(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と、特定の属性情報を認識するための話者モデルの学習に用いられる他の音声信号より算出された音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出手段と
を備えることを特徴とする音声処理装置。
【請求項２】
前記音響信頼度算出手段は、
前記音声信号の前記音響多様度と、前記他の音声信号の前記音響多様度との相違度を、２つの確率分布間の距離を表す尺度に基づいて算出すること
を特徴とする請求項１に記載の音声処理装置。
【請求項３】
前記音響多様度算出手段は、
確率分布を要素分布とする混合モデルとして構成され音声信号の出現確率分布を表す音声モデルに基づき、前記音声信号の前記音声モデルの要素分布に対する尤度を算出し、前記尤度、または、前記尤度を全ての要素分布の前記尤度の和で正規化した値に基づき、前記音声信号の音響多様度を算出すること
を特徴とする請求項１又は２に記載の音声処理装置。
【請求項４】
前記音声信号は、所定の時間で区分化され、
前記音響信頼度算出手段は、
前記区分化された前記音声信号のそれぞれについて、音響信頼度を算出すること
を特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項５】
前記音響信頼度算出手段は、
前記音声信号の前記音響多様度と、前記他の音声信号の前記音響多様度との相違度を、カルバック・ライブラー情報量あるいはコサイン類似度に基づいて算出すること
を特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の音声処理装置。
【請求項６】
音声信号入力を要する程度を表す要求情報を外部に出力する音声信号入力要求手段をさらに備え、
前記音声信号入力要求手段は、
前記音声信号の前記音響信頼度に基づき、要求情報を外部に出力するか否かを判定すること
を特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の音声処理装置。
【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と、特定の属性情報を認識するための話者モデルの学習に用いられる他の音声信号より算出された音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出手段と、
前記音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識手段と、
前記属性認識手段の認識結果を出力する認識結果出力手段を備え、
前記認識結果出力手段は、
前記音響信頼度に基づき前記音声信号に対して特定の属性情報との適合度合いを表すスコアとして算出された前記認識結果を出力すること、又は、前記音響信頼度に応じた前記認識結果を出力すること
を特徴とする音声処理装置。
【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音響多様度算出手段と、
前記音声信号の前記音響多様度と、特定の属性情報を認識するための話者モデルの学習に用いられる他の音声信号より算出された前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出手段と、
前記音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識手段を備え、
前記属性認識手段は前記音声信号の前記音響信頼度が所定の条件を満たす場合に、属性認識処理を開始すること
を特徴とする音声処理装置。
【請求項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と、特定の属性情報を認識するための話者モデルの学習に用いられる他の音声信号より算出された音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出すること
を特徴とする音声処理方法。
【請求項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音響多様度算出処理と、
前記音声信号の前記音響多様度と、特定の属性情報を認識するための話者モデルの学習に用いられる他の音声信号より算出された音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出処理と
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。
【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や、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や、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では、音声処理装置が音声信号から抽出した音響特徴と、音響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の話者を選択する。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ことによってその音響特徴に歪みが生じると、話者モデルが有する音響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。以下の先行技術文献には、話者認識の精度低下を抑制する技術が記載されている。
【０００４】
先行技術文献には、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技術が記載されている。
【０００５】
非特許文献１には、音声信号の量を表す特性として音声信号の継続時間長を測定し、その値に応じて話者認識結果に当該結果の信頼性を示す信頼度を付与することにより、話者認識の誤りを抑制する技術が記載されている。また、特許文献１には、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や音声信号に含まれる繰り返し発話区間の比率を算出し、その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技術が記載されている。
【０００６】
特許文献２には、ＤＢ（データベース）が有する複数の声質特徴と入力から算出された重みを用いて各声質間の距離を算出する。当該声質の距離を用いて各声質の声質空間上での座標を算出し、表示部に算出された声質空間上の座標へ当該声質に対する話者属性情報を表示する技術が記載されている。特許文献３には、発声者の音声の特徴量に基づいて当該発声者の正当性、すなわちあらかじめ登録された正規の利用者であるか否か、を判定する話者認証のための装置であり、混合モデルの確定に必要な登録区間を区分した各単位区間について特徴ベクトルの算定と更新混合モデルの更新とを順次に実行する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−１５６４２２号公報
【特許文献２】特開２００８−２３３７５９号公報
【特許文献３】国際公開第２００８／１４９５４７号
