を算出し、
前記入力教師信号は、前記出力教師信号を区分化した１つ以上の音声信号を含む、
ことを特徴とする音声処理装置。
【請求項７】
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出し、
前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を、音の種類の偏りを小さくするように補正し、
前記音声信号が表す音の種類を識別するように構成される音声モデルを用いて、前記音声信号に含まれる音の種類の比率を算出し、
該算出した値に基づいて、前記音声信号の音響多様度を算出する
ことを特徴とする音声処理方法。
【請求項８】
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する処理と、
前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を、音の種類の偏りを小さくするように補正する処理と、をコンピュータに実行させ、
前記コンピュータに、
前記音声信号が表す音の種類を識別するように構成される音声モデルを用いて、前記音声信号に含まれる音の種類の比率を算出させ、
該算出した値に基づいて、前記音声信号の音響多様度を算出させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号から話者の個人性や発話された言語等の属性情報を認識する音声処理装置、音声処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声信号から、音声を発した話者を特定するための個人性を表す音響的特徴および音声が伝える言語を表す音響的特徴を抽出する音声処理装置が知られている。また、これらの音響的特徴を用いて音声信号から話者を推定する話者認識装置および言語を推定する言語認識装置が知られている。
【０００３】
この種の音声処理装置を用いる話者認識装置は、音声処理装置が音声信号から抽出した音響的特徴と、音響的特徴の出現傾向の話者依存性を表現する話者モデルとの類似度を評価し、その評価に基づき話者を選択する。話者認識装置は、例えば、最も類似度が高いと評価された話者モデルによって特定される話者を選択する。このとき、話者認識装置に入力される音声信号に、音の種類が一部欠落したり雑音が混入したりすると、その音声信号の音響的特徴に歪みが生じ、話者モデルが有する音響的特徴との間に差異が生じて、話者認識の精度が低下することがある。
【０００４】
特許文献１には、話者認識装置に入力される音声信号の特性に基づいて、話者認識の判定基準を調整することにより話者認識の精度低下を抑制する技術が記載されている。
【０００５】
特許文献１に記載の生体認識システムは、音声信号の多様性を表す特性として音声信号に含まれる有声音と無声音の比率または音声信号に含まれる繰り返し発話区間の比率を算出する。そして、該生体認識システムは、算出した値を話者認識結果の信頼度として用いて話者認識の判定閾値をシフトさせることにより、話者認識精度の低下を抑制する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１５６４２２号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Najim Dehak, Patrick J. Kenny, Reda Dehak, Pierre Dumouchel, and Pierre Ouellet, ”Front-End Factor Analysis for Speaker Verification,” IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 19, no. 4, pp. 788-798, 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載の技術には、話者認識のための音響的特徴を適切に求められていないため、話者認識精度を十分に高めることができない場合があるという問題があった。
【０００９】
特許文献１に記載の技術は、話者認識装置に入力された音声信号に含まれる音の多様性の大小に応じて、話者認識の判定閾値が異なる値になるよう設定する。しかし、同技術は、話者認識に入力された音声信号の特性を計算するのみであり、当該音声信号の音響的特徴は一律の手順により抽出するにとどまる。そのため、同技術は、話者モデルの学習用音声信号や、話者認識対象の音声信号を十分に取得できない場合に、話者認識結果自体の精度を高めることはできないおそれがある。
【００１０】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、話者認識の精度を高める技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一態様に係る音声処理装置は、音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する音響多様度算出手段と、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正する特徴補正手段と、を備える。
【００１２】
本発明の一態様に係る音声処理装置は、音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する音響多様度算出手段と、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正する特徴補正手段と前記音声信号に含まれる特定の属性情報を認識する属性認識手段と、を備える。
【００１３】
本発明の一態様に係る音声処理装置は、音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号を発した話者を認識するために算出された認識特徴量を補正する特徴補正手段を備え、前記特徴補正手段は、前記音声信号の前記認識特徴量を受け取り、１つ以上の第１の音声信号の前記認識特徴量と、１つ以上の第２の音声信号の前記認識特徴量とに基づいて、前記受け取った前記認識特徴量を補正し、前記第１の音声信号は、前記第２の音声信号を区分化した１つ以上の音声信号を含む。
【００１４】
