(57)【要約】【課題】  登録モデル作成時における音声データの不足により生ずる不正確な照合結果を是正すること。【解決手段】  第１照合部７による照合処理結果は、第１登録モデル・データを生成する際に照合対象者が発声した子音母音の構成と照合時に照合対象者が発声した子音母音の構成が類似している場合には良くなるが、子音母音の構成が大きく異なっていると悪くなりがちである。一方、第２照合部１３による照合処理結果は、多数の不特定話者の音声データをベースに生成される第２登録モデル・データを用いるのでおおむねあまりよくないが、第２登録モデル・データを生成する際に照合対象者が発声した子音母音の構成と照合時の子音母音の構成の違いに関係なく安定したものとなる。従って、これら第１及び第２照合部による照合処理結果を総合して最終判定処理を行えば互いに補うことになり判定精度が向上する。【選択図】図３
2005091758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
照合対象者の音声データから生成された第１登録モデル・データを格納する第１登録モデル・データ格納部と、
複数の不特定話者の音声データから生成された不特定話者モデル・データを前記照合対象者に適応化することにより生成される第２登録モデル・データを格納する第２登録モデル・データ格納部と、
前記照合対象者の音声データを分析して音声分析データを生成する分析手段と、
前記音声分析データと前記第１登録モデル・データ格納部に格納された前記第１登録モデル・データとを用いた照合処理を実施する第１照合処理手段と、
前記音声分析データと前記第２登録モデル・データ格納部に格納された前記第２登録モデル・データとを用いた照合処理を実施する第２照合処理手段と、
前記第１照合処理手段及び前記第２照合処理手段の照合処理結果に基づき、前記照合対象者に対する最終判定処理を実施する判定手段と、
を有する話者認識システム。
【請求項２】
前記判定手段が、
前記第１照合処理手段の照合処理結果である第１の尤度と（１−α）（αは０以上１以下の所定の実数）の積と、前記第２照合処理手段の照合処理結果である第２の尤度と前記αの積とを加算した値に基づき、前記照合対象者に対する最終判定処理を実施する
ことを特徴とする請求項１記載の話者認識システム。
【請求項３】
前記第１登録モデル・データ及び前記第２登録モデル・データが混合正規分布モデルのデータであり、
前記第１照合処理手段による照合処理及び前記第２照合処理手段による照合処理が、前記混合正規分布モデルに対応した照合処理である
ことを特徴とする請求項１又は２記載の話者認識システム。
【請求項４】
前記第１登録モデル・データが混合正規分布モデルのデータであり、
前記第２登録モデル・データがサブワード単位のモデル・データであり、
前記第１照合処理手段による照合処理が前記混合正規分布モデルに対応した照合処理であり、
前記第２照合処理手段が、
前記第２登録モデル・データ格納部に格納された前記サブワード単位のモデル・データを接続して照合用モデル・データを生成する照合用モデル・データ生成手段と、
前記照合用モデル・データと前記音声分析データとを用いて照合処理を実施する手段と、
を含む請求項１又は２記載の話者認識システム。
【請求項５】
前記照合対象者に発声を求める語句を決定する手段
をさらに有し、
前記照合用モデル・データ生成手段が、
前記語句に従って前記第２登録モデル・データ格納部に格納された前記サブワード単位のモデル・データを接続して照合用モデル・データを生成する
ことを特徴とする請求項４記載の話者認識システム。
【請求項６】
モデル・データ登録時において前記分析手段により生成された前記照合対象者の音声分析データから前記第１登録モデル・データを生成する手段と、
モデル・データ登録時において前記分析手段により生成された前記照合対象者の音声分析データを用いて不特定話者モデル・データ格納部に格納された前記不特定話者モデル・データを適応化し、前記第２登録モデル・データを生成する第２登録モデル・データ生成手段と、
をさらに有する請求項１乃至５のいずれか１つ記載の話者認識システム。
【請求項７】
前記第２登録モデル・データ生成手段が、
モデル・データ登録時において前記照合対象者により発声されたサブワードのモデル・データを所定の方式に従って適応化する処理を実施し、
適応化されたサブワード単位のモデル・データを接続して前記第２登録モデル・データを生成する
ことを特徴とする請求項６記載の話者認識システム。
【請求項８】
照合対象者の音声データを分析して音声分析データを生成するステップと、
照合対象者の音声データから生成され且つ第１登録モデル・データ格納装置に格納された第１登録モデル・データと前記音声分析データとの照合処理を実施する第１照合処理ステップと、
複数の不特定話者の音声データから生成された不特定話者モデル・データを前記照合対象者に適応化することにより生成され且つ第２登録モデル・データ格納装置に格納された第２登録モデル・データと前記音声分析データとの照合処理を実施する第２照合処理ステップと、
前記第１照合処理ステップと前記第２照合処理ステップとの照合処理結果に基づき、前記照合対象者に対する最終判定処理を実施するステップと、
をコンピュータに実行させるための話者認識プログラム。
【請求項９】
照合対象者の音声データを分析して音声分析データを生成するステップと、
照合対象者の音声データから生成され且つ第１登録モデル・データ格納部に格納された第１登録モデル・データと前記音声分析データとを用いた照合処理を実施する第１照合処理ステップと、
複数の不特定話者の音声データから生成された不特定話者モデル・データを前記照合対象者に適応化することにより生成され且つ第２登録モデル・データ格納部に格納された第２登録モデル・データと前記音声分析データとを用いた照合処理を実施する第２照合処理ステップと、
前記第１照合処理ステップと前記第２照合処理ステップとの照合処理結果に基づき、前記照合対象者に対する最終判定処理を実施するステップと、
を含み、コンピュータにより実行される話者認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、話者認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
話者認識技術とは、予め特定の話者の音声を登録しておき、後に入力された音声がその登録された話者の音声であるかどうかを判定する話者認証技術、予め複数人の音声を登録しておき、後に入力された音声が複数の音声のいずれに最も類似しているかを識別する話者識別技術のいずれかを示している。いずれにしても、先に登録された音声と後に入力された音声の類似度を計算することが基本処理となっている。
【０００３】
