(57)【要約】【課題】話者認識方法及び話者認識装置を提供する。【解決手段】話者認識方法は、認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出するステップと、抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得するステップと、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定するステップとを含む。【選択図】図１
2017187768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者認識方法であって、
認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出するステップと、
抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ）、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｍｏｄｅｌ）及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得するステップと、
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出するステップは、
所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、認識すべき話者のコーパスを走査し、ウィンドウに対応する認識すべき話者のコーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第１特徴ベクトル集合を構成するステップ、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得するステップは、
第１特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、第１ベクトル値を取得するステップと、
第１ベクトル値とＧＵＳＭとの差と、総体的変化行列の擬似逆行列との積を、認識すべき話者のモデルとするステップと、を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ＵＢＭ及びＧＵＳＭは、
所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第１訓練コーパスを走査し、ウィンドウに対応する第１訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第２特徴ベクトル集合を構成するステップと、
第２特徴ベクトル集合を用いて、ＵＢＭを訓練するステップと、
第２特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、ＧＵＳＭを取得するステップにより取得され、
前記第１訓練コーパスは、各話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記総体的変化行列及び前記既知話者のモデルは、
所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第２訓練コーパスを走査し、各既知話者の各言葉について、ウィンドウに対応する第２訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第３特徴ベクトル集合を構成するステップと、
各既知話者の各言葉についての第３特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、各既知話者の各言葉の第２ベクトル値を取得するステップと、
各既知話者の各言葉の第２ベクトル値及びＧＵＳＭに基づいて、前記総体的変化行列及び既知話者の各言葉のモデルを求めるステップと、
既知話者の各言葉のモデルを加算して平均値を求め、前記既知話者のモデルを取得するステップにより取得され、
前記第２訓練コーパスは、既知話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
認識すべき話者のモデルと前記既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定するステップは、
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度を算出するステップと、
認識すべき話者が認識すべき話者のモデルとの類似度の最も高く、且つ類似度閾値よりも大きい既知話者のモデルに対応する既知話者であると認識するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度の最大値が類似度閾値以下である場合、認識すべき話者が既知話者以外の話者であると認識する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
話者認識装置であって、
認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出する話者音声特徴抽出手段と、
抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ）、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｍｏｄｅｌ）及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得する話者モデル構築手段と、
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定する話者認識手段と、を含む、装置。
【請求項９】
話者音声特徴抽出手段は、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、認識すべき話者のコーパスを走査し、ウィンドウに対応する認識すべき話者のコーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第１特徴ベクトル集合を構成する、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
話者モデル構築手段は、
第１特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、第１ベクトル値を取得し、
