【手続補正書】
【提出日】平成19年12月21日(2007.12.21)
【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】
発信者から着信者への呼において前記発信者を識別する方法であって、
（ａ）音声入力を前記発信者から受け取るステップと、
（ｂ）複数の話声単位の発信者に依存しないモデルを含む一般音響モデルと、以前識別された発信者の音響モデル群とを含む複数の音響モデル群に、前記音声入力の特性を適用して複数のそれぞれの音響スコアを得るステップと、
（ｃ）前記複数の音響スコアに基づいて、前記以前識別された発信者のうちの１人か、または新しい発信者と、前記発信者を識別するステップと、
（ｄ）前記ステップ（ｃ）で前記発信者が新しい発信者と識別された場合、前記新しい発信者について、前記一般音響モデルの発信者に依存しないモデルから新しい音響モデルを生成し、前記新しい発信者から受け取られた前記音声入力の特性を表すように、前記音声入力内に含まれる前記話声単位の発信者に依存しないモデルを修正して、前記新しい発信者についての新しい音響モデルおよび任意の前記以前識別された発信者の音響モデル群が同一の複数の話声単位を有するようにするステップと、
（ｅ）ともにマージするため前記以前識別された発信者の音響モデル群の所定の１つを識別するユーザ入力促進信号を生成するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記識別するステップ（ｃ）は、
（ｃ）（１）前記それぞれの音響モデルが前記一般音響モデルより、良い音響スコアの場合、前記発信者を前記以前識別された発信者の１人と識別するステップと、
（ｃ）（２）前記一般音響モデルが前記複数の以前識別された発信者の音響モデル群より、良い音響スコアの場合、前記発信者を新しい発信者と識別するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（ａ）は、前記一般音響モデルを使用して、前記音声入力を一連の認識済み話声単位に区切るステップを含み、
前記複数の音響モデルの各々は、前記ステップ（ａ）で区切られた前記話声単位のモデルを含み、
前記ステップ（ｂ）は、前記複数の音響モデルについて前記ステップ（ａ）で区切られた前記話声単位の一連のモデルに、前記音声入力の特性を適用するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
（ｆ）前記ステップ（ｃ）で前記発信者が前記以前識別された発信者の１人と識別された場合、前記音声入力の前記特性に基づいて、前記音声入力内に含まれる前記話声単位のモデルを修正することによって、前記以前識別された発信者用の前記それぞれの音響モデルを更新するステップ
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ（ｆ）は、単に一つの発話に基づいて、前記音声入力内に含まれる話声単位のモデルを修正するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
（ｆ）前記新しい音響モデルが前記ステップ（ｂ）における前記複数の音響モデルの１つになり、前記新しい発信者が以前識別された発信者として含まれるように、前記新しい音響モデルを、前記複数の音響モデルと共に音響モデル貯蔵器に記憶するステップ
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ステップ（ａ）ないし（ｃ）が、前記発信者が識別されつつあることに対して前記呼の間に前記発信者の注意を喚起することなしに実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ステップ（ｂ）は、前記音声入力をサブセクションに分割するステップと、各サブセクションの前記特性を前記複数の音響モデルに適用し、各サブセクションにおける前記特性がそれぞれの音響モデルにどれだけ良好に合致するかを表す複数のそれぞれの音響スコアを得るステップとを含み、
前記ステップ（ｃ）は、各サブセクションについて、該サブセクションについての最良の音響スコアを有する前記音響モデルを識別するステップと、サブセクションのすべてについての最良の音響スコアが、同じ以前識別された発信者に対応する場合だけ、前記発信者を前記以前識別された発信者の１人と識別するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
（ｆ）前記以前識別された発信者の各々について、該発信者からの前記音声入力に基づいて発信者固有言語モデルを維持するステップと、
（ｇ）前記音声入力の前記特性を、前記一般音響モデルと前記発信者固有言語モデルの各々とに適用し、複数の認識済み話声単位列を生成するステップと、
