(57)【要約】【課題】パワースペクトル情報だけでなく、従来から利用されてこなかった位相情報を話者認識に適用することを特徴とする話者同定あるいは話者照合を行う方法を提供すること。【解決手段】ある誰かが発声した音声に含まれる話者の個人性を表す特徴パラメータを抽出し、同じ特徴パラメータをもとに予め構築した話者モデルの中の誰のモデルの音声に相当するかを識別する方法（話者同定）あるいは、ある人の音声であるかどうかを判定する方法（話者照合）において、音声波形に含まれる話者の特徴を表す従来に使用されていなかった位相特徴パラメータの抽出方法と従来の特徴パラメータ抽出法を併用して、話者同定あるいは話者照合を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある誰かが発声した音声に含まれる話者の個人性を抽出し、登録した話者の中の誰の音声であるかを識別する方法（話者同定）あるいは、ある人の音声であるかどうかを判定する方法（話者照合）において、音声波形に含まれる話者の特徴を表す従来に使用されていなかった位相特徴パラメータの抽出方法と、それを用いた話者同定あるいは話者照合を行う手法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声を用いた個人識別に関する話者同定と話者照合に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声を用いた話者認識には、ある誰かが発声した音声に含まれる話者の個人性を抽出し、登録した話者の中の誰の音声であるかを識別する方法（話者同定）と、ある人の音声であるかどうかを判定する方法（話者照合）がある。また、発話内容を予め決められていて、ユーザはその内容を発声することが要求されるテキスト依存型話者認識と、どんな内容を発声しても良いテキスト独立型話者認識がある。一般にテキスト依存型の方が高性能が得られるが、録音装置などで、ユーザの声が盗まれると、録音を再生することにより「なりすまし」が可能となり、セキュリティ上危険である。そのため、話者認識システムや装置から随時、ユーザが発声すべき内容を指示してやることで、「なりすまし」を防ぐ方法があり、これをテキスト指定型話者認識と呼んでいる。本特許は、話者同定、話者照合、テキスト独立型話者認識、テキスト依存型話者認識、テキスト指定型話者認識など、全ての基礎となる、音声中に含まれている個人の特徴を表している特徴パラメータを抽出することに関してのものである。
【０００３】
従来の代表的な特徴パラメータとしては、音声の短時間区間毎に求められるパワースペクトル情報を表現するもので、メル周波数ケプストラム係数が世界的な標準になっている。人間の聴覚は、パワースペクイトルには敏感であるが、位相情報には鈍感であり、通常の静かな環境の音声の場合は、位相の差を知覚することが出来ない。例えば、２００ヘルツの正弦波と１１００ヘルツの正弦波の和の音と１００ヘルツの正弦波と１１００ヘルツの余弦波の和の音は全く同一音に聞こえる。従って、音声認識には、パワースペクトル情報だけを用いて位相情報は捨てることによって、頑健な認識を行うことができる。話者認識でも全く同様に考えられてきて、位相情報は話者認識に用いられてこなかった。
【０００４】
音声波形の短時間区間（例えば、３２ミリ秒）で、フーリエ変換してスペクトルを求めると、実数部と虚数部が求められる。周波数ごとの、この複素数の大きさ（パワースペクトル）が重要な特徴パラメータとして使用されてきた。例えば、１６キロヘルツサンプリング波形で、５１２点の区間（３２ミリ秒）を切り出し離散フーリエ変換を行うと、２５６個の複素表現スペクトルが求められる。この複素数をベクトル表現と見なせば、大きさ（実数部の２乗と虚数部の２乗：パワースペクトル）が重要であって、ベクトルの角度（実数部と虚数部の比）は無視されてきた。
【０００５】
人間の声の発声器官を考えると、声帯の振動に起因する音源波形は個人によって大きく異なり、パワースペクトルの差だけでなく位相差にも影響を与える。音響管に相当する声道が音韻の性質を規定し、これはパワースペクトルで表現されると言われてきた。しかし、同じパワースペクトルでも異なった声道が対応すると考えられ、これはが位相差として現れると考えられる。
【０００６】
そこで、実験により、パワースペクトルだけでなく、位相情報にも話者情報が存在することを見出した。この位相情報は、パワースペクトルと比べれば、話者情報は少ないため、パワースペクトルと併用することによって、位相情報がパワースペクトルの補間作用があることを見出した。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
