(57)【要約】【課題】  登録時と照合時に発声内容が異なる場合でも、比較的少量の発声で学習された話者モデルと、本人の照合発声とのスコアのばらつきを軽減すること。【解決手段】  登録時、入力された音声信号は音声分析部５０２で特徴ベクトル列に変換され、次に話者モデル作成手段５０３において、複数クラスからなる登録話者の話者モデルを作成する。照合時、照合話者モデル作成手段５０８において次のように学習する。話者モデル記憶部５０５から主張者の話者モデルを取り出しこれを用いて、照合音声の特徴ベクトル列を各クラスのうち尤度が最大となるクラスに分類し、クラスごとに確率密度関数を学習する。次にスコア算出手段５０９において前記照合話者モデルと、話者特徴ベクトル列記憶部５０６から取り出した主張者話者の特徴ベクトル列を用いてスコアを算出する。【選択図】      図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
主張者の複数クラスからなる話者モデルを有する話者照合方法において、主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度と照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるように正規化したスコアを算出するステップＡを備えたことを特徴とする話者照合方法。
【請求項２】
照合音声特徴ベクトル列を主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類し、分類された特徴ベクトル列を用いて、クラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、これらクラスごとの確率密度関数と主張者話者の話者モデルのクラス混合重みとで主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを作成し、前記照合話者モデルと主張者話者の音声特徴ベクトル列とでスコアを算出するステップを備えたことを特徴とする話者照合方法。
【請求項３】
主張者の複数クラスからなる話者モデルを有する話者照合方法において、主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度と照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるように正規化したスコアを算出するステップＡと、照合音声特徴ベクトル列を主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類し、分類された特徴ベクトル列を用いて、クラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、これらクラスごとの確率密度関数と主張者話者の話者モデルのクラス混合重みとで主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを作成し、前記照合話者モデルと主張者話者の音声特徴ベクトル列とでスコアを算出するステップとを備えたことを特徴とする話者照合方法。
【請求項４】
前記ステップＡは、登録話者パタンのクラス混合重みと照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるようスコアを算出することを特徴とする請求項１又は３の話者照合方法。
【請求項５】
前記ステップＡは、照合音声特徴ベクトル列を前記主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類して取り扱い、分類されたクラスごとの出現頻度と主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるよう正規化した重みつき和としてスコアを算出することを特徴とする請求項１又は３の話者照合方法。
【請求項６】
主張者の複数クラスからなる話者モデルを用いて、主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度と照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるように正規化したスコアを算出するステップＡをコンピュータに実行させることを特徴とする話者照合プログラム。
【請求項７】
照合音声特徴ベクトル列を主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類し、分類された特徴ベクトル列を用いてクラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、これらクラスごとの確率密度関数と主張者話者の話者モデルのクラス混合重みとで主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを作成し、前記照合話者モデルと主張者話者の音声特徴ベクトル列とでスコアを算出するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする話者照合プログラム。
