(57)【要約】【課題】  登録者の音声の本来の特徴を登録し、認識誤りが発生する虞を低減させる。【解決手段】  登録者は、登録者の識別子を入力した後、所定の文言を複数回発音する。登録者の音声は、音声入力部１０６に入力され音声データに変換される。ＣＰＵ１０２は、音声データから音声の特徴量を抽出し記憶部１０５に記憶させる。記憶部１０５に記憶された各発音の特徴量のうち、共に記憶された他の特徴量との距離が所定値以上に大きな特徴量は記憶部１０５から消去される。この後、ＣＰＵ１０２は、記憶部１０５に記憶された特徴量の平均値を求め、求めた平均値を、入力された識別子と対応付けて発音者の音声の特徴量として記憶部１０５に記憶させる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声の特徴量を記憶した記憶部に記憶されている特徴量であって入力された識別子に対応付けて前記記憶部に記憶されている特徴量と、入力された音声の特徴量との距離が予め定められた閾値以下である場合に、入力された音声の発音者が登録者であると認識する話者認識方法であって、
発音者を一意に識別する識別子が入力される識別子入力ステップと、
発音者の音声が複数回入力される音声入力ステップと、
前記音声入力ステップにて複数回入力された音声毎に該音声の特徴量を求め、求めた複数の特徴量を前記記憶部に記憶させる複数特徴量記憶ステップと、
前記複数特徴量記憶ステップによって前記記憶部に記憶された各特徴量のうち、前記複数特徴量記憶ステップによって共に記憶された他の特徴量との距離が所定値以上に大きな特徴量を前記記憶部から消去する消去ステップと、
前記消去ステップの後のステップであって、前記複数特徴量記憶ステップにより前記記憶部に記憶された特徴量の平均値を求める平均特徴量算出ステップと、
前記平均特徴量算出ステップによって求められた平均値を、前記識別子入力ステップにて入力された識別子と対応付けて前記発音者の音声の特徴量として前記記憶部に記憶させる特徴量記憶ステップと
を有する話者認識方法。
【請求項２】
前記消去ステップの後のステップであって、前記複数特徴量記憶ステップにより前記記憶部に記憶された特徴量毎に、前記複数特徴量記憶ステップによって共に記憶された他の複数特徴量の平均値との距離を求め、求めた距離の最大値を閾値とする閾値算出ステップを有し、
前記特徴量記憶ステップは、前記識別子入力ステップにて入力された識別子と、前記平均特徴量算出ステップによって求められた平均値と、前記閾値算出ステップにより求められた閾値とを対応付けて前記記憶部に記憶させること
を特徴とする請求項１に記載の話者認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声によって個人を認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人の特徴を利用して個人の認識を行う技術の中には、音声により個人を認識する技術がある（例えば、特許文献１、非特許文献１参照）。音声を用いて個人認識を行う場合、まず、個人の音声からケプストラム等の特徴量を抽出して登録する。そして、認識を行う場合には、登録されている音声の特徴量と、話者が発した音声の特徴量との類似度を求め、この類似度がある閾値よりも高いか低いかを見ることにより、音声を発した話者が登録されている人物であるか否かを判定する。
【特許文献１】特開平９−１２７９７３号公報
【非特許文献１】松井知子、「ＨＭＭによる話者認識」、信学技法、社団法人電子情報通信学会、平成８年１月、ｐ１７−２４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、人間が音声を発する際には、同じ言葉を複数回発しても違いが生じることがあるため、話者の音声から特徴量を抽出して登録する際には、話者の平均的な特徴量とは異なる特徴量が登録されてしまう虞がある。このように話者の平均的な特徴量とは異なる特徴量が登録されてしまうと、登録されている個人が音声を発しても登録されている人物であると認識されなくなる可能性が高くなり、正確に個人を認識することができなくなってしまう。