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｗ．  Ｍ．  Ｃａｍｐｂｅｌｌ，  Ｄ．  Ａ．  Ｒｅｙｎｏｌｄｓ，  Ｊ．  Ｐ．  Ｃａｍｐｂｅｌｌ，  ａｎｄ  Ｋ．  Ｊ．  Ｂｒａｄｙ，  “Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ  Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｆｏｒ  Ｆｏｒｅｎｓｉｃ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，”  ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  Ｓｐｅｅｃｈ，  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ２００５．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、先行技術文献に記載の技術には、前述の信頼度が適切に求められていないため話者認識精度の低下を十分に抑制できない場合があるという問題があった。
【００１０】
非特許文献１に記載の技術は、話者認識装置に入力された音声信号の継続時間長が大きいほど、その音声信号に含まれる音の種類の欠落や偏りが少なく、話者認識結果の信頼性が高いと仮定している。しかし、同技術は、音声信号に含まれる音の種類を明示的には評価していないため、音声信号の継続時間長が大きくても同じ言葉が繰り返されたりする場合には適切でない。
【００１１】
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、話者認識装置に入力された音声信号の特性のみを計算し、事前に定めた一律の基準で話者認識の判定基準を調整する。そのため、話者認識装置に入力された音声信号の多様性を表す特性と、各話者モデルの学習時に用いられた各話者の音声信号の多様性を表す特性との間に差異があるとき、話者認識の判定基準を適切に調整できないおそれがある。話者モデルの学習用音声信号を十分に取得できない場合などにこのような問題が起こりうる。
【００１２】
特許文献２に記載の技術は、ＤＢ（データベース）が有する複数の声質特徴と入力から算出された重みを用いて各声質間の距離を算出する。そして、特許文献２に記載の技術は、当該声質の距離を用いて各声質の声質空間上での座標を算出し、表示部に算出された声質空間上の座標へ当該声質に対する話者属性情報を表示するが、当該表示する座標に対する信頼度を算出していない。また、特許文献３に記載の技術は、混合モデルの確定に必要な登録区間を区分した各単位区間について特徴ベクトルの算定と更新混合モデルの更新とを順次に実行するが、算定される特徴ベクトルと更新される混合モデルに対する信頼度を算出していない。
【００１３】
本発明の目的は、上記の問題を解決し、話者認識結果の信頼度を適切に求めることにより、話者認識の精度低下を抑制する音声処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一態様における音声処理装置は、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と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出手段とを備える。
【００１５】
本発明の一態様における音声処理方法は、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と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する。
【００１６】
本発明の一態様におけるプログラムは、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処理と、前記音声信号の前記音響多様度と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は、話者認識結果の信頼度を適切に求めることにより、話者認識の精度低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態における音声処理装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における音声処理装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図３】音声信号の継続時間長と音響信頼度算出部１４が算出する音響信頼度との関係を説明する図である。
【図４】本発明の第２の実施形態における話者認識装置２００の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施形態における話者認識装置２００の動作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話者モデル学習装置３００の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第３の実施形態における話者モデル学習装置３００の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第４の実施形態における音声処理装置４００の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
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、各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。
【００２０】
＜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のブロック図である。音声処理装置１００は、音声モデル記憶部１１、音響多様度算出部１２、音響多様度記憶部１３、および音響信頼度算出部１４を備える。
【００２１】
音響多様度算出部１２は、音声信号を受理する。ここで、受理とは、例えば、外部の装置からの受信、他の処理装置や他のプログラムからの処理結果の引き渡しのことである。
【００２２】
音声モデル記憶部１１は、１つ以上の音声モデルを記憶する。音声モデルは、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を算出するための情報を有する。例えば、音声モデルが混合ガウス分布（ＧＭＭ：  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ）である場合、音声処理装置１００は、混合ガウス分布が有する平均、分散および混合係数に基づいて、音声信号の出現確率を算出できる。
【００２３】
音声モデル記憶部１１が記憶する音声モデルは、訓練用音声信号を用いて、最尤基準等の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。音声モデルの訓練では、音声認識で一般的に用いられる音響モデルの訓練とは異なり、訓練用音声信号の内容を表す言語情報（単語など）は必要としない。音声モデル記憶部１１は、例えば、話者の性別（男性および女性）や録音環境別（屋内および屋外）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。
【００２４】
音響多様度算出部１２は、音声信号を受理し、音声モデル記憶部１１に記憶されている１つ以上の音声モデルを参照して、音声信号に含まれる音の種類を表す音響多様度を算出する。そして音響多様度算出部１２は、その処理結果を受理した音声信号と併せて出力する。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グループ化、すなわちクラスタリング、をして得られる音のまとまり、すなわち音のクラスとして表される。ここで、出力とは、例えば、外部の装置への送信、他の処理装置や他のプログラムへの処理結果の引き渡しのことである。また、出力は、例えば、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。
