(57)【要約】【課題】生体情報のサンプルが取得される環境の質が低い場合であっても、本人を拒否する率を向上させる生体認識方法が必要とされる。【解決手段】入力サンプルの特性に関する一つ又は二つ以上の要素についてのデータを収集し、前記各要素についての定数を求め、シフト値を導出するために前記求められた定数を平均化し、前記導出されたシフト値に基づいて、生体認識システムの等価エラー率の値を調整することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力サンプルの特性に関する一つ又は二つ以上の要素についてのデータを収集し、
前記各要素についての定数を求め、
シフト値を導出するために前記求められた定数を平均化し、
前記導出されたシフト値に基づいて、生体認識システムの等価エラー率の値を調整することを特徴とする生体認識方法。
【請求項２】
前記入力サンプルは音声であることを特徴とする請求項１に記載の生体認識方法。
【請求項３】
前記入力サンプルの特性に関する要素は、前記音声の信号対雑音比に基づく要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の生体認識方法。
【請求項４】
前記音声の前記信号対雑音比に基づく要素についての定数は、前記音声の信号対雑音比に反比例することを特徴とする請求項３に記載の生体認識方法。
【請求項５】
前記入力サンプルの特性に関する要素は、前記音声のダイナミックレンジに基づく要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の生体認識方法。
【請求項６】
前記音声の前記ダイナミックレンジに基づく要素についての定数は、前記音声のダイナミックレンジに反比例することを特徴とする請求項５に記載の生体認識方法。
【請求項７】
前記前記入力サンプルの特性に関する要素は、前記音声における有声フレームに対する無声フレームの割合を示す要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の生体認識方法。
【請求項８】
前記音声における有声フレームに対する無声フレームの割合を示す要素ついての定数は、前記音声における有声フレームに対する無声フレームの割合に比例することを特徴とする請求項７に記載の生体認識方法。
【請求項９】
前記入力サンプルの特性に関する要素は、前記音声において反復される内容の割合から導出される要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の生体認識方法。
【請求項１０】
前記音声において反復される内容の割合から導出される要素についての定数は、前記音声における反復する内容の割合に比例することを特徴とする請求項９に記載の生体認識方法。
【請求項１１】
前記入力サンプルの特性に関する要素は、前記音声における音声ゾーンから導出される要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の生体認識方法。
【請求項１２】
前記音声における音声ゾーンから導出される要素についての定数は、前記音声における音声ゾーンの割合に反比例する、請求項１１に記載の生体認識方法。
【請求項１３】
前記音声は、マイクを用いて捕捉されることを特徴とする請求項２に記載の生体認識方法。
【請求項１４】
前記入力サンプルの特性に関する要素は、前記マイクの周波数応答曲線に基づく要素を含むことを特徴とする請求項１３に記載の生体認識方法。
【請求項１５】
前記マイクの周波数応答曲線に基づく要素についての定数は、前記マイクの前記周波数応答曲線に反比例することを特徴とする請求項１４に記載の生体認識方法。
【請求項１６】
前記等価エラー率の値が前記シフト値に基づいて調整されることによって、生体認識システムの誤り許容率を向上させることを特徴とする請求項１に記載の生体認識方法。
【請求項１７】
前記等価エラー率の値から前記シフト値が減算されることによって、前記等価エラー率の値が調整されることを特徴とする請求項１に記載の生体認識方法。
【請求項１８】
生体認識に用いられるサンプルが入力されることが可能な前処理部を備える生体認識システムにおいて、
前記前処理部は、
前記サンプルの特性に関する一つ又は二つ以上の要素についてのデータを収集し、
前記各要素ついての定数を求め、
シフト値を導出するために、前記求められた定数を平均化し、
前記導出されたシフト値に基づいて、前記生体認識システムの等価エラー率の値を調整することを特徴とする生体認識システム。
【請求項１９】
前記入力サンプルは音声であることを特徴とする請求項１８に記載の生体認識システム。
【請求項２０】
入力サンプルの特性に関する一つ又は二つ以上の要素についてのデータを収集させ、
