(57)【要約】  話者認識システム（１）における話者モデル登録装置（１０）は、ｎ（ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段（１３）と、該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段（１５）と、ｎ個の発話のうち類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段（１６）とを備える。そして、該検証の結果として不適格発話が存在しない場合に、不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段（２０）と、該算出が行われた話者モデルを、話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段（４０）とを備える。
2007111197.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置であって、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段と
を備えることを特徴とする話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項２】
前記検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、前記不適格発話に代わる発話として、新たな発話の取得、該取得された新たな発話を含むｎ個の発話間における前記類似度の算出、及び前記検証を、前記不適格発話が存在しなくなるまで繰り返して行うように、前記取得手段、前記算出手段及び前記検証手段を制御する制御手段を更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項３】
前記検証手段は、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させることを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記検証が繰り返して行われる中で、前記不適格発話が出現する回数が所定閾値を超える場合には、現時点で前記検証の対象となっている前記ｎ個の発話の全てを、前記類似度によらずに前記不適格発話として扱うことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項５】
前記制御手段は、前記不適格発話が出現する割合が所定閾値を超える場合には、現時点で前記検証の対象となっている前記ｎ個の発話の全てを、前記類似度によらずに前記不適格発話として扱うことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項６】
前記検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、前記取得手段による前記発話の取得を催促する催促手段を更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項７】
請求の範囲第１項に記載の話者モデル登録装置と、
前記登録された話者モデルに基いて、任意の話者による発話についての認識を行う認識手段と
を備えたことを特徴とする話者認識システム。
【請求項８】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録方法であって、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得工程と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出工程と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証工程と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出工程と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録工程とを備えることを特徴とする話者認識システムにおける話者モデル登録方法。
【請求項９】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置に備えられたコンピュータを、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段と
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばカーナビ装置、ネットバンキング装置、オートロック装置、コンピュータの認識装置等の各種コンピュータ機器や各種電子電気機器に設けられ、そのユーザである話者の発話に基いて、話者認識を行う話者認識システムの技術分野に関し、特に該システムにおける話者モデル登録装置及び方法、並びにコンピュータをそのような話者モデル登録装置として機能させるコンピュータプログラムの技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の話者認識システムには、認識に用いられる発話されたテキストが予め登録されているテキスト固定型或いはテキスト依存型と、このような登録が不要であり任意のテキストについて認識を行うテキスト独立型或いは非テキスト依存型と、認識の際或いは都度に認識にテキストが指定されるテキスト指定型の三種類がある。これらのうちテキスト依存型については実用化の域に達しており、各種の提案がなされている（特許文献１参照）。【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２９４７５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、例えば前述の特許文献１に開示されている技術によれば、登録の際に、登録用の発話に係るテキストをキーボード等により入力しなければならず、使い勝手が良いとはいえない。更に、登録の都度に、新たに登録しようとする発話情報と、何らかの照合情報とを照合して、それら両者間の類似性の高低に応じて、再度発話させるか、その発話を登録するかを選択的に実行することを要する。このため、その処理は複雑化し、ユーザによる操作も煩雑化してしまうという技術的問題点がある。【０００５】
加えて、いずれの従来技術においても、登録の段階で、発話に外部の雑音が混入したり、話者が意図に反して再現性なく発話（例えば声が裏返ったり震えたり）してしまった際に、登録された発話モデルが信頼性のないものとなり、最終的な話者認識の精度も無視し得ない程に落ちてしまう。或いは、これを回避するために登録動作において多数回のやり直しが求められたることで、登録自体が実践的に困難となるという問題点もある。【０００６】
