(57)【要約】本発明による認証装置は、入力音声２０１、２０２に対し所与の属性に依存して属性依存スコアを算出する複数の属性依存スコア算出部（男性向け照合スコア算出部２０３、女性向け照合スコア算出部２０４）と、前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出する属性非依存スコア算出部（性別非依存照合スコア算出部２０５）と、前記入力データに対し属性推定を行う属性推定部（性別推定部２０６）と、前記属性推定の結果を用いて複数の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出するスコア統合部２０８と、を備えるほか、前記属性推定の結果に対する信頼度を算出して出力する属性推定信頼度算出部（性別推定信頼度算出部２０７）を備えることにより、前記スコア統合部が、前記信頼度の低い入力に対し、前記属性非依存スコアのスコア重みを大きくする。
2018173194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データに対し所与の属性に依存して属性依存スコアを算出する複数の属性依存スコア算出部と、
前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出する属性非依存スコア算出部と、
前記入力データに対し属性推定を行う属性推定部と、
前記属性推定の結果を用いて複数の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記重みを用いて出力スコアを算出するスコア統合部と、
を備えることを特徴とする認証装置。
【請求項２】
更に、前記属性推定の結果に対する信頼度を算出して出力する属性推定信頼度算出部を備え、
前記スコア統合部が、前記信頼度の低い入力に対し、前記属性非依存スコアのスコア重みを大きくすることを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
【請求項３】
前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを、属性推定信頼度に関する連続関数として算出することを特徴とする請求項２に記載の認証装置。
【請求項４】
前記属性推定信頼度算出部が、前記属性推定部による属性の尤度比を用いて前記信頼度を算出することを特徴とする請求項２に記載の認証装置。
【請求項５】
前記信頼度が前記属性推定の尤度比に関する区分線形関数として算出されることを特徴とする請求項４に記載の認証装置。
【請求項６】
前記属性推定信頼度算出部が、前記属性推定部による属性推定の事後確率を用いて前記信頼度を算出することを特徴とする請求項２に記載の認証装置。
【請求項７】
前記スコア統合部が、前記属性非依存スコアと前記属性依存スコアのスコア重みを、前記属性推定部によって算出されるそれぞれの事後確率としてスコア重みを決定することを特徴とする請求項２又は６に記載の認証装置。
【請求項８】
入力データに対し所与の属性に依存して複数種類の属性依存スコアを算出すること、
前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出すること、
前記入力データに対し属性推定を行うこと、
前記属性推定の結果を用いて複数種類の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出すること、
を含むことを特徴とする認証方法。
【請求項９】
更に、前記属性推定の結果に対する信頼度を算出して出力することを含み、
前記出力スコアの算出においては、前記信頼度の低い入力に対し、前記属性非依存スコアのスコア重みを大きくすることを特徴とする請求項８に記載の認証方法。
【請求項１０】
入力データに対し所与の属性に依存して複数種類の属性依存スコアを算出する処理と、
前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出する処理と、
前記入力データに対し属性推定を行う処理と、
前記属性推定の結果を用いて複数種類の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出する処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認証装置及び認証方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、銀行取引等に際しての本人確認にはパスワードや暗証番号を用いた認証が用いられている。しかし、パスワードや暗証番号は本人でも忘れてしまうことがあり、その場合、再発行が必要になるという課題がある。また、パスワードや暗証番号は、漏洩してしまうと他人でも簡単になりすまし可能であるという課題がある。そこで、近年は生体情報を入力して本人確認を行う生体認証技術が採用されている。生体認証には、例えば、指紋、顔、声、虹彩といった生体情報を用いる。【０００３】