前記各要素についての定数を求めさせる手順と、
シフト値を導出させるために、前記求められた定数を平均化させる手順と、
前記導出されたシフト値に基づいて、生体認識システムの等価エラー率の値を調整させる手順と、を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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認識の信号処理に関し、特に音声に基づく生体認識の信号処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
声又は音声に基づく生体認識システムの正確度は、音声のサンプルが生体認識システムによって取得される際の環境の質にかなり大きく依存する。音声のサンプルが取得される環境の質が低い場合、生体認識システムが本人を拒否する率を増加させてしまう場合がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、生体情報のサンプルが取得される環境の質が低い場合であっても、本人を拒否する率を向上させる生体認識方法が必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の代表的な一形態によれば、入力サンプルの特性に関する一つ又は二つ以上の要素についてのデータを収集し、前記各要素についての定数を求め、シフト値を導出するために前記求められた定数を平均化し、前記導出されたシフト値に基づいて、生体認識システムの等価エラー率の値を調整することを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
前処理段階中に、生体認識システムによって取得された音声のサンプルが解析されることによって、本人が拒否される率を改善させる音声に基づいた生体認識システムの実施形態について説明する。解析された結果は、音声に基づく生体認識システムの応答に与える影響を予測するために用いられる。また、解析された結果は、音声に基づく生体認識システムの応答を改善するため補正を適用するために用いられる。
【０００６】
（生体認識システム）
図１は、本明細書で説明するさまざまな実施の形態を実現するための、音声又は声に基づく生体認識システム１００（話者認識システム）の構成を示すブロック図である。話者認識システム１００の実施形態は、話者認識システム１００は、取得された音声のサンプルを用いて、新たな話者（例えば、話者認識システム１００にとって既知の識別情報を有する「登録者」）を登録するために用いられる。また、話者認識システム１００の実施形態は、話者が本人であることを認識するために、話者（例えば、生体認識システムにとって未知又は未確認の識別情報を有する「認識要求者」）から取得された音声のサンプルが用いて、話者識別又は話者照合（以後、話者認識と総称する。）を実行するために用いられる。
【０００７】
話者認識システム１００のフロントエンドは、特徴抽出コンポーネント１０２（特徴抽出部）を備える。特徴抽出部１０２には、マイクが接続される。そして、話者から音声のサンプル１０４がマイクを介して取得される。特徴抽出部１０２又は他の前処理コンポーネントは、取得された音声のサンプル１０４をデジタル化されたフォーマットに変換できる。また、特徴抽出部１０２は、デジタル化されたフォーマットを、特徴ベクトルとして知られる一続きの数値の記述子に変換できる。特徴ベクトルの要素（特徴又はパラメータともいう）は、通常、特徴抽出部１０４によって変換される前の生の音声のサンプル１０４よりも安定であり、強固であり、コンパクトである。特徴抽出は、小さなデータで話者の本質的な特徴の検出を試すことによってデータを削減するプロセスである。
【０００８】
登録中、話者モデル又は話者テンプレートが特徴ベクトルから生成される。図１に示すように、話者テンプレートは、話者モデル化コンポーネント１０６によって生成される。なお、このテンプレートは、テンプレートデータベース１０８に記憶される。
【０００９】
一旦話者が登録されると、ユーザの認識処理が実行される。認識処理では、まだ認識されていない話者（すなわち、認識要求者）の音声サンプルから特徴が抽出される。そして、抽出された特徴は、システムのパターン一致コンポーネント１１０によってパターン一致が実行される。パターン一致は、まだ認識されていない認識要求者の特徴ベクトルと認識要求者が認識を求める本人に対応する話者テンプレートとの比較に基づいて一致スコアを算出するための一つのアルゴリズム又は一組のアルゴリズムを参照する。なお、話者テンプレートは、テンプレートデータベース１０８に記憶される。パターン一致コンポーネント１１０の出力は、話者の音声サンプルと、その話者音声サンプルと比較されるテンプレートとの間の類似する度合を数値で示す類似（又は非類似）のスコアである。なお、「類似スコア」の「類似」という用語は、「非類似性」と置換されてもよい。