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１１００により入力される。音声入力部１１００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１１０２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（ベクトル）の系列を生成する。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。
【０００４】
切替部１１０４は、現在の処理が話者照合である場合には音声分析部１１０２の分析結果を照合部１１０８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１１０２の分析結果をモデル生成部１１０６に出力する。モデル生成部１１０６は、音声分析部１１０２の分析結果であるＬＰＣケプストラム係数（ベクトル）の系列のモデル化を実施する。モデルの一例は多次元正規分布モデルであって、モデル生成部１１０６はＬＰＣケプストラム係数（ベクトル）の平均ベクトルμと共分散行列Σとを計算し、登録モデル格納部１１１０に格納する。そして、照合部１１０８では、平均ベクトルμ及び共分散行列Σで特定される正規分布において、照合対象に係る音声のＬＰＣケプストラム係数（ベクトル）の系列が出現する尤度λの系列を算出する。照合結果判定部１１１２は、話者識別であれば例えば全体の尤度λallが最も大きい登録モデルの属性値（例えば話者ＩＤ）を、話者認証であれば閾値と比較して全体の尤度λallが当該閾値以上であるか判断して認証の成否を出力する。
【０００５】
また、特開２００２−２６８６７４号公報（特許文献１）には図２のような従来技術も開示されている。すなわち、音声入力部１１００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１１０２は、音声の電気信号をディジタル化し、１５ｍｓから３０ｍｓ程度のフレームで、５ｍｓから３０ｍｓ程度のフレーム周期毎に分析処理を実施し、例えばＬＰＣケプストラム係数（ベクトル）の系列を生成する。切替部１１０４は、現在の処理が話者照合である場合には音声分析部１１０２の分析結果を照合部１１０８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１１０２の分析結果をモデル生成部１１０６に出力する。モデル生成部１１０６は、音声分析部１１０２の分析結果であるＬＰＣケプストラム係数（ベクトル）の系列のモデル化を実施し、登録モデル格納部１１１０に格納する。
【０００６】
そして照合部１１０８は、平均ベクトルμ及び共分散行列Σで特定される正規分布において、照合対象に係る音声のＬＰＣケプストラム係数（ベクトル）の系列が出現する尤度λの系列を算出する。但し、当該照合処理結果である尤度が所定時間以内（約１音節分の時間）において所定の閾値未満である場合には、当該照合処理結果の影響を低減させる（例えば除去する）処理を実施する照合結果補正部１２０９が設けられている。照合結果判定部１２１１は、話者識別であれば例えば照合結果補正部１２０９により補正された後の全体の尤度λallが最も大きい登録モデルの属性値（例えば話者ＩＤ）を、話者認証であれば閾値と比較して照合結果補正部１２０９により補正された後の全体の尤度λallが当該閾値以上であるか判断して認証の成否を出力する。
【特許文献１】特開２００２−２６８６７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このような話者認識技術を採用する場合、話者が多くの音素を発声してモデル生成部１１０６により登録モデルが作成されればよいが、必ずしも十分な種類の音素に基づき登録モデルが作成されるわけではない。ある音素が発声されずに登録モデルが作成され、照合処理時に話者により登録モデル作成時には発声されなかった音素が発音されると、その音素についての照合結果は著しく悪くなる。
【０００８】
特許文献１は上記のような問題に対処すべく提案されているが、尤度λが所定時間以内において所定の閾値未満である場合には登録モデルに不足する音素が発声されたものと仮定して処理しているため、必ずしも照合結果補正部１２０９による補正が正しい補正と言えない場合もある。
【０００９】
よって、本発明の目的は、登録モデル作成時における音声データの不足により生ずる不正確な照合結果を是正するための新規な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る話者認識システムは、照合対象者の音声データから生成された第１登録モデル・データを格納する第１登録モデル・データ格納部と、多数の不特定話者の音声データから生成された不特定話者モデル・データを照合対象者に適応化することにより生成される第２登録モデル・データを格納する第２登録モデル・データ格納部と、照合対象者の音声データを分析して音声分析データを生成する分析手段と、音声分析データと第１登録モデル・データ格納部に格納された第１登録モデル・データとを用いた照合処理を実施する第１照合処理手段と、音声分析データと第２登録モデル・データ格納部に格納された第２登録モデル・データとを用いた照合処理を実施する第２照合処理手段と、第１照合処理手段及び第２照合処理手段の照合処理結果に基づき、照合対象者に対する最終判定処理を実施する判定手段とを有する。
【００１１】
第１照合処理手段による照合処理結果は、第１登録モデル・データを生成する際に照合対象者が発声した子音母音の構成と照合時に照合対象者が発声した子音母音の構成が類似している場合には良くなるが、子音母音の構成が大きく異なっていると悪くなりがちである。一方、第２照合処理手段による照合処理結果は、おおむねあまりよくないが、第２登録モデル・データを生成する際に照合対象者が発声した子音母音の構成と照合時の子音母音の構成の違いに関係なく安定したものとなる。従って、これら第１及び第２照合処理手段による照合処理結果を総合して最終判定処理を行えば、互いに補う形となり判定精度が向上する。なお、最終判定処理は、話者認証の場合には成功又は失敗という判定であり、話者識別の場合には照合対象者が誰であるかという判定である。
【００１２】
なお、上で述べた判定手段が、第１照合処理手段の照合処理結果である第１の尤度と（１−α）（αは０以上１以下の所定の実数）の積と、第２照合処理手段の照合処理結果である第２の尤度とαの積とを加算した値に基づき、照合対象者に対する最終判定処理を実施するようにしてもよい。このように第１及び第２照合処理手段による照合処理結果をブレンドすることにより判定精度を向上させることができる。
【００１３】
また、上で述べた第１登録モデル・データ及び第２登録モデル・データを混合正規分布モデル（例えばＧＭＭ（Gaussian Mixture Model））のデータとし、第１照合処理手段による照合処理及び第２照合処理手段による照合処理を、混合正規分布モデルに対応した照合処理とする場合もある。このようにすれば照合対象者が発声する内容（テキストとも呼ぶ）を指定しない状態においても照合を行うことができる。