生体情報を用いた生体認証技術において、最良の認証精度を達成可能な最適なモデルパラメータは、一般に、入力データの属性に依存して異なる。入力データの属性とは例えば、生体情報を記録するデバイス、性別、年齢といった、入力データに紐付く特性である。したがって、入力データの属性が既知であり、かつ、その属性向けにチューニングされた属性依存認証装置が存在する場合、当該の属性依存認証装置を用いる方が、様々な属性に対応する属性非依存認証装置を用いる場合と比較して、一般に認証精度が高くなるという利点がある。【０００４】
一方、認証時における属性の入力はユーザにとって大きな負担であるため、避けられることが望ましい。【０００５】
下記非特許文献１には、話者照合技術に関し、性別という入力音声の属性を推定し、男性、女性のそれぞれの性別依存話者照合装置が出力する照合スコアを、推定結果に応じた男性らしさ、女性らしさでそれぞれ重み付けし足し合わせて用いるという手法が提案されている。【０００６】
図１は、非特許文献１から導き出される照合装置のブロック構成を示す。図１に示すように、男性向け照合スコア算出部１０３および女性向け照合スコア算出部１０４はそれぞれ、二つの入力音声１０１および１０２に対しそれぞれ、属性依存スコアを算出する。【０００７】
性別推定部１０５は二つの入力音声１０１および１０２に対して性別推定を行い、それぞれの音声における性別の尤度比を得る。【０００８】
スコア統合部１０６は性別の尤度比及び下記の式（１）を用いて、それぞれの属性依存スコアに与える重みを決定し、当該重みを用いて各属性依存スコアを統合し、照合スコア１０７として出力する。
【数１】
2018173194.tif 000003
【０００９】
ここで、Ｒはスコア統合後の照合スコア、ｚｉは各入力音声であり、Ｇｉは各入力音声の性別尤度比である。また、ＲＭは男性向け照合スコアであり、ＲＦは女性向け照合スコアである。添え字e, tはそれぞれ、登録時、照合時を表し、iにはe, tのいずれかが入る。【００１０】
性別推定の結果、入力音声が男性らしい場合は男性向け照合スコアに大きな重みが与えられ、入力音声が女性らしい場合は女性向け照合スコアに大きな重みが与えられる。【００１１】
本手法を用いることで、属性の入力を事前に必要とせず、かつ性別非依存話者照合装置を用いるよりも高い照合精度を得ることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】M. Senoussaoui, P. Kenny, N. Brummer, E. Villiers, and P. Dumouchel “Mixture of PLDA Models in I-Vector Space for Gender-Independent Speaker Recognition, “ in Proc. Interspeech 2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、上述の手法には、属性推定失敗時に照合精度が低くなる、つまり、属性推定失敗に頑健でないという問題がある。これは、属性推定失敗時には、異なる属性に対応した認証装置の照合スコアに大きな重みが与えられて照合スコアが計算されてしまうためである。また、属性推定に失敗するような入力は、各属性の中間の特性を持つ場合があり、いずれの属性依存スコアよりも属性非依存スコアを用いた場合の方が正しく照合できることが少なくない。【００１４】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、高い認証精度を実現する認証装置および認証方法を提供することを課題とする。【００１５】
本発明のより具体的な課題は、属性推定失敗に頑健で、高い認証精度を実現する認証装置および認証方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の第１の態様によれば、入力データに対し所与の属性に依存して属性依存スコアを算出する複数の属性依存スコア算出部と、前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出する属性非依存スコア算出部と、前記入力データに対し属性推定を行う属性推定部と、前記属性推定の結果を用いて複数の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出するスコア統合部と、を備えることを特徴とする認証装置が提供される。【００１７】
