(57)【要約】【課題】  認識率を向上させることができるコードブック生成装置を提供する。【解決手段】  第１のコードブック生成手段１１で特徴ベクトル列より代表ベクトル列を得てコードブックを１度生成した後、得られた代表ベクトル列の各代表ベクトルについて不要な代表ベクトルであるか否かの判定を不要ベクトル判定手段１２で行い、得られた判定結果を基に、ベクトル削除手段１３において当該特徴ベクトル列からベクトルを削除し、残った特徴ベクトル列に基づいて再びコードブックを第２のコードブック生成手段１４において生成する。これにより、摩擦音や雑音などの特徴ベクトルに代表ベクトルが割り当てられることを回避することができるので、認識率を向上させることができる。【選択図】    図２
2005309138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人性情報を含む特徴ベクトル列から代表ベクトルを求めてコードブックを生成するコードブック生成装置において、
前記特徴ベクトル列より代表ベクトル列を得て、コードブックを生成する第１のコードブック生成手段と、
この第１のコードブック生成手段で得られた前記代表ベクトル列の各代表ベクトルについて不要な代表ベクトルであるか否かの判定を行う不要ベクトル判定手段と、
この不要ベクトル判定手段にて得られた判定結果を基に、前記特徴ベクトル列から削除するベクトルを設定し、当該特徴ベクトル列から削除するベクトル削除手段と、
このベクトル削除手段で得た新たな前記特徴ベクトル列について、再びコードブックを生成する第２のコードブック生成手段と、
を備えることを特徴とするコードブック生成装置。
【請求項２】
前記不要ベクトル判定手段は、不要な代表ベクトルの判定に、前記第１のコードブック生成手段で得られた前記代表ベクトル列の各代表ベクトルと前記特徴ベクトル列との距離を用いる、
ことを特徴とする請求項１記載のコードブック生成装置。
【請求項３】
前記不要ベクトル判定手段は、不要な代表ベクトルの判定に、前記第１のコードブック生成手段で得られた前記代表ベクトル列の各代表ベクトルと前記特徴ベクトル列との平均距離を用いる、
ことを特徴とする請求項１記載のコードブック生成装置。
【請求項４】
前記特徴ベクトル列より平均入力ベクトルを求め、不要な代表ベクトルの判定に当該平均入力ベクトルを用いる、
ことを特徴とする請求項２または３記載のコードブック生成装置。
【請求項５】
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特徴ベクトル出力手段と、
この特徴ベクトル出力手段から入力された特徴ベクトルから代表ベクトルを求めてコードブックを生成する請求項１ないし４の何れか一記載のコードブック生成装置と、
このコードブック生成装置で生成されたコードブックを登録する登録手段と、
前記特徴ベクトル出力手段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６】
個人性情報を含む特徴ベクトル列から代表ベクトルを求めてコードブックを生成するコードブック生成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、
前記特徴ベクトル列より代表ベクトル列を得て、コードブックを生成する第１のコードブック生成機能と、
この第１のコードブック生成機能で得られた前記代表ベクトル列の各代表ベクトルについて不要な代表ベクトルであるか否かの判定を行う不要ベクトル判定機能と、
この不要ベクトル判定機能にて得られた判定結果を基に、前記特徴ベクトル列から削除するベクトルを設定し、当該特徴ベクトル列から削除するベクトル削除機能と、
このベクトル削除機能で得た新たな前記特徴ベクトル列について、再びコードブックを生成する第２のコードブック生成機能と、
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７】
個人性情報を含む特徴ベクトル列から代表ベクトルを求めてコードブックを生成するコードブック生成方法において、
前記特徴ベクトル列より代表ベクトル列を得て、コードブックを生成する第１のコードブック生成ステップと、
この第１のコードブック生成ステップで得られた前記代表ベクトル列の各代表ベクトルについて不要な代表ベクトルであるか否かの判定を行う不要ベクトル判定ステップと、
この不要ベクトル判定ステップにて得られた判定結果を基に、前記特徴ベクトル列から削除するベクトルを設定し、当該特徴ベクトル列から削除するベクトル削除ステップと、
このベクトル削除ステップで得た新たな前記特徴ベクトル列について、再びコードブックを生成する第２のコードブック生成ステップと、
を備えることを特徴とするコードブック生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人性情報を含む特徴ベクトル列から代表ベクトルを求めてコードブックを生成するコードブック生成装置、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、プログラム及びコードブック生成方法に関する。
