(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
話者を認識すべき連続音声パターンを入力する連続音声パターン入力部と、
一又は複数の第１の認識話者候補を選択するべく参照する、物理的特性を格納した物理的話者認識用データベースと、
前記連続音声パターン入力部において入力された前記連続音声パターンの有する物理的特性に基づいて、前記物理的話者認識用データベースを参照して、話者認識確率順に一又は複数の前記第１の認識話者候補を選択する物理的話者選択部とを含む話者認識装置であって、
一又は複数の第２の認識話者候補を選択するべく参照する、統計的特性を格納した統計的話者認識用データベースを含み、
前記連続音声パターン入力部において入力された前記連続音声パターンを連続音声文字列として認識する連続音声文字列認識部と、
前記連続音声文字列認識部において認識された前記連続音声文字列に基づいて統計的特性を算出する統計的特性算出部と、
算出された前記統計的特性に基づいて、前記統計的話者認識用データベースを参照して、話者認識確率順に一又は複数の前記第２の認識話者候補を選択する統計的話者選択部と、
前記第１の認識話者候補と前記第２の認識話者候補を対比して、一致する認識話者候補のうち、両者の話者認識確率の積が最大である第３の認識話者候補を特定する統合話者特定部を含むことを特徴とした話者認識装置。
【請求項２】
前記統計的特性算出部において算出された前記統計的特性を登録する統計的特性登録部をさらに含む請求項１記載の話者認識装置。
【請求項３】
前記統計的特性算出部において、不要語として表出する語彙に着目して前記統計的特性を算出する請求項１記載の話者認識装置。
【請求項４】
前記統計的特性算出部において、語尾に表出する語彙に着目して前記統計的特性を算出する請求項１記載の話者認識装置。
【請求項５】
前記統計的特性算出部において、接続語として表出する語彙に着目して前記統計的特性を算出する請求項１記載の話者認識装置。
【請求項６】
前記統計的特性算出部において、前記連続音声パターン認識部で誤認されたために修正が行われた語彙に着目して前記統計的特性を算出する請求項１記載の話者認識装置。
【請求項７】
話者を認識すべき連続音声パターンを入力する工程と、
入力された前記連続音声パターンの有する物理的特性に基づいて、話者認識確率順に一又は複数の前記第１の認識話者候補を選択する工程とを含む話者認識方法であって、
入力された前記連続音声パターンを連続音声文字列として認識する工程と、
認識された前記連続音声文字列に基づいて統計的特性を算出する工程と、
算出された前記統計的特性に基づいて、話者認識確率順に一又は複数の前記第２の認識話者候補を選択する工程と、
前記第１の認識話者候補と前記第２の認識話者候補を対比して、一致する認識話者候補のうち、両者の話者認識確率の積が最大である第３の認識話者候補を特定する工程を含むことを特徴とする話者認識方法。
【請求項８】
話者を認識すべき連続音声パターンを入力するステップと、
入力された前記連続音声パターンの有する物理的特性に基づいて、話者認識確率順に一又は複数の前記第１の認識話者候補を選択するステップとを含むコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
入力された前記連続音声パターンを連続音声文字列として認識するステップと、
認識された前記連続音声文字列に基づいて統計的特性を算出するステップと、算出された前記統計的特性に基づいて、話者認識確率順に一又は複数の前記第２の認識話者候補を選択するステップと、
前記第１の認識話者候補と前記第２の認識話者候補を対比して、一致する認識話者候補のうち、両者の話者認識確率の積が最大である第３の認識話者候補を特定するステップを含むことを特徴としたコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、連続音声パターンの物理的な特性に基づく認識結果に加えて、話者が使用する語彙の頻度等の統計的な特性に基づく認識結果も考慮して話者を特定する話者認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の電子計算機におけるＣＰＵ高速化に伴う計算速度の向上や連続音声認識技術の発展により、従来は単語単位で行われていた連続音声認識が、連続して単語が発生する会話文等においても正しく認識できるようになってきた。
【０００３】
特に、図１に示すように音素単位の音響モデルと統計的な情報である言語モデルとを併用することにより、話者の連続音声の認識精度は格段の向上を見せている。
【０００４】