【請求項８】
主張者の複数クラスからなる話者モデルを用いて、主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度と照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるように正規化したスコアを算出するステップＡと照合音声特徴ベクトル列を主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類し、分類された特徴ベクトル列を用いてクラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、これらクラスごとの確率密度関数と主張者話者の話者モデルのクラス混合重みとで主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを作成し、前記照合話者モデルと主張者話者の音声特徴ベクトル列とでスコアを算出するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする話者照合プログラム。
【請求項９】
前記ステップＡは、登録話者パタンの混合重みと照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるようスコアを算出することを特徴とする請求項６又は８の話者照合プログラム。
【請求項１０】
前記ステップＡは、照合音声特徴ベクトル列を前記主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類して取り扱い、分類されたクラスごとの出現頻度と主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるよう正規化した重みつき和としてスコアを算出することを特徴とする請求項６又は８の話者照合プログラム。
【請求項１１】
主張者の複数クラスからなる話者モデルを有する話者照合システムにおいて、主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度と照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるように正規化したスコアを算出するクラス出現頻度正規化スコア算出手段を備えたことを特徴とする話者照合システム。
【請求項１２】
照合音声特徴ベクトル列を主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類し、分類された特徴ベクトル列を用いてクラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、これらクラスごとの確率密度関数と主張者話者の話者モデルのクラス混合重みとで主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを作成する照合話者作成手段と、前記照合話者モデルと主張者話者の音声特徴ベクトル列とでスコアを算出するスコア算出手段とを備えたことを特徴とする話者照合システム。
【請求項１３】
主張者の複数クラスからなる話者モデルを有する話者照合システムにおいて、主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度と照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるように正規化したスコアを算出するクラス出現頻度正規化スコア算出手段と、照合音声特徴ベクトル列を主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類し、分類された特徴ベクトル列を用いてクラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、これらクラスごとの確率密度関数と主張者話者の話者モデルのクラス混合重みとで主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを作成する照合話者作成手段と、前記照合話者モデルと主張者話者の音声特徴ベクトル列とでスコアを算出するスコア算出手段とを備えたことを特徴とする話者照合システム。
【請求項１４】
前記クラス出現頻度正規化スコア算出手段は、登録話者パタンのクラス混合重みと照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるようスコアを算出することを特徴とする請求項１１又は１３の話者照合システム。
【請求項１５】
前記クラス出現頻度正規化スコア算出手段は、照合音声特徴ベクトル列を前記主張者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類して取り扱い、分類されたクラスごとの出現頻度と主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるよう正規化した重みつき和としてスコアを算出することを特徴とする請求項１１又は１３の話者照合システム。