【００２５】
音響多様度算出部１２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、音声モデルが混合ガウス分布であるとき、混合ガウス分布の各要素分布はそれぞれ異なる音を表している。そこで、音響多様度算出部１２は、音声信号ｘに対して、音声モデルである混合ガウス分布の各要素分布の事後確率を求める。混合ガウス分布の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。
【００２６】
【数１】
0006500375.tif 000002
【００２７】
ここで、Ｎはガウス分布の確率密度関数を表し、θｉは混合ガウス分布のｉ番目の要素分布のパラメタ（平均および分散）、ｗｉは混合ガウス分布のｉ番目の要素分布の混合係数を表す。このＰｉ（ｘ）は、音声信号ｘが混合ガウス分布のｉ番目の要素分布にどの程度属するかを表している。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、音声モデルである混合ガウス分布の混合数が４であるとき、音響多様度をＶ（ｘ）＝（  Ｐ１（ｘ），Ｐ２（ｘ），Ｐ３（ｘ），Ｐ４（ｘ））と定める。
【００２８】
また、音響多様度算出部１２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、音声モデルが混合ガウス分布であるとき、音響多様度算出部１２は、音声信号ｘを短時間音声信号の時系列  ｛ｘ１，ｘ２，…，ｘＴ｝に分割し、短時間音声信号それぞれについて、その出現確率が最大となる要素分布番号ｉをＡｒｇｍａｘｉ（ｘｔ）＝Ｎ（ｘｔ｜θｉ）によって求める。混合ガウス分布のｉ番目の要素分布が選ばれた回数をＣｉ（ｘ）とすると、これは音声信号ｘが混合ガウス分布の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。このＣｉ（ｘ）あるいは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、音声モデルである混合ガウス分布の混合数が４であるとき、音響多様度をＶ（ｘ）＝（  Ｃ１（ｘ），Ｃ２（ｘ），Ｃ３（ｘ），Ｃ４（ｘ））と定める。
【００２９】
音響多様度算出部１２は、受理し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１２は、例えば、受理した音声信号を一定時間の音声信号に区分化し、区分化の結果であるそれぞれの区分化音声信号について音響多様度を算出してもよい。音響多様度算出部１２は、あるいは、音声信号の受理に同期して、音声信号の継続時間長が所定の値を超えるときに、その時点で受理した音声信号の音響多様度を算出してもよい。
【００３０】
音響多様度算出部１２は、音声モデル記憶部１１に記憶されている２つ以上の音声モデルを参照する場合では、それぞれの音声モデルに基づいて算出した２つ以上の音響多様度を重みづけ加算したものを音響多様度としてもよい。
【００３１】
音響多様度算出部１２は、確率分布を要素分布とする混合モデルとして構成され音声信号の出現確率分布を表す音声モデルに基づき、その音声信号の音声モデルの要素分布に対する尤度を算出し、その尤度、または、その尤度を全ての要素分布の尤度の和で正規化した値に基づき、その音声信号の音響多様度を算出してもよい。
【００３２】
以上述べたように、音響多様度算出部１２は、音声モデル記憶部１１に記憶された音声モデルに基づき音響多様度を算出する。音声モデルは１つあるいは少数の混合ガウス分布で表されるため、一般的な音声認識で用いられる音声モデルのように、言語情報、例えば音素などごとに異なる混合ガウス分布を有するものよりも、モデルを構成するパラメタが少ない。同じ理由により、音響多様度の算出にかかる計算量も、一般的な音声認識より少ない。このことから、音響多様度算出部１２は、言語情報を用いる特許文献１に記載の技術よりも高速に音響多様度を算出できる。
【００３３】
音響多様度記憶部１３は、１つ以上の音響多様度を表す情報を記憶する。音響多様度記憶部１３は、あらかじめ、１つ以上の音声信号について、上述の音響多様度算出部１２と同様の方法で算出した音響多様度を記憶する。例えば、音響多様度記憶部１３は、話者認識装置が有する話者モデルを学習する際に、各話者モデルの学習に用いる音声信号それぞれについて算出した音響多様度を、各話者と対応付けて記憶する。音声処理装置１００は、例えば、３名の話者（Ａ、Ｂ、Ｃ）の音声信号ｘＡ，ｘＢ，ｘＣを用いて３つの話者モデルを学習する際に、それぞれの音声信号の音響多様度を算出し、｛Ａ，Ｖ（ｘＡ）｝，｛Ｂ，Ｖ（ｘＢ）｝，｛Ｃ，Ｖ（ｘＣ）｝のように表される情報を記憶する。
【００３４】
音響信頼度算出部１４は、音響多様度算出部１２が出力した音声信号とその音響多様度を受理し、音響多様度記憶部１３に記憶されている音響多様度を参照して、音声信号の音響信頼度を算出し、その処理結果を音響多様度算出部１２が出力した音声信号および音響多様度と併せて出力する。
【００３５】
音響信頼度算出部１４が音声信号ｘの音響信頼度Ｒ（ｘ）を算出する方法の一例を説明する。例えば、音声信号ｘの音響多様度Ｖ（ｘ）が、上述［数１］の計算結果であるＰｉ（ｘ）を要素に持つ多項分布（ベクトル）であるとする。また、音響多様度記憶部１３に記憶されている１つ以上の音響多様度のひとつであるＶＡ＝Ｖ（ｘＡ）も同様の多項分布であるとする。例えば、ＶＡは話者Ａの話者モデル学習用音声信号の音響多様度である。これらの２つの多項分布Ｖ（ｘ）とＶＡとの相違度として音響信頼度を構成する。音響信頼度算出部１４は、２つの多項分布Ｖ（ｘ）とＶＡとの相違度を表す任意の尺度、例えば、カルバック・ライブラー情報量やコサイン類似度を用いて音響信頼度を定める。例えば、カルバック・ライブラー情報量とは、２つの確率分布の差異を図る尺度である。例えば、以下の式に従って音響信頼度を算出するとき、その値は正の値をとり、２つの多項分布の相違度が小さいほど、大きな値をとる。
【００３６】
【数２】
0006500375.tif 000003
【００３７】
音響信頼度算出部１４は、あるいは、音声信号ｘの音響多様度Ｖ（ｘ）のエントロピーを計算して、音響信頼度としてもよい。この場合、音響信頼度Ｒ（ｘ）＝−ΣｉＶｉ（ｘ）ｌｏｇＶｉ（ｘ）は正の値をとり、音声信号ｘに含まれている音の種類が均一であるとき、最も大きな値をとる。
【００３８】
音響信頼度算出部１４は、受理した音声信号を区分化した音声信号の音響信頼度を算出してもよい。音響信頼度算出部１４は、音響多様度算出部１２と同様に音声信号を区分化してもよいし、異なる区分化をしてもよい。
【００３９】
音響信頼度算出部１４は、音響多様度記憶部１３に記憶されている２つ以上の音響多様度を参照する場合は、それぞれの音響多様度に基づいて算出した２つ以上の結果をそれぞれ出力してもよい。
【００４０】
以上述べたように、音響多様度算出部１２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、音響多様度を用いて、２つの音声信号にそれぞれ含まれる音の種類が異なるさまを表すことができる。すなわち、同じ言葉の繰り返しの音声信号には音の種類のばらつきの程度が小さいので音響多様度が低くなる。一方、同じ言葉の繰り返しでない音声信号には音の種類のばらつきの程度が大きいので音響多様度が高くなる。音響信頼度算出部１４では、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信頼度が高くなるよう算出することによって、話者認識に適した音声信号に高い音響信頼度を与えることができる。
【００４１】