【００１４】
また、第１登録モデル・データを混合正規分布モデルのデータとし、第２登録モデル・データをサブワード単位（例えば音節）のモデル・データ（例えばＨＭＭ（Hidden Marcov Model））とし、第１照合処理手段による照合処理を混合正規分布モデルに対応した照合処理とし、さらに第２照合処理手段が、第２登録モデル・データ格納部に格納されたサブワード単位のモデル・データを接続して照合用モデル・データを生成する照合用モデル・データ生成手段と、照合用モデル・データと音声分析データとを用いて照合処理を実施する手段とを含むようにしてもよい。
【００１５】
必ずしも第１照合処理手段と第２照合処理手段とは同じ種類の処理を実施せずともよい。このように第２登録モデル・データをサブワード単位のモデル・データとする場合には上で述べたように第２照合処理手段においてサブワード単位のモデル・データを接続して照合用モデル・データを生成し、照合処理を実施する。
【００１６】
なお、本発明が、照合対象者に発声を求める語句（テキストとも呼ぶ）を決定する手段をさらに有し、上で述べた照合用モデル・データ生成手段が、上記語句に従って第２登録モデル・データ格納部に格納されたサブワード単位のモデル・データを接続して照合用モデル・データを生成するようにしてもよい。照合対象者に発声を求める語句を照合時に指定する方式であれば、真正な話者の音声を録音しておき本人を詐称する者に対抗することができる。本願では特定された語句に従ってサブワード単位のモデル・データを接続して照合用モデル・データを生成することができるため、上記のような詐称者にも対処できる。
【００１７】
また、本発明は、モデル・データ登録時において分析手段により生成された照合対象者の音声分析データから第１登録モデル・データを生成する手段と、モデル・データ登録時において分析手段により生成された照合対象者の音声分析データを用いて不特定話者モデル・データ格納部に格納された不特定話者モデル・データを適応化し、第２登録モデル・データを生成する第２登録モデル・データ生成手段とをさらに有するようにしてもよい。  なお、上で述べた第２登録モデル・データ生成手段が、モデル・データ登録時において照合対象者により発声されたサブワードのモデル・データを所定の方式に従って適応化する処理を実施し、適応化されたサブワード単位のモデル・データを接続して第２登録モデル・データを生成するようにしてもよい。照合時にサブワード単位のモデル・データを接続する場合もあれば、登録時に接続する場合もある。
【００１８】
なお、本発明に係る話者認識システムは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、例えばフレキシブル・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、当該プログラムはネットワークを介してディジタル信号として配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。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、登録モデル作成時における音声データの不足により生ずる不正確な照合結果を適切に是正することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図３に本発明の実施の形態に係る話者認識システムの機能ブロック図を示す。本実施の形態に係る話者認識システムは、音声入力部１と、音声分析部３と、切替部５と、第１照合部７と、モデル生成部９と、第１登録モデル格納部１１と、第２照合部１３と、モデル修正部１５と、第２登録モデル格納部１７と、照合結果判定部１９と、事前モデル格納部２１と、発声テキスト決定部２５とを含む。なお、事前モデル格納部２１に格納するデータを生成するために、事前音声データ格納部２３１と第２音声分析部２３３と事前モデル生成部２３５とを含む事前処理部２３が必要となるが、照合処理やモデル登録時には必要ない。すなわち、事前処理部２３は、話者認識システムに含まれない場合もある。
【００２１】
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、切替部５に入力される。切替部５の出力は、話者照合処理時には第１照合部７及び第２照合部１３に入力され、モデル登録処理時にはモデル生成部９及びモデル修正部１５に入力される。モデル生成部９により生成された第１登録モデル・データは第１登録モデル格納部１１に格納される。第１照合部７は、第１登録モデル格納部７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１９に入力される。一方、モデル修正部１５は事前モデル格納部２１に格納された事前モデルに対して音声分析部３からの出力に基づき適応化処理を施し、第２登録モデル・データとして第２登録モデル格納部１７に格納する。第２照合部１３は、第２登録モデル格納部１７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１９に入力される。照合結果判定部１９は、第１照合部７と第２照合部１３からの出力に基づき最終的な照合結果を出力する。なお、本実施の形態では話者識別、話者認証のいずれをも同様な処理にて行うことができ、話者識別の最終的な照合結果であれば話者が誰であるかを示す情報（話者ＩＤなど）を出力し、話者認証の最終的な照合結果であれば認証が成功したか失敗したかを示す情報を出力する。
【００２２】
なお、発声テキスト決定部２５は、話者が発声すべき語句を決定する必要がある場合に当該語句を決定し、決定された語句のデータを第２照合部１３と図示しない出力装置（例えば表示装置又は音声変換処理部及びスピーカ）に出力する。なお、モデル修正部１５に出力する場合もある。
【００２３】
事前処理部２３における事前音声データ格納部２３１にはディジタル化された多数の不特定話者の音声データが格納されている。そして、第２音声分析部２３３は事前音声データ格納部２３１に格納された音声データを処理して、処理結果を事前モデル生成部２３５に出力する。事前モデル生成部２３５の出力は事前モデル格納部２１に格納される。この事前モデル格納部２１は話者認識システムに含まれる。
【００２４】
以下、３つの実施の形態について図３に示した話者認識システム及び事前処理部２３の処理内容について説明する。
【００２５】
１．実施の形態１
本実施の形態では、第１登録モデル格納部１１及び第２登録モデル格納部１７に混合正規分布モデル（ＧＭＭ）のデータが格納されており、第１照合部７及び第２照合部１３において混合正規分布モデル（ＧＭＭ）に基づく照合処理を実施する。
