(57)【要約】【課題】話者特定処理に必要な計算量や記憶容量等を最小限に抑制しつつ、且つ、話者特徴情報の更新の進行態様に柔軟に対応させて適切に類似度閾値を更新させることで、話者特定における正確性をより向上させることが可能な話者特定装置を提供する。【解決手段】話者による発話の音響的特徴を示す話者モデルと、当該話者の発話に相当する特徴量信号Ｓoと、を比較し、それらの間の類似度を検出すると共に、検出された類似度と、当該類似度の検出の際に比較された類似度閾値と、を比較して話者特定を行う話者認識部５と、特徴量信号Ｓoを用いて話者モデルを更新するパラメータ更新部８と、類似度閾値を、検出された類似度を用いて更新する閾値設定部６と、を備える。【選択図】図１
2009003039.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一又は複数の話者による発話の音響的特徴を示す話者特徴情報と、いずれかの当該話者の発話に相当する発話情報と、を比較し、当該話者特徴情報と当該発話情報との間の類似度を検出する類似度検出手段と、
前記検出された類似度と、当該類似度の検出の際に比較された前記話者特徴情報に対応する類似度閾値と、を比較して前記話者の特定を行う特定手段と、
前記類似度の検出に用いられた前記発話情報を用いて、当該類似度の検出に用いられた前記話者特徴情報を更新する更新手段と、
前記類似度閾値を、前記検出された類似度を用いて更新する閾値更新手段と、
を備えることを特徴とする話者特定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の話者特定装置において、
前記閾値更新手段は、前記検出された類似度と、前記類似度の検出に用いられた前記発話情報の前記類似度閾値の更新に対する寄与の割合と、を用いて前記類似度閾値を更新することを特徴とする話者特定装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の話者特定装置において、
前記閾値更新手段は、前記検出された類似度が、前回以前の前記特定の際に夫々検出された前記類似度の累積和よりも高いとき、前回の前記特定の際に用いられた前記類似度閾値よりも低い値に当該類似度閾値を更新することを特徴とする話者特定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の話者特定装置において、
前記閾値更新手段は、前記検出された類似度が、前回以前の前記特定の際に夫々検出された前記類似度の累積和よりも低いとき、前回の前記特定の際に用いられた前記類似度閾値よりも高い値に当該類似度閾値を更新することを特徴とする話者特定装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一項に記載の話者特定装置において、
前記話者の特定に用いられた前記話者特徴情報の更新数をｎとし、ｎ回目の前記話者特徴情報の更新が行われた後の当該話者特徴情報に対応する前記類似度閾値をthreshold（ｎ）とし、ｎ回目の前記更新を行う際に検出された前記類似度をscore（ｎ）とし、予め設定されている前記類似度の最大値をscoremaxとし、ａを予め設定されている一定係数とし、τを前記更新に用いられた前記発話情報の当該更新に対する寄与の割合としたとき、前記閾値更新手段は、
threshold（ｎ）＝Δthreshold（ｎ−１）×｛（τ−１）／τ｝
＋ａ×（scoremax−score（ｎ））×（１／τ）＋threshold（０）
Δthreshold（ｎ−１）＝threshold（ｎ−１）−threshold（０）
で表される二つの式を用いて前記threshold（ｎ）を算出することを特徴とする話者特定装置。
【請求項６】
請求項１に記載の話者特定装置において、
今回の前記話者の特定に用いられる前記話者特徴情報の更新数の、前回の当該更新に係る更新数からの増分を、今回の前記更新を行う際に検出された前記類似度に基づいて算出する更新数算出手段を更に備え、
前記閾値更新手段は、前記算出された更新数を示す更新数情報に基づいて前記類似度閾値を更新することを特徴とする話者特定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の話者特定装置において、
前記更新数算出手段は、前記更新を行う際に検出された前記類似度が低いほど前記増分が大きくなるように当該増分を算出することを特徴とする話者特定装置。
【請求項８】
請求項７に記載の話者特定装置において、
前記更新数算出手段は、ｎ回目の前記話者特徴情報の更新数をｔ（ｎ）とし、ｎ回目の前記更新を行う際に検出された前記類似度をscore（ｎ）とし、予め設定されている前記類似度の最大値をscoremaxとしたとき、
ｔ（ｎ）＝ｔ（ｎ−１）＋（scoremax−score（ｎ））／（scoremax／２）
で表される式を用いてｎ回目の前記話者特徴情報の更新数ｔ（ｎ）を算出することを特徴とする話者特定装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか一項に記載の話者特定装置と、
前記発話が入力されることで前記発話情報を生成する入力手段と、
前記特定された話者に対応する前記話者特徴情報を用いて当該発話の内容を認識し、認識結果情報を出力する認識手段と、
前記認識結果情報を、前記特定された話者による前記発話の内容を示す当該認識結果情報として出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする音声認識装置。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１から８のいずれか一項に記載の話者特定装置として機能させることを特徴とする話者特定用プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項９に記載の音声認識装置として機能させることを特徴とする音声認識用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、話者特定装置及び音声認識装置並びに話者特定用プログラム及び音声認識用プログラムの技術分野に属し、より詳細には、人たる話者の発話から当該話者を特定する話者特定装置及び話者特定用プログラム並びに当該話者の特定結果を用いて当該発話の内容を認識する音声認識装置及び音声認識用プログラムの技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばカーナビゲーション装置の分野や文章入力装置の分野等において、夫々の装置の操作者が音声により発話した内容を認識して当該ナビゲーション動作や文章作成動作に用いることが行われている。
【０００３】
ここで、当該音声認識においては、その発話の音響的特徴を示すいわゆる話者モデルを発話者毎に生成して記憶しておき、実際の発話からその発話主を特定した上で対応する話者モデルを選択し、その後、当該選択された話者モデルと実際の発話の音響的特徴とを比較することで、その発話の内容を具体的に装置側で認識することが行われていた。