本発明の第１の態様によればまた、入力データに対し所与の属性に依存して複数種類の属性依存スコアを算出すること、前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出すること、前記入力データに対し属性推定を行うこと、前記属性推定の結果を用いて複数種類の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出すること、を含むことを特徴とする認証方法が提供される。【００１８】
本発明の第１の態様によれば更に、入力データに対し所与の属性に依存して複数種類の属性依存スコアを算出する処理と、前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出する処理と、前記入力データに対し属性推定を行う処理と、前記属性推定の結果を用いて複数種類の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出する処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。【００１９】
なお、本発明の第２の態様として、上記第１の態様による認証装置に更に、前記属性推定の結果に対する信頼度を算出して出力する属性推定信頼度算出部を備え、前記スコア統合部が、前記信頼度の低い入力に対し、前記属性非依存スコアのスコア重みを大きくすることを特徴とする認証装置が提供される。
【発明の効果】
【００２０】
上記第１の態様によれば、高い認証精度を実現する認証装置および認証方法を提供することができる。【００２１】
上記第２の態様によれば、属性推定失敗に頑健で、高い認証精度を実現する認証装置および認証方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】非特許文献１から導かれる照合装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態の処理の流れを表すフローチャート図である。
【図４】本発明の第２実施形態の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２実施形態の処理の流れを表すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施形態について説明する。なお、以下に挙げる各実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態の構成に限定されない。
【００２４】
本発明の第１実施形態に係る個人認証装置は、入力データに対し、複数の属性のそれぞれに特化して高い認証精度を達成可能な属性依存スコアを算出する複数の属性依存スコア算出部と、入力データに対し、いずれの属性においても高い認証精度を達成可能な属性非依存スコアを算出する属性非依存スコア算出部と、入力データに対し、属性推定を行う属性推定部と、属性推定の結果に対する信頼度を算出し属性推定信頼度として出力する属性推定信頼度算出部と、複数の上記属性依存スコアと上記属性非依存スコアに対して、それぞれの統合重みを上記属性推定の結果と上記信頼度に応じて決定し、決定した統合重みを用いて出力スコアを統合し、出力するスコア統合部と、を備える。
【００２５】
本発明の第１実施形態に係る個人認証方法は、入力データに対し、複数の属性のそれぞれに特化して高い認証精度を達成可能な属性依存スコアを算出すること、入力データに対し、いずれの属性においても高い認証精度を達成可能な属性非依存スコアを算出すること、入力データに対し、属性推定を行うこと、属性推定の結果に対する信頼度を算出し属性推定信頼度として出力すること、複数の上記属性依存スコアと上記属性非依存スコアに対して、それぞれの統合重みを上記属性推定の結果と上記信頼度に応じて決定し、決定した統合重みを用いて出力スコアを統合し、出力する、ことを含む。
【００２６】
ここで、本第１実施形態および後述する第２実施形態では個人認証の処理に際し、属性依存モデル及び属性非依存モデルを採用する。属性依存モデルとは、各属性向けにチューニングされたモデルであり、対応した属性のデータを入力した場合、一般に高い認証精度を実現することができる。ただし、対応していない属性のデータを入力した場合、一般に認証精度は大きく低下する。また、属性非依存モデルとは、複数の属性のデータのいずれに対しても頑健となるようにチューニングされたモデルであり、いずれの属性のデータを入力しても、認証精度が大きく低下することがない。その反面、属性非依存モデルは、一般に属性依存モデルよりも認証精度は低くなる。
【００２７】
また、ここで言うモデルとは統計モデルに限らず、動作を制御するパラメタやアルゴリズムの切り替えスイッチも含む。
