(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】  ２つの特徴パラメータ時系列Ａ，ＢのそれぞれのΔピッチ時系列を用いて線形マッチング部１１によりΔピッチ間距離の平均値が最小となる時間線形伸縮倍率及び時間シフト値の最適値を求め、それらの最適値と２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂのそれぞれのケプストラム係数時系列とを用いて話者間距離計算部１２により声道距離の平均値を求め、その平均値に基づいて同定部１３により話者の同定を行うようにした。これにより、非線形で過剰な時間伸縮が行われず、安定した認識性能を確保することが可能になるため、精度が高い話者認識を実現することができる。【選択図】    図２
2005345599.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１音声特徴パラメータ時系列と第２音声特徴パラメータ時系列との時系列間の距離に基づいて話者の認識を行う話者認識装置において、
前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列の各音声特徴パラメータを相互に対応付ける時間線形伸縮倍率と時間シフト値を設定し、それぞれの第１音声特徴パラメータ群を用いて前記時間線形伸縮倍率と前記時間シフト値に従い各音声特徴パラメータ間の第１距離を求め、その第１距離の平均値を求める手段と、
前記第１距離の平均値が最小となるように最適時間線形伸縮倍率及び最適時間シフト値を求める手段と、
前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列のそれぞれの第２音声特徴パラメータ群を用いて前記最適時間線形伸縮倍率と前記最適時間シフト値に従い各音声特徴パラメータ間の第２距離を求め、その第２距離の平均値を求める手段と、
求めた前記第２距離の平均値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音声特徴パラメータ時系列のｉ番目の音声特徴パラメータと前記第２音声特徴パラメータ時系列のｊ番目の音声特徴パラメータとは、前記時間線形伸縮倍率をｍａｇとし、前記時間シフト値をｓｈとすると、ｊ＝ｉ×ｍａｇ＋ｓｈの関係式が成り立つように対応付けられている、
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音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列は、音声の基本周波数から得られる基本周波数情報時系列と、声道の共鳴情報から得られる共鳴情報時系列とから構成されており、
前記第１音声特徴パラメータ群は前記基本周波数情報時系列であり、
前記第２音声特徴パラメータ群は前記共鳴情報時系列である、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の話者認識装置。
【請求項４】
前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列は、声道の共鳴情報から得られるケプストラム係数時系列であり、
前記第１音声特徴パラメータ群は、前記ケプストラム係数時系列における低次のケプストラム係数時系列であり、
前記第２音声特徴パラメータ群は、前記ケプストラム係数時系列における高次のケプストラム係数時系列を含むケプストラム係数時系列である、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の話者認識装置。
【請求項５】
前記第２距離の平均値を求める手段は、音声特徴パラメータ毎に求めた前記第２距離を所定のならし幅でならし、ならした前記第２距離の平均値を求める、
ことを特徴とする請求項１記載の話者認識装置。
【請求項６】
前記第２距離の平均値を求める手段は、音声特徴パラメータ毎に求めた前記第１距離に基づいて重みを求め、求めた重みを前記第２距離に積算し、積算した前記第２距離の平均値を求める、
ことを特徴とする請求項１記載の話者認識装置。
【請求項７】
第１音声特徴パラメータ時系列と第２音声特徴パラメータ時系列との時系列間の距離に基づいて話者の認識を行う話者認識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、
前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列の各音声特徴パラメータを相互に対応付ける時間線形伸縮倍率と時間シフト値を設定し、それぞれの第１音声特徴パラメータ群を用いて前記時間線形伸縮倍率と前記時間シフト値に従い各音声特徴パラメータ間の第１距離を求め、その第１距離の平均値を求める機能と、
前記第１距離の平均値が最小となるように最適時間線形伸縮倍率及び最適時間シフト値を求める機能と、
前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列のそれぞれの第２音声特徴パラメータ群を用いて前記最適時間線形伸縮倍率と前記最適時間シフト値に従い各音声特徴パラメータ間の第２距離を求め、その第２距離の平均値を求める機能と、
求めた前記第２距離の平均値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】
第１音声特徴パラメータ時系列と第２音声特徴パラメータ時系列との時系列間の距離に基づいて話者の認識を行う話者認識方法において、