【００１０】
また、話者認識システムは、判定モジュール１１２を備える。判定モジュール１１２は、入力として一致スコアを受け付け、話者の主張する本人に関する判定１１４する。なお、判定１１４は、判定の信頼性の度合を示す信頼値を含む出力であってもよい。
【００１１】
判定のタイプは、実施形態に依存する。例えば、認証の実施形態では、話者を受け入れるか、拒否するか（すなわち、受け入れるのであれば、話者は本人であり、拒否するのであれば、話者は詐称者である）を判定する態様がある。また、判定には、他にも二つの実施形態がある。第１に、閉集合識別の実施形態では、未知のユーザが生体認識システム１００に登録されたどのユーザ（登録者）に最も類似しているかを判定する。第２に、開集合識別の実施形態では、話者が、生体認識システム１００に登録されたユーザのいずれのユーザにも一致しないか否かの付加的な判定をする。
【００１２】
（特徴抽出処理）
一般に、特徴抽出処理は、高次元の元のベクトルが低次元のベクトルに変換されるプロセスとして定義される。したがって、特徴抽出処理は、マッピングとみなしてもよい。特徴抽出処理が有効である理由がいくつかある。例えば、統計的な話者モデルを堅牢にするために、登録される音声のサンプルの数は、測定する次元の数と比較して十分大きくすべきである。なお、登録されるベクトルの数は、次元数と共に指数関数的に増大する。また、特徴抽出処理は、計算の複雑度を低減するのにも有効である。
【００１３】
話者認識システムでは、最適な特徴は、以下の性質の一部又は全部を含む。つまり、最適な特徴は、（１）話者と話者との間の変動が高いこと、（２）一人の話者において変動が低いこと、（３）測定が容易であること、（４）偽装及び模倣に対して堅牢であること（５）ひずみ及びノイズに対して堅牢であること、（６）他の特徴から最大限に独立していること、の性質の一部又は全部を含む。性質（１）及び（２）は、話者認識システムによって用いられる特徴が、できる限り区別されることを示す。また、特徴は容易に測定できるべきである。容易に測定されるために、特徴は、音声のサンプルに比較的頻繁に、自然に発生するものである。したがって、短い音声サンプルから特徴が抽出される。また、良い特徴は、声の偽装、歪み及び雑音等の要素に対して堅牢である。さらに、特徴は、互いに最大限独立しているように選択されてもよい。
【００１４】
また、技術的なエラー源によって、話者認識システムの性能が低下する場合がある。例えば、技術的なエラーは、環境的な雑音又は付加的な雑音によるエラーがある。環境的な雑音又は付加的な雑音は、具体的には、背景の雑音、環境の音響及び反響等である。また、技術的なエラーは、チャネル雑音又は畳み込み雑音によるエラーである場合もある。チャネル雑音又は畳み込み雑音は、具体的には、マイクの歪み、録音の干渉、帯域制限又はＡ／Ｄ量子化雑音、及び音声符号化等である。一般に、これらの種類の雑音は、短期間ではあまり変化せず、ゼロ平均であり、音声信号と相関関係がない。話者認識システムでは、ユーザの音声は、マイクで記録される。そして、ユーザの音声波とともに、環境的な雑音も記録される。また、残響音によって、遅延した元の信号が、記録される信号に追加される場合がある。また、非線形歪みも、真の音声スペクトルに追加される場合がある。Ａ／Ｄ変換器の歪みも追加される場合がある。
【００１５】
（正確性に影響を与えるファクタ）
一般に、話者認識システム１００の正確性は、二つの要素に依存する。つまり、話者認識システムの正確性は、（１）話者認識システムによって用いられる音声に基づく生体認識アルゴリズムの正確性、及び（２）話者認識システムに捕捉される又は入力される音声の記録条件及び環境条件に依存する。なお、音声に基づいた生体認識アルゴリズムの正確性に影響を与える環境条件の要素及び記録条件の要素としては、信号対雑音比、音声が記録された音量、マイクの品質、及びさまざまな音声の内容の要素等がある。音声内容の要素は、例えば、有声に対する無声の分布、音声の内容における言葉の反復、音声領域及び無音声領域等である。
【００１６】
本明細書で説明する実施形態は、環境条件及び記録条件が話者認識システムに与える影響を解決できる。一実施の形態によれば、以下のように、話者認識システムの前処理段階中に、話者認識システムは、さまざまな環境条件の要素／記録条件の要素を収集し、収集した環境条件の要素／記録条件の要素を解析できる。
【００１７】
