(57)【要約】【課題】  話者認識において、精度が高い話者認識を実現することである。【解決手段】  話者間距離計算部１１により、認識対象話者の音声から生成された音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとコードブックの各代表ベクトルとの量子化距離に基づいて、音声特徴ベクトル列の低次の音声特徴ベクトル群を用いて歪み距離に基づいて各音声特徴ベクトルが量子化され、音声特徴ベクトル列の高次の音声特徴ベクトル群を用いて量子化歪が求められ、同定部１２により、その量子化歪、例えば量子化歪の平均値に基づいて話者の同定が行われる。これにより、音韻分解性能と話者分解性能とのトレードオフの関係が解消され、音韻分解性能と話者分解性能とを両立させることが可能となるため、精度が高い話者認識を実現することができる。【選択図】    図３
2005345683.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列と認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列とを用いて話者の認識を行う話者認識装置において、
前記第１音声特徴ベクトル列の低次の音声特徴ベクトル群を用いて各音声特徴ベクトル間のベクトル間距離を求め、求めたベクトル間距離に基づいて前記第１音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数の代表ベクトルからなるコードブックを生成する手段と、
生成した前記コードブックを記憶する手段と、
記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの低次の音声特徴ベクトル群とを用いて各音声特徴ベクトル間の量子化距離を求め、求めた量子化距離に基づいて前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルを量子化し、記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの高次の音声特徴ベクトル群とを用いて量子化歪を求める手段と、
求めた前記量子化歪に基づいて話者の同定を行う手段と、
を備えることを特徴とする話者認識装置。
【請求項２】
前記第１音声特徴ベクトル列及び前記第２音声特徴ベクトル列は、それぞれＭ次元の音声特徴ベクトル列であり、
前記低次の音声特徴ベクトル群はＮ（Ｎ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列であり、
前記コードブックはＭ次元の代表ベクトルから構成されており、
前記高次の音声特徴ベクトル群はＭ次元の音声特徴ベクトル列である、
ことを特徴とする請求項１記載の話者認識装置。
【請求項３】
前記第１音声特徴ベクトル列及び前記第２音声特徴ベクトル列は、それぞれＭ次元の音声特徴ベクトル列であり、
前記低次の音声特徴ベクトル群はＮ（Ｎ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列であり、
前記コードブックはＭ次元の代表ベクトルから構成されており、
前記高次の音声特徴ベクトル群は、ｍ〜Ｍ（Ｎ＜ｍ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列を含む音声特徴ベクトル列である、
ことを特徴とする請求項１記載の話者認識装置。
【請求項４】
登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列と認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列とを用いて話者の認識を行う話者認識装置において、
前記第１音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトル間の第１の重みを持つ重み付きベクトル間距離を求め、求めた重み付きベクトル間距離に基づいて前記第１音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数の代表ベクトルからなるコードブックを生成する手段と、
生成した前記コードブックを記憶する手段と、
記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの第２の重みを持つ重み付き量子化距離を求め、求めた重み付き量子化距離に基づいて前記第２音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトルを量子化し、記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの間で前記第１の重み及び前記第２の重みとは異なる第３の重みを持つ重み付き量子化歪を求める手段と、
求めた前記量子化歪に基づいて話者の同定を行う手段と、
を備えることを特徴とする話者認識装置。
【請求項５】
前記第１音声特徴ベクトル列及び前記第２音声特徴ベクトル列は、それぞれＭ次元の音声特徴ベクトル列であり、
前記重み付きベクトル間距離及び前記重み付き量子化距離は、前記第１の重み及び前記第２の重みをＵｋとすると、それぞれ
Ｕｋ＝１（ｋ≦Ｎ），０（ｋ＞Ｎ）  但し、Ｎ＜Ｍ
の関係式が成り立つ重みを用いて求められており、
前記重み付き歪み距離は、前記第３の重みをＶｋとすると、
Ｖｋ＝１（ｋ≦Ｍ）
の関係式が成り立つ重みを用いて求められている、
ことを特徴とする請求項４記載の話者認識装置。
【請求項６】
前記第１音声特徴ベクトル列及び前記第２音声特徴ベクトル列は、それぞれＭ次元の音声特徴ベクトル列であり、
前記重み付きベクトル間距離及び前記重み付き量子化距離は、前記第１の重み及び前記第２の重みをＵｋとすると、それぞれ
Ｕｋ＝１（ｋ≦Ｍ）