本発明は、例えば上述した問題点に鑑みてなされたものであり、話者認識に係るテキストを登録する際における、コンピュータ上の処理及びユーザによる操作が比較的簡単である話者認識システムにおける話者モデル登録装置及び方法、このような話者モデル登録装置を備えた話者認識システム、並びにコンピュータをこのような話者モデル登録装置として機能させるコンピュータプログラム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】
【０００７】
（話者認識システムにおける話者モデル登録装置）
本発明に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置は上記課題を解決するために、話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置であって、ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合の算出を行う類似度算出手段と、前記ｎ個の発話のうち前記類似する度合を示す類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段とを備える。【０００８】
本発明に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置によれば、話者認識システムにおける話者モデルの登録段階で、次のように登録がなされる。【０００９】
即ちその動作時には、先ず、例えばマイクロホン、プロセッサ、メモリ等を有してなる取得手段によって、例えばマイクロホンからの音声信号のうち話者に係る音声部分を抽出する音声抽出や更にその中からの特徴量の算出など、発話の取得が行われる。ここで特に、典型的には話者に同一テキストを繰り返し発話させるなどによって、このような発話の取得がｎ回行われることで、ｎ個の発話の取得が行われる。ここに「発話」とは、話者認識の全過程を通じていずれかの段階で用いられる、ユーザたる話者により発話されたテキストに係る音声或いは音声情報を意味する。【００１０】
すると、例えばプロセッサ、メモリ等を有してなる類似度算出手段によって、このように取得されたｎ個の発話間における類似度の算出が行われる。典型的には、ｎ個の発話の夫々について、自身を除くｎ−１個の発話との間での類似度が夫々算出される。尚、本発明に係る「類似度」とは、類似の度合を直接或いは間接的に示していれば足りるものであり、いわば広義の類似度である。このため、所謂「類似度」或いは「狭義の類似度」のみならず、所謂「尤度」又は「距離尺度」も、本発明に係る「類似度」の一例である。【００１１】
続いて、例えばプロセッサ、メモリ等を有してなる検証手段によって、これらｎ個の発話のうち、算出により得られた類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証が行われる。【００１２】
この検証の結果、不適格発話が存在しない場合には、不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、例えばプロセッサ、メモリ等を有してなる話者モデル算出手段によって、話者モデルの算出が行われる。即ち、不適格発話を含まない（即ち、所定基準下で相互に類似する）ｎ個の発話が、適格なる登録用発話として厳正に選ばれた上で、これらのｎ個の登録用発話に基いて、話者モデルの算出が行われる。【００１３】
その後、例えばプロセッサ、メモリ、データベース等を有してなる登録手段によって、このように算出が行われた話者モデルが、話者認識用の話者モデルとして登録される。言い換えれば、該類似度が低い不適格発話が除外された、即ちｎ個の適格発話に基く話者モデルが、話者認識用の話者モデルとして登録される。【００１４】
以上の結果、本発明によれば、互いの類似度が所定基準に達した発話のみに基く信頼性の高い話者認識用の話者モデルを極めて容易に登録可能となる。この際、複数回の発話の相互の類似度を考慮するので、キーワードをキーボードによって別途入力する必要もなく、入力の手間も省かれ、実践上非常に有利である。【００１５】
本発明に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の一態様では、前記検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、前記不適格発話に代わる発話として、新たな発話の取得、該取得された新たな発話を含むｎ個の発話間における前記類似度の算出、及び前記検証を、前記不適格発話が存在しなくなるまで繰り返して行うように、前記取得手段、前記算出手段及び前記検証手段を制御する制御手段を更に備える。【００１６】
この態様によれば、不適格発話が存在する場合には、例えばプロセッサ、メモリ等を有してなる制御手段による制御下で、不適格発話に代わる発話として、新たな発話の取得、該取得された新たな発話を含むｎ個の発話間に類似度の算出、及び検証が繰り返して行われ、最終的には、不適格発話が存在しなくなる。従って、実践的にはよくあるように、話者による発話に混入した雑音や、話者による発話自体の失敗などに起因して、発話の取得が全回を通じて上手くいかなかったとしても、発話の取得及び算出動作等についての単純なる繰り返しを再度行うことで、確実に不適格発話を排除したうえで、極めて精度の高い話者モデルが算出可能となる。加えて、発話の取得の際、登録用発話を一度全て揃えた上で各発話間の類似度が検証されるので、たとえ一発話目に雑音が混在して類似度が所定基準を満たさないとしても、この発話を、類似度に基いて自動的に検出でき、ピンポイントで訂正できるので、実践上大変便利である。【００１７】
この繰り返し検証が行われる態様では、前記検証手段は、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させてもよい。【００１８】
この態様によれば、所定基準は不適格発話が出現し難い側に、即ち不適格との基準を緩和させる側に変化させるので、繰り返しがある程度の回数で終わるようになる。これにより、話者モデルの登録に係る一連の動作が延々と続くといった不都合を回避でき、具体的妥当性に優れた話者モデルを極めて効率的に登録可能となる。【００１９】
或いは、この繰り返し検証が行われる態様では、前記制御手段は、前記検証が繰り返して行われる中で、前記不適格発話が出現する回数が所定閾値を超える場合には、現時点で前記検証の対象となっている前記ｎ個の発話の全てを、前記類似度によらずに前記不適格発話として扱ってもよい。【００２０】