例えば図１において、連続音声パターンＸが連続音声パターン入力部１から入力されると、連続音声パターン認識部２が連続音声文字列認識用データベース３を照会して、音響モデル３１及び言語モデル３３からそれぞれ確率値Ｐ（Ｘ｜Ｗ）とＰ（Ｗ）を取得する。ここで、確率値Ｐ（Ｘ｜Ｗ）とは、入力された連続音声ＸがＷである確率を示し、確率値Ｐ（Ｗ）とは、Ｗの出現確率を示す。
【０００５】
一般に言語モデル３３には、サンプルデータから一般に使用されている言葉について統計的な確率推定を行って得られた統計的言語モデルを用いている。これは、音響的な情報だけを用いて認識すると、認識結果として例えば、「行く」、「山」、「は」、「へ」、「私」という結果を得られたとしても、日本語として何を意味するのか理解できないからである。そこで、単語の前後の共起関係を用いて日本語の文章らしく「私」、「は」、「山」、「へ」、「行く」等に整列させるべく、統計的言語モデルを用いているのである。また、言語モデル３３に登録されている単語についてローマ字表記によって単語辞書３２に登録しておく。こうすることで、音響モデル３１を用いた認識の際に、ある程度の絞り込みが可能となる。
【０００６】
一方、音響モデル３１は、音素単位、すなわち、／ａ／、／ｉ／、／ｕ／、…／ｐ／、／ｐｙ／、／ｑ／といった音素単位で構成されている。したがって、単語辞書３２から音素表記「ＡＩＣＨＩ」を受け取った場合には、「ａ」、「ｉ」、「ｃｈ」、「ｉ」の４つの音響モデルを連結することで、連続音声パターンの認識を可能ならしめている。
【０００７】
そして、音声認識プログラム２４によって言語モデル３３と音響モデル３１で求められる確率値Ｐ（Ｘ｜Ｗ）とＰ（Ｗ）の積を求め、かかる積が最大となる文字列を認識文字列Ｗとして、認識文字列出力部２２へ出力することで、連続音声の認識を可能としている。
【０００８】
一方、音声認識の精度を向上させる他の手段として、話者を特定する方法が考えられている。音響モデルにおける音素が話者固有である場合が多く、話者固有の音声ピッチや周波数等の物理的特性に基づいた話者の連続音声パターンを事前に分析しておき、かかる物理的特性を話者認識用のデータベースとして登録しておく。このようにすることで、連続音声パターンが入力された場合にかかる物理的特性を検出し、話者認識用のデータベースを照会することで、話者を特定することができ、ひいては連続音声パターンの認識精度を向上させることが期待できる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述したような連続音声パターンのピッチや周波数等の音響的な物理的特性のみに基づいて話者が誰であるのかを判定する方法では、よく似た声や、音声合成等による人工的に生成された音声等については、物理的な特性が酷似しているために、正確な話者の特定が困難な場合が生じるという問題点があった。
【００１０】
また、たとえ音響的な物理特性を酷似させたとしても、その話者特有の言い回しや息継ぎの癖、話の間等については容易に模倣することは困難であり、音響的な物理的特性による話者判断に加えて、かかる統計的な特性についても判断基準に加えることで、話者認識の精度が向上するものと期待される。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑み、会話における連続音声パターンに使用された語彙の種類と、会話中に現れる特定の語彙の出現頻度等に表出する話者固有の統計的特性に着目して、従来の物理的特性に基づいた話者認識に加えて、統計的な話者認識のための情報を付加することで、連続音声パターンについての話者認識精度をより高めた話者認識装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明にかかる話者認識装置は、話者を認識すべき連続音声パターンを入力する連続音声パターン入力部と、一又は複数の第１の認識話者候補を選択するべく参照する、物理的特性を格納した物理的話者認識用データベースと、連続音声パターン入力部において入力された連続音声パターンの有する物理的特性に基づいて、物理的話者認識用データベースを参照して、話者認識確率順に一又は複数の第１の認識話者候補を選択する物理的話者選択部とを含む話者認識装置であって、一又は複数の第２の認識話者候補を選択するべく参照する、統計的特性を格納した統計的話者認識用データベースを含み、連続音声パターン入力部において入力された連続音声パターンを連続音声文字列として認識する連続音声文字列認識部と、連続音声文字列認識部において認識された連続音声文字列に基づいて統計的特性を算出する統計的特性算出部と、算出された統計的特性に基づいて、統計的話者認識用データベースを参照して、話者認識確率順に一又は複数の第２の認識話者候補を選択する統計的話者選択部と、第１の認識話者候補と第２の認識話者候補を対比して、一致する認識話者候補のうち、両者の話者認識確率の積が最大である第３の認識話者候補を特定する統合話者特定部を含むことを特徴とする。