の関係式が成り立つ重みを用いて求められており、
前記重み付き歪み距離は、前記第３の重みをＶｋとし、Ｍ次元毎の分散値をＳｋとすると、
Ｖｋ＝１／Ｓｋ（ｋ≦Ｍ）
の関係式が成り立つ重みを用いて求められている、
ことを特徴とする請求項４記載の話者認識装置。
【請求項７】
情報を記憶する記憶部を有し、登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列と認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列とを用いて話者の認識を行う話者認識装置が備えるコンピュータに読取可能なプログラムであって、
前記第１音声特徴ベクトル列の低次の音声特徴ベクトル群を用いて各音声特徴ベクトル間のベクトル間距離を求め、求めたベクトル間距離に基づいて前記第１音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数の代表ベクトルからなるコードブックを生成する機能と、
生成した前記コードブックを前記記憶部に記憶させる機能と、
前記記録部が記憶している前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの低次の音声特徴ベクトル群とを用いて各音声特徴ベクトル間の量子化距離を求め、求めた量子化距離に基づいて前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルを量子化し、前記記録部が記憶している前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの高次の音声特徴ベクトル群とを用いて量子化歪を求める機能と、
求めた前記量子化歪に基づいて話者の同定を行う機能と、
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８】
情報を記憶する記憶部を有し、登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列と認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列とを用いて話者の認識を行う話者認識装置が備えるコンピュータに読取可能なプログラムであって、
前記第１音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトル間の第１の重みを持つ重み付きベクトル間距離を求め、求めた重み付きベクトル間距離に基づいて前記第１音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数の代表ベクトルからなるコードブックを生成する機能と、
生成した前記コードブックを前記記録部に記憶させる機能と、
前記記録部が記憶している前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの第２の重みを持つ重み付き量子化距離を求め、求めた重み付き量子化距離に基づいて前記第２音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトルを量子化し、前記記録部が記憶している前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの間で前記第１の重み及び前記第２の重みとは異なる第３の重みを持つ重み付き量子化歪を求める機能と、
求めた前記量子化歪に基づいて話者の同定を行う機能と、
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９】
登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列と認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列とを用いて話者の認識を行う話者認識方法において、
前記第１音声特徴ベクトル列の低次の音声特徴ベクトル群を用いて各音声特徴ベクトル間のベクトル間距離を求め、求めたベクトル間距離に基づいて前記第１音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数の代表ベクトルからなるコードブックを生成するステップと、
生成した前記コードブックを記憶するステップと、
記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの低次の音声特徴ベクトル群とを用いて各音声特徴ベクトル間の量子化距離を求め、求めた量子化距離に基づいて前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルを量子化し、記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの高次の音声特徴ベクトル群とを用いて量子化歪を求めるステップと、
求めた前記量子化歪に基づいて話者の同定を行うステップと、
を備えることを特徴とする話者認識方法。
【請求項１０】
登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列と認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列とを用いて話者の認識を行う話者認識方法において、
前記第１音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトル間の第１の重みを持つ重み付きベクトル間距離を求め、求めた重み付きベクトル間距離に基づいて前記第１音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数の代表ベクトルからなるコードブックを生成するステップと、
生成した前記コードブックを記憶するステップと、