この態様によれば、不適格発話が出現する回数が所定閾値を超える場合には、現時点で検証の対象となっているｎ個の発話の全てが不適格発話として扱われるので、結局、全ての発話について最初の取得から行われることになる。従って、何らかの要因によって、類似度が高い発話に揃わない場合にも、始からリセットしてやり直すことで、類似度が高い発話に揃えられる可能性が出てくる。これにより、話者モデルの登録に係る一連の動作が延々と続くといった不都合を回避でき、具体的妥当性に優れた話者モデルを極めて効率的に登録可能となる。【００２１】
或いは、この繰り返し検証が行われる態様では、前記制御手段は、前記不適格発話が出現する割合が所定閾値を超える場合には、現時点で前記検証の対象となっている前記ｎ個の発話の全てを、前記類似度によらずに前記不適格発話として扱ってもよい。【００２２】
この態様によれば、不適格発話が出現する割合が所定閾値を超える場合には、現時点で検証の対象となっているｎ個の発話の全てが不適格発話として扱われるので、結局、全ての発話について取得から行われることになる。従って、何らかの要因によって、類似度が高い発話に揃わない場合にも、始からリセットしてやり直すことで、類似度が高い発話に揃えられる可能性がでてくる。これにより、話者モデルの登録に係る一連の動作が延々と続くといった不都合を回避でき、具体的妥当性に優れた話者モデルを極めて効率的に登録可能となる。【００２３】
本発明に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の他の態様では、前記検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、前記取得手段による前記発話の取得を催促する催促手段を更に備える。【００２４】
この態様によれば、検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、例えば表示装置、音声出力装置、コントローラ或いはプロセッサ、メモリ等を有してなる催促手段によって、取得手段による発話の取得が催促される。例えば、表示画面上における表示出力や話者モデル登録装置前の音場における音声出力を通じて、ユーザである話者に対して、再度の発話が促される。従って、単純な繰り返しを確実に行うことができ、信頼性の高い話者モデルの登録を行える。【００２５】
（話者認識システム）
本発明に係る、一の話者認識システムは上記課題を解決するために、上述した話者モデル登録装置（但し、その各種態様を含む）と、前記登録された話者モデルに基いて、任意の話者による発話についての認識を行う認識手段とを備える。【００２６】
本発明に係る、一の話者認識システムによれば、上述した本発明に係る話者モデル登録装置を備えるので、装置側における比較的簡単な処理を通じて且つユーザたる話者による比較的簡単な操作によって、極めて信頼性の高い話者認識が可能となる。
（話者認識システムにおける話者モデル登録方法）
本発明に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録方法は上記課題を解決するために、話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録方法であって、ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得工程と、該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合の算出を行う類似度算出工程と、前記ｎ個の発話のうち前記類似する度合を示す類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証工程と、該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出工程と、該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録工程とを備える。【００２７】
本発明に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録方法によれば、上述した本発明に係る話者モデル登録装置の場合と同様に、話者による発話に混入した雑音や、話者による発話自体の失敗などに起因して、繰り返し行われる発話の取得が全回を通じて上手くいかなかったとしても、発話の取得及び算出動作等についての単純なる繰り返しを行うことで、信頼性の高い話者モデルを登録可能となる。【００２８】
尚、本発明の話者モデル登録方法においても、上述した本発明の話者モデル登録装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。【００２９】
（コンピュータプログラム）
上記課題を解決するために、本発明のコンピュータプログラムは、話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置に備えられたコンピュータを、ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段と、前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段として機能させる。【００３０】
本発明のコンピュータプログラムによれば、当該コンピュータプログラムを格納するＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体から、当該コンピュータプログラムを、話者モデル登録装置に備えられたコンピュータに読み込んで実行させれば、或いは、当該コンピュータプログラムを通信手段を介してダウンロードさせた後に実行させれば、上述した本発明の話者モデル登録装置を比較的簡単に構築できる。これにより、上述した本発明の話者モデル登録装置の場合と同様に、話者による発話に混入した雑音や、話者による発話自体の失敗などに起因して、繰り返し行われる発話の取得が全回を通じて上手くいかなかったとしても、発話の取得及び算出動作等についての単純なる繰り返しを行うことで、信頼性の高い話者モデルを登録可能となる。【００３１】
尚、本発明のコンピュータプログラムにおいても、上述した本発明の話者モデル登録装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。【００３２】
上記課題を解決するために、コンピュータ読取可能な媒体内のコンピュータプログラム製品は、話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置に備えられたコンピュータにより実行可能なプログラム命令を明白に具現化し、該コンピュータを、ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段と、前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段として機能させる。【００３３】