前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列の各音声特徴パラメータを相互に対応付ける時間線形伸縮倍率と時間シフト値を設定し、それぞれの第１音声特徴パラメータ群を用いて前記時間線形伸縮倍率と前記時間シフト値に従い各音声特徴パラメータ間の第１距離を求め、その第１距離の平均値を求めるステップと、
前記第１距離の平均値が最小となるように最適時間線形伸縮倍率及び最適時間シフト値を求めるステップと、
前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列のそれぞれの第２音声特徴パラメータ群を用いて前記最適時間線形伸縮倍率と前記最適時間シフト値に従い各音声特徴パラメータ間の第２距離を求め、その第２距離の平均値を求めるステップと、
求めた前記第２距離の平均値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の話者認識装置が提案されており、特に音声から抽出した特徴パラメータ時系列を比較して話者を認識する話者認識装置が提案されている。
【０００３】
話者認識装置においては、一般的に、認識に使用する音声波を数ｍｓｅｃ毎のフレームに分割し、そのフレーム毎に各種音響パラメータ、例えばケプストラム係数を求めて特徴パラメータ（音声特徴パラメータ）とし、これを全音声区間に渡って時系列としたデータを用いて話者認識（話者同定）を行う。
【０００４】
特徴パラメータは、一般的に、第一義的に音韻性情報を含んでおり、第二義的に個人性情報を含んでいる。このような特徴パラメータを個人性情報に依存する話者認識に使用する場合には、特徴パラメータから音韻性情報をキャンセルしなければ安定した認識性能を確保することができない。
【０００５】
そこで、従来のテキスト依存型の話者認識装置では、音韻性情報をキャンセルするため、比較する特徴パラメータ時系列の時間軸を非線形に縮尺する時間正規化手法（ＤＰマッチング）を用いて同一音韻同士の距離を算出する（非特許文献１参照）。図６に示すように、ＤＰマッチングを行うＤＰマッチング部２００は、比較する２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂ間の距離が最小となるようにマッチングパターン（ＤＰパス）を求める。このとき、ＤＰマッチングのアルゴリズム上、ＤＰパスが求まると同時に最小化距離が算出される。この最小化距離に基づいて同定部２０１は話者の同定を行う。
【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．９１−９３  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、従来のＤＰマッチングは、比較する２つの特徴パラメータ時系列間の距離の最小化を行うため、話者による音声の違いを求めることを目的する話者認識の手法としては適当でない。すなわち、話者に特有の単語内における時間構造を過剰な時間伸縮により破壊してしまい、結果として話者間の差異を距離に十分反映することができないという問題がある。これを解決するために時間伸縮に制限を設ける手法（整合窓）も行われているが、その手法では、逆に同一話者間で異音韻間の対応付けを行う危険性が発生してしまうという問題がある。これらの問題は、ＤＰマッチングによる非線形で過剰な時間伸縮に起因しており、精度が高い話者認識を行うことを困難にしている。
【０００８】
本発明の目的は、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、第１音声特徴パラメータ時系列と第２音声特徴パラメータ時系列との時系列間の距離に基づいて話者の認識を行う話者認識装置において、前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列の各音声特徴パラメータを相互に対応付ける時間線形伸縮倍率と時間シフト値を設定し、それぞれの第１音声特徴パラメータ群を用いて前記時間線形伸縮倍率と前記時間シフト値に従い各音声特徴パラメータ間の第１距離を求め、その第１距離の平均値を求める手段と、前記第１距離の平均値が最小となるように最適時間線形伸縮倍率及び最適時間シフト値を求める手段と、前記第１音声特徴パラメータ時系列及び前記第２音声特徴パラメータ時系列のそれぞれの第２音声特徴パラメータ群を用いて前記最適時間線形伸縮倍率と前記最適時間シフト値に従い各音声特徴パラメータ間の第２距離を求め、その第２距離の平均値を求める手段と、求めた前記第２距離の平均値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音声特徴パラメータ時系列及び第２音声特徴パラメータ時系列のぞれぞれの第１音声特徴パラメータ群を用いて第１距離の平均値が最小となる最適時間線形伸縮倍率及び最適時間シフト値が求められ、それらの値に基づいて第１音声特徴パラメータ時系列及び第２音声特徴パラメータ時系列のそれぞれの第２音声特徴パラメータ群を用いて第２距離の平均値が求められ、その第２距離の平均値に基づいて話者の同定が行われる。これにより、非線形で過剰な時間伸縮が行われないため、話者間の差異を十分に距離に反映することが可能になり、加えて同一話者間で異音韻間の対応付けを抑えることが可能になる。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】
【００１１】
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】