第１ベクトル値とＧＵＳＭとの差と、総体的変化行列の擬似逆行列との積を、認識すべき話者のモデルとする、請求項９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には、情報処理の分野に関する。具体的には、本発明は、話者を正確に認識できる方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声に基づく情報処理技術は急速に発展しており、幅広く応用されている。そのうちの重要な一つは、音声に基づいて話者を認識する技術であり、話者認識と称され、声紋認識とも称される。例えば、話者認識は、話者の身分を確認する場合に適用されてもよく、裁判所の審理、遠隔金融サービス、セキュリティ、音声検索、テロ対策、軍事などの分野にも適用されてもよい。
【０００３】
話者の音声特徴そのものは相対的な安定性を有しているが、実際に話者の音声を取り込む際に、音声伝搬チャネル、音声取り込み装置及び周辺環境雑音などの影響を受ける場合がある。よって、取得された話者の音声特徴が変化してしまい、明らかに話者認識の性能に不利な影響を及ぼす。
【０００４】
本発明は、音声伝搬チャネル、音声取り込み装置及び周辺環境雑音などの話者認識への不利な影響を解消し、話者認識の精度を向上させるためのものである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以下は、本発明の態様を基本的に理解させるために、本発明の簡単な概要を説明する。なお、この簡単な概要は、本発明を網羅的な概要ではなく、本発明のポイント又は重要な部分を意図的に特定するものではなく、本発明の範囲を意図的に限定するものではなく、後述するより詳細的な説明の前文として、単なる概念を簡単な形で説明することを目的とする。
【０００６】
本発明は、話者を正確に認識する方法及び装置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】
【０００７】
上記目的を実現するため、本発明の１つの態様では、話者認識方法であって、認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出するステップと、抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ）、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｍｏｄｅｌ）及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得するステップと、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定するステップと、を含む、方法を提供する。
【０００８】
本発明のもう１つの態様では、話者認識装置であって、認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出する話者音声特徴抽出手段と、抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ）、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｍｏｄｅｌ）及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得する話者モデル構築手段と、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定する話者認識手段と、を含む、装置を提供する。
【０００９】
本発明のもう１つの態様では、記憶媒体をさらに提供する。該記憶媒体は、機器が読み取り可能なプログラムコードを含み、情報処理装置において該プログラムコードを実行する際に、該プログラムコードは該情報処理装置に本発明の上記の方法を実行させる。
【００１０】
本発明のもう１つの態様では、プログラムプロダクトをさらに提供する。該プログラムプロダクトは、機器が実行可能な指令を含み、情報処理装置において該指令を実行する際に、該指令は該情報処理装置に本発明の上記の方法を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本発明の上記及び他の目的、特徴及び利点をより明確にするように、以下は図面を参照しながら本発明の実施例を説明する。図面における各部は、単なる本発明の原理を示すためのものである。図面では、同一又は類似の技術的特徴又は構成部について同一又は類似の符号で示される。
【図１】本発明の実施例の話者認識方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施例のＵＢＭ、ＧＵＳＭの取得方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施例の総体的変化行列及び既知話者モデルの取得方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例の話者認識装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施例の方法及び装置を実施するためのコンピュータの例示的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の例示的な実施例を詳細に説明する。説明の便宜上、明細書には実際の実施形態の全ての特徴が示されていない。なお、実際に実施する際に、開発者の具体的な目標を実現するために、特定の実施形態を変更してもよい、例えばシステム及び業務に関する制限条件に応じて実施形態を変更してもよい。また、開発作業が非常に複雑であり、且つ時間がかかるが、本公開の当業者にとって、この開発作業は単なる例の作業である。
【００１３】
なお、本発明を明確にするために、図面には本発明に密に関連する装置の構成要件及び／又は処理のステップのみが示され、本発明と関係のない細部が省略される。また、本発明の図面又は実施形態に示されている要素及び特徴と他の図面又は実施形態に示されている要素及び特徴とを組み合わせてもよい。
【００１４】
本発明の基本的な考え方としては、予め構築された、音声特徴の特徴空間における分布及びその変化を示すユニバーサルモデル、並びに環境変化を示すモデルを訓練し、これらのモデル及び具体的な認識すべき話者の音声特徴に基づいて、音声伝搬チャネル、音声取り込み装置及び周辺環境雑音の影響を受けていない認識すべき話者のモデルを取得でき、同様な方法により取得された既知話者のモデルと比較することで、話者認識を行う。
