(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ照合システムであって、
照合対象に関する時系列分析データから当該照合対象の照合用モデル・データを作成するモデル作成手段と、
前記照合用モデル・データとの照合処理に用いられる複数の登録照合用モデル・データ及び前記登録照合用モデル・データの各々に対応する属性値を格納するモデル・データ格納装置と、
前記照合対象の照合用モデル・データと前記モデル・データ格納装置に格納されている前記登録照合用モデル・データとを用いて第１の照合処理を実施するモデル間照合処理手段と、
前記モデル間照合処理手段による前記照合対象の照合用モデル・データと前記登録照合用モデル・データとの第１の照合結果に含まれる尤度又は距離が上位所定数の登録照合用モデル・データを特定する第１の特定手段と、
前記第１の特定手段により特定された前記登録照合用モデル・データと、前記時系列分析データとを用いて第２の照合処理を実施する詳細照合処理手段と、
前記詳細照合処理手段による前記登録照合用モデル・データと前記時系列分析データとの第２の照合結果に含まれる尤度又は距離が最高又は最短である登録照合用モデル・データに対応する属性値を前記モデル・データ格納装置から特定する第２の特定手段と、
を有するデータ照合システム
【請求項２】
照合対象者の音声データを分析して、前記時系列分析データである時系列の音声分析データを生成する手段
をさらに有する請求項１記載のデータ照合システム。
【請求項３】
前記モデル・データ格納装置に格納された各前記登録照合用モデル・データを、複数のクラスタのいずれかに分類し、いずれのクラスタに含まれるか判断するために用いられる各クラスタの代表登録照合用モデル・データを決定するクラスタ構成手段、
をさらに有し、
前記モデル間照合処理手段は、前記照合対象の照合用モデル・データと前記各クラスタの代表登録照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施することにより、当該照合対象の照合用モデル・データがいずれのクラスタに含まれるのか判断し、当該照合対象の照合用モデル・データが含まれると判断されたクラスタ内の各登録照合用モデル・データと前記照合対象の照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施する
ことを特徴とする請求項１又は２記載のデータ照合システム。
【請求項４】
前記モデル・データ格納装置に格納された前記複数の登録照合用モデル・データを多段クラスタ化し、当該多段クラスタの各段においていずれのクラスタに含まれるか判断するために用いられる代表登録照合用モデル・データが当該各段のノードに対応して規定されているクラスタ探索ツリーを構成する多段クラスタ構成手段、
をさらに有し、
前記モデル間照合処理手段は、前記照合対象の照合用モデル・データと前記多段クラスタ探索ツリーの各段のノードに規定されている前記代表登録照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施することにより前記クラスタ探索ツリーの探索を行い、前記照合対象の照合用モデル・データが含まれる最下層のクラスタが特定された場合には、当該最下層のクラスタに含まれる各登録照合用モデル・データと前記照合対象の照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施する
ことを特徴とする請求項１又は２記載のデータ照合システム。
【請求項５】
データ照合方法であって、
照合対象に関する時系列分析データから当該照合対象の照合用モデル・データを作成するステップと、
前記照合対象の照合用モデル・データと、前記照合用モデル・データとの照合処理に用いられる複数の登録照合用モデル・データ及び前記登録照合用モデル・データの各々に対応する属性値を格納するモデル・データ格納装置に格納された当該複数の登録照合用モデル・データとを用いて第１の照合処理を実施するモデル間照合処理ステップと、
前記モデル間照合処理ステップによる前記照合対象の照合用モデル・データと前記登録照合用モデル・データとの第１の照合結果に含まれる尤度又は距離が上位所定数の登録照合用モデル・データを特定する第１の特定ステップと、
前記第１の特定ステップにおいて特定された前記登録照合用モデル・データと、前記時系列分析データとを用いて第２の照合処理を実施する詳細照合処理ステップと、
前記詳細照合処理ステップによる前記登録照合用モデル・データと前記時系列分析データとの第２の照合結果に含まれる尤度又は距離が最高又は最短である登録照合用モデル・データに対応する属性値を前記モデル・データ格納装置から特定する第２の特定ステップと、
を含むデータ照合方法。
【請求項６】
データ照合プログラムであって、
コンピュータに、
照合対象に関する時系列分析データから当該照合対象の照合用モデル・データを作成するステップと、
前記照合対象の照合用モデル・データと、前記照合用モデル・データとの照合処理に用いられる複数の登録照合用モデル・データ及び前記登録照合用モデル・データの各々に対応する属性値を格納するモデル・データ格納装置に格納された当該複数の登録照合用モデル・データとを用いて第１の照合処理を実施するモデル間照合処理ステップと、
前記モデル間照合処理ステップによる前記照合対象の照合用モデル・データと前記登録照合用モデル・データとの第１の照合結果に含まれる尤度又は距離が上位所定数の登録照合用モデル・データを特定する第１の特定ステップと、
前記第１の特定ステップにおいて特定された前記登録照合用モデル・データと、前記時系列分析データとを用いて第２の照合処理を実施する詳細照合処理ステップと、
前記詳細照合処理ステップによる前記登録照合用モデル・データと前記時系列分析データとの第２の照合結果に含まれる尤度又は距離が最高又は最短である登録照合用モデル・データに対応する属性値を前記モデル・データ格納装置から特定する第２の特定ステップと、
を実行させるためのデータ照合プログラム。
【請求項７】
照合対象者の音声データを分析して、前記時系列分析データである時系列の音声分析データを生成するステップ
をコンピュータにさらに実行させるための請求項６記載のデータ照合プログラム。
【請求項８】
前記モデル・データ格納装置に格納された各前記登録照合用モデル・データを、複数のクラスタのいずれかに分類し、いずれのクラスタに含まれるか判断するために用いられる各クラスタの代表登録照合用モデル・データを決定するステップ、