（１）信号対雑音比：信号対雑音比（ＳＮＲ）は、記録された音声又は声の質に影響を与えうる要素である。例えば、信号対雑音比の値又はレベルが低い場合、音声の細部が失われる場合がある。その結果、記録される音声の細部が少ないので、生体認識システムの認識結果の信頼性は低いものとなる。
【００１８】
信号対雑音比のレベルは、以下のアルゴリズムを用いて算出される。
【００１９】
ＳＮＲ＝１０＊ｌｏｇ（信号電圧／雑音電圧）
大まかに言えば、３ビット＝１ｄＢである。音声に基づく生体認識システムでは、信号対雑音比が１８ｄＢ以上であれば、良好である。一方、信号対雑音比が１０ｄＢ以下であれば、不良又は低品位である。
【００２０】
音声に基づく生体認識システムにおける記録環境に関する信号対雑音環境の要素についての情報を収集するために、「無信号」の条件でマイクの出力の雑音のレベルが測定される。上に例示したアルゴリズム等の信号対雑音比アルゴリズムを用いて、記録環境の信号対雑音比が算出される。
【００２１】
（２）記録音量：記録音量、より具体的に言えば、記録音量のダイナミックレンジ（ＤＲ）は、生体認識システムの正確性に影響を与える要素の一つである。ダイナミックレンジが高いほど、時間領域及び周波数領域における解像度が高くなる。これによって、音声に基づく生体認識システムの認識結果の信頼性も高くなる。例えば、サンプルあたり１６ビットで記録される場合に推奨される記録レベルは、±２００００Ｈｚから±３２０００Ｈｚの間である。つまり、この場合、目標となる信号対雑音比は、１４．３ｄＢから４８．０ｄＢの間である。
【００２２】
生体認識システムのダイナミックレンジを算出する方法は、ピークの正の値及び負の値を調べる方法がある。
【００２３】
（３）マイク品質：マイクの周波数応答曲線（ＦＲＣ）は、生体認識システムの正確性に影響を与える要素である。例えば、良好な周波数応答曲線を有するマイクは、一般に、音声帯域全体にわたって一定の周波数特性（すなわち、平坦な周波数応答）を有するはずである。図２は、品質の良いマイクから取得された音声から生成される平坦な周波数応答曲線２００を示す図である。このような性質を示すマイクは、品質の良いマイクとされる。一方、品質の悪いマイクは、通常、音声帯域にわたって、周波数が一定でない周波数応答曲線を有する。図３及び図４は、品質の悪いマイクによって取得された音声から生成され得る周波数応答曲線を示す図である。具体的には、図３は、品質の悪いマイクによって取得された音声から生成される周波数応答曲線３００を示す。この周波数応答曲線３００は、周波数の範囲が不十分である。図４は、品質の悪いマイクによって取得された音声から生成される周波数応答曲線４００を示す。この周波数応答曲線４００は、周波数応答が一定でない。
【００２４】
さまざまな方法を用いて、マイクの周波数応答が求められる。例えば、音声帯域幅を「ビン」に分割して、或る時間帯にわたるビンの平均エネルギーがマルチトーン信号に応答して算出される。
【００２５】
（４）音声内容ファクタ：生体認識システムに入力される音声の内容（すなわち、例えば口頭によるパスワード等の発話）は、生体認識システムの性能に直接的に影響を与える。入力された音声の内容は、（１）有声フレームに対する無声フレームの分布（ＵＶＤ）の特性、（２）内容の反復の特性及び（３）音声ゾーン対無音声ゾーンの特性のうち一つ又は二つ以上を含む。
【００２６】
（ａ）有声フレームに対する無声フレームの分布：図５は、振幅５０２対時間５０４の無声波形５００を示す図である。図６は、振幅６０２対時間６０４の有声波形６００を示す図である。図５及び図６の２つの波形を比較すると、音声認識において、有声フレームの方が無声フレームよりも信頼できることが導かれる。図５及び図６で分かるように、有声フレームの方が、通常、無声フレームよりも周期性を有する。なお、無声フレームは、ランダムな雑音フレームに非常に類似する。より周期性を有する（すなわち、ランダム性が少ない）という有声フレームの性質から、有声フレームは、無声フレームよりも話者認識において信頼できる。
【００２７】
生体認識システムで用いられる音声のサンプルの特徴付けにおいて用いられる、無声に対する有声（又は有声に対する無声）の分類方法にはさまざまなものがある。例えば、最尤検出として知られ、音声サンプルの有声に対する無声の分布を無声の比として表す分類方法がある。最尤検出方法については、「Automatic speaker recognition based on pitch contours」J. Acoust. Soc. Amer., vol. 52, pp. 1687-1697, 1972というタイトルのB. S. Atalによる参考文献に詳細が説明されている。なお、この参考文献は、参照によって本明細書に取り込まれる。
【００２８】