【０００４】
このとき、当該話者モデルと発話の音響的特徴との実際の比較処理についてより具体的には、当該比較処理においては、当該話者モデルと発話の音響的特徴との間の類似度を算出し、その算出した類似度をその話者モデルに対応する類似度の閾値（以下、単に類似度閾値と称する）と比較し、当該類似度と類似度閾値との差が予め定められている所定の範囲内にあるとき、その発話がその話者モデルに相当する発話者による発話であると特定する。そして、この場合の類似度閾値は、話者の特定性能及びそれに続く音声の認識性能を決定する上で極めて重要な閾値である。
【０００５】
従来では、この類似度閾値を設定する方法として、例えば下記特許文献１の第４図に記載されている如く、いわゆる本人誤棄却率（すなわち、本人による発話を当該本人による発話でないと判断してしまう確率）曲線及びいわゆる他人誤受理率（すなわち、本人でない他人による発話を当該本人による発話であると判断してしまう確率）曲線を、多量の発話音声（の音響的特徴を示す音声特徴量）を用いて夫々に求め、予め設定された所望の誤棄却率及び誤受理率となる値をその話者モデルに対応する類似度閾値とする方法が用いられていた。
【０００６】
より具体的には、話者モデルの初期登録に用いられた発話音声のうち、本人の発話音声を用いて本人誤棄却率曲線を、また本人以外の他人の発話音声を用いて他人誤受理率曲線をその話者モデルについて夫々求め、当該求められた本人誤棄却率と他人誤受理率とが等しくなる値を類似度閾値として設定していた（特許文献１段落番号［０００４］参照）。
【０００７】
しかしながら、話者モデルの初期登録に用いられた発話音声の音響的特徴がその話者モデル自体に反映されていることから、当該初期登録された話者モデルとその初期登録に用いられた発話音声に係る音響的特徴との類似度は、当該初期登録後において実際に発話音声内に変動が生じ得る音声認識時の当該発話音声と話者モデルとの類似度より、一般に高くなる。ここで、当該発話音声内における変動とは、一般に、人の音声は、その成長過程やその日の体調等により著しく変動するものであり、その変動が発話音声に反映されることを意味する。
【０００８】
そして、上述したように話者モデルの初期登録時と実際の音声認識時との間で類似度の傾向に相違があるため、初期登録用の発話音声を用いて類似度閾値を設定すると、その後である音声認識時の発話音声に対して類似度閾値が高く設定されてしまうことになり、上記本人誤棄却率が所望の値よりも悪化してしまう傾向があった（特許文献１段落番号［０００５］参照）。
【０００９】
そこで、下記特許文献１に開示されている発明では、話者モデルの初期登録用の発話音声から本人誤棄却率曲線と他人誤受理率曲線を算出し、それらが等しい率となる類似度閾値を求め、その等しい率となる類似度閾値から所定の値を差し引いた値を、その後の音声認識用の類似度閾値に設定することで、本人誤棄却率が所望値よりも大きくなる問題を改善している（特許文献１段落番号［０００７］参照）。
【００１０】
一方、下記特許文献１には、話者モデルのパラメータ更新時における類似度閾値の再設定の方法についても記載されている。
【００１１】
ここで、当該パラメータ更新とは、発話者の発話音声の上記成長過程における経時変化や体調等による発話変動に適応させて当該話者モデルを頑健化する（すなわち、当該発話変動があっても本人の音声を正確に認識し得るように頑健化する）ために、当該話者モデルの音響的特徴を示すパラメータを更新することを意味する。
【００１２】
より具体的に、話者モデルを構成するパラメータを更新することで当該経時変化等に適応させる方法としては、例えば、下記特許文献２の段落番号［００１１］乃至［００１６］に開示されているように、過去に発声された音声（すなわち、話者モデルの音声の音響的特徴）と、更新用に改めて発声された音声の音響的特徴と、の双方に最適となるように、当該更新用の発話に相当する音声データだけを用いて話者モデルのパラメータを更新する方法がある。
【００１３】
次に、下記特許文献１の記載に戻って、当該話者モデルのパラメータ更新が行われると、本人誤棄却率曲線の特性と他人誤受理率曲線の特性が夫々変化することとなるため、類似度閾値を再設定することが望ましい（特許文献１段落番号［０００６］参照）。そして、この再設定のための方法として特許文献１に記載されている発明では、話者モデルのパラメータ更新が行われると、対応する話者モデルの初期登録時の発話音声及び当該更新用の発話音声を夫々用いて本人誤棄却率曲線及び他人誤受理率曲線を改めて算出し、それらの率が等しくなる類似度閾値（以下、単に第１類似度閾値と称する）と他人誤受理率の上限となる類似度閾値（以下、単に第２類似度閾値と称する）とを夫々求め、更新回数が多くなるに従って上記第２類似度閾値から第１類似度閾値に漸近していくようにそのときの類似度閾値を再設定している（特許文献１段落番号［０００８］乃至［００１０］）。
【特許文献１】特許第３０９２７８８号公報
【特許文献２】特開平９−１９８０８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、上記特許文献１に開示されている発明では、更新回数に対して単調に第２類似度閾値を変化（理想的な第１類似度閾値へ漸近）させているが（特許文献１段落番号［０００９］及び［００１０］参照）、実際の音声認識においては、一般に、話者モデルの話者認識性能はその更新に用いられた発話音声に依存して変化する。
【００１５】
より具体的には、例えば、非常に類似する発話音声が話者モデルの更新に続けて用いられると、その話者モデルの更新において、それら類似する発話音声における特定の（相互に類似する）音響的特徴の寄与が強くなり、結果的に発声変動に対する話者モデルの頑健性は低くなる。
【００１６】
そしてこのような場合には、当該頑健性が低下してもその話者の認識度を維持すべく上記類似度閾値を低く設定せざるを得ないが、上記特許文献１記載の発明では、類似度閾値が更新回数に応じて単調に増加するか、若しくは一定値となってしまうため、話者モデルの更新による変化に応じた最適な類似度閾値が再設定されない場合があり得るという問題点があった。
【００１７】
そこで、本願は上記の問題点に鑑みて為されたもので、その課題の一例は、話者特定処理に必要な計算量や記憶容量等を最小限に抑制しつつ、且つ、話者特徴情報の更新の進行態様に柔軟に対応させて適切に類似度閾値を更新させることで、話者特定における正確性をより向上させることが可能な話者特定装置及び当該話者特定用プログラム並びに当該類似度閾値を用いて当該発話の内容を正確に認識することが可能な音声認識装置及び当該音声認識用プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、一又は複数の話者による発話の音響的特徴を示す話者モデル等の話者特徴情報と、いずれかの当該話者の発話に相当する発話情報と、を比較し、当該話者特徴情報と当該発話情報との間の類似度を検出する話者認識部等の類似度検出手段と、前記検出された類似度と、当該類似度の検出の際に比較された前記話者特徴情報に対応する類似度閾値と、を比較して前記話者の特定を行う話者認識部等の特定手段と、前記類似度の検出に用いられた前記発話情報を用いて、当該類似度の検出に用いられた前記話者特徴情報を更新するパラメータ更新部等の更新手段と、前記類似度閾値を、前記検出された類似度を用いて更新する閾値設定部等の閾値更新手段と、を備える。