をコンピュータにさらに実行させ、
前記モデル間照合処理ステップにおいて、前記照合対象の照合用モデル・データと前記各クラスタの代表登録照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施することにより、当該照合対象の照合用モデル・データがいずれのクラスタに含まれるのか判断し、当該照合対象の照合用モデル・データが含まれると判断されたクラスタ内の各登録照合用モデル・データと前記照合対象の照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施する
ことを特徴とする請求項６又は７記載のデータ照合プログラム。
【請求項９】
前記モデル・データ格納装置に格納された前記複数の登録照合用モデル・データを多段クラスタ化し、当該多段クラスタの各段においていずれのクラスタに含まれるか判断するために用いられる代表登録照合用モデル・データが当該各段のノードに対応して規定されているクラスタ探索ツリーを構成するステップ、
をコンピュータにさらに実行させ、
前記モデル間照合処理ステップにおいて、前記照合対象の照合用モデル・データと前記多段クラスタ探索ツリーの各段のノードに規定されている前記代表登録照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施することにより前記クラスタ探索ツリーの探索を行い、前記照合対象の照合用モデル・データが含まれる最下層のクラスタが特定された場合には、当該最下層のクラスタに含まれる各登録照合用モデル・データと前記照合対象の照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施する
ことを特徴とする請求項６又は７記載のデータ照合プログラム。
【請求項１０】
データ照合プログラムを格納した記録媒体であって、
前記データ照合プログラムは、コンピュータに、
照合対象に関する時系列分析データから当該照合対象の照合用モデル・データを作成するステップと、
前記照合対象の照合用モデル・データと、前記照合用モデル・データとの照合処理に用いられる複数の登録照合用モデル・データ及び前記登録照合用モデル・データの各々に対応する属性値を格納するモデル・データ格納装置に格納された当該複数の登録照合用モデル・データとを用いて第１の照合処理を実施するモデル間照合処理ステップと、
前記モデル間照合処理ステップによる前記照合対象の照合用モデル・データと前記登録照合用モデル・データとの第１の照合結果に含まれる尤度又は距離が上位所定数の登録照合用モデル・データを特定する第１の特定ステップと、
前記第１の特定ステップにおいて特定された前記登録照合用モデル・データと、前記時系列分析データとを用いて第２の照合処理を実施する詳細照合処理ステップと、
前記詳細照合処理ステップによる前記登録照合用モデル・データと前記時系列分析データとの第２の照合結果に含まれる尤度又は距離が最高又は最短である登録照合用モデル・データに対応する属性値を前記モデル・データ格納装置から特定する第２の特定ステップと、
を実行させるためのプログラムである、記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、データ照合技術に関し、より詳しくは話者認識技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図１に従来技術の一例を示す。話者の音声は、マイクロフォン等である音声入力部１００により入力される。音声入力部１００では、空気の振動である音声波を電気信号に変換する。音声分析部１０２は、音声の電気信号をディジタル化し、１５ｍｓから３０ｍｓ程度の分析窓（フレームとも言う）で、５ｍｓから３０ｍｓ程度の分析周期（フレーム周期とも言う）毎に分析処理を実施し、例えばＬＰＣ（Linear Predictive Coding）ケプストラム係数の系列を生成する。音声分析部１０２における処理の概要を図２を用いて説明する。図２に示すように、音声波に対して分析窓を分析周期ずつずらして設定し、分析窓毎に所定の分析処理を施し、その分析窓に対応するケプストラム係数Ｃijを出力する。例えば、１回の分析処理により、１０から２０（次元）程度のＬＰＣケプストラム係数が計算される。ここでｉはフレーム番号であり、ｉ＝１〜Ｎで、Ｎはフレーム総数である。ｊはＬＰＣケプストラム係数の次元番号であり、ｊ＝１〜Ｍで、Ｍは次元数である。このように、音声波からＬＰＣケプストラム係数を出力する分析処理については周知であり、例えば社団法人電子情報通信学会出版中山聖一著「確率モデルによる音声認識」の７乃至１２頁に記載されている。
【０００３】
切替部１０４は、現在の処理が話者照合である場合には音声分析部１０２の分析結果を照合部１０８に出力し、一方現在の処理が話者登録である場合には音声分析部１０２の分析結果をモデル作成部１０６に出力する。モデル作成部１０６は、音声分析部１０２の分析結果であるＬＰＣケプストラム係数の系列のモデル化を実施する。モデルの第１の例は平均モデルであり、以下の式にて計算される。なお、上付きのＴは転置を意味する。
μ＝（μ1，μ2，．．．μM）T    （１）
【数１】
0004738606.tif 000002
（１）式で計算されるモデルは、登録モデル格納部１１０に登録される。
【０００４】
そして、第１のモデル例の場合に、照合部１０８で行なわれる計算は、以下の式で表される。
【数２】
0004738606.tif 000003
ｙi＝（Ｃi1，Ｃi2，．．．ＣiM）T  （４）
μrは（１）式で計算され登録モデル格納部１１０に登録された登録モデルであり、全てのμrについて距離Ｄを計算する。そして、照合結果判定部１１２は、例えば最も距離Ｄが短い登録モデル、又は距離Ｄが短い上位所定数の登録モデルを特定する。そして、例えば登録モデルに対応する属性値（例えば顧客名、顧客番号等）が出力される。
【０００５】
また、モデルの第２の例は多次元正規分布モデルであって、モデル作成部１０６は（１）式のμと以下の式にて計算される共分散行列Σとを計算し、登録モデル格納部１１０に格納する。
【数３】
0004738606.tif 000004
なお、μinは（１）式で計算される（inは入力の意味）。そして、照合部１０８で行なわれる計算は、以下の式で表される。
【数４】
0004738606.tif 000005