（ｂ）内容の反復：生体認識システムによって発話（例えば、口頭によるパスワード）が認識される正確性は、その発話の内容の多様性に比例する。例えば、（１）「チェック、ワン、ツー、スリー」及び（２）「ワン、ワン、ワン」の二つの発話では、（２）の「ワン、ワン、ワン」の発話は、（１）の発話よりも認識の正確性の点で劣ると予想される。なぜなら、（２）の発話の内容には多様性がないからである。
【００２９】
反復的な内容が発話の内容に存在するか否かは、ある時間にわたって発話の音声スペクトルを解析することによって判断される。なお、他の方法としては、ケプストラムの平均を解析することによって、内容が冗長であるか（すなわち、反復的であるか）否かが判断される。
【００３０】
（ｃ）音声ゾーン対無音声ゾーン：ある発話における音声ゾーンの長さ及び無音声ゾーンの長さは、音声に基づく生体認識システムの正確性に影響を与える要素である。通常、記録された声（すなわち、発話）のセグメントにおける実際の音声の継続時間が長いほど、生体認識システムによる正確性が高くなる。したがって、発話において音声ゾーンと無音声ゾーンとが識別されることによって、音声ゾーンから無音声ゾーンが分離される。これによって、生体認識システムは、音声ゾーンを独立して解析できる。また、生体認識システムは、音声サンプルの解析から無音声ゾーンを排除できる。さまざまな既知の音声検出アルゴリズムが一つ又は二つ以上用いられる音声アクティビティ検出器（ＶＡＤ）を用いて、音声から無音声ゾーンが分離される。
【００３１】
前述した要素及びこれらの要素の収集方法は一つの例である。よって、当業者にとって、これらの要素を収集し、解析するための他の既知の方法が存在することを理解することは容易である。
【００３２】
（等価エラー率の補正の適用）
音声に基づく生体認識システムの正確性に影響を与えるさまざまな要素が収集され、解析された（すなわち、決定され、又は測定された）後、これらの要素から等価エラー率（ＥＥＲ）に対する補正（すなわち、補正係数又は補正値）が算出される。そして、算出された補正は、生体認識システムで用いられる。この補正は、収集された環境要素と、これらの要素が等価エラー率（ＥＥＲ）性能に与える影響との間の関係を示す。
【００３３】
図７は、音声に基づく生体認識システムの応答曲線グラフ７００を示す図である。このグラフでは、応答は、ある個人が正当である（すなわち、真のユーザである）か、又は無効である（すなわち、詐称者である）かの確率（ｙ軸７０４）を一致スコア（ｘ軸７０２）にマッピングする累積確率分布曲線によって示される。等価エラー率は、真のユーザの累積確率分布関数グラフ７０８と、詐称者の累積確率分布関数グラフ７１０との間の交点７０６から求められる。
【００３４】
等価エラー率は、交差率又は交差エラー率としても知られる。なお、等価エラー率は、本人が拒否される割合と、他人が受け入れられる割合とがほぼ等しくなるように設定される生体認識システムの判定閾値として定義される。通常、等価エラー率の値が低いほど、生体認識システムの正確性は高くなる。
【００３５】
図７のグラフ７００を参照し、「ｘ」は、図７の詐称者の累積確率分布関数７１０の位置を決定する定数であると仮定する。「ｘ」の値が大きい場合、詐称者の累積確率分布７１０の左へより大きく移動することを示す。よって、ＥＥＲ点の値は増加する。ＥＥＲ点の値が増加することによって、本人が拒否される率（ＦＲＲ）が削減され、それによって、バイオメトリックシステムの全体的な認識正確度の増大が助けられる。
【００３６】
以下のアルゴリズムを用いて、収集された環境パラメータと、音声に基づく生体認識システムの定数「ｘ」の位置との間の６つの関係を説明する。
【００３７】
Ｒ１→ＳＮＲ  ∝  １／ｘ、
Ｒ２→ＤＲ  ∝  １／ｘ、
Ｒ３→ＦＲＣ  ∝  １／ｘ、
Ｒ４→ＵＶＤ  ∝  ｘ、
Ｒ５→ＲＣ  ∝  ｘ、
Ｒ６→ＶＡＤ  ∝  １／ｘ、
ＳＮＲは、生体認識システムに関連する信号対雑音比である。
【００３８】
ＤＲは、生体認識システムに関連するダイナミックレンジである。
【００３９】
ＦＲＣは、生体認識システムに関連する周波数応答曲線である。
【００４０】
ＵＶＤは、生体認識システムに入力された音声（例えば、生体認識システムによって取得される音声サンプル）に関連する無声及び有声分布である。
【００４１】
ＲＣは、生体認識システムに入力された音声に関連する、反復される内容の割合である。
【００４２】
ＶＡＤは、生体認識システムに入力された音声において識別される音声領域に関するものである。
【００４３】
前述した各アルゴリズムに定数が定義されることによって、前述のアルゴリズムは、線形方程式に変換できる場合もある。そのほかにも、値Ａ１は、ＳＮＲの瞬間の値に依存する値と非線形の関係又は区分的な線形の関係を有する場合もある。例えば、Ｒ１＝ＳＮＲ＊Ａ１／ｘである。
