(57)【要約】  １つの実施形態において、コンピュータ・システムは、複数の話者のための音声データを記憶する。ここで、音声データは、複数の特徴ベクトルと、各特徴ベクトルについて関連付けられたサブ音素クラスとを含む。その後、コンピュータ・システムは、複数の話者のうちのターゲット話者の音声をモデル化するための人工ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）を、音声データに基づいて構築する。ここで、ＡＮＮは、ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスと、複数の話者のうちの別の話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスとを区別するように構成される。
2016509254.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
複数の話者の音声データを、コンピュータ・システムによって記憶することであって、前記音声データは、複数の特徴ベクトルと、各特徴ベクトルについて関連付けられたサブ音素クラスとを含む、記憶することと、
前記複数の話者のうちのターゲット話者の音声をモデル化するために、前記音声データに基づいて、前記コンピュータ・システムによって、人工ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）を構築することであって、前記ＡＮＮは、前記ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスと、前記複数の話者のうちの他の話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスとを区別するように構成されている、構築することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記ＡＮＮを構築することは、
複数の既存の出力ノードを備える既存のＡＮＮを取得することであって、各既存の出力ノードは、サブ音素クラスに対応しており、前記既存のＡＮＮに入力された特徴ベクトルが、前記複数の話者のうちの他の話者のうちの１人によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスである確率、を出力するように構成されている、取得することと、
前記ＡＮＮを生成するために前記既存のＡＮＮを修正することであって、前記修正することは、前記複数の既存の出力ノードと、各既存の出力ノードについて前記既存の出力ノードのサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードとを備える出力レイヤを、前記ＡＮＮに対して含めさせ、前記新たな出力ノードは、前記ＡＮＮに入力される特徴ベクトルが、前記ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスである確率を出力するように構成されている、修正することと
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＡＮＮを構築することはさらに、
前記ターゲット話者から発せられた音声データの第１の部分における各特徴ベクトルおよび関連付けられたサブ音素クラスについて、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に高い確率を出力するように調節され、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に低い確率を出力するように調節されるように、前記第１の部分を用いて前記ＡＮＮを学習することを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ＡＮＮを構築することはさらに、
前記他の話者から発せられた音声データの第２の部分における各特徴ベクトルおよび関連付けられたサブ音素クラスについて、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に低い確率を出力するように調節され、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に高い確率を出力するように調節されるように、前記第２の部分を用いて前記ＡＮＮを学習することを備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ＡＮＮはさらに、複数の入力ノードを備える入力レイヤと、１つまたは複数の秘匿ノードを備える１つまたは複数の秘匿レイヤとを備える、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記入力レイヤは、第１の重みのセットを有する第１の接続のセットによって、前記１つまたは複数の秘匿レイヤ内の最下位の秘匿レイヤに接続され、前記１つまたは複数の秘匿レイヤは、第２の重みのセットを有する第２の接続のセットによって、下位レイヤから上位レイヤへと接続され、前記１つまたは複数の秘匿レイヤにおける最上位の秘匿レイヤは、第３の重みのセットを有する第３の接続のセットによって、前記出力レイヤに接続され、前記音声データの第１の部分および第２の部分を用いてＡＮＮを学習することは、前記第１の重みのセットまたは前記第２の重みのセットを修正することなく、前記第３の重みのセットを修正するために誤差逆伝搬アルゴリズムを適用することを備える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ターゲット語句の発声に対応する音響信号を受け取ることと、
前記音響信号における複数のフレームから特徴ベクトルを抽出することと、
前記ターゲット語句が前記ターゲット話者によって発せられた確率を示す話者照合スコアを、前記特徴ベクトルおよび前記ＡＮＮに基づいて生成することと、
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記話者照合スコアを生成することは、前記ターゲット語句を辞書的にモデル化する隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ）を用いてビタビ（Viterbi）探索を実行することを備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ビタビ探索は、前記複数のフレームにおける各フレームにおいて、前記フレームに対応する特徴ベクトルを入力として前記ＡＮＮへ渡し、前記ＡＮＮによって出力された１つまたは複数の確率に基づいて、フレーム毎の話者照合スコアを生成する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ＨＭＭにおける状態に関するフレーム毎の話者照合スコアは、前記ＨＭＭにおけるその状態に関連付けられたＡＮＮにおける新たな出力ノードによって出力される確率に対応する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ＨＭＭにおける状態に関するフレーム毎の話者照合スコアは、前記ＡＮＮにおける新たな出力ノードに関連付けられた既存の出力ノードによって出力される確率が減じられた、前記ＨＭＭにおけるその状態に関連付けられたＡＮＮにおける新たな出力ノードによって出力される確率に対応する、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記話者照合スコアを生成することはさらに、前記話者照合スコアを計算するための関数を、前記フレーム毎の話者照合スコアのうちの１つまたは複数へ適用することを備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記関数は平均関数または総和関数である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記関数は、前記複数のフレームにおける関連するフレームに対応するフレーム毎の話者照合スコアのサブセットに適用され、関連する各フレームは、前記ビタビ探索によって、話者照合または同定のために役立つと考えられている音素の一部として分類される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ・システムによって実行可能な、記憶されたプログラム・コードを有する非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記プログラム・コードは、