μrは（１）式で計算され登録モデル格納部１１０に登録された登録平均ベクトルであり、Σrは（５）式で計算され登録モデル格納部１１０に登録された登録共分散行列である。そして、照合結果判定部１１２は、例えば尤度λが最も大きい登録モデル、又は尤度λが大きい上位所定数の登録モデルを特定する。そして、例えば登録モデルに対応する属性値（例えば顧客名、顧客番号等）が出力される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
図１に示したように従来技術では、（３）式又は（７）式の計算が一つの登録モデルに対してフレーム数回照合部１０８で必要となり、さらに登録モデルの数が多い場合、処理量が膨大になる。例えば（７）式の計算が０．１秒で終了したとしても、登録モデルが１０万個あれば、０．１秒×１０００００個＝１００００秒＝２．７時間かかり、とても実用に耐えない。
【０００７】
よって本発明の目的は、より高速なデータ照合処理技術を提供することである。
より詳しくは、より高速な話者認識処理技術を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の態様に係るデータ照合システムは、照合対象に関する時系列分析データ（例えば実施の形態におけるＬＰＣケプストラム係数の系列）から当該照合対象の照合用モデル・データ（例えば実施の形態における平均ベクトルμin及び共分散行列Σin）を作成するモデル作成手段（例えば実施の形態におけるモデル作成部５）と、照合の元となる複数の登録照合用モデル・データ（例えば実施の形態における平均ベクトルμr及び共分散行列Σr）を格納するモデル・データ格納装置（例えば実施の形態における登録モデル格納部１１）と、照合対象の照合用モデル・データと登録照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施するモデル間照合処理手段（例えば実施の形態におけるモデル間照合部９）と、モデル間照合処理手段による照合対象の照合用モデル・データと登録照合用モデル・データとの照合結果を用いて、所定の条件（例えば実施の形態のように尤度λが最も大きい又は例えば尤度λの値上位所定数）に合致する登録照合用モデル・データに対応する登録モデルを特定するモデル特定手段（例えば実施の形態における照合結果判定部１３）とを有する。
【０００９】
このようにすれば、データ登録（より詳しくは話者登録）時のみならず照合処理時でもモデル作成処理が必要となるが、（３）式又は（７）式のようなフレーム数回の計算は不要となり、結果としてデータ照合（より詳しくは話者照合）処理が高速化される。
【００１０】
なお、照合対象が話者の音声である場合には、照合対象者の音声データを分析して、時系列分析データである時系列の音声分析データを生成する手段をさらに有するような構成であってもよい。
【００１１】
また、本発明の第１の態様において、モデル・データ格納装置に格納された各登録照合用モデル・データを、複数のクラスタのいずれかに分類し、いずれのクラスタに含まれるか判断するために用いられる各クラスタの代表登録照合用モデル・データを決定するクラスタ構成手段をさらに有し、上で述べたモデル間照合処理手段を、照合対象の照合用モデル・データと各クラスタの代表登録照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施することにより、当該照合対象の照合用モデル・データがいずれのクラスタに含まれるのか判断し、当該照合対象の照合用モデル・データが含まれると判断されたクラスタ内の各登録照合用モデル・データと照合対象の照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施するような構成とすることも可能である。代表登録照合用モデルによりクラスタが絞り込まれるので、照合処理の総実施回数を減少させることができ、結果として照合処理が高速化される。
【００１２】
さらに、本発明の第１の態様において、モデル・データ格納装置に格納された複数の登録照合用モデル・データを多段クラスタ化し、当該多段クラスタの各段においていずれのクラスタに含まれるか判断するために用いられる代表登録照合用モデル・データが当該各段のノードに対応して規定されているクラスタ探索ツリーを構成する多段クラスタ構成手段（例えば実施の形態における多段クラスタ構成部１７）をさらに有し、上で述べたモデル間照合処理手段は、照合対象の照合用モデル・データと多段クラスタ探索ツリーの各段のノードに規定されている代表登録照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施することによりクラスタ探索ツリーの探索を行い、照合対象の照合用モデル・データが含まれる最下層のクラスタが特定された場合には、当該最下層のクラスタに含まれる各登録照合用モデル・データと照合対象の照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施するような構成とすることも可能である。このように多段クラスタ化することにより、より効率的にクラスタを絞り込むことができ、結果として照合処理がより高速化される。
【００１３】
さらに、本発明の第１の態様において、モデル特定手段により特定された登録モデルに対応する登録照合用モデル・データをモデル・データ格納装置から取り出す特定モデル・データ取得手段（例えば実施の形態におけるモデル取得部１９）と、特定モデル・データ取得手段により取り出された登録照合用モデル・データと、時系列分析データとを用いて第２の照合処理を実施する第２照合処理手段（例えば実施の形態における照合部２１）とをさらに有するような構成であってもよい。このようにモデル間照合処理を実施した後に、時系列分析データを用いて第２の照合処理を実施することにより、データ照合（より詳しくは話者認識）の精度を上げることができるようになる。
【００１４】
本発明の第２の態様におけるデータ照合方法は  照合対象に関する時系列分析データから当該照合対象の照合用モデル・データを作成するステップと、照合対象の照合用モデル・データと、モデル・データ格納装置に格納された照合の元となる複数の登録照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施するモデル間照合処理ステップと、モデル間照合処理ステップにおける照合対象の照合用モデル・データと登録照合用モデル・データとの照合結果を用いて、所定の条件に合致する登録照合用モデル・データに対応する登録モデルを特定するステップとを含む。
【００１５】
本発明の第１の態様に係る変形は、本発明の第２の態様に適用可能である。
【００１６】