【００２８】
本実施形態では、これら両方のモデルから出力されるスコアの重みを属性推定信頼度に応じて決定する。つまり、属性推定信頼度が高い場合は、対応する属性依存モデルから出力される属性依存スコアの重みを大きくし、属性推定信頼度が低い場合は、頑健性の高い属性非依存モデルから出力される属性非依存スコアの重みを大きくし、スコア統合を行う。
【００２９】
このように、本実施形態によれば、属性推定に失敗しやすい入力データに対しては、属性非依存モデルに重みをおいたスコアが出力されるため、属性推定失敗に頑健となり、高い認証精度を実現することができる。
【００３０】
以下、上述の実施形態について更に詳細を説明する。以下には、詳細実施形態として、第１実施形態を例示する。以下の第１実施形態は、上述の属性非依存認証装置及び属性非依存認証方法を話者照合に適用した場合の例である。それゆえ、入力データとして入力音声を想定する。また属性の例として、性別を例として用いる。属性依存モデルは、男性モデル、女性モデルの二種類を用いることとする。
【００３１】
なお、上述の属性非依存認証装置及び属性非依存認証方法は、話者照合への適用に限定されるものではなく、様々な生体認証技術の様態に適用可能である。例えば、上述の属性非依存認証装置及び属性非依存認証方法は、入力データの種別に応じて指紋認証、顔認証、虹彩認証などに適用することも可能である。また属性も性別のみに限定しない。上述の属性非依存認証装置及び属性非依存認証方法は、言語や出身地域、年齢、入力データを記録したデバイス等にも適用可能である。また、属性が取りうる値も二値に限定しない。例えば、属性が言語の場合は、取り得る値は日本語、英語、中国語など、三つ以上の値を取り得る。
【００３２】
［第１実施形態］
（システム構成）
図２を参照すると、本発明の第１実施形態による個人認証装置においては、男性向け照合スコア算出部２０３および女性向け照合スコア算出部２０４はそれぞれ、二つの入力音声（入力データ）２０１および２０２に対しそれぞれ、属性依存スコアを算出する。男性向け照合スコア算出部２０３および女性向け照合スコア算出部２０４は、複数の属性依存スコア算出部と呼ばれても良い。
【００３３】
性別非依存照合スコア算出部２０５は、二つの入力音声２０１および２０２に対する属性非依存スコアを算出する。性別非依存照合スコア算出部２０５は、属性非依存スコア算出部と呼ばれても良い。
【００３４】
性別推定部２０６は二つの入力音声２０１および２０２に対し、性別推定を行い、それぞれの音声における性別の尤度を得る。性別推定部２０６は属性推定部と呼ばれても良い。
【００３５】
性別推定信頼度算出部２０７は、性別推定部２０６から性別推定結果（性別の尤度）を受け取り、性別推定の信頼度を算出する。性別推定信頼度算出部２０７は、属性推定信頼度算出部と呼ばれても良い。
【００３６】
スコア統合部２０８は性別推定部２０６からの性別の尤度及び性別推定信頼度算出部２０７からの性別推定の信頼度を用いて、男性向け照合スコア算出部２０３および女性向け照合スコア算出部２０４からのそれぞれの属性依存スコアおよび性別非依存照合スコア算出部２０５からの属性非依存スコアに与える重み（スコア重み）を決定する。スコア統合部２０８はまた、決定した重みを用いて属性依存スコアおよび属性非依存スコアの各スコアを統合し、照合スコア２０９として出力する。
【００３７】
ここで、性別推定信頼度が低い場合は、属性非依存スコアに与える重みを大きくすることで、性別推定失敗に頑健な照合を行うことが可能である。一方、性別推定信頼度が高い場合は、推定された属性の属性依存スコアに与える重みを大きくすることで、高い照合精度を得ることが可能である。
【００３８】
なお、上記の各構成要素は、個人認証装置に備えられた複数の回路等によって実現することができるし、個人認証装置に制御部として備えられてプログラム制御に従って後述する処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によって実現することもできる。ＣＰＵによって実現する場合、ＣＰＵは個人認証装置に内蔵されたメモリまたは各種記録媒体、あるいは外付けの記録媒体にあらかじめ格納されている動作制御プログラムを読み出し、読み出した動作制御プログラムに基づいて後述するような制御動作を実行する。
【００３９】
（処理構成）
次に、図２、図３を参照して第１実施形態に係る個人認証処理の流れを説明する。まず、ステップ３０１において、１つ目の音声入力１を受け付け、入力音声２０１を得る。次に、ステップ３０２において、２つ目の音声入力２を受け付け、入力音声２０２を得る。
【００４０】