【００１９】
上記の課題を解決するために、請求項９に記載の発明は、請求項１から８のいずれか一項に記載の話者特定装置と、前記発話が入力されることで前記発話情報を生成する（マイク、音響特徴量変換部等の入力手段と、前記特定された話者に対応する前記話者特徴情報を用いて当該発話の内容を認識し、認識結果情報を出力する話者認識部等の認識手段と、前記認識結果情報を、前記特定された話者による前記発話の内容を示す当該認識結果情報として出力する出力端子等の出力手段と、を備える。
【００２０】
上記の課題を解決するために、請求項１０に記載の発明は、コンピュータを、請求項１から８のいずれか一項に記載の話者特定装置として機能させる。
【００２１】
上記の課題を解決するために、請求項１１に記載の発明は、コンピュータを、請求項９に記載の音声認識装置として機能させる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
次に、本願を実施するための最良の形態について、図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する各実施形態は、例えばカーナビゲーション装置や文章入力装置の一部として用いられる音声認識装置であって、発話者が発した音声の内容を認識し、当該認識した内容に相当する認識結果情報を外部に出力する音声認識装置に対して本願を適用した場合の実施の形態である。
（Ｉ）第１実施形態
始めに、本願に係る第１実施形態の構成について図１及び図２を用いて説明する。
（Ａ）第１実施形態の原理
先ず、第１実施形態の構成等について具体的に説明する前に、当該第１実施形態の原理について説明する。
【００２３】
上述したように、上記特許文献１に記載されている発明では、更新回数に対して単調に第２類似度閾値を変化させて理想的な第１類似度閾値へ漸近させていたが、本願に係る第１実施形態では、話者モデルの更新時において、当該更新用の発話音声の類似度に基づいて類似度閾値を再設定する。
【００２４】
より具体的には、類似度の高い更新用の発話音声を用いて話者モデルが更新されることで上記発声変動に対する頑健性が低下する場合には類似度閾値を低く更新し、一方、類似度の低い更新用の発話音声を用いて話者モデルが更新されることで上記発声変動に対する頑健性が向上する場合には類似度閾値を高く更新する。
【００２５】
これにより、処理負荷を低減しつつ、更新用の発話音声に基づいて、更新後の話者モデルに対して柔軟に且つより最適な類似度閾値となるように当該類似度閾値の再設定が可能となる。
（Ｂ）第１実施形態の具体的構成
次に、当該第１実施形態について、具体的に図１及び図２を用いて説明する。なお、図１は第１実施形態に係る音声認識装置の概要構成を示すブロック図であり、図２は当該音声認識装置の動作を示すフローチャートである。
（ａ）全体構成及び動作
始めに、第１実施形態に係る音声認識装置の全体構成及び動作について、図１を用いて説明する。
【００２６】
図１に示すように、第１実施形態に係る音声認識装置Ｓは、上記発話者によりその発話が入力される入力手段としてのマイク１と、増幅部２と、入力手段としての音響特徴量変換部３と、制御部１３からの切換信号Ｓswに基づいて切り換えられるスイッチ４と、類似度検出手段、特定手段及び認識手段としての話者認識部５と、閾値更新手段及び更新数算出手段としての閾値設定部６と、外部に対して音声認識の結果としての認識結果情報Ｓraを出力するための出力手段としての出力端子７と、更新手段としてのパラメータ更新部８と、話者モデル関連データ記憶部９と、登録音声特徴量記憶部１０と、登録話者モデル記憶部１１と、話者モデル作成部１２と、音声認識装置Ｓ全体を統括制御する上記制御部１３と、により構成されている。
【００２７】
次に、概要動作について説明する。
【００２８】
先ず、発話の内容を認識させようとする発話者は、マイク１を介して当該発話を入力させる。これにより、当該マイク１は、当該入力された発話に相当するマイク信号Ｓmicを生成して増幅部２に出力する。
【００２９】
これにより、増幅部２は、当該マイク信号Ｓmicを予め設定されている増幅率にて増幅し、増幅信号Ｓaを生成して音響特徴量変換部３に出力する。
【００３０】
次に、音響特徴量変換部３は、当該増幅信号Ｓaを用いて上記発話をそれに対応する特徴量（当該発話の音響的特徴量）に変換し、特徴量信号Ｓoを生成する。この特徴量信号Ｓoは、スイッチ４を介して話者認識部５又は登録音声特徴量記憶部１０に出力される。
【００３１】
一方、話者モデル作成部１２は、制御部１３からの制御信号Ｓcdに基づき、登録音声特徴量記憶部１０に記憶されている複数の特徴量信号Ｓoを用いて、予め設定されている学習アルゴリズムを用いた学習処理により、第１実施形態に係る話者モデルを新たに作成する。この話者モデルは、後述する登録話者モデル情報Ｓrmとして登録話者モデル記憶部１１に出力され、蓄積記憶される。
【００３２】
そして、話者認識部５は、制御部１３からの制御信号Ｓcrgに基づき、登録話者モデル記憶部１１から読み出された登録話者モデル情報Ｓrmを用いて、登録話者モデルのいずれかと、スイッチ４を介して音響特徴量変換部３から入力された特徴量信号Ｓoと、の間における上記類似度（発話としての類似度）を予め設定されている比較アルゴリズムに則って算出し、当該算出された類似度と、閾値設定部６において設定されて閾値信号Ｓthとして入力されている類似度閾値と、を比較して双方の近似関係を判定することにより、当該発話をした話者を特定すると共に当該発話の内容を認識する。この認識結果は、上記認識結果情報Ｓraとして出力端子７を介して外部に出力されると共にパラメータ更新部８に出力される。また、上記音声認識処理に供された特徴量信号Ｓoも、そのままパラメータ更新部８へ出力される。
【００３３】
これらにより、パラメータ更新部８は、制御部１３からの制御信号Ｓcpに基づき、上記特徴量信号Ｓo及び認識結果情報Ｓraを用いて、対応する該当する話者モデルの音響的特徴を示す各種パラメータを予め設定された更新アルゴリズムに則って更新する。
【００３４】
この構成に加えて、第１実施形態に係る音声認識装置Ｓでは、閾値設定部６において、制御部１３からの制御信号Ｓcthに基づき、話者モデルのパラメータ更新に対応させて上記閾値信号Ｓthとして出力される類似度閾値の再設定を行う。このため、第１実施形態に係る音声認識装置Ｓは、当該再設定に必要な各話者モデル毎の類似度閾値、各話者モデル毎の更新回数及び類似度（又は認識結果情報Ｓra）を記憶する話者モデル関連データ記憶部９を備えており、当該各話者モデル毎の類似度閾値、更新回数及び類似度（又は認識結果情報Ｓra）は、閾値設定用情報Ｓrefとして必要に応じて閾値設定部６により読み出される。
（Ｂ）細部動作