【００２６】
最初に事前処理部２３においてどのような処理を行うかについて図４を用いて説明する。事前処理部２３の事前音声データ格納部２３１には、多数の不特定話者による音声データ（例えばディジタル・データ）が格納されている。なお、多数の不特定話者による音声データについては、各々すべての子音母音の音声のデータが含まれるものとする。そこで、第２音声分析部２３３は、事前音声データ格納部２３１に格納された事前音声データを読み出して、フレーム毎に音声分析を実施し、音声分析データを生成する（ステップＳ１）。より具体的には、１５ｍｓから３０ｍｓ程度の分析窓（フレーム）で、５ｍｓから３０ｍｓ程度の分析周期（フレーム周期）毎に分析処理を実施し、例えばＬＰＣケプストラム係数（ベクトル）の系列を生成する。図５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〜ｎで、ｎは次元数である。ｉ番目の分析処理により得られたＬＰＣケプストラム係数は以下のように表わせば、特徴ベクトルＸiとなる。
Ｘi＝（Ｃi1，Ｃi2，．．．Ｃin）T  （１）
このような処理を事前音声データ格納部２３１に格納されている音声データすべてについて実施する。処理結果については記憶装置に格納する。
【００２７】
次に、事前モデル生成部２３５は、事前音声データ格納部２３１に格納されている多数の不特定話者による音声データに対する混合正規分布モデル（ＧＭＭ）を生成するための処理を実施し、処理結果を事前モデル・データとして事前モデル格納部２１に格納する（ステップＳ３）。話者λsモデルの混合正規分布は、以下の式で表される。但し、ここでは話者λsは多数の不特定話者全員である。
【数１】
2005091758.tif 000003
ここでｘtは（１）式と同様に表される照合時のｎ次元特徴ベクトルである。
（２）式のように、ＧＭＭはｎ次元Ｍ混合のガウス分布Ｎ（ｘt|μsm,Σsm）を重みｗsmで線形結合した確率モデルとなる。このＮ（ｘt|μsm,Σsm）は、以下のように表される。
【数２】
2005091758.tif 000004
【００２８】
ここでμsmは話者モデルλsの登録時の特徴ベクトルＸtから算出されるＭ個の平均ベクトルである。平均ベクトルμsmについては、特徴ベクトルＸtからベクトル量子化や最尤推定により生成される。また、各特徴ベクトルＸtがいずれの平均ベクトルμsmに関連するのかについては、各特徴ベクトルＸtについて最も近い平均ベクトルμsmを見つけることにより決定することができる。
【００２９】
またΣsmは話者モデルλsの共分散行列を示している。すなわち、以下のとおりである。なお、平均ベクトルμsmに関連する特徴ベクトルＸtによりＭ個の共分散行列Σsmを求める。
【数３】
2005091758.tif 000005
平均ベクトルμsmと共分散行列Σsmとについては、以下同様に算出される。
【００３０】
さらに混合分布の重みｗsmは、以下のような関係がある。
【数４】
2005091758.tif 000006
【００３１】
但し、各ｗsmは解析的には決定できないので、例えば以下の式が最大となるように周知のＥＭアルゴリズムなどによりｗsmを決定する。
【数５】
2005091758.tif 000007
【００３２】
このように、（２）式及び（３）式を計算するためには、Ｍ個のμsmとＭ個のΣsmとＭ個（（７）式から厳密にはＭ−１個）の重みｗsmとが必要となり、これらのデータが事前モデル・データとなる。
【００３３】
次に、本実施の形態における話者認識システムの処理フローを図６を用いて説明する。ここでは話者認証の場合の処理フローを説明する。最初に、話者から、照合と登録のいずれを実施するか指定する処理選択入力及び話者識別情報（例えば話者ＩＤ）の入力を受け付ける（ステップＳ１１）。
【００３４】
次に、話者の音声は、マイクロフォン等である音声入力部１を介して入力される（ステップＳ１３）。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、音声分析データ（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Ｓ１５）。すなわち、特徴ベクトルｘiをフレーム数分生成する。生成されたデータは図示しない記憶装置に格納する。
【００３５】
そして切替部５は、ステップＳ１１で受け付けた処理選択入力が照合であるか判断する（ステップＳ１７）。処理選択入力が照合ではなく登録である場合（ステップＳ１７：Ｎｏルート）には、モデル生成部９は、話者の入力音声に対する第１登録モデル・データを生成し、話者ＩＤに対応して第１登録モデル格納部１１に登録する（ステップＳ１９）。モデル生成部９の処理は、事前モデル生成部２３５の処理とほぼ同じである。すなわち、音声分析データである特徴ベクトルｘiのＭ個の平均ベクトルμsmを算出し、さらにＭ個の共分散行列Σsmを（６）式に従って算出する。さらに例えば（８）式を最大にするように重みｗsmを算出する。このように算出されたデータを第１登録モデル格納部１１に登録する。
【００３６】
また、モデル修正部１５は、話者の入力音声の音声分析データに基づき事前モデルを修正して第２登録モデル・データを生成し、第２登録モデル格納部１７に格納する（ステップＳ２１）。具体的には、事前モデル格納部２１に格納されている、特徴ベクトルの平均ベクトルをμ0（Ｍ個の平均ベクトルμの各々）とし、音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）と定数βとを用いて以下の式にて第２登録モデルにおける特徴ベクトルの平均ベクトルμaを算出する。
【数６】
2005091758.tif 000008
【００３７】
（９）式では事前モデルにおける平均ベクトルμ0の重みを定数βで決定している。この定数βについては環境に依存するため実験的に適切な値を決定する。事前モデルに含まれる共分散行列Σや重みｗについても、入力音声の音声分析データを用いて話者に適応化させてもよいが、本実施の形態では平均ベクトルμ0のみを話者に適応化させる。従って、第２登録モデルとして（９）式で計算されるＭ個の平均ベクトルμaと、事前モデルに含まれるＭ個の共分散行列Σ及びＭ個（又はＭ−１個）の重みｗとを、話者ＩＤに対応して第２登録モデル格納部１７に登録する。そして処理を終了する。
【００３８】
一方話者の処理選択入力が照合である場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓルート）、第１照合部７は、第１登録モデル格納部１１から話者ＩＤに対応する第１登録モデル・データを読み出し、音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）をさらに用いて照合処理を実施する（ステップＳ２３）。すなわち、各特徴ベクトルにつき（２）及び（３）式でＰ（ｘt|λs）、そして対数尤度logＰ（ｘt|λs）を算出する。さらに、（８）式に従って対数尤度の総和Ｌ１を計算する。なお、計算結果は記憶装置に格納される。