続いて、ステップ３０３において、入力音声２０１と入力音声２０２を用いて、男性向け照合スコア算出部２０３が属性依存スコアとして男性向け照合スコアを算出する。次に、ステップ３０４において、入力音声２０１と入力音声２０２を用いて、女性向け照合スコア算出部２０４が属性依存スコアとして女性向け照合スコアを算出する。
【００４１】
続いて、ステップ３０５において、入力音声２０１と入力音声２０２を用いて、性別非依存照合スコア算出部２０５が属性非依存スコアとして性別非依存照合スコアを算出する。
【００４２】
次に、ステップ３０６において、入力音声２０１と入力音声２０２を用いて、性別推定部２０６が各性別の尤度を算出する。続いて、ステップ３０７において、性別推定信頼度算出部２０７が性別推定の結果に対する信頼度を算出して出力する。
【００４３】
次に、ステップ３０８において、各性別の尤度及び性別推定の結果に対する信頼度を用いて、スコア統合部２０８が男性向け照合スコア、女性向け照合スコア及び性別非依存照合スコアに与える重みを決定する。スコア統合部２０８は更に、決定した重みを用いて各スコアを統合し、照合スコア２０９を算出する。
【００４４】
なお、図３に例示されるフローチャートでは、複数の工程（処理）が順に記載されているが、本実施形態で実行される工程の実行順序は、図３の記載の順番に制限されない。例えば、ステップ３０３とステップ３０４は逆の順で実行してもよい。
【００４５】
（第１実施形態の作用及び効果）
上述したように第１実施形態では、性別依存照合スコア（男性向け照合スコア及び女性向け照合スコア）と性別非依存照合スコアの重みを性別推定信頼度に応じて決定する。つまり、性別推定信頼度が高い場合は、対応する性別依存照合スコアの重みを大きくし、性別推定信頼度が低い場合は、性別推定失敗に対して頑健性の高い性別非依存照合スコアの重みを大きくし、スコア統合を行う。
【００４６】
このように、第１実施形態によれば、性別推定失敗に頑健で、高い認証精度を実現する技術を提供することができる。
【００４７】
［第２実施形態］
本発明の第２実施形態に係る個人認証装置は、入力データに対し、複数の属性のそれぞれに特化して高い認証精度を達成可能な属性依存スコアを算出する複数の属性依存スコア算出部と、入力データに対し、いずれの属性においても高い認証精度を達成可能な属性非依存スコアを算出する属性非依存スコア算出部と、入力データに対し、属性推定を行う属性推定部と、複数の上記属性依存スコアと上記属性非依存スコアに対して、それぞれの統合重みを上記属性推定の結果に応じて決定し、決定した統合重みを用いて出力スコアを統合し、出力するスコア統合部と、を備える。本第２実施形態が第１実施形態と異なる点は、属性推定信頼度算出部を省略したことにある。
【００４８】
本発明の第２実施形態に係る個人認証方法は、入力データに対し、複数の属性のそれぞれに特化して高い認証精度を達成可能な属性依存スコアを算出すること、入力データに対し、いずれの属性においても高い認証精度を達成可能な属性非依存スコアを算出すること、入力データに対し、属性推定を行うこと、複数の上記属性依存スコアと上記属性非依存スコアに対して、それぞれの統合重みを上記属性推定の結果に応じて決定し、決定した統合重みを用いて出力スコアを統合し、出力する、ことを含む。
【００４９】
（システム構成）
図４を参照すると、本発明の第２実施形態による個人認証装置においては、男性向け照合スコア算出部２０３および女性向け照合スコア算出部２０４はそれぞれ、二つの入力音声（入力データ）２０１および２０２に対しそれぞれ、属性依存スコアを算出する。
【００５０】
性別非依存照合スコア算出部２０５は、二つの入力音声２０１および２０２に対する属性非依存スコアを算出する。
【００５１】
性別推定部２０６は二つの入力音声２０１および２０２に対し、性別推定を行い、それぞれの音声における性別の尤度を得る。
【００５２】
スコア統合部２０８は性別推定部２０６からの性別の尤度を用いて、男性向け照合スコア算出部２０３および女性向け照合スコア算出部２０４からのそれぞれの属性依存スコアおよび性別非依存照合スコア算出部２０５からの属性非依存スコアに与える重みを決定する。スコア統合部２０８はまた、決定した重みを用いて属性依存スコアおよび属性非依存スコアの各スコアを統合し、照合スコア２０９として出力する。
【００５３】
（処理構成）
次に、図４、図５を参照して第２実施形態に係る個人認証処理の流れを説明する。まず、ステップ３０１において、１つ目の音声入力１を受け付け、入力音声２０１を得る。次に、ステップ３０２において、２つ目の音声入力２を受け付け、入力音声２０２を得る。
【００５４】
続いて、ステップ３０３において、入力音声２０１と入力音声２０２を用いて、男性向け照合スコア算出部２０３が属性依存スコアとして男性向け照合スコアを算出する。次に、ステップ３０４において、入力音声２０１と入力音声２０２を用いて、女性向け照合スコア算出部２０４が属性依存スコアとして女性向け照合スコアを算出する。