本発明の一態様に係る音声処理方法は、音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出し、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正する。
【００１５】
なお、上記音声処理装置または方法を、コンピュータによって実現するコンピュータプログラム、およびそのコンピュータプログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体も、本発明の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、話者認識の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態における音声処理装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における音声処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態における音声処理装置の特徴補正部の構成の一例を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施形態における話者認識装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施形態における話者認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施形態における音声処理装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図７】本発明の各実施形態に係る音声処理装置または話者認識装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、音声処理装置等および話者認識装置の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、実施形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００１９】
＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態における音声処理装置１００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図１に示す通り、音声処理装置１００は、音響多様度算出部１１および特徴補正部１３を備える。また、音声処理装置１００は、更に、音声モデル記憶部１２を備えてもよい。
【００２０】
（音声モデル記憶部１２）
音声モデル記憶部１２は、１つ以上の音声モデルを記憶する。音声モデルは、瞬時的な音声信号が表す音の種類を識別するように構成されるものである。音声モデルは、音声信号が含む音の種類を表す数値情報を算出するための情報を有する。音の種類は、例えば、音声信号を類似度に基づいて自動的にクラスタリングして得られる音のクラスである。また、音の種類は、例えば、音素等の言語知識により定まるクラスである。
【００２１】
音声モデル記憶部１２が記憶する音声モデルは、訓練用音声信号を用いて、一般的な最適化基準に従って訓練された音声モデルである。音声モデル記憶部１２は、例えば、話者の性別（男性または女性）、録音環境別（屋内または屋外）等のように訓練用音声信号を分けて学習した２つ以上の音声モデルを記憶してもよい。
【００２２】
なお、図１では、音声モデル記憶部１２が音声処理装置１００内に内蔵されることを例に説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。音声モデル記憶部１２は、音声処理装置１００とは別個の記憶装置で実現されるものであってもよい。
【００２３】
（音響多様度算出部１１）
音響多様度算出部１１は、音声を表す音声信号を受け取る。音響多様度算出部１１は、音声モデル記憶部１２に記憶されている１つ以上の音声モデルを用いて、受け取った音声信号から、該音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する。そして、音響多様度算出部１１は、算出した結果（音響多様度算出部１１の処理結果）を出力する。ここで、受け取りとは、例えば、外部の装置または他の処理装置からの音声信号の受信、または、他のプログラムからの、音声信号処理の処理結果の引き渡しのことである。また、出力とは、例えば、外部の装置または他の処理装置への送信、または、他のプログラムへの該音響多様度算出部１１の処理結果の引き渡しのことである。音響多様度算出部１１は、算出した結果を特徴補正部１３に出力する。以降、ある音声信号に対して算出された音響多様度を、該音声信号の音響多様度と呼ぶ。
【００２４】
音響多様度算出部１１が、音響多様度を算出する際の、音声モデルを用いる方法について説明する。例えば、音声モデルがガウス混合モデル（Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ；ＧＭＭ）である場合、音響多様度算出部１１は、ガウス混合モデルが有する各要素分布の平均、分散および混合係数に基づいて、音声信号に含まれる音の種類それぞれの出現度を算出する。また、例えば、音声モデルがニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である場合、音響多様度算出部１１は、ニューラルネットワークが有する重み係数に基づいて、音声信号に含まれる音の種類それぞれの出現度を算出する。つまり、音響多様度算出部１１は、この音声モデルを用いて音声信号に含まれる音の種類の比率を算出した値である出現度を算出することができる。そして、音響多様度算出部１１は、この算出した値を用いて音響多様度を算出する。
【００２５】
このように、音響多様度算出部１１は、算出した出現度を用いて、音声信号の音響多様度を算出する。したがって、音響多様度算出部１１は、音声信号の音の種類に関するばらつきをより反映させた音響多様度を算出することができる。
【００２６】
音響多様度算出部１１が音声信号ｘの音響多様度Ｖ（ｘ）を算出する方法の一例を説明する。例えば、音声モデルがガウス混合モデルであるとき、ガウス混合モデルの各要素分布はそれぞれ異なる音の種類に対応する。そこで、音響多様度算出部１１は、音声信号ｘに対して、音声モデルであるガウス混合モデルの各要素分布の事後確率を求める。ガウス混合モデルのｉ番目の要素分布の事後確率Ｐｉ（ｘ）は、以下の式で計算できる。