なお、本発明の第２の態様に係るデータ照合方法をプログラムとコンピュータの組み合せにて実現することができ、この場合、当該プログラムは、例えばフロッピー・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリに一時保管される。
【００１７】
【発明の実施の形態】
［実施の形態１］
本発明の第１の実施の形態のシステム概要図を図３に示す。なお、以下ではデータ照合を話者照合の例を用いて説明する。音声入力部１の出力は音声分析部３に入力される。音声分析部３の出力は、モデル作成部５に入力される。モデル作成部５の出力は切替部７に入力される。切替部７の出力は、話者照合処理時にはモデル間照合部９に入力され、話者登録処理時には登録モデル格納部１１に格納される。モデル間照合部９は、登録モデル格納部１１を参照できるようになっており、その出力は照合結果判定部１３に入力される。照合結果判定部１３から照合結果が出力される。処理目的が話者照合であるから、照合結果は入力音声の話者が登録話者のうち誰であるかを示す情報である。
【００１８】
このシステムの動作を図４を用いて説明する。話者の音声は、マイクロフォン等である音声入力部１により入力される（ステップＳ１）。音声入力部１では、空気の振動である音声波を電気信号に変換する。次に、音声分析部３は、音声の電気信号をディジタル化し、１５ｍｓから３０ｍｓ程度の分析窓で、５ｍｓから３０ｍｓ程度のフレーム毎に音声分析を実施し、時系列分析データ（例えばＬＰＣケプストラム係数の系列Ｃij ）を生成する（ステップＳ３）。ここでｉはフレーム番号であり、ｉ＝１〜Ｎで、Ｎはフレーム総数である。ｊはＬＰＣケプストラム係数の次元番号であり、ｊ＝１〜Ｍで、Ｍは次元数である。
【００１９】
次に、本実施の形態では、話者認識の場合も話者登録の場合も、モデル作成部５が入力音声に対するモデル・データを生成する（ステップＳ５）。従来技術の欄でも説明したモデルの第１の例（平均モデル）の場合、（１）式で計算される平均ベクトルμinがモデル・データである。すなわち、以下の計算がなされ、結果が記憶装置に格納される。
μin＝（μ1，μ2，．．．μM）T    （８）
【数５】
0004738606.tif 000006
【００２０】
従来技術の欄でも説明したモデルの第２の例（多次元正規分布モデル）の場合、モデル・データは、（１）式で計算される平均ベクトルμinと（５）式で計算される共分散行列Σinである。共分散行列Σinを計算する（９）式及び（９）式の計算に必要な（４）式を再度示しておく。これらの計算結果も記憶装置に格納される。
【数６】
0004738606.tif 000007
ｙi＝（Ｃi1，Ｃi2，．．．ＣiM）T    （４）
【００２１】
このようにモデル作成部５がモデル・データを生成した後、音声入力前又は音声入力後に設定されたモードに従って、話者照合か話者登録かを切替部７が判断する（ステップＳ７）。もし、話者照合でなく話者登録時であると判断された場合には、モデル作成部５により生成されたモデル・データを、切替部７は登録モデル格納部１１に登録する（ステップＳ１３）。なお、この際にはモデル・データに対応して話者の識別情報等も登録される。
【００２２】
登録されたモデル・データを、第１の例の場合平均ベクトルμrと表し、第２の例の場合平均ベクトルμr及び共分散行列Σrと表すものとする。
【００２３】
一方、設定モードが話者照合となっていると判断された場合には、登録モデル格納部１１に格納される各登録モデル・データと、入力音声に対するモデル・データとの照合処理をモデル間照合部９が実行する（ステップＳ９）。
【００２４】
第１の例（平均モデル）の場合の照合処理は、以下のような計算を行うことにより実施される。
Ｄ＝｜μin−μr｜2    （１０）
この計算を全ての登録モデル・データ（μr）に対して実施し、距離Ｄを記憶装置に格納する。
【００２５】
第２の例（多次元正規分布モデル）の場合、以下のような計算を行う。
【数７】
0004738606.tif 000008
この計算を全ての登録モデル・データ（μr及びΣr）に対して実施し、尤度λprodを記憶装置に格納する。
【００２６】
このようにモデル間照合部９により記憶装置に格納された照合結果を用いて、照合結果判定部１３は、可能性が高い１又は複数の登録モデルを特定し、当該登録モデルの属性を照合結果として出力する（ステップＳ１１）。より具体的には、第１の例（平均モデル）の場合には、照合結果の距離Ｄが短い１又は複数の登録モデルを特定する。距離が短い登録モデルということは、入力音声の話者に該当する可能性が高い登録モデルということである。第２の例（多次元正規分布モデル）の場合には、尤度λprodが高い１又は複数の登録モデルを特定する。最も可能性の高い１つの登録モデルを特定するようにしてもよいし、上位５つ等上位所定数の登録モデルを特定するような構成であってもよい。
【００２７】
以上をまとめると  最初に、話者の音声入力データに関する時系列分析データ（例えばＬＰＣケプストラム係数の系列）から当該照合対象の照合用モデル・データ（例えば平均ベクトル、又は平均ベクトル及び共分散行列）を生成する。そして、照合対象の照合用モデル・データと、登録モデル格納部１１に格納された照合の元となる複数の登録モデル・データとを用いて照合処理を実施する。最後に、照合結果を用いて、所定の条件（例えば最も可能性の高いもの又は可能性の高い上位所定数など）に合致する登録モデル・データに対応する登録モデルを特定する。
【００２８】
以上述べたようにモデル作成部５の動作段階を変更し、モデル間照合部９を導入することにより、計算量が減少し、結果として処理速度の高速化が実現される。すなわち、照合処理のための（１０）式や（１１）式では、フレーム数には依存しなくなっている。よって、例えば入力音声が２０００フレームに分けられるような場合、モデル・データ作成で必要となる処理量を考慮しても演算回数は約１０００分の１になる。
【００２９】
［実施の形態２］
実施の形態２では、照合処理を実施する回数をさらに減らすための工夫について説明する。実施の形態２のシステム概要を図５に示す。図３と図５とを比較すると、図３におけるモデル間照合部９の代わりに高速モデル間照合部１５が設けられ、図３には無い多段クラスタ構成部１７が設けられる。多段クラスタ構成部１７は、登録モデル格納部１１に格納された登録モデル・データを複数のクラスタに分類し、各クラスタを代表する代表登録モデル・データを決定する。そして、高速モデル間照合部１５は、当該代表登録モデル・データと入力音声に対するモデル・データとの照合処理を最初に行って、照合結果に基づき当該入力音声に対するモデル・データが含まれるクラスタを特定する。その後、特定されたクラスタに含まれる登録モデル・データと入力音声に対するモデル・データとの照合処理を実施する。このようにすれば、クラスタの数にもよるが、照合処理の回数は減少する。例えば、登録モデルの数をＬとし、クラスタの数が２とすると、実施の形態１ではＬ回行なわれる照合処理が、（Ｌ／２＋２）回に減少する。