【００５５】
続いて、ステップ３０５において、入力音声２０１と入力音声２０２を用いて、性別非依存照合スコア算出部２０５が属性非依存スコアとして性別非依存照合スコアを算出する。
【００５６】
次に、ステップ３０６において、入力音声２０１と入力音声２０２を用いて、性別推定部２０６が各性別の尤度を算出する。
【００５７】
次に、ステップ３０８において、各性別の尤度を用いて、スコア統合部２０８が男性向け照合スコア、女性向け照合スコア及び性別非依存照合スコアに与える重みを決定する。スコア統合部２０８は更に、決定した重みを用いて各スコアを統合し、照合スコア２０９を算出する。
【００５８】
なお、図５に例示されるフローチャートでは、複数の工程（処理）が順に記載されているが、本実施形態で実行される工程の実行順序は、図５の記載の順番に制限されない。例えば、ステップ３０３とステップ３０４は逆の順で実行してもよい。
【００５９】
（第２実施形態の効果）
上述したように第２実施形態では、性別依存照合スコア（男性向け照合スコア及び女性向け照合スコア）と性別非依存照合スコアの重みを性別の尤度に応じて決定してスコア統合を行うことにより、高い認証精度を実現することができる。
【００６０】
以下に実施例を挙げ、上述の第１実施形態を更に詳細に説明する。但し、本発明は以下の実施例から何ら制限を受けない。
【実施例１】
【００６１】
実施例１では、男性向け照合スコア算出部２０３、女性向け照合スコア算出部２０４、性別非依存照合スコア算出部２０５の全てで、特徴量であるi-vectorの抽出とPLDA（Probabilistic Linear Discriminant Analysis）を用いた照合スコア算出を行う。これらの間の差異はPLDAで用いるモデルの学習データであり、それぞれ男性データ、女性データ、男性女性両方のデータから学習されたモデルをPLDAで用いる。【００６２】
性別推定部２０６においては、以下の式（２）を用いて性別尤度比Ｇを算出する。
【数２】
2018173194.tif 000004
【００６３】
ここで、ｐ（ｚｉ｜M）、ｐ（ｚｉ｜F）はそれぞれ、男性向けモデル、女性向けモデルにおける音声データ（入力音声）ｚｉの尤度である。【００６４】
性別推定信頼度算出部２０７は、以下の式（３）を用いて性別推定信頼度Ｃを算出する。
【数３】
2018173194.tif 000005
【００６５】
ここでＴＭおよびＴＦは、あらかじめ定められる固定の閾値である。【００６６】
スコア統合部２０８は、以下の式（４）および式（５）を用いて照合スコアを算出する。
【数４】
2018173194.tif 000006
【００６７】
ここで、ＲＭは男性向け照合スコア（性別依存照合スコア）、ＲＦは女性向け照合スコア（性別依存照合スコア）であり、ＲＩは性別非依存照合スコアである。αＭ，αＦ，αＩはそれぞれ、男性向け照合スコア、女性向け照合スコア、性別非依存照合スコアに対する統合時のスコア重みである。
【実施例２】
【００６８】
実施例２は、実施例１と下記の点で異なる。【００６９】
性別推定信頼度算出部２０７は、以下の式（６）を用いて性別推定信頼度Ｃを算出する。つまり、性別推定信頼度ＣをlogGに関する区分線形関数を用いて算出する。
【数５】
2018173194.tif 000007
【００７０】
スコア統合部２０８は、以下の式（７）および上記の式（５）を用いて照合スコアを算出する。
【数６】
2018173194.tif 000008
【実施例３】
【００７１】
実施例３は、実施例１と下記の点で異なる。【００７２】
性別推定信頼度算出部２０７は、以下の式（８）を用いて性別推定信頼度Ｃを算出する。つまり、性別推定信頼度Ｃは属性非依存モデルに対する入力データの事後確率を用いて算出する。
【数７】
2018173194.tif 000009
【００７３】
ここで、ｐ（ｚｉ｜Ｉ）は性別非依存モデルにおける音声データ（入力音声）ｚｉの尤度である。【００７４】
スコア統合部２０８は、以下の式（９）および上記の式（５）を用いて照合スコアを算出する。つまり、それぞれのスコアに対するスコア重みを、それぞれの属性の事後確率として、照合スコアを算出する。
【数８】
2018173194.tif 000010
【００７５】
以上、実施形態及び実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態、実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、各実施形態、実施例における構成は、本発明のスコープを逸脱しない限りにおいて、互いに組み合わせることが可能である。【００７６】
