(57)【要約】【課題】  音声の周波数スペクトルから個人性を分析する際に周波数方向の分解能が固定されず、より詳細な分析を行うことができる音声特徴抽出装置を提供する。【解決手段】  音声特徴抽出装置４は、入力音声を周波数分析し、スペクトル成分を抽出する第１の分析手段１３と、抽出された前記スペクトル成分を対数変換する対数変換手段１４と、対数変換された対数スペクトルを多重解像度解析し、特徴ベクトルを得る第２の分析手段１５と、を備える。これにより、各分析窓の周波数方向の長さがケフレンシーの高さと共に縮小され、高ケフレンシーになるに従い周波数分解能が高い解析を実施することが可能となることにより、音声の周波数スペクトルから個人性を分析する際に周波数分解能が固定されず、より詳細な分析を行うことができるので、話者認識精度の向上した話者認識装置を提供することができる。【選択図】    図２
2005301022.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されるデジタル音声信号を適当な長さのフレームに切り分けて窓処理を施した後、順次個人性情報を含む特徴ベクトルを出力する音声特徴抽出装置において、
窓処理を施されたデジタル音声信号を周波数分析し、スペクトル成分を抽出する第１の分析手段と、
この第１の分析手段により抽出された前記スペクトル成分を対数変換する対数変換手段と、
この対数変換手段により対数変換された対数スペクトルを多重解像度解析し、特徴ベクトルを得る第２の分析手段と、
を備えることを特徴とする音声特徴抽出装置。
【請求項２】
前記第１の分析手段により抽出された前記スペクトル成分からケプストラム係数を抽出し、特徴ベクトルを得る第３の分析手段と、
前記第２の分析手段から得られた特徴ベクトルと前記第３の分析手段から得られた特徴ベクトルとを統合する統合手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の音声特徴抽出装置。    
【請求項３】
ケプストラムの変数である各ケフレンシー帯域毎に択一的にベクトルを統合する、
ことを特徴とする請求項３記載の音声特徴抽出装置。    
【請求項４】
音声波に含まれる個人性情報を用いて話者を認識する話者認識装置において、
デジタル音声信号を入力する音声入力手段と、
入力されたデジタル音声信号を適当な長さのフレームに切り分けて窓処理を施した後、順次個人性情報を含む特徴ベクトルを出力する請求項１ないし３のいずれか一記載の音声特徴抽出装置と、
この音声特徴抽出装置から入力された特徴ベクトルから個人性特徴モデルを作成するモデル作成手段と、
このモデル作成手段で作成された個人性特徴モデルを登録する登録手段と、
前記音声特徴抽出装置から出力された特徴ベクトルに基づき前記登録手段により登録されている個人性特徴モデルから最も類似度（尤度）の高い話者を選択する話者選択手段と、
を備えることを特徴とする話者認識装置。
【請求項５】
入力されるデジタル音声信号を適当な長さのフレームに切り分けて窓処理を施した後、順次個人性情報を含む特徴ベクトルを出力する音声特徴抽出機能を実行するコンピュータに読取可能なプログラムであって、
窓処理を施されたデジタル音声信号を周波数分析し、スペクトル成分を抽出する第１の分析機能と、
この第１の分析機能により抽出された前記スペクトル成分を対数変換する対数変換機能と、
この対数変換機能により対数変換された対数スペクトルを多重解像度解析し、特徴ベクトルを得る第２の分析機能と、
を前記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。
【請求項６】
前記第１の分析機能により抽出された前記スペクトル成分からケプストラム係数を抽出し、特徴ベクトルを得る第３の分析機能と、
前記第２の分析機能から得られた特徴ベクトルと前記第３の分析機能から得られた特徴ベクトルとを統合する統合機能と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項５記載のプログラム。    
【請求項７】
ケプストラムの変数である各ケフレンシー帯域毎に択一的にベクトルを統合する、
ことを特徴とする請求項６記載のプログラム。    
【請求項８】
入力されるデジタル音声信号を適当な長さのフレームに切り分けて窓処理を施した後、順次個人性情報を含む特徴ベクトルを出力する音声特徴抽出方法において、