記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの第２の重みを持つ重み付き量子化距離を求め、求めた重み付き量子化距離に基づいて前記第２音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトルを量子化し、記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの間で前記第１の重み及び前記第２の重みとは異なる第３の重みを持つ重み付き量子化歪を求めるステップと、
求めた前記量子化歪に基づいて話者の同定を行うステップと、
を備えることを特徴とする話者認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、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、プログラム及び話者認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
話者認識装置としては、既定内容の音声により話者の認識（同定）を行うテキスト依存型や任意内容の音声により話者の認識を行うテキスト独立型等の話者認識装置が提案されている。特に、音声から抽出した音声特徴ベクトル列を用いて話者を認識する話者認識装置が提案されている。
【０００３】
話者認識装置は、一般的に、入力された音声波をアナログ信号に変換し、変換したアナログ信号をデジタル信号に変換し、そのデジタル信号を離散分析し、個人性情報を含む音声特徴ベクトル列を生成する。ここで、音声特徴ベクトルとしては、例えばケプストラム係数等が挙げられる。そして、話者認識装置は、登録モード時に、音声特徴ベクトル列を所定のクラスタ、例えば３２にクラスタ化（クラスタリング）し、各クラスタの重心（セントロイド）である代表ベクトルからなるコードブックを生成する（非特許文献１参照）。また、話者認識装置は、認識モード時に、入力された音声波から生成された音声特徴ベクトル列と予め登録されているコードブックとの距離を音声特徴ベクトル毎に計算し、それらの平均値（平均距離）を算出し、その平均距離に基づいて話者の認識を行う。
【０００４】
ここで、話者認識装置が話者照合装置として使用される場合には、認識対象話者から生成された音声特徴ベクトル列とその話者のコードブックとの距離を計算し、その距離と閾値との比較を行うことによって、話者の照合を行う。また、話者認識装置が話者識別装置として使用される場合には、認識対象話者から生成された音声特徴ベクトル列と全登録対象話者のコードブックとの距離をそれぞれ計算し、その複数の距離から最短距離の登録対象話者を選択することによって、話者の識別を行う。
【０００５】
現在、一般的に用いられている音声特徴量としては、声道の形状を反映したケプストラム係数や声帯の振動周波数を示すピッチ等が用いられている。これらの情報は、発話内容を示す音韻性情報と発話者に依存する個人性情報とを含んでいる。ここで、話者間の音声の違いを距離として求める場合には、音韻性情報による分散と個人性情報による分散とを比較すると、一般的に音韻性情報による分散の方が大きいため、同一音韻同士の比較により距離を求めることが望ましい。このため、従来の話者認識装置においては、観測空間中のベクトルの分布によりクラスタ化を行うことによって、近似的に音韻による正規化を実施し、略同一音韻同士の比較から個人性を反映した話者間距離を歪み量として算出している。
【０００６】
【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．５６−５７  第１版
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、音声特徴ベクトル列のクラスタ化では、音声特徴ベクトル次数をいくつに設定するか、すなわち音声特徴ベクトル次数の設定が問題となる。一般的に、ケプストラム係数等では、低次に音韻性情報がより多く存在しており、高次に個人性情報がより多く存在している。このため、クラスタリング時における音韻分解性能を上げようと音声特徴ベクトル次数を低次に設定すると話者分解性能が低下してしまい、逆に話者分解性能を上げようと音声特徴ベクトル次数を高次に設定すると音韻分解性能が低下してしまう。このようなトレードオフの関係が問題になっている。この問題のため、従来、音声特徴ベクトル次数は最終的な判定結果が最適になる次数を実験的手法によって求めることで設定されている。
【０００８】
本発明の目的は、音韻分解性能と話者分解性能とのトレードオフの関係を解消し、音韻分解性能と話者分解性能とを両立させて、精度が高い話者認識を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列と認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列とを用いて話者の認識を行う話者認識装置において、前記第１音声特徴ベクトル列の低次の音声特徴ベクトル群を用いて各音声特徴ベクトル間のベクトル間距離を求め、求めたベクトル間距離に基づいて前記第１音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数の代表ベクトルからなるコードブックを生成する手段と、生成した前記コードブックを記憶する手段と、記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの低次の音声特徴ベクトル群とを用いて各音声特徴ベクトル間の量子化距離を求め、求めた量子化距離に基づいて前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルを量子化し、記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの高次の音声特徴ベクトル群とを用いて量子化歪を求める手段と、求めた前記量子化歪に基づいて話者の同定を行う手段と、を備える。