【００３０】
図６（ａ）及び（ｂ）を用いてクラスタが２つの場合における処理の概要を説明する。図６（ａ）に示すように、登録モデルの空間６００が存在するものとする。例えば、上で述べた第１の例（平均モデル）の場合には平均ベクトルの空間である。また、第２の例（多次元正規分布モデル）の場合には、モデル間尤度により構成されるノルム空間である。以下では分かり易いように平均ベクトルの例で説明する。そして、多段クラスタ構成部１７は、所定のアルゴリズムにてクラスタＡ（６１０）の代表モデル及びクラスタＢ（６２０）の代表モデルと、クラスタＡに含まれる登録モデル及びクラスタＢに含まれる登録モデルとを決定する。例えば、１０００個の登録モデルが存在する場合には、５００個ずつ各クラスタに含まれる登録モデルが決定される。
【００３１】
そして、多段クラスタ構成部１７は、図６（ｂ）に示すようにクラスタ探索ツリーを作成する。２つのクラスタのみが存在する場合には、クラスタ探索ツリーは、ノード６３０と、クラスタＡへのリンクと、クラスタＢへのリンクとを含む。例えばクラスタＡには登録モデル１乃至５００が含まれ、クラスタＢには登録モデル５０１乃至１０００が含まれる。
【００３２】
クラスタ探索ツリーを探索する場合には、高速モデル間照合部１５は、ノード６３０に対応して規定されるクラスタＡの代表モデル・データと入力音声に対するモデル・データとの照合処理と、クラスタＢの代表モデル・データと入力音声に対するモデル・データとの照合処理とを行う。クラスタＡの代表モデル・データとの照合処理結果が、クラスタＢの代表モデル・データとの照合処理結果より可能性が高い（距離が短い又は尤度が高い）場合には、入力音声に対するモデル・データはクラスタＡに含まれると判断し、クラスタＡに含まれる登録モデル１乃至５００のモデル・データと入力音声に対するモデル・データとの照合処理を実施する。一方、クラスタＢの代表モデル・データとの照合処理結果が、クラスタＡの代表モデル・データとの照合処理結果より可能性が高い（距離が短い又は尤度が高い）場合には、入力音声に対するモデル・データはクラスタＢに含まれると判断し、クラスタＢに含まれる登録モデル５０１乃至１０００のモデル・データと入力音声に対するモデル・データとの照合処理を実施する。ここまで実行すれば、実施の形態１と同じで、照合結果判定部１３が可能性の高い１又は複数の登録モデル・データを特定する。
【００３３】
単純に複数のクラスタに登録モデル・データを分類し、各クラスタについて代表モデル・データを決定するようにしてもよいが、登録モデルの空間を多段クラスタに分割することも可能である。例えば、図７に示すように、登録モデルの空間６００をクラスタＡ（６１０）及びクラスタＢ（６２０）に分け、それぞれの代表モデルを決定した後、クラスタＡを２つのクラスタ６１１及び６１２に分け、さらにクラスタＢを２つのクラスタ６２１及び６２２に分け、それぞれについて代表モデルを決定する。さらに、クラスタ６１１を２つのクラスタ６１３及び６１４に分け、それぞれについて代表モデルを決定する。また、クラスタ６１２を２つのクラスタ６１５及び６１６に分け、それぞれについて代表モデルを決定する。同様に、クラスタ６２１を２つのクラスタ６２３及び６２４に分け、それぞれについて代表モデルを決定する。また、クラスタ６２２を２つのクラスタ６２５及び６２６に分け、それぞれについて代表モデルを決定する。
【００３４】
このような登録モデルの空間を多段クラスタ化すると、図８（ａ）のようなクラスタ探索ツリーが構成される。ノード６３０は、入力音声に対するモデル・データがクラスタＡ（６１０）とクラスタＢ（６２０）のいずれかに含まれるか判断するためのノードであり、（６１０，６２０）と表す。ノード６３２は、ノード６３０でクラスタＡ（６１０）に含まれると判断された場合に、入力音声に対するモデル・データがクラスタ６１１とクラスタ６１２のいずれかに含まれるか判断するためのノードであり、（６１１，６１２）と表す。一方、ノード６３４は、ノード６３０でクラスタＢ（６２０）に含まれると判断された場合に、入力音声に対するモデル・データがクラスタ６２１とクラスタ６２２のいずれかに含まれるか判断するためのノードであり、（６２１，６２２）と表す。
【００３５】
ノード６３６は、ノード６３２でクラスタ６１１に含まれると判断された場合に、入力音声に対するモデル・データがクラスタ６１３とクラスタ６１４のいずれかに含まれるか判断するためのノードであり、（６１３，６１４）と表す。また、ノード６３８は、ノード６３２でクラスタ６１２に含まれると判断された場合に、入力音声に対するモデル・データがクラスタ６１５とクラスタ６１６のいずれかに含まれるか判断するためのノードであり、（６１５，６１６）と表す。
【００３６】
ノード６４０は、ノード６３４でクラスタ６２１に含まれると判断された場合に、入力音声に対するモデル・データがクラスタ６２３とクラスタ６２４のいずれかに含まれるか判断するためのノードであり、（６２３，６２４）と表す。また、ノード６４２は、ノード６３４でクラスタ６２２に含まれると判断された場合に、入力音声に対するモデル・データがクラスタ６２５とクラスタ６２６のいずれかに含まれるか判断するためのノードであり、（６２５，６２６）と表す。
【００３７】
図８（ａ）のように３段階で最下層のクラスタを特定すると８個のクラスタに分けられ、１０００個の登録モデルが均等に分けられるとすると、クラスタ６１３には登録モデル１乃至１２５、クラスタ６１４には登録モデル１２６乃至２５０、クラスタ６１５には登録モデル２５１乃至３７５、クラスタ６１６には登録モデル３７６乃至５００、クラスタ６２３には登録モデル５０１乃至６２５、クラスタ６２４には登録モデル６２６乃至登録モデル７５０、クラスタ６２５には登録モデル７５１乃至８７５、クラスタ６２６には登録モデル８７６乃至１０００が含まれる。
【００３８】