【００１２】
本発明の第一の実施の形態を図１及び図２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の構成を示すブロック図、図２は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。本実施の形態の話者認識装置は、テキスト依存型の話者認識装置の一例である。
【００１３】
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、特徴パラメータ生成部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。
【００１４】
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手段が構成されている。
【００１５】
特徴パラメータ生成部４は、入力されたデジタル信号から順次個人性情報を含む特徴パラメータを抽出し、特徴パラメータ時系列（特徴ベクトル列）を生成して出力する生成出力部である。本実施の形態では、特徴パラメータ生成部４は、有声区間の音声波をフレーム分析してΔピッチ及び１６次ケプストラム係数を求め、Δピッチ時系列及び１６次ケプストラム係数時系列からなる特徴パラメータ時系列を生成する。なお、ケプストラム係数時系列の次数は１６次に限定されるものではない。
【００１６】
話者モデル生成部６は、特徴パラメータ生成部４で生成された特徴パラメータ時系列と登録話者のＩＤから話者モデル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で生成された話者モデルを記憶（登録）する記憶部である。本実施の形態では、話者モデルは予め記憶部７に登録されている。
【００１７】
話者同定部５は、特徴パラメータ生成部４で生成された特徴パラメータ時系列と予め記憶部７に登録されている話者モデルの距離を計算し、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。
【００１８】
このような話者同定部５は、図２に示すように、線形マッチング部１１、話者間距離計算部１２及び同定部１３から構成されている。これらの各部により各種の手段（又はステップ）が実行される。
【００１９】
線形マッチング部１１及び話者間距離計算部１２には、それぞれ特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂが入力される。特徴パラメータ時系列Ａ，ＢはΔピッチ時系列を含んでいる。なお、本実施の形態では、特徴パラメータ時系列Ａは、マイク１から入力された音声波から生成された特徴データであり、特徴パラメータ時系列Ｂは、記憶部７に登録されている話者モデルの特徴データである。ここで、特徴パラメータ時系列Ａが第１音声特徴パラメータ時系列であり、特徴パラメータ時系列Ｂが第２音声特徴パラメータ時系列である。このような特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂを下記に示す。
【００２０】
特徴パラメータ時系列
Ａ＝α１，α２，…，αｉ，…，αＩ
Ｂ＝β１，β２，…，βｊ，…，βＪ
特徴パラメータ
αｉ＝ｐｉ，αｉ１，αｉ２，…，αｉｋ，…，αｉ１６
βｊ＝ｑｊ，βｊ１，βｊ２，…，βｊｋ，…，βｊ１６
【００２１】
特徴パラメータαｉ，βｊは、有声区間の音声波をフレーム分析して得たΔピッチ（ｐｉ，ｑｊ）と１６次ケプストラム係数（αｉ１〜αｉ１６，βｊ１〜βｊ１６）とから構成されている。したがって、特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂは、Δピッチ時系列と１６次ケプストラム係数時系列とから構成されている。Δピッチ時系列は、音声の基本周波数から得られる基本周波数情報時系列であり、ケプストラム係数時系列は、声道の共鳴情報から得られる共鳴情報時系列である。
【００２２】
線形マッチング部１１は、２つのΔピッチ時系列の時間構造が対応するように時間線形伸縮倍率ｍａｇと時間シフト値ｓｈの最適化を行う。このとき、最適化アルゴリズムでは、第１距離であるΔピッチ間距離ｄ（ｉ，ｊ）の平均値である平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）が最小となるように最適化を行い、時間線形伸縮倍率の最適値である最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０と時間シフト値の最適値である最適時間シフト値ｓｈ０とを求める。すなわち、時間線形伸縮倍率ｍａｇと時間シフト値ｓｈとに妥当な変動範囲を与え、その範囲での平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）の最小値を求めることで、最適化を行う。
【００２３】
ここで、Δピッチ間距離ｄ（ｉ，ｊ）は下記の式（１）のように定義されており、その平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）は下記の式（２）のように定義されている。すなわち、Δピッチ間距離ｄ（ｉ，ｊ）及びその平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）は、それぞれ下記の式（１）及び式（２）から求められる。
【００２４】
【数１】
2005345599.tif 000003
【００２５】
【数２】
2005345599.tif 000004