【請求項１６】
音声信号を入力する入力部と、入力された音声信号特徴ベクトル列に変換する音声分析部と、登録音声の特徴ベクトル列を用いて登録話者の複数クラスからなる話者モデルを作成する話者モデル作成手段と、作成された前記話者モデルを記憶する話者モデル記憶部と、前記登録音声の特徴ベクトル列と前記登録話者の話者モデルを用いて照合時のスコアの閾値を決定する閾値決定手段と、前記閾値を記憶する閾値記憶部と、主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度と照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とを等しくするように正規化したスコアを算出するクラス出現頻度正規化スコア算出手段と、算出された前記スコアと閾値記憶部に記憶されていた主張者の閾値とで主張者と照合話者が同一とみなすかを判定する判定手段を備えたことを特徴とする話者照合システム。
【請求項１７】
音声信号を入力する入力部と、入力された音声信号特徴ベクトル列に変換する音声分析部と、登録音声の特徴ベクトル列を用いて登録話者の複数クラスからなる話者モデルを作成する話者モデル作成手段と、作成された前記話者モデルを記憶する話者モデル記憶部と、前記話者モデルの作成に用いられた登録音声の特徴ベクトル列を記憶する話者特徴ベクトル列記憶部と、前記登録音声の特徴ベクトル列と前記登録話者の話者モデルを用いて照合時のスコアの閾値を決定する閾値決定手段と、照合音声の特徴ベクトル列と話者モデル記憶部に記憶された主張者の複数クラスからなる話者モデルとでクラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、これらクラスごとの確率密度関数と主張者話者の話者モデルのクラス混合重みとで主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを作成する照合話者作成手段と、算出された前記スコアと閾値記憶部に記憶されていた主張者の閾値とで主張者と照合話者が同一とみなすかを判定する判定手段とを備えたことを特徴とする話者照合システム。
【請求項１８】
音声信号を入力する入力部と、入力された音声信号特徴ベクトル列に変換する音声分析部と、登録音声の特徴ベクトル列を用いて登録話者の複数クラスからなる話者モデルを作成する話者モデル作成手段と、作成された前記話者モデルを記憶する話者モデル記憶部と、前記登録音声の特徴ベクトル列と前記登録話者の話者モデルを用いて照合時のスコアの閾値を決定する閾値決定手段と、前記閾値を記憶する閾値記憶部と、主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度と照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とを等しくするように正規化したスコアを算出するクラス出現頻度正規化スコア算出手段と、算出された前記スコアと閾値記憶部に記憶されていた主張者の閾値とで主張者と照合話者が同一とみなすかを判定する判定手段と、
前記話者モデルの作成に用いられた登録音声の特徴ベクトル列を記憶する話者特徴ベクトル列記憶部と、照合音声の特徴ベクトル列と話者モデル記憶部に記憶された主張者の複数クラスからなる話者モデルとでクラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、これらクラスごとの確率密度関数と主張者話者の話者モデルのクラス混合重みとで主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを作成する照合話者作成手段とを備えたことを特徴とする話者照合システム。
【請求項１９】
前記クラス出現頻度正規化スコア算出手段は、登録話者パタンのクラス混合重みと照合音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるようスコアを算出することを特徴とする請求項１６又は１８の話者照合システム。
【請求項２０】
前記クラス出現頻度正規化スコア算出手段は、照合音声特徴ベクトル列を前記登録話者の複数クラスからなる話者モデルでクラスごとに分類して取り扱い、分類されたクラスごとの出現頻度と主張者の登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度とが等しくなるよう正規化した重みつき和としてスコアを算出することを特徴とする請求項１６又は１８の話者照合システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は話者照合方法、話者照合用プログラム、及び話者照合システムに関し、特に複数クラスからなる話者モデル作成と、スコア算出時にクラス出現頻度を正規化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の話者照合方法の一例が、非特許文献１、非特許文献２に記載されている。図１に示すように、従来の方法は、入力部１０１と、音声分析部１０２と、話者モデル作成手段１０３と、話者モデル記憶部１０５と、閾値決定手段１０４と、閾値記憶部１０６と、スコア算出手段１０７と、判定手段１０８とから構成されている。この従来の話者照合方法は次のように動作する。