【００１０】
したがって、第１音声特徴ベクトル列の低次の音声特徴ベクトル群を用いて各ベクトル間距離が求められ、そのベクトル間距離に基づいて第１音声特徴ベクトル列がクラスタ化され、複数の代表ベクトルからなるコードブックが生成される。さらに、コードブックの各代表ベクトルと第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの低次の音声特徴ベクトル群とを用いて、各音声特徴ベクトル間の量子化距離に基づいて、第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルが量子化され、コードブックの各代表ベクトルと第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルの高次の音声特徴ベクトル群を用いて量子化歪が求められ、その量子化歪、例えば量子化歪の平均値に基づいて話者の同定が行われる。これらのことから、音韻分解性能と話者分解性能とのトレードオフの関係が解消され、音韻分解性能と話者分解性能とを両立させることが可能となり、その結果として、安定した認識性能を確保することが可能になる。
【００１１】
本発明は、登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列と認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列とを用いて話者の認識を行う話者認識装置において、前記第１音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトル間の第１の重みを持つ重み付きベクトル間距離を求め、求めた重み付きベクトル間距離に基づいて前記第１音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数の代表ベクトルからなるコードブックを生成する手段と、生成した前記コードブックを記憶する手段と、記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの第２の重みを持つ重み付き量子化距離を求め、求めた重み付き量子化距離に基づいて前記第２音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトルを量子化し、記憶されている前記コードブックの複数の代表ベクトルと前記第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの間で前記第１の重み及び前記第２の重みとは異なる第３の重みを持つ重み付き量子化歪を求める手段と、求めた前記量子化歪に基づいて話者の同定を行う手段と、を備える。
【００１２】
したがって、第１音声特徴ベクトル列を用いて第１の重みを持つ各重み付きベクトル間距離が求められ、その重み付きベクトル間距離に基づいて第１音声特徴ベクトル列がクラスタ化され、複数の代表ベクトルからなるコードブックが生成される。さらに、コードブックの各代表ベクトルと第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの第２の重みを持つ重み付き量子化距離に基づいて、第２音声特徴ベクトル列を用いて各音声特徴ベクトルが量子化され、コードブックの各代表ベクトルと第２音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの間で第１の重み及び第２の重みとは異なる第３の重みを持つ重み付き量子化歪が求められ、その量子化歪、例えば量子化歪の平均値に基づいて話者の同定が行われる。これらのことから、音韻分解性能と話者分解性能とのトレードオフの関係が解消され、音韻分解性能と話者分解性能とを両立させることが可能となり、その結果として、安定した認識性能を確保することが可能になる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、精度が高い話者認識を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の第一の実施の形態を図１ないし図４に基づいて説明する。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。
【００１５】
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、話者同定部５、話者モデル生成部６及び記憶部７から構成されている。このような各部により各種の手段（又はステップ）が実行される。
【００１６】
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変換部である。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フィルタである。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変換部である。これらのマイク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部８が構成されている。
【００１７】
特徴ベクトル生成部４は、入力されたデジタル信号を離散分析し、Ｍ次元の音声特徴ベクトル列（特徴パラメータ時系列）を生成して出力する生成出力部である。また、特徴ベクトル生成部４は、登録モードと認識モードとを切り替えるスイッチ（図示せず）を備えている。このような特徴ベクトル生成部４は、スイッチの切り替えにより、登録モード時に話者モデル生成部６と電気的につながってＭ次元の音声特徴ベクトル列を話者モデル生成部６に出力し、認識モード時に話者同定部５に電気的につながってＭ次元の音声特徴ベクトル列を話者同定部５に出力する。なお、本実施の形態では、Ｍ次元の音声特徴ベクトル列は１６次元の音声特徴ベクトル列であり（Ｍ＝１６）、特徴ベクトルは１〜１６次元までのＬＰＣケプストラム係数から構成されているが、これに限るものではない。