（ｈ）他の前記認識済み話声単位列の確率に対して最高の確率を有する認識済み話声単位列を選択するステップと、
（ｉ）少なくとも一部には前記最高の確率を有する前記認識済み話声単位列に基づいて、前記発信者を識別するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
（ｊ）前記ステップ（ｉ）で識別された前記発信者が、前記ステップ（ｃ）で識別された前記発信者と異なる場合、前記音声入力、前記認識済み話声単位列、前記識別された発信者、前記ステップ（ｃ）で識別された前記発信者の音響モデル、および前記ステップ（ｉ）で識別された前記発信者の発信者固有言語モデルのうち少なくとも１つを示すユーザ入力促進信号を生成するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
（ｆ）前記以前識別された発信者の前記複数の音響モデル間で距離尺度を使用し、ともにマージするため前記所定の種類の音響モデルにフラグを立てるステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
発信者から着信者への呼において前記発信者を識別するシステムであって、
音声入力を前記発信者から受け取るためのレシーバと、
複数の話声単位の発信者に依存しないモデルを含む一般音響モデルと、任意の以前識別された発信者の音響モデル群とを有する複数の音響モデルを含む音響モデル貯蔵器と、
複数のそれぞれの音響スコアを得るため、前記複数の音響モデルに前記音声入力の特性を適用する手段と、
前記複数の音響スコアに基づいて、前記以前識別された発信者の１人か、または新しい発信者と、前記発信者を識別する手段と、
前記一般音響モデルが前記複数の以前識別された発信者の前記音響モデル群より、良い音響スコアの場合、前記新しい発信者について、前記一般音響モデルの発信者に依存しないモデルから新しい音響モデルを生成し、前記新しい発信者から受け取られた前記音声入力の特性を表すように、前記音声入力内に含まれる前記話声単位の発信者に依存しないモデルを修正して、前記新しい発信者についての新しい音響モデルおよび任意の前記以前識別された発信者の音響モデル群が同一の複数の話声単位を有するようにする音響モデル生成手段と
ともにマージするため前記以前識別された発信者の音響モデル群の所定の１つを識別するユーザ入力促進信号を生成する手段と
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項１３】
前記一般音響モデルを使用して、前記音声入力を一連の認識済み話声単位に区切る音声認識器をさらに備え、
前記複数の音響モデルの各々は、前記音声認識器によって認識された前記話声単位のモデルを含み、
前記適用する手段は、前記複数の音響モデルについて、前記音声認識器によって区切られた前記話声単位の一連のモデルに前記音声入力の特性を適用する手段を含むことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記発信者が前記以前識別された発信者の１人と識別された場合、前記音声入力の特性に基づいて、前記音声入力内に含まれる前記話声単位のモデルを修正することによって、前記以前識別された発信者用のそれぞれの音響モデルを更新する音響モデル更新モジュールをさらに備えたことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記音響モデル更新モジュールは、前記発信者からの単なる一つの発話に基づいて、前記音声入力内に含まれる前記話声単位のモデルを修正することが可能であることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記音響モデル生成手段は、前記新しい音響モデルが前記複数の音響モデルの１つになり、前記新しい発信者が以前識別された発信者として含まれるように、前記新しい音響モデルを前記音響モデル貯蔵器に記憶することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
前記呼の間に前記発信者が識別されつつあることに対して前記発信者の注意を喚起することなしに、前記音声入力を受け取り、および前記発信者を識別するように構成されることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】
前記適用する手段は、前記音声入力をサブセクションに分割し、および各サブセクションの前記特性を前記複数の音響モデルに適用して各サブセクションにおける前記特性がそれぞれの音響モデルにどれだけ良好に合致するかを表す複数のそれぞれの音響スコアを得る手段を含み、