【０００３】
登録時、入力部１０１から登録話者の音声を入力し、音声分析部１０２で特徴ベクトル列に変換し、話者モデル作成手段１０３で登録話者の特徴ベクトル列を使用して登録話者の話者モデルを作成して話者モデル記憶部１０５に記憶し、閾値決定手段１０４で登録話者の話者モデルに対するスコアの閾値を決定し閾値記憶部１０６に記憶する。
【０００４】
照合時、入力部１０１から照合話者の音声を入力し、音声分析部１０２で特徴ベクトル列に変換し、スコア算出手段１０７で、話者モデル記憶部１０５から取り出した、主張者話者すなわち照合の対象とする話者、の話者モデルとこの特徴ベクトル列との類似度であるスコアを算出し、判定手段１０８で閾値記憶部１０６から取り出した主張者話者の閾値とこのスコアとを比較し照合話者が主張者話者と同一とみなすか判定する。
【０００５】
ここで、話者Ａ、Ｂ、Ｃの３名が登録されおり、話者Ｄが話者Ａであるか照合する場合を考えると、話者モデル記憶部１０５には登録話者であるところの話者Ａ、Ｂ、Ｃの３つの話者モデルが記憶されており、照合時は照合の対象となる主張者であるところの話者Ａの話者モデルと、照合話者であるところの話者Ｄの音声の特徴ベクトル列をもちいてスコアが算出される。
【０００６】
またとくに、話者Ａと話者Ｄが同一であるときに本人、話者Ａと話者Ｄが同一でなく照合話者Ｄが主張者話者Ａを装って照合を行うとき照合話者Ｄは詐称者と呼ばれる。話者照合における登録時および照合時の発声は発声内容の限定の仕方により、発声内容を限定しないテキスト独立発声と、発声内容を指定するテキスト指定発声に分けられる。登録時の話者は協力的であるため話者照合システムとしてはテキスト独立あるいはテキスト指定のどちらであっても問題はない。一方、照合時は、詐称者を排除する必要がある。
【０００７】
また主張者本人の録音音声による詐称を防ぐためには照合時の発声はテキスト独立であるか、あるいはランダムな照合発話内容を指定する必要がある。テキスト独立の話者照合方法では話者モデルとして混合ガウス分布モデルが用いられることが多い。テキスト指定の話者照合方法では話者モデルとして、音素ごとのモデル作成し、テキスト指定に従い音素モデルを並べた話者モデルと照合音声との類似度がスコアとなる。
【０００８】
しかし、登録音声が大量にないとすべての音素のモデルが作成できない。また話者照合において少量の発声であるほうが使用者への負担が少なくのぞましい。比較的少量の発声で話者モデルを学習する場合は、照合時の発声をテキスト独立あるいはランダムなテキスト指定とするときにおいても、話者モデルとして混合ガウス分布モデルが広く用いられる。
【０００９】
混合ガウス分布とは複数のガウス分布を混合した確率モデルで数１であらわされる。ここでｘは特徴ベクトルであり、Ｍは混合数すなわちガウス分布の総数であり、Ｎｉ（ｘ）はｉ番目のガウス分布であり、ｗｉはｉ番目のガウス分布の混合重みでありこれら混合重みの和は１となる。λは混合ガウス分布を構成する変数の集合を表す。すなわち、ガウス分布を構成する変数である平均ベクトルと共分散行列と、混合重みからなる変数集合を表す。
【００１０】
混合ガウス分布モデルは各ガウス分布をひとつのクラスとみなすと複数クラスからなる分布を混合した確率モデルの一種であり、すなわち、Ｎｉ（ｘ）を一般の確率密度関数に置き換えて、各クラスの確率密度関数を、各クラスの出現頻度を表す混合重みのつきで、全クラスで和をとったものである。
【００１１】
スコアは特徴ベクトル列と確率モデルの類似度であり、尤度が用いられ、混合ガウス分布モデルにおいては数２であらわされる。  ここでＸは特徴ベクトル列の集合を表す。閾値はこのスコアをもちいて本人であるか否か判別する際の基準である。  すなわち主張者話者モデルと照合話者音声のスコアが閾値より大きければ照合話者は主張者本人とみなし、スコアが閾値より小さければ照合話者は主張者本人ではないとみなす。
【００１２】
閾値は登録時に登録音声とその登録音声で作成された話者モデルとを用いて決定される。すなわち登録話者の話者モデルと登録音声のスコアを基準とし、登録話者の話者モデルが照合時の音声に対してスコアの変動がどの値まで本人と受理するか指定して閾値が決定される。閾値を高く設定すると詐称者音声を棄却する性能は大きいが本人音声をも棄却する誤りが大きくなる。閾値を低く設定すると、本人音声を受理する性能は大きいが詐称者音声をも受理する誤りが大きくなる。
【００１３】