【００３９】
また、第２照合部１３は、第２登録モデル格納部１７から話者ＩＤに対応する第２登録モデル・データを読み出し、音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）をさらに用いて照合処理を実施する（ステップＳ２５）。ステップＳ２３と同様に、各特徴ベクトルにつき（２）式及び（３）式でＰ（ｘt|λs）、そして対数尤度logＰ（ｘt|λs）を算出する。さらに、（８）式に従って対数尤度の総和Ｌ２を計算する。なお、第２登録モデル・データは第１登録モデル・データとは異なるのでステップＳ２３とステップＳ２５の計算結果は異なる。なお、計算結果は記憶装置に格納される。
【００４０】
そして照合結果判定部１９は、ステップＳ２３とステップＳ２５の２つの照合処理結果を用いて判定処理を実施し、判定処理結果を出力する（ステップＳ２７）。ここでは、以下のような式に従って２つの照合処理結果である尤度を加算して、総合尤度Ｌを算出する。
Ｌ＝Ｌ１×（１−α）＋Ｌ２×α  （１０）
但し、０≦α≦１となる。また、αの最適値については判定精度が向上するように実験的に求める。他の実験の条件にもよるが、０．９から０．９５において良い結果を示すことがわかっている。
【００４１】
そして、この総合尤度Ｌが所定の閾値を超えているかを判断することにより、今回の話者の認証が成功したか失敗したかが判定される。この場合判定処理結果としては、認証の成功又は失敗を表す情報が出力される。
【００４２】
第１登録モデル・データを生成する際に話者により多くの子音母音を発声してもらえればよいが、実際は話者に負担がかかるため多くの子音母音を発声してもらえないことが多い。従って、第１照合部７により算出された尤度は、第１登録モデル・データを生成する際に話者が発声した子音母音の構成と照合時に話者が発声した子音母音の構成が類似している場合には良くなるが、子音母音の構成が大きく異なっていると悪くなりがちである。一方、第２照合部１３により算出された尤度は、おおむねあまりよくないが、第２登録モデル・データを生成する際に話者が発声した子音母音の構成と照合時の子音母音の構成の違いに関係なく安定したものとなる。従って、上で述べたように２つの照合処理結果を総合して最終判定処理を行えば、互いに補う形となり判定精度が向上する。
【００４３】
なお、本実施の形態では、第１照合部７も第２照合部１３も、登録時又は照合時に発声される音声の内容が限定されないテキスト独立方式についての照合処理を行う例を示している。
【００４４】
念のため話者識別の際の簡略化した処理フローについて図７を用いて説明しておく。まず、話者の音声は、マイクロフォン等である音声入力部１を介して入力される（ステップＳ３１）。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、音声分析データ（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Ｓ３３）。すなわち、特徴ベクトルｘiをフレーム数分生成する。生成されたデータは図示しない記憶装置に格納する。ここでは登録の場合の説明は省略するので、切替部５はフレーム数分の特徴ベクトルｘiを第１照合部７と第２照合部１３に出力する。
【００４５】
第１照合部７は、第１登録モデル格納部１１から順次各話者ＩＤの第１登録モデル・データを読み出し、音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）に対して照合処理を実施する（ステップＳ３５）。すなわち、話者ＩＤ毎に、各特徴ベクトルにつき（２）及び（３）式でＰ（ｘt|λs）、そして対数尤度logＰ（ｘt|λs）を算出する。さらに、（８）式に従って対数尤度の総和Ｌ１を話者ＩＤ毎に計算する。なお、計算結果は記憶装置に格納される。
【００４６】
また、第２照合部１３は、第２登録モデル格納部１７から順次各話者ＩＤの第２登録モデル・データを読み出し、音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）に対して照合処理を実施する（ステップＳ３７）。ステップＳ３５と同様に、話者ＩＤ毎に、各特徴ベクトルにつき（２）式及び（３）式でＰ（ｘt|λs）、そして対数尤度ｌｏｇＰ（ｘt|λs）を算出する。さらに、（８）式に従って対数尤度の総和Ｌ２を話者ＩＤ毎に計算する。なお、計算結果は記憶装置に格納される。
【００４７】
そして照合結果判定部１９は、ステップＳ３５とステップＳ３７の２つの照合処理結果を用いて総合尤度を話者ＩＤ毎に算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ３９）。ここでは、（１０）式に従って２つの照合処理結果である尤度Ｌ１及びＬ２を加算して、総合尤度Ｌを各話者ＩＤにつき算出する。
【００４８】
そして、照合結果判定部１９は、この総合尤度Ｌが最も高い話者ＩＤなどを、最終判定結果として出力する（ステップＳ４１）。数式で示せば、以下のようになる。
【数７】
2005091758.tif 000009
話者ＩＤがｓとして出力される。なお、ここでは総合尤度Ｌが１／Ｎされているが、しなくともよい。
【００４９】
このようにすれば、話者識別処理を実施することができる。最終ステップであるステップＳ３９以外は、照合処理の回数が話者ＩＤの数だけ実施されるだけであり、話者認証処理の場合と本質的な差異はない。従って、（８）式のように総合尤度を計算して判定を行うため、判定精度が向上する。
【００５０】
２．実施の形態２
次に、第２登録モデル・データにＧＭＭではなくサブワード（例えば音節あるいは音素）単位のモデル・データを採用し、第２照合部１３において当該サブワード単位のモデルを接続して照合用モデルを生成すると共にテキスト独立方式の照合処理を実施する場合の処理について説明する。
【００５１】
最初に、図４、図８及び図９を用いて本実施の形態における事前処理部２３の処理内容について説明する。事前処理部２３の事前音声データ格納部２３１には、多数の不特定話者による音声データ（例えばディジタル・データ）が格納されている。なお、多数の不特定話者による音声データについては、各々すべての子音母音の音声のデータが含まれるものとする。そこで、第２音声分析部２３３は、事前音声データ格納部２３１に格納された事前音声データを読み出して、フレーム毎に音声分析を実施し、音声分析データを生成する（ステップＳ１）。より具体的には、１５ｍｓから３０ｍｓ程度の分析窓（フレーム）で、５ｍｓから３０ｍｓ程度の分析周期（フレーム周期）毎に分析処理を実施し、例えばＬＰＣケプストラム係数（特徴ベクトル）の系列を生成する。ここでは音節毎に特徴ベクトルＸiを管理する。このような処理を事前音声データ格納部２３１に格納されている音声データすべてについて実施する。処理結果については記憶装置に格納する。
