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Timestamp: 2019-07-21 01:12:42
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JPH11184492A - Speaker recognition device and its method - Google Patents
Speaker recognition device and its method
JPH11184492A
JPH11184492A JP9353468A JP35346897A JPH11184492A JP H11184492 A JPH11184492 A JP H11184492A JP 9353468 A JP9353468 A JP 9353468A JP 35346897 A JP35346897 A JP 35346897A JP H11184492 A JPH11184492 A JP H11184492A
JP9353468A
JP3919314B2 (en
1997-12-22 Application filed by Toshiba Corp, 株式会社東芝 filed Critical Toshiba Corp
1997-12-22 Priority to JP35346897A priority Critical patent/JP3919314B2/en
1999-07-09 Publication of JPH11184492A publication Critical patent/JPH11184492A/en
2007-05-23 Publication of JP3919314B2 publication Critical patent/JP3919314B2/en
PROBLEM TO BE SOLVED: To provide the speaker recognition device and its method which can perform high-precision speaker recognition.
SOLUTION: The speaker recognition device 10 has a feature quantity conversion part 2 which converts a voice inputted by a voice input part 1 into feature quantities by prescribed short sections, a speaker model generation part 3 which generates a speaker model from feature quantities, a likelihood calculation part 5 which calculates a likelihood by comparing the generated feature quantities with a speaker model of a speaker model recording part 4, a likelihood setting part 6 which sets priority for the feature quantities, and a priority judgement part 7 which performs speaker recognition according to the calculated likelihood and set priority.
【発明の属する技術分野】本発明は、任意の発声に対して本人であるかどうかを判定する話者認識装置及びその方法に関するものである。 The present invention relates to relates to a speaker recognition device and method determines whether a person for any utterance.
【従来の技術】従来、金融機関等や役所での個人の同定は、予め登録された印鑑や暗証番号を用いて行われている。 Conventionally, the identification of individual financial institutions and government offices have been carried out using a pre-registered seal and personal identification number. しかし、このような従来方法では、印鑑の紛失や盗難、暗証番号の忘却や漏洩によって正確な個人の同定が行えなくなるのが現状である。 However, in such a conventional method, seal is lost or stolen, become impossible the identification of the exact individual by forgetting and leakage of personal identification number is present. そのため、当人の音声を用いて個人同定を行う方法が提案されている。 Therefore, a method of performing personal identification by using the voice of the person have been proposed.
【０００３】音声を用いて個人の同定を行う方法には、 [0003] The method of performing the identification of the individual using the voice,
特定の言葉を発声して認証を行う発声内容依存手法と、 And the utterance content dependent method of performing authentication by saying a particular word,
任意の発声に対して認証を行う発声内容独立手法に大別される。 It is divided into uttered contents independently technique to authenticate to any utterance.
【０００４】発声内容依存手法を用いた方が一般的に高い認識率を得ることができるが、特定の言葉の発声を必要とする制約が加わる。 [0004] preferable to use an utterance content dependent technique can be obtained generally high recognition rate, constraint is applied that require utterances of a specific word.
【０００５】一方、発声内容独立手法は、発声長を長くすればするほど高い認識率を得られるという利点もある。 On the other hand, the utterance contents independent approach also has the advantage of obtaining a higher recognition rate to be longer speaking length. 特定の言葉を記憶する必要がなく利用者に負担の少ない発声内容独立手法は、様々な分野への応用が可能である。 Less utterance content independent method of the burden on the user does not need to store a particular word, and can be applied to various fields.
【０００６】図１は、その発声内容独立手法を用いて話者認識を行う典型的なシステムのブロック図である。 [0006] FIG. 1 is a block diagram of a typical system that performs speaker recognition using the speech content independent approach.
【０００７】音声入力部１０１より収集した本人の音声データを特徴量変換部１０２で特徴量に変換した後に、 [0007] After converting the feature quantity voice data of the person collected from the voice input unit 101 by the feature quantity conversion unit 102,
話者モデル作成部１０３において各話者毎に話者モデルを作成し話者モデル記録部１０４に記憶しておく。 Stored in the speaker model creating unit 103 creates the speaker model for each speaker in the speaker model recording unit 104.
【０００８】話者認識時には、音声入力部１０１より入力された音声を特徴量に変換した後に、尤度算出部１０ [0008] During speaker recognition, after converting to the feature amount the speech input from the speech input unit 101, the likelihood calculating unit 10
５において話者モデル記録部１０４に記憶されている本人の話者モデルと変換された特徴量を比較し尤度を算出し、尤度がある一定値を越えた場合は本人と同定する手法が代表的で数多く提案されている。 5 compares the feature amount that is converted with the person of the speaker models stored in the speaker model recording unit 104 calculates the likelihood in the case beyond the certain value likelihood method of identifying a person It has been proposed representative and.