【００２６】
詳述すると、線形マッチング部１１は、２つの特徴パラメータ時系列Ａ，ＢのそれぞれのΔピッチ時系列を用いて式（１）によりΔピッチ間距離ｄ（ｉ，ｊ）を求め、時間線形伸縮倍率ｍａｇ及び時間シフト値ｓｈに基づいて式（２）により平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）を求める。このとき、時間線形伸縮倍率ｍａｇ及び時間シフト値ｓｈを変動させて、平均距離Ｄが最小になったときの時間線形伸縮倍率ｍａｇ及び時間シフト値ｓｈを最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０及び最適時間シフト値ｓｈ０として求める。ここで、Δピッチ時系列が第１音声特徴パラメータ群である。
【００２７】
なお、平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）の最小値を求める際には、時間線形伸縮倍率ｍａｇ及び時間シフト値ｓｈの値によってｊがデータ存在範囲（１≦ｊ≦Ｊ）を越えることがある。このときのΔピッチ間距離ｄ（ｉ，ｊ）は無効マッチングとされ計算に使用されない。この場合には、有効範囲内同士のマッチングのみをカウントして有効マッチング回数Ｎとする。
【００２８】
話者間距離計算部１２は、線形マッチング部１１で求めた最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０と最適時間シフト値ｓｈ０とを用いて第２距離である声道距離ｅ（ｉ，ｊ）の平均値である平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）を計算する。
【００２９】
ここで、声道距離ｅ（ｉ，ｊ）は下記の式（３）で定義されており、その平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）は下記の式（４）で定義されている。すなわち、声道距離ｅ（ｉ，ｊ）及びその平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）は、それぞれ下記の式（３）及び式（４）から求められる。
【００３０】
【数３】
2005345599.tif 000005
【００３１】
【数４】
2005345599.tif 000006
【００３２】
詳述すると、話者間距離計算部１２は、２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂのそれぞれのケプストラム係数時系列を用いて式（３）により声道距離ｅ（ｉ，ｊ）を求め、最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０及び最適時間シフト値ｓｈ０を用いて式（４）により平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）を求める。ここで、Δピッチと比べケプストラム係数は相対的に個人性情報を多く含んでいる。なお、ケプストラム係数時系列が第２音声特徴パラメータ群である。
【００３３】
同定部１３は、話者間距離計算部１２で求めた声道距離の平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）を話者間の類似度を示す個人性距離として捉え、その個人性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。ここでは、例えば、平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）を閾値と比較して、話者同定の判定（話者照合）を行う。
【００３４】
このように本実施の形態によれば、２つの特徴パラメータ時系列Ａ，ＢのそれぞれのΔピッチ時系列を用いてΔピッチ間距離の平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）が最小となる最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０及び最適時間シフト値ｓｈ０が求められ、それらの最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０及び最適時間シフト値ｓｈ０と２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂのそれぞれのケプストラム係数時系列とを用いて声道距離の平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）が求められ、その平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）に基づいて話者の同定が行われる。これにより、非線形で過剰な時間伸縮が行われないため、話者間の差異を十分に距離に反映することが可能になり、加えて同一話者間で異音韻間の対応付けを抑えることが可能になるので、安定した認識性能を確保することができ、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。
【００３５】
ここで、音源情報に基づくΔピッチと声道情報に基づくケプストラム係数とは互いに独立しているため、それらの変化量が多い部位にてマッチズレ（時間ズレ）が発生する可能性が高まる。この場合には、声道距離ｅ（ｉ，ｊ）を下記の式（５）に示すような、ならし声道距離ｅ（ｉ，ｊ）に置き換え、多少の“ならし”作用を施すことによってマッチズレを改善することができる。