本発明のコンピュータプログラム製品によれば、当該コンピュータプログラム製品を格納するＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等の記録媒体から、当該コンピュータプログラム製品をコンピュータに読み込めば、或いは、例えば伝送波である当該コンピュータプログラム製品を、通信手段を介してコンピュータにダウンロードすれば、上述した本発明の話者モデル登録装置を比較的容易に実施可能となる。更に具体的には、当該コンピュータプログラム製品は、上述した本発明の話者モデル登録装置として機能させるコンピュータ読取可能なコード（或いはコンピュータ読取可能な命令）から構成されてよい。【００３４】
以上詳細に説明したように、本発明の話者モデル登録装置によれば、類似度算出手段、検証手段及び話者モデル算出手段を備え、本発明の話者モデル登録方法によれば、類似度算出工程、検証工程及び話者モデル算出手段を備えるので、繰り返し行われる発話の取得が全回を通じて上手くいかなかったとしても、発話の取得及び算出動作等についての単純なる繰り返しを行うことで、信頼性の高い話者モデルを登録可能となる。本発明の話者認識システムによれば、本発明の話者モデル登録装置を備えるので、装置側における比較的簡単な処理を通じて且つユーザたる話者による比較的簡単な操作によって、極めて信頼性の高い話者認識が可能となる。更に、本発明のコンピュータプログラムによれば、コンピュータを類似度算出手段、検証手段及び話者モデル算出手段ととして機能させるので、上述した本発明の話者モデル登録装置を、比較的容易に構築できる。【００３５】
本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施例から明らかにされよう。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の第１実施例に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の基本構成及び動作を概念的に示すブロック図である。
【図２】第２実施例に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の基本構成及び動作を概念的に示すブロック図である。
【図３】第２実施例に係る、各発話間の類似度を算出した結果を示す対照図である。
【図４】第２実施例に係る、各発話間の類似度を検証する様子を示す対照図である。
【図５】第３実施例に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の動作処理を示すフローチャートである。
【図６】第４実施例に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の動作処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３７】
１  話者認識システム
１０  話者モデル登録装置
１３  取得部
１５  類似度算出部
１６  検証部
１００  制御部
２０  話者モデル算出部
３０  照合部
４０  登録部
４５  話者モデルデータベース
１３２  マイクロホン
１４２  音声部分抽出部
２０１  特徴量算出部
３０  認証部
５０  催促部
５２  表示画面
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、本発明を実施するための最良の形態について実施例毎に順に図面に基づいて説明する。【００３９】
（１）第１実施例
第１実施例に係る話者認識システムにおける話者モデル登録装置の構成及び基本的な動作を、図１を参照して説明する。ここに、図１は、本発明の第１実施例に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の基本構成及び動作を概念的に示すブロック図である。【００４０】
図１において、本実施例に係る話者認識システム１における話者モデル登録装置１０は、本発明に係る「取得手段」の一例としての取得部１３と、本発明に係る「類似度算出手段」の一例としての類似度算出部１５と、本発明に係る「検証手段」の一例としての検証部１６と、本発明に係る「制御手段」の一例としての制御部１００と、本発明に係る「話者モデル算出手段」の一例としての話者モデル算出部２０と、本発明に係る「照合手段」及び「認識手段」の一例としての照合部３０と、本発明に係る「登録手段」の一例としての登録部４０と、本発明に係る「催促手段」の一例としての催促部５０とを備える。【００４１】
取得部１３は、例えばマイクロホンのような音声入力機器を含んでなり、話者の登録を行う際、話者であるユーザ１２（例えば鈴木さん）が任意に定めたキーワード（例えば「ひらけごま」）の発話（実際には、発話の波形データ１４）をｎ回取得してメモリ等に保存する。ここにｎは、登録用発話の数、即ち話者モデル２５を算出して登録するにあたり必要とされる発話回数であり、話者モデル２５の精度が実用上十分に確保される回数を実験或いはシミュレーションにより予め設けるとよい。例えば図１においてはｎ＝３、即ち３回の発話に基いて話者モデル２５（例えば、鈴木モデル）の算出を試みる。【００４２】
類似度算出部１５は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、取得部１３によって取得されたｎ個の発話間における類似度の算出を行う。【００４３】
検証部１６は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、算出により得られたｎ個の発話間における類似度のうち、所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う。【００４４】
制御部１００は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、検証部１６において不適格発話が存在すると検証された場合には、不適格発話を破棄し、不適格発話が存在しないことが検証されるまで、不適格発話に代わる発話として、新たな発話の取得、該取得された新たな発話を含むｎ個の発話間に類似度の算出、及び検証を繰り返し行うように、取得部１３、類似度算出部１５、及び検証部１６を制御する。【００４５】
話者モデル算出部２０は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、不適格発話を含まない、即ち互いの類似度が全て所定基準を満たすｎ個の発話に基いて、ユーザ１２（鈴木さん）がキーワードを発話したときの特徴をとらえた話者モデル２５を算出する。【００４６】