【００１３】
かかる構成により、連続音声パターンの物理的な特性だけではなく、話者固有の統計的な特性も判断基準に含めた上で話者を認識することができるので、従来は困難であった音声の良く似ている話者との誤認や、人工的に作り出された音声による話者の誤認等を回避することが可能となる。
【００１４】
また、本発明にかかる話者認識装置は、統計的特性算出部において算出された統計的特性を登録する統計的特性登録部をさらに含むことが好ましい。統計的話者認識用データベースを生成するためである。
【００１５】
また、本発明にかかる話者認識装置は、統計的特性算出部において、不要語として表出する語彙に着目して統計的特性を算出することが好ましい。話を始める前の「あー」という語彙であるとか、話の途中に表出する「えー」というつなぎ言葉等の語彙は、話者に固有の統計的特性を有することが経験的に明らかであるので、その出現頻度等を用いて話者を判断することで、より話者認識の精度を向上することができるからである。
【００１６】
また、本発明にかかる話者認識装置は、統計的特性算出部において、語尾に表出する語彙に着目して統計的特性を算出することが好ましい。話の語尾に顕著に現れやすい方言等についても、話者に固有の統計的特性を有することが経験的に明らかであるので、その出現頻度等を用いて話者を判断することで、より話者認識の精度を向上することができるからである。
【００１７】
また、本発明にかかる話者認識装置は、統計的特性算出部において、接続語として表出する語彙に着目して統計的特性を算出することが好ましい。話を繋ぐ場合に、例えば「しかし」を良く用いるのか、「ところが」を良く用いるのか、「が」を良く用いるのか、といった話者の癖に着目し、その出現頻度等を用いて話者を判断することで、より話者認識の精度を向上することができるからである。
【００１８】
また、本発明にかかる話者認識装置は、統計的特性算出部において、連続音声パターン認識部で誤認されたために修正が行われた語彙に着目して統計的特性を算出することが好ましい。音声認識において、誤認されやすい連続音声パターンは話者ごとに固有であるので、その誤認された語彙の傾向を統計的に把握することで、より話者認識の精度を向上することができるからである。
【００１９】
また、本発明は、上記のような話者認識装置の機能をコンピュータの処理ステップとして実行するソフトウェアを特徴とするものであり、具体的には、話者を認識すべき連続音声パターンを入力する工程と、入力された連続音声パターンの有する物理的特性に基づいて、話者認識確率順に一又は複数の前記第１の認識話者候補を選択する工程とを含む話者認識方法であって、入力された連続音声パターンを連続音声文字列として認識する工程と、認識された連続音声文字列に基づいて統計的特性を算出する工程と、算出された統計的特性に基づいて、話者認識確率順に一又は複数の第２の認識話者候補を選択する工程と、第１の認識話者候補と第２の認識話者候補を対比して、一致する認識話者候補のうち、両者の話者認識確率の積が最大である第３の認識話者候補を特定する工程を含む話者認識方法並びにそのような工程をプログラムとして記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【００２０】
かかる構成により、連続音声の物理的な特性だけではなく、話者固有の統計的な特性も判断基準に含めた上で話者を認識することができるので、従来は困難であった音声の良く似ている話者との誤認や、人工的に作り出された音声による話者の誤認等を回避することが可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態にかかる話者認識装置について、図面を参照しながら説明する。図２は本発明の実施の形態１にかかる話者認識装置の構成図である。図２において、１は連続音声パターン入力部を、２は連続音声文字列認識部を、３は連続音声文字列認識用データベースを、４は統計的特性登録部を、５は統計的話者認識用データベースを、６は物理的話者選択部を、７は物理的話者認識用データベースを、８は統計的特性算出部を、９は統計的話者選択部を、１０は統合話者特定部を、それぞれ示す。
【００２２】
図２において、連続音声パターン入力部１から認識の対象となる連続音声を、マイクロフォン等の音声入力媒体を通じて入力する。話者を認識する場合のみならず、話者の統計的な特性を求める場合においても、同様に入力する。
【００２３】