【００４４】
これらの定数（例えば、Ａ１等）は、これらのアルゴリズムが「ｘ」の値に与える影響に強く依存する場合がある。この判断は、場合によっては、主観的となる場合がある。例えば、信号対雑音比ＳＮＲの場合、関連する定数の定義は、ノイズの特定の性質（例えば、周期ノイズ、インパルスノイズ及びホワイトノイズ等）に依存する場合がある。これに加えて、これらの定数の値には、音声に基づく生体認識システムの全体的な性能に対する、各パラメータの相対的な重要性が反映される場合もある。例えば、良好でないＦＲＣの値は、他のパラメータよりも生体認識システムの性能に大きな影響を与える場合もある。
【００４５】
最終シフト値「Ｘ」は、各パラメータの影響の総和の平均として定義される。
【００４６】
すなわち、数式で示すと、Ｘ＝ｓｕｍ（Ａ［ｎ］）／ｎである。
【００４７】
ここで、ｎの範囲は、環境要素の総数の範囲内である。である。（例えば、環境要素が６個あるならば、ｎは１〜６の間の数字である）。
【００４８】
Ａ［ｎ］は、（前述した）重み付き定数の配列である。
【００４９】
Ｘは、最終シフト値である。
【００５０】
図８は、複数の環境要素及び記録要素から最終シフト値Ｘ（補正「Ｘ」という）を算出する方法を示す図８００である。図８で示すように、入力された音声サンプル８０２が、生体認識システムの前処理コンポーネント８０４（プリプロセッサ）によって処理される。これによって、さまざまな環境パラメータ（例えば、ＳＮＲ８０６、ＤＲ８０８、ＦＲＣ８１０、ＵＶＤ８１２、ＲＣ８１４、及びＶＡＤ８１６）が生成される。そして、重み付き定数８１８の配列を用いて、導出されたパラメータから最終シフト値Ｘ８２０が生成される。プリプロセッサ８０４は、例えば、前述したアルゴリズム及びプロセスを用いて、さまざまな要素の収集し、パラメータを生成し、及び最終シフト値Ｘを導出する。
【００５１】
図９は、ある最終シフト値Ｘ９０２が音声に基づく生体認識システムの応答曲線に適用されたグラフ９００（図７のグラフ７００に類似）を示す図である。このグラフでは、最終シフト値Ｘ９０２は、等価エラー率を示す点９０４の実効値を左に移動させる。これによって、生体認識システムによって本人が拒否される率が改善される。
【００５２】
本明細書で説明する実施形態は前処理段階で実行できるので、本実施形態によると、音声に基づく既存の生体認識ソリューションを含む音声に基づくさまざまな生体認識システムの正確性を向上させることができる。さらに、本実施形態によると、音声に基づく生体認識アルゴリズムを、不完全な記録環境に対しても、より適合させることができる。
【００５３】
図１０は、一例示の実施の形態による、入力されたサンプルの特性（例えば、品質）に関する要素に基づいて、生体認識システムの性能を適合させるプロセスを示すフローチャートである。このプロセスは、例えば計算機を用いて実現できる。図１０に示すように、サンプルが捕捉される又は受信される（１００２）。サンプルは、ユーザによって生体認識システムに入力される。入力されたサンプルの特性（例えば、品質）に関する一つ又は二つ以上の要素又はパラメータについてのデータが収集される（１００４）。
【００５４】
一つ又は二つ以上の要素ついての重み付け定数が算出される（又は求められる）（１００６）。これによって、一つ又は二つ以上の（要素の数に応じて）重み付け定数が取得される。算出された重み付け定数が平均化されシフト値が導出される（１００８）。算出されたシフト値は、生体認識システムの等価エラー率の値を調整するために用いられる（１０１０）。本実施形態では、話者認識システムの本人拒否率を向上させる（すなわち、本人拒否率を削減させる）ように、等価エラー率の値は、シフト値に基づいて調整される。例えば、等価エラー率の値からシフト値が減算される（等価エラー率はシフト値の分だけ削減される）。
【００５５】
本実施形態では、生体認識システムは、音声に基づく生体認識システムである。このような実施形態では、サンプルは、入力された音声サンプルである。この入力される音声サンプルは、例えば、ユーザによって入力されてもよいし、又はマイクを用いて取り込まれてもよい。また、このような実施形態では、要素は、（１）入力された音声信号（入力された音声のサンプル）の信号対雑音比に基づく要素、（２）入力された音声信号（入力された音声のサンプル）のダイナミックレンジに基づく要素、（３）入力された音声信号（入力された音声のサンプル）における有声フレームに対する無声フレームの割合を示す要素、（４）入力された音声信号（入力された音声のサンプル）における反復する内容の割合から導出される要素、（５）入力された音声信号（入力された音声のサンプル）における音声ゾーン（例えば、入力された音声信号（入力された音声のサンプル）の無音声ゾーンから分離された音声ゾーン）から導出される要素、及び（６）マイクの周波数応答曲線に基づく要素の少なくとも一つを含む。