【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。この話者認識においては、音声を分析して得られる特徴ベクトル列について、事前に標準パターンとして登録された話者辞書（コードブック）との比較を行い話者の識別や認証を行っている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
ここで、話者認識に用いる話者辞書（コードブック）は、登録時の音声を分析して得られる多数の特徴ベクトル列を、ベクトル量子化のコードブック生成技術（例えば、ＬＢＧ法やｋ−平均法など）を用いて圧縮することにより数個の代表ベクトルを決定し、それを登録して生成したものである。ベクトル量子化におけるコードブック生成については、個々のクラスタについての歪みの累計であるコードブック全体の歪みが少ないほど最適なコードブックが出来ていると判断することができる。
【０００４】
【非特許文献１】古井貞煕著  “音響・音声工学”  近代科学社
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、話者辞書（コードブック）の生成においては、個人性をより強く表している特徴ベクトルを代表ベクトルとする方が認識率の改善に繋がるため、必ずしもコードブック全体の歪みが少ない辞書の方が良い認識率になるとは言えない。
【０００６】
すなわち、摩擦音や雑音などの特徴ベクトルは、有声音を発話している時の特徴ベクトルに比べて大きく異なるため、特徴ベクトルの総数から見たベクトル数が少なくとも、コードブック全体の歪みを少なくするために代表ベクトルとして割り当ててしまい、結果として認識率の悪い辞書が作成されることとなる。
【０００７】
本発明は、認識率を向上させることができるコードブック生成装置、話者認識装置、プログラム及びコードブック生成方法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】
【０００８】
本発明は、個人性情報を含む特徴ベクトル列から代表ベクトルを求めてコードブックを生成するコードブック生成装置において、前記特徴ベクトル列より代表ベクトル列を得て、コードブックを生成する第１のコードブック生成手段と、この第１のコードブック生成手段で得られた前記代表ベクトル列の各代表ベクトルについて不要な代表ベクトルであるか否かの判定を行う不要ベクトル判定手段と、この不要ベクトル判定手段にて得られた判定結果を基に、前記特徴ベクトル列から削除するベクトルを設定し、当該特徴ベクトル列から削除するベクトル削除手段と、このベクトル削除手段で得た新たな前記特徴ベクトル列について、再びコードブックを生成する第２のコードブック生成手段と、を備える。
【０００９】
したがって、特徴ベクトル列より代表ベクトル列を得てコードブックを１度生成した後、得られた代表ベクトル列の各代表ベクトルについて不要な代表ベクトルであるか否かの判定を行い、得られた判定結果を基に、特徴ベクトル列から削除するベクトルを設定して当該特徴ベクトル列から削除し、残った特徴ベクトル列に基づいて再びコードブックを生成する。これにより、摩擦音や雑音などの特徴ベクトルに代表ベクトルが割り当てられることを回避することになり、認識率を向上させることが可能になる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、認識率を向上させることができるコードブック生成装置、話者認識装置、プログラム及びコードブック生成方法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】
【００１１】
本発明の実施の一形態を図１ないし図１３に基づいて説明する。本実施の形態のコードブック生成装置は、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のコードブック生成装置に適用した例である。
【００１２】
［１．話者認識装置の構成］
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。
【００１３】
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。
【００１４】
特徴ベクトル生成部４（特徴ベクトル出力手段）は、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列を出力するものである。
【００１５】
話者モデル生成部６は、コードブック生成装置として機能するものであって、特徴ベクトル生成部４で生成された特徴ベクトル列から話者モデル（個人性特徴モデル）を生成するものであり、記憶部７（登録手段）は、話者モデル生成部６で生成された話者モデル（コードブック）を登録するものである。
【００１６】
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列と予め記憶部７に登録されている話者モデル（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。