なお、特許文献１に記載の技術は、音声信号に含まれる音の多様性を表す特性として、音声に含まれる有声音と無声音の比率や繰り返し発話区間の比率を用いている。しかし、これらの特性を計算するためには、音声に対応する記号（有声音、無声音、および単語など）を推定する必要がある。このような記号の推定に用いられる音声認識技術は一般に計算時間を要するため、高速な話者認識処理には適さないという課題がある。
【００４２】
これに対し、第１の実施形態にかかる音響信頼度算出部１４は、音響多様度算出部１２が算出する、受理音声信号の音響多様度と、音響多様度記憶部１３が記憶する、他の音声信号の音響多様度に基づいて、両者の相違度を表す尺度を計算し、計算結果に基づき音響信頼度を求める。音響信頼度算出部１４は、例えば、話者認識装置に受理された音声信号と話者モデルの学習に用いた音声信号の、音響多様度の相違に基づいて音響信頼度を算出する。話者認識装置に受理された音声信号と話者モデルとの類似度を評価する際に、話者モデルの学習用音声信号に含まれていない種類の音に基づいて類似度を評価するよりも、話者モデルの学習用音声信号に含まれている種類の音に基づいて類似度を評価する方が、類似度の信頼性が高い。音響信頼度算出部１４は、十分な長さの話者モデル学習用音声信号を取得できず、学習用音声信号に含まれる音の種類に偏りや欠落が生じたような場合でも、音響信頼度を精度よく算出することができる。
【００４３】
音響信頼度算出部１４は、音声信号に任意の区分化を施した区分化音声信号について音響信頼度を算出してもよい。これにより、第１の実施形態にかかる音声処理装置１００は、非特許文献１に記載の技術である音声信号の継続時間長に基づく計算法よりも精度よく音響信頼度を算出できる。図３を用いて、音響信頼度について説明する。図３のグラフは、音声信号の継続時間長と、その時点での音声信号の音響多様度との関係を示すものである。図３に示す（１）のグラフは、非特許文献１に記載の技術によるものであり、音声信号の継続時間長が３０のときに音響信頼度が１であることを示す。非特許文献１に記載の技術では、どのような音声信号に対しても図３に示す（１）のグラフと同様になる。一方で、本発明の一態様における技術では、音声信号に含まれる音の多様性に応じて、当該グラフの様相が異なる。音声信号の多様性が大きい場合は、継続時間長が小さい段階でも音響信頼度は高い値をとり、例えば、図３に示す（２）のグラフのように継続時間長が２０のときに音響信頼度が１になることがある。また、音声信号の先頭部分の多様性が小さい場合は、継続時間長が大きくなるまで音響信頼度は高い値とならず、例えば、図３に示す（３）のグラフのように継続時間長が４０のときに音響信頼度が１になることがある。このように、第１の実施形態における音声処理装置１００は、音響多様性に基づいて音声信号の音響信頼度を算出することで、非特許文献１に記載の技術よりも精度よく音響信頼度を求めることができる。
【００４４】
音声モデル記憶部１１および音響多様度記憶部１３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。
【００４５】
音声モデル記憶部１１に音声モデルが記憶される過程は問わない。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１１に記憶されるようになってもよく、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１１に記憶されるようになってもよく、あるいは、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１１で記憶されるようになってもよい。音響多様度記憶部１３についても同様である。
【００４６】
音響多様度算出部１２、音響信頼度算出部１４は、例えば、演算装置やメモリ等から実現されうる。音響多様度算出部１２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、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
【００４７】
（第１の実施形態における音声処理装置１００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の動作を示すフローチャートである。
【００４８】
音声処理装置１００は、外部から１つ以上の音声信号を受理し、音響多様度算出部１２に提供する（ステップＳ１０１）。音響多様度算出部１２は、受理した１つ以上の音声信号それぞれについて、音声モデル記憶部１１に記憶されている１つ以上の音声モデルを参照し、音響多様度を算出する（ステップＳ１０２）。音響信頼度算出部１４は、受理した１つ以上の音声信号とその音響多様度それぞれと、必要に応じて音響多様度記憶部１３に記憶されている１つ以上の音響多様度とを参照し、音響信頼度を算出する（ステップＳ１０３）。音声処理装置１００は、外部からの音声信号の受理が終了した場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、一連の処理を終了する。音声処理装置１００は、外部からの音声信号の受理が終了していない場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、ステップＳ１０１へ処理が戻る。
【００４９】
以上で、第１の実施形態における音声処理装置１００の動作が終了する。
【００５０】
（第１の実施形態の効果）
以上、説明したように、第１の実施形態の音声処理装置１００によれば、音声信号に対して、音声多様度に基づいて音響信頼度を算出するという、言語情報を利用しない高速な計算方式を用いる。よって音声処理装置１００は、音声信号に含まれる音の種類に偏りや欠落がある場合や、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に、音声信号の音響信頼度を低く見積もることができる。これにより、第１の実施形態の音声処理装置１００は話者認識に適さない音声信号に対する話者認識結果の出力を抑制することができ、話者認識精度の低下を抑制できる。
【００５１】
＜第２の実施形態＞
図４は、第２の実施形態における話者認識装置２００のブロック図である。話者認識装置２００は、音声区間検出部２１、音声処理部２２、話者モデル記憶部２３、話者認識計算部２４、および話者認識出力部２５を備える。
【００５２】
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り本実施形態は属性認識装置全般に適用可能である。属性認識装置の具体例としてほかに例えば言語認識装置がある。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。すなわち本実施形態は話者認識装置、言語認識装置に適用可能である。
【００５３】
音声区間検出部２１は、音声信号を受理し、音声信号に含まれる音声区間を検出してそれを区分化し、その処理結果である区分化音声信号を出力する。ここで、受理とは、例えば、外部の装置からの受信、他の処理装置や他のプログラムから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、音声信号のうち一定時間継続して音量が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するようにしてもよい。
【００５４】
音声処理部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理し、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、音声信号の音響信頼度を算出し、処理結果の音響信頼度を出力する。音声処理部２２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２２は音声処理装置１００であってもよい。