次に、第１実施形態に係る音声認識装置Ｓの具体的な動作としての話者認識処理について、より詳細に図２乃至図４を用いて説明する
当該話者認識処理において、スイッチ４は、制御信号Ｓswに基づいて話者認識部５側に切り換えられている。
【００３５】
そして、音声特徴量変換部３は、マイク１及び増幅部２を介して上記増幅信号Ｓaとして入力されてきた話者の発話音声を、制御信号Ｓcmに基づいて音声特徴量に変換し、上記特徴量信号Ｓoとしてスイッチ４を介して話者認識部５に出力する。当該処理についてより具体的には、図２に示すように、上記増幅信号Ｓaから音声部分を抽出する処理（ステップＳ１）及び当該抽出された音声部分を音声特徴量に変換して特徴量信号Ｓoを生成する処理（ステップＳ２）が実行される。
【００３６】
これにより、話者認識部５は、登録話者モデル記憶部１１に登録されている話者モデルを登録話者モデル情報Ｓrmとして読み出し、入力された特徴量信号Ｓoと読み出した話者モデルとの類似度を、各話者モデル毎に夫々算出する（ステップＳ３）。
【００３７】
一方、閾値設定部６は、前回の図２に示すフローチャートにおける後述するステップＳ１０の処理において算出された類似度閾値を話者モデル関連データ記憶部９から読み出し、今回の音声認識処理に用いる類似度閾値として設定し、当該設定した類似度閾値を示す閾値信号Ｓthを話者認識部５、パラメータ更新部８に出力する（ステップＳ４）。
【００３８】
そして、夫々算出された類似度（ステップＳ３）と、閾値設定部６において設定され閾値信号Ｓthとして入力されている（ステップＳ４）類似度閾値と、を話者認識部５において比較する（ステップＳ５、Ｓ６）。これにより、当該比較した類似度と類似度閾値との差が、例えば当該類似度閾値について予め設定された範囲内にある場合に（ステップＳ６；ＹＥＳ）、当該特徴量信号Ｓoに相当する発話音声が、それと比較された登録話者モデルに係る話者による発話であると判断してその内容を認識し、その判断結果及び認識結果を上記認識結果情報Ｓraとしてパラメータ更新部８及び出力端子７に出力する（ステップＳ７）。
【００３９】
一方、ステップＳ６の判定において、当該比較した類似度と閾値との差が上記予め設定された範囲より大きい場合に（ステップＳ６；ＮＯ）、当該特徴量信号Ｓoに相当する発話音声は比較された登録話者モデルに係る話者による発話に該当しないと判断し、その判断結果を上記認識結果情報Ｓraとして出力端子７に出力し（ステップＳ１６）、第１実施形態に係る音声認識処理を終了する。
【００４０】
また、これと並行して、話者認識部５は、上記入力された特徴量信号Ｓoをそのままパラメータ更新部８に出力する。
【００４１】
これにより、パラメータ更新部８は、制御信号Ｓcpに基づき、話者認識部５から入力された認識結果情報Ｓraの内容を閾値設定部６から閾値信号Ｓthとして入力された類似度閾値と比較し、その時に特徴量信号Ｓoと比較された登録話者モデルにおけるパラメータの更新を行うか否かを、従来の判定アルゴリズム等に則って判定する（ステップＳ８）。そして、当該更新を行う場合（ステップＳ８；ＹＥＳ）、該当する登録話者モデルを登録話者モデル情報Ｓrmとして読み出し、入力された発話音声に相当する特徴量信号Ｓoを用いて当該登録話者モデルのパラメータ更新を行い、その後当該更新された登録話者モデルに相当する登録話者モデル情報Ｓrmを再び登録話者モデル記憶部１１に格納する（ステップＳ９）。
【００４２】
これに加えて、パラメータ更新部８は、類似度（又は認識結果情報Ｓra）及び当該パラメータ更新の対象となった話者モデルにおける最新の更新回数を示す更新回数情報Ｓcountを当該パラメータ更新に伴って生成し、話者モデル関連データ記憶部９に出力する。
【００４３】
そして、話者モデル関連データ記憶部９は、上記ステップＳ９の処理において出力されて来た更新回数情報Ｓcountにより示される当該話者モデルの更新回数を、当該話者モデルに対応付けて不揮発性に記憶する。
【００４４】
他方、ステップＳ８の判定において、当該話者モデルにおけるパラメータの更新を行わない場合は（ステップＳ８；ＮＯ）、そのまま第１実施形態に係る音声認識処理を終了する。
【００４５】
更に、上記ステップＳ９におけるパラメータの更新処理が完了すると、第１実施形態に係る音声認識処理においては、閾値設定部６において、上記ステップＳ５及びＳ６の処理に用いられた類似度閾値の評価及び必要に応じた更新のための算出処理を実行し、その結果を話者モデル関連データ記憶部９内に不揮発性に記憶させて（ステップＳ１０）、第１実施形態に係る音声認識処理を終了する。
【００４６】
次に、当該ステップＳ１０として実行される、第１実施形態に係る類似度閾値の評価及び更新のための算出処理について、具体的に説明する。
【００４７】
当該ステップＳ１０の処理としては、先ず、閾値設定部６は、話者モデル関連データ記憶部９から、ステップＳ９間での処理に供された話者モデルに対応する更新回数及び（上記ステップＳ４の処理において既に読み出されている）類似度（又は認識結果情報Ｓra）を上記閾値設定用情報Ｓrefとして読み出す。
【００４８】
これにより、閾値設定部６は、当該類似度閾値の評価及び再算出（更新）処理を、上述したように話者モデルと更新用の発話音声との類似度に基づいて実行する。
【００４９】
より具体的には、話者モデルのパラメータ更新が行われる（図２ステップＳ８及びＳ９参照）と、更新用の発話音声の音響的特徴がその話者モデルに反映されることで、その音響的特徴に対して類似度が高くなる話者モデルへと当該パラメータ更新が為されることになる。そこで、その類似度が高くなる分だけ、類似度閾値も高く更新されるように、下記式（１）及び（２）を用いて新たな類似度閾値を再算出する。
【００５０】
threshold（ｎ）＝Δthreshold（ｎ−１）×｛（τ−１）／τ｝
＋ａ×（scoremax−score（ｎ））×１／τ＋threshold（０）
…（１）
Δthreshold（ｎ−１）＝threshold（ｎ−１）−threshold（０）        …（２）
ここで、当該式（１）及び（２）において、「ｎ」はその話者の特定に用いられた話者モデルの更新回数であり、「threshold（ｎ）」はｎ回目の話者モデルの更新が行われた後の当該話者モデルに対応する類似度閾値であり、「score（ｎ）」はｎ回目のパラメータ更新を行う際に検出された類似度であり、「scoremax」は予め設定されている類似度score（ｎ）の最大値であり、「ａ」は予め設定されている一定係数（いわゆるスケール係数）であり、「τ」は当該更新に用いられた特徴量信号Ｓoの、当該更新に対する寄与の割合である。そして、上記式（１）及び（２）においては、話者モデルに対する更新用の発話音声の類似度と、話者モデルに対して当該発話音声が寄与する割合と、に基づいて新たな類似度閾値を再算出している。
【００５１】