【０００９】音声データを特徴量に変換する際には、音声データより１６ｍｓから４０ｍｓ程度の区間を、８ｍ [0009] When converting voice data into feature quantity, the 40ms degree interval from 16ms from the voice data, 8m
ｓから１６ｍｓ毎に逐次とり出し、各区間に対して特徴量を生成する手法が一般的に用いられている。 s sequential taken out every 16ms from a technique of generating a feature amount is generally used for each segment. 話者認識時も同様に各区間に対して特徴量を生成し、生成した各特徴量に対して個別に話者モデルとの比較を行い、比較結果を統合して最終的な認識結果を算出する手法が数多く提案されている。 When speaker recognition also generates a feature quantity for each section as well, and compares the individual speaker model for each feature amount produced, calculated final recognition results by integrating the result of the comparison approach to have been proposed.
【発明が解決しようとしている課題】上記の発声内容独立手法においては、話者認識時に任意の発声に対して認識を行う必要がある。 In the [invention challenge is trying to solve] the utterance content independent approach, it is necessary to carry out the recognition on any of the utterance at the time of speaker recognition. 各話者毎に他の話者と区別しやすい音声や区別しにくい音声が存在し、また一般的にも無声音に比べて有声音の方が話者の情報を多く含んでおり話者認識しやすいという事実も知られている。 Other speakers and distinguished easy voice and distinction difficult to voice exists for each speaker, and also those of the voiced sound is has recognized speaker contains a lot of information of the speaker than to unvoiced in common It is also known fact that cheap.
【００１１】しかし、入力音声が不確定なため、それらの情報を生かした認識ができないという問題点がある。 [0011] However, since the input voice is uncertain, there is a problem that can not be recognized by taking advantage of their information.
【００１２】そこで本発明は、高精度な話者認識が行える話者認識装置及びその方法を提供する。 [0012] The present invention provides a speaker recognition device and method can be performed highly accurate speaker recognition.
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、音声を入力する音声入力手段と、前記音声入力手段へ入力された音声を所定の区間毎に特徴量に変換する特徴量変換手段と、一または複数の人物の話者モデルを記憶する話者モデル記録手段と、前記特徴量変換手段の特徴量と前記話者モデル記録手段の話者モデルを比較して区間毎の尤度を算出する尤度算出手段と、前記特徴量変換手段の特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する優先度設定手段と、前記優先度設定手段によって設定した区間毎の優先度の中で、優先度の高い区間の前記尤度算出手段で算出した尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断する優先度判断手段とからなることを特徴とする話者認識装置。 [Means for Solving the Problems] of claim 1 the invention comprises a speech input unit for inputting a voice, and a feature transformation means for converting the feature quantity the voice input into the speech input unit for each predetermined section , calculated one or a speaker model storage means for storing a plurality of persons of speaker models, the feature quantity and the speaker model storage means of the speaker model to compare with the likelihood of each section of the feature transformation means to a likelihood calculating means, and the priority setting means for setting the priority of each section by using the feature quantity of the feature quantity conversion unit, in the priority for each section set by said priority setting means, priority using the likelihood calculated by the likelihood calculating means high degree intervals, and a priority decision means a person who has entered the voice and the person of the speaker model to determine whether they match speaker recognition device, characterized in that.
【００１４】請求項２の発明は、前記優先度判断手段は、必要な優先度からなる区間が所定数得られた時点で、この得られた区間の尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断することを特徴とする請求項１記載の話者認識装置である。 [0014] The invention of claim 2, wherein the priority determining means, when the period consisting of the required priority is obtained a predetermined number, using the likelihood of the resulting interval, enter the voice a speaker recognition device as claimed in claim 1, wherein the determining whether the person and the person of the speaker models are consistent.
【００１５】請求項３の発明は、前記優先度設定手段は、前記特徴量変換ステップにおける特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する場合に、人物毎に前記優先度の設定を変えることを特徴とする請求項１記載の話者認識装置である。 [0015] The invention according to claim 3, wherein the priority setting means to set the priority of each section by using the feature amount of the feature amount conversion step, changing the priority setting for each person a speaker recognition device as claimed in claim 1, wherein.
【００１６】請求項４の発明は、音声入力された音声を所定の区間毎に特徴量に変換する特徴量変換ステップと、前記特徴量変換ステップの特徴量と記憶されている話者モデルを比較して区間毎の尤度を算出する尤度算出ステップと、前記特徴量変換ステップの特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する優先度設定ステップと、前記優先度設定ステップにおいて設定した区間毎の優先度の中で、優先度の高い区間の前記尤度算出ステップで算出した尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断する優先度判断ステップとからなることを特徴とする話者認識方法である。 [0016] A fourth aspect of the present invention, compares the feature quantity conversion step of converting the feature quantity sound is speech input for each predetermined section, the speaker models stored the feature quantity of the feature quantity conversion step and the likelihood calculation step of calculating the likelihood of each section with a priority setting step of setting the priority of each section by using the feature amount of the feature amount conversion step, section set in the priority setting step in each priority, using the likelihood calculated by the likelihood calculation step of high priority section, whether the person who entered the voice and the person of the speaker models is consistent a speaker recognition method characterized by comprising a priority determination step of determining that.