【非特許文献１】Douglas A。Reynolds著、Robust Text-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Speaker Models、IEEE TRANSACTIONS ON SPEECH AND AUDIO PROCESSING、米国、１９９５年、第３巻、第１号、７２−８３頁。
【００１４】
【非特許文献２】木村晋太著、音声による個人認証、O plus E、(株)新技術コミュニケーションズ、２００２年８月号、８７８−８８３頁。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
従来技術の問題点は、話者モデルと照合話者音声のスコアのばらつきが大きく、照合性能が劣化するということである。スコアのばらつきが大きいと、本人を受理するために閾値を低くする必要があるが、これは詐称者を受理してしまう誤りを増大させ照合性能が劣化する。スコアのばらつきが大きくなる理由は、登録時と照合時で発声内容が異なることが考慮されていないためである。比較的少量の発声で学習された話者モデルでは出現した特定の音声の特徴を学習する。
【００１６】
一方、照合時この話者モデルと、登録時とは異なる内容の発声とのスコアを用いる。複数クラスからなる話者モデルは、話者の音声の特徴を、その特徴ベクトル列を複数のクラスに確率的に分類し、各クラス内の分布の仕方である確率分布関数および、各クラスの出現頻度である混合重みとして学習する。同一話者であっても、発声の内容が異なると、各クラスの出現頻度は大きく異なり、これが考慮されていないと、スコアは大きくばらつくこととなる。
【００１７】
本発明の目的は、登録時と照合時に発声内容が異なることを考慮して、登録時と照合時の音声の特徴ベクトル列のクラス出現頻度を正規化して、話者モデルと、照合発声とのスコアのばらつきが軽減される話者照合方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の第１の発明では、クラス出現頻度正規化スコア算出手段（図２の２０７）を備え、複数クラスからなる主張者の話者モデルにおいて、照合音声が主張者の登録音声と同じクラス出現頻度となるよう補正された、クラス出現頻度正規化スコアを算出する。すなわちこれにより、照合音声の内容が登録音声と異なることが考慮されたスコアが得られ、スコアのばらつきが軽減し本発明の目的を達成することができる。
【００１９】
本発明の第２の発明では、話者モデル記憶部（図５の５０５）と、話者特徴ベクトル列記憶部（図５の５０６）と、照合話者モデル作成手段（図５の５０８）を備え、話者モデル記憶部から主張者の話者モデルを取り出しこれを用いて、照合音声の特徴ベクトル列を各クラスのうち尤度が最大となるクラスに分類し、この各クラスに分類された特徴ベクトル列を用いて、クラスごとにそのクラスの確率密度関数を学習し、混合重みは主張者話者モデルのものを使用して照合話者モデルを作成し、この照合話者モデルと話者特徴ベクトル列記憶部に記憶された主張者話者の登録時の特徴ベクトル列とでスコアを算出する。
【００２０】
すなわちこれにより、スコア算出の際もちいられるのは、話者モデルは主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者の話者モデルであり、また特徴ベクトル列は主張者話者の登録時の特徴ベクトル列そのものであるため、登録音声と照合音声の発声内容が異なることが考慮されたスコアが得られ、スコアのばらつきが軽減し本発明の目的を達成することができる。
【００２１】
本発明の第３の発明では、話者モデル記憶部（図７の７０５）と、話者特徴ベクトル列記憶部（図７の７０６）と、照合話者モデル作成手段（図７の７０８）と、クラス出現頻度正規化スコア算出手段（図７の７１１）を備え、第１の発明と同様の動作により得られたスコアと、第２の発明と同様の動作により得られたスコアの組み合わせでスコアを算出する。すなわちこれにより、第１の発明および第２の発明と両方の効果を利用したスコアが得られ、スコアのばらつきが軽減し本発明の目的を達成することができる。
【発明の効果】
【００２２】
第１の発明の効果は、照合音声が主張者の話者モデルに対し、主張者の登録音声と同じクラス出現頻度となるようスコアが求まることである。この結果、照合時と登録時の発声内容の違いが考慮された正規化したスコアが求まり、スコアのばらつきが軽減され、照合性能が向上する。比較的少量の発声であるとき、登録音声と照合音声の内容が違うと、複数クラスからなる話者モデルにおいて、各音声のクラス出現頻度が大きく異なり、スコアの大きなばらつきが生じるが、本発明では主張者の登録音声のクラス出現頻度であるところの主張者の話者モデルの混合重みと、照合音声のクラス出現頻度が等しくなるように正規化してスコアを算出し、スコアのばらつきを軽減しているためである。あるいは本発明では、照合音声のクラス出現頻度を、登録音声のクラス出現頻度と等しくするため、照合音声をクラスごとに分類して取り扱い、クラスごとの頻度を正規化した重みつき和としてスコアを算出してばらつきを軽減させているためである。
【００２３】