【００１７】
［２．話者モデル生成部］
ここで、本実施の形態の特徴的な機能を発揮する話者モデル生成部６の各部について説明する。図２に示すように、話者モデル生成部６は、第１のコードブック生成手段として機能する第１コードブック生成部１１と、不要ベクトル判定手段として機能する不要ベクトル判定部１２と、ベクトル削除手段として機能するベクトル削除部１３と、第２のコードブック生成手段として機能する第２コードブック生成部１４とにより構成されている。以下、話者モデル生成部６を構成する各部について詳述する。
【００１８】
[２−１．第１コードブック生成部]
まず、第１コードブック生成部１１について説明する。第１コードブック生成部１１は、特徴ベクトル生成部４で生成されて話者モデル生成部６に入力された特徴ベクトル列（以下、ベクトル列という。）より代表ベクトル列を得て、コードブックを生成するものである。ここでのコードブック生成については、ＬＢＧ法、分割法やｋ−平均法などの既存のコードブック生成技術を用いることができる。本実施の形態においては、入力ベクトル列について、まず分割法によって３２個のクラスタに分割して代表ベクトル列を求め、求めた代表ベクトル列を初期ベクトルとしたｋ−平均法によって３２本の代表ベクトルを得て、コードブックとする。
【００１９】
なお、本実施の形態においては、特徴ベクトル生成部４で生成されて話者モデル生成部６に入力される入力ベクトル列は、サンプリング周波数１２ｋＨｚにて収録された２０単語（図３参照）の発話データである。そして、特徴ベクトル生成部４においては、フレーム長２６．７ｍｓ、フレーム周期６．７ｍｓにてフレーム分割を行い、個々のフレーム毎にＬＰＣケプストラム分析によって得られた３０次元のケプストラム係数を用いた。また、各フレームについて音響パワーを求め、音響パワーが−６０ｄｂ以下のフレームについては無音部分とし、無効フレームとして入力ベクトルからは除外し、有効フレームから得た特徴ベクトルを用いることとする。
【００２０】
[２−２．不要ベクトル判定部]
次に、不要ベクトル判定部１２について説明する。不要ベクトル判定部１２は、第１コードブック生成部１１で得られた代表ベクトル列の各代表ベクトルについて不要な代表ベクトルであるか否かの判定を行うものである。本実施の形態においては、不要な代表ベクトルの判定に、特徴ベクトル生成部４で生成されて話者モデル生成部６に入力された入力ベクトルとのユークリッド距離を用いる。なお、ベクトル間の距離を測るための尺度としては、上述したユークリッド距離に限られるものではなく、重み付きユークリッド距離やマハラノビス距離等を用いるようにしても良い。
【００２１】
ここで、図４（ａ）は音声データの一例を示す波形図、図４（ｂ）は当該音声データについての各代表ベクトルと各フレームの入力ベクトルとの距離を示すグラフである。図４（ａ）に示す音声データは、サンプリング周波数１２ｋＨｚにて収録された単語「悔し紛れ」の発話データである。
【００２２】
図４（ｂ）に示すように、太線で表されている代表ベクトル（２３番目の代表ベクトル）については、Ａ区間では距離が近くなっているが、他の区間（Ｂ区間）においては他の代表ベクトルと比較して距離が遠くなっていることが分かる。この図４（ｂ）に示すグラフは「悔し紛れ」を発話中の部分であるが、「テレファックス」や「コミュニティー」などの別の単語を発話している部分においても同様に、前記Ｂ区間のように他の代表ベクトルと比較して距離が遠くなっている区間で占められている。この２３番目の代表ベクトルは、発話時の雑音部分に割り当てられた代表ベクトルであり、話者の辞書としては不適切な代表ベクトルであるといえる。音素に割り当てられた代表ベクトルの場合は、入力ベクトル列の同じ音素のベクトルとの比較であれば、Ａ区間と同様に距離が近づく。そして、他のベクトルとの比較であれば距離は遠くなるものの、Ｂ区間ほどに距離が大きく離れることはない。
【００２３】
このような特性を利用することによって、代表ベクトル列より不要な代表ベクトルを判定することができる。判定には、分散やヒストグラムなど様々な統計的手法が使用できる。また、前後のフレームの距離について差分を取ることにより、不要な代表ベクトルを判定するといった方法も考えられる。例えば、傾きを調べ、大多数の傾きと違う傾きを持つフレームの数を数えることにより、不要な代表ベクトルを判定することができる。一例としては、有効フレーム毎に各代表ベクトルとその有効フレームの入力ベクトルとの距離を下記に示す式（１）により求めたものを用いる場合、式（１）により得られた距離について平均偏差の平方を求めたものを用いる場合、有効フレーム全体の平均を取ったものを用いる場合、平均入力ベクトルを用いる場合等が考えられる。
【００２４】
【数１】
2005309138.tif 000003
【００２５】
ここで、ｄは代表ベクトルと入力ベクトルとの距離、ｉは代表ベクトル番号、Ｎは有効フレームの総数である。
【００２６】