【００１７】請求項５の発明は、前記優先度判断ステップは、必要な優先度からなる区間が所定数得られた時点で、この得られた区間の尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断することを特徴とする請求項３記載の話者認識方法である。 [0017] The invention of claim 5, wherein the priority determination step, when the section consisting of the required priority is obtained a predetermined number, using the likelihood of the resulting interval, enter the voice a speaker recognition method according to claim 3, wherein the determining whether the person and the person of the speaker models are consistent.
【００１８】請求項６の発明は、前記優先度設定ステップは、前記特徴量変換ステップにおける特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する場合に、人物毎に前記優先度の設定を変えることを特徴とする請求項４記載の話者認識方法である。 [0018] The invention of claim 6, wherein the priority setting step, when setting the priorities for each section by using the feature amount of the feature amount conversion step, changing the priority setting for each person which is a speaker recognition method according to claim 4, wherein.
【００１９】請求項７の発明は、音声入力された音声を所定の区間毎に特徴量に変換する特徴量変換機能と、前記特徴量変換機能の特徴量と記憶されている話者モデルを比較して区間毎の尤度を算出する尤度算出機能と、前記特徴量変換機能の特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する優先度設定機能と、前記優先度設定機能において設定した区間毎の優先度の中で、優先度の高い区間の前記尤度算出機能で算出した尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断する優先度判断機能とを実現する話者認識プログラムを記憶したことを特徴とする話者認識プログラムの記録媒体である。 [0019] The invention of claim 7, compares the feature quantity conversion function to convert the feature quantity sound is speech input for each predetermined section, the speaker models stored the feature quantity of the feature quantity conversion function and a likelihood calculating function for calculating the likelihood of each section with a priority setting function of setting the priority of each section by using the feature quantity of the feature transformation function section set in the priority setting function in each priority, using the likelihood calculated by the likelihood calculating function of higher priority section, whether the person who entered the voice and the person of the speaker models is consistent a recording medium of speaker recognition program characterized by storing the speaker recognition program for realizing the priority determining function for determining that.
【００２０】請求項１、４、７に係る発明であると、特徴量に対して優先度を設定し、優先度の高い区間に対する認識結果を優先することによって、通常の発声内容独立手法による認識と比較して高精度な認識を行うことができる。 [0020] When it is the invention according to claim 1, 4, 7, by setting the priority for the feature amount, priority is given to the recognition result for the high priority section, recognized by conventional utterance content independent method it is possible to perform a highly accurate recognition compared to.
【００２１】請求項３、５に係る発明であると、利用者の発声中に認識処理を開始する場合には、優先度を参照することで認識に十分な音声が得られたかどうかを判断し、十分な音声が得られた時点で認識処理を終了して結果を出力することにより、比較的短い発声長で高い認識率を得ることができる。 [0021] When it is the invention according to claim 3 and 5, when starting the recognition process during the user's utterance, to determine whether sufficient speech obtained recognition by referring to the priority by outputting the result to end the recognition process when a sufficient speech is obtained, it is possible to obtain a high recognition rate in a relatively short speech length.
【００２２】請求項３、６に係る発明であると、前記特徴量変換ステップにおける特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する場合に、人物毎に前記優先度の設定を変えるので、より確実に話者が認識ができる。 [0022] When it is the invention according to claim 3 and 6, to set the priority of each section by using the feature amount of the feature amount conversion step, since changing the priority set for each person, and more ensure that the speaker can recognize.
【発明の実施の形態】 第１の実施例図２は、第１の実施例による話者認識装置１０の全体構成を示すブロック図である。 Example Figure 2 [OF THE PREFERRED EMBODIMENTS OF THE INVENTION A first is a block diagram showing the overall configuration of a speaker recognition device 10 according to the first embodiment.
【００２４】符号１は、音声を入力するマイクより音声入力部を示す。 The reference numeral 1 denotes an audio input portion from the microphone for inputting voice.
【００２５】符号２は、入力された音声より区間を抽出し、区間毎に特徴量を生成する特徴量変換部を示す。 The reference numeral 2 extracts a section from the input speech, indicating the feature quantity conversion unit configured to generate a feature quantity for each section.
【００２６】符号３は、特徴量より話者モデルを生成する話者モデル作成部を示す。 The reference numeral 3 denotes a speaker model creation unit that generates from the speaker model feature quantity.
【００２７】符号４は、話者モデルを記憶しておく話者モデル記録部を示す。 [0027] The reference numeral 4 indicates the speaker model recording unit to store the speaker model.
【００２８】符号５は、話者認識時に入力された音声より生成された特徴量と記憶されている話者モデル記録部４とを比較し、尤度を算出する尤度算出部を示す。 The reference numeral 5 compares the speaker model recording unit 4 stored as feature quantities generated from the speech that is input during the speaker recognition, it shows a likelihood calculation section that calculates a likelihood.