【００２７】
【数１】
0006464650.tif 000002
【００２８】
ここで、関数Ｎ（）はガウス分布の確率密度関数を示し、θｉはガウス混合モデルのｉ番目の要素分布のパラメタ（平均および／または分散）を示し、ｗｉはガウス混合モデルのｉ番目の要素分布の混合係数を示す。このＰｉ（ｘ）は、音声信号ｘがガウス混合モデルのｉ番目の要素分布にどの程度属するかを表している。音響多様度算出部１１は、このＰｉ（ｘ）を要素に持つベクトルとして音響多様度Ｖ（ｘ）を構成する。例えば、音声モデルであるガウス混合モデルの混合数が４であるとき、音響多様度算出部１１は、音響多様度Ｖ（ｘ）をＶ（ｘ）＝［Ｐ１（ｘ），Ｐ２（ｘ），Ｐ３（ｘ），Ｐ４（ｘ）］とする。
【００２９】
また、音響多様度算出部１１が音声信号ｘの音響多様度Ｖ（ｘ）を算出する方法の他の例を説明する。例えば、音声モデルがガウス混合モデルであるとき、音響多様度算出部１１は、音声信号ｘを短時間音声信号の時系列｛ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＴ｝（Ｔは任意の自然数）に分割する。そして、音響多様度算出部１１は、短時間音声信号のそれぞれに対し、その出現確率が最大となる要素分布番号ｉ（Ａｒｇｍａｘ＿ｉ）をＡｒｇｍａｘ＿ｉ（ｘｔ）＝Ｎ（ｘｔ｜θｉ）によって求める。ガウス混合モデルのｉ番目の要素分布が選ばれた回数をＣｉ（ｘ）とすると、このＣｉ（ｘ）は音声信号ｘがガウス混合モデルのｉ番目の要素分布にどの程度属するかを表していると解釈できる。音響多様度算出部１１は、このＣｉ（ｘ）またはＣｉ（ｘ）／ΣｊＣｊ（ｘ）を要素に持つベクトルとして音響多様度Ｖ（ｘ）を構成する。例えば、音声モデルであるガウス混合モデルの混合数が４であるとき、音響多様度算出部１１は、音響多様度Ｖ（ｘ）をＶ（ｘ）＝［Ｃ１（ｘ），Ｃ２（ｘ），Ｃ３（ｘ），Ｃ４（ｘ）］とする。
【００３０】
なお、音響多様度算出部１１は、受け取った音声信号を区分化した音声信号の音響多様度を算出してもよい。音響多様度算出部１１は、例えば、受け取った音声信号を一定時間の音声信号に区分化し、それぞれの区分化音声信号に対し、音響多様度を算出してもよい。また、音響多様度算出部１１は、音声信号の受け取りを開始時刻とした音声信号の継続時間長が所定の値を超えるときに、その時点で受け取った音声信号の音響多様度を算出してもよい。
【００３１】
音響多様度算出部１１は、受け取った音声信号に対して算出した音響多様度と、他の基準となる音声信号の音響多様度との差異を、出力する音響多様度としてもよい。例えば、受け取った音声信号に対して算出した音響多様度が［０．２，０．８］であり、他の基準となる音声信号の音響多様度が［０．４，０．６］であるとき、音響多様度算出部１１は、その差分である［−０．２，＋０．２］を、出力する音響多様度としてもよい。
【００３２】
また、音響多様度算出部１１は、受け取った音声信号に対して算出した音響多様度と、他の基準となる音声信号の音響多様度との組み合わせを、出力する音響多様度としてもよい。例えば、受け取った音声信号に対して算出した音響多様度が［０．２，０．８］であり、他の基準となる音声信号の音響多様度が［０．４，０．６］であるとする。このとき、音響多様度算出部１１は、それらを組み合わせた［０．２，０．８，０．４，０．６］を、出力する音響多様度としてもよい。
【００３３】
また、音響多様度算出部１１は、音声モデル記憶部１２に記憶されている２つ以上の音声モデルを用いる場合では、それぞれの音声モデルに基づいて上述した出現度を算出してもよい。そして、音響多様度算出部１１は、該算出した出現度を用いて算出した２つ以上の音響多様度を重みづけして、加算したものを音響多様度としてもよい。
【００３４】
（特徴補正部１３）
特徴補正部１３は、音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量と、当該音声信号に対し音響多様度算出部１１が算出し、出力した音響多様度を受け取る。ここで、属性情報とは、話者の個人性や発話された言語等を示す情報である。また、認識特徴量は、このような属性情報を認識するために算出されるものであり、音声信号の音響的特徴を示す情報であると言える。特徴補正部１３は、受け取った音響多様度を用いて、受け取った認識特徴量を補正する補正処理を行い、その処理結果を出力する。以降、ある音声信号に対して算出された認識特徴量を、該音声信号の認識特徴量と呼ぶ。
【００３５】
特徴補正部１３が音声信号ｘの認識特徴量Ｆ（ｘ）を補正して補正特徴量Ｇ（ｘ）を算出する方法の一例を説明する。特徴補正部１３が受け取る認識特徴量Ｆ（ｘ）は、例えば、非特許文献１に記載のｉ−ｖｅｃｔｏｒとして算出されたベクトルである。また、特徴補正部１３が受け取る音響多様度Ｖ（ｘ）は、例えば、上述した式（１）の計算結果であるＰｉ（ｘ）を要素に持つベクトルである。特徴補正部１３は、例えば、これら２つのベクトルＦ（ｘ）とＶ（ｘ）とを入力とし、補正特徴量Ｇ（ｘ）を出力とする多層ニューラルネットワークを用いて、補正特徴量Ｇ（ｘ）を算出する。
【００３６】
ここで、特徴補正部１３が、多層ニューラルネットワークで構成される場合について、そのパラメタの設定方法を説明する。多層ニューラルネットワークのパラメタは、例えば後述する重み係数とバイアス係数とであり、それらは、一般的な教師あり機械学習方式により定めることができる。教師情報は、例えば、後述する入力層に与えられる入力教師信号と後述する出力層に与えられる出力教師信号との対である。特徴補正部１３は、例えば、入力教師信号に対する多層ニューラルネットワークの計算結果と出力教師信号との誤差を最小化するように、重み係数およびバイアス係数を最適化する。各係数の最適化は、例えば、最急降下法のような一般的な数値的繰り返し計算方法により可能である。そして、特徴補正部１３は、最適化した各係数を上記パラメタとして設定する。
【００３７】