【００５５】
話者モデル記憶部２３は、１つ以上の話者モデルを格納する。話者モデルは、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）を付与するための情報を有する。話者認識装置２００は、例えば、話者モデルが混合ガウス分布である場合、混合ガウス分布が有する平均、分散、および混合係数に基づいて、音声信号の出現確率をスコアとして算出できる。ここで、各話者に対応する混合ガウス分布は、話者ＩＤが教師ラベルとして与えられた音声信号を用いて、最尤基準や最大事後確率基準等の一般的な基準に従って最適化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。
【００５６】
話者認識計算部２４は、音声区間検出部２１が出力した音声信号を受理し、話者モデル記憶部２３に記憶されている１つ以上の話者モデルを参照して、音声信号とそれぞれの話者モデルに対する適合度合いを計算し、話者認識結果を計算して話者認識出力部２５に出力する。
【００５７】
話者認識計算部２４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のリストの形式である。また、話者認識計算部２４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て照合可否の判定情報である。
【００５８】
話者認識出力部２５は、話者認識計算部２４が出力した話者認識結果と、音声処理部２２が出力した音響信頼度とを受理し、話者認識結果を必要に応じて変更して、外部に出力する。ここで、出力とは、例えば、外部の装置への送信、他の処理装置や他のプログラムへ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。
【００５９】
話者認識出力部２５が出力する話者認識結果の作成方法の一例を説明する。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、話者認識計算部２４から受理した話者認識結果は、前述の通り、話者ＩＤリストで表される。話者認識出力部２５は、この話者認識結果に対して、話者ＩＤごとに、音声信号の音響多様度と当該話者ＩＤの話者モデルの学習用音声信号の音響多様度とに基づいて算出した音響信頼度を参照する。その上で、話者認識出力部２５は、例えば、当該音響信頼度が所定の値より低い場合にその話者ＩＤを話者認識結果から除く。あるいは、話者認識出力部２５は、例えば、当該音響信頼度に一定の係数を乗じて話者認識の結果に、スコアを加える演算などの再計算に基づき算出した値を含める。話者認識出力部２５は、当該スコア、すなわち話者認識スコアを含めた話者認識結果を新たな話者認識結果とする。または、話者認識出力部２５は、当該新たな話者認識結果を出力する。
【００６０】
また、話者認識出力部２５が出力する話者認識結果の作成方法の他の一例を説明する。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、受理した話者認識結果は、前述の通り、照合可否の判定情報である。話者認識出力部２５は、この話者認識結果に対して、音声信号を音響多様度と照合対象話者の話者モデルの学習用音声信号の音響多様度に基づいて算出した音響信頼度を参照する。話者認識出力部２５は、例えば、当該音響信頼度が所定の値より低い場合に、照合可否情報に加えて、当該音響信頼度を併せて話者認識結果とする。あるいは、話者認識出力部２５は、例えば、当該音響信頼度が所定の値より低い場合に、照合可否情報の代わりに、照合不能であることを示す情報を話者認識結果とする。
【００６１】
話者モデル記憶部２３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。
【００６２】
話者モデル記憶部２３に話者モデルが記憶される過程は問わない。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２３に記憶されるようになってもよく、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２３に記憶されるようになってもよく、あるいは、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２３で記憶されるようになってもよい。
【００６３】
音声区間検出部２１、音声処理部２２、話者認識計算部２４、話者認識出力２５は、例えば、演算処理装置や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、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
【００６４】
（第２の実施形態における話者認識装置２００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の動作を示すフローチャートである。
【００６５】
音声区間検出部２１は、外部から音声信号を受理し、受理した音声信号について、音声区間検出による区分化を行い、１つ以上の区分化音声信号を音声処理部２２および話者認識計算部２４に提供する（ステップＳ２０１）。音声処理部２２は、受理した１つ以上の区分化音声信号について、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Ｓ１０４の処理）を施して音響信頼度を算出し、話者認識出力部２５に提供する（ステップＳ２０２）。話者認識計算部２４は、受理した１つ以上の区分化音声信号に対して、話者モデル記憶部２３に記憶されている１つ以上の話者モデルを参照し、話者認識計算を実行し、話者認識出力部２５に話者認識結果を提供する（ステップＳ２０３）。話者認識出力部２５は、音声信号に関する話者認識結果と音響信頼度を受理し、話者認識結果を必要に応じて変更し、その結果を外部に出力し、一連の処理を終了する（ステップＳ２０４）。
【００６６】
以上述べたように、本実施形態の話者認識装置２００は、話者認識計算部２４が話者認識計算を行った後に、話者認識出力部２５が音響信頼度に基づいて話者認識結果を変更するというように動作する。
【００６７】
（第２の実施形態の効果）
以上、説明したように、第２の実施形態の話者認識装置２００によれば、第１の実施形態の音声処理装置（本実施形態では音声処理部２２）を利用することにより、入力された音声信号に対して音声多様度に基づく音響信頼度を算出し、音声信号に含まれる音の種類に偏りや欠落がある場合や、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に、音声信号の音響信頼度を低く見積もることができる。これにより、第２の実施形態の話者認識装置２００は話者認識に適さない音声信号に対する話者認識結果の出力を抑制することができ、話者認識精度の低下を抑制できる。
【００６８】
なお、非特許文献１に記載の技術は、音声信号が長いほど、話者認識の計算時間と話者認識結果を出力するまでにかかる応答時間が長くなるため、高速処理を要する利用場面には適さないという課題がある。一方、第２の実施の形態の話者認識装置２００は、例えば音声信号に含まれる音の種類に偏りや欠落がある場合や、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に、音声信号の音響信頼度を低く見積もる。したがって話者認識装置２００は、話者認識に適さない音声信号に対する話者認識結果の出力を抑制することができ、高速処理を要する利用場面でも好適である。
【００６９】
（第２の実施形態の変形例）