【００２９】符号６は、音声より生成された特徴量に対して優先度を設定する優先度設定部を示す。 The reference numeral 6 denotes a priority setting section that sets priority with respect to feature quantities generated from the audio.
【００３０】符号７は、優先度判断部は示し、尤度算出部５によって得られた１つの区間に対する認識結果である尤度と、優先度設定部６によって設定された優先度より、該当する区間の認識結果を使用するかしないかを決定したり、優先度によって該当する区間の認識結果の値を変更したりする操作を行う。 The reference numeral 7 denotes the priority determination unit, and the likelihood of the recognition result for one section obtained by the likelihood calculating unit 5, from the priority set by the priority setting unit 6, the appropriate or it determines whether or not to use the recognition result of the section, performs an operation to change the value of the recognition result of the section corresponding with priority.
【００３１】符号８は、話者特定部であり、磁気カードやＩＣカードよりなるＩＤカードからＩＤ番号を読取り、これから話者認識装置１０を現在誰が使用しているかを特定する。 [0031] The reference numeral 8 is a speaker identification unit, read the ID number from the ID card made of a magnetic card or an IC card, to identify who is now the speaker recognition apparatus 10 are currently using.
【００３２】話者認識装置１０は、マイク（音声入力部１）を接続したパソコンより実現でき、特徴量変換部２、話者モデル作成部３、尤度算出部５、優先度設定部６、優先度判断部７の機能を実現するためのプログラムをハードディスクやＣＤ−ＲＯＭに記憶しておき、話者モデル記録部４はメモリによって構成する。 [0032] The speaker recognition device 10 can be realized by the personal computer connected to a microphone (sound input unit 1), feature transformation unit 2, the speaker model creating section 3, the likelihood calculating unit 5, priority setting section 6, the program for realizing the functions of the priority decision unit 7 stores in the hard disk, a CD-ROM, or the speaker model recording unit 4 constituting the memory. また、話者特定部８は、カードリードライタより構成される。 In addition, the speaker identification section 8 is composed of card reader and writer.
【００３３】［話者モデルの記憶］まず、話者モデルを作成する場合について説明する。 [0033] [memory of the speaker model] First, a description will be given of a case to create a speaker model.
【００３４】この方法は、話者特定部８にＩＤカードを挿入して、これから誰の話者モデルを作成するかが特定させる。 [0034] This method is to insert the ID card to the speaker identification section 8, to be specific is now to create a Who of speaker model. その後に、マイク（音声入力部１）に向かって、所定の音声を入力する。 Then, into the microphone (sound input unit 1), and inputs a predetermined sound.
【００３５】特徴量変換部２が、入力された音声より区間毎に特徴量を生成する。 The feature quantity conversion unit 2 generates a feature quantity for each section from the input speech. そして、この特徴量より話者モデル作成部３が話者モデルを生成する。 Then, the speaker model creating section 3 from the feature amount generating the speaker model. 本実施例においては、話者モデルとしてＨＭＭ（Hidden Markov Mode In this embodiment, as speaker model HMM (Hidden Markov Mode
l ）を用いる。 l) is used. 話者モデルＨＭＭの作成方法は従来の方法と同様である。 How to create a speaker model HMM is the same as the conventional method.
【００３６】この生成された話者モデルＨＭＭを話者モデル記録部４に、話者特定部８で読取ったとＩＤ番号と共に記憶する。 [0036] stores the generated speaker model HMM to speaker model recording unit 4, and together with the ID number read by the speaker identification unit 8.
【００３７】［話者の認識］次に、話者を認識する場合を説明する。 [0037] [recognition of speaker] Next, a description will be given of the case to recognize the speaker.
【００３８】（話者特定部８）話者特定部８にＩＤカードを挿入して、これから誰の認識を行うかを特定させる。 [0038] (speaker identification section 8) by inserting the ID card to the speaker identification section 8, to identify whether to anyone of recognition now.
【００３９】（音声入力部１）その後に、マイク（音声入力部１）に向かって、所定の音声を入力する。 [0039] (voice input unit 1) Then, into the microphone (sound input unit 1), and inputs a predetermined sound.
【００４０】（特徴量変換部２）特徴量変換部２が、入力された音声より区間毎に特徴量を生成する。 [0040] is (feature transformation unit 2) feature transformation unit 2 generates a feature quantity for each section from the input speech. そして、 And,
この特徴量は、優先度設定部６と尤度算出部４へ送られる。 The feature amount is transmitted to the priority setting unit 6 and the likelihood calculation unit 4.
【００４１】（尤度算出部５）尤度算出部５では、話者特定部８によって特定されたＩＤ番号に該当する話者モデルを話者モデル記録部４から呼び出してくる。 [0041] In (likelihood calculation unit 5) likelihood calculating unit 5, coming call the speaker model corresponding to the ID number identified by the speaker identification unit 8 from the speaker model recording unit 4.
