(57)【要約】【課題】  代表ベクトルの最適な配置を得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】  特徴ベクトル列中のベクトルについて、そのベクトルが付近のベクトルに対してどのぐらい変化しているのかを表すベクトル安定度を安定度算出手段１１において求め、ベクトル安定度から特徴ベクトル列中の変化の少ない区間である定常区間を定常区間決定手段１２で決定し、この定常区間に基づき代表ベクトルを代表ベクトル決定手段１３において得る。これにより、コードブック生成元である特徴ベクトル列の順序に注目した代表ベクトルを得ることができるので、代表ベクトルの最適な配置を得ることができる。【選択図】    図２
2005309139.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中のベクトルについて、そのベクトルが付近のベクトルに対してどのぐらい変化しているのかを表すベクトル安定度を求める安定度算出手段と、
求められた前記ベクトル安定度に基づいて前記特徴ベクトル列中の変化の少ない区間である定常区間を決定する定常区間決定手段と、
決定された前記定常区間から代表ベクトルを決定する代表ベクトル決定手段と、
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】
前記安定度算出手段は、前記ベクトル安定度を求めるためのベクトル列に対して平滑化を行う、
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】
前記安定度算出手段は、前記ベクトル安定度に対して平滑化を行う、
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】
前記安定度算出手段により求められる前記ベクトル安定度は速度である、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一記載のコードブック生成装置。
【請求項５】
前記定常区間決定手段は、決定した前記定常区間付近の前記ベクトル安定度についての変化量に基づき、当該定常区間に含まれる範囲を変更する、
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一記載のコードブック生成装置。
【請求項６】
前記代表ベクトル決定手段は、前記定常区間に含まれなかった前記特徴ベクトル列より前記代表ベクトルを求め、得られた前記代表ベクトルを前記定常区間より求めた前記代表ベクトル列に加える、
ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一記載のコードブック生成装置。
【請求項７】
前記代表ベクトル決定手段は、得られた前記代表ベクトル列を初期コードブックとし、新たなコードブックを生成する、
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一記載のコードブック生成装置。
【請求項８】
前記代表ベクトル決定手段により決定する前記代表ベクトルは、１つの前記定常区間を構成する前記特徴ベクトル列からの平均ベクトルである、
ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一記載のコードブック生成装置。
【請求項９】
前記代表ベクトル決定手段は、前記各定常区間より得られた前記代表ベクトル列に隣接する前記定常区間の前記代表ベクトルとの距離に応じ、隣接する前記定常区間を併せる、
ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一記載のコードブック生成装置。
【請求項１０】
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９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１１】
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中のベクトルについて、そのベクトルが付近のベクトルに対してどのぐらい変化しているのかを表すベクトル安定度を求める安定度算出機能と、
求められた前記ベクトル安定度に基づいて前記特徴ベクトル列中の変化の少ない区間である定常区間を決定する定常区間決定機能と、
決定された前記定常区間から代表ベクトルを決定する代表ベクトル決定機能と、
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１２】
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中のベクトルについて、そのベクトルが付近のベクトルに対してどのぐらい変化しているのかを表すベクトル安定度を求める安定度算出ステップと、