【００１８】
話者モデル生成部６は、登録モード時に、特徴ベクトル生成部４で生成された音声特徴ベクトル列から話者モデルであるコードブックを生成する生成部である。記憶部７は、話者モデル生成部６で生成されたコードブックを記憶（登録）する記憶部（辞書）である。
【００１９】
話者同定部５は、認識モード時に、特徴ベクトル生成部４で生成された音声特徴ベクトル列と予め記憶部７に記憶されているコードブックの距離を計算し、その距離に基づいて話者の同定を行い、その同定結果を話者認識結果として出力する。
【００２０】
次に、話者モデル生成部６について図２を参照して詳述する。図２は音声特徴ベクトル列から代表ベクトル（セントロイド）を求めるためのクラスタ化（クラスタリング）を概略的に示す模式図である。
【００２１】
図２に示すように、話者モデル生成部６は、登録モード時に、特徴ベクトル生成部４により登録対象話者の音声から生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列を、予め設定されているコードブックサイズにクラスタ化し（クラスタリング）、クラスタ毎の重心であるセントロイドを求めて代表ベクトルとし、クラスタ毎のセントロイドである複数の代表ベクトルをコードブック要素として、記憶部（辞書）７に登録する。なお、コードブックは登録対象話者毎に作成される。
【００２２】
ここで、クラスタ化は、Ｍ次元の音声特徴ベクトル列におけるＮ（Ｎ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列（図２中斜線部）を用いて行われ、代表ベクトルはＭ次元で求められる。なお、Ｎ次元の音声特徴ベクトル列が低次の音声特徴ベクトル群である。
【００２３】
クラスタ化の際に使用される各ベクトル間のベクトル間距離Ｄ１は、下記の式（１）から求められる。なお、本実施の形態では、Ｎ＝８，Ｍ＝１６とし、コードブックサイズは３２とする。
【００２４】
【数１】
2005345683.tif 000003
【００２５】
すなわち、話者モデル生成部６は、登録モード時に、特徴ベクトル生成部４で生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列におけるＮ次元の音声特徴ベクトル列を用いて、式（１）により各音声特徴ベクトル間のベクトル間距離Ｄ１を求め、求めたベクトル間距離Ｄ１に基づいてＭ次元の音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数のＭ次元の代表ベクトルからなるコードブックを生成する。
【００２６】
次いで、話者同定部５について図３を参照して詳述する。図３は話者同定部５の構成を示すブロック図である。
【００２７】
図３に示すように、話者同定部５は、話者間距離計算部１１及び同定部１２から構成されている。
【００２８】
話者間距離計算部１１は、認識モード時に、記憶部７に記憶されているコードブックの複数の代表ベクトルと特徴ベクトル生成部４により認識対象話者の音声から生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列との距離（コードブック−特徴ベクトル列間の距離）を算出する。すなわち、話者間距離計算部１１は、特徴ベクトル生成部４で生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列の特徴ベクトル毎に、その特徴ベクトルと記憶部７のコードブックの代表ベクトルとの距離（代表ベクトル−特徴ベクトル間の距離）を算出する。
【００２９】
ここで、コードブック−特徴ベクトル列間の距離は、音声特徴ベクトル列のＭ次元の各音声特徴ベクトルを、Ｎ次元の要素を用いて算出される代表ベクトル−特徴ベクトル間の量子化距離Ｄ２に基づいて量子化し、Ｍ次元の音声特徴ベクトルを用いて代表ベクトル−特徴ベクトル間の歪み距離Ｄ３（量子化歪）を求めることで、求めた量子化歪の平均値として算出される。なお、Ｎ次元の音声特徴ベクトル列が低次の音声特徴ベクトル群であり、Ｍ次元の音声特徴ベクトル列が高次の音声特徴ベクトル群である。
【００３０】
量子化時に使用する代表ベクトル−特徴ベクトル間の量子化距離Ｄ２は、下記の式（２）から求められ、量子化歪を求める際に使用する歪み距離Ｄ３は、下記の式（３）から求められる。
【００３１】
【数２】
2005345683.tif 000004
【００３２】
【数３】
2005345683.tif 000005
【００３３】
すなわち、話者間距離計算部１１は、認識モード時に、記憶部７に記憶されたコードブックの複数の代表ベクトルと特徴ベクトル生成部４で生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列中の各音声特徴ベクトルとの代表ベクトル−特徴ベクトル間の量子化距離Ｄ２を式（２）により求め、求めた量子化距離Ｄ２に基づいてＮ次元の音声特徴ベクトル列を用いてＭ次元の音声特徴ベクトル列の量子化を行い、すなわちＭ次元の音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルを量子化し、記憶部７に記憶されたコードブックの複数の代表ベクトルと特徴ベクトル生成部４で生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの代表ベクトル−特徴ベクトル間の歪み距離Ｄ３を式（３）により求め、求めた歪み距離Ｄ３の平均値（量子化歪の平均値）を求める。
【００３４】
