話者認識
話者認識システムには、登録フェーズとテストフェーズがある。登録では、話者の音声が録音され、いくつかの特徴を抽出して「声紋」または「テンプレート」あるいは「モデル」を構築する。テストフェーズ(認証フェーズまたは識別フェーズ)では、そのテンプレートまたはモデルと話者の音声が一致するかを調べる。
話者認識システムが利用する音声入力は、テキスト依存、テキスト提示、テキスト独立の3種類に分類される。これらは、登録フェーズとテストフェーズでの音声の内容の関係で決まってくる。
登録とテストで全く同じ内容の文章を話す必要がある場合を、テキスト依存認識と呼ぶ。これはさらに2つに分類できる。文章が毎回同じである場合、認識精度は最も高くなる。この場合、設計者は話者の違いを最も引き出しやすい文章を使うことができる。しかし、毎回同じ文を使っているため、悪意ある者がシステムを騙す可能性も高くなる。さらに、全ユーザーが非常に複雑な文を覚えておかなければならないとしたら、ユーザーフレンドリーとは言えないし、言語も固定されてしまう。
もう1つのテキスト依存システムとして、パスフレーズ方式がある。
話者認識(わしゃにんしき、英: Speaker recognition)は、人間の声から個人を認識(識別や認証)するコンピュータによる処理。音声から特徴を抽出し、モデル化し、それを使って個人の声の認識を行う。
誰の声であるかを識別する「話者認識」は、何を話しているかを認識する「音声認識」とは異なる。英語では話者認識を Voice recognition とも呼ぶが、これを音声認識の意味で間違って使っている場合がある。
話者認識は約40年前、アナログのフィルタの出力を平均化したもので一致するかどうかを調べるという形式で始まった。話者認識は、人によって異なる声の音響的特徴を利用する。そういった音響パターンは、解剖学的特徴(咽喉や口の大きさや形状)と生まれ育ってきた環境(話すスピードやスタイル)に起因する。このように後天的に学習したパターンも声に影響するため、話者認識は「行動的特徴」を用いた生体認証に分類される。