第２の発明の効果は、主張者の登録音声が記憶されておりつねに同一の音声でスコアが算出されることである。この結果、主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを学習し、記憶されている前記主張者の登録音声に対してスコアを算出して、照合時と登録時の発声内容の違いが考慮された正規化したスコアが求まり、スコアのばらつきが軽減され、照合性能が向上する。スコア算出に用いられる、主張者話者の特徴ベクトル列は常に同じものでありスコアのばらつきの原因を排除できる。
【００２４】
また本発明ではスコア算出に用いられる、話者モデルは照合話者の話者モデルであり、この照合話者の話者モデルを学習する際には、主張者話者のクラス出現頻度に正規化されたものを用いる。このスコア算出方法を用いるため、スコアのばらつきが軽減する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
次に、本発明の第１の実施の形態および実施例について図面を参照して詳細に説明する。図２を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、音声の入力部２０１と、入力された音声信号を特徴ベクトル列に変換する音声分析部２０２と、登録時、入力された登録音声をもちいて話者モデルを学習する話者モデル作成手段２０３と、話者モデルを記憶する話者モデル記憶部２０５と、登録音声と話者モデルを用いて閾値を決定する閾値決定手段２０４と、閾値を記憶する閾値記憶部２０６と、照合時、入力された照合音声と話者モデルとのクラス出現頻度正規化スコアを算出するクラス出現頻度正規化スコア算出手段２０７と、閾値とクラス出現頻度正規化スコアとを比較して話者を判定する判定手段２０８を含む。
【００２６】
登録時、入力部２０１で入力された音声信号は音声分析部２０２で特徴ベクトル列に変換される。
【００２７】
次に話者モデル作成手段２０３において、前記特徴ベクトル列をもちいて登録話者の話者モデルを作成する。  話者モデルは数１で表される複数クラスからなる確率モデルで、数３にしたがい特徴ベクトル列に対し話者モデルを尤度最大となるよう最尤推定法によりＥＭアルゴリズムや確率降下法などを用いて学習する。
【００２８】
また話者モデル学習方法は最尤推定法に限らず、事後確率最大化法などの学習方法を用いることができる。話者モデルはとくに数１の確率密度関数Ｎｉ（ｘ）をガウス分布としたときは、混合ガウス分布モデルとなる。
【００２９】
次に話者モデル記憶部２０５において前記話者モデルを記憶する。
【００３０】
次に閾値決定手段２０４において、前記話者モデルと前記特徴ベクトル列でスコアを計算しこのスコアを基準値として、照合時本人発声であると受理しうるあるいは本人発声でないと棄却する、判定閾値を決定する。  スコアは話者モデルと特徴ベクトル列の類似度である尤度であり数２を用いる。
【００３１】
閾値は、事前に多人数で登録と照合をおこない、それらのスコアを用いて照合誤りすなわち、本人棄却率と詐称者受理率を求め、照合誤りが最小となる本人棄却率と詐称者受理率が等しくなる値に、あるいは許容しうる本人棄却率および詐称者受理率の範囲に収まるように、決定する。次に閾値記憶部２０６において、前記閾値を記憶する。
【００３２】
照合時、入力部２０１で入力された音声信号は音声分析部２０２で特徴ベクトル列に変換される。
【００３３】
次に、クラス出現頻度正規化スコア算出手段２０７において、話者モデル記憶部２０５からとりだした主張者の話者モデルと前記特徴ベクトル列との、登録音声と照合音声の発話内容が違うことを考慮し、それぞれの音声の話者モデルにおけるクラス出現頻度が同じになるよう正規化した、クラス出現頻度正規化スコアを算出する。
【００３４】
クラス出現頻度正規化スコアは次のように算出される。主張者話者モデルと照合音声特徴ベクトル列を用いてクラス出現頻度を求めると異なるため、等しくなるよう混合重みに補正を加える。すなわち、図３で示すように、ステップ３０１で修正混合重みｗｉ’と照合音声特徴ベクトル列でクラス出現頻度を求め（数６右辺）、これが登録音声特徴ベクトル列のクラス出現頻度であるｗｉ（数６左辺）と同じか、ステップ３０２で比較し、ステップ３０３で混合重みを変更して修正する。たとえば、ｗｉ’の初期値としてｗｉを用い、数７でｗｉ’で変更し、繰り返し修正していく。ここでまた、ステップ３０１で数８右辺を用いて、右辺の分母にはｗｉを含むように変更すると、数８は連立一次方程式であるため、容易に解が求まる。
【００３５】
ステップ３０４で、これらの方法により補正した混合重みと照合音声特徴ベクトル列でスコアを数５と数６とで算出する。またあるいはクラス出現頻度正規化スコアは次のようにもとめることもできる。すなわち、図４で示すように、まずステップ４０１で照合音声の特徴ベクトル列をそれぞれ、各クラスのうち尤度が最大となるクラスに分類する。数９に特徴ベクトルｘがクラスｋに分類されることを示す。次にステップ４０２で各クラスの出現頻度を計算する。
【００３６】