求められた前記ベクトル安定度に基づいて前記特徴ベクトル列中の変化の少ない区間である定常区間を決定する定常区間決定ステップと、
決定された前記定常区間から代表ベクトルを決定する代表ベクトル決定ステップと、
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】
波形やスペクトル包絡パラメータを各サンプル値ごとに量子化するスカラー量子化に対して、複数の値の組（ベクトル）をまとめて一つの符号で表す方法をベクトル量子化（vector quantization:ＶＱ）という。すなわち、ベクトル量子化は、入力空間を有限個の代表ベクトルで符号化する手法である。ベクトル量子化の応用例として、パターン認識での特徴抽出・情報の圧縮・画像や音声などの量子化などが挙げられる。
【０００３】
ベクトル量子化には、コードブック生成と入力ベクトルの符号化との二つの側面がある。コードブック生成は、予め一定時間の波形あるいはパラメータの組（ベクトル）を多数用意して、これにクラスタ化の手法を適用し、代表パターン（符号ベクトル等）の集合を生成する。そして、このようにして生成された代表パターンのそれぞれに符号を与え、符号と代表パターンとの対応を示すコードブックを生成する。これをベクトル量子化のコードブック生成のための学習という。また、入力ベクトルの符号化は、符号化すべき波形あるいはパラメータの組をコードブックの各代表パターンと比較して最も類似度の高いものを選び、その符号を与える。
【０００４】
ベクトル量子化のコードブック生成のための学習において、学習ベクトルを符号ベクトルのセットにクラスタ化する手法としては、ＬＢＧアルゴリズム（非特許文献１参照）がよく知られている。このＬＢＧアルゴリズムは、個々のクラスタについての歪みを最小にするため、局所的な最適性が保証されている。
【０００５】
【非特許文献１】Linde,Y.,Buzo,A.,&Gray,R.M..“An algorithm for vector quantizer design.”IEEE Transactions on Communications,28,pp.84-95,1980.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＬＢＧアルゴリズムは、代表ベクトルの初期配置（初期コードブック）に強く依存する。そのため、初期コードブックによっては符号化に一切使われない代表ベクトル（死にベクトル）が生成されることや、局所的なクラスタの歪みは少なくともコードブック全体の歪みが大きいコードブックが生成されてしまうことがある。このように、ＬＢＧアルゴリズムでは代表ベクトルの最適な配置を得ることが困難である。
【０００７】
本発明は、代表ベクトルの最適な配置を得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中のベクトルについて、そのベクトルが付近のベクトルに対してどのぐらい変化しているのかを表すベクトル安定度を求める安定度算出手段と、求められた前記ベクトル安定度に基づいて前記特徴ベクトル列中の変化の少ない区間である定常区間を決定する定常区間決定手段と、決定された前記定常区間から代表ベクトルを決定する代表ベクトル決定手段と、を備える。
【０００９】
したがって、特徴ベクトル列中のベクトルについて、そのベクトルが付近のベクトルに対してどのぐらい変化しているのかを表すベクトル安定度が求められ、ベクトル安定度から特徴ベクトル列中の変化の少ない区間である定常区間が決定され、この定常区間に基づき代表ベクトルが得られる。これにより、コードブック生成元である特徴ベクトル列の順序に注目した代表ベクトルを得ることが可能になるので、代表ベクトルの最適な配置を得ることが可能になる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、代表ベクトルの最適な配置を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
［第一の実施の形態］
本発明の第一の実施の形態を図１ないし図８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、安定度算出手段として機能するベクトル安定度算出部１１と、定常区間決定手段として機能する定常区間決定部１２と、代表ベクトル決定手段として機能する代表ベクトル決定部１３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．ベクトル安定度算出部]