なお、ここでは、Ｍ次元の音声特徴ベクトル列を用いて量子化歪を求めているが、これに限るものではなく、例えばｍ〜Ｍ（Ｎ＜ｍ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列（高次の音声特徴ベクトル列）を含む音声特徴ベクトル列を用いて量子化歪を求めるようにしても良い。このｍ〜Ｍ（Ｎ＜ｍ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列を含む音声特徴ベクトル列も、高次の音声特徴ベクトル群となる。すなわち、高次の音声特徴ベクトル群とは、高次の音声特徴ベクトル列を有していれば良い。ｍ〜Ｍ次元の音声特徴ベクトル列を含む音声特徴ベクトル列とは、図４に示すように、ｍ〜Ｍ次元までのケプストラム係数（図４（ｂ）中網線部）だけからなる音声特徴ベクトル列であっても良いし、あるいは、ｍ〜Ｍ次元までのケプストラム係数及び１〜Ｎ次元までのケプストラム係数の一部（図４（ｃ）中網線部）からなる音声特徴ベクトル列であっても良いし、さらには、１〜Ｍ次元までのケプストラム係数（図４（ｄ）中網線部）からなる音声特徴ベクトル列（Ｍ次元の音声特徴ベクトル列）であっても良い。ここでは、１〜Ｎ次元までのケプストラム係数（図４（ａ）中斜線部）は低次のケプストラム係数であり、ｍ〜Ｍ次元までのケプストラム係数は高次のケプストラム係数である。高次のケプストラム係数は低次のケプストラム係数より個人性情報を多く含んでおり、低次のケプストラム係数は高次のケプストラム係数より音韻性情報を多く含んでいる。なお、本実施の形態では、Ｎ＝８及びＭ＝１６と設定されているが、これに限るものではない。
【００３５】
同定部１２は、話者間距離計算部１１で求めた量子化歪、すなわち量子化歪の平均値に基づいて話者の同定を行い、その同定結果を話者認識結果として出力する。なお、話者認識装置１００が話者照合装置として使用される場合には、話者間距離計算部１１は、認識対象話者の音声から生成された音声特徴ベクトル列と認識対象話者のコードブックの複数の代表ベクトルとの距離（量子化歪の平均値）を算出し、同定部１２は、その距離と閾値との比較を行うことによって話者の照合を行う。また、話者認識装置１００が話者識別装置として使用される場合には、話者間距離計算部１１は、認識対象話者の音声から生成された音声特徴ベクトル列と全登録対象話者のコードブックの複数の代表ベクトルとの距離（量子化歪の平均値）をそれぞれ計算し、その複数の距離から最短距離の登録対象話者を選択することによって、話者の識別を行う。
【００３６】
このように本実施の形態によれば、登録モードにおいては、登録対象話者の音声から生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列におけるＮ次元のベクトル要素を用いて、各音声特徴ベクトル相互のベクトル間距離Ｄ１が求められ、そのベクトル間距離Ｄ１に基づいてＭ次元の音声特徴ベクトル列がクラスタ化され、複数のＭ次元のセンドロイドからなるコードブックが生成される。また、認識モードにおいては、認識対象話者の音声から生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとコードブックの各代表ベクトルのＮ次元のベクトル要素を用いた量子化距離Ｄ２に基づいて、Ｍ次元の音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルが量子化され、Ｍ次元のベクトル要素を用いた歪み距離Ｄ３が求められ、その量子化歪、例えば量子化歪の平均値に基づいて話者の同定が行われる。これらのことから、音韻分解性能と話者分解性能とのトレードオフの関係が解消され、音韻分解性能と話者分解性能とを両立させることが可能となるため、安定した認識性能を確保することができる。その結果として、精度が高い話者認識を実現することができる。
【００３７】
なお、本実施の形態においては、登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列及び認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列は、それぞれＭ次元の音声特徴ベクトル列であり、低次の音声特徴ベクトル群はＮ（Ｎ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列であり、コードブックはＭ次元の代表ベクトルから構成されており、高次の音声特徴ベクトル群はＭ次元の音声特徴ベクトル列であることから、確実に安定した認識性能を確保することができる。
【００３８】
本実施の形態においては、第１音声特徴ベクトル列及び第２音声特徴ベクトル列は、それぞれＭ次元の音声特徴ベクトル列であり、低次の音声特徴ベクトル群はＮ（Ｎ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列であり、コードブックはＭ次元の代表ベクトルから構成されており、高次の音声特徴ベクトル群は、ｍ〜Ｍ（Ｎ＜ｍ＜Ｍ）次元の音声特徴ベクトル列を含む音声特徴ベクトル列であることから、より確実に安定した認識性能を確保することができる。
【００３９】
本発明の第二の実施の形態を説明する。本実施の形態は、第一の実施の形態で示した話者同定部５及び話者モデル生成部６の変形例である。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、話者同定部５及び話者モデル生成部６以外の説明は省略する。
【００４０】
話者モデル生成部６について詳述する（図２参照）。話者モデル生成部６は、登録モード時に、特徴ベクトル生成部４により登録対象話者の音声から生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列を、予め設定されているコードブックサイズにクラスタ化し（クラスタリング）、クラスタ毎の重心であるセントロイドを求めて代表ベクトルとし、クラスタ毎のセントロイドである複数の代表ベクトルをコードブック要素として、記憶部（辞書）７に登録する。コードブックは登録対象話者毎に作成される。