前記コンピュータ・システムに対して、複数の話者の音声データを記憶させるコードであって、前記音声データは、複数の特徴ベクトルと、各特徴ベクトルについて関連付けられたサブ音素クラスとを含む、コードと、
前記コンピュータ・システムに対して、前記複数の話者のうちのターゲット話者の音声をモデル化するために、前記音声データに基づいて人工ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）を構築させるコードであって、前記ＡＮＮは、前記ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスと、前記複数の話者のうちの他の話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスとを区別するように構成されている、コードと
を備える、非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１６】
前記コンピュータ・システムに対してＡＮＮを構築させるコードは、
前記コンピュータ・システムに対して、複数の既存の出力ノードを備える既存のＡＮＮを取得させるコードであって、各既存の出力ノードは、サブ音素クラスに対応しており、前記既存のＡＮＮに入力された特徴ベクトルが、前記複数の話者のうちの他の話者のうちの１人によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスである確率、を出力するように構成されている、コードと、
前記コンピュータ・システムに対して、ＡＮＮを生成するために既存のＡＮＮを修正させるコードであって、前記修正することは、前記複数の既存の出力ノードと、各既存の出力ノードについて前記既存の出力ノードのサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードとを備える出力レイヤを、前記ＡＮＮに対して含めさせ、前記新たな出力ノードは、前記ＡＮＮに入力される特徴ベクトルが、前記ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスである確率を出力するように構成されている、コードと
を備える、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１７】
前記コンピュータ・システムに対して、前記ＡＮＮを構築させるコードはさらに、
前記ターゲット話者から発せられた音声データの第１の部分における各特徴ベクトルおよび関連付けられたサブ音素クラスについて、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に高い確率を出力するように調節され、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に低い確率を出力するように調節されるように、前記コンピュータ・システムに対して、前記第１の部分を用いて前記ＡＮＮを学習させるコードと、
前記他の話者から発せられた音声データの第２の部分における各特徴ベクトルおよび関連付けられたサブ音素クラスについて、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に低い確率を出力するように調節され、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に高い確率を出力するように調節されるように、前記コンピュータ・システムに対して、前記第２の部分を用いて前記ＡＮＮを学習させるコードと
を備える、請求項１６に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１８】
システムであって、
複数の話者の音声データを記憶することであって、前記音声データは、複数の特徴ベクトルと、各特徴ベクトルについて関連付けられたサブ音素クラスとを含む、記憶することと、
前記複数の話者のうちのターゲット話者の音声をモデル化するために、前記音声データに基づいて人工ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）を構築することであって、前記ＡＮＮは、前記ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスと、前記複数の話者のうちの他の話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスとを区別するように構成されている、構築することと、
を実行するように構成されたプロセッサ、を備えるシステム。
【請求項１９】
前記ＡＮＮを構築することは、
複数の既存の出力ノードを備える既存のＡＮＮを取得することであって、各既存の出力ノードは、サブ音素クラスに対応しており、前記既存のＡＮＮに入力された特徴ベクトルが、前記複数の話者のうちの他の話者のうちの１人によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスである確率、を出力するように構成されている、取得することと、
前記ＡＮＮを生成するために前記既存のＡＮＮを修正することであって、前記修正することは、前記複数の既存の出力ノードと、各既存の出力ノードについて前記既存の出力ノードのサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードとを備える出力レイヤを、前記ＡＮＮに対して含めさせ、前記新たな出力ノードは、前記ＡＮＮに入力される特徴ベクトルが、前記ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスである確率を出力するように構成されている、修正することと
を備える、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記ＡＮＮを構築することはさらに、
前記ターゲット話者から発せられた音声データの第１の部分における各特徴ベクトルおよび関連付けられたサブ音素クラスについて、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に高い確率を出力するように調節され、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に低い確率を出力するように調節されるように、前記第１の部分を用いて前記ＡＮＮを学習することと、
前記他の話者から発せられた音声データの第２の部分における各特徴ベクトルおよび関連付けられたサブ音素クラスについて、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に低い確率を出力するように調節され、前記関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に高い確率を出力するように調節されるように、前記第２の部分を用いて前記ＡＮＮを学習することと
を備える、請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願に対する相互参照】