まず、有効フレーム毎に各代表ベクトルとその有効フレームの入力ベクトルとの距離を式（１）により求めたものを用いて不要な代表ベクトルを判定する場合について説明する。図５は、各代表ベクトルについて、式（１）にて求めた値を示すグラフである。図５に示すように、２３番目の代表ベクトルは、他の代表ベクトルとは大きく異なっていることが分かる。また、１番目、４番目、９番目の代表ベクトルについても、２３番目の代表ベクトルと同様、雑音部分から生成されたベクトルと判断できる。
【００２７】
次に、式（１）により得られた距離について平均偏差の平方を求めたものを用いて不要な代表ベクトルを判定する場合について説明する。図６は、式（１）にて得られた値について平均偏差の平方を取った値を示すグラフである。図６に示すように、式（１）にて得られた値について平均偏差の平方を取ると、不要な代表ベクトルの判定がより分かりやすくなる。ここでは、事前に設定されたしきい値と比較することにより不要な代表ベクトルを判定する。例えば、しきい値が１．０と設定されているならば、４番目、９番目、２３番目の代表ベクトルが不要なベクトルと判定される。
【００２８】
続いて、有効フレーム全体の平均を取ったものを用いて不要な代表ベクトルを判定する場合について説明する。図７は、各代表ベクトルについての入力ベクトル列との平均距離を示すグラフである。図７に示すように、各代表ベクトルについて、有効フレーム毎にその有効フレームの入力ベクトルとの距離を求め、有効フレーム全体の平均距離を出すと、２３番目の代表ベクトルの平均距離は、他の代表ベクトルと比較して大きな値となっていることが確認できる。さらに、得られた値について平均偏差の平方を取ると、図８のようになる。ここでは、事前に設定されたしきい値と比較することにより不要な代表ベクトルを判定する。例えば、しきい値が０．４と設定されているならば、９番目、２３番目の代表ベクトルが不要なベクトルと判定される。
【００２９】
最後に、入力ベクトル列より平均入力ベクトルを求め、平均入力ベクトルを用いて不要な代表ベクトルを判定する場合について説明する。ここでは、各代表ベクトルと入力ベクトルとの距離に基づく場合と、各代表ベクトルと入力ベクトルとの平均距離に基づく場合とに分けて説明する。
【００３０】
図９は、有効フレーム毎に各代表ベクトルと入力ベクトルとの距離について、平均入力ベクトルを基準に偏差の平方を求めた後、フレーム全体の平均を求めた値を示すグラフである。図９に示すように、有効フレーム毎に各代表ベクトルと入力ベクトルとの距離について、平均入力ベクトルを基準に偏差の平方を求めた後、フレーム全体の平均を取ると、９番目、２３番目の代表ベクトルの偏差平方の平均は、他の代表ベクトルと比較して大きな値となっていることが確認できる。さらに、得られた値について平均偏差の平方を取ると、図１０のようになる。ここでは、事前に設定されたしきい値と比較することにより不要な代表ベクトルを判定する。例えば、しきい値が２．０と設定されているならば、９番目、２３番目の代表ベクトルが不要なベクトルと判定される。
【００３１】
図１１は、有効フレーム毎の各代表ベクトルと入力ベクトルとの平均距離と、平均入力ベクトルと入力ベクトルとの平均距離とを求めた値を示すグラフである。各代表ベクトルについて、有効フレーム毎にそのフレームの入力ベクトルとの距離を求め、有効フレーム全体の平均距離を求め、また、平均入力ベクトルについても、有効フレーム毎にそのフレームの入力ベクトルとの距離を求め、有効フレーム全体の平均距離を求めると、図１１のようになる。ここで、図１１中、３３番目の値が、平均入力ベクトルと入力ベクトル列との平均距離である。そして、得られた平均距離について、平均入力ベクトルと入力ベクトル列との平均距離を基準に偏差の平方を取ると図１２に示すグラフのようになる。ここでは、事前に設定されたしきい値と比較することにより不要な代表ベクトルを判定する。例えば、しきい値が１．０と設定されているならば、９番目、２２番目、２３番目の代表ベクトルが不要なベクトルと判定される。
【００３２】
なお、本実施の形態においては代表ベクトルの数が３２本と比較的多い場合について説明したが、代表ベクトルの数が少ない場合においては、得られた値の平均を基準とするよりも、平均入力ベクトルと入力ベクトル列との平均距離を基準に判定を行う方が有効である。
【００３３】
[２−３．ベクトル削除部]
続いて、ベクトル削除部１３について説明する。ベクトル削除部１３は、不要ベクトル判定部１２にて得られた判定結果を基に、特徴ベクトル生成部４で生成されて話者モデル生成部６に入力された入力ベクトル列の一部を削除するものである。
【００３４】
削除方法としては、各フレームの入力ベクトルについて各代表ベクトルとの距離を求め、距離が最も近い代表ベクトルが不要ベクトル判定部１２にて不要な代表ベクトルと判定された代表ベクトルであった場合には、その入力ベクトルを入力ベクトル列より削除することが挙げられる。例えば、図４（ｂ）のＡ区間については入力ベクトルから最も近い代表ベクトルは２３番目のベクトルとなっており、２３番目の代表ベクトルが不要ベクトル判定部１２にて、不要なベクトルと判定されていれば、Ａ区間中の入力ベクトルは削除される。また、その際、最近の代表ベクトルが不要な代表ベクトルであった場合においても、その距離が事前に設定されたしきい値を超えるようであれば削除しないようにしても良い。