まず、ベクトル安定度算出部１１について説明する。ベクトル安定度算出部１１は、特徴ベクトル生成部４で生成された特徴ベクトル列（以下、入力ベクトル列という。）中のベクトルについて、ベクトル安定度を求めるものである。ここで、ベクトル安定度とは、ベクトル列中のベクトルについて、そのベクトルが付近のベクトルに対してどのぐらい変化しているのかを表すものである。
【００１９】
図３（ａ）は音声データの一例を示す波形図、図３（ｂ）は当該音声データについての入力ベクトル列における前後のベクトルの平均ベクトルとの距離を示すグラフである。なお、図３（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「テレファックス」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。ベクトル安定度算出部１１においては、図３（ｂ）に示すように、図３（ａ）に示す音声データの入力ベクトル列中の各ベクトルについて直前と直後のベクトルの平均ベクトルを求め、その平均ベクトルとのユークリッド距離を求める。この場合、付近のベクトルとの変化が少ないほど、ユークリッド距離の値が小さくなる。すなわち、本実施の形態におけるベクトル安定度は、隣接するベクトル間の距離、すなわち速度である。ユークリッド距離ｄは、下記に示す式（１）により算出可能である。
【００２０】
【数１】
2005309139.tif 000003
【００２１】
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。
【００２２】
また、ベクトル安定度（速度）としては、隣接するベクトル間の角度を用いることもできる。隣接するベクトル間の角度θは、下記に示す式（２）により算出可能である。
【００２３】
【数２】
2005309139.tif 000004
【００２４】
さらに、ここでは、入力ベクトル列中の各ベクトルについて直前と直後のベクトルの平均ベクトルとのユークリッド距離を求めるようにしたが、これに限るものではない。例えば、入力ベクトル列中の各ベクトルについて直前のベクトルとのユークリッド距離を求めるようにしても良いし、入力ベクトル列中の各ベクトルについて直前のベクトルとのユークリッド距離を求め、求めた各値についてさらに直後の値との差分を取るようにしても良い。入力ベクトル列中の各ベクトルについて直前のベクトルとのユークリッド距離を求めると図４に示すようになり、値が小さいほど直前のベクトルとの変化が少ないことを示している。また、入力ベクトル列中の各ベクトルについて直前のベクトルとのユークリッド距離を求め、求めた各値についてさらに直後の値との差分を取ると図５に示すようになる。これは値が０に近いほどベクトルの変化が少ないことを示している。
【００２５】
さらにまた、ベクトル安定度を求めるためのベクトル列や、ベクトル安定度についての平滑化を行うようにしても良い。ベクトル列に対して平滑化を行う場合、ベクトル列中の各ベクトルに対して前後のベクトルを合わせた３つのベクトルの平均ベクトルを求めた後、平均ベクトル列の各平均ベクトルに対し、直前の平均ベクトルとのユークリッド距離を求めると図６に示すようになる。この図６から、ベクトル列に対して平滑化を行うとベクトルの変化が多い区間が継続して表れるようになることが確認できる。また、ベクトル安定度に対して平滑化を行う場合、直前のベクトルとのユークリッド距離（図４参照）に対して、前後の値を合わせた３つの値の平均を求めると図７に示すようになる。図７と図４を比較することで、この平滑化処理により安定度の細かい変動が除去されたものとなることが確認できる。
【００２６】
[２−２．定常区間決定部]
次に、定常区間決定部１２について説明する。定常区間決定部１２は、ベクトル安定度算出部１１で求めたベクトル安定度より定常区間を決定するものである。定常区間決定部１２は、ベクトル安定度算出部１１で求めたベクトル安定度と事前に設定されたしきい値とを比較することにより、ベクトルの変化が少なく、かつ、連続している区間を１つの定常区間として決定する。すなわち、定常区間は、ベクトル列中の変化の少ない区間である。
【００２７】
上述した図７のベクトル安定度に基づき、具体的に説明する。図８は、ベクトル安定度算出部１１で求めたベクトル安定度（図７）の前半区間における定常区間の判定を示すものである。ここでは、しきい値が０．３３に設定されているものとする。図８に示すべクトル安定度は値が少ない方がベクトルの変化が少ないことを示しているため、定常区間は図８のようになる。図８中、○で囲まれた区間が定常区間であり、太線がしきい値である。図８においては、６個の定常区間が確認できる。
【００２８】
[２−３．代表ベクトル決定部]
次に、代表ベクトル決定部１３について説明する。代表ベクトル決定部１３は、定常区間決定部１２で決定された定常区間から代表ベクトルを決定するものである。ここでは、１つの定常区間を構成するベクトル列からの平均ベクトルを代表ベクトルとする。