【０００４】
本発明は、上述した背景の下になされたものであり、登録者の音声の本来の特徴を登録し、認識誤りが発生する虞を低減させる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するために本発明は、音声の特徴量を記憶した記憶部に記憶されている特徴量であって入力された識別子に対応付けて前記記憶部に記憶されている特徴量と、入力された音声の特徴量との距離が予め定められた閾値以下である場合に、入力された音声の発音者が登録者であると認識する話者認識方法であって、発音者を一意に識別する識別子が入力される識別子入力ステップと、発音者の音声が複数回入力される音声入力ステップと、前記音声入力ステップにて複数回入力された音声毎に該音声の特徴量を求め、求めた複数の特徴量を前記記憶部に記憶させる複数特徴量記憶ステップと、前記複数特徴量記憶ステップによって前記記憶部に記憶された各特徴量のうち、前記複数特徴量記憶ステップによって共に記憶された他の特徴量との距離が所定値以上に大きな特徴量を前記記憶部から消去する消去ステップと、前記消去ステップの後のステップであって、前記複数特徴量記憶ステップにより前記記憶部に記憶された特徴量の平均値を求める平均特徴量算出ステップと、前記平均特徴量算出ステップによって求められた平均値を、前記識別子入力ステップにて入力された識別子と対応付けて前記発音者の音声の特徴量として前記記憶部に記憶させる特徴量記憶ステップとを有する話者認識方法を提供する。
【０００６】
本発明においては、前記消去ステップの後のステップであって、前記複数特徴量記憶ステップにより前記記憶部に記憶された特徴量毎に、前記複数特徴量記憶ステップによって共に記憶された他の複数特徴量の平均値との距離を求め、求めた距離の最大値を閾値とする閾値算出ステップを設け、前記特徴量記憶ステップは、前記識別子入力ステップにて入力された識別子と、前記平均特徴量算出ステップによって求められた平均値と、前記閾値算出ステップにより求められた閾値とを対応付けて前記記憶部に記憶させるようにしてもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、登録者の音声の本来の特徴が記憶され、この記憶された特徴量で話者の認識を行うので認識誤りが発生する虞が低減する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
［実施形態の構成］
図１は、本実施形態に係る音声照合装置の要部のハードウェア構成を示したブロック図である。図１に示したように、音声照合装置の各部は、バス１０１に接続されており、このバス１０１を介して各部間でデータの授受を行う。
【０００９】
音声入力部１０６は、マイクロホン（図示略）を備えており、マイクロホンに入力された音声を表す音声データを生成する。表示部１０８は、例えば、液晶ディスプレイ装置等の表示装置を具備しており、ＣＰＵ１０２の制御の下、文字やグラフィック等の各種表示を行う。情報入力部１０７は、キーボードやマウス等（いずれも図示略）の入力装置を具備しており、キーの押下やマウスの操作等に応じて操作内容に対応した信号をＣＰＵ１０２へ出力する。
【００１０】