クラスタ探索ツリーを探索する場合には、図８（ｂ）に示すように、最初のノード６３０でクラスタＡ（６１０）とクラスタＢ（６２０）のいずれに含まれるか判断される。そして、もしクラスタＡ（６１０）に含まれると判断されると、さらにクラスタ６１１又はクラスタ６１２に含まれるかが判断される。そして、クラスタ６１２に含まれると判断された場合には、クラスタ６１５又はクラスタ６１６のいずれに含まれるかが判断される。このよう探索が行なわれると、最下層のクラスタ６１５に含まれることが分かるため、最下層のクラスタに含まれる各登録モデル・データとの照合処理が実施される。図８（ａ）のような探索ツリーの場合、３ノード×２個＝６個の代表モデル・データと入力音声に対するモデル・データとの照合処理を実施し、最下層のクラスタ６１５に含まれる登録モデル・データ１２５個との照合処理が実施される。
【００３９】
図９を用いて、高速モデル間照合部１５が実施する照合処理のフローを説明する。なお、図９の処理は、図４の処理フローのステップＳ９の代わりに実施するものである。最初に、クラスタ探索ツリーのノードに規定された２つの代表モデルのモデル・データと、入力音声に対するモデル・データとの照合処理を実施する（ステップＳ２１）。そして、２つの照合結果により、可能性の高い（例えば距離が短い又は尤度が高い）代表モデルを特定する（ステップＳ２３）。そして、ステップＳ２１で処理したノードがクラスタ探索ツリーで最下層ノードであるかを判断する（ステップＳ２５）。もし、最下層ノードでなければ、可能性の高い代表モデルのリンクに分岐して、次のノードの処理に移行する（ステップＳ２７）。一方、最下層ノードであると判断された場合には、可能性の高い代表モデルに対応するクラスタに含まれる登録モデルのモデル・データと入力音声に対するモデル・データとの照合処理を実施する（ステップＳ２９）。そして、図４のステップＳ１１に戻る。
【００４０】
次に、図１０及び図１１を用いて、多段クラスタ構成部１７が実施するクラスタリングの処理フローの一例を説明しておく。ここでは周知のＬＢＧアルゴリズムとＬＢＧアルゴリズムを用いた２分割繰り返しアルゴリズムを説明しておく。図１０はＬＢＧアルゴリズムを表したフローであり、最初に初期化処理を実施する（ステップＳ３１）。ここでは、ｎ個の登録モデルの平均ベクトルを｛μj；ｊ＝０，．．．ｎ−１｝とする。また、代表モデル（クラスタ）の数をＮ個とする。また、代表モデルの初期集合をＡ0(N)＝｛ｚ0(0)，．．．ｚN-1(0)｝、繰り返しカウンタｍ＝０、ε＝ひずみ閾値、ひずみＤ-1＝∞を設定する。
【００４１】
次に、登録モデル｛μj｝を代表モデルＡm(N)によってＮ個のクラスタ｛Ｓi；ｉ＝１，．．Ｎ｝に分割する（ステップＳ３３）。すなわち、全てのｔについてｄ（μj，ｚi(m)）＜ｄ（μj，ｚt(m)）であれば、μj∈Ｓiとする。なお、ｄ（ｘ，ｙ）はｘとｙの距離である。また、ｚi(m)はｍ回繰り返した場合のｉ番目の代表モデル（但しｔ番目の代表モデルを除く）である。
【００４２】
そして、平均ひずみＤmを計算する（ステップＳ３５）。Ｄmは以下の式で計算される。
【数８】
0004738606.tif 000009
【００４３】
そして、（Ｄm-1−Ｄm）／Ｄm＜εであるかを判断する（ステップＳ３７）。もし、この条件が成り立つ場合には、ひずみの小さいクラスタリングが行われたことになり、処理を終了する。一方、この条件が成り立たない場合には、新たな代表モデルＡm+1(N)＝｛ｚ0(m+1)，．．．ｚN-1(m+1)｝を決定し、繰り返しカウンタｍを１インクリメントする（ステップＳ３９）。そしてステップＳ３３に戻って、処理を繰り返す。なお、新たな代表モデルＡm+1(N)は以下の式で計算される。
【数９】
0004738606.tif 000010
なお、（１５）式はｋ個の登録モデルを含むクラスタＳiに含まれる他の登録モデルμjとの距離ｄの総和をｋで除した値が最も小さくなるようなクラスタＳiに含まれる登録モデルμを求めるということである。
【００４４】
図１０のような処理を実施すると、多段でない複数のクラスタＳiが構成される。（なお、後処理にて多段にすることも可能である。）一方図１１と図１０を組み合せると多段クラスタが構成できる。図１１では最初に、初期化を実施する。ここでは、Δを大きさの小さい適当なベクトルとし、Ｍ＝１とし、Ａ0,1＝Ｃ（μ1，μ2，．．μn）を設定する。なお、Ｃ（μ1，μ2，．．μn）はセントロイドベクトルであって、以下のような式で計算される。
【数１０】
0004738606.tif 000011
これはμ1，μ2，．．μnのいずれかの登録モデルμであって、他の登録モデルμjとの距離の総和をｎで除した値が最も小さくないような登録モデルμを求めるというものである。
【００４５】
初期化後、Ａ0,M＝｛ｚ0，ｚ1，．．．ｚM-1｝に対して、各ｚiを近接した２つのベクトルｚi＋Δとｚi−Δに分け、｛ｚ0-Δ，ｚ0+Δ，ｚ1-Δ，ｚ1+Δ，．．．ｚM-1-Δ，ｚM-1+Δ｝をＡ0,2M＝｛ｚ0，ｚ1，．．．ｚ2M-1｝とする（ステップＳ４３）。これは、１個の代表モデルを２個に、２個の代表モデルを４個に、．．、ｎ個の代表モデルを２ｎ個にするための処理である。
【００４６】
そして、Ａ0,2Mを初期値として、図１０のＬＢＧアルゴリズムを実行する。そうすると各クラスタに含まれる登録モデルと、準最適な代表モデルとが決定される。また、処理後の代表モデルＡ0,2Mを登録する（ステップＳ４５）。その後、２Ｍ＝Ｎ（クラスタ数）となっているかを判断する（ステップＳ４７）。一方、２Ｍ＝Ｎとなっていない場合には、Ｍ＝２ＭとしてステップＳ４３に戻り、さらに代表モデルを２倍に増やして処理を繰り返す。
【００４７】
このようにすれば、１回ステップＳ４５を実行する毎に図８（ａ）の各ノードに規定されるべき代表ノードが決定されてゆき、２Ｍ＝Ｎとなっていれば、最下層の各クラスタＳiに対応してそのクラスタに含まれる登録モデルも確定される。なお、多段クラスタ構成部１７は、あるタイミングで登録モデル格納部１１に格納されている登録モデルについて上のような処理を実施する。時々追加される新規な登録モデルについては、一度クラスタ探索ツリーの探索を実施してみて、いずれのクラスタに属するかを判定することにより、分類を行う。
【００４８】
以上本実施の形態をまとめると、登録モデル格納部１１に格納された複数の登録モデル・データを多段クラスタ化し、当該多段クラスタの各段においていずれのクラスタに含まれるか判断するために用いられる代表モデル・データが当該各段のノードに対応して規定されているクラスタ探索ツリーを構成する多段クラスタ構成部１７を実施の形態１のシステムに加え、モデル間照合部９の代わりの高速モデル間照合部１５は、照合対象の照合用モデル・データと多段クラスタ探索ツリーの各段のノードに規定されている代表モデル・データとを用いて照合処理を実施することによりクラスタ探索ツリーの探索を行い、照合対象の照合用モデル・データが含まれる最下層のクラスタが特定された場合には、当該最下層のクラスタに含まれる各登録モデル・データと照合対象の照合用モデル・データとを用いて照合処理を実施する。この後、照合結果を用いて、所定の条件（例えば最も可能性の高いもの又は可能性の高い上位所定数など）に合致する登録モデル・データに対応する登録モデルを特定する。