【００２９】
なお、１つの定常区間を構成するベクトル列からの平均ベクトルを代表ベクトルとしたが、代表ベクトルの決定手法は、これに限るものではない。定常区間中のベクトルは、定常区間内では相違が少ないため、定常区間中のべクトル列より１つのベクトルを適当に選択して代表ベクトルとしても良いし、定常区間中の変化量の極値より代表ベクトルを決定しても良い。また、定常区間中のベクトルについて、分散などを考慮して代表ベクトルを決定しても良い。
【００３０】
また、定常区間に含まれなかったベクトル列より代表ベクトルを求め、得られた代表ベクトルを定常区間より求めた代表ベクトル列に加えるようにしても良い。ここで、定常区間外のベクトル列より求める代表ベクトルは、多数あってもよく、代表ベクトルは平均ベクトルを求めることや、他のコードブック生成手法を用いて求めても良い。この処理によって、定常区間外にあるベクトルについても代表ベクトル生成の要因となされるため、定常区間外にありながら出現頻度が高いベクトルについても代表ベクトルが生成されることとなり、コードブック全体の歪みが減少することとなる。
【００３１】
さらに、得られた代表ベクトル列を初期コードブックとし、ＬＢＧ法やｋ−平均法などの既存のコードブック生成方法を用いてコードブックを生成するようにしても良い。これにより、性能が初期コードブックに依存してしまうコードブック生成方法（ＬＢＧ法やｋ−平均法など）に、最適な初期ベクトルを提供することができるようになるため、結果として最適なコードブックが生成されることとなる。
【００３２】
このように本実施の形態によれば、特徴ベクトル列中のベクトルについて、そのベクトルが付近のベクトルに対してどのぐらい変化しているのかを表すベクトル安定度が求められ、ベクトル安定度から特徴ベクトル列中の変化の少ない区間である定常区間が決定され、この定常区間に基づき代表ベクトルが得られる。これにより、コードブック生成元である特徴ベクトル列の順序に注目した代表ベクトルを得ることができるので、代表ベクトルの最適な配置を得ることができる。
【００３３】
［第二の実施の形態］
次に、本発明の第二の実施の形態を図９および図１０に基づいて説明する。なお、前述した第一の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する（以降の実施の形態についても同様とする。）。本実施の形態は、第一の実施の形態で示した話者モデル生成部６の定常区間決定部１２の変形例である。
【００３４】
定常区間決定部１２は、ベクトル安定度算出部１１で求めたベクトル安定度より定常区間を決定するものであるが、本実施の形態においては、定常区間の範囲の変更を可能にしたものである。定常区間の範囲の変更は、まず定常区間付近のベクトル安定度についての変化量を求め、得られた値と事前に設定された値とを比較することにより、定常区間の開始地点や終了地点を変更することにより行う。
【００３５】
ここで、第一の実施の形態で説明した図８で示された定常区間の内、左から２番目の定常区間の範囲を変更する場合について具体的に説明する。
【００３６】
図９は、変更対象の定常区間付近のベクトル安定度を拡大した説明図である。図９に示すように、定常区間の開始地点（Ｓ地点）から３つ前の地点より、定常区間の終了地点（Ｅ地点）から３つ後の地点までについて直前の地点の値との差の絶対値を求めると図１０のようになる。ここで、事前に設定されたしきい値が「０．１未満であれば定常区間を拡大する」「０．１以上０．２未満であれば定常区間の変更は行わない」「０．２以上であれば定常区間を縮小する」と設定されていたならば、定常区間の開始地点（Ｓ地点）の値は０．２７であり、しきい値と比較を行うと定常区間を縮小するように処理が進む。
【００３７】
定常区間を縮小するため、今度は定常区間の開始地点から定常区間縮小方向の直後の地点（Ａ地点）の値について、しきい値との判定を行う。Ａ地点の値は０．２１であり、定常区間を縮小するという判定は先の判定結果と同じであるため、定常区間の開始地点をＡ地点に変更する。再び前の処理に戻り、今度はＡ地点より定常区間縮小方内の直後の地点（Ｂ地点）の値について、しきい値との判定を行う。Ｂ地点の値は０．０５であり、定常区間を拡大するという判定は先の判定結果と違うため、ここで処理を終了する。
【００３８】
このように、判定結果に相違が出るまで定常区間の開始地点を順次ずらしていくことにより、新しい定常区間の開始地点を得ることになる。
【００３９】
また、定常区間の終了地点についても上記処理を行うことで新しい定常区間の終了地点が得られる。
【００４０】
このように定常区間の範囲を変更することにより、より安定した区間を定常区間として決定することができる。
【００４１】
［第三の実施の形態］