【００４１】
ここで、クラスタ化は、Ｍ次元の音声特徴ベクトル列を用いて行われ、代表ベクトルはＭ次元で求められる。クラスタ化の際に使用される各ベクトル間の重み付きベクトル間距離Ｄ１は、下記の式（４）から求められる。なお、本実施の形態では、Ｎ＝８，Ｍ＝１６とし、コードブックサイズは３２とする。
【００４２】
【数４】
2005345683.tif 000006
【００４３】
すなわち、話者モデル生成部６は、登録モード時に、特徴ベクトル生成部４で生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列を用いて、式（４）により各重み付きベクトル間距離Ｄ１を求め、求めた重み付きベクトル間距離Ｄ１に基づいてＭ次元の音声特徴ベクトル列をクラスタ化し、複数のＭ次元の代表ベクトルからなるコードブックを生成する。
【００４４】
次いで、話者同定部５について詳述する（図３参照）。話者同定部５は、基本的に第一の実施の形態と同様であり、話者間距離計算部１１及び同定部１２から構成されている。
【００４５】
話者間距離計算部１１は、認識モード時に、記憶部７に登録されているコードブックの複数の代表ベクトルと特徴ベクトル生成部４により認識対象話者の音声から生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列との距離（コードブック−特徴ベクトル列間の距離）を算出する。すなわち、話者間距離計算部１１は、特徴ベクトル生成部４で生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列の特徴ベクトル毎に、その特徴ベクトルと記憶部７のコードブックの代表ベクトルとの距離（代表ベクトル−特徴ベクトル間の距離）を算出する。
【００４６】
ここで、コードブック−特徴ベクトル列間の距離は、音声特徴ベクトル列のＭ次元の各音声特徴ベクトルを、ベクトル要素毎に重みの付けられた代表ベクトル−特徴ベクトル間の量子化距離Ｄ２に基づいて量子化し、Ｍ次元の音声特徴ベクトルを用いて代表ベクトル−特徴ベクトル間の歪み距離Ｄ３（量子化歪）を求めることで、求めた量子化歪の平均値として算出される。
【００４７】
量子化時に使用する代表ベクトル−特徴ベクトル間の量子化距離Ｄ２は、下記の式（５）から求められ、量子化歪を求める際に使用する歪み距離Ｄ３は、下記の式（６）から求められる。
【００４８】
【数５】
2005345683.tif 000007
【００４９】
【数６】
2005345683.tif 000008
【００５０】
すなわち、話者間距離計算部１１は、認識モード時に、記憶部７に記憶されたコードブックの複数の代表ベクトルと特徴ベクトル生成部４で生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列中の各音声特徴ベクトルとの代表ベクトル−特徴ベクトル間の重み付き量子化距離Ｄ２を式（５）により求め、求めた重み付き量子化距離Ｄ２に基づいてＭ次元の音声特徴ベクトル列の量子化を行い、すなわちＭ次元の音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルを量子化し、記憶部７に記憶されたコードブックの複数の代表ベクトルと特徴ベクトル生成部４で生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとの代表ベクトル−特徴ベクトル間の重み付き歪み距離Ｄ３を式（６）により求め、求めた重み付き歪み距離Ｄ３の平均値（量子化歪の平均値）を求める。
【００５１】
同定部１２は、話者間距離計算部１１で求めた量子化歪の平均値に基づいて話者の同定を行い、その同定結果を話者認識結果として出力する。なお、話者認識装置１００が話者照合装置として使用される場合には、話者間距離計算部１１は、認識対象話者の音声から生成された音声特徴ベクトル列と認識対象話者のコードブックの複数の代表ベクトルとの距離（量子化歪の平均値）を算出し、同定部１２は、その距離と閾値との比較を行うことによって話者の照合を行う。また、話者認識装置１００が話者識別装置として使用される場合には、話者間距離計算部１１は、認識対象話者の音声から生成された音声特徴ベクトル列と全登録対象話者のコードブックの複数の代表ベクトルとの距離（量子化歪の平均値）をそれぞれ計算し、その複数の距離から最短距離の登録対象話者を選択することによって、話者の識別を行う。
【００５２】
このように本実施の形態によれば、登録モードにおいては、登録対象話者の音声から生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列の各ベクトル間相互の重み付きベクトル間距離Ｄ１が求められ、その重み付きベクトル間距離Ｄ１に基づいてＭ次元の音声特徴ベクトル列がクラスタ化され、複数のＭ次元の代表ベクトルからなるコードブックが生成される。また、認識モードにおいては、認識対象話者の音声から生成されたＭ次元の音声特徴ベクトル列の各音声特徴ベクトルとコードブックの各代表ベクトルとの重み付き量子化距離Ｄ２に基づいて、各音声特徴ベクトルが量子化され、歪み距離Ｄ３に基づいてＭ次元の音声特徴ベクトル列を用いて量子化歪が求められ、その量子化歪の平均値に基づいて話者の同定が行われる。これらのことから、音韻分解性能と話者分解性能とのトレードオフの関係が解消され、音韻分解性能と話者分解性能とを両立させることが可能となるため、安定した認識性能を確保することができる。その結果として、精度が高い話者認識を実現することができる。
【００５３】