記憶部１０５は、データを永続的に記憶する装置として、例えばハードディスク装置（図示略）を具備しており、このハードディスク装置においては、各種データを記憶する領域として、バッファ領域Ａ１と、登録領域Ａ２とが設けられている。バッファ領域Ａ１は、ＣＰＵ１０２が各種処理を行う際に使用するデータの一時的な記憶領域として使用される。また、登録領域Ａ２は、ＣＰＵ１０２が話者を認識する処理を行う際に使用するデータを記憶する領域として使用される。図２は、登録領域Ａ２に記憶される登録テーブルＴＢ１のフォーマットを例示した図である。この登録テーブルＴＢ１は、「識別子」というフィールドと、「閾値」というフィールドと、「特徴量」というフィールドとを有している。これらのフィールドにおいて、「特徴量」フィールドには音声の特徴量を表すデータが格納され、また、「識別子」フィールドには、個人を一意に識別する識別子が格納される。また、「閾値」フィールドには、話者が予め登録されている個人であるか否かを判断する際に用いる閾値が格納される。
【００１１】
ＲＯＭ１０３は制御プログラムを記憶している。そしてＣＰＵ１０２はＲＯＭ１０３に記憶されている制御プログラムに従って各部を制御する。図３は、ＣＰＵ１０２が行う処理について、その機能構成を示した機能ブロック図である。ＣＰＵ１０２が制御プログラムを実行することにより、図３に示した各部が実現する。
【００１２】
ここで、図３に示した各機能ブロックについて説明する。情報入力部１０７には、話者を一意に識別する識別子が入力される。この入力された識別子は、話者が登録されている個人であるか否かを判断する時（以下、照合時と称する）には情報取得部５０へ送られ、話者の音声の特徴量を登録する時（以下、登録時の称する）には、情報作成部４０へ送られる。
【００１３】
音声入力部１０６に入力された音声は、音声データに変換されて発話区間抽出部１０へ送られる。発話区間抽出部１０は、音声データを受取ると話者の音声部分のみを発話区間として抽出し、無音の部分や音声以外の音の部分を除去し音声データを生成して特徴量抽出部２０へ送る。なお、後述するように、登録時にはユーザは同じ単語を複数回発音するが、一回の発音毎に単語の発話区間が抽出され、音声データが特徴量抽出部２０へ送られる。
【００１４】
特徴量抽出部２０は、送られた音声データが示す音声から音声の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を示す特徴量データＶを生成する。なお、特徴量の種類については、ケプストラムが良く知られているが、ケプストラムに限定されるものではなく、ケプストラム以外の他の特徴量であってもよい。なお、特徴量抽出部２０で生成された特徴量データＶは、登録時には発音毎に記憶部１０５のバッファ領域Ａ１に記憶され、照合時には特徴量比較部６０へ送られる。
【００１５】
発話選択部３０は、話者の平均的な特徴量を得られるようにするために、バッファ領域Ａ１に記憶された特徴量データＶの中で他の特徴量データとの距離が大きい特徴量データを消去する。
情報作成部４０は、バッファ領域Ａ１に記憶された特徴量データＶを平均化した平均特徴量データＶＡを求めると共に、照合時に用いられる閾値ｔを求める。そして、情報入力部１０７から送られた識別子と、平均特徴量データＶＡと、求めた閾値ｔとを対応付けて登録テーブルＴＢ１に格納する。
【００１６】
情報取得部５０は、情報入力部１０７から識別子が送られると、送られた識別子に対応付けられて登録テーブルＴＢ１に格納されている閾値ｔと平均特徴量データＶＡとを読み出し、読み出した閾値ｔと平均特徴量データＶＡとを特徴量比較部６０へ送る。
特徴量比較部６０は、特徴量抽出部２０から送られる特徴量データＶが示す特徴量と、情報取得部５０から送られた平均特徴量データＶＡが示す特徴量との距離を求め、この距離が情報取得部５０から送られた閾値ｔよりも大きいか小さいかを見ることにより、話者が登録されている個人であるか否かを判定する。そして、特徴量比較部６０は、比較結果を示す結果データを表示部１０８へ送る。表示部１０８では、送られた結果データが示す結果に基づいて、話者が登録されている個人であるか否かを表示する。