【００３５】
[２−４．第２コードブック生成部]
最後に、第２コードブック生成部１４について説明する。第２コードブック生成部１４は、ベクトル削除部１３で得た新たな入力ベクトル列について、再びコードブックを生成するものである。ここでのコードブック生成については、第１コードブック生成部１１と同様に、ＬＢＧ法、分割法やｋ−平均法などの既存のコードブック生成技術を用いることができる。また、第１コードブック生成部１１で用いたコードブック生成技術とは異なるコードブック生成技術を用いても構わない。
【００３６】
このように本実施の形態によれば、特徴ベクトル列より代表ベクトル列を得てコードブックを１度生成した後、得られた代表ベクトル列の各代表ベクトルについて不要な代表ベクトルであるか否かの判定を行い、得られた判定結果を基に、特徴ベクトル列からベクトルを削除し、残った特徴ベクトル列より再びコードブックを生成する。これにより、摩擦音や雑音などの特徴ベクトルに代表ベクトルが割り当てられることを回避することができ、認識率を向上させることができる。
【００３７】
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１３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。
【００３８】
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話者モデル生成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に本発明の話者モデル生成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、音声特徴抽出処理により抽出された特徴ベクトル列に基づいて話者モデル生成処理が実行される。
【００３９】
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】
【００４０】
【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】話者モデル生成部の各部を示すブロック図である。
【図３】入力される２０単語を示す説明図である。
【図４】（ａ）は音声データの一例を示す波形図、（ｂ）は当該音声データについての各代表ベクトルと入力ベクトルとの距離をフレーム単位で示すグラフである。
【図５】各代表ベクトルについて、式（１）にて求めた値を示すグラフである。
【図６】式（１）にて得られた値について平均偏差の平方を取った値を示すグラフである。
【図７】各代表ベクトルについての入力ベクトル列との平均距離を示すグラフである。
【図８】各代表ベクトルについての入力ベクトル列との平均距離について平均偏差の平方を取った値を示すグラフである。
【図９】有効フレーム毎に各代表ベクトルと入力ベクトルとの距離について、平均入力ベクトルを基準に偏差の平方を求めた後、フレーム全体の平均を求めた値を示すグラフである。
【図１０】有効フレーム毎に各代表ベクトルと入力ベクトルとの距離について、平均入力ベクトルを基準に偏差の平方を求めた後、フレーム全体の平均を求めた値について平均偏差の平方を取った値を示すグラフである。
【図１１】有効フレーム毎の各代表ベクトルと入力ベクトルとの平均距離と、平均入力ベクトルと入力ベクトルとの平均距離とを求めた値を示すグラフである。
【図１２】有効フレーム毎の各代表ベクトルと入力ベクトルとの平均距離と、平均入力ベクトルと入力ベクトルとの平均距離とを求めた値について平均偏差の平方を取った値を示すグラフである。
【図１３】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。
【符号の説明】
【００４１】
１，２，３    音声入力手段
４      特徴ベクトル出力手段
５      話者選択手段
６      コードブック生成装置
７      登録手段
１１      第１のコードブック生成手段
１２      不要ベクトル判定手段
１３      ベクトル削除手段
１４      第２のコードブック生成手段
１００    話者認識装置
【図１】
2005309138.tif 000004
【図２】
2005309138.tif 000005
【図３】
2005309138.tif 000006
【図４】
2005309138.tif 000007
【図５】
2005309138.tif 000008
【図６】
2005309138.tif 000009
【図７】
2005309138.tif 000010
【図８】
2005309138.tif 000011
【図９】
2005309138.tif 000012
【図１０】
2005309138.tif 000013
【図１１】
2005309138.tif 000014
【図１２】
2005309138.tif 000015
【図１３】
2005309138.tif 000016