第２の実施形態と類似の形態として、音声処理部２２が算出した音響信頼度を話者認識計算部２４に提供するという構成がある。この構成では、話者認識計算部２４が、例えば音響信頼度が所定の値を超えたら話者認識計算を開始するというように、音響信頼度に基づいて話者認識計算を実施するか否かを判定するよう動作する。したがって本実施形態の類似の形態における話者認識装置２００は、話者認識にかかる計算を省くことができるという利点を有する。
【００７０】
＜第３の実施形態＞
図６は、第３の実施形態における話者モデル学習装置３００のブロック図である。話者モデル学習装置３００は、音声区間検出部３１、音声処理部３２、音声モデル記憶部３３、話者モデル記憶部３４、話者モデル学習部３５、および音声信号入力要求部３６を備える。
【００７１】
音声区間検出部３１は、第２の実施形態の話者認識装置２００の音声区間検出部２１と同様に、入力部を介して音声信号を受理し、音声信号に含まれる音声区間を検出して区分化し、その処理結果である区分化音声信号を出力する。音声区間検出部３１の構成および動作は、第２の実施形態における音声区間検出部２１の構成および動作と同様である。
【００７２】
音声処理部３２は、音声区間検出部３１が出力した１つ以上の音声信号を受理し、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、音声信号の音響多様度を音声処理装置１００内の音響多様度記憶部に記憶させる。また、音声信号の音響信頼度を算出し、処理結果の音響信頼度を出力する。音声処理部３２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および第２の実施形態における音声処理部２２の、構成および動作と同様である。また、音声処理部３２は、例えば、音声処理装置１００である。
【００７３】
音声モデル記憶部３３は、第１の実施形態の音声モデル記憶部１１と同様に、１つ以上の音声モデルを記憶する。音声モデルは、例えば、混合ガウス分布である。音声モデル記憶部３３の構成および動作は、第１の実施形態における音声モデル記憶部１１の構成および動作と同様である。
【００７４】
話者モデル記憶部３４は、第２の実施形態の話者モデル記憶部２３と同様に、１つ以上の話者モデルを格納する。話者モデルは、例えば、混合ガウス分布である。話者モデル記憶部３４の構成および動作は、第２の実施形態における話者モデル２３の構成および動作と同様である。
【００７５】
話者モデル学習部３５は、１つ以上の音声信号を受理し、音声モデル記憶部３３に記憶されている音声モデルを参照し、両者を用いて話者モデルを作成し、話者モデル記憶部３４に記憶させる。音声モデルと話者モデルがともに混合ガウス分布であるとき、話者モデルは、音声モデルを初期モデルとして、音声信号の教師ラベルを話者ＩＤとして、最尤基準や事後確率最大化基準等の一般的な基準に従って最適化されたものを用いる。
【００７６】
音声信号入力要求部３６は、話者モデル学習装置３００に入力された音声信号について音声処理部３２が算出した音響信頼度を受理し、音声信号の入力の必要度を表す要求情報を算出し、外部に出力する。ここで、出力とは、例えば、外部の装置への送信、他の処理装置や他のプログラムへ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。
【００７７】
音声信号入力要求部３６は、例えば、音声処理部３２から受理した音響信頼度が所定の値より高い場合に、音声信号の入力停止を示す要求情報を出力する。音声信号入力要求部３６が音声信号の入力停止を示す要求情報を出力して、話者に音声信号入力を停止してよい旨を提示することにより、話者が必要以上の音声信号の入力をする負担を軽減できる。
【００７８】
音声信号入力要求部３６は、例えば、音声処理部３２から受理した音響信頼度が所定の値より低い場合に、音声信号の入力継続を示す要求情報を出力する。音声信号入力要求部３６が音声信号の入力継続を示す要求情報を出力して、話者に音声信号の入力を続けるよう促す表示を提示することにより、話者が音声信号の入力を早く停止することを抑制できる。
【００７９】
音声区間検出部３１は、音声信号入力要求部３６が出力する要求情報を受理する。音声区間検出部３１は、例えば、音声信号の入力停止を示す要求情報を受理したときに、音声区間の検出処理を停止するようにしてもよい。この構成により、話者モデル学習装置３００は、話者モデル学習に適した音声信号を必要最低限の継続時間長で取得できるため、少ない計算量で適切な話者モデルを作成できる。
【００８０】
また、話者モデル学習部３５は、例えば、音声区間検出部３１が音声信号の入力継続を示す要求情報を受理したときに、話者モデル学習を開始しないようにしてもよい。この構成により、話者モデル学習装置３００は、話者モデル学習部３５が話者モデル学習に適さない音声信号で話者モデル学習処理を行うことによる計算量を削減できる。
【００８１】
音声モデル記憶部３３および話者モデル記憶部３４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。
【００８２】
音声モデル記憶部３３に話者モデルが記憶される過程は問わない。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３３に記憶されるようになってもよく、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３３に記憶されるようになってもよく、あるいは、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３３で記憶されるようになってもよい。話者モデル記憶部３４についても同様である。
【００８３】
音声区間検出部３１、音声処理部３２、話者モデル学習部３５、音声信号入力要求部３６は、例えば、演算処理装置やメモリ等から実現されうる。音声区間検出部３１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、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
【００８４】
（第３の実施形態における話者モデル学習装置３００の動作）
次に、話者モデル学習装置３００の動作について、図７のフローチャートを用いて説明する。図７は、話者モデル学習装置３００の動作を示すフローチャートである。
【００８５】
音声区間検出部３１は、外部から音声信号を受理し、受理した音声信号について、音声区間の検出により区分化を行い、１つ以上の区分化音声信号を出力する（ステップＳ３０１）。音声処理部３２は、受理した音声信号について、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Ｓ１０４の処理）を施して音響多様度を算出して音声処理装置１００内の音響多様度記憶部に記憶し、また、音響信頼度を算出して出力する（ステップＳ３０２）。音声信号入力要求部３６は、音響信頼度を受理し、音声信号の入力を要求することを示す要求情報を外部に出力する（ステップＳ３０３）。音声区間検出部３１が音声信号入力要求部３６から出力される音声区間検出を停止することを示す要求情報を受理した（検知した）場合（ステップＳ３０４でＹｅｓ）、ステップＳ３０１へ処理が戻る。音声区間検出部３１が音声信号入力要求部３６から出力される音声区間検出を停止することを示す要求情報を受理していない場合（ステップＳ３０４でＮｏ）、話者モデル学習部３５は、受理した音声信号に対して、音声モデル記憶部３３に記憶されている音声モデルを参照し、話者モデルを学習して、話者モデル記憶部３４に記憶させ、一連の処理を終了する（ステップＳ３０４）。
【００８６】
また、話者モデル学習装置３００は、音声区間検出部３１への音声入力が終了したこと、あるいは、音声区間検出部３１が音声区間の検出を停止することを示す要求情報を受理したことを検知したとき、その時点で受理した音声信号についてステップＳ３０４までの処理を終えたあと、一連の処理を終了する。