【０００１】
本願は、その開示が本明細書によって参照によって組み込まれている「Speaker Verification and Identification Using Artificial Neural Network-Based Sub-Phonetic Unit Discrimination」と題された２０１３年１月１０日出願の米国特許出願１３／７３８，８６８号からの優先権の利益を主張する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識処理では、話者照合は、未知の声の音声サンプルが、特定の登録された話者に対応するか否かを判定するタスクを称する。従来技術の話者照合システムは、典型的には、話者特有の音響モデルと、別の「総括的」または「話者独立の」音響モデルとの両方を用いて、音声サンプルのスコアを生成する。話者特有の音響モデルが、総括的な音響モデルよりも十分にスコアが高いのであれば、この音声サンプルは、考慮している登録された話者からのものであると見なされる。
【０００３】
話者同定は、未知の音の音声サンプルを、登録された話者のセットにおける話者に関連付けることを含む、関連タスクである。従来技術の話者同定システムは、従来技術の話者照合システムに類似しているが、利用可能なすべての話者特有の音響モデルを用いて音声サンプルをスコア付けする。音声サンプルは、その音響モデルが最高スコアを生成する、登録された話者からのものであると見なされる。いくつかのケースでは、音声サンプルはまた、最高スコアとなる話者特有の音響モデルが、総括的な音響モデルよりも十分に高いスコアではない場合に、この音声サンプルが「詐称者」（すなわち、登録された話者のセットにない誰か）からのものとなるように、総括的な音響モデルに対してスコア付けされる。
【０００４】
前述したように、１つまたは複数の話者特有の音響モデルのみならず、別の総括的な音響モデルに対して、音声サンプルをスコア付けする際の１つの問題は、このスコア付け処理は総括的な音響モデルに対して繰り返されねばならないので、話者照合／同定タスクの全体的な処理時間を増加させることである。このタスクが、制限された計算リソースしか有していないデバイスで実行されるのであれば、これは問題となりうる。さらに、話者照合シナリオでは、この音声サンプルが、要求された話者からのものであるとして受諾するのか、または拒否するのかを判定するために、話者特有の音響モデルによって生成されるスコア、および総括的な音響モデルによって生成されるスコアに関して、適切な決定しきい値が設定されねばならない。この決定しきい値の調節は、両スコアにおける潜在的な可変性を考慮せねばならないので困難である。
【０００５】
したがって、前述した問題およびその他の問題に対処する話者照合および同定のための改善された技法を有することが望ましいであろう。
【発明の概要】
【０００６】
１つの実施形態によれば、複数の話者の音声データを、コンピュータ・システムによって記憶することを備えており、ここで、音声データは、複数の特徴ベクトルと、各特徴ベクトルについて関連付けられたサブ音素クラスを含む。この方法はさらに、複数の話者のうちのターゲット話者の音声をモデル化するために、音声データに基づいて、コンピュータ・システムによって、人工ニューラル・ネットワーク（ＡＮＮ）を構築することを備えており、ここで、ＡＮＮは、ターゲット話者によって発声されたサブ音素クラスのインスタンスと、複数の話者のうちの別の話者によって発声されたサブ音素クラスのインスタンスとを区別するように構成される。
【０００７】
１つの実施形態では、ＡＮＮを構築することは、複数の既存の出力ノードを含む既存のＡＮＮを取得することを備えており、ここで、各既存の出力ノードは、サブ音素クラスに対応しており、既存のＡＮＮに入力された特徴ベクトルは、複数の話者のうちの別の話者のうちの１人によって発声されたサブ音素クラスのインスタンスである確率を出力するように構成されている。既存のＡＮＮはその後、ＡＮＮを生成するために修正される。ここで、修正することは、ＡＮＮに対して、複数の既存の出力ノードを備える出力レイヤと、各既存の出力ノードについて、既存の出力ノードと同じサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードと、を含めさせる。新たな出力ノードは、ＡＮＮに入力された特徴ベクトルが、ターゲット話者によって発声されたサブ音素クラスのインスタンスである確率を出力するように構成される。
【０００８】
１つの実施形態では、ＡＮＮを構築することはさらに、ターゲット話者から発せられた音声データの第１の部分における各特徴ベクトルと、関連付けられたサブ音素クラスについて、関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノード（すなわち、そのサブ音素クラスの「ターゲット話者」出力ノード）が、相対的に高い確率を出力するように調整され、関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノード（すなわち、そのサブ音素クラスの「非話者」出力ノード）が、相対的に低い確率を出力するように調整されるように、ターゲット話者から発せられた音声データの第１の部分を用いてＡＮＮを学習することを備える。
【０００９】
別の実施形態では、ＡＮＮを構築することはさらに、他の話者から発せられた音声データの第２の部分における各特徴ベクトルと、関連付けられたサブ音素クラスについて、関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に低い確率を出力するように調整され、関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に高い確率を出力するように調整されるように、他の話者から発せられた音声データの第２の部分を用いてＡＮＮを学習することを備える。
【００１０】
１つの実施形態では、ＡＮＮはさらに、複数の入力ノードを備える入力レイヤと、１つまたは複数の秘匿ノードを備える１つまたは複数の秘匿レイヤとを含む。入力レイヤは、第１の重みのセットを有する第１の接続のセットによって、１つまたは複数の秘匿レイヤにおける最下位の秘匿レイヤに接続され、１つまたは（もしも複数あれば）複数の秘匿レイヤは、第２の重みのセットを有する第２の接続のセットによって、下位レイヤから上位レイヤへ接続され、最上位の秘匿レイヤは、第３の重みのセットを有する第３の接続のセットによって、出力レイヤに接続されている。
【００１１】
１つの実施形態では、音声データの第１の部分および第２の部分を用いてＡＮＮを学習することは、第１の重みのセットまたは第２の重みのセットを修正することなく、第３の重みのセットを修正する誤差逆伝搬アルゴリズムを適用することを備える。
【００１２】
１つの実施形態では、この方法はさらに、ターゲット語句の発声に対応する音響信号を受け取ることと、この音響信号における複数のフレームから、特徴ベクトルを抽出することと、を備える。その後、特徴ベクトルおよびＡＮＮに基づいてスコアが生成される。ここで、スコアは、ターゲット語句が、ターゲット話者によって発声された可能性を示す。
【００１３】
１つの実施形態では、スコアを生成することは、ターゲット語句を辞書的にモデル化する隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ：Hidden Markov Model）を用いてビタビ（Viterbi）探索を実行することを備える。
【００１４】
１つの実施形態では、複数のフレームにおける各フレームにおいて、ビタビ探索は、フレームに対応する特徴ベクトルを入力としてＡＮＮへ渡し、（複数のＡＮＮ出力に基づく、ＨＭＭにおける各状態に関する標準的な累積可能性スコアに加えて、）ＡＮＮによって出力された１つまたは複数の確率に基づいて、フレーム毎の話者照合スコアを生成する。