登録部４０は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、話者モデル算出部２０によって算出された話者モデル２５のうち、照合部３０による照合の結果、所定基準を満たすものを、話者認識用の話者モデル２５として、例えばコンピュータが備えるハードディスク装置、光ディスク装置等の大規模記憶装置内に構築された話者モデルデータベース４５に正式に登録する。【００４７】
以上、図１に示すように構成された話者モデル登録装置１０によると、特に類似度算出部１５、検証部１６、制御部１００及び話者モデル算出部２０を備えるので、制御部１００の制御下で、類似度算出部１５により算出され検証部１６によって検証された比較的信頼性の高い話者認識用の話者モデル２５が、話者モデル算出部２０により算出され登録可能となる。この際、発話ベースの操作に基くので、キーボードによるキーワード入力の手間も省かれる。加えて、繰り返し行われる発話の取得が全回を通じて上手くいかなかったとしても、発話の取得及び算出動作等についての単純なる繰り返しを行うことで、確実に登録が行われる。この発話の取得の際、登録用発話を一度全て揃えた上で各発話間の類似度が検証されるので、たとえ一発話目に雑音が混在して類似度が所定基準を満たさないとしても、この発話を類似度に基いて自動的に検出してピンポイントで訂正でき、実践上大変便利である。【００４８】
（２）第２実施例
続いて、第２実施例に係る話者認識システムにおける話者モデル登録装置の構成及び基本的な動作を、図２、図３及び図４を参照して説明する。ここに、図２は、第２実施例に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の基本構成及び動作を概念的に示すブロック図である。尚、図２及び図３において、上記図面に係る構成と同一の構成には同一の符号を付し、その説明は適宜省略する。【００４９】
図２において、本実施例に係る話者認識システム１における話者モデル登録装置１０は、
マイクロホン１３２、音声部分抽出部１４２、特徴量算出部２０１、類似度算出部１５、検証部１６、話者モデル算出部２０２、登録部４０、催促部５０、表示画面５２、及び認識部３０を備え、比較的信頼性の高い話者認識用の話者モデルを好適に登録する。【００５０】
マイクロホン１３２は、ユーザ２がキーワードの発話をｎ回行う際、該発話を夫々電気信号に変換して話者認識システム１に入力する機器である。【００５１】
音声部分抽出部１４２は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、背景雑音と音声発話区間とのパワー差を利用する一般的な音声区間検出方法等により、変換された発話の電気信号からキーワードが発話されている発話音声部分を切り出す演算装置である。【００５２】
特徴量算出部２０１は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、入力される発話音声部分を特徴量に変換する。かかる特徴量は、MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient：ＭＦＣＣ）、LPC（Linear Predictive Coding：ＬＰＣ）ケプストラム等によって変換される演算装置である。そして、変換された特徴量は、話者登録の際には類似度算出部１５へ、話者認識の際には認識部３０へ送信される。【００５３】
類似度算出部１５は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、送信されてくるｎ個の発話間における類似度の算出を行う。【００５４】
検証部１６は、例えばプロセッサ、メモリ等を備えたコンピュータ内にプログラムに従って論理的に構築されるものであり、算出により得られたｎ個の発話間における類似度のうち、所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う。【００５５】
ここで、類似度の算出及び検証について、図３及び図４を用いて説明を加える。ここに図３は、第２実施例に係る、各発話間の類似度を算出した結果を示す対照図であり、図４は、第２実施例に係る、各発話間の類似度を検証する様子を示す対照図である。【００５６】
図３及び図４において、行番号及び列番号は共にｎ個の発話の回数或いは夫々の発話に割り当てられた番号を示す。【００５７】
図３において、行と列が交差してなるセル内の数値は、そのセルに係る行番号の発話（発話ｉ）と列番号（発話ｊ）の発話との間で類似度算出部１５により算出された類似度が夫々示される（但し、ｉ、ｊは共に０以上ｎ以下の整数）。類似度は例えば０以上１以下の実数で表され、０が最も類似していないことを、１が最も類似していること（即ち同一であること）を夫々示す。発話ｉと発話ｊの類似度を算出する際には、例えば次の式１を用いると処理が比較的簡単でよい。【００５８】
発話ｉと発話ｊの類似度＝min[発話ｉの発話長(フレーム長),発話ｊの発話長(フレーム長)]／max[発話ｉの発話長(フレーム長),発話ｊの発話長(フレーム長)]………（式１）
上式は発話長、即ち抽出された音声区間の長さがどれだけ揃っているかを類似度として算出している。このように発話データの一部の類似性のみに着目して類似度を算出してもよいし、或いは発話ｉ、発話ｊの発話長の短い発話特徴量をテンプレートとして、もう一方の発話をＤＰマッチングさせたときのスコアなどのような、発話全体の類似度を算出してもよい。類似度としてはこの他にも種々の算出方法を用いてよく、それら複数種類の類似度を同時に求めて用いてもよい。【００５９】
続いて、図４において、図３で示した類似度に基いて検証部１６が発話の適不適を検証する様子が示されている。具体的には、検証部１６は、類似度算出部１５が算出した類似度が所定基準に達しているか否か、換言すればこの発話が不適格発話か否かを判断する。例えば、図４では類似度の閾値を０．７とし、図３の各セルの類似度が０．７以上であれば○印に、０．７以下であれば×印に書き換えられている。そして、各行について○の数をカウントし、このカウント値が所定閾値ｋより低い行があるか否かが検証される。ここで所定閾値ｋより小さい行があればその行に対応する発話を破棄し、その分だけユーザに再発話が催促される。その結果、全ての行の○の数が所定閾値ｋを超えれば、即ち全ての発話について、自身と他の全ての発話との類似度が比較的高くなれば、これらの発話を用いて話者モデルを算出するべく、特徴量が話者モデル算出部２０２へと送信される。【００６０】
尚、類似度としては、尤度又は距離尺度の逆数が用いられる。類似度として距離尺度の逆数が用いられる場合、逆数であるが故に制御方法を適宜変更する必要がある。具体的には、検証・登録部４１で所定閾値と比較する際の不等号の向きを逆にする。【００６１】