【００５６】
重み付け定数のいくつかは、関連する要素に反比例する場合がある。例えば、音声信号の信号対雑音比に基づく要素に関連する重み付け定数は、音声信号、又は音声サンプルの信号対雑音比に反比例する場合がある。音声信号のダイナミックレンジに基づく要素に関連する重み付け定数も、音声信号又はサンプルのダイナミックレンジに反比例する場合がある。入力された音声サンプル又は入力された音声信号における音声ゾーンから導出される要素に関連する重み付け定数も、入力された音声サンプル又は入力された音声信号における音声ゾーンの割合に反比例する場合がある。さらに、マイクの周波数応答曲線に基づく要素に関連する重み付け定数は、マイクの周波数応答曲線に反比例する場合がある。
【００５７】
他の重み付け定数は、関連するファクタに比例する場合がある。例えば、入力された音声サンプル又は入力された音声信号における有声フレームに対する無声フレームの割合を表す要素に関連する重み付け定数は、入力された音声サンプル又は入力された音声信号における有声フレームに対する無声フレームの割合に比例する場合がある。また、入力された音声サンプル又は入力された音声信号における反復する内容の割合から導出されるファクタに関連する重み付け定数は、入力された音声サンプル又は入力された音声信号における反復する内容の割合に比例する。
【００５８】
本明細書で説明したさまざまな実施の形態は、コンピュータプログラミングを用いて実現できる。また、本明細書に基づいて、本発明のさまざまな実施形態をコンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの任意の組み合わせ若しくはサブセットを含む技術的な技法を用いて実現できる。本明細書で説明したコンポーネントは、さまざまなサブコンポーネントを備えてもよい。なお、これらさまざまなサブコンポーネントも、システムのコンポーネントである。例えば、システムのいずれかのコンポーネントで実行される特定のソフトウェアモジュールも、システムのコンポーネントである。これに加えて、実施形態のコンポーネントは、バスを介して相互に接続されたマイクロプロセッサ等の中央演算装置及びいくつかの他のユニットを有する計算機で実現できる。このような計算機は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、Ｉ／Ｏアダプタ、ユーザインターフェースアダプタ、通信アダプタ、及び表示アダプタを備える。Ｉ／Ｏアダプタは、例えば、ディスクストレージユニット及びプリンタ等の周辺デバイスをバスに接続する。ユーザインターフェースアダプタは、ユーザインタフェースデバイス及び／又はユーザインタフェースデバイスをバスに接続する。ユーザインタフェースデバイスとしては、例えば、キーボード、マウス、スピーカ及びマイク等がある。他のユーザインタフェースとしては、タッチスクリーン及びデジタルカメラ等がある。通信アダプタは、計算機を通信ネットワーク（例えば、データ処理ネットワーク）に接続するためのものである。表示アダプタは、バスを表示デバイスに接続する。計算機は、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ  Ｏ／Ｓ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）  Ｏ／Ｓ、及びＵＮＩＸ（登録商標）  Ｏ／Ｓ等のオペレーティングシステムを利用できる。当業者であれば、前述したオペレーティングシステム以外のプラットフォーム及びオペレーティングシステムを本実施形態に適用できる。また、当業者であれば、汎用コンピュータハードウェア又は専用コンピュータハードウェアとソフトウェアを適切に組み合わせて、本明細書で説明したさまざまな実施形態を実施するためのコンピュータシステム又はコンピュータサブシステムを実現できる。本発明の生体認識システムは、機能のシーケンス（複数可）を実行できるハードウェアコンポーネント及びソフトウェアコンポーネントの少なくとも一方として実現されることは、当業者であれば理解されるはずである。したがって、本発明の生体認識システムは、コンピュータハードウェア、回路機構（若しくは回路素子）及びソフトウェアの少なくとも一つであってもよい。また、ロジックはこれらの任意の組み合わせであってもよい。
【００５９】