窓処理を施されたデジタル音声信号を周波数分析し、スペクトル成分を抽出する第１の分析ステップと、
この第１の分析ステップにより抽出された前記スペクトル成分を対数変換する対数変換ステップと、
この対数変換ステップにより対数変換された対数スペクトルを多重解像度解析し、特徴ベクトルを得る第２の分析ステップと、
を備えることを特徴とする音声特徴抽出方法。
【請求項９】
前記第１の分析ステップにより抽出された前記スペクトル成分からケプストラム係数を抽出し、特徴ベクトルを得る第３の分析ステップと、
前記第２の分析ステップから得られた特徴ベクトルと前記第３の分析ステップから得られた特徴ベクトルとを統合する統合ステップと、
を備えることを特徴とする請求項８記載の音声特徴抽出方法。    
【請求項１０】
ケプストラムの変数である各ケフレンシー帯域毎に択一的にベクトルを統合する、
ことを特徴とする請求項９記載の音声特徴抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力されるデジタル音声信号を適当な長さのフレームに切り分けて窓処理を施した後、順次個人性情報を含む特徴ベクトルを出力する音声特徴抽出装置、音声波に含まれる個人性情報を用いて話者を認識する話者認識装置、プログラム及び音声特徴抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声波に含まれる個人性情報を用いて、誰の声であるかを自動的に判定することを話者認識（speaker recognition）という。このような話者認識の形態は、話者識別（speaker identification）と話者照合（speaker verification）に分けることができる。話者識別とは、入力音声が、あらかじめ登録されているＮ人の内の誰の声であるかを判定するものである。話者照合とは、入力音声と同時に自分が誰であるかのＩＤを入力して、その音声が本当にそのＩＤに対応する人の声であるか否かを判定するものである。話者識別の場合は、多数の登録話者の内から最も類似度（尤度）の高い話者を選び、その話者の音声であると判断する。話者照合の場合は、ＩＤに基づく本人の標準パターンとの類似度（モデルに対する尤度）が、一定の閾値よりも大きければ本人の音声であると判定し、それ以外の場合は他人の音声であると判定する。
【０００３】
ところで、話者識別の性能は、登録話者の内の本人以外の話者が選択される誤り率で評価される。当然ながら登録話者の数が多くなればそれだけ難しくなるので、話者識別の誤り率は、登録話者の数が増えるにつれて単調に増加することになる。したがって、登録話者の数が増えた場合であっても、話者識別の誤り率の増加を低く抑えることが望まれている。
【０００４】
近年、話者識別においては、個人性を表す特徴パラメータとして低次ケプストラム係数が広く用いられている。ここで、ケプストラム法による低次ケプストラム係数を抽出する手順について図７を用いて説明する。
【０００５】
図７において、５０１は入力される音声波（デジタル音声信号）、５０２は音声波を適当な長さのフレームに切り分け、かつ、ハミング窓などの窓処理を施す時間窓処理部、５０３は離散フーリエ変換処理部、５０４は振幅スペクトルを対数変換する対数変換処理部、５０５は逆離散フーリエ変換処理部、５０６はリフタリング処理部、５０７は出力されるケプストラム係数、である。
【０００６】
入力された音声波５０１は、時間窓処理部５０２において適当な長さ（一般的には２０〜３０ｍｓ）のフレームに分割され、順次ハミング窓などの窓が乗じられる。次いで、離散フーリエ変換部５０３にて振幅スペクトルが抽出され、これを対数変換処理部５０４にて対数変換することにより、対数振幅スペクトルが得られる。一般的に、ここで得られた対数振幅スペクトル包絡の概形情報に個人性を示す情報が含まれていると言われている。この概形情報を抽出するために、逆離散フーリエ変換処理部５０５にて逆フーリエ変換を行いケプストラムを求め、続くリフタリング処理部５０６にて高次ケプストラムを除くことにより、低次ケプストラム係数が求まる（例えば、非特許文献１参照）。
【０００７】
逆離散フーリエ変換は、ケフレンシーに対する分析窓の周波数分解能が図８の左図のように一定となる解析手法であって、各分析窓毎に対数振幅スペクトルを逆離散フーリエ変換し、その分析窓に対応するケプストラム係数を求める。各分析窓毎に求めたケプストラム係数の列が、図８の右図のような特徴ベクトルとなる。
