JP2000227800A - 話者照合装置および話者照合装置における閾値設定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本人棄却誤り率が安定するような閾値を少な
い手間により設定する。 【解決手段】 擬似登録パターン作成部１４０におい
て、入力されたＮ個の登録用音声データの特徴ベクトル
のうちの一部であるＭ個の特徴ベクトルを用いて擬似登
録パターンを作成する。類似度計算部１５０では、その
擬似登録パターンと擬似登録パターン作成に用いていな
い残りの（Ｎ−Ｍ）個の登録用音声データの特徴ベクト
ルとの間の擬似本人類似度を求める。闘値計算部１５０
では、求めたその擬似本人類似度を、照合用音声データ
と登録パターンとの間の本人類似度と見なすことにより
閾値を決定する。照合時の本人類似度を模擬した値であ
る擬似本人類似度から閾値を求めるため、照合時の本人
棄却誤り率を安定させることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、発話者が本人かど
うかの判定を行うための話者照合装置に関し、特にテキ
スト依存方式の話者照合装置において闘値を設定するた
めの閾値設定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】話者照合装置は、発話者が本人であるか
詐称者（本人以外の者であって本人であると主張してい
る者）であるかの判定を行うための装置であり、予め照
合対象者の音声パターンの特徴を登録パターンとして登
録しておき、話者照合を行う際に、入力された照合用音
声と予め登録された本人の登録パターンとの類似度を求
め、得られた類似度が予め設定された閾値よりも大きい
場合にはその発話者は本人であると判定し、低い場合に
は詐称者であると判定する。

【０００３】この話者照合装置では、闘値を小さな値に
設定すると本人棄却誤り率が大きくなり、闘値を大きな
値に設定すると他人受理誤り率が大きくなってしまう。
ここで、本人棄却誤り率とは、発話者が照合対象者本人
であるにもかかわらず、詐称者であると判定してしまう
誤認識率であり、他人受理誤り率とは発話者が詐称者で
あるにもかかわらず照合対象者本人であると判定してし
まう誤認識率である。

【０００４】そのため、発話者が本人であるかどうかの
判定の基準となる闘値をどのような値に設定するかとい
うことは、話者照合装置の性能にとって重要なことであ
り、闘値の設定には様々な方法が考えられている。

【０００５】判定の基準となる閾値は、従来より複数話
者の複数単語データを用いた評価実験から事後的に設定
されることが多く、閾値設定に要する手間が大きいこと
が問題となっている。

【０００６】この問題を解決する方法として事前に閾値
を設定する方法が、特願平１０-０６９５１４号の出願
明細書（山田、服部、"話者照合における閾値決定方法
及び装置"）に提案されている。この方法では予め複数
話者のサブワード単位の標準パターンを蓄えておき、登
録時に当該発声内容を表すサブワード単位の音声パター
ンを連結することで単語単位の標準パターンを作成し、
本人の登録用音声と本人以外の複数話者の単語単位の標
準パターンとの類似度を求める。ここで、サブワードと
は、音素、音節等の単語をさらに分割した単位である。
こうして作成された分布を本人標準パターンと詐称者音
声との類似度の分布と見なすことで閾値を決定する方法
である。

【０００７】閾値の求め方については、一例として類似
度の分布中のＫパーセンタイルの類似度を閾値とする方
法が挙げられる。この場合全体のＫパーセンタイルにあ
たる類似度が閾値より高い値となり、これは詐称者を誤
って受理する受理誤り率をＫパーセントに設定したこと
に相当している。そのため、この方法は所望する他人受
理誤り率を与える閾値を事前に設定することができる方
法であると言える。また登録音声から閾値を求めるた
め、事前に登録単語毎に適切な閾値を求めることができ
る方法である。

【０００８】この従来の闘値設定方法は登録音声と本人
以外の複数話者の標準パターンとの類似度の分布を本人
の登録パターンと詐称者音声との類似度の分布であると
見なして閾値を求める方法であるため、所望の他人受理
誤り率を与えられる閾値を事前に求めることが可能であ
る。しかし、登録パターンと詐称者音声の類似度から閾
値を求めているため本人棄却誤り率の変動には無関係で
あり、他人受理誤り率よりも本人棄却誤り率を安定させ
たい場合には不向きな方法である。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の話者照
合装置では、本人棄却誤り率を安定させられる閾値を設
定することができないという問題点があった。