【００１７】
［実施形態の動作］
次に本実施形態の動作について説明する。なお以下の説明においては、まず登録時の動作について説明し、次に照合時の動作について説明する。
【００１８】
［登録時の動作］
まず、音声の特徴量を登録しようとする者（以下、登録者と称する）は、情報入力部１０７を操作し、表示部１０８に表示されたメニュー画面（図８参照）の「登録ボタン」をクリックする操作を行う。登録ボタンをクリックする操作が行われると、表示部１０８には識別子の入力を促す画面（図９参照）が表示される（図４：ステップＳ１０）。この後、登録者を一意に識別する識別子が入力され、画面に表示された決定ボタンをクリックする操作が行われると（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、登録者が所定の言葉を発音した回数を示すカウンタｎが初期化（ｎ＝０）される（ステップＳ１２）。そして、所定の言葉（例えば、登録者の氏名等）を発音するように要求する画面（図１０参照）が表示され（ステップＳ１３）、入力された識別子がＲＡＭ１０４に記憶される。
【００１９】
図１０に例示した画面が表示された後、登録者は所定の言葉を発音する。登録者が発した音声が音声入力部１０６に入力されると、入力された音声の音声データが音声入力部１０６から出力される。ＣＰＵ１０２は、音声データが出力されると（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、音声部分のみを発話区間として抽出し、無音の部分や音声以外の音の部分を除去した音声データを生成する（ステップＳ１５）。そしてＣＰＵ１０２は、ステップＳ１５で生成された音声データが表す音声の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を示す特徴量データＶを生成する（ステップＳ１６）。次にＣＰＵ１０２は、カウンタｎの値に１を加え（ステップＳ１７）、生成した特徴量データＶを記憶部１０５のバッファ領域Ａ１に記憶する（ステップＳ１８）。なお、バッファ領域Ａ１に特徴量データＶを記憶する際には、図１１に例示したように、配列Ｖ［ｎ］（ｎはカウンタｎの値）に記憶する。
【００２０】
ＣＰＵ１０２は、特徴量データＶをバッファ領域Ａ１に記憶させると、登録者が所定の言葉を所定回数（所定値Ｎ回）発音したか否かを判断する（ステップＳ１９）。ＣＰＵ１０２は、カウンタｎの値が所定値Ｎであるか否かを判断し、カウンタｎの値が所定値Ｎ未満である場合には（ステップＳ１９；ＮＯ）、図１０の画面における「登録完了までに行う発音の回数」の部分の数値を所定値Ｎ−カウンタｎの値に変更して表示し、所定の言葉の発音を要求する。一方、カウンタｎの値が所定値Ｎとなった場合には（ステップＳ１９；ＹＥＳ）、次の処理を行う。
【００２１】
次にＣＰＵ１０２は、記憶された特徴量データＶが示す特徴量毎に他の各特徴量データが示す特徴量との距離を求め、求めた距離の平均値を求める処理を行う。まずＣＰＵ１０２は、カウンタｉの値を初期化（ｉ＝１）し（図５：ステップＳ２０）、距離Ｄ［ｉ］の値を初期化（Ｄ［ｉ］＝０）する（ステップＳ２１）。次にＣＰＵ１０２は、カウンタｊの値を初期化し（ｊ＝１）（ステップＳ２２）、特徴量データＶ［ｉ］が示す特徴量（ｉはカウンタｉの値）と特徴量データＶ［ｊ］が示す特徴量（ｊはカウンタｊの値）との距離を求め、求めた距離を距離Ｄ［ｉ］に格納されている値に加算する（ステップＳ２３）。