【００１５】
以下は図１を参照しながら本発明の実施例の話者認識方法のフローを説明する。
【００１６】
図１は本発明の実施例の話者認識方法のフローチャートである。図１に示すように、本発明の実施例の話者認識方法は下記のステップを含む。認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出する（ステップＳ１）。抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ：ユニバーサル背景モデル）、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｍｏｄｅｌ：勾配ユニバーサル話者モデル）及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得する（ステップＳ２）。認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定する（ステップＳ３）。
【００１７】
ステップＳ１において、認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出する。
【００１８】
具体的には、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、認識すべき話者のコーパスを走査し、ウィンドウに対応する認識すべき話者のコーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第１特徴ベクトル集合を構成する。
【００１９】
抽出された特徴ベクトルは、時間領域の特徴であってもよいし、周波数領域の特徴であってもよく、両者はいずれも認識すべき話者の音声の特徴を反映できるものである。以下は、周波数領域の特徴を一例にして説明する。
【００２０】
まず、音声をフレームに分け、各フレームは２５ミリ秒である。所定のスライドステップ長さは例えば１０ミリ秒である。各フレームについて１３次元のメル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ：Ｍｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）特徴及び対数エネルギ、合計１４次元の特徴を抽出する。
【００２１】
次に、該１４次元の特徴に対して、各フレーム前後の合計５つのフレームをコンテキストとして、１階差分特徴（１４次元の特徴）及び２階差分特徴（１４次元の特徴）、即ち合計１４×３＝４２次元の特徴を算出する。よって、認識すべき話者特徴ベクトルシーケンスＸ＝｛Ｘｔ，ｔ＝１，…，Ｔ｝を取得する。Ｘｔは４２次元の特徴ベクトルを表し、Ｔは特徴ベクトルの数であり、Ｔ−１回だけスライドし、一般的に、Ｔが大きいほうが好ましい。
【００２２】
時間領域の特徴を抽出する場合は、例えば、各フレームは２５ミリ秒であり、サンプリングレートは８ｋＨｚであり、各特徴ベクトルは２００個の特徴値（サンプリング値）を有してもよい。
【００２３】
認識すべき話者の音声特徴は認識すべき話者の音声の特性を反映し、以下は、ＵＢＭ、ＧＵＳＭ及び総体的変化行列を用いて、認識すべき話者の音声特徴に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得する。
【００２４】
ステップＳ２において、抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得する。
【００２５】
まず、ＵＢＭ、ＧＵＳＭ及び総体的変化行列の構築を説明する。
【００２６】
図２は本発明の実施例のＵＢＭ、ＧＵＳＭの取得方法のフローチャートである。図２に示すように、ＵＢＭ及びＧＵＳＭの取得方法は下記のステップを含む。所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第１訓練コーパスを走査し、ウィンドウに対応する第１訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第２特徴ベクトル集合を構成する（ステップＳ２１）。第２特徴ベクトル集合を用いて、ＵＢＭを訓練する（ステップＳ２２）。第２特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、ＧＵＳＭを取得する（ステップＳ２３）。
【００２７】
ステップＳ２１において、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第１訓練コーパスを走査し、ウィンドウに対応する第１訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第２特徴ベクトル集合を構成する。
【００２８】
ステップＳ２１は上述したステップＳ１と類似する。両者の差異として、ステップＳ２１における走査の対象は第１訓練コーパスであり、取得された結果は第２特徴ベクトル集合を構成する。
【００２９】
前記第１訓練コーパスは、各話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネル（例えば電話などの有線チャネル、携帯電話などの無線チャネル）を介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む。
【００３０】
ここで、各話者は、既知話者を含んでもよいし、既知話者を含まなくてもよい。既知話者は、認識すべき話者と比較するための話者である。図２の方法はユニバーサルモデルを取得することを目的とするため、第１訓練コーパスに対応する話者は必ずしも既知話者を含まない。
【００３１】
好ましくは、第１訓練コーパスに対応する話者が多いほうがよく、用いられる音声取り込み装置、チャネル及び周辺環境も多種多様でよい。
【００３２】
周辺環境は例えば静かな環境、及び賑やかな環境を含む。環境変化を示す総体的変化行列に関する環境は広義的な環境であり、音声取り込み装置、チャネル及び周辺環境の総体を含む。
【００３３】
ステップＳ２２において、第２特徴ベクトル集合を用いて、ＵＢＭを訓練し、ＵＢＭのパラメータを取得する。
【００３４】
ＵＢＭは、
【数１】
2017187768.tif 000003