特徴補正部１３が、多層ニューラルネットワークで構成され、そのパラメタを上述の教師あり学習方式により設定する場合について、その教師情報（入力教師信号および出力教師信号）の例を説明する。出力教師信号は、例えば、基準音声信号（第２の音声信号）の認識特徴量である。ここで、基準音声信号とは、例えば、ある話者の話者モデル学習用音声のような、音の偏りの少ない音声信号である。また、出力教師信号は、基準音声信号の認識特徴量および音響多様度であってもよい。また、入力教師信号は、例えば、基準音声信号を区分化した、１つ以上の音声信号（短時間音声信号：第１の音声信号）の認識特徴量および音響多様度である。基準音声信号を区分化することにより、特徴補正部１３は、基準音声信号と比較して音の偏りが大きい区間（短時間）に対する短時間音声信号を得ることができる。この例のような教師情報を用いて学習した特徴補正部１３は、音の偏りがより大きい短時間の音声信号に対し、その認識特徴量と音響多様度を受け取る。そして、特徴補正部１３は、この音響多様度を用いて、音声信号の認識特徴量を、補正する。これにより、特徴補正部１３は、音の偏りがより小さい長時間の音声信号の認識特徴量により近い認識特徴量を出力できる。
【００３８】
次に、特徴補正部１３が、多層ニューラルネットワークを用いる場合の構成について、図３を用いて説明する。図３は、本実施形態に係る音声処理装置１００の特徴補正部１３の構成の一例を示す図である。図３に示す通り、特徴補正部１３は、入力層３１、中間層（隠れ層）３２および出力層３３を含む。
【００３９】
特徴補正部１３は、受け取った認識特徴量Ｆ（ｘ）および音響多様度Ｖ（ｘ）を入力層３１に入力する。入力層３１は、入力されたベクトルをひとつのベクトルに結合する。ここで、入力層３１が結合したベクトル（結合ベクトルとも呼ぶ）をＬｉｎ（ｘ）＝［Ｆ（ｘ），Ｖ（ｘ）］と表す。そして、入力層３１は、結合したベクトルＬｉｎ（ｘ）を中間層３２に出力する。
【００４０】
中間層３２は、受け取った情報（つまり、結合ベクトル）Ｌｉｎ（ｘ）に対して、例えば、以下の式（２）の計算を行い、その計算結果Ｌｍｉｄ（ｘ）を出力層３３に出力する。
【００４１】
【数２】
0006464650.tif 000003
【００４２】
ここで、Ｘｉは受け取った情報のｉ番目の要素を示し、Ｙｊは計算結果のｊ番目の要素を示す。また、ｂｊは計算結果のｊ番目の要素に関するバイアス係数であり、ｗｊｉは計算結果のｊ番目の要素と受け取った情報のｉ番目の要素に関する重み係数である。すなわち、中間層３２は、式（２）のＸをＬｉｎ（ｘ）として計算した結果のＹを、Ｌｍｉｄ（ｘ）として出力する。
【００４３】
出力層３３は、受け取った情報に対して、例えば、式（２）のＸをＬｍｉｄ（ｘ）として計算を行い、その計算結果のＹをＬｏｕｔ（ｘ）として出力する。特徴補正部１３は、出力層３３が出力するベクトルＬｏｕｔ（ｘ）の全体または一部を、補正特徴量Ｇ（ｘ）として出力する。また、特徴補正部１３が多層ニューラルネットワークを用いる場合、当該多層ニューラルネットワークは２つ以上の中間層を有していてもよい。
【００４４】
このように、特徴補正部１３が多層ニューラルネットワークを用いて、認識特徴量を補正することにより、基準音声信号の認識特徴量により近い認識特徴量を出力することができる。
【００４５】
特徴補正部１３が、音声信号ｘの認識特徴量Ｆ（ｘ）を補正して補正特徴量Ｇ（ｘ）を算出する方法の他の一例を説明する。特徴補正部１３は、あらかじめ、上述の例のような入力教師信号（短時間音声信号の認識特徴量および音響多様度）と出力教師信号（基準音声信号の認識特徴量）との１つ以上の対を記憶しておく。特徴補正部１３は、あらかじめ記憶した、短時間音声信号の認識特徴量および音響多様度から、受け取った認識特徴量Ｆ（ｘ）および音響多様度Ｖ（ｘ）と類似度の高いものを検索する。そして、特徴補正部１３は、例えば、最も類似度の高い入力教師信号に対応付けられた認識特徴量（出力教師信号）を、補正特徴量Ｇ（ｘ）として出力してもよい。なお、この１つ以上の対は、特徴補正部１３内に記憶されるものであってもよいし、他の部（例えば、音声モデル記憶部１２）に記憶されるものであってもよい。
【００４６】
以上述べたように、音響多様度算出部１１が算出する音響多様度により、音声信号に含まれる音の種類のばらつきの程度を表す多様性を表現できる。これにより、例えば、２つの同じ長さの音声信号があり、片方が同じ言葉の繰り返しで、もう一方がそうでないとき、音響多様度算出部１１は、音響多様度を用いて、２つの音声信号に含まれる音の種類が異なるさまを表すことができる。
【００４７】
また、特徴補正部１３は、受け取った認識特徴量を、受け取った音響多様度に基づいて、音の種類に偏りや欠落が少ない音声信号の音響的特徴に近づくように補正する。これにより、特徴補正部１３は、話者認識に適した認識特徴量を求めることができる。
【００４８】
なお、本実施形態に係る音声処理装置１００における音声モデル記憶部１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００４９】
また、音声モデル記憶部１２に音声モデルが記憶される過程は特に限定されない。例えば、記録媒体を介して音声モデルが音声モデル記憶部１２に記憶されてもよいし、通信回線等を介して送信された音声モデルが音声モデル記憶部１２に記憶されてもよい。または、入力デバイスを介して入力された音声モデルが音声モデル記憶部１２に記憶されてもよい。
【００５０】
音響多様度算出部１１および特徴補正部１３は、例えば、中央演算処理装置およびメモリ等から実現されうる。音響多様度算出部１１等の処理手順は、例えば、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体に記録されている。また、音声処理装置１００の各部は、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
【００５１】
（第１の実施形態の動作）
次に、第１の実施形態における音声処理装置１００の動作について、図２のフローチャートを用いて説明する。図２は、音声処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００５２】
音声処理装置１００は、外部から１つ以上の音声信号を受け取り、音響多様度算出部１１に提供する。音声処理装置１００は、また、受け取った１つ以上の音声信号それぞれに対応する認識特徴量を外部から受け取り、特徴補正部１３に提供する（ステップＳ１０１）。
【００５３】