【００４２】そして、特徴量変換部２から送られてくる特徴量と、話者モデル記録部４からの話者モデルＨＭＭ [0042] Then, the feature quantity sent from the feature quantity conversion unit 2, speaker models HMM from the speaker model recording unit 4
とを比較する。 To compare the door. ＨＭＭと特徴量との比較結果（以下、これを「尤度」という）は、０以上の実数で表現され、数が大きいほど話者モデルＨＭＭと特徴量が似ていることを示している。 The result of comparison between the HMM and the feature value (hereinafter referred to as "likelihood") is represented by a 0 or more of the real number, shows that the higher the number, the speaker model HMM and feature amounts are similar. 発声に対する認識結果は、各区間の尤度を平均した値を用いる。 Recognition result for the utterance, a value obtained by averaging the likelihood of each section. なお、本実施例では、各区間の尤度の平均値が０．５以上の時に、本人であると判定することにする。 In this embodiment, the average value of the likelihood of each section is at 0.5 or more, to be determined to be the person.
【００４３】この各区間毎の尤度を優先度判断部７に送る。 [0043] Send a likelihood of each the respective sections in the priority decision unit 7.
【００４４】（優先度設定部６）優先度設定部６は、特徴量変換部２からの各区間毎の特徴量に対して優先度を設定する。 [0044] (priority setting section 6) priority setting unit 6 sets the priority for the feature quantity of each section from the feature quantity conversion unit 2. 優先度は、１から５まであり、数字が低い程優先度が高い。 Priority, there is from 1 to 5, the higher the lower the number priority.
【００４５】優先度設定部６における優先度設定方法としては、特徴量の音韻認識結果を用いる。 [0045] as the priority setting method in the priority setting unit 6, using a phoneme recognition result of the feature amount.
【００４６】例えば、優先度設定部６の優先度は、図３ [0046] For example, the priority of the priority setting unit 6, 3
のように規定する。 It is defined as. 話者認識においては、一般的には子音部より母音部の方が話者性の情報を多く含んでおり、 In speaker recognition, generally towards the vowel portion contains much information speaker characteristics than consonants,
子音部の話者認識結果より母音部の話者認識結果の方が高い精度得られる可能性が高いため、音韻認識結果として母音や有声音が得られた特徴量に関して高い優先度を設定するように規定されている。 It is highly likely that the obtained high precision toward the speaker recognition result of the vowel portion from speaker recognition result of the consonant portion, so as to set a higher priority with respect to the feature amount of vowels and voiced was obtained as a phoneme recognition result It is defined in. 例として挙げると、 By way of example,
「ａ」の母音に関して他人と区別しやすいことが予めわかっている人に対しては、「ａ」の母音のデータは優先度を最高に設定している。 For the people that it is easy to distinguish it from the others is known in advance with respect to the vowel "a", data of the vowel "a" is set to the highest priority.
【００４７】（優先度判断部７）優先度判断部７は、優先度の値が１，２，３の場合に限り該当する区間の認識結果である尤度を利用し、優先度の値が４，５の場合には該当する区間の認識結果を利用しないという優先度判断規則に基づいて認識結果の操作を行う。 [0047] (priority decision unit 7) priority decision unit 7, by using the likelihood of the recognition result of the corresponding section only if the value of the priority 1, 2, 3, the value of the priority in the case of 4,5 operate the recognition result based on the priority determined rule that uses the recognition result of the corresponding section. そして、優先度判断部７において優先度判断規則に基づいて該当する区間の認識結果を利用するかどうかを判定する。 Then, it is determined whether to use the recognition result of the corresponding section based on the priority determination rule in priority decision unit 7.
【００４８】［具 体 例］ （本人との照合）話者Ａの音声と話者Ａの話者モデルを照合する具体例を示す。 [0048] Specific examples of matching the speaker model of the speaker A and [completely as Example (matching with the person) voice of the speaker A.
【００４９】音声入力部１で入力された音声「さかい（ｓａｋａｉ）」より、特徴量変換部２は２０ｍｓの区間を１０ｍｓ毎に抽出し、特徴量変換した後に、これを利用して尤度を求めた尤度算出部５の出力結果及び優先度設定部６の出力結果を図４に示す。 [0049] from the speech input by the speech input unit 1 "Sakai (sakai)", the feature quantity conversion unit 2 extracts the 20ms interval for each 10 ms, after the transformation feature, a likelihood by using this the output of the output result of the likelihood calculating unit 5 determined and priority setting section 6 shown in FIG.
【００５０】優先度判断部７では、本結果より優先度判断規則に基づいて、認識に利用する区間を決定する。 [0050] In the priority determination unit 7, based on the priority decision rules from the results, determines the interval to be used for recognition. ここでは、優先度判断規則に基づいて、優先度１，２，３ Here, based on the priority determination rule, the priority 1, 2, 3
の区間を認識に利用する。 To use the interval to recognition. 図４中の利用の欄に○がついている区間が、優先度判断規則に基づいて認識に利用すると判定した区間である。 Section marked with ○ in the column of available in FIG. 4, a section is determined to be used for recognition based on the priority decision rule.