【０００８】
【非特許文献１】古井貞熙著  “音声情報処理”  森北出版株式会社    Ｐ．２５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところが、従来のケプストラム法により抽出されるケプストラム係数においては、各分析窓の周波数方向の長さが一定であるため、周波数方向の分解能が固定されてしまうという問題がある。これは、周波数方向に個人性を示す情報が偏って存在していた場合、話者の識別能に悪影響を及ぼす要因となる。
【００１０】
本発明は、音声の周波数スペクトルから個人性を分析する際に周波数方向の分解能が固定されず、より詳細な分析を行うことができる音声特徴抽出装置、プログラム及び音声特徴抽出方法を提供することを目的とする。
【００１１】
本発明は、話者認識精度の向上した話者認識装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の音声特徴抽出装置は、入力されるデジタル音声信号を適当な長さのフレームに切り分けて窓処理を施した後、順次個人性情報を含む特徴ベクトルを出力する音声特徴抽出装置において、窓処理を施されたデジタル音声信号を周波数分析し、スペクトル成分を抽出する第１の分析手段と、この第１の分析手段により抽出された前記スペクトル成分を対数変換する対数変換手段と、この対数変換手段により対数変換された対数スペクトルを多重解像度解析し、特徴ベクトルを得る第２の分析手段と、を備える。
【００１３】
したがって、各分析窓の周波数方向の長さがその解析対象となるケフレンシーの高さと共に縮小され、周波数方向に解像度の高い解析を実施することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の音声特徴抽出装置、プログラム及び音声特徴抽出方法によれば、音声の周波数スペクトルから個人性を分析する際に周波数方向の分解能が固定されず、より詳細な分析を行うことができる。
【００１５】
本発明の話者認識装置によれば、音声の周波数スペクトルから個人性を分析する際に周波数方向の分解能が固定されず、より詳細な分析を行うことができるため、話者認識精度の向上した話者認識装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明の実施の一形態を図１ないし図６に基づいて説明する。
【００１７】
図１は本実施の形態の話者認識装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、話者認識装置１００は、マイク１、低域通過フィルタ２、Ａ／Ｄ変換部３、特徴ベクトル生成部４、話者選択部５、話者モデル生成部６、記憶部７で構成されている。
【００１８】
マイク１は、入力された音声を電気的アナログ信号に変換するものである。低域通過フィルタ２は、入力されたアナログ信号から所定の周波数以上の周波数をカットし出力するものである。Ａ／Ｄ変換部３は、入力されたアナログ信号を所定のサンプリング周波数、量子化ビット数でデジタル信号に変換するものである。以上、マイク１、低域通過フィルタ２、Ａ／Ｄ変換部３により、音声を入力するための音声入力手段が構成されている。
【００１９】
特徴ベクトル生成部４は、音声特徴抽出装置として機能するものであり、入力されたデジタル信号から個人性特徴情報を抽出し、順次個人性情報を含む特徴データである特徴ベクトルを出力するものである。
【００２０】
話者モデル生成部６（モデル作成手段）は、特徴ベクトル生成部４で生成された特徴ベクトルから話者モデル（個人性特徴モデル）を作成するものであり、記憶部７（登録手段）は、話者モデル生成部６で作成された話者モデル（例えば、コードブック）を登録するものである。
【００２１】
話者選択部５（話者選択手段）は、特徴ベクトル生成部４で生成された特徴ベクトルと予め記憶部７に登録されている話者モデル（例えば、コードブック）から最も類似度（尤度）の高い話者を選択し、選択した話者認識結果を出力するものである。
【００２２】