音響多様度算出部１１は、受け取った１つ以上の音声信号それぞれに対し、音声モデル記憶部１２に記憶されている１つ以上の音声モデルを用いて、音響多様度を算出する（ステップＳ１０２）。
【００５４】
特徴補正部１３は、受け取った１つ以上の認識特徴量に対し、受け取った音響多様度を用いて、当該認識特徴量を補正した補正特徴量を算出する。そして、特徴補正部１３は、算出した補正特徴量を出力する（ステップＳ１０３）。音声処理装置１００は、外部からの音声信号の受け取りが終了したら、一連の処理を終了する。
【００５５】
（第１の実施形態の効果）
以上、説明したように、本実施形態に係る音声処理装置１００によれば、話者認識の精度を高めることができる。
【００５６】
なぜならば、音響多様度算出部１１が音声を表す音声信号の音響多様度を算出し、特徴補正部１３が、該音声信号の音響多様度を用いて、音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正するからである。
【００５７】
このように、本実施形態の音声処理装置１００によれば、音声信号に対して、その音響的特徴である認識特徴量を音響多様度に基づいて補正する。これにより、本実施形態に係る音声処理装置１００は、音声信号に含まれる音の種類に偏りおよび／または欠落がある場合、または、音声信号の音響多様度と話者モデル学習用音声信号の音響多様度との差異が大きい場合でも、話者認識に適した認識特徴量を求めることができる。したがって、本実施形態に係る音声処理装置１００は、音声信号が十分に得られない状況においても、話者認識精度を高めることができる。
【００５８】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態に係る音声処理装置１００を基本とする第２の実施形態について説明する。本実施形態では、音声処理装置の一例として、上述した第１の実施形態に係る音声処理装置１００を含む話者認識装置について説明する。なお、説明の便宜上、前述した第１の実施形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００５９】
図４は、第２の実施形態における話者認識装置（音声処理装置）２００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図４に示す通り、話者認識装置２００は、音声区間検出部２１、認識特徴抽出部２２、音声処理部２３、および話者認識計算部２５を備える。また、話者認識装置２００は、更に、話者モデル記憶部２４を備えてもよい。
【００６０】
本実施形態における話者認識装置２００は、音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識装置の一例である。ここで、話者認識装置は、音声信号を発した話者を示す情報を認識する。言語認識装置は、音声信号が伝える言語を示す情報を認識する。本実施形態に係る話者認識装置２００は、特定の属性情報として、例えば、上述したような音声を発した話者または音声が伝える言語を示す情報を認識する。よって、本実施形態に係る話者認識装置２００は上記のような話者認識装置および言語認識装置に適用可能である。
【００６１】
音声区間検出部２１は、音声信号を受け取る。そして、音声区間検出部２１は、受け取った音声信号に含まれる音声区間を検出して区分化する。音声区間検出部２１は、区分化した結果（音声区間検出部２１の処理結果）である区分化音声信号を認識特徴抽出部２２および音声処理部２３に出力する。ここで、音声信号の受け取りとは、例えば、外部の装置または他の処理装置からの音声信号の受信、または、他のプログラムからの、音声信号処理の処理結果の引き渡しのことである。音声区間検出部２１は、例えば、音声信号のうち、音量が一定時間継続して所定値より小さい区間を無音と判定し、その区間の前後を、異なる音声区間と判定して区分化してもよい。
【００６２】
認識特徴抽出部２２は、音声区間検出部２１が出力した１つ以上の音声信号を受け取る。そして、認識特徴抽出部２２は、受け取った音声信号から特定の属性を認識するための特徴を抽出することにより、該音声信号の認識特徴量を算出する。認識特徴抽出部２２は、算出した認識特徴量を特徴補正部１３に出力する。認識特徴量は、例えば、１つ以上の値からなるベクトル形式であり、例えば、ｉ−ｖｅｃｔｏｒである。
【００６３】
音声処理部２３は、音声区間検出部２１が出力した１つ以上の音声信号および認識特徴抽出部２２が出力した１つ以上の認識特徴量を受け取る。そして、音声処理部２３は、上述した第１の実施形態の音声処理装置１００に相当する音声処理を行って、受け取った認識特徴量を補正する。音声処理部２３は、補正した結果（音声処理部２３の処理結果）である認識特徴量を話者認識計算部２５に出力する。音声処理部２３の構成および動作は、第１の実施形態における音声処理装置１００の構成および動作と同様であってもよい。例えば、音声処理部２３は、上述した第１の実施の形態に係る音声処理装置１００であってもよい。
【００６４】
話者モデル記憶部２４は、１つ以上の話者モデルを格納する。話者モデルは、入力される音声信号に対してそのモデルとの適合度合いを表す数値情報（スコア）を算出するための情報を有する。
【００６５】
なお、図４では、話者モデル記憶部２４が話者認識装置２００内に内蔵されることを例に説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。話者モデル記憶部２４は、話者認識装置２００とは別個の記憶装置で実現されるものであってもよい。また、話者モデル記憶部２４は、音声モデル記憶部１２と同じ記憶装置で実現されるものであってもよい。
【００６６】
話者認識計算部（属性認識部）２５は、音声処理部２３が出力した認識特徴量を受け取る。そして、話者認識計算部２５は、話者モデル記憶部２４に記憶されている１つ以上の話者モデルを参照して、受け取った認識特徴量がそれぞれの話者モデルに適合する度合い（話者認識のスコア）を計算する。
【００６７】
これにより、話者認識計算部２５は、音声信号に含まれる特定の属性情報を認識する。そして、話者認識計算部２５は、特定の属性情報を認識することにより、この特定の属性情報によって特定される話者、言語等を認識することができる。
【００６８】