なお、連続音声における話者固有の統計的特性については、事前に統計的話者認識用データベース５に登録しておく必要がある。この場合、まず連続音声文字列認識部２において、入力された連続音声パターンを連続音声文字列として認識する。一般に、連続音声パターンに含まれる語彙数は非常に多く、連続的でない離散音声における単語認識に比べて、その認識は困難ではあるが、図１に示すような音響モデル３１と言語モデル３３を併用することで、より精度良く文字列として音声認識をすることが可能である。
【００２４】
そして、統計的話者認識用データベース５への登録時には、統計的特性登録部４において、統計的特性算出部８において算出された統計的特性、例えば出現頻度や出現するタイミング等に関する統計的特性を統計的話者認識用データベース５に登録する。
【００２５】
次に、話者を特定する場合には、まず連続音声パターン入力部１から入力された連続音声パターンについて、物理的話者選択部６において連続音声パターンの物理的特性に基づいて認識話者を選択する。この場合、連続音声パターンの物理的特性についても同様に、事前に物理的話者認識用データベース７に登録しておく必要がある。例えば、話す言葉の音声ピッチや、声の周波数特性等についての話者ごとのデータを登録しておく必要がある。そして、物理的話者認識用データベース７を照会することで、物理的特性が近似している度合いを確率値として算出して、確率値の高いものから順に認識話者候補として選択する。
【００２６】
一方、統計的特性からも話者を特定すべく、統計的特性算出部８において、連続音声文字列認識部２で認識された連続音声文字列に基づいて、着目している統計的特性に関する特徴量、例えば出現頻度や出現するタイミング等に関する統計的特性を算出する。そして、統計的話者選択部９において、算出した統計的特性に基づいて統計的話者認識用データベース５を照会する。
【００２７】
この場合、統計的特性が統計的話者認識用データベース５に登録されている特性と一致するケースはほとんど無いものと考えられるので、一定の範囲内に含まれている確率を求め、かかる確率値の高い話者から順に認識話者候補として選択する。
【００２８】
最後に、統合話者特定部１０において、物理的話者選択部６において選定された認識話者候補と、統計的話者選択部９において選定された認識話者候補とを対比する。双方の認識話者候補に共通する話者が含まれている場合には、物理的話者選択部６において算出された確率値と統計的話者選択部９において算出された確率値との積が最大である話者を認識話者として出力する。双方に共通する話者が含まれていない場合には、認識不十分として、再度連続音声パターンの入力を促すものとする。
【００２９】
なお、統計的特性算出部８において、着目すべき統計的特性については、特に限定されるものではなく、話者を特定するのに有用な指標でありさえすれば、どのような指標でも良い。
【００３０】
例えば、いわゆる不要語に着目することも有用であろう。ここで不要語とは、不要語として表出する語彙一般を意味しており、例えば話を始める前の「あー」という語彙であるとか、話の途中に表出する「えー」というつなぎ言葉等の語彙である。かかる語彙は、話者に固有の特徴を有することが経験的に明らかだからである。
【００３１】
図３は本発明の実施の形態にかかる話者認識装置において、不要語に着目する場合の構成図である。図３において、１１は不要語検出部を、１２は不要語統計的特性登録部を、１３は不要語統計的特性算出部を、それぞれ示す。
【００３２】
図３において、不要語検出部１１で不要語の存在を確認・検出する。そして、不要語統計的特性登録部１２において、不要語が言葉の最初に付く傾向にあるのか、最後に付く傾向にあるのか、あるいは、単語数に対して出現確率はどの程度か、等の統計的特性を算出して、統計的話者認識用データベース５へ登録しておく。
【００３３】
実際の話者認識時においては、不要語統計的特性算出部１３において、認識された連続音声パターンの不要語に関する統計的特性を算出し、統計的話者認識用データベース５を照会することで、不要語の用い方等の統計的特性に基づいた認識話者候補を選択することができる。
【００３４】
また、会話の語尾に着目することも考えられる。会話の語尾に顕著に現れやすい抑揚の特徴や方言が比較的語尾に現れやすい等の特徴を利用しようとするものである。
【００３５】
図４は本発明の実施の形態にかかる話者認識装置において、語尾に着目する場合の構成図である。図４において、４１は語尾検出部を、４２は語尾統計的特性登録部を、４３は語尾統計的特性算出部を、それぞれ示す。
【００３６】
図４において、語尾検出部４１で不要語の存在を確認・検出する。そして、語尾統計的特性算出部４３において、語尾に方言特有の言い回しがどの程度の確率で付いているのか、等の統計的特性を算出して、語尾統計的特性登録部４２において統計的話者認識用データベース５へ登録しておく。
【００３７】