また、本発明の実施形態は、例えば、ＡｃｔｉｖｅＸ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ、及びＣ＋＋等のコンピュータプログラム言語を用いて実現できる。また、本発明の実施形態は、オブジェクト指向型プログラミングを用いても、実現できる。コンピュータプログラム言語によって生成されたプログラムは、コンピュータが読み出しできるコードを含む。また、このプログラムは、一つ又は複数のコンピュータが読み出しできる媒体内に記憶されることによって、コンピュータプログラム製品（すなわち、製造品）が製造される。コンピュータが読み出しできる媒体は、例えば、固定（ハード）ディスクドライブ、フロッピーディスク、光ディスク、磁気テープ及び半導体メモリ（例えば、ＲＯＭ等）等であってもよいし、インターネット、他の通信ネットワーク又は通信リンク等の任意の送受信媒体であってもよい。プログラムを記憶する製造品は、或る媒体からプログラムが直接実行されること、或る媒体から別の媒体へプログラムがコピーされること、又はプログラムがネットワークを介して送信されることによって、生成され、使用される。
【００６０】
本明細書に基づいて、本発明のさまざまな実施形態をコンピュータプログラミングを用いて実現できる。また、本明細書に基づいて、本発明のさまざまな実施形態をコンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの任意の組み合わせ若しくはサブセットを含む技術的な技法を用いて実現できる。コンピュータプログラム言語によって生成されたプログラムは、コンピュータが読み出しできるコードを含む。また、このプログラムは、一つ又は二つ以上のコンピュータが読み出しできる媒体内に格納されることによって、コンピュータプログラム製品（すなわち、製造品）の実施形態が製造される。コンピュータが読み出しできる媒体は、例えば、固定（ハード）ディスクドライブ、フロッピーディスクディスケット、光ディスク、磁気テープ、半導体メモリ（例えばＲＯＭ及びフラッシュメモリ等）等であってもよいし、インターネット、他の通信ネットワーク又は通信リンク等の任意の送受信媒体であってもよい。プログラムを格納する製造品は、或る媒体からプログラムが直接実行されること、或る媒体から別の媒体へプログラムがコピーされること、又はプログラムがネットワークを介して送信されることによって、生成され、使用される。また、コンピュータ科学に関する当業者であれば、汎用コンピュータハードウェア又は専用コンピュータハードウェアとソフトウェアを適切に組み合わせて、本明細書で説明したさまざまな実施形態を実施するためのコンピュータシステム又はコンピュータサブシステムを実現できる。
【００６１】
さまざまな実施形態を説明してきたが、これらの実施の形態は、本発明を限定するものではなく、本発明の例として提示されたものにすぎない。したがって、本発明の範囲は、例示の実施形態のいずれによっても限定されるべきでなく、特許請求の範囲の記載及びそれらの均等物によって定められる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の実施形態の音声又は声に基づく生体認識システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の品質の良いマイクから取得された音声から生成される平坦な周波数応答曲線を示す図である。
【図３】本発明の実施形態の品質の悪いマイクによって取得された音声から生成される周波数応答曲線を示す図である。
【図４】本発明の実施形態の品質の悪いマイクによって取得された音声から生成される周波数応答曲線を示す図である。
【図５】本発明の実施形態の振幅対時間の無声波形を示す図である
【図６】本発明の実施形態の振幅対時間の有声波形を示す図である。
【図７】本発明の実施形態の音声に基づく生体認識システムの応答曲線グラフである。
【図８】本発明の実施形態の複数の環境要素及び記録要素から最終シフト値を算出する方法を示す図である。
【図９】本発明の実施形態の最終シフト値が音声に基づく生体認識システムの応答曲線に適用されたグラフを示す図である。
【図１０】本発明の実施形態の入力されたサンプルの特性に関する要素に基づいて、生体認識システムの性能を適合させるプロセスを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６３】
１００  生体認識システム
１０２  特徴抽出コンポーネント
１０４  音声サンプル
１０６  話者モデル化コンポーネント
１０８  テンプレートデータベース
１１０  パターン一致コンポーネント
１１２  判定モジュール
１１４  判定
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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