次に、本発明の第三の実施の形態を図１１および図１２に基づいて説明する。本実施の形態は、第一の実施の形態で示した話者モデル生成部６の代表ベクトル決定部１３の変形例である。
【００４２】
代表ベクトル決定部１３は、定常区間決定部１２で決定された定常区間から代表ベクトルを決定するものであるが、本実施の形態においては、各定常区間より得られた代表ベクトル列に隣接する定常区間の代表ベクトルとの距離を求め、その距離が近い場合には２つの定常区間を１つの定常区間に併せるようにしたものである。
【００４３】
ここで、図１１は第一の実施の形態で説明した図８で示された６つの定常区間について、左側から定常区間１・定常区間２・・・と番号付けを行ったものである。また、各定常区間の代表ベクトルと隣接する定常区間の代表ベクトルとの距離を求めると図１２のようになる。ここで事前に設定されたしきい値が１．０であるならば、定常区間２の代表ベクトルと定常区間３の代表ベクトルとの距離は０．３９であるため、定常区間２を構成するベクトル列と定常区間３を構成するベクトル列とを併せて１つの定常区間とする。
【００４４】
定常区間２は「テ」の母音剖分（/ｅ/）、定常区間３は「レ」の母音剖分（/ｅ/）であり、定常区間２と定常区間３の中間部分は雑音ではないが、この処理により瞬間的な雑音の混入などによって、本来１つの定常区間であったものが分割されてしまっていても、１つの定常区間として代表ベクトルを得ることができるようになる。
【００４５】
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。
【００４６】
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、当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。
【００４７】
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】
【００４８】
【図１】本発明の第一の実施の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】（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入力ベクトル列における前後のベクトルの平均ベクトルとの距離を示すグラフである。
【図４】図３（ａ）の音声データについての入力ベクトル列中の各ベクトルについて直前のベクトルとの距離を示すグラフである。
【図５】図３（ａ）の音声データについての入力ベクトル列中の各ベクトルについて直前のベクトルとの距離を求め、求めた各値についてさらに直後の値との差分を取った値を示すグラフである。
【図６】図３（ａ）の音声データについてのベクトル列に対して平滑化を行った場合の距離を示すグラフである。
【図７】図４のベクトル安定度に対して平滑化を行った場合の距離を示すグラフである。
【図８】図７のベクトル安定度の前半区間における定常区間の判定を示す説明図である。
【図９】本発明の第二の実施の形態の話者認識装置の話者モデル生成部の定常区間決定部での変更対象の定常区間付近のベクトル安定度を拡大した説明図である。
【図１０】定常区間の開始地点（Ｓ地点）から３つ前の地点より、定常区間の終了地点（Ｅ地点）から３つ後の地点までについて直前の地点の値との差の絶対値を示すグラフである。
【図１１】本発明の第三の実施の形態の話者認識装置の話者モデル生成部の代表ベクトル決定部での定常区間の判定を示す説明図である。
【図１２】各定常区間の代表ベクトルと隣接する定常区間の代表ベクトルとの距離を示す説明図である。
【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】
【００４９】
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      安定度算出手段
１２      定常区間決定手段
１３      代表ベクトル決定手段
１００    話者認識装置
【図１】
2005309139.tif 000005
【図２】
2005309139.tif 000006
【図３】
2005309139.tif 000007
【図４】
2005309139.tif 000008
【図５】
2005309139.tif 000009
【図６】
2005309139.tif 000010
【図７】
2005309139.tif 000011
【図８】
2005309139.tif 000012
【図９】
2005309139.tif 000013
【図１０】
2005309139.tif 000014
【図１１】
2005309139.tif 000015
【図１２】
2005309139.tif 000016
【図１３】
2005309139.tif 000017