そして、話者認識計算部２５は、得られた結果（話者認識結果）を外部に出力する。ここで、出力とは、例えば、外部の装置または他の処理装置への送信、または、他のプログラムへの話者認識計算部２５の処理結果の引き渡しのことである。また、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクタを用いた投影、プリンタでの印字なども含む概念である。
【００６９】
例えば、音声信号から算出した認識特徴量と話者モデルとがともにｉ−ｖｅｃｔｏｒとして構成されるとき、話者認識計算部２５は、それらのコサイン類似度に基づいて、話者認識のスコアを算出できる。ここで、各話者に対応する話者モデルであるｉ−ｖｅｃｔｏｒは、話者ＩＤ（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）が教師ラベルとして与えられた話者モデル学習用音声信号を用いて算出されたもの、を用いる。ここで、話者ＩＤとは、話者を識別するための識別子である。
【００７０】
なお、話者モデル記憶部２４に記憶されている話者モデルがｉ−ｖｅｃｔｏｒとして構成されるとき、話者モデル学習用音声信号から話者モデルを作成する際に、該話者モデルに対し、音声処理部２３（音声処理装置１００）の補正処理を施してもよい。
【００７１】
また、音声処理部２３は、話者モデル記憶部２４に記憶されている話者モデルの話者ＩＤごとに異なる補正特徴量を出力してもよい。例えば、話者ＩＤが「Ａ」であり、この話者ＩＤ「Ａ」に対する認識特徴量がＦ＿Ａ（ｘ）である場合、音声処理部２３は、この話者ＩＤ「Ａ」に対する補正特徴量Ｇ＿Ａ（ｘ）を出力する。同様に話者ＩＤが「Ｂ」であり、この話者ＩＤ「Ｂ」に対する認識特徴量がＦ＿Ｂ（ｘ）である場合、音声処理部２３は、この話者ＩＤ「Ｂ」に対する認識特徴量Ｇ＿Ｂ（ｘ）を出力する。
【００７２】
話者認識計算部２５が出力する話者認識結果は、例えば、話者認識装置２００が話者識別することを目的とする場合は、各話者モデルに基づいて算出したスコア順に並べた話者ＩＤのリストである。また、話者認識計算部２５が出力する話者認識結果は、例えば、話者認識装置２００が話者照合することを目的とする場合は、照合対象の話者モデルに基づいて算出したスコアに基づいた照合可否の判定情報である。
【００７３】
なお、本実施形態に係る話者認識装置２００における話者モデル記憶部２４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００７４】
また、話者モデル記憶部２４に話者モデルが記憶される過程は特に限定されない。例えば、記録媒体を介して話者モデルが話者モデル記憶部２４に記憶されてもよいし、通信回線等を介して送信された話者モデルが話者モデル記憶部２４に記憶されてもよい。または、入力デバイスを介して入力された話者モデルが話者モデル記憶部２４に記憶されてもよい。
【００７５】
音声区間検出部２１、認識特徴抽出部２２、音声処理部２３および話者認識計算部２５は、例えば、中央演算処理装置およびメモリ等から実現されうる。音声区間検出部２１等の処理手順は、例えば、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。また、話者認識装置２００の各部は、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
【００７６】
（第２の実施形態の動作）
次に、話者認識装置２００の動作について、図５のフローチャートを用いて説明する。図５は、話者認識装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００７７】
音声区間検出部２１は、外部から音声信号を受け取る。そして、音声区間検出部２１は、受け取った音声信号に対し、音声区間を検出することによって、音声信号の区分化を行う。音声区間検出部２１は、１つ以上の区分化した音声信号（以降、区分化音声信号と呼ぶ）を認識特徴抽出部２２および音声処理部２３に提供する（ステップＳ２０１）。
【００７８】
認識特徴抽出部２２は、受け取った１つ以上の区分化音声信号の夫々に対し、認識特徴量を算出する。そして、認識特徴抽出部２２は、算出した１つ以上の認識特徴量を音声処理部２３に提供する（ステップＳ２０２）。
【００７９】
音声処理部２３は、受け取った１つ以上の区分化音声信号および１つ以上の認識特徴量を用いて、本発明の第１の実施形態の音声処理装置１００の音声処理（ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理）を施して、上記１つ以上の認識特徴量を夫々補正する。そして音声処理部２３は、補正した認識特徴量を話者認識計算部２５に提供する（ステップＳ２０３）。
【００８０】
話者認識計算部２５は、受け取った１つ以上の認識特徴量に対し、話者モデル記憶部２４に記憶されている１つ以上の話者モデルを参照し、話者認識のスコアを計算することにより、話者を認識する。そして、話者認識計算部２５は、話者認識結果を外部に出力し、一連の処理を終了する（ステップＳ２０４）。
【００８１】
（第２の実施形態の効果）
以上、説明したように、本実施形態に係る話者認識装置２００によれば、上述した第１の実施形態に係る音声処理装置１００と同様に、話者認識の精度を高めることができる。
【００８２】
なぜならば、本実施の形態に係る話者認識装置２００は、上述した第１の実施形態の音声処理装置（本発明では音声処理部２３）を利用するからである。これにより、本実施形態に係る話者認識装置２００は、音声信号に含まれる音の種類に偏りおよび／または欠落がある場合、または、音声信号の音響多様度と話者モデル学習用音声信号の音響多様度との差異が大きい場合でも、話者認識に適した認識特徴量を求めることができる。したがって、本実施形態に係る話者認識装置２００は、音声信号が十分に得られない状況においても、話者認識精度を高めることができる。
【００８３】
本発明の第２の実施形態における話者認識装置２００は、音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識装置の一例である。話者認識装置２００は、特定の属性として、音声信号を発した話者を示す情報を認識するとき、話者認識装置として利用可能である。また、話者認識装置２００は、例えば文発話の音声信号に対して、当該話者認識装置により推定した話者を示す話者情報に基づいて、当該話者の話し方の特徴に適応する機構を備える音声認識装置の一部としても利用可能である。また、ここで、話者を示す話者情報は、話者の性別を示す情報、並びに／若しくは、話者の年齢または年齢層を示す情報であってもよい。