実際の話者認識時においては、語尾統計的特性算出部４３で入力された連続音声パターンの語尾に関する統計的特性を算出し、統計的話者認識用データベース５を照会することで、語尾に用いる語彙等の統計的特性に基づいた認識話者候補を選択することができる。
【００３８】
さらに、接続語に着目することも考えられる。話をつなげる場合に、例えば「しかし」を良く用いるのか、「ところが」を良く用いるのか、「が」を良く用いるのか、といった話者の癖に着目し、その出現頻度等を用いて話者を判断することで、より話者認識の精度を向上することができるからである。
【００３９】
図５は本発明の実施の形態にかかる話者認識装置において、接続語に着目する場合の構成図である。図５において、５１は接続語検出部を、５２は接続語統計的特性登録部を、５３は接続語統計的特性算出部を、それぞれ示す。
【００４０】
図５において、接続語検出部５１で接続語の存在を確認・検出する。そして、接続語統計的特性算出部５３において、接続語として、逆接語としては「が」を用いるのか、「しかし」を用いるのか、「ところが」を用いるのか、あるいは、各々の接続語の単語数に対する出現確率はどの程度か、等の統計的特性を算出して、接続語統計的特性登録部５２において統計的話者認識用データベース５へ登録しておく。
【００４１】
実際の話者認識時においては、接続語統計的特性算出部５３で入力された連続音声パターンの接続語に関する統計的特性を算出し、統計的話者認識用データベース５を照会することで、接続語の用い方等の統計的特性に基づいた認識話者候補を選択することができる。
【００４２】
一方、誤認傾向に着目して話者を認識することもできる。連続音声文字列認識部２において誤認されやすい連続音声パターンは話者ごとに固有であることが経験的に明らかであるので、その誤認傾向を統計的に把握することで、より話者認識の精度を向上することができるからである。
【００４３】
図６は本発明の実施の形態にかかる話者認識装置において、誤認傾向に着目した場合の構成図である。図６において、６１は誤認傾向検出部を、６２は誤認傾向登録部を、６３は誤認傾向算出部を、それぞれ示す。
【００４４】
図６において、誤認傾向検出部６１で連続音声文字列認識部２において誤認されたと判断して、ユーザの手で修正を加えた語彙を確認・検出する。そして、誤認傾向算出部６３において、当該語彙が誤認される確率や、誤認される場合の周囲の他の語彙の条件、あるいは、誤認が生じるのは単語数に対してどの程度の確率か、等の統計的特性を算出して、誤認傾向登録部６２において統計的話者認識用データベース５へ登録しておく。
【００４５】
実際の話者認識時においては、誤認傾向算出部６３で入力された連続音声パターンの誤認傾向に関する統計的特性を算出し、統計的話者認識用データベース５を照会することで、誤認傾向に基づいた認識話者候補を選択することができる。
【００４６】
上述したような本発明の実施の形態にかかる話者認識装置によって話者を認識することで、例えば音声電子メール装置等においては、送付されてきた相手方を自動的に特定する等の応用ができ、また、会議内容の録音テープ等を用いて、正確な会議議事録を作成することも可能となる。また、話者が事前に特定されていない音声ディクテーションにおいても、話者を特定することでより適当な音響モデルを用いることができ、認識精度の向上が期待できる。
【００４７】
以上のように本実施の形態によれば、連続音声パターンの物理的な特性だけではなく、話者固有の統計的な特性も判断基準に含めた上で話者を認識することができるので、従来は困難であった音声の良く似ている話者との誤認や、人工的に作り出された音声による話者の誤認等を回避することが可能となる。
【００４８】
次に、本発明の実施の形態にかかる話者認識装置を実現するプログラムの処理の流れについて説明する。図７に本発明の実施の形態にかかる話者認識装置において、統計的特性を事前登録する場合のプログラム処理流れ図を示す。また、図８に本発明の実施の形態にかかる話者認識装置において、話者を認識する場合のプログラム処理流れ図を示す。
【００４９】
まず図７において、連続音声パターンが入力されたら（ステップＳ７１）、連続音声パターンを認識して（ステップＳ７２）、当該連続音声パターンに特有の統計的特性を算出する（ステップＳ７３）。
【００５０】
算出対象となっている話者に関する統計的特性算出データが、統計的話者認識用データベースに既に登録されている場合には（ステップＳ７４）、統計的特性算出データを置換するか否かを選択することになる（ステップＳ７５）。置換する場合には、統計的話者認識用データベースに新たに算出した統計的特性算出データを登録する（ステップＳ７６）。
【００５１】