【００５１】図４において、通常の手法で話者認識を行うと、全ての区間に認識結果を使用して尤度の平均を求める。 [0051] In FIG 4, when the speaker recognition in a conventional manner to obtain an average of likelihood using a recognition result to all the sections. 全２２区間の尤度の平均は、０．４１であり、 The average of the likelihood of all 22 sections is 0.41,
０．５を下回っているので、話者Ａでないという誤った認識結果が出力される。 Since less than 0.5, the results misconceptions that it is not the speaker A is output.
【００５２】一方、本実施例による話者認識では、優先度１，２，３が設定されている計１３区間の尤度の平均を求める処理が行われる。 Meanwhile, in the speaker recognition according to this embodiment, the process for obtaining the average of the likelihood of total 13 sections priority 1, 2, 3 is set is performed. 平均尤度は０．５７となり、 The average likelihood is 0.57,
０．５を上回っているので、話者Ａであるという正しい結果が出力できる。 Because it exceeded the 0.5, can output the correct result of being a speaker A is. これは、正しい尤度を出す可能性の高い区間を抽出して認識を行っていることの効果である。 This is the effect of that performing recognition by extracting the likely period to issue the correct likelihood.
【００５３】（他人との比較）次に、図５に他の話者Ｂ [0053] (compared to others) Next, another speaker B in Figure 5
の音声と話者Ａのモデルとの比較結果を示す。 And the voice shows a comparison result of the model of the speaker A.
【００５４】音声入力部１で入力された他の話者Ｂの音声「さかい（ｓａｋａｉ）」より、特徴量変換部２は２ [0054] Other speaker B inputted by the voice input unit 1 from the speech "Sakai (sakai)", feature transformation unit 2 2
０ｍｓの区間を１０ｍｓ毎に抽出し、特徴量変換した後に、これを利用して尤度を求めた尤度算出部５の出力結果及び優先度設定部６の出力結果を図５に示す。 Extracting a section of 0ms every 10 ms, after the transformation feature, the output result of the output of the likelihood calculating unit 5 obtains the likelihood by using and priority setting section 6 shown in FIG. 5 this.
【００５５】従来の認識では全２１区間の尤度の平均３．３が、本実施例による認識では優先度１，２，３が設定されている１２区間の尤度の平均３．６が認識結果として算出され、どちらの場合においても話者Ａでないという正しい結果を出力することができる。 [0055] The average of the likelihood of all 21 sections in the conventional recognition 3.3, average 3.6 recognition likelihood of 12 sections priority 1, 2, 3 is set in the recognition by the present embodiment results are calculated as, also can output the correct result that the speaker a in both cases.
【００５６】認識対象区間を優先度に応じて限定する処理は、他の話者Ｂの音声との照合結果を算出する際にも悪い影響を与えることはほとんどない。 [0056] processing to limit the recognition target section in accordance with the priority, it almost never give a bad influence when calculating the collation result of the voice of the other speaker B.
【００５７】 第２の実施例次に、第１の実施例において、利用者が発声している最中に認識に必要な音声が得られた時点で認識処理を終了して、認識結果を出力する第２の実施例を示す。 [0057] Second Embodiment Next, in the first embodiment, exit recognition processing when the user voice necessary for recognition while being uttered obtained, outputs the recognition result It shows a second embodiment of.
【００５８】利用者は任意の語句を発声し、認識に必要な音声が得られた時点で認識処理を打ち切って認識結果を出力する。 [0058] The user utters any word, and outputs the recognition result censored recognition process when the speech is obtained necessary for recognition. 本実施例では、認識開始時より優先度が１，２の１５区間のデータが得られた時点で認識結果を出力するものとする。 In this embodiment, it is assumed that priority than at recognition start to output the recognition result when the data were obtained in 15 sections 1,2.
【００５９】図６に話者Ａ発声中の音声「私の（ｗａｔ [0059] FIG. 6 in the speaker A speaking voice, "my (wat
ａｓｉｎｏ）」に対する話者Ａの尤度算出部５及び優先度設定部６の出力結果を示す。 Asino) "shows the output of the likelihood calculating unit 5 and the priority setting section 6 of the speaker A to.
【００６０】従来の手法では、１５区間の発声が得られた時点で認識を終了する。 [0060] In the conventional method, and ends the recognized when the utterance 15 sections were obtained. １５区間目までの１５区間の平均尤度は０．３９であり、０．５より小さいので本人の音声であるにもかかわらず本人ではないという結果が得られる。 15 Average likelihood intervals up to 15 sections th is 0.39, the result that it is not despite himself a voice of the person is smaller than 0.5 is obtained. これは、あまり高い精度が得られないと予想される区間に対して認識を行っていることに原因がある。 This may cause that has been recognized for sections that are not expected to be obtained is too high accuracy.