【００５２】
次に、事前モデル生成部２３５は、事前音声データ格納部２３１に格納されている多数の不特定話者による音声データに対する隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Hidden Marcov Model）を音節毎に生成するための処理を実施し、処理結果を事前モデル・データとして事前モデル格納部２１に格納する（ステップＳ３）。
【００５３】
ＨＭＭの構造の一例を図８に示す。ＨＭＭは、複数の状態８０１乃至８０５（ここではＪ個の状態Ｓ0乃至ＳJ-1）とその状態の間の遷移（状態間を結ぶ矢印）とで構成される。そして、入力音声の特徴ベクトルＸiが１つ出力されるたびに状態を１回遷移するものとする。ここで状態ＳkからＳlに遷移する確率ａklは以下のように表される。
ａkl＝Ｐ（ｓl＝Ｓl|ｓl-1＝Ｓk）  （１１）
【００５４】
また、状態ＳkからＳlに遷移するときに特徴ベクトルｘが出力される確率ｂklは以下のように表される。
ｂkl＝Ｐ（ｘ｜ｓl＝Ｓl，ｓl-1＝Ｓk）  （１２）
なお、ｂklは、（２）式で表される。
【００５５】
このようなモデルＷから入力音声の特徴ベクトルの系列Ｘ＝｛Ｘ0，Ｘ1，．．．Ｘi，．．．ＸT-1｝が出力される確率は、以下の式で表される。
【数８】
2005091758.tif 000010
すなわち、Ｓ0乃至ＳJ-1までの状態遷移パターンＳ毎に、その状態遷移パターンに従って（１１）式及び（１２）式の積を全部掛けて得られる値のうち最も大きい値をＰ（Ｘ｜Ｗ）とするものである。状態Ｓ0からＳJ-1まで遷移する間に特徴ベクトルＸ0乃至ＸT-1が生成されるため、状態遷移パターンＳは、図９に示すように、左下のポイント９０１と右上のポイント９０２とを水平方向と斜め方向の線分のみを用いて接続することのできる１又は複数のパターンである。図９では点線で表されたパターン９０３と実線で表されたパターン９０４の２つのパターンのみ示されているが、実際には多くのパターンが存在している。
【００５６】
ステップＳ３では、音節毎に、（１３）式の値を最大にするように、（１１）式のａklと、（２）式（（１２）式から（２）式が参照される。）における重みｗsmというパラメータを、例えば周知のＥＭアルゴリズム等により決定する。また、音節毎に、特徴ベクトルＸiのＭ個の平均ベクトルμsmとＭ個の共分散行列Σsmも算出する。このようにして求められた子音母音毎のａkl、Ｍ個（又はＭ−１個）の重みｗsm、特徴ベクトルのＭ個の平均ベクトルμsm及び共分散行列Σsmが事前モデル・データとして事前モデル格納部２１に格納される。
【００５７】
このように音節といったサブワード単位でモデル・データを用意することにより、モデル修正部１５において適切に話者に対する適応化を行うことができるようになる。
【００５８】
次に、本実施の形態における話者認識システムの処理フローを図１０を用いて説明する。ここでは話者認証の場合の処理フローを説明する。最初に、話者から、照合と登録のいずれを実施するか指定する処理選択入力及び話者識別情報（例えば話者ＩＤ）の入力を受け付ける（ステップＳ５１）。
【００５９】
次に、話者の音声は、マイクロフォン等である音声入力部１を介して入力される（ステップＳ５３）。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、音声分析データ（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Ｓ５５）。すなわち、特徴ベクトルｘiをフレーム数分生成する。生成されたデータは図示しない記憶装置に格納する。
【００６０】
そして切替部５は、ステップＳ５１で受け付けた処理選択入力が照合であるか判断する（ステップＳ５７）。処理選択入力が照合ではなく登録である場合（ステップＳ５７：Ｎｏルート）には、モデル生成部９は、話者の入力音声に対する第１登録モデル・データを生成し、話者ＩＤに対応して第１登録モデル格納部１１に登録する（ステップＳ５９）。モデル生成部９の処理は、第１の実施の形態における事前モデル生成部２３５の処理とほぼ同じである。すなわち、音声分析データである特徴ベクトルｘiのＭ個の平均ベクトルμsmを算出し、さらにＭ個の共分散行列Σsmを（６）式に従って算出する。さらに例えば（８）式を最大にするように重みｗsmを算出する。このように算出されたデータを第１登録モデル格納部１１に登録する。
【００６１】
また、モデル修正部１５は、話者の入力音声の音声分析データに基づき事前モデルを修正して第２登録モデル・データを生成し、第２登録モデル格納部１７に格納する（ステップＳ６１）。具体的には、今回入力された音声の音節単位で、事前モデル格納部２１に格納されている音節単位の事前モデル・データ全てに対して（１３）式を計算し、最も確率の高い音節を特定する。そして、特定された音節の事前モデル・データに含まれる特徴ベクトルの平均ベクトルをμ0（Ｍ個の平均ベクトルμの各々）とし、入力音声の音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）と定数βとを用いて（９）式にて第２登録モデルにおける特徴ベクトルのＭ個の平均ベクトルμaを算出する。
【００６２】
（９）式では事前モデルにおける平均ベクトルμ0の重みを定数βで決定している。この定数βについては実験的に適切な値を決定する。事前モデルに含まれる共分散行列Σや重みｗについても、入力音声の音声分析データを用いて話者に適応化させてもよいが、本実施の形態では平均ベクトルμ0のみを話者に適応化させる。
【００６３】
このように入力音声の各音節につき、第２登録モデルとして（９）式で計算されるＭ個の平均ベクトルμaと、事前モデルに含まれるＭ個の共分散行列Σ及びＭ個（又はＭ−１個）の重みｗとを、話者ＩＤに対応して第２登録モデル格納部１７に登録する。さらに、入力音声に含まれなかった子音母音については、事前モデル・データをそのまま第２登録モデル・データとして話者ＩＤに対応して第２登録モデル格納部１７に登録する。
【００６４】
一方話者の処理選択入力が照合である場合（ステップＳ５７：Ｙｅｓルート）、第１照合部７は、第１登録モデル格納部１１から話者ＩＤに対応する第１登録モデル・データを読み出し、音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）をさらに用いて照合処理を実施する（ステップＳ６３）。すなわち、各特徴ベクトルにつき（２）及び（３）式でＰ（ｘt|λs）、そして対数尤度logＰ（ｘt|λs）を算出する。さらに、（８）式に従って対数尤度の総和Ｌ１を計算する。なお、計算結果は記憶装置に格納される。