【００４９】
このようにすれば、演算回数を約クラスタ数分の１に減少させることができるようになり、結果として処理速度が向上する。
【００５０】
［実施の形態３］
実施の形態１及び２では、演算回数を減らすための工夫を示していたが、モデル間の照合では第１及び第２の例とも平均ベクトルμを用いて計算するため認識精度は若干落ちる場合がある。そこで実施の形態３では、処理速度を向上させ且つ認識精度を向上させる。
【００５１】
実施の形態３におけるシステム概要を図１２に示す。図３と図１２を比較すると、照合結果判定部１３の出力が、新たに設けられたモデル取得部１９に入力され、モデル取得部１９は登録モデル格納部１１を参照するようにもなっている。そして、モデル取得部１９の出力は新たに設けられた照合部２１に出力される。また、照合部２１には、音声分析部３が生成する時系列分析データも入力されるようになっている。最終的な照合結果は、照合部２１から出力されるようになっている。
【００５２】
この図１２に示したシステムの処理フローを図１３に示す。話者の音声は、マイクロフォン等である音声入力部１により入力される（ステップＳ５１）。音声入力部１では、空気の振動である音声波を電気信号に変換する。次に、音声分析部３は、音声の電気信号をディジタル化し、所定の分析窓で、所定のフレーム周期毎に音声分析を実施し、時系列分析データ（例えばＬＰＣケプストラム係数の系列Ｃij ）を生成する（ステップＳ５３）。
【００５３】
次に、話者認識の場合も話者登録の場合も、モデル作成部５が入力音声に対するモデル・データを生成する（ステップＳ５５）。従来技術の欄でも説明したモデルの第１の例（平均モデル）の場合、（８）式で計算される平均ベクトルμinがモデル・データである。モデルの第２の例（多次元正規分布モデル）の場合、モデル・データは、（８）式で計算される平均ベクトルμinと（９）式で計算される共分散行列Σinである。
【００５４】
このようにモデル作成部５がモデル・データを生成した後、音声入力前又は音声入力後に設定されたモードに従って、話者照合か話者登録かを切替部７が判断する（ステップＳ５７）。もし、話者照合でなく話者登録時であると判断された場合には、モデル作成部５により生成されたモデル・データを、切替部７は登録モデル格納部１１に登録する（ステップＳ６９）。なお、この際にはモデル・データに対応して話者の識別情報等も登録される。
【００５５】
登録されたモデル・データを、第１の例の場合平均ベクトルμrと表し、第２の例の場合平均ベクトルμr及び共分散行列Σrと表すものとする。
【００５６】
一方、設定モードが話者照合となっていると判断された場合には、登録モデル格納部１１に格納される各登録モデル・データと、入力音声に対するモデル・データとの照合処理をモデル間照合部９が実行する（ステップＳ５９）。第１の例（平均モデル）の場合の照合処理は（１０）式により計算される。この計算を全ての登録モデル・データ（μr）に対して実施し、距離Ｄを記憶装置に格納する。
【００５７】
第２の例（多次元正規分布モデル）の場合、（１１）（１２）及び（１３）式の計算を行う。この計算を全ての登録モデル・データ（μr及びΣr）に対して実施し、尤度λprodを記憶装置に格納する。
【００５８】
このようにモデル間照合部９により記憶装置に格納された照合結果を用いて、照合結果判定部１３は、可能性が高い１又は複数の登録モデルを特定し、当該登録モデルの属性を照合結果として出力する（ステップＳ６１）。より具体的には、第１の例（平均モデル）の場合には、照合結果の距離Ｄが短い１又は複数の登録モデルを特定する。距離が短い登録モデルということは、入力音声の話者が該当する可能性が高い登録モデルということである。第２の例（多次元正規分布モデル）の場合には、尤度λprodが高い１又は複数の登録モデルを特定する。ここまでは図４の処理とほぼ同じである。
【００５９】
次に、照合結果判定部１３の出力はモデル取得部１９に出力される。そして、モデル取得部１９は、特定された登録モデルのモデル・データを再度登録モデル格納部１１から取得する（ステップＳ６３）。このモデル・データは、第１の例の場合平均ベクトルμrであり、第２の例の場合平均ベクトルμr及び共分散行列Σrである。この取得された登録モデルのモデル・データは照合部２１に出力される。
【００６０】
照合部２１は、音声分析部３の出力である時系列分析データと、特定された登録モデルのモデル・データとを用いて詳細照合処理を実施する（ステップＳ６５）。この詳細照合処理は、例えば従来技術の欄で説明した照合処理であって、ここに再度示しておく。第１の例（平均モデル）の場合には、以下の式となる。
【数１１】
0004738606.tif 000012
ｙi＝（Ｃi1，Ｃi2，．．．ＣiM）T    （４）
【００６１】
このように各フレームにおけるケプストラム係数のベクトルｙiと登録モデルμrとの距離の総和Ｄを計算する。そして、ステップＳ６１で特定された各登録モデルの距離Ｄ（詳細照合処理結果）を比較して、最も短い（最も可能性の大きい）登録モデルを最も可能性の高い登録モデルとして特定し、当該登録モデルの属性（例えば顧客識別情報等）を出力する（ステップＳ６７）。
【００６２】
また、第２の例（多次元正規分布モデル）の場合、（６）及び（７）式にて計算される。ここに再度示すと以下のとおりである。
【数１２】
0004738606.tif 000013
【００６３】
そして、尤度λが最も高い登録モデルを特定し、当該登録モデルに対応する属性値（例えば顧客識別情報等）を出力する（ステップＳ６７）。
【００６４】
以上をまとめると  最初に、話者の音声入力データに関する時系列分析データ（例えばＬＰＣケプストラム係数の系列）から当該照合対象の照合用モデル・データ（例えば平均ベクトル、又は平均ベクトル及び共分散行列）を生成する。そして、照合対象の照合用モデル・データと、登録モデル格納部１１に格納された照合の元となる複数の登録モデル・データとを用いて照合処理を実施する。この照合結果を用いて、所定の条件（例えば最も可能性の高いもの又は可能性の高い上位所定数など）に合致する登録モデル・データに対応する登録モデルを特定する。そして、第１の照合処理により特定された登録モデルに対応する登録モデル・データを登録データ格納部１１から取り出すデータ取得部１９と、データ取得部１９により取り出された登録モデル・データと、入力音声に対する時系列分析データ（例えばＬＰＣケプストラム係数の系列）とを用いて第２の照合処理を実施する。