と表されてもよい。このことから、ｕλ（ｘ）は重みωｉを有する２０４８個のｕｉ（ｘ）により構成され、２０４８は単なる一例である。各ｕｉ（ｘ）はガウス関数である。なお、ｕｉ（ｘ）はβ分布関数やロジスティック分布などであってもよい。ガウス関数を一例にしてｕｉ（ｘ）を説明し、それに含まれるパラメータは平均値及び分散である。重みωｉ及びｕｉ（ｘ）のパラメータはパラメータλと総称される。このため、ｕλ（ｘ）はパラメータλを有する関数である。
【００３５】
第２特徴ベクトル集合を用いて、例えば期待値最大化アルゴリズムにより、パラメータλを取得でき、ｕλ（ｘ）を特定の関数とし、即ちＵＢＭを訓練する。
【００３６】
ｕλ（ｘ）の導関数を求め、ＵＢＭの微分関数▽λｕλ（ｘ）を取得する。
【００３７】
ステップＳ２３において、第２特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、ＧＵＳＭ、即ち
【数２】
2017187768.tif 000004
を取得する。ここで、Ｔは特徴ベクトルの数である。
【００３８】
図３は本発明の実施例の総体的変化行列及び既知話者モデルの取得方法のフローチャートである。図３に示すように、総体的変化行列及び既知話者のモデルの取得方法は下記のステップを含む。所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第２訓練コーパスを走査し、各既知話者の各言葉について、ウィンドウに対応する第２訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第３特徴ベクトル集合を構成する（ステップＳ３１）。各既知話者の各言葉についての第３特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、各既知話者の各言葉の第２ベクトル値を取得する（ステップＳ３２）。各既知話者の各言葉の第２ベクトル値及びＧＵＳＭに基づいて、該総体的変化行列及び既知話者の各言葉のモデルを求める（ステップＳ３３）。既知話者の各言葉のモデルを加算して平均値を求め、該既知話者のモデルを取得する（ステップＳ３４）。
【００３９】
ステップＳ３１において、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第２訓練コーパスを走査し、各既知話者の各言葉について、ウィンドウに対応する第２訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第３特徴ベクトル集合を構成する。
【００４０】
上記ステップＳ２１と類似の方法でステップＳ３１を実行する。その差異としては、ステップＳ３１において、走査の対象は第２訓練コーパスである。第２訓練コーパスは、既知話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む。これは、図３に示す方法は既知話者のモデルを取得するためのものであるからである。
【００４１】
また、他の差異としては、ステップＳ３１において、特徴ベクトルの抽出は、各既知話者の各言葉について行われる。例えば、各既知話者の各言葉はＷＡＶファイルであり、各既知話者の各言葉について、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせて走査を行う。
【００４２】
説明の便宜上、既知話者はｓで表され、ｓ＝１，…，Ｓ。Ｓは既知話者の総数である。既知話者ｓの言葉はｈで表され、ｈ＝１，…，Ｈ（ｓ）。Ｈ（ｓ）は既知話者ｓの言葉の総数を表す。各話者の各言葉について特徴ベクトルＸｈ（ｓ）を抽出し、各話者について第３特徴ベクトル集合Ｘ（ｓ）＝｛Ｘ１（ｓ），…，ＸＨ（ｓ）（ｓ）｝を抽出する。
【００４３】
ステップＳ３２において、各既知話者の各言葉についての第３特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、各既知話者の各言葉の第２ベクトル値を取得する。
【００４４】
このように、ステップＳ２２において、ＵＢＭの微分関数▽λｕλ（ｘ）を取得する。
【００４５】
ステップＳ３２において、各既知話者の各言葉の第３特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、即ち
【数３】
2017187768.tif 000005
に代入し、ここで、Ｔｓ，ｈは各既知話者の各言葉の特徴ベクトルの数である。取得されたＧｓ，ｈは各既知話者の各言葉の第２ベクトル値である。
【００４６】
ステップＳ３３において、各既知話者の各言葉の第２ベクトル値及びＧＵＳＭに基づいて、該総体的変化行列及び既知話者の各言葉のモデルの解を求める。
【００４７】
解を求める一連の方程式は以下の通りである。
【００４８】
Ｇ１，１＝ｇλ＋Ｍｗ１
……
Ｇｓ，ｈ＝ｇλ＋Ｍｗｓ，ｈ
……
ＧＳ，Ｈ＝ｇλ＋ＭｗＳ，Ｈ
ここで、Ｇｓ，ｈは各既知話者の各言葉の第２ベクトル値であり、ｇλはステップＳ２３において取得されたＧＵＳＭであり、Ｍは総体的変化行列であり、ｗｓ，ｈは既知話者ｓの言葉ｈのモデルであり、正規分布Ｎ（０，１）を満たすランダム変数である。
【００４９】
ステップＳ３４において、既知話者の各言葉のモデルを加算して平均値を求め、既知話者のモデルを取得する。
【００５０】
即ち、
【数４】
2017187768.tif 000006
を実行する。
【００５１】
このように、図２及び図３に示す方法により、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ及び環境変化を示す総体的変化行列を取得できる。従って、ステップＳ２において、抽出された認識すべき話者の音声特徴、ＵＢＭ、ＧＵＳＭ及び総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルＷｓを取得する。
【００５２】
具体的には、ステップＳ１において抽出された第１特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、第１ベクトル値を取得する。即ち、
【数５】
2017187768.tif 000007
を実行する。
【００５３】
そして、第１ベクトル値とＧＵＳＭとの差と、総体的変化行列の擬似逆行列との積を、認識すべき話者のモデルｗｔｅｓｔ＝ｐｉｎｖ（Ｍ）（Ｇｔｅｓｔ−ｇλ）とする。ここで、ｐｉｎｖ（）は擬似逆行列を求めることを表す。
【００５４】
ステップＳ３において、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定する。