ＣＰＵ１０２はステップＳ２３の処理が終了すると、カウンタｊの値を１増加させ（ステップＳ２４）、カウンタｊの値が所定値Ｎとなったか否かを判断する（ステップＳ２５）。ＣＰＵ１０２は、カウンタｊの値が所定値Ｎとなっていない場合には（ステップＳ２５；ＮＯ）、カウンタｊの値が所定値ＮとなるまでステップＳ２３，ステップＳ２４の処理を繰り返す。一方、カウンタｊの値が所定値Ｎとなった場合には（ステップＳ２５；ＹＥＳ）、距離Ｄ［ｉ］の値をバッファ領域Ａ１に記憶された特徴量データの数である前記所定値Ｎで除算し、特徴量データＶ［ｉ］が示す特徴量と他の特徴量データが示す特徴量との距離の平均値を求め、求めた値を距離Ｄ［ｉ］に格納する（ステップＳ２６）。
【００２２】
ＣＰＵ１０２は、ステップＳ２６の処理が終了すると、カウンタｉの値を１増加させ（ステップＳ２７）、カウンタｉの値が所定値Ｎとなったか否かを判断する（ステップＳ２８）。ＣＰＵ１０２は、カウンタｉの値が所定値Ｎとなっていない場合には（ステップＳ２８；ＮＯ）、カウンタｉの値が所定値ＮとなるまでステップＳ２１〜ステップＳ２７の処理を繰り返す。
【００２３】
一方、カウンタｉの値が所定値となった場合には（ステップＳ２８；ＹＥＳ）、まずＣＰＵ１０２は、カウンタｉの値を初期化（ｉ＝１）する（図６：ステップＳ２９）。そして、ＣＰＵ１０２はステップＳ２１〜ステップＳ２８の処理で求めた距離の平均値Ｄ［ｉ］と、距離の限界閾値Ｔとを比較する（ステップＳ３０）。ここで、限界閾値Ｔは予め定められた固定値である。
ＣＰＵ１０２は、距離の平均値Ｄ［ｉ］が限界閾値Ｔ未満である場合には（ステップＳ３０：ＮＯ）、ステップＳ３３へ処理を進める。一方、ＣＰＵ１０２は、距離の平均値Ｄ［ｉ］が限界閾値Ｔ以上の場合には（ステップＳ３０；ＹＥＳ）、バッファ領域Ａ１から特徴量データＶ［ｉ］を消去する（ステップＳ３１）。
【００２４】
次にＣＰＵ１０２は、ステップＳ１３〜ステップＳ１９の処理によって値がＮとなったカウンタｎから１を減算し、減算結果をカウンタｎの値とする（ステップＳ３２）。そしてＣＰＵ１０２は、カウンタｉの値を１増加させ（ステップＳ３３）、カウンタｉの値が所定値Ｎとなったか否かを判断する（ステップＳ３４）。ＣＰＵ１０２は、カウンタｉの値が所定値Ｎとなっていない場合には（ステップＳ３４；ＮＯ）、カウンタｉの値が所定値ＮとなるまでステップＳ３０〜ステップＳ３３の処理を繰り返す。
【００２５】
一方、カウンタｉの値が所定値Ｎとなった場合には（ステップＳ３４；ＹＥＳ）、カウンタｎの値が所定値Ｎと同じであるか判断する（ステップＳ３５）。ここで、ＣＰＵ１０２は、カウンタｎの値が所定値Ｎと同じでない場合には（ステップＳ３０〜ステップＳ３４の処理において、バッファ領域Ａ１に記憶された特徴量データＶを消去した場合）、図１２に例示したように、バッファ領域Ａ１に記憶された特徴量データの並べ替えを行った後（ステップＳ３６）、ステップＳ１３へ処理の流れを戻す。
【００２６】
一方、ＣＰＵ１０２は、カウンタｎの値が所定値Ｎと同じである場合には（ステップＳ３５；ＹＥＳ）、閾値ｔの値を初期化（ｔ＝０）し（図７：ステップＳ３７）、カウンタｉの値を初期化（ｉ＝１）する（ステップＳ３８）。次にＣＰＵ１０２は、特徴量データＶ［ｉ］以外の特徴量データを平均化したデータＶａを求める（ステップＳ３９）。そして、特徴量データＶ［ｉ］が示す特徴量と、データＶａが示す特徴量の距離Ｄ［ｉ］を求め（ステップＳ４０）、求めた距離Ｄ［ｉ］が閾値ｔより大きいか判断する（ステップＳ４１）。
ここで、ＣＰＵ１０２は、閾値ｔの値が距離Ｄ［ｉ］の値未満である場合には（ステップＳ４１；ＹＥＳ）、閾値ｔ＝距離Ｄ［ｉ］とする（ステップＳ４２）。一方、ＣＰＵ１０２は、閾値ｔの値が距離Ｄ［ｉ］の値以上である場合には（ステップＳ４１；ＮＯ）、ステップＳ４３へ処理を進める。
【００２７】