上記式（１）及び（２）から理解されるように、第１実施形態に係る類似度閾値の再算出処理においては、発話音声との類似度の最大値scoremaxと、パラメータ更新の際の話者モデルと当該更新用の発話音声との類似度score（ｎ）と、の差に沿う相当する分だけ、すなわちパラメータ更新によって発話音声の音響的特徴が話者モデルに反映されることにより当該音響的特徴を有する発話音声に対するその話者モデルの類似度が（そのパラメータ更新後において）高くなる分だけ、類似度閾値を高く再算出する。
【００５２】
これに加えて、第１実施形態に係る類似度閾値の再算出処理においては、更新用の発話音声が話者モデルのパラメータ更新に寄与する割合τを「重み付け」として（上記式（１）の右辺第１項により）規定された更新前の話者モデルに対する類似度閾値の増分（Δthreshold（ｎ−１）×｛（τ−１）／τ｝）と、当該割合τを同様に「重み付け」として（上記式（１）の右辺第２項により）規定された更新用の発話音声の類似度に基づく値の重み付き平均（ａ×（scoremax−score（ｎ））×１／τ）と、を、更新後の話者モデルに対する類似度閾値の増分として、その話者モデルの初期登録時における対応する類似度閾値（threshold（０））に加算して、更新後の話者モデルの類似度閾値を再設定する。このとき、式（１）右辺第２項における類似度の最大値scoremaxと更新用の発話音声の類似度score（ｎ）との差は、上記一定係数ａによって調整される。
【００５３】
次に、上記式（１）において用いられているパラメータ「τ」について、具体的に説明する。
【００５４】
上述したように、当該τは、「話者モデルにおけるパラメータ更新に用いられた特徴量信号Ｓoの、当該更新に対する寄与の割合」である。
【００５５】
ここで、当該寄与の割合τは、話者モデルのパラメータ更新の際に、当該話者モデルが有していたパラメータと更新用の発話音声に相当するパラメータと、の平均値を算出するために用いられる重み付けパラメータ（重み付けファクタ）であり、一般的に当該τは、発話音声に対する音声処理が当該音声をフレームに区切って処理される場合において、
τ＝予め設定された初期値
＋話者モデルのパラメータ更新に用いられた発話音声の総フレーム数
となる。
【００５６】
そして、話者モデルにおけるパラメータ更新に用いられる発話音声の当該パラメータ更新に対する重み付け（寄与度）、並びに元の当該話者モデル自体の当該パラメータ更新に対する重み付け（寄与度）は、当該話者モデル自体にその時点において対応しているτと、更新用の発話音声のフレーム数Ｎｆと、で決定され、具体的には以下のように定義付けられる。
【００５７】
・パラメータ更新に対する更新用の発話音声の重み付け（寄与度）：Ｎｆ／（τ＋Ｎｆ）
・パラメータ更新に対する話者モデルの重み付け（寄与度）：τ／（τ＋Ｎｆ）
そして、第１実施形態のτ（以下、「τ’」とする）は、更新に用いる各音声のフレーム数を同様に「１」として、
τ’
＝予め設定された初期値＋話者モデルのパラメータ更新に用いられた発話音声の総数
と表現したものであり、各々、
・パラメータ更新に対する更新用の発話音声の重み付け（寄与度）：１／τ’
・パラメータ更新に対する話者モデルの重み付け（寄与度）：（τ’−１）／τ’
としている。
【００５８】
これらの場合、話者モデルのパラメータ更新が行われるに従って、更新用の発話音声（特徴量情報Ｓo）一つ一つの当該更新に対する寄与度は小さくなる。なお、更新用の発話音声（特徴量情報Ｓo）の寄与の割合を一定とするため、上記「τ」又は「τ’」の値を固定とする場合もある。
【００５９】
そして、上記第１実施形態においては、パラメータ更新時に対する話者モデルの重み付けと更新用の発話音声（特徴量情報Ｓo）の重み付けを夫々示すものとして「τ」を用いているのであり、実際には、上記「τ」を用いても、「τ’」を用いても構わない。また、フレーム、音声の総数ではなく、単に寄与の割合としてτを設定してもよい。
【００６０】
更に、上記類似度の最大値scoremaxの設定方法としては、例えば、予め設定されている所定値としても良いが、この他に、話者モデルを更新した際に用いられた発話音声に相当する特徴量信号Ｓoを一時的に例えば登録音声特徴量記憶部１０等に記憶しておき、当該更新直後の話者モデルと当該一時的に記憶されている特徴量信号Ｓoとを用いて再度上記類似度の算出処理（図２ステップＳ３参照）を実行したときに算出される類似度を、上記最大値scoremaxとする方法としてもよい。この方法によれば、ある回の更新に用いられた発話音声を用いて当該更新直後に再度類似度を算出することから、本願に係る類似度としては適切且つ最大の値を有する当該類似度scoremaxが算出されることが期待できる。
【００６１】
このようにして、閾値設定部６は、話者モデル関連データ記憶部９から読み出した更新回数ｎと、類似度（又は認識結果情報Ｓra）を用いて上記式（１）及び（２）に基づいて新たな類似度閾値threshold（ｎ）の再算出を行う。
【００６２】
そして、算出された類似度閾値を、当該話者モデルに対応する次回の話者特性用の類似度閾値として話者モデル関連データ記憶部９に記憶させる。この後、当該算出／記憶された類似度閾値は、次回の音声認識処理においてその話者モデルに係る類似度閾値として用いられる（図２ステップＳ４乃至Ｓ６参照）。
【００６３】
以上夫々説明したように、第１実施形態に係る音声認識装置Ｓの動作によれば、話者特定の際に検出された類似度score（ｎ）に応じて類似度閾値threshold（ｎ）が更新されるので、話者の特定に用いられた発話音声を用いて話者モデルが更新されることに対応して類似度閾値threshold（ｎ）もその特定の際の類似度score（ｎ）を用いて更新されることとなり、話者モデルの更新の進行態様に対応させて類似度閾値threshold（ｎ）を柔軟に且つより適切に更新することができ、話者特定における正確性をより向上させることできる。
【００６４】
また、発話音声と話者モデルとの間の類似度score（ｎ）と、当該類似度の検出に用いられた特徴量信号Ｓoの類似度閾値threshold（ｎ）の更新に対する寄与の割合τと、を用いて当該類似度閾値threshold（ｎ）を更新するので、例えば、更新に用いられる音声の特徴、及び、話者モデルの更新回数を考慮して類似度閾値threshold（ｎ）を更新することで、より適切に当該類似度閾値threshold（ｎ）を更新することができる。
【００６５】
更に、発話音声と話者モデルとの間の類似度score（ｎ）が高くなったとき、すなわち、話者モデルとしての類似度が高くなったことにより他人の発話音声を本人と誤認識する確率が高くなったとき、次回の特定に用いられる当該話者モデルに対応する類似度閾値threshold（ｎ）の値を高くして当該類似度閾値threshold（ｎ）を更新するので、当該誤認識する確率が高まったことを補完して話者特定の正確性を維持することができる。
【００６６】
更にまた、発話音声と話者モデルとの間の類似度score（ｎ）が低くなったとき、すなわち、話者モデルとしての類似度が低くなったことにより本人の発話音声を他人の発話音声と誤認識する確率が高くなったとき、次回の特定に用いられる当該話者モデルに対応する類似度閾値threshold（ｎ）の値を低くして当該類似度閾値threshold（ｎ）を更新するので、当該誤認識する確率が高まったことを補完して話者特定の正確性を維持することができる。