【００１５】
１つの実施形態では、ＨＭＭにおける状態に関するフレーム毎の話者照合スコアは、ＨＭＭにおけるその状態に関連付けられているＡＮＮにおける新たな出力ノード（すなわち、「ターゲット話者」出力ノード）によって出力される確率に対応する。別の実施形態では、ＨＭＭにおける状態に関するフレーム毎の話者照合スコアは、ＡＮＮにおける新たな出力ノード（すなわち、「非話者」出力ノード）に関連付けられた既存の出力ノードによって出力される確率が減じられた、ＨＭＭにおけるその状態に関連付けられているＡＮＮにおける新たな出力ノードによって出力される確率に対応する。
【００１６】
１つの実施形態では、話者照合スコアを生成することはさらに、話者照合スコアを計算するための関数を、フレーム毎の話者照合スコアのうちの１つまたは複数に適用することを備える。
【００１７】
１つの実施形態では、この関数は、ビタビ探索によって決定されたような最も可能性の高い状態のシーケンスに関連付けられた複数の話者照合スコアにわたる平均関数または総和関数である。
【００１８】
１つの実施形態では、この関数は、複数のフレームのうちの関連するフレームに対応するフレーム毎の話者照合スコアのサブセットに適用される。ここで、関連する各フレームは、ビタビ探索によって、話者照合または同定のために役立つと考えられている音素の一部として分類される。
【００１９】
別の実施形態によれば、コンピュータ・システムによって実行可能なプログラムを記憶している、非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体が提供される。プログラム・コードは、コンピュータ・システムに対して、複数の話者の音声データを記憶させるコードを含んでおり、音声データは、複数の特徴ベクトルと、各特徴ベクトルについて関連付けられたサブ音素クラスとを含む。プログラム・コードはさらに、コンピュータ・システムに対して、複数の話者におけるターゲット話者の音声をモデル化するために、音声データに基づいて、ＡＮＮを構築させるコードを含んでおり、ここで、ＡＮＮは、ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスと、複数の話者のうちの他の話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスとを区別するように構成される。
【００２０】
別の実施形態によれば、プロセッサを含むシステムが提供される。プロセッサは、複数の話者の音声データを記憶するように構成されており、音声データは、複数の特徴ベクトルと、各特徴ベクトルについて関連付けられたサブ音素クラスとを含む。プロセッサはさらに、複数の話者におけるターゲット話者の音声をモデル化するために、音声データに基づいて、ＡＮＮを構築するように構成されており、ＡＮＮは、ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスと、複数の話者のうちの他の話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスとを区別するように構成される。
【００２１】
本明細書で開示された実施形態の本質および利点のさらなる理解が、明細書および添付図面の残りの部分を参照することによって実現されうる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、１つの実施形態にしたがうシステム環境のブロック図を図示する。
【図２】図２は、１つの実施形態にしたがう話者照合／同定システムの登録および学習のフェーズのフロー図を図示する。
【図３】図３は、１つの実施形態にしたがう話者照合／同定システムのテスト／チャレンジのフェーズのためのフロー図を図示する。
【図４】図４は、１つの実施形態にしたがうＡＮＮベースの話者モデルを構築するための処理のフローチャートを図示する。
【図５】図５は、１つの実施形態にしたがう例示的なＡＮＮを図示する。
【図６】図６は、実施形態にしたがって入力された音声信号のスコアを生成するための処理のフローチャートを図示する。
【図７】図７は、１つの実施形態にしたがうコンピュータ・システムのブロック図を図示する。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下の記載では、説明の目的のために、多くの例および詳細が、特定の実施形態の理解を与えるために記載されている。しかしながら、いくつかの実施形態は、これら詳細のいくつかが無くても実現されること、または、その修正または均等物を用いて実現されうることが、当業者に明らかになるであろう。
【００２４】
本発明の実施形態は、改善された話者照合および同定のための技法を提供する。１つの実施形態のセットでは、本明細書に記載された技法は、ターゲット話者について、ターゲット話者によって発声される異なる音（例えば、サブ音素クラス）を区別するのみならず、ターゲット話者によって発せられた音と、ターゲット話者とは異なる他の話者（「非話者」と集合的に称される）によって発せられた音との区別もする、話者特有の音響モデル（「話者モデル」と称される）を構築しうる。
【００２５】
例えば、話者モデルは、ターゲット話者と非話者との両方の音声データを用いて学習されうる。一旦学習されると、話者モデルは、入力された音が、ターゲット話者の音声データに近い（したがって、入力された音が、非話者によって発せられたとの前提を拒否する）か、または、非話者の音声データに近い（したがって、入力された音が、ターゲット話者によって発せられたとの前提を拒否する）のかを判定しうる。このように、話者モデルは、ターゲット話者と非話者との両方の音響特性を同時にモデル化しうる。このアプローチの１つの現実的な利点は、話者照合／同定のテスト／チャレンジのフェーズの間、単一の音響モデル（すなわち、話者モデル）のみがスコア付けされる必要があることである。これは、（ターゲット話者のための）話者特有の音響モデルと、（非話者のための）別の総括的な音響モデルとの両方のスコア付けを必要とする従来技術のアプローチとは対称的である。
【００２６】
特定の実施形態では、ターゲット話者のために構築される話者モデルは、人工ニューラル・ネットワークすなわちＡＮＮの形態でありうる。以下にさらに詳細に記載されるように、このＡＮＮを構築することは、多くの既存の出力ノードを含む既存のＡＮＮを取得することと、新たな出力ノードを生成するために、既存の出力ノードと、これらノードに対する複数の重みとを複製することと、を含みうる。学習処理中に、ターゲット話者から発せられた学習サンプルがＡＮＮに入力されると、学習サンプルが分類されるサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが調節され、相対的に高い出力値（すなわち、確率値）が生成される一方、同じサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが調節され、相対的に低い出力値が生成される。逆に、非話者から発せられた学習サンプルがＡＮＮに入力されると、学習サンプルが分類されるサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが調節され、相対的に低い出力値が生成される一方、同じサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが調節され、相対的に高い出力値が生成される。
【００２７】
図１は、実施形態にしたがうシステム環境１００のブロック図を図示する。図示されるように、システム環境１００は、音響入力／キャプチャ・デバイス１０４およびデータ・ストア１０６に通信可能に結合されたコンピュータ・システム１０２を含む。コンピュータ・システム１０２は、話者照合および同定を可能にするために、さまざまなモジュール（特徴抽出モジュール１０８、モデリング・モジュール１１０、スコアリング・モジュール１１２、および決定モジュール１１４）を含む。