次にＣＰＵ１０２は、カウンタｉの値を１増加させ（ステップＳ４３）、カウンタｉの値が所定値Ｎとなったか否かを判断する（ステップＳ４４）。ＣＰＵ１０２は、カウンタｉの値が所定値Ｎとなっていない場合には（ステップＳ４４；ＮＯ）、カウンタｉの値が所定値となるまでステップＳ３９〜ステップＳ４３の処理を繰り返す。一方、カウンタｉの値が所定値Ｎである場合には（ステップＳ４４；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０２は、バッファ領域Ａ１に記憶されている特徴量データＶの平均値である平均特徴量データＶＡを求める（ステップＳ４５）。そして、情報入力部１０７から入力された識別子と、ステップＳ４５で求めた平均特徴量データＶＡと、ステップＳ３８〜ステップＳ４４の処理で求めた閾値ｔとを対応付けて登録テーブルＴＢ１に格納する（ステップＳ４６）。なお、ＣＰＵ１０２は、閾値ｔと平均特徴量データＶＡとを格納する際、情報入力部１０７から入力された識別子が既に登録テーブルＴＢ１にある場合には、既に格納されている識別子に対応付けて格納されている閾値ｔと平均特徴量データＶＡとを新たに求めた閾値ｔと平均特徴量データＶＡとに更新し、情報入力部１０７から入力された識別子が登録テーブルＴＢ１に格納されていない場合には、入力された識別子と閾値ｔおよび平均特徴量データＶＡとを新たに登録テーブルＴＢ１に格納する。
【００２８】
以上説明したように本実施形態によれば、登録者の音声の平均的な特徴量が登録者の音声の特徴量として記憶される。また、話者が予め登録されている個人であるか否かを判断する際に用いる閾値は、登録者の音声の特徴量を基にして登録者毎に求められる。
【００２９】
［照合時の動作］
次に照合時の動作について説明する。まず、話者は情報入力部１０７を操作し、表示部１０８に表示されたメニュー画面（図８参照）の「話者判定ボタン」をクリックする操作を行う。話者判定ボタンをクリックする操作が行われると、表示部１０８には識別子の入力を促す画面（図９参照）が表示される（図１３：ステップＳ５０）。この後、話者により識別子が入力され、画面に表示された決定ボタンをクリックする操作が行われると（ステップＳ５１）、入力された識別子がＲＡＭ１０４に記憶される。
【００３０】
この後、ＣＰＵ１０２は、ＲＡＭ１０４に記憶された識別子を登録テーブルＴＢ１において検索する（ステップＳ５２）。ここで、ＲＡＭ１０４に記憶された識別子と同じ識別子が見つからなかった場合には（ステップＳ５３；ＮＯ）、ＣＰＵ１０２は、識別子が登録されていない旨のメッセージを表示部１０８に表示させて（ステップＳ５４）処理を終了する。一方、ＣＰＵ１０２は、ＲＡＭ１０４に記憶された識別子と同じ識別子を見つけた場合には（ステップＳ５３；ＹＥＳ）、検索した識別子に対応付けて登録テーブルＴＢ１に格納されている閾値ｔと平均特徴量データＶＡとを読み出す（ステップＳ５５）。そして、所定の言葉（例えば、登録者の氏名等）の発音を要求する画面を表示し（ステップＳ５６）、音声が入力されるのを待つ（ステップＳ５７）。
【００３１】
この後、話者が所定の言葉を発音し、話者が発した音声が音声入力部１０６に入力されると（ステップＳ５７；ＹＥＳ）、入力された音声の音声データが音声入力部１０６から出力される。ＣＰＵ１０２は、この音声データのうち、音声部分のみを発話区間として抽出し、無音の部分や音声以外の音の部分を除去した音声データを生成する（ステップＳ５８）。そしてＣＰＵ１０２は、ステップＳ５８で生成された音声データが表す音声の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を示す特徴量データＶを生成する（ステップＳ５９）。
【００３２】