【００６７】
更に、発話音声と話者モデルとの間の類似度score（ｎ）が、前回以前の話者特定の際に用いられた類似度score（ｎ）夫々の累積和よりも低いとき、すなわち、類似度score（ｎ）の低い音声を用いて更新を行うことにより、当該更新後における類似度の累積和が前回以前からの累積和に対して小さく（低く）なり、結果的に、検出される類似度score（ｎ）の平均が高く、他人を本人と間違い易くなる場合には、これを補完すべく類似度閾値threshold（ｎ）が高くなるように更新することで、話者特定の正確性を維持することができる。
【００６８】
更にまた、発話音声と話者モデルとの間の類似度score（ｎ）が、前回以前の話者特定の際に用いられた類似度score（ｎ）夫々の累積和よりも高いとき、すなわち、類似度score（ｎ）の高い音声を用いて更新を行うことにより、当該更新後における類似度の累積和が前回以前からの累積和に対して大きく（高く）なり、結果的に、検出される類似度score（ｎ）の平均が低く、本人を他人と間違い易くなる場合には、これを補完すべく類似度閾値threshold（ｎ）が低くなるように更新することで、話者特定の正確性を維持することができる。
【００６９】
また、ｎ回目の話者モデルの更新が行われた後の類似度閾値threshold（ｎ）が、上記（１）式及び（２）式の二つの式を用いて算出されるので、結果的に、話者モデルとしての類似度score（ｎ）が高くなったことにより他人の発話音声を本人と誤認識する確率が高くなったとき、次回の特定に用いられる当該話者モデルに対応する類似度閾値threshold（ｎ）の値を高くして当該類似度閾値threshold（ｎ）を更新すると共に、話者モデルとしての類似度score（ｎ）が低くなったことにより本人の発話音声を他人の発話音声と誤認識する確率が高くなったとき、次回の特定に用いられる当該話者モデルに対応する類似度閾値threshold（ｎ）の値を低くして当該類似度閾値threshold（ｎ）を更新するので、当該誤認識する確率が高まったことを補完して話者特定の正確性を維持することができる。
（II）第２実施形態
次に、本願に係る他の実施形態である第２実施形態について図１乃至図４を用いて説明する。
【００７０】
上述した第１実施形態においては、発話者の特定に用いられる類似度閾値を、対応する発話音声と話者モデルとの類似度に応じて直接再算出する構成としたが、以下に説明する第２実施形態においては、類似度閾値を話者モデルの更新回数に応じて再算出すると共に、一回の更新毎における当該更新回数の増分を、当該更新における発話音声と比較された話者モデルとの間の類似度に応じて変更する。
（Ａ）第２実施形態の原理
先ず、第２実施形態の構成等について具体的に説明する前に、当該第２実施形態の原理について説明する。
【００７１】
上記特許文献１に記載されている発明では、上述したように、本人誤棄却率曲線と他人誤受理率曲線とを話者モデルの更新の度に求め、更新用の発話音声の特徴に無関係に、パラメータが更新される度に話者モデルの発声変動に対する頑健化が進んだと見なして類似度閾値を理想的な当該類似度閾値に漸近している。
【００７２】
ここで、当該発声変動に対する話者モデルの頑健化は、一般に、発声変動の生じた様々な発話音声を話者モデルに反映させることで進むが、更新用の発話音声は、当該話者モデルに非常に類似しているものから異なる音声特徴を含んだものまで様々であり、発声変動に対する頑健化の進行度は、本来的に更新用の発話音声の特徴に依存する。例えば、話者モデルに非常に類似する発話音声を用いてパラメータが更新された場合、話者モデルとしての変化は少なく、頑健化は進まない。
【００７３】
そのため、上記特許文献１記載の発明の方法により類似度閾値を再設定すると、頑健化の進行度と、設定される類似度閾値の変化の進行度（すなわち、理想的な類似度閾値への漸近の進行度）と、の間にずれが生じ、最適な類似度閾値が再設定されない場合があり得る。
【００７４】
そこで、第２実施形態においては、更新用の発話音声と話者モデルとの間の類似度を考慮し、当該類似度が高い発話音声でパラメータ更新が行われる場合には話者モデルの頑健化の進行度は小さいと考えて次回用の類似度閾値への変化（更新回数の増分）を小さくする。また、類似度が低い発話音声でパラメータ更新が行われる場合には、異なる音声特徴により話者モデルが更新されるため当該話者モデルの頑健化の進行度は大きいと考え、次回用の類似度閾値の変化（更新回数の増分）を大きくする。
【００７５】
このように、話者モデルと更新用の発話音声との類似度を考慮して類似度閾値の変化（更新回数の増分）を再算出することで、発声変動に対する頑健化の進行度と類似度閾値の変化の進行度との間のずれが抑制され、最適な類似度閾値の再設定が為されることになる。
【００７６】
なお、上述した原理により、第２実施形態に係る類似度閾値の再算出に用いられる「更新回数」が自然数以外の値となる場合もある。そこで、以下に説明する第２実施形態においては、第１実施形態における「更新回数ｎ」に相当するパラメータを「更新数ｔ（ｎ）」と置換する。
（Ｂ）細部動作
次に、第２実施形態に係る音声認識装置の具体的な動作としての話者認識処理について、より詳細に図１乃至図３を用いて説明する。
【００７７】
なお、第２実施形態に係る音声認識装置の構成は基本的に第１実施形態に係る音声認識装置Ｓの構成と同様であるので、以下の説明では、当該第１実施形態に係る音声認識装置Ｓと同様の構成部材については同一の部材番号を付して細部の説明は省略する。更に、第２実施形態に係る音声認識処理は、図２を用いて説明した第１実施形態に係る音声認識処理に対して、当該図２に示すステップＳ１０の内容が異なるのみであり、その他は当該第１実施形態に係る音声認識処理と同一であるので、以下の説明では、当該第１実施形態に係る音声認識処理と同様の処理については同一のステップ番号を付して細部の説明は省略する。
【００７８】
第２実施形態に係る音声認識処理におけるステップＳ１０の処理としては、第１実施形態の場合と同様に、図２に示すステップＳ１乃至Ｓ８までの処理が終了し、更に、ステップＳ９におけるパラメータの更新処理が完了すると、閾値設定部６において上記原理に則った類似度閾値の再算出を実行し、その結果を再び話者モデル関連データ記憶部９内に不揮発性に記憶させる（ステップＳ１０）。
【００７９】
すなわち、第２実施形態に係るステップＳ１０の処理としては、先ず、閾値値設定部６は、話者モデル諸データ記憶部９から、各話者モデルに対応する上記ステップＳ４の処理において既に読み出されている更新数ｔ（ｎ−１）及び類似度（又は認識結果情報Ｓｒａ）を、上記閾値設定用情報Ｓrefとして読み出す。
【００８０】
これにより、閾値設定部６は、当該類似度閾値の評価及び再算出（更新）処理を、上述したように話者モデルと更新用の発話音声との類似度を用いて実行する。
【００８１】
より具体的には、当該類似度閾値の再算出に当たり、上記特許文献１に係る本人誤棄却率曲線及び他人誤受理率曲線を夫々算出することなく、話者認識実験等により予め算出された、更新回数を変数とする類似度閾値の設定式を用いる。