【００８７】
（第３の実施形態の効果）
以上、説明したように、第３の実施形態の話者モデル学習装置３００によれば、第１の実施形態の音声処理装置を利用することにより、入力された音声信号に対して音声多様度に基づく音響信頼度を算出し、音声信号に含まれる音の種類に偏りや欠落がある場合に、音声信号入力を要求することができる。これにより、話者認識に適する音声信号で話者モデルを学習することができ、話者認識精度の低下を抑制できる音声処理装置を構成できる。
【００８８】
＜第４の実施形態＞
第４の実施形態における音声処理装置４００の構成について、図面を参照して説明する。図８は、第４の実施形態における音声処理装置４００の構成を示すブロック図である。
【００８９】
第４の実施形態における音声処理装置４００は、音響多様度算出部１２と、音響信頼度算出部１４とを備える。音響多様度算出部１２は、音声を表す音声信号に基づき、音声信号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。音響信頼度算出部１４は、音響多様度算出部１２が算出した音声信号の音響多様度と、基準となる他の音声信号の音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する。
【００９０】
上記構成を有する音声処理装置４００は、音声を表す音声信号に基づき、音声信号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。音声処理装置４００は、音響多様度算出部１２が算出した音声信号の音響多様度と、基準となる他の音声信号の音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する。したがって、音声処理装置４００は、話者認識結果の信頼度を適切に求めることにより、話者認識の精度低下を抑制することができる。
【００９１】
なお、上記第１から第３の実施形態における音響多様度算出部１２および音響信頼度算出部１４は、第４の実施形態における音響多様度算出部１２および音響信頼度算出部１４であり、同等の機能を含む。
【００９２】
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。
【００９３】
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。
【００９４】
［付記１］
音声を表す音声信号に基づき、前記音声信号の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と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出手段と
を備えることを特徴とする音声処理装置。
【００９５】
［付記２］
前記音響信頼度算出手段は、
前記音声信号の前記音響多様度と、他の音声信号の前記音響多様度との相違度を、２つの確率分布間の距離を表す尺度に基づいて算出すること
を特徴とする付記１に記載の音声処理装置。
【００９６】
［付記３］
前記音響多様度算出手段は、
確率分布を要素分布とする混合モデルとして構成され音声信号の出現確率分布を表す音声モデルに基づき、前記音声信号の前記音声モデルの要素分布に対する尤度を算出し、前記尤度、または、前記尤度を全ての要素分布の前記尤度の和で正規化した値に基づき、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又は２に記載の音声処理装置。
【００９７】
［付記４］
前記音響信頼度算出手段は、
前記音声信号を区分化した信号に基づき、前記音声信号の音響信頼度を算出すること
を特徴とする付記１乃至３のいずれか１つに記載の音声処理装置。
【００９８】
［付記５］
前記音響信頼度算出手段は、
前記音声信号の前記音響多様度と、前記他の音声信号の前記音響多様度との相違度を、カルバック・ライブラー情報量あるいはコサイン類似度に基づいて算出すること
を特徴とする付記１乃至４のいずれか１つに記載の音声処理装置。
【００９９】
［付記６］
音声信号入力を要する程度を表す要求情報を外部に出力する音声信号入力要求手段をさらに備え、
前記音声信号入力要求手段は、
前記音声信号の前記音響信頼度に基づき、要求情報を外部に出力するか否か、音声信号入力を停止するか否かを判定すること
を特徴とする付記１乃至５のいずれか１つに記載の音声処理装置。
【０１００】
［付記７］
音声を表す音性信号に基づき、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、
前記音響多様度が所定の条件を満たした際に、前記音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識手段と、を備える音声処理装置。
【０１０１】
［付記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音響多様度算出手段と、
前記音声信号の前記音響多様度と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度算出する音響信頼度算出手段と、
前記音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識手段を備え、
前記属性認識手段は前記音声信号の前記音響信頼度が所定の条件を満たす場合に、属性認識処理を開始すること
を特徴とする音声処理装置。
【０１０２】
［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と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出手段と、
前記音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識手段と、
前記属性認識処理の認識結果を出力する認識結果出力手段を備え、
前記認識結果出力手段は、
前記音響信頼度に基づき、前記認識結果を前記音声信号に対して前記音声モデルとの適合度合いを表す数値情報であるスコアとして算出する、あるいは、前記認識結果を出力すること
を特徴とする付記８に記載の音声処理装置。
【０１０３】
［付記１０］
前記特定属性情報を、音声信号を発した話者、あるいは、音声信号を構成する言語を示す情報とする
付記８又は９の音声処理装置。
【０１０４】
［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と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出すること
を特徴とする音声処理方法。
【０１０５】
［付記１２］
前記音声信号の前記音響多様度と、他の音声信号の前記音響多様度との相違度を、２つの確率分布間の距離を表す尺度に基づいて算出すること
を特徴とする付記１１に記載の音声処理方法。
【０１０６】
［付記１３］
確率分布を要素分布とする混合モデルとして構成され音声信号の出現確率分布を表す音声モデルに基づき、前記音声信号の前記音声モデルの要素分布に対する尤度を算出し、前記尤度、または、前記尤度を全ての要素分布の前記尤度の和で正規化した値に基づき、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１１又は１２に記載の音声処理方法。
【０１０７】
［付記１４］
前記音声信号を区分化した信号に基づき、前記音声信号の音響信頼度を算出すること
を特徴とする付記１１乃至１３のいずれか１つに記載の音声処理方法。
【０１０８】
［付記１５］