解決しようとする問題点は、パワースペクトル情報だけでなく、従来から利用されてこなかった位相情報を話者認識に適用する点である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
位相情報を求める時に問題となるのが、定常な音声区間でも切り出し区間が変わると位相が変わることである。５１２点を切り出す場合、１点でも切り出す時点がすれると求められるスペクトルの位相は変わってしまう（但し、パワースペクトルは変わらない）。そこで、例えば、基準周波数ωを決め、この周波数から他の周波数の位相の相対的なずれを求めることによって、この問題を解決する。これにはいろいろな実現方法が考えられるが、一例として、ωヘルツの位相が４５度（＝π／４）になるように正規化する。これに伴って、他の周波数ω’の位相も正規化する。もし、ωの位相がφだった場合、他の周波数ω’の位相ψであった場合に、ψをψ＋ω’×（π／４−φ）／ωに変換する。これによって、ωの位相に対して、ω’の位相の相対値が求められる。
【０００９】
このようにして、例えば、５１２点の離散フーリエ変換によって、２５６点の位相系列が求められる。これをそのまま特徴パラメータとすることも考えられるが、通常はトレーニングデータ数などのトレードオフの関係から、個数を減らす必要がある。パワースペクトルの場合は、対数パワーに変換後、帯域通過フィルター処理（通常は２０個〜３０個）を施してから、ケプストラム変換し、その低次の１２個程度を用いるのが一般的である（メルケプストラム係数：ＭＦＣＣ）。ケプストラム変換の目的は、パワースペクトルに音源の特徴が乗算され、基本周波数の高調波が乗るから、声道形の特徴を表すパワースペクトルが滑らかなスペクトル包絡にならないためである。２５６個の位相特徴パラメータを１２個程度に削減する方法にはいろいろな手法が存在するが、一例として、最初の１２個とか、５個目から１６個目までの１２個を用いることが考えられる。ケプストラムに変換しないのは（勿論、ケプストラムに変換してもよい）、位相パラメータは、パワースペクトルと異なって、基本周波数の高調波の影響をあまり受けないためである。
【００１０】
例えば、１２個のＭＦＣＣと１２個の位相パラメータを別々の特徴パラメータとして用いて、それぞれで、話者モデルを表現するものと照合して尤度を求め、その尤度を併用して話者識別する方法と、それぞれの１２個の特徴パラメータを連結して２４個の特徴パラメータとして話者モデルと照合により尤度を求めて実現する方法もある。
【００１１】
［従来のシステムへの組み込み方法］
従来の話者認識システムに、本特徴パラメータを組み込むことは容易である。なぜなら、従来のほとんどの話者認識システムは、音声波形から特徴パラメータを抽出し、それを話者毎に作成した話者モデルと照合することで、尤度を計算し、尤度が最大になるモデルに対応する話者を結果とするか（話者同定）、話者モデルとの照合尤度が閾値を越えるかどうかによって、話者モデルに対応する話者かどうかを決定する（話者照合）。このようなシステムの特徴パラメータを本特徴パラメータに置き換えるだけで実現できる。あるいは、二つの特徴パラメータで求めた尤度の併用による話者認識方法は、下記の特許文献１の考えをそのまま用いることができる。
【００１２】
なお、特徴パラメータは、話者ばかりでなく、音韻に依存するから、話者ごとに代表的な特徴パラメータを１個用意するのではなく、種々の音韻による変動をカバーするようなモデルでなければならない。代表的な手法は下記の特許文献１で紹介されている。
【特許文献１】特開２００５−０９１７５８号公報、話者認識システムの方法
【発明の効果】
【００１３】
ＮＴＴから提供された話者認識評価用音声データベースを用いて、有効性を検証した。このデータベースは、男性話者２２名、女性話者１３名が、約１年間の５時期に渡って発声したデータである。サンプリング周波数は１６キロヘルツである。フレーム長は２５ミリ秒、フレーム周期は１０ミリ秒である。この最初の時期に発声した５文で話者モデルを作成した。モデルとしてはガウス混合モデルを用いた（ＧＭＭ）。発声速度は、普通、速い、遅い、の３種類あるが、話者モデルは普通の速度で発声された５文を用いた。実験は１文毎に行い、全部のテストサンプル文数は、７００発話文である。世界的な標準的特徴パラメータであるＭＦＣＣを用いた場合の同定率は９５．７％であった。一方、最初の１２個の位相パラメータを用いた場合は、４１．０％であった。この両者の尤度を併用した尤度を用いて話者同定を行ったところ、９７．６％に向上した。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
従来の話者認識システムの特徴抽出部に位相情報の特徴パラメータを抽出する機能を追加する。それに応じて、話者モデル作成、尤度計算、話者判定部を改良して実現する。
【実施例】
【００１５】