【００８２】
このとき、当該設定式は、予め設定された数以上多数の発話音声を用いた上記話者認識実験等により予め求められた、「所望の認識性能となる類似度閾値」−「話者モデルの更新回数」の特性曲線を近似する設定式である。
【００８３】
より具体的に当該設定式としては、例えば下記式（３）に例示する如き、二次関数で近似した類似度閾値の設定式により当該類似度閾値の再算出を行う。
【００８４】
ｔ（ｎ）≦ｎ０：threshold（ｔ（ｎ））＝ａ×ｔ（ｎ）２＋ｂ×ｔ（ｎ）＋ｃ
ｔ（ｎ）＞ｎ０：threshold（ｔ（ｎ））＝一定値ｄ＝threshold（ｎ０）
＝ａ×ｎ０２＋ｂ×ｎ０＋ｃ
…（３）
ここで、上記式（３）において、「threshold（ｔ（ｎ））」は第１実施形態の場合と同様に更新数ｔ（ｎ）のパラメータ更新が行われた後の当該話者モデルに対する類似度閾値であり、「ｔ（ｎ）」は上述したように当該パラメータ更新の更新数であり、「ｎ０」はそれ以降上記類似度閾値を一定とする更新数ｔ（ｎ）の基準値であって上記話者認識実験等により予め求められた基準値であり、上記「ａ」、「ｂ」及び「ｃ」（並びに「ｄ」）は、夫々、上記話者認識実験等により予め求められている定数である。
【００８５】
なお、当該式（３）における定数「ａ」、「ｂ」及び「ｃ」は、上記話者認識性能実験により、更新数ｔ（ｎ）が大きくなるに従って類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の値が大きくなり（高くなり）、且つパラメータ更新一回毎の当該類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の増分が、更新数ｔ（ｎ）が大きくなるに従って小さくなるように設定されている。更に、予め既定されている上記基準値ｎ０よりも更新回数が大きくなると類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））は一定値「ｄ」とされる。
【００８６】
そして、上記式（３）を用いて再算出された類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））は、話者モデル関連データ記憶部９内に不揮発性に記憶され、次回の上記ステップＳ４の処理に用いられる。
【００８７】
なお、上記式（３）により例示される設定式（すなわち、更新数ｔ（ｎ）が零以上基準値ｎ０以下の時の設定式）の他の形態としては、一次関数に相当する設定式を除き、例えば図３（ａ）又は図３（ｂ）に例示する形状のグラフに相当する設定式を用いることができる。
【００８８】
ここで、一次関数に相当する設定式が用いられないのは、パラメータ更新が繰り返し行われると、複数の音声の寄与が蓄積され、話者モデルに対する一つの音声の寄与が小さくなっていくため、それに応じて、一回の更新に対する閾値の増分を小さくする必要があるとの理由による。
【００８９】
以上の処理に加えて、第２実施形態に係る話者認識処理において閾値設定部６は、類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の再算出に当たり、話者モデルと更新用の発話音声との間の類似度score（ｎ）と、更新数ｔ（ｎ）と、に基づいて新たな類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を再算出する。この再算出における更新数ｔ（ｎ）をカウントする際に、類似度score（ｎ）に基づく重み付けをしてカウントし、このカウントされた更新数ｔ（ｎ）を式（３）における更新数ｔ（ｎ）の代わりに用いて当該式（３）に基づき新たな類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を算出する。
【００９０】
すなわち、上記式（３）における更新数ｔ（ｎ）は、以下に示す式（４）を用いて更新数ｔ（ｎ）として算出され、結果として、類似度score（ｎ）の値に応じて更新数ｔ（ｎ）の前回からの増分が変化する。
【００９１】
ｔ（ｎ）＝ｔ（ｎ−１）＋（scoremax−score（ｎ））／（scoremax／２）  …（４）
この式（４）において、score（ｎ）はｎ回目の更新に用いられた発話音声と話者モデルとの類似度であり、scoremaxは予め設定されている類似度score（ｎ）の最大値である。
【００９２】
ここで、上記式（４）は第２実施形態に係る類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の更新に用いられる更新数ｔ（ｎ）を求めるための設定式の一例であり、第２実施形態に係る当該設定式としては、話者モデルに対して更新用の発話音声の類似度score（ｎ）が高い場合、類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の変化の進行度（更新数ｔ（ｎ）の増分）が小さく、また、当該類似度score（ｎ）が低い場合、類似度閾値の変化の進行度（更新数ｔ（ｎ）の増分）が大きくなるような設定式であればよい。
【００９３】
これらの構成により、当該類似度が低い、すなわち異なる発話音声に係る音声特徴量（特徴量信号Ｓo）により話者モデルが更新されると推測される場合には、話者モデルの頑健化が進むとし類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の変化の進行度を大きくすることができる。
【００９４】
これにより、閾値設定部６は、話者モデル諸データ記憶部９から読み出した更新数ｔ（ｎ−１）と類似度score（ｎ）、を用いて上記式（４）に基づいて更新数ｔ（ｎ）の算出を行い、当該算出された更新数ｔ（ｎ）を用い、上記式（３）を用いて類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の再算出を行う。
【００９５】
そして、算出された類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））及び新たな更新数ｔ（ｎ）を話者モデル諸データ記憶部９に相互に対応するものとして記憶させる。この後、当該算出された類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））は次回の音声認識処理においてその話者モデルに係る類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））として用いられる（図２ステップＳ４乃至Ｓ６参照）。
【００９６】