再び図２に戻り、話者モデル算出部２０２は、検証部１６で所定基準に達していることが検証されたｎ回分の特徴量用いて、話者モデルを算出し学習する演算装置である。ここに、話者モデルは、話者ＨＭＭ（Hidden Markov Model：ＨＭＭ）やＤＰ（Dynamic Programming：ＤＰ）マッチング等の各種音声認識アルゴリズムにおける話者テンプレートとして表される。【００６２】
登録部４０は、検証済みの話者モデルを、話者認識用の話者モデルとして話者モデルデータベース４５に登録する。【００６３】
表示画面５２は、例えば液晶ディスプレイ等であり、検証結果或いは催促通知のメッセージを表示する表示機器である。【００６４】
催促部５０は、検証部１６において不適格発話が存在すると検証された場合には、ユーザ１２に再度登録用の発話を催促する。例えば、表示画面５２に「再度発話をして下さい」等の催促用メッセージを表示する。そして、この催促部５０により催促されることがなくなるまで、換言すれば、話者認識用の話者モデルが登録されるまで、上記構成に基く処理が行われる。【００６５】
加えて、上記話者モデル登録装置１０を備える話者認識システム１が話者認識を行う際は、以下の認識部を更に備えるとよい。【００６６】
認識部３０は、話者認識時には、認識を求める任意の話者（ここでの話者つまりユーザ１２は、話者モデル２５を登録した本人に限られない。例えば、鈴木さんに成りすまそうとする第三者が含まれる）の発話と、登録された話者モデル２５とを照合することで、認識を求める任意の話者が、登録された話者モデル２５の話者本人であるか否かを認識する。具体的には、照合の結果、類似度等が所定基準を満たす場合には、認識を求める任意の話者は登録された話者モデル２５の話者であると認識し、満たさない場合には、話者でないと認識する。そして、その認証結果が表示画面５２に映し出される。【００６７】
以上図２、図３及び図４を用いて詳細に説明したように、本実施例の話者認識システム１によれば、本実施例の話者モデル登録装置１０を備えるので、装置側における比較的簡単な処理を通じて且つユーザたる話者による比較的簡単な操作によって、極めて信頼性の高い話者認識が可能となる。【００６８】
（３）第３実施例
続いて、第３実施例に係る話者認識システムにおける話者モデル登録装置の基本的な動作を、図２から図４に加えて図５を参照して説明する。ここに図５は、第３実施例に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の動作処理を示すフローチャートである。
尚、本実施例において、上記図面に係る構成と同一の構成には同一の符号を付し、その説明は適宜省略する。【００６９】
図５において、登録開始にあたり、先ず発話指示回数ｐにｎが代入される（ステップＳ１０１）。そして、ｐ回発話の指示がなされると（ステップＳ１０２）、ユーザがマイクロホン１３２に向かってキーワードをｐ回発話する。そして、このｐ回の発話が、マイクロホン１３２を介して話者モデル登録装置１０に入力される（ステップＳ１０３）。【００７０】
そして、入力されたｐ回の発話の発話音声部分が音声部分抽出部１４２によって夫々抽出され、抽出された発話音声部分が特徴量算出部２０１によって各々の特徴量に変換される（ステップＳ１０４）。【００７１】
このｐ回の発話に係る特徴量に基いて、発話間の類似度が類似度算出部１５によって算出される（図３参照）（ステップＳ１０５）。【００７２】
算出された発話間の類似度が所定基準に達しているか否かを検証部１６が検証するべく、所定基準に達していない不適格発話の数ｑがカウントされる（図４参照）（ステップＳ１０６）。【００７３】
そして、カウントされた不適格発話の数ｑが０であるか否か、即ち不適格発話が存在しないことが検証される（ステップＳ１０７）。【００７４】
この際、不適格発話の数ｑが０でない場合、即ち不適格発話が存在する場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、このｑ個の不適格発話が破棄され（ステップＳ１０８２）、ｐにｑが代入され（ステップＳ１０９２）、再度ｐ回、即ち破棄された分の発話指示がなされる。【００７５】
他方で不適格発話の数ｑが０である場合、即ち不適格発話が、当初から存在しない場合或いは再度の発話を繰り返した結果存在しなくなった場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、話者モデル算出部２０２は、不適格発話を含まず互いの類似度が比較的高い発話に基いて、話者モデルを算出・学習し（ステップＳ１０８１）、この話者モデルが登録部４０によって話者モデルデータベース４５に登録され（ステップＳ１０９１）、話者認識用の話者モデルの登録が終了する。【００７６】
以上、図２から図４に加えて、図５を参照して説明したように、本実施例の話者認識システム１によれば、本実施例の話者モデル登録装置１０を備えるので、装置側における比較的簡単な処理を通じて且つユーザたる話者による比較的簡単な操作によって、互いの類似度が比較的高い発話に基く極めて信頼性の高い話者認識用の話者モデルが登録可能となる。【００７７】
（４）第４実施例
続いて、第４実施例に係る話者認識システムにおける話者モデル登録装置の基本的な動作を、図２から図５に加えて、図６を参照して説明する。ここに図６は、第４実施例に係る、話者認識システムにおける話者モデル登録装置の動作処理を示すフローチャートである。尚、図６において、上記図面に係る構成及び処理と同一の構成及び処理には同一の符号を付し、その説明は適宜省略する。【００７８】
図６において、登録開始にあたり、先ず発話指示回数ｐにｎが、発話の繰り返し回数ｒに０が夫々代入される（ステップＳ２０１）。そして、１回目の繰り返しとして発話の繰り返し回数ｒがカウントアップされて１になり、ｐ回発話の指示がなされると（ステップＳ２０２）、ユーザがマイクロホン１３２に向かってキーワードをｐ回発話し、前出の実施例と同様にして、不適格発話の数ｑがカウントされ（図４参照）、カウントされた不適格発話の数ｑが０であるか否か、即ち不適格発話が存在しないことが検証される（ステップＳ１０３からステップＳ１０７）。【００７９】
ここで、不適格発話の数ｑが０でない場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、即ち不適格発話が存在する場合、次いで、発話の繰り返し回数ｒが所定回数ｔｈｒ以上であるか否かが判断される（ステップＳ２０７３）。【００８０】
ここで、発話の繰り返し回数ｒが、所定回数ｔｈｒより少ない場合（ステップＳ２０７３：Ｎｏ）、即ち未だ発話の繰り返しがされ過ぎてはいない場合、再発話により不適格発話を解消する余地があり得る。そこで更に、不適格発話の数ｑが所定回数ｔｈｑより少ないか否かが判断される（ステップＳ２０７２）。【００８１】