【００３６】
【数５】
2005345599.tif 000007
【００３７】
なお、この式は、ならし幅を１に設定した場合の式であり、ならし幅をＬとして一般化した場合の式は下記の式（６）のようになる。
【００３８】
【数６】
2005345599.tif 000008
【００３９】
本実施の形態では、所定のならし幅で声道距離ｅ（ｉ，ｊ）をならし、ならした声道距離の平均値である平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）を求める。ここで、特徴パラメータ時系列Ａのｉ番目の特徴パラメータと特徴パラメータ時系列Ｂのｊ番目の音声特徴パラメータとの声道距離をｅ（ｉ，ｊ）とすると、その声道距離ｅ（ｉ，ｊ）は下記の式（７）から求められる。
【００４０】
【数７】
2005345599.tif 000009
【００４１】
また、声道距離の平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）を下記の式（８）に示すような平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）に置き換え、マッチングの度合に応じた重みを付けることによってマッチズレによる認識精度の低下を改善することができる。本実施の形態では、特徴パラメータ毎のΔピッチ間距離ｄ（ｉ，ｊ）に基づいて重みｗ（ｉ，ｊ）を求め、求めた重みを声道距離ｅ（ｉ，ｊ）に積算し、積算した声道距離の平均値である平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）を求める。なお、ここでは、重みｗ（ｉ，ｊ）として平均距離で正規化したΔピッチ間距離ｄ（ｉ，ｊ）の逆数が用いられている。
【００４２】
【数８】
2005345599.tif 000010
【００４３】
本実施の形態においては、第１音声特徴パラメータ時系列である特徴パラメータ時系列Ａのｉ番目の特徴パラメータと第２音声特徴パラメータ時系列である特徴パラメータ時系列Ｂのｊ番目の特徴パラメータとは、時間線形伸縮倍率をｍａｇとし、時間シフト値をｓｈとすると、ｊ＝ｉ×ｍａｇ＋ｓｈの関係式が成り立つように対応付けられていることから、確実に精度が高い話者認識を実現することができる。
【００４４】
本実施の形態においては、特徴パラメータ時系列Ａ及び特徴パラメータ時系列Ｂは、音声の基本周波数から得られる基本周波数情報時系列と、声道の共鳴情報から得られる共鳴情報時系列とから構成されており、第１音声特徴パラメータ群は基本周波数情報時系列であり、第２音声特徴パラメータ群は共鳴情報時系列であることから、確実に精度が高い話者認識を実現することができる。
【００４５】
本実施の形態においては、第２距離である声道距離の平均値を求める手段は、音声特徴パラメータ毎に求めた声道距離ｅ（ｉ，ｊ）を所定のならし幅でならし（式（７）参照）、ならした声道距離の平均値である平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）を求めることから、マッチズレを改善することができる。
【００４６】
本実施の形態においては、第２距離である声道距離の平均値を求める手段は、音声特徴パラメータ毎に求めたΔピッチ間距離ｄ（ｉ，ｊ）に基づいて重みｗ（ｉ，ｊ）を求め、求めた重みを声道距離ｅ（ｉ，ｊ）に積算し、積算した声道距離の平均値である平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）を求めることから（式（８）参照）、マッチズレによる認識精度の低下を抑えることができる。
【００４７】
本発明の第二の実施の形態を図３及び図４に基づいて説明する。図３は本実施の形態の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、図４は特徴パラメータの構成を示す模式図である。
【００４８】
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以外の説明は省略する。また、本実施の形態では、特徴パラメータ生成部４は、有声区間の音声波をフレーム分析して１６次ケプストラム係数を求め、１６次ケプストラム係数からなる特徴パラメータ時系列を生成する。なお、ケプストラム係数時系列の次数は１６次に限定されるものではない。
【００４９】
図３に示すように、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、線形マッチング部１１、話者間距離計算部１２及び同定部１３から構成されている。これらの各部により各種の手段（又はステップ）が実行される。
【００５０】
線形マッチング部１１及び話者間距離計算部１２には、それぞれ特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂが入力される。なお、本実施の形態では、特徴パラメータ時系列Ａは、マイク１から入力された音声波から生成された特徴データであり、特徴パラメータ時系列Ｂは、記憶部７に登録されている話者モデルの特徴データである。ここで、特徴パラメータ時系列Ａが第１音声特徴パラメータ時系列であり、特徴パラメータ時系列Ｂが第２音声特徴パラメータ時系列である。このような特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂを下記に示す。
【００５１】
特徴パラメータ時系列
Ａ＝α１，α２，…，αｉ，…，αＩ
Ｂ＝β１，β２，…，βｊ，…，βＪ