ここで、本実施の形態の特徴的な機能を発揮する特徴ベクトル生成部４の各種処理部について図２を参照しつつ説明する。図２に示すように、１１は入力される音声波（デジタル音声信号）、１２は音声波を適当な長さのフレームに切り分け、かつ、ハミング窓などの窓処理を施す時間窓処理部、１３は入力音声を周波数分析し、スペクトル成分を抽出する離散フーリエ変換処理部（第１の分析手段）、１４は振幅スペクトルを対数変換する対数変換処理部（対数変換手段）、１５はウェーブレット変換によりスペクトル成分を多重解像度解析（ＭＲＡ：Multi-Resolution Analysis）し、特徴ベクトルを得るＭＲＡ処理部（第２の分析手段）、１６は上記の処理により出力される特徴ベクトル（多重解像度パラメータ）である。
【００２３】
特徴ベクトル生成部４で行われる多重解像度分析は、図３の左図に示すように、各分析窓の周波数方向の長さがケフレンシーの高さと共に縮小されていることにより、高ケフレンシーになるに従い周波数分解能が高い解析を実施することが可能となっている。特徴ベクトル生成部４は、このような解析を実施することにより、図３の右図に示すような特徴ベクトル（多重解像度パラメータ）を出力する。
【００２４】
なお、本実施の形態の特徴ベクトル生成部４では、図６に示したようなケプストラム係数を抽出する従来型の分析処理部（第３の分析手段）も兼ね備えるようにしても良い。ケプストラム係数を抽出する従来型の分析処理部（第３の分析手段）も兼ね備えるようにすることで、特徴ベクトル生成部４から出力される特徴ベクトルは、図４に示すように低次ケプストラム係数と多重解像度パラメータとを合わせた多次元ベクトルとなる（統合手段）。
【００２５】
また、低次ケプストラム係数と多重解像度パラメータとを統合して特徴ベクトルを生成する際には、低次ケプストラム係数と多重解像度パラメータとを足し合わせて統合するものに限らず、図５に示すように、ケプストラムの変数である各ケフレンシー帯域毎に択一的に統合しても良い（統合手段）。このようにすることにより、各ケフレンシー帯域毎に最適な分析窓を採用したことと等価の効果を得ることができ、より理想的な分析を実施することが可能となる。
【００２６】
次に、本実施の形態における話者認識装置１００の登録処理の流れについて説明する。マイク１に人力された音声は、電気的アナログ信号として出力される。アナログ信号として出力された入力音声は、低域通過フィルタ２によりサンプリング周波数（例えば、１２kHz）の１／２以上の周波数をカットされる。その後、入力音声は、Ａ／Ｄ変換部３にてサンプリング周波数でサンプリングされデジタル信号に変換される。
【００２７】
Ａ／Ｄ変換部３にてデジタル信号に変換された入力音声は、特徴ベクトル生成部４に入力され、音声分析により抽出される個人性情報を含む特徴データが特徴ベクトル（多重解像度パラメータ）として出力される。
【００２８】
特徴ベクトル生成部４から出力された特徴ベクトル（多重解像度パラメータ）は、話者モデル生成部６に入力されて話者モデル生成部６において話者モデル（例えば、コードブック）が作成され、話者モデル生成部６で作成された話者モデル（例えば、コードブック）が記憶部７に登録される。
【００２９】
次に、本実施の形態における話者認識装置１００の話者認識処理の流れについて説明する。マイク１に人力された音声は、電気的アナログ信号として出力される。アナログ信号として出力された入力音声は、低域通過フィルタ２によりサンプリング周波数（例えば、１２kHz）の１／２以上の周波数をカットされる。その後、入力音声は、Ａ／Ｄ変換部３にてサンプリング周波数でサンプリングされデジタル信号に変換される。
【００３０】
Ａ／Ｄ変換部３にてデジタル信号に変換された入力音声は、特徴ベクトル生成部４に入力され、音声分析により抽出される個人性情報を含む特徴データが特徴ベクトル（多重解像度パラメータ）として出力される。
【００３１】
特徴ベクトル生成部４から出力された特徴ベクトル（多重解像度パラメータ）は話者選択部５に入力され、記憶部７に予め登録されている話者モデル（例えば、コードブック）から最も類似度（尤度）の高い話者が選択され、選択した話者認識結果が出力される。
【００３２】
このように本実施の形態によれば、各分析窓の周波数方向の長さがケフレンシーの高さと共に縮小され、高ケフレンシーになるに従い周波数分解能が高い解析を実施することが可能となることにより、音声の周波数スペクトルから個人性を分析する際に周波数分解能が固定されず、より詳細な分析を行うことができるので、話者認識精度の向上した話者認識装置１００を提供することができる。