【００５５】
具体的には、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度、例えばコサイン夾角を算出する。
【００５６】
そして、認識すべき話者が認識すべき話者のモデルとの類似度の最も高く、且つ類似度閾値よりも大きい既知話者のモデルに対応する既知話者であると認識する。
【００５７】
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度の最大値が類似度閾値以下である場合、認識すべき話者が既知話者以外の話者であると認識する。
【００５８】
以下は、図４を参照しながら本発明の実施例の話者認識装置を説明する。
【００５９】
図４は本発明の実施例の話者認識装置の構成を示すブロック図である。図４に示すように、本発明の話者認識装置４００は、認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出する話者音声特徴抽出部４１と、抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得する話者モデル構築部４２と、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定する話者認識部４３とを含む。
【００６０】
１つの態様では、話者音声特徴抽出部４１は、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、認識すべき話者のコーパスを走査し、ウィンドウに対応する認識すべき話者のコーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第１特徴ベクトル集合を構成する。
【００６１】
１つの態様では、話者モデル構築部４２は、第１特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、第１ベクトル値を取得し、第１ベクトル値とＧＵＳＭとの差と、総体的変化行列の擬似逆行列との積を、認識すべき話者のモデルとする。
【００６２】
１つの態様では、話者認識装置４００はＵＢＭ及びＧＵＳＭ取得部をさらに含み、該ＵＢＭ及びＧＵＳＭ取得部は、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第１訓練コーパスを走査し、ウィンドウに対応する第１訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第２特徴ベクトル集合を構成し、第２特徴ベクトル集合を用いて、ＵＢＭを訓練し、第２特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、ＧＵＳＭを取得する。該第１訓練コーパスは、各話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む。
【００６３】
１つの態様では、話者認識装置４００は総体的変化行列及び既知話者のモデル取得部をさらに含み、該総体的変化行列及び既知話者のモデル取得手段は、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第２訓練コーパスを走査し、各既知話者の各言葉について、ウィンドウに対応する第２訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第３特徴ベクトル集合を構成し、各既知話者の各言葉についての第３特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、各既知話者の各言葉の第２ベクトル値を取得し、各既知話者の各言葉の第２ベクトル値及びＧＵＳＭに基づいて、該総体的変化行列及び既知話者の各言葉のモデルを求め、既知話者の各言葉のモデルを加算して平均値を求め、該既知話者のモデルを取得する。該第２訓練コーパスは、既知話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む。
【００６４】
１つの態様では、話者認識部４３は、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度を算出し、認識すべき話者が認識すべき話者のモデルとの類似度の最も高く、且つ類似度閾値よりも大きい既知話者のモデルに対応する既知話者であると認識する。
【００６５】
１つの態様では、話者認識部４３は、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度の最大値が類似度閾値以下である場合、認識すべき話者が既知話者以外の話者であると認識する。
【００６６】
本発明の話者認識装置４００に含まれる各部及びユニットにおける処理は上述した話者認識方法に含まれる各ステップの処理と類似するため、説明の便宜上、ここでこれらの部分及びユニットの詳細な説明が省略される。
【００６７】
なお、上記装置における各構成要件、ユニットはソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせにより実現されてもよい。用いられる具体的な手段又は方式の構成は当業者にとって周知であり、ここでその説明が省略される。ソフトウェア又はファームウェアにより実施されている場合、記録媒体又はネットワークから専用のハードウェア構成を有するコンピュータ（例えば図５示されている汎用コンピュータ５００）に上記方法を実施するためのソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよく、該コンピュータは各種のプログラムがインストールされている場合は各種の機能などを実行できる。
【００６８】
図５は本発明の実施例の方法及び装置を実施するためのコンピュータの例示的な構成を示すブロック図である。
【００６９】
図５において、中央処理部（即ちＣＰＵ）５０１は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０２に記憶されているプログラム、又は記憶部５０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５０３にロードされたプログラムにより各種の処理を実行する。ＲＡＭ５０３には、必要に応じて、ＣＰＵ５０１が各種の処理を実行するに必要なデータが記憶されている。ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、及びＲＡＭ５０３は、バス５０４を介して互いに接続されている。入力／出力インターフェース５０５もバス５０４に接続されている。