【００８４】
また、話者認識装置２００は、特定の属性として、音声信号が伝える言語（音声信号を構成する言語）を示す情報を認識するとき、言語認識装置として利用可能である。また、話者認識装置２００は、例えば文発話の音声信号に対して、当該言語認識装置により推定した言語を示す言語情報に基づいて、翻訳する言語を選択する機構を備える音声翻訳装置の一部としても利用可能である。
【００８５】
また、話者認識装置２００は、特定の属性として、話者の発話時の感情を示す感情情報を認識するとき、感情認識装置として利用可能である。また、話者認識装置２００は、例えば蓄積された多数の発話の音声信号に対して、当該感情認識装置によって推定した感情情報に基づいて、特定の感情に対応する音声信号を特定する機構を備える音声検索装置または音声表示装置の一部としても利用可能である。この感情情報には、例えば、感情表現を示す情報、発話者の性格を示す情報等が含まれる。
【００８６】
以上のように、本実施形態における特定の属性情報は、音声信号を発した話者、音声信号を構成する言語、音声信号に含まれる感情表現、音声信号から推定される発話者の性格、の少なくともいずれか一つを表す情報である。話者認識装置２００は、このような特定の属性情報を認識することができる。
【００８７】
＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、第１の実施形態における音声処理装置１００が、音響多様度算出部１１を備えないことを例に説明を行う。つまり、本実施形態では、特徴補正部１３が認識特徴量を受け取って補正特徴量を出力するという構成について説明する。
【００８８】
なお、本実施形態に係る音声処理装置３００は、話者認識装置２００内の音声処理部２３として適用することも可能である。
【００８９】
図６は、本実施形態に係る音声処理装置３００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図６において、特徴補正部１３は、音声を表す音声信号に基づき、該音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を受け取る。なお、本実施形態では、この認識特徴量は、音声信号を発した話者を認識するために算出された認識特徴量であるとする。
【００９０】
そして、特徴補正部１３は、受け取った認識特徴量を、例えば、本来の認識特徴量に誤差がついたものと見なして誤差成分を除去するように動作する。具体的には、特徴補正部１３は、１つ以上の第１の音声信号の認識特徴量と、１つ以上の第２の音声信号の認識特徴量とに基づいて、受け取った認識特徴量を補正する。この第１の音声信号は、第２の音声信号を区分化した１つ以上の音声信号である。この第２の音声信号は、第１の実施形態において説明した基準音声信号である。
【００９１】
この構成は、音声信号に音の種類の偏りおよび／または欠落が存在するものの、その程度が小さい場合に適する。したがって、本実施形態に係る音声処理装置３００は、音響多様度の算出にかかる計算量をより少なくことができるという利点を有する。
【００９２】
（ハードウェア構成について）
なお、図１、４および６に示した音声処理装置（１００、３００）または話者認識装置２００の各部は、図７に例示するハードウェア資源で実現してもよい。すなわち、図７に示す構成は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０１、ＲＯＭ１０２、通信インタフェース１０３、記憶媒体１０４およびＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０５を備える。ＣＰＵ１０５は、ＲＯＭ１０２または記憶媒体１０４に記憶された各種ソフトウェアプログラム（コンピュータプログラム）を、ＲＡＭ１０１に読み出して実行することにより、音声処理装置（１００、３００）または話者認識装置２００の全体的な動作を司る。すなわち、上記各実施形態において、ＣＰＵ１０５は、ＲＯＭ１０２または記憶媒体１０４を適宜参照しながら、音声処理装置（１００、３００）または話者認識装置２００が備える各機能（各部）を実行するソフトウェアプログラムを実行する。
【００９３】
また、各実施形態を例に説明した本発明は、音声処理装置（１００、３００）または話者認識装置２００に対して、上記説明した機能を実現可能なコンピュータプログラムを供給した後、そのコンピュータプログラムを、ＣＰＵ１０５がＲＡＭ１０１に読み出して実行することによって達成される。
【００９４】
また、係る供給されたコンピュータプログラムは、読み書き可能なメモリ（一時記憶媒体）またはハードディスク装置等のコンピュータ読み取り可能な記憶デバイスに格納すればよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータプログラムを表すコード或いは係るコンピュータプログラムを格納した記憶媒体によって構成されると捉えることができる。
【００９５】
上述した各実施形態では、図１、４および６に示した音声処理装置（１００、３００）または話者認識装置２００における各ブロックに示す機能を、図７に示すＣＰＵ１０５が実行する一例として、ソフトウェアプログラムによって実現する場合について説明した。しかしながら、図１、４および６に示した各ブロックに示す機能は、一部または全部を、ハードウェアの回路として実現してもよい。
【００９６】
以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。すなわち、本発明は、以上の実施形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【００９７】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００９８】
（付記１）音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する音響多様度算出手段と、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正する特徴補正手段と、を備える、ことを特徴とする音声処理装置。