前記音声信号の前記音響多様度と、前記他の音声信号の前記音響多様度との相違度を、カルバック・ライブラー情報量あるいはコサイン類似度に基づいて算出すること
を特徴とする付記１１乃至１４のいずれか１つに記載の音声処理方法。
【０１０９】
［付記１６］
音声信号入力を要する程度を表す要求情報を外部に出力し、
前記音声信号の前記音響信頼度に基づき、要求情報を外部に出力するか否か、音声信号入力を停止するか否かを判定すること
を特徴とする付記１１乃至１５のいずれか１つに記載の音声処理方法。
【０１１０】
［付記１７］
音声を表す音性信号に基づき、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、
前記音響多様度が所定の条件を満たした際に、前記音声信号から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。
【０１１１】
［付記１８］
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と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出し、
前記音声信号から特定の属性情報を認識し、
前記音声信号の前記音響信頼度が所定の条件を満たす場合に、属性認識処理を開始するか否かを判定すること
を特徴とする音声処理方法。
【０１１２】
［付記１９］
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と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出し、
前記音声信号から特定の属性情報を認識し、
前記属性認識処理の認識結果を出力し、
前記音響信頼度に基づき、前記認識結果を前記音声信号に対して前記音声モデルとの適合度合いを表す数値情報であるスコアとして算出する、あるいは、前記認識結果を出力すること
を特徴とする付記１８に記載の音声処理方法。
【０１１３】
［付記２０］
前記特定属性情報を、音声信号を発した話者、あるいは、音声信号を構成する言語を示す情報とする
付記１８又は１９に記載の音声処理方法。
【０１１４】
［付記２１］
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処理と、
前記音声信号の前記音響多様度と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出処理と
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。
【０１１５】
［付記２２］
前記音響信頼度算出処理は、
前記音声信号の前記音響多様度と、他の音声信号の前記音響多様度との相違度を、２つの確率分布間の距離を表す尺度に基づいて算出すること
を特徴とする付記２１に記載のプログラム。
【０１１６】
［付記２３］
前記音響多様度算出処理は、
確率分布を要素分布とする混合モデルとして構成され音声信号の出現確率分布を表す音声モデルに基づき、前記音声信号の前記音声モデルの要素分布に対する尤度を算出し、前記尤度、または、前記尤度を全ての要素分布の前記尤度の和で正規化した値に基づき、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２１又は２２に記載のプログラム。
【０１１７】
［付記２４］
前記音響信頼度算出処理は、
前記音声信号を区分化した信号に基づき、前記音声信号の音響信頼度を算出すること
を特徴とする付記２１乃至２３のいずれか１つに記載のプログラム。
【０１１８】
［付記２５］
前記音響信頼度算出処理は、
前記音声信号の前記音響多様度と、前記他の音声信号の前記音響多様度との相違度を、カルバック・ライブラー情報量あるいはコサイン類似度に基づいて算出すること
を特徴とする付記２１乃至２４のいずれか１つに記載のプログラム。
【０１１９】
［付記２６］
音声信号入力を要する程度を表す要求情報を外部に出力する音声信号入力要求処理をさらに備え、
前記音声信号入力要求処理は、
前記音声信号の前記音響信頼度に基づき、要求情報を外部に出力するか否か、音声信号入力を停止するか否かを判定すること
を特徴とする付記２１乃至２５のいずれか１つに記載のプログラム。
【０１２０】
［付記２７］
音声を表す音性信号に基づき、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処理と、
前記音響多様度が所定の条件を満たした際に、前記音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする音声処理装置。
【０１２１】
［付記２８］
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処理と、
前記音声信号の前記音響多様度と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度算出する音響信頼度算出処理と、
前記音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識処理を備え、
前記属性認識処理は前記音声信号の前記音響信頼度が所定の条件を満たす場合に、属性認識処理を開始すること
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。
【０１２２】
［付記２９］
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処理と、
前記音声信号の前記音響多様度と、基準となる他の音声信号の前記音響多様度との相違度に基づき、音声信号から特定の属性情報を認識する対象として前記音声信号が好適である程度を表す音響信頼度を算出する音響信頼度算出処理と、
前記音声信号から特定の属性情報を認識する属性認識処理と、
前記属性認識処理の認識結果を出力する認識結果出力処理をさらに備え、
前記認識結果出力処理は、
前記音響信頼度に基づき、前記認識結果を前記音声信号に対して前記音声モデルとの適合度合いを表す数値情報であるスコアとして算出する、あるいは、前記認識結果を出力すること
を特徴とする付記２８に記載のプログラム。
【０１２３】
［付記３０］
前記特定属性情報を、音声信号を発した話者、あるいは、音声信号を構成する言語を示す情報とする
付記２８又は２９に記載のプログラム。
【０１２４】
なお、本発明の各態様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】
【０１２５】
１０    情報処理装置
１１    音声モデル記憶部
１２    音響多様度算出部
１３    音響多様度記憶部
１４    音響信頼度算出部
２１    音声区間検出部
２２    音声処理部
２３    話者モデル記憶部
２４    話者認識計算部
２５    話者認識出力部
３１    音声区間検出部
３２    音声処理部
３３    音声モデル記憶部
３４    話者モデル記憶部
３５    話者モデル学習部
３６    音声信号入力要求部
４１    音響多様度算出部
４２    音響信頼度算出部
１００    音声処理装置
２００    話者認識装置
３００    話者モデル学習装置
４００    音声処理装置
【図１】
0006500375.tif 000004
【図２】
0006500375.tif 000005
【図３】
0006500375.tif 000006
【図４】
0006500375.tif 000007
【図５】
0006500375.tif 000008
【図６】
0006500375.tif 000009
【図７】
0006500375.tif 000010
【図８】
0006500375.tif 000011