【００６５】
また、第２照合部１３は、第２登録モデル格納部１７から話者ＩＤに対応する第２登録モデル・データを読み出し、照合用モデルを構成する（ステップＳ６５）。本実施の形態では第２照合部１３でもテキスト独立方式を採用するため、例えば図１１に示すように音節のモデルを接続する。すなわち、スタートから遷移した後の状態２１１を全ての音節のモデルで共有し、全ての音節のモデル２１２乃至２１５を並列に接続する。そして、エンドに遷移する前の状態２１６も全ての音節のモデルで共有する。さらに、状態２１６から状態２１１に戻るための状態遷移２１７を設定する。すなわち、入力音声の音節毎に、全ての音節のモデルと照合を行い、最も確率の高い音節モデルからの出力を採用する。これを入力音声の最後の音節まで繰り返すものである。
【００６６】
そして、第２照合部１３は、図１１に示すような照合モデルを用いて照合処理を実施する（ステップＳ６７）。より具体的には、入力音声の最初の音節に係る音声分析データである特徴ベクトルと第２登録モデル・データに含まれる全音節に係るモデル・データとを用いて、第２登録モデル・データに含まれる全音節について（１３）式に従って確率を算出する。そして、最大の確率が算出された音節についての確率を例えば記憶装置に保持する。そして、入力音声の次の音節に係るモデル・データについても同様に（１３）式に従って確率を算出し、最大の確率が算出された音節についての確率を例えば記憶装置に保持する。このように入力音声の最後の音節まで上で述べたような処理を繰り返し、最終的に記憶装置に保持されている確率を全て掛け合わせ、算出された値を尤度Ｌ２とする。但し、記憶装置に保持されている確率のそれぞれの対数を算出し、それらの総和を尤度Ｌ２とする場合もある。なお、計算結果は記憶装置に格納される。
【００６７】
そして照合結果判定部１９は、ステップＳ６３とステップＳ６７の２つの照合処理結果を用いて判定処理を実施し、判定処理結果を出力する（ステップＳ６９）。ここでは、（１０）式に従って２つの照合処理結果である尤度を加算して、総合尤度Ｌを算出する。
【００６８】
そして、この総合尤度Ｌが所定の閾値を超えているかを判断することにより、今回の話者の認証が成功したか失敗したかが判定される。この場合判定処理結果としては、認証の成功又は失敗を表す情報が出力される。
【００６９】
本実施の形態は、実施の形態１とは第２登録モデル・データの内容及び第２照合部１３の処理内容が異なるが、実施の形態１と同様に２つの照合処理結果を総合して最終判定処理を行うので、互いに補うことになり判定精度が向上する。
【００７０】
なお、話者識別の処理については、図７のステップＳ３７を、全第２登録モデル・データに対する図１０のステップＳ６５及びＳ６７に置き換えることにより、実施可能となる。従って、話者識別処理の話者識別精度も向上する。
【００７１】
３．実施の形態３
次に、第２登録モデル・データにＧＭＭではなくサブワード（例えば音節）単位のモデル・データを採用し、第２照合部１３において当該サブワード単位のモデルを指定テキストに従って接続して照合用モデルを生成すると共にテキスト依存方式の照合処理を実施する場合の処理について説明する。なお、テキスト依存とは、照合又は登録時に話者に発声させるテキストを限定する方式である。
【００７２】
事前処理部２３の処理については、実施の形態２で述べたものと同一なのでここでは説明を省略する。
【００７３】
次に、本実施の形態における話者認識システムの処理フローを図１２を用いて説明する。ここでは話者認証の場合の処理フローを説明する。最初に、話者から、照合と登録のいずれを実施するか指定する処理選択入力及び話者識別情報（例えば話者ＩＤ）の入力を受け付ける（ステップＳ７１）。そして、話者により照合ではなく登録が選択された場合には（ステップＳ７３：Ｎｏルート）、話者の音声が、マイクロフォン等である音声入力部１を介して入力される（ステップＳ７５）。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。なお、切換部５はこの段階でモデル生成部９及びモデル修正部１５の方に音声分析データの出力先を切り替える。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、音声分析データ（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Ｓ７７）。すなわち、特徴ベクトルｘiをフレーム数分生成する。生成されたデータは図示しない記憶装置に格納する。
【００７４】
そして、モデル生成部９は、話者の入力音声に対する第１登録モデル・データを生成し、話者ＩＤに対応して第１登録モデル格納部１１に登録する（ステップＳ７９）。モデル生成部９の処理は、第１の実施の形態における事前モデル生成部２３５の処理とほぼ同じである。すなわち、音声分析データである特徴ベクトルｘiのＭ個の平均ベクトルμsmを算出し、さらにＭ個の共分散行列Σsmを（６）式に従って算出する。さらに例えば（８）式を最大にするようにＭ個（又はＭ−１個）の重みｗsmを算出する。このように算出されたデータを第１登録モデル格納部１１に登録する。
【００７５】
また、モデル修正部１５は、話者の入力音声の音声分析データに基づき事前モデルを修正して第２登録モデル・データを生成し、第２登録モデル格納部１７に格納する（ステップＳ８１）。具体的には、今回入力された音声の音節単位で、事前モデル格納部２１に格納されている音節単位の事前モデル・データ全てに対して（１３）式を計算し、最も確率の高い音節を特定する。そして、特定された音節の事前モデル・データに含まれる特徴ベクトルの平均ベクトルをμ0（Ｍ個の平均ベクトルの各々）とし、入力音声の音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）と定数βとを用いて（９）式にて第２登録モデルにおける特徴ベクトルのＭ個の平均ベクトルμaを算出する。事前モデルに含まれる共分散行列Σや重みｗについても、入力音声の音声分析データを用いて話者に適応化させてもよいが、本実施の形態では平均ベクトルμ0のみを話者に適応化させる。
【００７６】
このように入力音声の音節につき、第２登録モデルとして（９）式で計算されるＭ個の平均ベクトルμaと、事前モデルに含まれるＭ個の共分散行列Σ及びＭ個（Ｍ−１個）の重みｗとを、話者ＩＤに対応して第２登録モデル格納部１７に登録する。さらに、入力音声に含まれなかった子音母音については、事前モデル・データをそのまま第２登録モデル・データとして話者ＩＤに対応して第２登録モデル格納部１７に登録する。
【００７７】