【００２８】
図２は、実施形態にしたがう話者照合／同定ワークフローの登録および学習のフェーズを実行するためのシステム環境１００のコンテキストにおけるフロー２００を図示する。フロー２００のステップ（１）（参照番号２０２）では、音響入力／キャプチャ・デバイス１０４が、ターゲット話者によって話されたターゲット語句の発声を受け取りうる。音響入力／キャプチャ・デバイス１０４は、その後、この発声を、デジタル音声信号に変換しうる。
【００２９】
ステップ（２）（参照番号２０４）では、コンピュータ・システム１０２の特徴抽出モジュール１０８が、デジタル化された音声信号を受け取りうる。図２では、音声信号は、音響入力／キャプチャ・デバイス１０４から直接的に受け取られるとして図示される。代替実施形態では、特徴抽出モジュール１０８は、音声信号が記録されている記憶媒体（図示せず）から音声信号を取得する。
【００３０】
ステップ（３）（参照番号２０６）では、特徴抽出モジュール１０８が、音声信号を、多くの時間ウィンドウまたはフレームへと分割しうる。各フレームは、１０ミリ秒、２０ミリ秒、３０ミリ秒等のような予め定義された持続時間を有しうる。例えば、音声信号の合計長さが３秒であり、各フレームの予め定義された持続時間が１０ミリ秒であれば、音声信号は、（フレーム・オーバラップが無いと仮定して）合計３００のフレームに分割されうる。いくつかの実施形態では、連続するフレームが、１０ミリ秒のような予め定義された長さ、オーバラップしうる。これは、非オーバラップ・シナリオを超えるフレームの数を増加させるであろう。
【００３１】
音声信号がフレームに分割されると、特徴抽出モジュール１０８は、各フレームの特徴ベクトルを計算しうる。１つの実施形態では、この処理は、一連の変換およびその他の関数（「ケプストラム」（cepstral）変換を含む）を、フレームを備える音声信号の一部に適用することを含みうる。結果として得られる特徴ベクトルは、オリジナルの音声信号データよりもよりコンパクトで、かつ、統計的なモデリングのために適切である、フレームのケプストラム表現である。特定の実施形態では、各特徴ベクトルは、３９の要素を含みうる。
【００３２】
ステップ（４）（参照番号２０８）では、特徴抽出モジュール１０８が、ステップ（３）で抽出された各特徴ベクトルを、特定のサブ音素クラスに関連付けうる、またはマップしうる。本明細書で使用されるように、サブ音素クラスは、サブ音素と称される音声単位のタイプを称する。各サブ音素は、より大きな音声単位（例えば、音素）の最初、中間、または終了を表わしうる。特徴ベクトルをサブ音素クラスにマップすることによって、特徴抽出モジュール１０８は、音声信号の対応するフレームの間、ターゲット話者によって話された特定のサブ音素に、特徴ベクトルを相関付けうる。１つの実施形態では、各特徴ベクトルは、さまざまな音素コンテキストにおいて、４９の異なる音素の最初、中間、または終了を表わす１１３０の異なるサブ音素クラスのうちの１つに関連付けられうる。他の実施形態では、その他のサブ音素（または音素）分類法が使用されうる。
【００３３】
ステップ（４）の処理を実行するために、特徴抽出モジュール１０８は、ターゲット語句を辞書的に定義する、予め定義された隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ）を用いて特徴ベクトルを強制的に揃えうる。この実施形態では、特徴抽出モジュール１０８は、（矢印２２６によって図示されるように）データ・ストア１０６に記憶されたこのようなＨＭＭのデータベース（２２０）から、ターゲット語句のＨＭＭを取得し、その後、このＨＭＭを用いて（ターゲット単語に対応するように「強制された」ＨＭＭ状態間の遷移を用いて）、特徴ベクトルに対して、ビタビ探索を実行しうる。ビタビ探索の結果は、特徴ベクトルと、ＨＭＭ内の最良の状態経路に対応するサブ音素クラスとの間のマッピングである。
【００３４】
ステップ（５）では、特徴抽出モジュール１０８が、データ・ストア１０６の音声データ・データベース２２２内に、特徴ベクトルと、それらの関連付けられたサブ音素クラスとを記憶しうる。ステップ（１）〜（５）の登録処理は、その後、ターゲット話者から、ターゲット語句のさらなるサンプルを収集し、処理するために、数回繰り返されうる。ステップ（１）〜（５）はまた、ターゲット話者とは異なる他の話者（すなわち、集合的に「非話者」）の音声データも収集されるように、これら他の話者についても繰り返されうる。
【００３５】
フロー２００の残りのステップは、話者照合／同定ワークフローの学習フェーズを表わす。ステップ（６）（参照番号２１２）では、モデリング・モジュール１１０が、多くの既存の出力ノード（サブ音素クラス毎に１つの出力ノード）を備える出力レイヤを含む既存のＡＮＮを取得しうる。１つの実施形態では、既存のＡＮＮは、比較的多くの話者および雑音状態からなる母集団からの学習データについて予め学習された総括的な話者モデルを表わしうる。モデリング・モジュール１１０はその後、対応する新たな出力ノードを生成するために、既存の各出力ノード（および、各出力ノードに対する複数の重み）を複製することによって、既存のＡＮＮを修正しうる。したがって、修正されたＡＮＮにおける出力レイヤは、各サブ音素クラスについて（１つは既存の、１つは新たな）２つの出力ノードを含みうる。
【００３６】
既存のＡＮＮの出力レイヤが修正されると、（１）新たな出力ノードからの高い出力値と既存の出力ノードからの低い出力値とを用いてターゲット話者を特定し、（２）新たな出力ノードからの低い出力値と既存の出力ノードからの高い出力値とを用いて非話者を特定するように、修正されたＡＮＮが調節されるように、モデリング・モジュール１１０は、修正されたＡＮＮを、ターゲット話者からの音声データと、他の話者（非話者）からの音声データとの両方を用いて学習しうる（ステップ（７）、参照番号２１４）。例として、モデリング・モジュール１１０は、ターゲット話者から発せられる特徴ベクトル「Ｖ１」（およびその関連付けられたサブ音素クラス「Ｃ１」）を、音声データ２２２から取得しうる（ステップ（８）、参照番号２１６）。モデリング・モジュール１１０はその後、Ｃ１のための新たな出力ノードに関するＣ１の肯定的な例として、および、Ｃ１のための既存の出力ノードに関するＣ１の否定的な例として、Ｖ１を、修正されたＡＮＮへ入力しうる。これは、ターゲット話者から発せられる音声データ２２２におけるその他の特徴ベクトル／サブ音素クラスのペアについて繰り返されうる。
【００３７】
別の例として、モデリング・モジュール１１０は、非話者から発せられる特徴ベクトル「Ｖ２」（およびその関連付けられたサブ音素クラス「Ｃ１」）を、音声データ２２２から取得しうる（ステップ（８）、参照番号２１６）。モデリング・モジュール１１０はその後、Ｃ１のための新たな出力ノードに関するＣ１の否定的な例として、および、Ｃ１のための既存の出力ノードに関するＣ１の肯定的な例として、Ｖ２を、修正されたＡＮＮへ入力しうる。これは、非話者から発せられる音声データ２２２におけるその他の特徴ベクトル／サブ音素クラスのペアについて繰り返されうる。話者照合シナリオでは、このステップにおいて使用される非話者学習データは、多くの母集団のサンプルから収集された音声データに相当しうる。話者同定シナリオでは、このステップにおいて使用される非話者学習データは、同じシステムに登録された他の話者から収集された音声データに対応しうる。
【００３８】
最後に、ステップ（９）（参照番号２１８）において、モデリング・モジュール１１０は、データ・ストア１０６の話者モデル・データベース２２４に、学習されたＡＮＮを記憶しうる。
【００３９】