【００７０】
入力部５０６（キーボード、マウスなどを含む）、出力部５０７（ディスプレイ、例えばブラウン管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）など、及びスピーカなどを含む）、記憶部５０８（例えばハードディスクなどを含む）、通信部５０９（例えばネットワークのインタフェースカード、例えばＬＡＮカード、モデムなどを含む）は、入力／出力インターフェース５０５に接続されている。通信部５０９は、ネットワーク、例えばインターネットを介して通信処理を実行する。必要に応じて、ドライブ部５１０は、入力／出力インターフェース５０５に接続されてもよい。取り外し可能な媒体５１１は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどであり、必要に応じてドライブ部５１０にセットアップされて、その中から読みだされたコンピュータプログラムは必要に応じて記憶部５０８にインストールされている。
【００７１】
ソフトウェアにより上記処理を実施する場合、ネットワーク、例えばインターネット、又は記憶媒体、例えば取り外し可能な媒体５１１を介してソフトウェアを構成するプログラムをインストールする。
【００７２】
なお、これらの記憶媒体は、図５に示されている、プログラムを記憶し、機器と分離してユーザへプログラムを提供する取り外し可能な媒体５１１に限定されない。取り外し可能な媒体５１１は、例えば磁気ディスク（フロッピーディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（光ディスク−読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）、及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）を含む）、光磁気ディスク（ミニディスク（ＭＤ）（登録商標））及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体は、ＲＯＭ５０２、記憶部５０８に含まれるハードディスクなどであってもよく、プログラムを記憶し、それらを含む機器と共にユーザへ提供される。
【００７３】
本発明は、機器に読み取り可能な指令コードを記憶するプログラムプロダクトをさらに提供する。該指令コードは機器により読み出されて、上述した本発明の実施例に係る方法を実行できる。
【００７４】
それに応じて、本発明は、機器読み取り可能な指令コードを記憶するプログラムのプロダクトが記録されている記憶媒体をさらに含む。該記憶媒体は、フロッピーディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード、メモリスティックを含むが、これらに限定されない。
【００７５】
なお、本発明の具体的な実施例の上記の説明では、１つの態様について説明及び／又は例示された特徴は同一又は類似の方式で１つ又は複数の他の態様に用いられてもよいし、他の態様における特徴と組み合わせてもよいし、他の態様における特徴の代わりに用いられてもよい。
【００７６】
なお、用語「包括／含む」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【００７７】
また、本発明の方法は、明細書に説明された時間的順序で実行するものに限定されず、他の時間的順序で順次、並行、又は独立して実行されてもよい。このため、本明細書に説明された方法の実行順序は、本発明の技術的な範囲を限定するものではない。
【００７８】
以上は本発明の具体的な実施例の説明を通じて本発明を開示するが、上記の全ての実施例及び例は例示的なものであり、制限的なものではない。当業者は、特許請求の範囲の主旨及び範囲内で本発明に対して各種の修正、改良、均等的なものに変更してもよい。これらの修正、改良又は均等的なものに変更することは本発明の保護範囲に含まれるものである。
【００７９】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
話者認識方法であって、
認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出するステップと、
抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ）、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｍｏｄｅｌ）及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得するステップと、
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定するステップと、を含む、方法。
（付記２）
認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出するステップは、
所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、認識すべき話者のコーパスを走査し、ウィンドウに対応する認識すべき話者のコーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第１特徴ベクトル集合を構成するステップ、を含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得するステップは、
第１特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、第１ベクトル値を取得するステップと、
第１ベクトル値とＧＵＳＭとの差と、総体的変化行列の擬似逆行列との積を、認識すべき話者のモデルとするステップと、を含む、付記２に記載の方法。
（付記４）
ＵＢＭ及びＧＵＳＭは、
所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第１訓練コーパスを走査し、ウィンドウに対応する第１訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第２特徴ベクトル集合を構成するステップと、
第２特徴ベクトル集合を用いて、ＵＢＭを訓練するステップと、