特徴パラメータ
αｉ＝αｉ１，αｉ２，…，αｉｋ，…，αｉ１６
βｊ＝βｊ１，βｊ２，…，βｊｋ，…，βｊ１６
【００５２】
特徴パラメータαｉ，βｊは、音声区間の音声波をフレーム分析して得た１６次ケプストラム係数（αｉ１〜αｉ１６，βｊ１〜βｊ１６）から構成されている。したがって、特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂは、１６次ケプストラム係数の時系列である。なお、ここでは、１〜８次までのケプストラム係数時系列が、低次のケプストラム係数時系列であり、ｍ〜１６（ｍ＞８）次のケプストラム係数時系列が、高次のケプストラム係数時系列である。
【００５３】
線形マッチング部１１は、２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂの時間構造が対応するように時間線形伸縮倍率ｍａｇと時間シフト値ｓｈとの最適化を行う。このとき、最適化アルゴリズムでは、第１距離である低次声道距離ｄ（ｉ，ｊ）の平均値である平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）が最小となるように最適化を行い、時間線形伸縮倍率の最適値である最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０と時間シフト値の最適値である最適時間シフト値ｓｈ０とを求める。すなわち、時間線形伸縮倍率ｍａｇと時間シフト値ｓｈとに妥当な変動範囲を与え、その範囲での平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）の最小値を求めることで、最適化を行う。
【００５４】
ここで、低次声道距離ｄ（ｉ，ｊ）は下記の式（９）のように定義されており、その平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）は下記の式（１０）のように定義されている。すなわち、低次声道距離ｄ（ｉ，ｊ）及びその平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）は、それぞれ下記の式（９）及び式（１０）から求められる。
【００５５】
【数９】
2005345599.tif 000011
【００５６】
【数１０】
2005345599.tif 000012
【００５７】
詳述すると、線形マッチング部１１は、２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂのそれぞれの低次のケプストラム係数時系列（１〜８次までのケプストラム係数時系列）を用いて式（９）により低次声道距離ｄ（ｉ，ｊ）を求め、時間線形伸縮倍率ｍａｇ及び時間シフト値ｓｈに基づいて式（１０）により平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）を求める。このとき、時間線形伸縮倍率ｍａｇ及び時間シフト値ｓｈを変動させて、平均距離Ｄが最小になったときの時間線形伸縮倍率ｍａｇ及び時間シフト値ｓｈを最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０及び最適時間シフト値ｓｈ０として求める。ここで、低次のケプストラム係数時系列が第１音声特徴パラメータ群である。
【００５８】
なお、平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）の最小値を求める際には、時間線形伸縮倍率ｍａｇ及び最適時間シフト値ｓｈの値によってｊがデータ存在範囲（１≦ｊ≦Ｊ）を越えることがある。このときの低次声道距離ｄ（ｉ，ｊ）は無効マッチングとされ計算に使用されない。この場合には、有効範囲内同士のマッチングのみをカウントして有効マッチング回数Ｎとする。
【００５９】
話者間距離計算部１２は、線形マッチング部１１で求めた最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０と最適時間シフト値ｓｈ０とを用いて第２距離である声道距離ｅ（ｉ，ｊ）の平均値である平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）を計算する。
【００６０】
ここで、声道距離ｅ（ｉ，ｊ）は下記の式（１１）で定義されており、その平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）は下記の式（１２）で定義されている。すなわち、声道距離ｅ（ｉ，ｊ）及びその平均距離Ｅ（ｍａｇ，ｓｈ）は、それぞれ下記の式（１１）及び式（１２）から求められる。
【００６１】
【数１１】
2005345599.tif 000013
【００６２】
【数１２】
2005345599.tif 000014
【００６３】
詳述すると、話者間距離計算部１２は、２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂのそれぞれの高次のケプストラム係数時系列（ｍ〜１６（ｍ＞８）次までのケプストラム係数時系列）を含むケプストラム係数時系列（１〜１６次）を用いて、式（１１）により声道距離ｅ（ｉ，ｊ）を求め、最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０及び最適時間シフト値ｓｈ０を用いて式（１２）により平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）を求める。ここで、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相対的に個人性情報を多く含んでいる。なお、高次のケプストラム係数時系列を含むケプストラム係数時系列が第２音声特徴パラメータ群である。