つまり、この各クラスに分類された特徴ベクトル列のクラスｉに所属する個数をＮｉと書くと、数１０を用いて照合音声に対し各クラスの出現頻度ρｉが計算される。ここで各クラスに所属する個数Ｎｉの和は特徴ベクトル列の総和Ｎである。  次にステップ４０３で、数１２によりクラス出現頻度正規化スコアを計算する。ここでＰ”は数１１であらわされ、ρｉで割ることにより、照合音声のクラス出現頻度が補正される。また数１２のｇ（ｘｔ，ｉ）は特徴ベクトルｘｔがクラスｉに分類されたときには１、クラスｉに分類されなければ０となる関数であり、各クラスごとに分類された特徴ベクトル列を用いてそれぞれのクラスごとの尤度の和を取ることを示している。
【００３７】
次に本実施の形態の効果について説明する。
【００３８】
本実施の形態では、登録音声と照合音声の発声内容が異なることを考慮して、照合音声が登録音声と同じクラス出現頻度を持つように補正した、クラス出現頻度正規化スコアを用いることにより、照合音声の内容が登録音声と異なっても、スコアのばらつきが軽減される。
【００３９】
比較的少量の発声であるとき、登録音声と照合音声の内容が違うと、複数クラスからなる話者モデルにおいて、各音声のクラス出現頻度が大きく異なり、スコアの大きなばらつきが生じる。しかし本実施の形態では、主張者の登録音声のクラス出現頻度であるところの主張者の話者モデルの混合重みと、照合音声のクラス出現頻度が等しくなるように正規化してスコアを算出してばらつきを軽減させているためである。あるいは、本実施の形態では、照合音声をクラスごとに分類して取り扱い、クラスごとの頻度を正規化した重みつき和としてスコアを算出してばらつきを軽減させているためである。
【００４０】
次に本発明の第２の実施の形態および実施例について図面を参照して詳細に説明する。図５を参照すると、本発明の第２の実施の形態は、音声の入力部５０１と、入力された音声信号を特徴ベクトル列に変換する音声分析部５０２と、登録時、入力された登録音声を用いて話者モデルを学習する話者モデル作成手段５０３と、話者モデルを記憶する話者モデル記憶部５０５と、入力された登録音声の特徴ベクトル列を記憶する話者特徴ベクトル列記憶部５０６と、閾値を決定する閾値決定手段５０４と、この閾値を記憶する閾値記憶部５０７と、照合時、入力された照合音声と話者モデル記憶部５０５に記憶された主張者の話者モデルとを用いて照合話者の照合話者モデルを作成する照合話者モデル作成手段５０８と、話者特徴ベクトル列記憶部５０６に記憶された主張者の話者特徴ベクトル列と前記照合話者モデルとを用いてスコアを算出するスコア算出手段５０９と、閾値記憶部５０７に記憶された閾値と前記スコア算出手段５０９で算出されたスコアとを比較して話者を判定する判定手段５１０とを含む。
【００４１】
登録時は本発明の第１の実施の形態と同様に行う。ただし、話者モデル学習に用いられた登録話者の特徴ベクトル列を話者特徴ベクトル列記憶部５０６に記憶する。
【００４２】
照合時、照合話者モデル作成手段５０８において照合話者モデルを次のように学習する。図６で示すように、ステップ６０１で主張者話者の話者モデルで照合音声の特徴ベクトル列を各クラスのうち尤度が最大となるクラスに分類する。すなわち数９に従い照合音声の特徴ベクトル列を主張者話者の話者モデルの各クラスに分類する。次にステップ６０２で各クラスに分類された特徴ベクトル列を用いて、クラスごとにそのクラスの確率密度関数を最尤推定法により学習する。すなわちクラスｉに分類された特徴ベクトル列に対し尤度最大となるように、数１の確率密度関数Ｎｉ（ｘ）をＥＭアルゴリズムや確率降下法などで学習する。
【００４３】
学習方法は最尤推定法に限らず、事後確率最大化法などの学習方法を用いることもできる。次にステップ６０４で、混合重みは６０３の主張者話者の話者モデルのものを用いて、前記学習された確率密度関数とあわせて照合話者モデルとする。この照合話者モデル作成手段５０８により主張者話者のクラス出現頻度に正規化された、照合話者モデルが学習される。
【００４４】
次に、スコア算出手段５０９において前記照合話者モデルと、話者特徴ベクトル列記憶部３０６から取り出した主張者話者の特徴ベクトル列を用いて、これらの類似度であるスコアを算出する。スコアは数２で表される尤度で算出される。
【００４５】
スコア算出の際もちいられる、主張者話者の特徴ベクトル列は常に同じものでありスコアのばらつきの原因を排除できる。またスコア算出に用いられる、話者モデルは本実施の形態では照合話者の話者モデルであり、この照合話者の話者モデルを学習する際には、主張者話者のクラス出現頻度に正規化されたものを用いる。このため、登録音声と照合音声の発声内容が異なることが考慮された、スコア算出となっている。次に本実施の形態の効果について説明する。
【００４６】
本実施の形態では、登録音声と照合音声の発声内容が異なることを考慮して、登録時発声の特徴ベクトル列を保存しておき、また照合時の発声で主張者話者のクラス出現頻度に正規化された照合話者モデルを学習し、この照合話者モデルと、前記登録時の特徴ベクトル列とをもちいてスコア算出を行っているため、スコアのばらつきが軽減される。