次にＣＰＵ１０２は、特徴量データＶが表す特徴量と平均特徴量データＶＡが表す特徴量との距離を求める（ステップＳ６０）。そして、求めた距離が登録テーブルＴＢ１から読み出した閾値ｔ以下である場合（特徴量データＶと平均特徴量データＶＡの距離が近い場合）には（ステップＳ６１；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１０２は話者が登録者であると判断し、判断結果を表示部１０８に表示させる（ステップＳ６２）。一方、求めた距離が登録テーブルＴＢ１から読み出した閾値ｔより大きい場合（特徴量データＶと平均特徴量データＶＡの距離が遠い場合）には（ステップＳ６１；ＮＯ）、ＣＰＵ１０２は話者が登録者ではないと判断し、判断結果を表示部１０８に表示させる（ステップＳ６３）。
【００３３】
以上説明したように本実施形態によれば、記憶されている登録者の音声の平均的な特徴量を基にし、登録者固有の閾値を用いて話者の認識が行われるので、登録されている個人が発音した際に、登録されている人物ではないと判断される可能性が低くなる。
【００３４】
［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、他の様々な形態で実施可能である。例えば、上述の実施形態を以下のように変形して本発明を実施してもよい。
【００３５】
パーソナルコンピュータ装置にマイクロホンを接続し、上述したプログラムをパーソナルコンピュータ装置において実行することにより、パーソナルコンピュータ装置で話者の認識を行うようにしてもよい。また、パーソナルコンピュータ装置だけではなく、マイクロホンを備えたＰＤＡ（Personal Digital Assistance）や携帯電話機等において上述したプログラムを実行させ、話者の認識を行うようにしてもよい。
【００３６】
上述した実施形態においては、閾値ｔは音声の特徴量のみから算出しているが、音声照合装置の使用環境やマイクロホンの性能に合わせて閾値ｔに所定の定数を加算するようにしてもよい。
また、上述した実施形態において音声照合装置は、閾値ｔを算出せず平均特徴量データＶＡのみを算出するようにしてもよい。この場合には、閾値ｔは情報入力部１０７から入力するようにしてもよい。
また、上述した実施形態においては、ステップＳ３５の処理を行わず、ステップＳ３４の後、ステップＳ３７の処理を実行するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施形態に係る音声照合装置のハードウェア構成を示したブロック図である。
【図２】登録テーブルＴＢ１のフォーマットを例示した図である。
【図３】ＣＰＵ１０２が行う処理についての機能構成を示した機能ブロック図である。
【図４】登録時にＣＰＵ１０２が行う処理の流れを示したフローチャートである。
【図５】登録時にＣＰＵ１０２が行う処理の流れを示したフローチャートである。
【図６】登録時にＣＰＵ１０２が行う処理の流れを示したフローチャートである。
【図７】登録時にＣＰＵ１０２が行う処理の流れを示したフローチャートである。
【図８】表示部１０８に表示される画面を例示した図である。
【図９】表示部１０８に表示される画面を例示した図である。
【図１０】表示部１０８に表示される画面を例示した図である。
【図１１】バッファ領域に記憶されるデータのイメージを例示した図である。
【図１２】バッファ領域に記憶されたデータの並べ替えを説明するための図である。
【図１３】照合時にＣＰＵ１０２が行う処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３８】
１０・・・発話区間抽出部、２０・・・特徴量抽出部、３０・・・発話選択部、４０・・・情報作成部、５０・・・情報取得部、６０・・・特徴量比較部、１０１・・・バス、１０２・・・ＣＰＵ、１０３・・・ＲＯＭ、１０４・・・ＲＡＭ、１０５・・・記憶部、１０６・・・音声入力部、１０７・・・情報入力部、１０８・・・表示部。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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