【００６１】本実施例による認識では、８区間目から１ [0061] In recognition of the present embodiment, from 1 to 8 interval eyes
１区間目までの区間及び、１４区間から１６区間までの区間は、音韻認識結果によって高い精度が得られないと判断し低い優先度を設定することで、認識対象区間から除外することができる。 Section up one section first and, the section from 14 sections to 16 sections, by setting the lower priority is determined that can not be obtained accurately by the phoneme recognition result, it can be excluded from the recognition target section. 本発明による認識では、２２区間までの処理が終了した段階で、優先度１，２，３の設定されている区間が１５区間得られたので、以後の処理を中止して、１５区間の平均尤度を求めることで認識結果を出力する。 The recognition by the present invention, at the stage of processing up to 22 sections has been completed, the interval is set in the priority 1, 2 and 3 were obtained 15 section, and stops the subsequent processing, the average of the 15 sections outputting a recognition result by determining a likelihood. その結果、平均尤度は５．２となり話者Ａであるという正しい認識結果を出力することができる。 As a result, it is possible to output a correct recognition result of the average likelihood is 5.2 next speaker A.
【００６２】このように、本実施例を用いることで、利用者の発声中に処理を開始し、高い認識率を確保したままで認識処理を終了することができる。 [0062] In this way, by using the present embodiment, it is possible to start processing in the user's utterance, and terminates the recognition process while ensuring a high recognition rate.
【００６３】 変 更 例なお、上記実施例では、優先度設定部６の優先度は、図３のように一般的な場合を想定して求めたが、これに代えて認識対象の人物毎に、その音声の特徴が表れるように優先度を設定しておき、これを話者モデル記録部７に話者モデルとＩＤ番号と共に記憶しておく。 [0063] Change Example In the above embodiments, the priority of the priority setting unit 6 is obtained by assuming the general case as shown in FIG. 3, for each recognition target person Alternatively and stored together with the previously set priorities as the characteristics of the voice appears, speaker model and ID number it to speaker model recording unit 7. そして、話者特定部８で読み取ったＩＤ番号に対応する優先度を話者モデル記録部７から優先度設定部６が呼び出すようにしてもよい。 Then, it may be a priority corresponding to the ID number read by the speaker identification unit 8 from the speaker model recording unit 7 to call priority setting unit 6.
【発明の効果】本発明によれば、発声内容独立手法による話者認識を行うにあたって、高い精度の得られる区間を優先して認識を行うことで、従来の手法と比較して高い話者認識率を得ることができる。 According to the present invention, when performing speaker recognition by the utterance content independent method, by performing the recognition in favor of sections obtained with high accuracy, high speaker recognition as compared to the conventional method it is possible to obtain the rate.
【００６５】また、利用者の発声中に認識処理を開始する場合には、優先度を参照することで認識に十分な音声が得られたかどうかを判断し、十分な音声が得られた時点で認識処理を終了して結果を出力することにより、比較的短い発声長で高い認識率を得ることができる。 [0065] Further, when starting the recognition process during the user's utterance, when sufficient speech recognition by referring to the priority to determine whether obtained, sufficient sound is obtained by outputting the result to end the recognition process, it is possible to obtain a high recognition rate in a relatively short speech length.
【図１】従来の話者認識方法のブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram of a conventional speaker recognition method.
【図２】第１の実施例の話者認識方法のブロック図である。 2 is a block diagram of a speaker recognition method of the first embodiment.
【図３】話者Ａの音韻認識結果と優先度の関係を示す表の図である。 3 is a diagram of a table showing phoneme recognition result and the priority of the relationship of the speaker A.
【図４】特徴量変換部２及び優先度設定部６の出力結果を示す表の図である。 Is a diagram of a table showing the output of FIG. 4 feature transformation unit 2 and the priority setting unit 6.
【図５】他の話者Ｂの音声と話者Ａのモデルとの比較結果を示す表の図である。 5 is a diagram of a table showing a comparison result between speech of another speaker B and a model of the speaker A.
【図６】話者Ａの話者モデル特徴量変換部２及び優先度設定部６の出力結果を示す表の図である。 6 is a diagram of a table showing the output of the speaker model feature quantity conversion unit 2 and the priority setting section 6 of the speaker A.