前述したアプローチを用いると、学習されたＡＮＮは、ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスを単に区別することに限定されず、学習されたＡＮＮはまた、ターゲット話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスと、非話者によって発せられたサブ音素クラスのインスタンスとを効率的に区別しうる。これは、ターゲット話者を同定する際におけるＡＮＮの精度を改善し、以下の図３に関して記載されているように、テスト／チャレンジのフェーズ中、別の総括的な音響モデルを記憶する必要性を除去する。したがって、話者照合／同定タスクの全体の速度および精度が著しく改善されうる。
【００４０】
図３は、実施形態にしたがう話者照合／同定ワークフローのテスト／チャレンジのフェーズを実行するためのシステム環境１００のコンテキストにおけるフロー３００を図示する。さまざまな実施形態において、フロー３００は、図２のフロー２００の後に実行されうる。
【００４１】
フロー３００のステップ（１）（参照番号３０２）において、音響入力／キャプチャ・デバイス１０４は、真偽の疑わしい、または未知の話者によって話されたターゲット語句の発声を受け取りうる。例えば、話者は、図２において登録されたターゲット話者であることを主張しうる（したがって、検証される必要がある）か、または、いかなる同定をも示さない（したがって、登録された話者のセットから同定される必要がある）。発声をキャプチャすると、音響入力／キャプチャ・デバイス１０４は、発声に対応する音声信号を、直接的にまたは間接的に、特徴抽出モジュール１０８へ渡しうる（ステップ（２）、参照番号３０４）。
【００４２】
ステップ（３）（参照番号３０６）では、特徴抽出モジュール１０８が、音声信号をフレームに分割し、フロー２００のステップ（３）に実質的に類似した手法でフレーム毎の特徴ベクトルを抽出しうる。その後、特徴抽出モジュール１０８は、フレームおよび抽出された特徴ベクトルを、スコアリング・モジュール１１２へ渡しうる（ステップ（４）、参照番号３０８）。
【００４３】
ステップ（５）（参照番号３１０）では、スコアリング・モジュール１１２が、１つまたは複数の話者モデルに対して、音声信号をスコア付けしうる。例えば、話者照合シナリオでは、スコアリング・モジュール１１２は、フロー２００によって学習されたものとして、要求された話者（すなわち、ターゲット話者）のＡＮＮのみならず、ＨＭＭデータベース２２０から、ターゲット語句のＨＭＭを取得しうる（ステップ（６）および（７）、参照番号３１２および３１４）。スコアリング・モジュール１１２はその後、ＡＮＮおよびＨＭＭを用いて、音声信号のフレーム／特徴ベクトルにビタビ探索を実行することによって、話者照合スコアを生成しうる。（フレーム毎の話者照合スコアのシーケンスに基づく）話者照合スコアは、音声信号がターゲット話者によって発せられたとの全体的な推定値を表わす。このスコアリング処理に関する更なる詳細は、以下の図６に関して記載される。前述したように、ＡＮＮは、ターゲット話者と非話者とを区別するように学習されているので、総括的な音響モデルに対して音声信号を個別にスコア付けする必要はない。
【００４４】
話者同定シナリオは、話者照合シナリオに類似しているが、話者モデル・データベース２２４における学習済みのすべての話者モデルに対して音声信号をスコア付けすることを含む。「詐称」話者を同定するために、総括的な音響モデルに対して音声信号を個別にスコア付けする必要はない。
【００４５】
話者照合スコアは、生成されると、決定モジュール１１４へ渡されうる（ステップ（８）、参照番号３１６）。ステップ（９）（参照番号３１８）では、決定モジュール１１４は、真偽の疑わしい／未知の話者を照合または同定しうる。照合のために、決定モジュール１１４は、ターゲット話者モデルによって生成された話者照合スコアを、予め定義されたしきい値と比較しうる。話者照合スコアがしきい値を超えているのであれば、話者は、ターゲット話者であると判定され、話者照合スコアがしきい値を下回るのであれば、話者は、ターゲット話者ではないと判定される。
【００４６】
同定のために、決定モジュール１１４は、話者モデルによって生成されたさまざまな話者照合スコアを互いに比較しうる。決定モジュール１１４は、その後、最高スコアの話者モデルに基づいて話者を同定しうる。いくつかの実施形態では、決定モジュール１１４はまた、さまざまな話者照合スコアを、予め定義されたしきい値と比較しうる。話者照合スコアのすべてがしきい値よりも下であれば、決定モジュール１１４は、この話者は、詐称者である（すなわち、登録された話者の何れでもない）と判定しうる。
【００４７】
図１〜図３は、例示的であり、本発明の実施形態を限定することは意図されていないことが認識されるべきである。例えば、図２の登録および学習フローと、図３のテスト／チャレンジ・フローは、単一のコンピュータ・システム１０２によって実行されるように図示されているが、代替実施形態では、これらのフローは、異なるコンピュータ・システムによって実行されうる。例えば、図２の登録および学習フローは、サービス／リソース・プロバイダのサーバ・コンピュータによって実行されうるが、図３のチャレンジ／テスト・フローは、エンド・ユーザのパーソナル・コンピューティング・デバイス（例えば、デスクトップ・コンピュータ、スマートフォン、タブレット等）によって実行されうる。これらの実施形態では、サーバ・コンピュータおよびパーソナル・コンピューティング・デバイスは、指定された機能を実行するために必要な、コンピュータ・システム１０２内に図示されているモジュールしか含んでいない。さらに、システム環境１００に図示されたさまざまなエンティティは、他の機能を有しうるか、または、具体的には記載されていないその他の構成要素をも含みうる。当業者であれば、多くの変形、修正、および代案を認識するであろう。
【００４８】
図４は、実施形態にしたがって、フロー２００のステップ（６）および（７）においてモデリング・モジュール１１０によって実行されるＡＮＮ構築／学習処理のより詳細な記載を提供するフローチャート４００を図示する。ブロック４０２では、モデリング・モジュール１１０は、ベースラインまたは総括的な話者モデルに対応する既存のＡＮＮを取得しうる。図２に関して前述したように、この既存のＡＮＮは、比較的多くの母集団の話者からの学習データについて、既に学習されている。１つの実施形態では、既存のＡＮＮは、入力ノードの入力レイヤ、秘匿ノードの１つまたは複数の秘匿レイヤ、および既存の出力ノードの出力レイヤ、を含むマルチ・レイヤ・パーセプトロン（ＭＬＰ：multi-layer perceptron）でありうる。
【００４９】
ブロック４０４では、モデリング・モジュール１１０が、既存のＡＮＮを修正して、修正されたＡＮＮを生成しうる。修正されたＡＮＮは、既存のＡＮＮにおける各既存の出力ノードのための新たな出力ノードを含む。したがって、修正されたＡＮＮの出力レイヤは、既存のＡＮＮの２倍の数の出力ノードを含みうる。修正されたＡＮＮにおける既存の出力ノードと新たな出力ノードからなる各ペアは、単一のサブ音素クラスに関連付けられうる。これによって、ペアにおける新たな出力ノードは、入力された特徴ベクトルが、ターゲット話者によるそのサブ音素クラスの発声に対応している確率を反映し、ペアにおける既存の出力ノードは、入力された特徴ベクトルが、ターゲット話者ではない（すなわち、非話者である）別の話者によるそのサブ音素クラスの発声に対応する確率を反映するようになる。
【００５０】
図５は、図４のブロック４０４に関して修正された典型的なＡＮＮ  ５００を図示している。図示されるように、ＡＮＮ  ５００は、入力レイヤを備える多くの入力ノード５０２（１）〜５０２（Ｎ）を含む。入力ノード５０２（１）〜（Ｎ）はおのおの、特徴ベクトルの要素を入力として採用するように構成されている。特定の実施形態では、ＡＮＮは、合計３９の入力ノードを含みうる。