【００４７】
次に本発明の第３の実施の形態および実施例について図面を参照して詳細に説明する。図７を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、第１の実施の形態と第２の実施の形態を組み合わせたものである。すなわち、スコア算出手段７０９において、クラス出現頻度正規化スコア算出手段７１１において第１の実施の形態と同様に算出したクラス出現頻度正規化スコアと、第２の実施の形態と同様に照合話者の話者モデルと主張者話者の特徴ベクトル列算出したスコアの両方のスコアを組み合わせて、スコアを算出する。
【００４８】
前記スコア算出では数１３で示すように、両スコアの線形結合などをスコアとして算出する。ここでαは両スコアの結合重みであり、Ｓｃｏｒｅ１は第１の実施の形態で算出されるスコア、Ｓｃｏｒｅ２は第２の実施の形態で算出されるスコアである。次に本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、第１の実施の形態と、第２の実施の形態の両方の効果を利用したスコアを用いてスコアのばらつきを軽減できる。
【００４９】
【数１】
2005196035.tif 000003
【００５０】
【数２】
2005196035.tif 000004
【００５１】
【数３】
2005196035.tif 000005
【００５２】
【数４】
2005196035.tif 000006
【００５３】
【数５】
2005196035.tif 000007
【００５４】
【数６】
2005196035.tif 000008
【００５５】
【数７】
2005196035.tif 000009
【００５６】
【数８】
2005196035.tif 000010
【００５７】
【数９】
2005196035.tif 000011
【００５８】
【数１０】
2005196035.tif 000012
【００５９】
【数１１】
2005196035.tif 000013
【００６０】
【数１２】
2005196035.tif 000014
【００６１】
【数１３】
2005196035.tif 000015
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】従来技術の構成を示す図である
【図２】本発明の第１の発明を実施するための形態の構成を示す図である。
【図３】本発明の第１の発明のクラス出現頻度正規化スコア算出手段２０７の動作を説明する図である。
【図４】本発明の第１の発明のクラス出現頻度正規化スコア算出手段２０７の動作を説明する図である。
【図５】本発明の第２の発明を実施するための形態の構成を示す図である。
【図６】本発明の第２の発明の照合話者モデル作成手段５０８の動作を説明する図である。
【図７】本発明の第３の発明を実施するための形態の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
１０１    入力部
１０２    音声分析部
１０３    話者モデル作成手段
１０４    閾値決定手段
１０５    話者モデル記憶部
１０６    閾値記憶部
１０７    スコア算出手段
１０８    判定手段
１０９    データ処理装置
１１０    記憶装置
１１１    データ処理装置
２０１    入力部
２０２    音声分析部
２０３    話者モデル作成手段
２０４    閾値決定手段
２０５    話者モデル記憶部
２０６    閾値記憶部
２０７    クラス出現頻度正規化スコア算出手段
２０８    判定手段
２０９    データ処理装置
２１０    記憶装置
２１１    データ処理装置
５０１    入力部
５０２    音声分析部
５０３    話者モデル作成手段
５０４    閾値決定手段
５０５    話者モデル記憶部
５０６    話者特徴ベクトル列記憶部
５０７    閾値記憶部
５０８    照合話者モデル作成手段
５０９    スコア算出手段
５１０    判定手段
５１１    データ処理装置
５１２    記憶装置
５１３    データ処理装置
７０１    入力部
７０２    音声分析部
７０３    話者モデル作成手段
７０４    閾値決定手段
７０５    話者モデル記憶部
７０６    話者特徴ベクトル列記憶部
７０７    閾値記憶部
７０８    照合話者モデル作成手段
７０９    スコア算出手段
７１０    判定手段
７１１    クラス出現頻度正規化スコア算出手段
７１２    データ処理装置
７１３    記憶装置
７１４    データ処理装置
【図１】
2005196035.tif 000016
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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