一方話者の処理選択入力が照合である場合（ステップＳ７３：Ｙｅｓルート）、発声テキスト決定部２５は、話者に発声を依頼する発声用テキスト（語句）を決定し、図示しない表示装置や音声変換装置及びスピーカなどを介して出力する（ステップＳ８３）。そして、指定された発声用テキストについての話者の音声が、マイクロフォン等である音声入力部１を介して入力される（ステップＳ８５）。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、音声分析データ（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Ｓ８７）。すなわち、特徴ベクトルｘiをフレーム数分生成する。生成されたデータは図示しない記憶装置に格納する。
【００７８】
そして、第１照合部７は、第１登録モデル格納部１１から話者ＩＤに対応する第１登録モデル・データを読み出し、音声分析データである特徴ベクトルｘi（１≦ｉ≦Ｎ）をさらに用いて照合処理を実施する（ステップＳ８９）。すなわち、各特徴ベクトルにつき（２）及び（３）式でＰ（ｘt|λs）、そして対数尤度logＰ（ｘt|λs）を算出する。さらに、（８）式に従って対数尤度の総和Ｌ１を計算する。なお、計算結果は記憶装置に格納される。
【００７９】
また、第２照合部１３は、第２登録モデル格納部１７から話者ＩＤに対応する第２登録モデル・データを読み出し、発声用テキストに応じた照合用モデルを構成する（ステップＳ９１）。本実施の形態では第２照合部１３においてテキスト依存方式を採用するため、例えば図１３（ａ）及び（ｂ）に示すように音節のモデルを接続する。ここでは発声用テキストが「アサヒ」であるので、図１３（ａ）に示すように「ア」「サ」「ヒ」というモデル・データを第２登録モデル・データから読み出し、図１３（ｂ）に示すように最後の音節のモデルを除き、各音節の最後の状態を次の音節の最初の状態に置き換えることによりモデルの接続を行うことができる。すなわち、話者がアサヒと発声した場合のみ有意な確率（尤度）が算出されるように、モデルを連結する。
【００８０】
そして、第２照合部１３は、図１３に示すような照合モデルを用いて照合処理を実施する（ステップＳ９３）。より具体的には、入力音声に係る音声分析データである特徴ベクトルと発声用テキストに含まれる音節のモデル・データとから（１３）式に従って確率を算出する。算出された値を尤度Ｌ２とする。なお、計算結果は記憶装置に格納される。
【００８１】
そして照合結果判定部１９は、ステップＳ８９とステップＳ９３の２つの照合処理結果を用いて判定処理を実施し、判定処理結果を出力する（ステップＳ９５）。ここでは、（１０）式に従って２つの照合処理結果である尤度を加算して、総合尤度Ｌを算出する。
【００８２】
そして、この総合尤度Ｌが所定の閾値を超えているかを判断することにより、今回の話者の認証が成功したか失敗したかが判定される。この場合判定処理結果としては、認証の成功又は失敗を表す情報が出力される。
【００８３】
本実施の形態は、実施の形態１とは第２登録モデル・データの内容及び第２照合部１３の処理内容が異なるが、実施の形態１と同様に２つの照合処理結果を総合して最終判定処理を行うので、互いに補うことになり判定精度が向上する。また、テキスト依存方式を第２照合部１３に関連して採用しているので、例えば真正な話者の音声の録音を用いる詐称者に対抗することも可能となる。
【００８４】
なお、話者識別の処理については、図７のステップＳ３７を、発声用テキストについての第２登録モデル・データに対する図１２のステップＳ９１及びＳ９３に置き換えることにより、実施可能となる。従って、話者識別処理の話者識別精度も向上する。
【００８５】
４．その他の実施の形態
（１）モデル修正部１５
上では、重みβで事前モデルの平均ベクトルμを話者に適応化する例（最大事後確率推定法ＭＡＰ）を示しているが、最尤線形回帰法（ＭＬＬＲ）を用いる場合もある。
【００８６】
（２）テキスト依存方式
実施の形態３では、話者登録の際には話者が自由に発声し、話者照合の際には発声用テキストが指定される例を示したが、話者登録の際に発声用テキストが指定され、話者照合の際にも同じ発声用テキストが指定されるような構成であってもよい。この場合、モデル修正部１５が、実施の形態３において第２照合部１３が行う照合用モデルの構成の処理までを実施して、第２登録モデル格納部１７に格納する。
【００８７】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。例えば、図３に示した機能ブロック図であるが、これに対応してプログラムモジュールが構成されるとは限らない。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】第１の従来技術の機能ブロック図を示す。
【図２】第２の従来技術の機能ブロック図を示す。
【図３】本発明の実施の形態に係る機能ブロック図を示す。
【図４】事前処理部の処理フローを示す図である。
【図５】ＬＰＣケプストラム係数と音声波との関係を示す模式図である。
【図６】実施の形態１の照合及び登録処理の処理フローを示す図である。
【図７】話者識別の処理フローを示す図である。
【図８】ＨＭＭの一例を示す模式図である。
【図９】ＨＭＭにおける状態遷移パターンを説明するための模式図である。
【図１０】実施の形態２の照合及び登録処理の処理フローを示す図である。
【図１１】第２登録モデルから構成される照合用モデル（実施の形態２用）を示す図である。
【図１２】実施の形態３の照合及び登録処理の処理フローを示す図である。
【図１３】第２登録モデルから構成される照合用モデル（実施の形態３用）を示す図である。
【符号の説明】
【００８９】
１  音声入力部    ３  音声分析部    ５  切替部    ７  第１照合部
９  モデル生成部    １１  第１登録モデル格納部    １３  第２照合部
１５  モデル修正部    １７  第２登録モデル格納部    １９  照合結果判定部
２１  事前モデル格納部    ２３  事前処理部    ２５  発声テキスト決定部
２３１  事前音声データ格納部    ２３３  第２音声分析部
２３５  事前モデル生成部
【図１】
2005091758.tif 000011
【図２】
2005091758.tif 000012
【図３】
2005091758.tif 000013
【図４】
2005091758.tif 000014
【図５】
2005091758.tif 000015
【図６】
2005091758.tif 000016
【図７】
2005091758.tif 000017
【図８】
2005091758.tif 000018
【図９】
2005091758.tif 000019
【図１０】
2005091758.tif 000020
【図１１】
2005091758.tif 000021
【図１２】
2005091758.tif 000022
【図１３】
2005091758.tif 000023