上記の実施形態、実施例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限定されない。【００７７】
（付記１）
入力データに対し所与の属性に依存して属性依存スコアを算出する複数の属性依存スコア算出部と、
前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出する属性非依存スコア算出部と、
前記入力データに対し属性推定を行う属性推定部と、
前記属性推定の結果を用いて複数の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出するスコア統合部と、
を備えることを特徴とする認証装置。
（付記２）
更に、前記属性推定の結果に対する信頼度を算出して出力する属性推定信頼度算出部を備え、
前記スコア統合部が、前記信頼度の低い入力に対し、前記属性非依存スコアのスコア重みを大きくすることを特徴とする付記１に記載の認証装置。
（付記３）
前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを、属性推定信頼度に関する連続関数として算出することを特徴とする付記２に記載の認証装置。
（付記４）
前記属性推定信頼度算出部が、前記属性推定部による属性の尤度比を用いて前記信頼度を算出することを特徴とする付記２に記載の認証装置。
（付記５）
前記信頼度が前記属性推定の尤度比に関する区分線形関数として算出されることを特徴とする付記４に記載の認証装置。
（付記６）
前記属性推定信頼度算出部が、前記属性推定部による属性推定の事後確率を用いて前記信頼度を算出することを特徴とする付記２に記載の認証装置。
（付記７）
前記スコア統合部が、前記属性非依存スコアと前記属性依存スコアのスコア重みを、前記属性推定部によって算出されるそれぞれの事後確率としてスコア重みを決定することを特徴とする付記２又は６に記載の認証装置。
（付記８）
入力データに対し所与の属性に依存して複数種類の属性依存スコアを算出すること、
前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出すること、
前記入力データに対し属性推定を行うこと、
前記属性推定の結果を用いて複数種類の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出すること、
を含むことを特徴とする認証方法。
（付記９）
更に、前記属性推定の結果に対する信頼度を算出して出力することを含み、
前記出力スコアの算出においては、前記信頼度の低い入力に対し、前記属性非依存スコアのスコア重みを大きくすることを特徴とする付記８に記載の認証方法。
（付記１０）
入力データに対し所与の属性に依存して複数種類の属性依存スコアを算出する処理と、
前記入力データに対し前記属性に依存しない属性非依存スコアを算出する処理と、
前記入力データに対し属性推定を行う処理と、
前記属性推定の結果を用いて複数種類の前記属性依存スコアと前記属性非依存スコアのスコア重みを決定し、前記属性依存スコアと前記属性非依存スコア及び決定した前記スコア重みを用いて出力スコアを算出する処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１１）
更に、前記属性推定の結果に対する信頼度を算出して出力する処理を実行させることを含み、
前記出力スコアの算出においては、前記信頼度の低い入力に対し、前記属性非依存スコアのスコア重みを大きくすることを特徴とする付記１０に記載のプログラム。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明は、生体情報を用いて個人等を認証する認証装置及び認証方法全般に適用可能である。  
【符号の説明】
【００７９】
１０１、２０１  入力音声１
１０２、２０２  入力音声２
１０３、２０３  男性向け照合スコア算出部
１０４、２０４  女性向け照合スコア算出部
１０５、２０６  性別推定部
１０６、２０８  スコア統合部
１０７、２０９  照合スコア
２０５  性別非依存照合スコア算出部
２０７  性別推定信頼度算出部
３０１  音声入力１
３０２  音声入力２
３０３  男性向け照合スコア算出
３０４  女性向け照合スコア算出
３０５  性別非依存照合スコア算出
３０６  性別推定
３０７  性別推定信頼度算出
３０８  スコア統合
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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