【００５１】
さらに、ＡＮＮ  ５００は、１つまたは複数の秘匿レイヤを備える多くの秘匿ノード５０４（１）〜５０４（Ｊ）を含む。最下位の秘匿レイヤは、第１の接続のセットを介して入力レイヤに接続されており、第１のセットにおける各接続は、重みに関連付けられている。さらに、各秘匿レイヤは、第２の接続のセットを介して、下位レイヤから上位レイヤへ接続されており、第２のセットにおける各接続は、重みに関連付けられている。秘匿レイヤは、入力ノード５０２（１）〜５０４（Ｎ）を介して受け取られたベクトル要素を、サブ音声分類のために、より高次元の空間へ特徴付けるのみならず、ノイズをフィルタ・アウトするように構成されている。
【００５２】
さらにＡＮＮ  ５００は、出力レイヤを備える多くの出力ノード５０６（１）〜５０６（Ｍ）を含む。出力レイヤは、第３の接続のセットを介して、最上位の秘匿レイヤに接続されており、第３のセットにおける各接続は、重みにも関連付けられている。ＡＮＮ  ５００における出力ノードの各ペアは、特定のサブ音素クラスの既存の出力ノードおよび新たな出力ノードに対応する。例えば、ノード５０６（１）は、サブ音素クラスＣ１の新たな出力ノードに対応し、ノード５０６（２）は、サブ音素クラスＣ１の既存の出力ノードに対応する。前述したように、ペアにおける各ノードは、ターゲット話者または非話者が（入力された特徴ベクトルに応じて）サブ音素クラスを発した可能性を示す値を出力するように構成されている。例えば、ノード５０６（１）は、ターゲット話者がＣ１のインスタンスを発した確率を出力するように構成されている一方、ノード５０６（２）は、非話者がＣ１のインスタンスを発した確率を出力するように構成されている。
【００５３】
図４に戻って、ブロック４０６では、モデリング・モジュール１１０が、修正されたＡＮＮを、ターゲット話者からの登録された音声データを用いて学習しうる。例えば、モデリング・モジュール１１０は、ターゲット話者から発せられた特徴ベクトルを、音声データ２２２から取得し、修正されたＡＮＮへ、特徴ベクトルを入力として渡しうる。その後、（１）特徴ベクトルの関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に高い値を出力し、（２）特徴ベクトルの関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に低い値を出力できるように、モデリング・モジュール１１０は、オン・ライン誤差逆伝搬アルゴリズムによって、特徴ベクトルに応じて、ＡＮＮにおける重みを調節しうる。このように、ターゲット話者の発声を同定するために、新たな出力ノード（すなわち、「ターゲット話者ノード」）が調節されうる一方、ターゲット話者の発声を拒否するために、既存の出力ノード（すなわち、「非話者ノード」）が調節されうる。
【００５４】
特定の実施形態では、前述した学習実行は、入力された特徴ベクトルの関連付けられたサブ音素クラスのためのＡＮＮ全体における２つの重みのセット、すなわち、既存の出力ノードになる重みのセットと、新たな出力ノードになる重みのセット、のみを修正するように構成されうる。（入力レイヤと秘匿レイヤとの間の重み、または、秘匿レイヤ間の重みを含む）ＡＮＮにおける他の重みは、不変のままである。このように学習処理を制限することによって、ＡＮＮを調節するために必要な全体時間が著しく短縮されうる。
【００５５】
さらに、ブロック４０６では、モデリング・モジュール１１０が、修正されたＡＮＮを、非話者からの登録された音声データを用いて、学習しうる。例えば、モデリング・モジュール１１０は、非話者から発せられる特徴ベクトルを、音声データ２２２から取得し、特徴ベクトルを、修正されたＡＮＮへ入力として渡しうる。その後、（１）特徴ベクトルの関連付けられたサブ音素クラスに対応する新たな出力ノードが、相対的に高い値を出力し、（２）特徴ベクトルの関連付けられたサブ音素クラスに対応する既存の出力ノードが、相対的に低い値を出力できるように、モデリング・モジュール１１０は、同じオン・ライン誤差逆伝搬アルゴリズムによって、特徴ベクトルに応じて、ＡＮＮにおける重みを調節しうる。このように、非話者の発声を拒否するために、新たな出力ノード（すなわち、「ターゲット話者ノード」）が調節されうる一方、非話者の発声を同定するために、既存の出力ノード（すなわち、「非話者ノード」）が調節されうる。
【００５６】
サブ音素クラス毎に使用する非話者学習サンプルとターゲット話者学習サンプルとの最適数と、実行すべき学習反復の最適数とは、経験的に決定されうる。いくつかの実施形態では、非話者シナリオのための学習サンプルの最適数は、ターゲット話者シナリオのための学習サンプルの最適数とは異なりうる。
【００５７】
ブロック４０６に関して、修正されたＡＮＮが、ターゲット話者および非話者の音声データを用いて学習されると、モデリング・モジュール１１０は、チャレンジ／テストの時間において使用するために、学習されたＡＮＮを、スピーカ・モデル・データベース２２４に記憶しうる（ブロック４０８）。
【００５８】
図６は、実施形態にしたがってフロー３００のステップ（５）および（９）において、スコアリング・モジュール１１２および決定モジュール１１４によって実行されるスコアリング／決定処理のより詳細な記載を提供するフローチャート６００を図示する。ブロック６０２では、スコアリング・モジュール１１２は、ターゲット語句のＨＭＭと、ターゲット話者について学習されたＡＮＮとを用いて、未知の／真偽の疑わしい話者から受け取られた音声信号についてビタビ探索を開始しうる。ビタビ探索は、ターゲット話者が、音声信号内のターゲット語句を発声したと仮定して、サブ音素クラスの最も可能性のあるシーケンスを決定するように構成されている。
【００５９】
ブロック６０４では、ビタビ探索の一部として、スコアリング・モジュール１１２が、音声信号における各フレームについて、ＦＯＲループに入りうる。このループ内では、スコアリグ・モジュール１１２は、現在のフレームの特徴ベクトルを、ＡＮＮへ渡しうる（ブロック６０６）。スコアリング・モジュール１１２は、その後、現在のフレームがターゲット話者によって発声された可能性を示すフレーム毎の話者照合スコアのみならず、複数のＡＮＮ出力に基づくＨＭＭにおける各状態のための標準的な累積可能性スコアを計算するために、ＡＮＮからの出力を使用しうる（ブロック６０８）。１つの実施形態では、ＨＭＭにおける状態に関するフレーム毎の話者照合スコアは、ＡＮＮ内の新たな出力ノード（すなわち、ターゲット話者出力ノード）によって出力された確率値に基づきうる。代替実施形態では、ＨＭＭにおける状態に関するフレーム毎の話者照合スコアは、新たな出力ノードに対応する既存の出力ノード（すなわち、非話者出力ノード）の確率値が減じられた、ＡＮＮにおける新たな出力ノード（すなわち、ターゲット話者出力ノード）によって出力される確率値に基づきうる。
【００６０】
ブロック６１０では、スコアリング・モジュール１１２は、現在のループ反復の終了に達し、必要であれば、さらなるフレームを処理するためにブロック６０４に戻りうる。
【００６１】
フレーム毎のスコアが計算されると、スコアリング・モジュール１１２は、（ａ）最も可能性の高い状態シーケンスを決定するためにビタビ・バックトレース計算を適用し、（ｂ）単一の話者照合スコアの全体を生成するための関数（例えば、平均、総和等）をフレーム毎の話者照合スコアに適用しうる（ブロック６１２）。いくつかの実施形態では、スコアリング・モジュール１１２は、ビタビ探索によって決定されるような、最も可能性の高い状態シーケンスに関連付けられた、ブロック６０８において生成されたフレーム毎の話者照合スコアのすべてに、この関数を適用しうる。他の実施形態では、スコアリング・モジュール１１２は、発声信号における「関連する」フレームを表わす、フレーム毎の話者照合スコアのサブセットに、この関数を適用しうる。本明細書で使用されるように、「関連する」フレームは、話者照合または同定のために有用であると考えられている音素の一部であるとして（ビタビ探察によって）分類されたフレームである。以下は、１つの実施形態にしたがって、有用であると考えられていない音素の典型的なリスト（修正されたワールドベット表記法）である。  