ここで、不適格発話の数ｑが、所定回数ｔｈｑより少ない場合（ステップＳ２０７２：Ｙｅｓ）、言い換えればあと僅かで不適格発話が存在しなくなる場合、このｑ個の不適格発話が破棄され（ステップＳ１０８２）、ｐにｑが代入され（ステップＳ１０９２）、再度ｐ回、即ち破棄された分の発話指示がなされる。加えて、予め設定した基準が厳しすぎることによる破棄の可能性、ユーザの発話のばらつきが比較的大きいことに起因する破棄の可能性、或いは同様の雑音が多くの発話に混在することによる雑音が混在していない発話の破棄の可能性等を考慮し、不適格発話か否かの基準は話者モデルの信頼性を実践上満たす範囲で緩和されてもよい（ステップＳ２１０２）。【００８２】
他方で、発話の繰り返し回数ｒが、所定回数ｔｈｒ以上である場合（ステップＳ２０７３：Ｙｅｓ）、或いは不適格発話の数ｑが、所定回数ｔｈｑ以上である場合（ステップＳ２０７２：Ｎｏ）、これ以上の繰り返しによる挽回は困難であるとして、全発話が破棄され（ステップＳ２０８３）、発話指示回数ｐにｎが、発話の繰り返し回数ｒに０が夫々代入される（ステップＳ２０９３）。即ち、当該発話の登録がリセットされる。このように発話の繰り返し回数ｒ或いは不適格発話の数ｑが多過ぎる場合、発話の仕方以外に何らかの問題があると推測される。例えば、ユーザの決めたキーワードが話者モデルとして好ましくない可能性もある。そこで、リセットと共に「キーワードを変えて下さい」等のアナウンスをすると、リセットの再発を防止できる。【００８３】
他方で不適格発話の数ｑが０である場合、即ち不適格発話が当初から存在しない場合、或いは再度の発話を繰り返した結果存在しなくなった場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、話者モデル算出部２０２は、不適格発話を含まず互いの類似度が比較的高い発話に基いて、話者モデル算出・学習し（ステップＳ１０８１）、この話者モデルが登録部４０によって話者モデルデータベース４５に登録され（ステップＳ１０９１）、話者認識用の話者モデルの登録が終了する。【００８４】
以上、図２から図５に加えて、図６を参照して説明したように、本実施例の話者認識システム１によれば、本実施例の話者モデル登録装置１０を備えるので、装置側における比較的簡単な処理を通じて且つユーザたる話者による比較的簡単な操作によって、極めて信頼性の高い話者認識が可能となる。この際、特に発話の繰り返しに関して各種配慮がなされており、登録作業が延々と繰り返され終了しないような事態を極めて効率的に回避することができる。【００８５】
上記実施例に示す動作処理は、取得工程、類似度算出工程、検証工程及び話者モデル算出工程を備える話者認識システム１における話者モデル登録方法に基いて話者認識システムを動作させることによって実現してもよい。或いは、取得手段、類似度算出手段、検証手段及び話者モデル算出手段を備えた話者認識システム１に設けられるコンピュータにコンピュータプログラムを読み込ませることで実現してもよい。【００８６】
尚、本発明は、上述した実施例に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨、或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う話者認識システムにおける話者モデル登録装置及び方法、並びにコンピュータプログラムもまた、本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明に係る話者認識システムにおける話者モデル登録装置及び方法、並びにコンピュータプログラムは、例えばカーナビ装置、ネットバンキング装置、オートロック装置、コンピュータの認識装置等の各種コンピュータ機器や各種電子電気機器に設けられ、そのユーザである話者の発話に基いて、話者認識を行う話者認識システムにおける話者モデル登録装置に利用可能である。
【図１】
2007111197.tif 000003
【図２】
2007111197.tif 000004
【図３】
2007111197.tif 000005
【図４】
2007111197.tif 000006
【図５】
2007111197.tif 000007
【図６】
2007111197.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成20年1月24日(2008.1.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置であって、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段と
を備え、
前記検証手段は、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させ
ることを特徴とする話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項２】
前記検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、前記不適格発話に代わる発話として、新たな発話の取得、該取得された新たな発話を含むｎ個の発話間における前記類似度の算出、及び前記検証を、前記不適格発話が存在しなくなるまで繰り返して行うように、前記取得手段、前記算出手段及び前記検証手段を制御する制御手段を更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項３】
前記検証手段は、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させることを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記検証が繰り返して行われる中で、前記不適格発話が出現する回数が所定閾値を超える場合には、現時点で前記検証の対象となっている前記ｎ個の発話の全てを、前記類似度によらずに前記不適格発話として扱うことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項５】
前記制御手段は、前記不適格発話が出現する割合が所定閾値を超える場合には、現時点で前記検証の対象となっている前記ｎ個の発話の全てを、前記類似度によらずに前記不適格発話として扱うことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項６】
前記検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、前記取得手段による前記発話の取得を催促する催促手段を更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項７】
請求の範囲第１項に記載の話者モデル登録装置と、
前記登録された話者モデルに基いて、任意の話者による発話についての認識を行う認識手段と