【００６５】
これにより、モデル間照合部９にて第２の照合処理を実施する照合部２１で詳細照合処理を実施する対象を絞り込むため、たとえ詳細照合処理にて演算回数が増加しても全体としては高速化される。一方、詳細照合処理を実施するので認識精度は従来と変わらない。
【００６６】
［実施の形態４］
本実施の形態は、実施の形態２及び実施の形態３の組み合せである。すなわち、音声入力部１の出力は音声分析部３に入力され、音声分析部３の出力はモデル作成部５及び照合部２１に入力される。モデル作成部５の出力は切替部７に入力され、切替部７は話者照合処理時には高速モデル間照合部１５にモデル作成部５の出力を切り替え、話者登録時には登録モデル格納部１１にモデル作成部５の出力を格納するような構成となっている。高速モデル間照合部１５は、登録モデル格納部１１に格納された登録モデル・データを参照し、処理結果を照合結果判定部１３に出力する。照合結果判定部１３の出力はモデル取得部１９に入力され、モデル取得部１９は登録モデル格納部１１を参照できるようになっている。モデル取得部１９の出力は、照合部２１に入力され、照合部２１は音声分析部３及びモデル取得部１９の出力を用いて処理を行い、最終的な照合結果を出力する。なお、多段クラスタ構成部１７は、登録モデル格納部１１を参照して、処理を実施するような構成となっている。
【００６７】
図１４に示したシステムの処理フローは図１３に示したものとほぼ同じである。但し、ステップＳ５９の処理は、実施の形態２と同じように図９の処理フローに置き換えられる。また、多段クラスタ構成部１７の処理は、例えば実施の形態２で説明した図１０及び図１１の処理を実施する。
【００６８】
このような構成により実施の形態２における処理速度の向上と、実施の形態３における認識精度の向上の両方を達成することができるようになる。
【００６９】
本発明の４つの実施の形態を説明したが、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。例えば、時系列分析データの例として、ＬＰＣケプストラム係数の系列を例にして説明したが、照合対象に関する他の時系列分析データであってもよい。さらに、モデルについては平均モデルと、多次元正規分布モデルとを用いて説明したが、時系列分析データを用いて生成される他のモデルを採用することも可能である。また、照合結果が上位所定数の登録モデルとなる例を示したが、具体的な閾値を設定してそれを超える距離又は尤度を有する登録モデルを特定するような構成であってもよい。なお、音声についての処理例を示したが、例えば動画像などの他のデータに適用することも可能である。
【００７０】
各実施の形態のシステムは、１台のコンピュータにて実現することも可能であるし、複数台のコンピュータにて実現することも可能である。さらに、音声入力は、インターネット等のネットワークや、公衆回線網を介しての入力であってもよい。話者識別の結果は様々な用途に用いることができる。
【００７１】
上で述べたような処理は、コンピュータ・ハードウエアとコンピュータ・プログラムの組み合せで実現することも可能であるし、一部又は全部を専用の電子回路で実現することも可能である。コンピュータ・プログラムは、例えばフロッピー・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、当該コンピュータ・プログラムはネットワークを介して送信されることもある。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリに一時保管される。
【００７２】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によって、より高速なデータ照合処理技術、より詳しくは高速な話者認識処理技術を提供することができた。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来技術に係るシステム概要図である。
【図２】音声分析部の処理の概要を示す図である。
【図３】実施の形態１に係るシステム概要図である。
【図４】実施の形態１における処理フローを示す図である。
【図５】実施の形態２における処理フローを示す図である。
【図６】（ａ）は登録モデル空間の概念図である。（ｂ）はクラスタリングにより生成されるクラスタ探索ツリーの例を説明をするための図である。
【図７】多段クラスタを説明するための図である。
【図８】（ａ）は多段クラスタリングにより生成されるクラスタ探索ツリーの例を示す図である。（ｂ）はツリーの探索を説明するための図である。
【図９】高速モデル間照合部の処理フローを示す図である。
【図１０】ＬＰＧアルゴリズムを示す図である。
【図１１】二分割繰り返しアルゴリズムを示す図である。
【図１２】実施の形態３におけるシステム概要図である。
【図１３】実施の形態３における処理フローを示す図である。
【図１４】実施の形態４におけるシステム概要図である。
【符号の説明】
１  音声入力部    ３  音声分析部    ５  モデル作成部    ７  切替部
９  モデル間照合部    １１  登録モデル格納部    １３  照合結果判定部
１５  高速モデル間照合部    １７  多段クラスタ構成部
１９  モデル取得部    ２１  照合部
【図１】
0004738606.tif 000014
【図２】
0004738606.tif 000015
【図３】
0004738606.tif 000016
【図４】
0004738606.tif 000017
【図５】
0004738606.tif 000018
【図６】
0004738606.tif 000019
【図７】
0004738606.tif 000020
【図８】
0004738606.tif 000021
【図９】
0004738606.tif 000022
【図１０】
0004738606.tif 000023
【図１１】
0004738606.tif 000024
【図１２】
0004738606.tif 000025
【図１３】
0004738606.tif 000026
【図１４】
0004738606.tif 000027