図１に話者認識システムの実施例を示す。まず、トレーニングフェーズでは、オフライン処理で、話者ごとにその話者が発声した音声データ集合から、話者モデルを作成する。
【００１６】
まず、図１中、音声分析部１１はシステムに音声波形を取り込む。音声波形に対する離散フーリエ変換や線形予測分析（ＬＰＣ）に相当する。例えば、１６キロヘルツサンプリングし、１サンプル１６ビットでＡＤ変換した、離散的サンプル信号時系列データに変換する。これに分析窓を掛けて、音声波形を切り出す。この時間長をフレームという。隣接区間がオーバーラップするようにずらしながら次のフレームを切り出す。このずらす間隔をフレーム周期とよぶ。例えば、ハミング窓を掛けて、２５６点を切り出す。これを離散フーリエ変換すれば、１２８個の複素数表現のスペクトルが求められる。このほかには、線形予測分析（ＬＰＣ分析)などでスペクトルが求められる。これをフレーム周期１０ミリ秒ごとに算出する。
【００１７】
図１中、特徴抽出部１２では、音声分析結果をもとに、特徴パラメータを抽出する。従来の代表的な特徴パラメータであるＭＦＣＣなどのほかに、位相特徴パラメータを抽出する。通常、この複素スペクトルの実数部の２乗と虚数部の２乗の和であるパワースペクトルに変換する。これに対数をとり、周波数軸をメルスケールに変換した後、数十個の帯域フィルター群に通し、離散コサイン変換し、その低次のパラメータ１２個程度を特徴パラメータとする（ＭＦＣＣ)。一方、位相情報を求めるために、実数部と虚数部の比から角度を求める（位相）。この位相は切り出し位置によって変動するので、ある基準周波数ωがπ/４になるように、他の周波数の位相を相対的な値に正規化する。この１２８個の値のうち、トレーニングデータ量と認識精度のトレードオフを考慮して、適切な１２個程度を使用する。どの１２個程度を用いるかはいろんな方法が考えられる。例えば、最初の１２個を用いる。これは、６０ヘルツから７２０ヘルツの周波数帯域に相当する。これらの特徴パラメータは、フレーム周期ごとに算出され、時系列パラメータとなる。
【００１８】
図１中、話者モデル作成部１３では、特徴抽出部１２で求めた特徴パラメータを使用して、話者ごとに話者モデルを作成する。代表的なモデルとしては、ＧＭＭやＨＭＭがある。話者モデルとしては、通常ガウス混合分布（ＧＭＭ)や隠れマルコフモデル（ＨＭＭ)が用いられる。正規化位相は、話者によって変わるが、同じ話者でも音韻によって異なるため、この特徴パターン集合を複数の分布の混合で表現する。特徴パラメータは、例えば、１２個のＭＦＣＣと１２個の正規化位相を別々に扱い、それぞれで話者モデルを作成する方法と、両者を連結して、２４個のパラメータとして、話者モデルを作成する方法が考えられる。実際の発声サンプルから話者を認識するテストフェーズでは、音声分析部１１と特徴抽出部１２はトレーニングフェーズと同一である。但し、このフェースはオンラインリアルタイム処理である。
【００１９】
図１中、尤度計算部１４では、テストデータの特徴パラメータ時系列に対して、話者モデル作成部１３で作成した話者モデルを用いて尤度を計算する。
【００２０】
図１中、話者認識判定部１５では、尤度計算部１４で得られた尤度をもとに、話者を同定したり、話者を照合する。話者同定の場合は、各話者モデルによる尤度を比較し、もっとも尤度の高い話者モデルに対応する話者を同定結果として出力する。一方、話者照合の場合は、予め決められた閾値と尤度計算部１４で求めた尤度を比較し、尤度の方が大きいならば、この話者モデルに対応する話者であると判定する。もし尤度が閾値よりも小さければ、テストサンプルの発声者は、話者モデルの話者ではないと判定する。このとき、尤度計算部１４で求めた尤度がＭＦＣＣによる尤度と正規化位相による尤度のように二つある場合は、これらの尤度の重み付き線形和を尤度と見なす。
【産業上の利用可能性】
【００２１】
建物の入室管理、パソコンのパスワードに変わる個人管理、家庭内・病室内などグループ内での個人同定による個人に適したサービスの提供、会議録の作成時の発言者の自動付与など、幅広い応用がありうる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】話者認識システムの実施例に係るブロック図である。
【符号の説明】
【００２３】
１１…音声分析部
１２…特徴抽出部
１３…話者モデル作成部
１４…尤度計算部
１５…話者認識判定部
ＭＦＣＣ…Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (メル周波数ケプストラム係数)
ＧＭＭ…Gaussian  Mixture Model (ガウス混合モデル)
ＨＭＭ…Hidden Markov Model (隠れマルコフモデル)
【図１】
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