．ｐａｕ  ｂ  ｂ−ｊ  ｂ：  ｂ＿ｃ  ｃ  ｃ’ｃ−ｈ  ｄ  ｄ−ｊ  ｄ：  ｄ＿ｃ  ｄｒ  ｄｒ：  ｇ  ｇ−ｊ  ｇ：  ｇ＿ｃ  Ｊ  Ｋ  ｋ  ｋ’ｋ−ｈ  ｋ−ｊ  Ｋ：  ｋ：  ｋ＿ｃ  ｋ＿ｈ  ｐ  ｐ’ｐ−ｈ  ｐ−ｊ  ｐ：  ｐ＿ｃ  ｐ＿ｈ  ｔ  ｔ’ｔ−ｈ  ｔ−ｊ  ｔ：  ｔ＿ｃ  ｔ＿ｈ  ｔｑ  ｔｑ：  ｔｒ  ｔｒ：  ｔ＿（ｚ  Ｄ  ｖ  ｓ  Ｔ  ｆ  ｈ）
最後に、ブロック６１４において、決定モジュール１１４が、未知の／真偽が疑わしい話者を照合または同定するために、ブロック６１２において生成された話者照合スコアを用いうる。例えば、照合シナリオでは、話者照合スコアが、予め定義されたしきい値よりも大きいのであれば、決定モジュール１１４は、ターゲット話者によって発声信号が発せられたと判定し、話者照合スコアが、予め定義されたしきい値未満であれば、決定モジュール１１４は、ターゲット話者によって発声信号が発せられていないと判定しうる。同定シナリオでは、決定モジュール１１４は、システムにおける話者モデルのすべてのために生成された話者照合スコアを比較し、最高スコアの話者モデルを話者として同定しうる。
【００６２】
図７は、本発明の実施形態にしたがうコンピュータ・システム７００の簡略ブロック図である。１つの実施形態では、コンピュータ・システム７００は、図１〜図３のコンピュータ・システム１０２を実現するために使用されうる。図７に図示されるように、コンピュータ・システム７００は、バス・サブシステム７０４によって多くの周辺デバイスと通信する１つまたは複数のプロセッサ７０２を含む。これらの周辺デバイスは、記憶サブシステム７０６（メモリ・サブシステム７０８およびファイル記憶サブシステム７１０を備える）、ユーザ・インタフェース入力デバイス７１２、ユーザ・インタフェース出力デバイス７１４、およびネットワーク・インタフェース・サブシステム７１６を含む。
【００６３】
バス・サブシステム７０４は、意図されるようにコンピュータ・システム７００のさまざまな構成要素およびサブシステムを互いと通信させるためのメカニズムを提供しうる。バス・サブシステム７０４は、単一のバスとして概略的に図示されているが、バス・サブシステムの代替実施形態は、複数のバスを利用しうる。
【００６４】
ネットワーク・インタフェース・サブシステム７１６は、コンピュータ・システム７００と他のコンピュータ・システム、またはネットワーク間で、データを通信するためのインタフェースとして役立ちうる。ネットワーク・インタフェース・サブシステム７１６の実施形態は、例えば、イーサネット（登録商標）カード、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、および／またはセルラ・アダプタ、モデム（電話、衛星、ケーブル、ＩＳＤＮ等）、デジタル加入者線（ＤＳＬ）ユニット等を含みうる。
【００６５】
ユーザ・インタフェース入力デバイス７１２は、キーボード、ポインティング・デバイス（例えば、マウス、トラックボール、タッチパッド等）、スキャナ、バーコード・スキャナ、ディスプレイに組み込まれたタッチ・スクリーン、オーディオ入力デバイス（例えば、声認識システム、マイクロホン等）、およびその他のタイプの入力デバイスを含みうる。一般に、「入力デバイス」という用語を用いることは、情報をコンピュータ・システム７００へ入力するための可能なすべてのタイプのデバイスおよびメカニズムを含むことが意図されている。
【００６６】
ユーザ・インタフェース出力デバイス７１４は、ディスプレイ・サブシステム、プリンタ、ファックス・マシン、または、オーディオ出力デバイスのような非視覚的なディスプレイ等を含みうる。ディスプレイ・サブシステムは、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）のようなフラット・パネル・デバイス、または投影デバイスでありうる。一般に、「出力デバイス」という用語を用いることは、コンピュータ・システム７００から情報を出力するための可能なすべてのタイプのデバイスおよびメカニズムを含むことが意図されている。
【００６７】
記憶サブシステム７０６は、メモリ・サブシステム７０８およびファイル／ディスク記憶サブシステム７１０を含む。サブシステム７０８および７１０は、本発明の実施形態の機能を提供するプログラム・コードよび／またはデータを格納しうる非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体を表わしうる。
【００６８】
メモリ・サブシステム７０８は、プログラム実行中に命令およびデータを記憶するためのメイン・ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）７１８と、固定された命令が記憶される読取専用メモリ（ＲＯＭ）７２０とを含む多くのメモリを含む。ファイル記憶サブシステム７１０は、プログラムおよびデータ・ファイルのための持続的な（すなわち、不揮発性の）ストレージを提供し、磁気またはソリッド・ステート・ハード・ディスク・ドライブと、リムーバブル・メディア（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−Ｒａｙ等）に関連付けられた光学ドライブと、リムーバブル・フラッシュ・メモリ・ベースのドライブまたはカードと、および／または、当該技術分野で知られているその他のタイプの記憶媒体とを含みうる。
【００６９】
コンピュータ・システム７００は例示的であって、本発明の実施形態を限定することは意図されていないことが認識されるべきである。システム７００よりも多いまたは少ない構成要素を有するその他多くの構成も可能である。
【００７０】
前述された記載は、本発明のさまざまな実施形態を、本発明の態様がどのようにして実現されるかの例とともに例示している。前述された例および実施形態は、唯一の実施形態であると考えられるものではなく、以下に示す特許請求の範囲によって定義されるような本発明の柔軟性および利点を例示するために示されている。例えば、いくつかの実施形態は、特定の処理フローおよびステップに関して記載されているが、本発明の範囲は、記載されたフローおよびステップに厳格に制限される訳ではないことが当業者にとって明らかである筈である。直列的に記載されたステップが並列的に実行され、ステップの順序が変更され、ステップが修正、結合、追加、または省略されうる。別の例として、いくつかの実施形態は、ハードウェアとソフトウェアとの特定の組み合わせを用いて記載されているが、ハードウェアとソフトウェアとのその他の組み合わせも可能であり、しかも、ソフトウェアで実施されるとして記載された特定の動作はまた、逆にハードウェアでも実施されうることが認識されるべきである。
【００７１】
したがって、明細書および図面は、限定的な意味ではなく、例示的な意味として見なされるべきである。その他の構成、実施形態、実施、および均等物が、当業者に明らかになり、以下に示す特許請求の範囲に記載されたような本発明の精神および範囲から逸脱することなく適用されうる。
【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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【国際調査報告】
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2016509254.tif 000011