【００９９】
（付記２）前記音響多様度算出手段は、音声信号が表す音の種類を識別するように構成される音声モデルを用いて、前記音声信号に含まれる音の種類の比率を算出し、該算出した値に基づいて、前記音声信号の音響多様度を算出する、ことを特徴とする付記１に記載の音声処理装置。
【０１００】
（付記３）前記特徴補正手段は、前記音声信号の前記認識特徴量を受け取り、１つ以上の第１の音声信号の前記音響多様度および前記認識特徴量と、１つ以上の第２の音声信号の前記認識特徴量とに基づいて、前記受け取った前記認識特徴量を補正する、ことを特徴とする付記１または２に記載の音声処理装置。
【０１０１】
（付記４）前記第１の音声信号は、前記第２の音声信号を区分化した１つ以上の音声信号を含む、ことを特徴とする付記３に記載の音声処理装置。
【０１０２】
（付記５）前記特徴補正手段は、ニューラルネットワークを用いて前記受け取った前記認識特徴量を補正する、ことを特徴とする付記３または４に記載の音声処理装置。
【０１０３】
（付記６）音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する音響多様度算出手段と、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正する特徴補正手段と、前記音声信号に含まれる特定の属性情報を認識する属性認識手段と、を備える、ことを特徴とする音声処理装置。
【０１０４】
（付記７）前記特定の属性情報は、音声信号を発した話者、音声信号を構成する言語、音声信号に含まれる感情表現、音声信号から推定される発話者の性格、の少なくともいずれか一つを表す情報である、ことを特徴とする付記６に記載の音声処理装置。
【０１０５】
（付記８）音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号を発した話者を認識するために算出された認識特徴量を補正する特徴補正手段を備え、前記特徴補正手段は、前記音声信号の前記認識特徴量を受け取り、１つ以上の第１の音声信号の前記認識特徴量と、１つ以上の第２の音声信号の前記認識特徴量とに基づいて、前記受け取った前記認識特徴量を補正し、前記第１の音声信号は、前記第２の音声信号を区分化した１つ以上の音声信号を含む、ことを特徴とする音声処理装置。
【０１０６】
（付記９）音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出し、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正する、ことを特徴とする音声処理方法。
【０１０７】
（付記１０）音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する処理と、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正する処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とするプログラム。
【０１０８】
（付記１１）音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出し、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正し、前記音声信号に含まれる特定の属性情報を認識する、ことを特徴とする音声処理装置。
【０１０９】
（付記１２）音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号に含まれる音の種類に関するばらつきの程度を表す音響多様度を算出する処理と、前記音声信号の前記音響多様度を用いて、前記音声信号から特定の属性情報を認識するために算出された認識特徴量を補正する処理と、前記音声信号に含まれる特定の属性情報を認識する処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とするプログラム。
【０１１０】
（付記１３）音声を表す音声信号の認識特徴量であって、前記音声信号を発した話者を認識するために算出された認識特徴量を受け取り、１つ以上の第２の音声信号の前記認識特徴量と、１つ以上の第１の音声信号であって、前記第２の音声信号を区分化した１つ以上の音声信号を含む第１の音声信号の前記認識特徴量と、に基づいて、前記受け取った前記認識特徴量を補正する、ことを特徴とする音声処理方法。
【０１１１】
（付記１４）音声を表す音声信号の認識特徴量であって、前記音声信号を発した話者を認識するために算出された認識特徴量を受け取る処理と、１つ以上の第２の音声信号の前記認識特徴量と、１つ以上の第１の音声信号であって、前記第２の音声信号を区分化した１つ以上の音声信号を含む第１の音声信号の前記認識特徴量と、に基づいて、前記受け取った前記認識特徴量を補正する処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とするプログラム。
【０１１２】
以上のように、本発明の一態様における音声処理装置等は、音声信号が十分に得られない状況において話者認識精度を高めることができるという効果を有しており、音声処理装置等および話者認識装置として有用である。
【０１１３】
なお、本発明において使用者に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
【符号の説明】
【０１１４】
１１      音響多様度算出部
１２      音声モデル記憶部
１３      特徴補正部
２１      音声区間検出部
２２      認識特徴抽出部
２３      音声処理部
２４      話者モデル記憶部
２５      話者認識計算部
１００    音声処理装置
２００    話者認識装置
３００    音声処理装置
【図１】
0006464650.tif 000004
【図２】
0006464650.tif 000005
【図３】
0006464650.tif 000006
【図４】
0006464650.tif 000007
【図５】
0006464650.tif 000008
【図６】
0006464650.tif 000009
【図７】
0006464650.tif 000010