次に図８において、連続音声パターンが入力されると（ステップＳ８１）、以後２つの処理に分岐される。すなわち、物理的な特性に基づいて話者を認識する処理と、統計的特性に基づいて話者を認識する処理である。
【００５２】
まず、物理的な特性に基づいて話者を認識する処理においては、入力された連続音声パターン自体の物理的な特性を抽出して、かかる特徴について物理的話者認識用データベースと照会する（ステップＳ８２）。そして、認識話者である確率値の高い話者から順に認識話者候補として抽出する（ステップＳ８３）。
【００５３】
一方、統計的特性に基づいて話者を認識する処理においては、入力された連続音声パターンを認識して、当該連続音声パターンに特有の統計的特性を算出する（ステップＳ８５）。そして、かかる統計的特性に基づいて統計的話者認識用データベースを照会する（ステップＳ８６）。そして、認識話者である確率値の高い話者から順に認識話者候補として抽出する（ステップＳ８７）。
【００５４】
最後に、求められた２つの認識話者候補を比較して（ステップＳ８８）、両者に共通する認識話者候補が存在する場合には、確率値の積が最大である話者を認識話者として出力し、共通する認識話者候補が存在しない場合には認識不十分として再認識対象とする（ステップＳ８９）。
【００５５】
なお、本発明の実施の形態にかかる話者認識装置を実現するプログラムを記憶した記録媒体は、図９に示す記録媒体の例に示すように、ＣＤ−ＲＯＭやフロッピーディスク等の可搬型記録媒体だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置や、コンピュータのハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体のいずれでも良く、プログラム実行時には、プログラムはローディングされ、主メモリ上で実行される。
【００５６】
また、本発明の実施の形態にかかる話者認識装置により生成された統計的特性値等を記録した記録媒体も、図９に示す記録媒体の例に示すように、ＣＤ−ＲＯＭやフロッピーディスク等の可搬型記録媒体だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置や、コンピュータのハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体のいずれでも良く、例えば本発明にかかる話者認識装置を利用する際にコンピュータにより読み取られる。
【００５７】
【発明の効果】
以上のように本発明にかかる話者認識装置によれば、連続音声パターンの物理的な特性だけでは話者を特定することが困難な場合であっても、話者を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  従来からの連続音声認識の例示図
【図２】  本発明の実施の形態にかかる話者認識装置の構成図
【図３】  本発明の実施の形態にかかる話者認識装置における一実施例の構成図
【図４】  本発明の実施の形態にかかる話者認識装置における他の実施例の構成図
【図５】  本発明の実施の形態にかかる話者認識装置における他の実施例の構成図
【図６】  本発明の実施の形態にかかる話者認識装置における他の実施例の構成図
【図７】  本発明の実施の形態にかかる話者認識装置における処理の流れ図
【図８】  本発明の実施の形態にかかる話者認識装置における処理の流れ図
【図９】  記録媒体の例示図
【符号の説明】
１  連続音声パターン入力部
２  連続音声文字列認識部
３  連続音声文字列認識用データベース
４  統計的特性登録部
５  統計的話者認識用データベース
６  物理的話者選択部
７  物理的話者認識用データベース
８  統計的特性算出部
９  統計的話者選択部
１０  統合話者特定部
１１  不要語検出部
１２  不要語統計的特性登録部
１３  不要語統計的特性算出部
２４  音声認識プログラム
２５  認識単語列出力部
３１  音響モデル
３２  単語辞書
３３  言語モデル
４１  語尾検出部
４２  語尾統計的特性登録部
４３  語尾統計的特性算出部
５１  接続語検出部
５２  接続語統計的特性登録部
５３  接続語統計的特性算出部
６１  誤認傾向検出部
６２  誤認傾向登録部
６３  誤認傾向算出部
９１  回線先の記憶装置
９２  ＣＤ−ＲＯＭやフロッピーディスク等の可搬型記録媒体
９２−１  ＣＤ−ＲＯＭ
９２−２  フロッピーディスク
９３  コンピュータ
９４  コンピュータ上のＲＡＭ／ハードディスク等の記録媒体
【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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