第２特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、ＧＵＳＭを取得するステップにより取得され、
前記第１訓練コーパスは、各話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む、付記１に記載の方法。
（付記５）
前記総体的変化行列及び前記既知話者のモデルは、
所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第２訓練コーパスを走査し、各既知話者の各言葉について、ウィンドウに対応する第２訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第３特徴ベクトル集合を構成するステップと、
各既知話者の各言葉についての第３特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、各既知話者の各言葉の第２ベクトル値を取得するステップと、
各既知話者の各言葉の第２ベクトル値及びＧＵＳＭに基づいて、前記総体的変化行列及び既知話者の各言葉のモデルを求めるステップと、
既知話者の各言葉のモデルを加算して平均値を求め、前記既知話者のモデルを取得するステップにより取得され、
前記第２訓練コーパスは、既知話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む、付記１に記載の方法。
（付記６）
認識すべき話者のモデルと前記既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定するステップは、
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度を算出するステップと、
認識すべき話者が認識すべき話者のモデルとの類似度の最も高く、且つ類似度閾値よりも大きい既知話者のモデルに対応する既知話者であると認識するステップと、を含む、付記１に記載の方法。
（付記７）
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度の最大値が類似度閾値以下である場合、認識すべき話者が既知話者以外の話者であると認識する、付記６に記載の方法。
（付記８）
話者認識装置であって、
認識すべき話者のコーパスから、認識すべき話者の音声特徴を抽出する話者音声特徴抽出手段と、
抽出された認識すべき話者の音声特徴、音声特徴の特徴空間における分布を示すＵＢＭ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ）、音声特徴の特徴空間における分布の変化の統計値を示すＧＵＳＭ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｍｏｄｅｌ）及び環境変化を示す総体的変化行列に基づいて、認識すべき話者のモデルを取得する話者モデル構築手段と、
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとを比較し、認識すべき話者が既知話者の１つであるか否かを決定する話者認識手段と、を含む、装置。
（付記９）
話者音声特徴抽出手段は、所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、認識すべき話者のコーパスを走査し、ウィンドウに対応する認識すべき話者のコーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第１特徴ベクトル集合を構成する、付記８に記載の装置。
（付記１０）
話者モデル構築手段は、
第１特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、第１ベクトル値を取得し、
第１ベクトル値とＧＵＳＭとの差と、総体的変化行列の擬似逆行列との積を、認識すべき話者のモデルとする、付記９に記載の装置。
（付記１１）
ＵＢＭ及びＧＵＳＭ取得手段をさらに含み、
該ＵＢＭ及びＧＵＳＭ取得手段は、
所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第１訓練コーパスを走査し、ウィンドウに対応する第１訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第２特徴ベクトル集合を構成し、
第２特徴ベクトル集合を用いて、ＵＢＭを訓練し、
第２特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、ＧＵＳＭを取得し、
前記第１訓練コーパスは、各話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む、付記８に記載の装置。
（付記１２）
総体的変化行列及び既知話者のモデル取得手段をさらに含み、
該総体的変化行列及び既知話者のモデル取得手段は、
所定のスライドステップ長さで所定のウィンドウをスライドさせるように、第２訓練コーパスを走査し、各既知話者の各言葉について、ウィンドウに対応する第２訓練コーパスのデータから特徴ベクトルを抽出し、第３特徴ベクトル集合を構成し、
各既知話者の各言葉についての第３特徴ベクトル集合をＵＢＭの微分関数に入力して平均値を求め、各既知話者の各言葉の第２ベクトル値を取得し、
各既知話者の各言葉の第２ベクトル値及びＧＵＳＭに基づいて、前記総体的変化行列及び既知話者の各言葉のモデルを求め、
既知話者の各言葉のモデルを加算して平均値を求め、前記既知話者のモデルを取得し、
前記第２訓練コーパスは、既知話者からの、各種の音声取り込み装置を用いて収集され、各種のチャネルを介して伝送された、各種の周辺環境の音声データを含む、付記８に記載の装置。
（付記１３）
話者認識手段は、
認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度を算出し、
認識すべき話者が認識すべき話者のモデルとの類似度の最も高く、且つ類似度閾値よりも大きい既知話者のモデルに対応する既知話者であると認識する、付記８に記載の装置。
（付記１４）
話者認識手段は、認識すべき話者のモデルと既知話者のモデルとの類似度の最大値が類似度閾値以下である場合、認識すべき話者が既知話者以外の話者であると認識する、付記１３に記載の装置。
【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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