ここで、本実施の形態では、式（４）、式（５）及び式（６）を用いているが、これに限るものではなく、例えば、式（４）を下記の式（７）に置き換え（重み：Ｕｋ＝１）、式（５）を下記の式（８）に置き換え（重み：Ｕｋ＝１）、式（６）を下記の式（９）に置き換えても良い（重み：Ｖｋ＝１／Ｓｋ）。ここで、音声特徴ベクトル毎の分散値である標準偏差Ｓｋは、予め統計的に求められている。
【００５４】
【数７】
2005345683.tif 000009
【００５５】
【数８】
2005345683.tif 000010
【００５６】
【数９】
2005345683.tif 000011
【００５７】
なお、本実施の形態においては、登録対象話者の音声から生成された第１音声特徴ベクトル列及び認識対象話者の音声から生成された第２音声特徴ベクトル列は、それぞれＭ次元の音声特徴ベクトル列であり、
重み付きベクトル間距離及び重み付き量子化距離は、第１の重み及び第２の重みをＵｋとすると、それぞれ
Ｕｋ＝１（ｋ≦Ｎ），０（ｋ＞Ｎ）  但し、Ｎ＜Ｍ
の関係式が成り立つ重みを用いて求められており、
前記重み付き歪み距離は、第３の重みをＶｋとすると、
Ｖｋ＝１（ｋ≦Ｍ）
の関係式が成り立つ重みを用いて求められていることから、確実に安定した認識性能を確保することができる。
【００５８】
本実施の形態においては、第１音声特徴ベクトル列及び第２音声特徴ベクトル列は、それぞれＭ次元の音声特徴ベクトル列であり、
重み付きベクトル間距離及び重み付き量子化距離は、第１の重み及び第２の重みをＵｋとすると、それぞれ
Ｕｋ＝１（ｋ≦Ｍ）
の関係式が成り立つ重みを用いて求められており、
重み付き歪み距離は、第３の重みをＶｋとし、Ｍ次元毎の分散値をＳｋとすると、
Ｖｋ＝１／Ｓｋ（ｋ≦Ｍ）
の関係式が成り立つ重みを用いて求められていることから、より確実に安定した認識性能を確保することができる。
【００５９】
なお、本発明は前述したような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。すなわち、話者同定部５や話者モデル生成部６等の各部の機能（話者認識機能）をソフトウェアで実現可能である。図５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。
【００６０】
図５に示すように、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等を記憶している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、情報を記憶する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やＬＣＤ等の表示装置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。
【００６１】
ＣＤ−ＲＯＭ１０４等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、本発明の話者認識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に本発明の話者認識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ＨＤＤ１０３等に格納される。そして、プログラムが起動されると、ＨＤＤ１０３等に保存された音声データが読み込まれ、話者認識処理が実行される。この話者認識処理は、特徴ベクトル生成部４、話者同定部５及び話者モデル生成部６等の各部と同様な機能を実現する。これにより、前述したような実施の形態の効果と同様の効果を得ることができる。
【００６２】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ１０４のみならず、ＤＶＤ等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等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、インターネット等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良い。この場合には、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となる。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating System）上で動作するプログラムであっても良いし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるプログラムであっても良いし、ワープロソフト等所定のアプリケーションソフトやＯＳ等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プログラムであっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【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】音声特徴ベクトル列から代表ベクトルを求めるクラスタ化を概略的に示す模式図である。
【図３】話者認識装置が備える話者同定部の構成を示すブロック図である。
【図４】特徴ベクトルの構成を示す模式図である。
【図５】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】
【００６４】
１００    話者認識装置
【図１】
2005345683.tif 000012
【図２】
2005345683.tif 000013
【図３】
2005345683.tif 000014
【図４】
2005345683.tif 000015
【図５】
2005345683.tif 000016