を備えたことを特徴とする話者認識システム。
【請求項８】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録方法であって、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得工程と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出工程と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証工程と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出工程と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録工程とを備え、
前記検証工程は、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させ
ることを特徴とする話者認識システムにおける話者モデル登録方法。
【請求項９】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置に備えられたコンピュータを、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段と
として機能させ、
前記検証手段が、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させるように機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成20年5月7日(2008.5.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置であって、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段と
を備え、
前記検証手段は、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行
う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させることを特徴とする話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項２】
前記検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、前記不適格発話に代わる発話として、新たな発話の取得、該取得された新たな発話を含むｎ個の発話間における前記類似度の算出、及び前記検証を、前記不適格発話が存在しなくなるまで繰り返して行うように、前記取得手段、前記算出手段及び前記検証手段を制御する制御手段を更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項３】
前記検証手段は、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させることを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記検証が繰り返して行われる中で、前記不適格発話が出現する回数が所定閾値を超える場合には、現時点で前記検証の対象となっている前記ｎ個の発話の全てを、前記類似度によらずに前記不適格発話として扱うことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項５】
前記制御手段は、前記不適格発話が出現する割合が所定閾値を超える場合には、現時点で前記検証の対象となっている前記ｎ個の発話の全てを、前記類似度によらずに前記不適格発話として扱うことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項６】
前記検証の結果として前記不適格発話が存在する場合に、前記取得手段による前記発話の取得を催促する催促手段を更に備えることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の話者認識システムにおける話者モデル登録装置。
【請求項７】
請求の範囲第１項に記載の話者モデル登録装置と、
前記登録された話者モデルに基いて、任意の話者による発話についての認識を行う認識手段と
を備えたことを特徴とする話者認識システム。
【請求項８】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録方法であって、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得工程と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出工程と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証工程と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出工程と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録工程とを備え、
前記検証工程は、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行
う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させることを特徴とする話者認識システムにおける話者モデル登録方法。
【請求項９】
話者認識システムにおいて話者認識用の話者モデルを登録する話者モデル登録装置に備えられたコンピュータを、
ｎ（但し、ｎは２以上の整数）個の発話の取得を行う取得手段と、
該取得されたｎ個の発話間における相互に類似する度合を示す類似度の算出を行う類似度算出手段と、
前記ｎ個の発話のうち前記類似度が所定基準に達していない不適格発話が存在するか否かの検証を行う検証手段と、
該検証の結果として前記不適格発話が存在しない場合に、前記不適格発話を含まないｎ個の発話に基いて、話者モデルの算出を行う話者モデル算出手段と、
該算出が行われた話者モデルを、前記話者認識用の話者モデルとして登録する登録手段と
として機能させ、
前記検証手段が、前記不適格発話が出現するのに応じて前記検証を繰り返して行
う都度に、前記所定基準を前記不適格発話が出現し難い側に変化させるように機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【国際調査報告】
2007111197.tif 000009
2007111197.tif 000010
2007111197.tif 000011
2007111197.tif 000012