１ 音声入力部 ２ 特徴量変換部 ３ 話者モデル作成部 ４ 話者モデル記録部 ５ 尤度算出部 ６ 優先度設定部 ７ 優先度判断部 ８ 話者特定部 1 speech input unit 2 feature transformation unit 3 speaker model creation part 4 speaker model recording unit 5 likelihood calculation section 6 priority setting unit 7 priority decision unit 8 speaker identification unit
【請求項１】音声を入力する音声入力手段と、 前記音声入力手段へ入力された音声を所定の区間毎に特徴量に変換する特徴量変換手段と、 一または複数の人物の話者モデルを記憶する話者モデル記録手段と、 前記特徴量変換手段の特徴量と前記話者モデル記録手段の話者モデルを比較して区間毎の尤度を算出する尤度算出手段と、 前記特徴量変換手段の特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する優先度設定手段と、 前記優先度設定手段によって設定した区間毎の優先度の中で、優先度の高い区間の前記尤度算出手段で算出した尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断する優先度判断手段とからなることを特徴とする話者認識装置。 An audio input means for inputting 1. A voice, a feature quantity conversion means for converting the feature quantity the voice input into the speech input unit for each predetermined section, a speaker model of one or more persons a speaker model storage means for storing a likelihood calculating means for calculating a feature quantity and the speaker model storage means of the speaker model to compare with the likelihood of each section of the feature transformation means, said feature transformation and priority setting means for setting a priority for each interval using a feature quantity of means, in the priority for each section set by said priority setting means, in the likelihood calculation means high priority section using the calculated likelihood, speaker recognition apparatus characterized by comprising a priority determining means for a person to enter the voice and the person of the speaker model to determine whether they match.
【請求項２】前記優先度判断手段は、 必要な優先度からなる区間が所定数得られた時点で、この得られた区間の尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断することを特徴とする請求項１記載の話者認識装置。 Wherein said priority determining means, when the period consisting of the required priority is obtained a predetermined number, using the likelihood of the resulting interval, the person and the speaker input the voice speaker recognition device as claimed in claim 1, wherein the a model of a person to determine whether they match.
【請求項３】前記優先度設定手段は、 前記特徴量変換手段の特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する場合に、人物毎に前記優先度の設定を変えることを特徴とする請求項１記載の話者認識装置。 Wherein said priority setting means, to set the priority of each section by using the feature quantity of the feature quantity conversion unit, wherein, characterized in that changing the priority setting for each person speaker recognition apparatus of claim 1, wherein the.
【請求項４】音声入力された音声を所定の区間毎に特徴量に変換する特徴量変換ステップと、 前記特徴量変換ステップの特徴量と記憶されている話者モデルを比較して区間毎の尤度を算出する尤度算出ステップと、 前記特徴量変換ステップの特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する優先度設定ステップと、 前記優先度設定ステップにおいて設定した区間毎の優先度の中で、優先度の高い区間の前記尤度算出ステップで算出した尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断する優先度判断ステップとからなることを特徴とする話者認識方法。 A feature amount conversion step of converting the feature quantity wherein speech is speech input for each predetermined section, the feature quantity conversion step feature amount and by comparing the speaker models stored in each section a likelihood calculation step of calculating the likelihood, and priority setting step of setting the priority of each section by using the feature amount of the feature amount conversion step, the priority for each section set in the priority setting step in the middle, using the likelihood calculated by the likelihood calculation step of high priority section, the priority judgment the person entered the voice and the person of the speaker model to determine whether they match speaker recognition method which is characterized in that it consists of a step.
【請求項５】前記優先度判断ステップは、 必要な優先度からなる区間が所定数得られた時点で、この得られた区間の尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断することを特徴とする請求項３記載の話者認識方法。 Wherein said priority determination step, when the section consisting of the required priority is obtained a predetermined number, using the likelihood of the resulting interval, the person and the speaker input the voice speaker recognition method according to claim 3, wherein the a model of a person to determine whether they match.
【請求項６】前記優先度設定ステップは、 前記特徴量変換ステップにおける特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する場合に、人物毎に前記優先度の設定を変えることを特徴とする請求項４記載の話者認識方法。 Wherein said priority setting step, when setting the priorities for each section by using the feature amount of the feature amount conversion step, wherein, characterized in that changing the priority setting for each person speaker recognition method of claim 4.
【請求項７】音声入力された音声を所定の区間毎に特徴量に変換する特徴量変換機能と、 前記特徴量変換機能の特徴量と記憶されている話者モデルを比較して区間毎の尤度を算出する尤度算出機能と、 前記特徴量変換機能の特徴量を用いて区間毎の優先度を設定する優先度設定機能と、 前記優先度設定機能において設定した区間毎の優先度の中で、優先度の高い区間の前記尤度算出機能で算出した尤度を用いて、前記音声を入力した人物と前記話者モデルの人物とが一致しているか否かを判断する優先度判断機能とを実現する話者認識プログラムを記憶したことを特徴とする話者認識プログラムの記録媒体。 A feature transformation function for converting the feature amount 7. speech is speech input for each predetermined section, the feature quantity conversion function characteristic quantity and compares the speaker models stored in each section a likelihood calculating function for calculating the likelihood, the a priority setting function for setting a priority for each section by using the feature amount of the feature transformation function, the priority for each section set in the priority setting function in the middle, using the likelihood calculated by the likelihood calculating function of higher priority interval, the priority judgment the person entered the voice and the person of the speaker model to determine whether they match recording medium of speaker recognition program characterized by storing the speaker recognition program for realizing the functions.
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