前記識別する手段は、各サブセクションについて、該サブセクションについての最良の音響スコアを有する前記音響モデルを識別し、およびすべてのサブセクションについての最良の音響スコアが、同じ以前識別された発信者に対応する場合だけ、前記発信者を前記以前識別された発信者の１人と識別する手段を含むことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１９】
前記以前識別された発信者の各々について、該発信者からの前記音声入力に基づいて発信者固有言語モデルを記憶する言語モデル貯蔵器と、
前記音声入力の特性を、前記一般音響モデルと前記発信者固有言語モデルの各々とに適用し、複数の認識済み話声単位列を生成する手段と、
他の前記認識済み話声単位列の確率に対して最高の確率を有する前記認識済み話声単位列を選択する手段とをさらに備え、
前記識別する手段は、少なくとも一部には前記最高の確率を有する前記認識済み話声単位列に基づいて、前記発信者を識別することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項２０】
前記識別する手段は、（１）前記音声入力、すなわち最高の確率を有する前記認識済み話声単位列、（２）最高の確率を有する前記認識済み話声単位列を生成する前記発信者固有言語モデル、および（３）最高の確率を有する前記発信者固有言語モデルが最良の音響スコアを有する前記音響モデルと異なる発信者に対応する場合の前記最良の音響スコアを有する前記音響モデル、のうち少なくとも１つを示すユーザ入力促進信号を生成する手段を含むことを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記複数の音響モデル間の距離尺度に基づいて、ともにマージするために前記所定の種類の音響モデルにフラグを立てる手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項２２】
発信者から着信者への呼において前記発信者を識別する方法であって、
（ａ）音声入力を前記発信者から受け取るステップと、
（ｂ）複数の話声単位の発信者に依存しないモデルを含む、発信者に依存しない一般音響モデルを使用して、前記音声入力を一連の認識済み話声単位に区切るステップと、
（ｃ）一般音響モデルと任意の以前識別された発信者の音響モデル群とを含む複数の音響モデル内で、前記認識済み話声単位の一連の話声単位モデルに前記音声入力の特性を適用するステップと、
（ｄ）前記音声入力の前記特性が前記複数の音響モデルにどれだけ良好に合致するかに基づいて、複数の以前識別された発信者の１人、または新しい発信者と前記発信者を識別し、前記発信者が新しい発信者と識別された場合、前記新しい発信者から受け取られた前記音声入力の特性を表すように、前記音声入力内に含まれる前記話声単位の発信者に依存しないモデルを修正することによって、前記新しい発信者について、前記一般音響モデルの発信者に依存しないモデルから新しい音響モデルを生成し、前記新しい発信者についての新しい音響モデルおよび任意の前記以前識別された発信者の音響モデル群が同一の複数の話声単位を有するようにするステップと、
（ｅ）前記以前識別された発信者の各々について、該発信者からの前記音声入力に基づいて発信者固有言語モデルを維持するステップと、
（ｆ）前記音声入力の前記特性を、前記一般音響モデルと前記発信者固有言語モデルの各々とに適用し、複数の認識済み話声単位列を生成するステップと、
（ｇ）他の前記認識済み話声単位列の確率に対して最高の確率を有する前記認識済み話声単位列を選択するステップと、
（ｈ）前記最高の確率を有する認識済み話声単位列に基づいて、前記発信者を識別するステップと、
（ｉ）前記ステップ（ｈ）において識別された前記発信者がステップ（ｄ）で識別された前記発信者と異なる場合、前記音声入力、前記認識済み話声単位列、前記識別された発信者、前記ステップ（ｄ）で識別された前記発信者の音響モデル、および前記ステップ（ｈ）で識別された前記発信者の発信者固有言語モデルのうち少なくとも１つを示すユーザ入力促進信号を生成するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２３】
（ｊ）前記新しい音響モデルが前記ステップ（ｃ）における前記複数の音響モデルの１つになり、前記新しい発信者が以前識別された発信者として含まれるように、前記新しい音響モデルを、前記複数の音響モデルと共に音響モデル貯蔵器に記憶するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
（ｊ）前記以前識別された発信者の前記複数の音響モデル間で距離尺度を使用し、ともにマージするために所定の種類の音響モデルにフラグを付するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２２に記載の方法。