【００６４】
ここで、高次のケプストラム係数とは、図４に示すように、１〜Ｎ次までのケプストラム係数を有する特徴パラメータにおいて、１〜ｎ次のまでのケプストラム係数を低次のケプストラム係数（図４（ａ）中斜線部）とした場合、ｍ〜Ｎ（ｍ＞ｎ）次までのケプストラム係数である。この高次のケプストラム係数が時系列化されたものが、高次のケプストラム係数時系列である。したがって、高次のケプストラム係数時系列を含むケプストラム係数時系列は、ｍ〜Ｎ（ｍ＞ｎ）次までのケプストラム係数（図４（ｂ）中網線部）だけからなる時系列であっても良いし、あるいは、ｍ〜Ｎ（ｍ＞ｎ）次までのケプストラム係数及び低次のケプストラム係数の一部（図４（ｃ）中網線部）からなる時系列であっても良いし、さらには、１〜Ｎ次までのケプストラム係数（図４（ｄ）中網線部）からなる時系列であっても良い。なお、本実施の形態では、Ｎ＝１６及びｎ＝８と設定されているが、これに限るものではない。
【００６５】
同定部１３は、話者間距離計算部１２で求めた声道距離の平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）を話者間の類似度を示す個人性距離として捉え、その個人性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。ここでは、例えば、平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）を閾値と比較して、話者同定の判定（話者照合）を行う。
【００６６】
このように本実施の形態によれば、２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂのそれぞれの低次のケプストラム係数時系列を用いて低次声道距離の平均距離Ｄ（ｍａｇ，ｓｈ）が最小となる最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０及び最適時間シフト値ｓｈ０が求められ、それらの最適時間線形伸縮倍率ｍａｇ０及び最適時間シフト値ｓｈ０と２つの特徴パラメータ時系列Ａ，Ｂのそれぞれの高次のケプストラム係数時系列を含むケプストラム係数時系列とを用いて声道距離の平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）が求められ、その平均距離Ｅ（ｍａｇ０，ｓｈ０）に基づいて話者の同定が行われる。これにより、非線形で過剰な時間伸縮が行われないため、話者間の差異を十分に距離に反映することが可能になり、加えて同一話者間で異音韻間の対応付けを抑えることが可能になるので、安定した認識性能を確保することができ、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。
【００６７】
本実施の形態においては、第１音声特徴パラメータ時系列である特徴パラメータ時系列Ａ及び第２音声特徴パラメータ時系列である特徴パラメータ時系列Ｂは、声道の共鳴情報から得られるケプストラム係数時系列であり、第１音声特徴パラメータ群は、ケプストラム係数時系列における低次のケプストラム係数時系列であり、第２音声特徴パラメータ群は、ケプストラム係数時系列における高次のケプストラム係数時系列を含むケプストラム係数時系列であることから、確実に精度が高い話者認識を実現することができる。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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一時的にＨＤＤ１０３等に格納される。そして、プログラムが起動されると、ＨＤＤ１０３等に一時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パラメータ生成部４や話者同定部５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。
【００７１】
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】
【００７２】
【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】本発明の第一の実施の形態の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３】本発明の第二の実施の形態の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】特徴パラメータ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。
【図６】従来の話者認識装置の一部の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００７３】
１００    話者認識装置
【図１】
2005345599.tif 000015
【図２】
2005345599.tif 000016
【図３】
2005345599.tif 000017
【図４】
2005345599.tif 000018
【図５】
2005345599.tif 000019
【図６】
2005345599.tif 000020