【００３３】
なお、本発明は上記した実施の形態に示す特定のハードウェア構成に限定されるものではなく、ソフトウェアによっても実現可能である。図６は、本発明をソフトウェアによって実現する場合の話者認識装置１００の構成例を示すブロック図である。話者認識装置１００は、この話者認識装置１００の各部を集中的に制御するＣＰＵ１０１を備えており、このＣＰＵ１０１には、ＢＩＯＳなどを記憶したＲＯＭや各種データを書換え可能に記憶するＲＡＭで構成されるメモリ１０２がバス接続されており、マイクロコンピュータを構成している。また、ＣＰＵ１０１には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０３と、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であるＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ１０４を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５と、話者認識装置１００とインターネット等との通信を司る通信装置１０６と、キーボード１０７と、ＣＲＴ、ＬＣＤなどの表示装置１０８と、マイク１とが、図示しないＩ／Ｏを介してバス接続されている。
【００３４】
ＣＤ−ＲＯＭ１０４などのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には本発明の音声特徴抽出機能を実現するプログラムが記憶されており、このプログラムを話者認識装置１００にインストールすることにより、ＣＰＵ１０１に本発明の音声特徴抽出機能を実行させることができる。また、マイク１から入力された音声は一時的にＨＤＤ１０３などに格納される。そして、該プログラムが起動されると、ＨＤＤ１０３などに一時保存された音声データが読み込まれ、音声特徴抽出処理が実行され、音声特徴抽出処理により抽出された特徴ベクトルが話者認識処理に供される。
【００３５】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ１０４のみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメディアを用いることができる。また、インターネットなどのネットワークからプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ１０３にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の実施の一形態の話者認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】特徴ベクトル生成部の各種処理部を示すブロック図である。
【図３】周波数ケフレンシー平面上の分析窓と特徴ベクトル（多重解像度パラメータ）を示す模式図である。
【図４】特徴ベクトル生成部における処理により出力される特徴ベクトルの変形例を示す模式図である。
【図５】特徴ベクトル生成部における処理により出力される特徴ベクトルの別の変形例を示す模式図である。
【図６】本発明をソフトウェアによって実現する場合の話者認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】ケプストラム係数を抽出する従来型の分析処理部の各種処理部を示すブロック図である。
【図８】従来型の周波数ケフレンシー平面上の分析窓と特徴ベクトルを示す模式図である。
【符号の説明】
【００３７】
１，２，３    音声入力手段
４      音声特徴抽出装置
５      話者選択手段
６      モデル作成手段
７      登録手段
１３      第１の分析手段
１４      対数変換手段
１５      第２の分析手段
１００    話者認識装置
【図１】
2005301022.tif 000003
【図２】
2005301022.tif 000004
【図３】
2005301022.tif 000005
【図４】
2005301022.tif 000006
【図５】
2005301022.tif 000007
【図６】
2005301022.tif 000008
【図７】
2005301022.tif 000009
【図８】
2005301022.tif 000010