以上説明したように、第２実施形態に係る音声認識装置の動作によれば、話者特定に用いられる類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の更新に当たり、話者モデルの更新数ｔ（ｎ）が零から基準値ｎ０以下の間は、予め設定された数以上の過去の発話音声を用いた話者認識実験等により設定された初期値ｃを含み且つ一次関数を除く増加関数に相当する設定式を用い、更新数ｔ（ｎ）が基準値ｎ０より大きいときは、当該増加関数において基準値ｎ０に対応する類似度閾値ｄ（一定値）を用いるので、話者モデルの更新数ｔ（ｎ）のみに応じて新たな類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を決定できることから、発話音声の量が少ない音声認識装置の場合でもある程度の正確性を担保しつつ類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を更新することができる。
【００９７】
また、大量の発話音声を用いて類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の更新の処理を実行する必要がないので、処理能力が高くない簡易な構成の音声認識装置であっても、ある程度の正確性を担保しつつ話者を特定することができる。
【００９８】
更に、一定数以上の過去の話者の特定結果を用いて設定された初期値ｃを含み且つ一次関数を除く増加関数を用いて類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を更新するので、認識率をある程度に維持しつつ話者特性処理を実行することができる。
【００９９】
更にまた、更新数ｔ（ｎ）が基準値ｎ０以下のとき、設定式threshold（ｔ（ｎ））＝ａ×ｔ（ｎ）２＋ｂ×ｔ（ｎ）＋ｃを用いて類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を再算出するので、より簡易な構成の音声認識装置において話者特定処理を実行する場合でも、正確性を向上させて当該話者特定処理を実行することができる。
【０１００】
また、図３（ａ）に例示するグラフに相当する設定式を用いる場合には、当該設定式が、その一次導関数が単調減少する関数に相当する設定式であるので、より簡易な構成の音声認識装置において話者特定処理を実行する場合でも、正確性を向上させて当該話者特定処理を実行することができる。
【０１０１】
更に、更新数ｔ（ｎ）がｔ（ｎ）＞ｎ０のとき、設定式としてthreshold（ｔ（ｎ））＝ａ×ｎ０２＋ｂ×ｎ０＋ｃ＝ｄと表される一定値ｄとして類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を再算出するので、更新数ｔ（ｎ）が基準値ｎ０より大きい場合に類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を一定値ｄとすることで、より簡易な構成の音声認識装置において話者特定処理を実行することができる。
【０１０２】
また、類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を求める際に用いられる更新数ｔ（ｎ）の増分（「１」とは限らない）を、当該更新を行う際に検出された類似度score（ｎ）に基づいて算出するので、話者モデルにおける発話音声の変動に対する頑健性と類似度score（ｎ）の高低との関係を反映させて類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を決定することができ、より認識率を高くして話者特定処理を実行することができる。
【０１０３】
更に、更新数ｔ（ｎ）の増分の算出に当たり、当該更新を行う際に検出された類似度score（ｎ）が低いほど増分が大きくなるように算出するので、類似度score（ｎ）が低い（すなわち異なる発話音声を用いて話者モデルが更新される）ことにより当該話者モデルの頑健化が進行することに対応して更新数ｔ（ｎ）の増分が大きくなることとなり、当該頑健化の進行度と更新数ｔ（ｎ）の増分とのずれを抑制して最適な類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を設定することができる。
【０１０４】
更にまた、より具体的に、更新数ｔ（ｎ）の話者モデルの更新における更新数ｔ（ｎ）を、
ｔ（ｎ）＝ｔ（ｎ−１）＋（scoremax−score（ｎ））／（scoremax／２）  …（４）
で表される設定式を用いて設定するので、具体的に話者モデルの頑健化の進行度と更新数の増加度合いを符合させることができる。
【０１０５】
なお、上述した第２実施形態においては、上記式（３）において、更新数ｔ（ｎ）の増分をその時の類似度score（ｎ）を用いて制御する構成としたが、これ以外に、例えば、上記話者認識実験等により「所望の認識性能となる類似度閾値」−「話者モデルの更新回数ｎ、類似度score（ｎ）」の特性曲線を予め算出し、当該更新回数ｎ及び類似度score（ｎ）の二つを変数として類似度閾値threshold（ｎ,score（ｎ））の設定式を求め、当該求められた設定式に基づいて類似度閾値threshold（ｎ,score（ｎ））を再算出するように構成することも可能である。
【０１０６】
また、上述した第２実施形態においては、図３に例示される更新数ｔ（ｎ）と類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））の関係に対して更新数ｔ（ｎ）の増分を、類似度score（ｔ（ｎ））を用いて変更する構成としたが、これ以外に、例えば、上記特許文献１の段落番号［０００９］及び［００１０］に記載された更新回数ｔを上記更新数ｔ（ｎ）に置き換えることで当該特許文献１に開示されている類似度閾値threshold（ｔ（ｎ））を更新する方法に対して第２実施形態に係る更新数の増分の制御方法を適用することも可能である。
【０１０７】
更に、図２に示すフローチャートに対応するプログラムを、フレキシブルディスク又はハードディスク等の情報記録媒体に記録しておき、又はインターネット等を介して取得して記録しておき、これらを汎用のコンピュータで読み出して実行することにより、当該コンピュータを各実施形態に係る制御部１３として活用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】第１実施形態に係る音声認識処理の概要構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態の音声認識処理の動作を示すフローチャートである。
【図３】第２実施形態に係る更新回数と類似度閾値との関係を例示するグラフであり、（ａ）は第一の例を示すグラフであり、（ｂ）は第二の例を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１０９】
１    マイク
２    増幅部
３    音響特徴量変換部
４    スイッチ
５    話者認識部
６    閾値設定部
７    出力端子
８    パラメータ更新部
９    話者モデル関連データ記憶部
１０    登録音声特徴量記憶部
１１    登録話者モデル記憶部
１２    話者モデル作成部
１３    制御部
Ｓ    音声認識装置
【図１】
2009003039.tif 000003
【図２】
2009003039.tif 000004
【図３】
2009003039.tif 000005