【００１０】本発明の目的は、本人棄却誤り率が安定す
るような閾値を少ない手間により設定することができる
話者照合装置および話者照合装置における闘値設定方法
を提供することである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の話者照合装置は、予め照合対象者が発声し
た登録用音声の特徴を登録パターンとして登録してお
き、発話者から入力された照合用音声データと前記登録
パターンとを比較することにより該発話者が照合対象者
本人であるか詐称者であるかを判定するための話者照合
装置であって、入力されたＮ個の登録用音声データをそ
れぞれ特徴ベクトルに変換する第１の分析部と、前記第
１の分析部で分析されたＮ個の特徴ベクトルを記憶する
特徴ベクトル記憶部と、照合対象者の特徴を含まない一
般的な音声パターンである初期標準パターンをサブワー
ド単位で記憶している初期標準パターン記憶部と、前記
特徴ベクトル記憶部に記憶されたＮ個の登録用音声デー
タの特徴ベクトルのうちのＭ個の特徴ベクトルと、前記
初期標準パターン記憶部に記憶された初期標準パターン
とから擬似登録パターンを作成する擬似登録パターン作
成部と、前記特徴ベクトル記憶部に記憶されたＮ個の登
録用音声データのうちの前記擬似登録パターン作成に用
いられなかった（Ｎ−Ｍ）個の登録用音声データの特徴
ベクトルと前記擬似登録パターンとの間の疑似本人類似
度を計算する類似度計算部と、前記擬似登録パターン作
成に用いられたＭ個の特徴ベクトルと疑似本人類似度計
算に用いられた（Ｎ−Ｍ）個の特徴ベクトルの組み合わ
せを変化させながら擬似登録パターン作成と擬似本人類
似度計算をＰ回繰り返し行い、その結果計算されたＰ個
の疑似本人類似度から話者照合の際の判定基準となる閾
値を計算する閾値計算部と、前記閾値計算部で計算され
た閾値を記憶する閾値記憶部と、前記特徴ベクトル記憶
部に記憶されたＮ個の登録用音声データの特徴ベクトル
と、前記初期標準パターン記憶部に記憶された初期標準
パターンとから前記登録パターンを作成する登録パター
ン作成部と、前記登録パターン作成部において作成され
た登録パターンを記憶する登録パターン記憶部と、入力
された照合用音声データを特徴ベクトルに変換する第２
の分析部と、前記第２の分析部で分析された特徴ベクト
ルと前記登録パターン記憶部に記憶された照合対象者本
人の登録パターンとの間の本人類似度を計算する本人類
似度計算部と、前記本人類似度計算部で計算された本人
類似度が前記閾値記憶部に記憶された閾値より大きい場
合には前記発話者は照合対象者本人であると判定し、前
記本人類似度が前記闘値以下の場合には前記発話者は詐
称者であると判定する本人判定部とを有している。

【００１２】本発明の話者照合装置では、擬似登録パタ
ーン作成部において、入力されたＮ個の登録用音声デー
タの特徴ベクトルのうちの一部であるＭ個の特徴ベクト
ルを用いて擬似登録パターンを作成し、類似度計算部に
おいて、その擬似登録パターンと擬似登録パターン作成
に用いていない残りの（Ｎ−Ｍ）個の登録用音声データ
の特徴ベクトルとの間の擬似本人類似度を求め、闘値計
算部では、求めたその擬似本人類似度を、話者照合の際
に判定される照合用音声データと登録パターンとの間の
本人類似度と見なすことにより閾値を決定する。したが
って、本発明の話者照合装置では、照合時の本人類似度
を模擬した値である擬似本人類似度から閾値を求めるた
め、照合時の本人棄却誤り率を安定させることができ
る。また、本発明の話者照合装置では、登録用音声から
閾値を求めるため登録単語毎に適切な閾値が設定可能で
ある。

【００１３】また、本発明の話者照合装置では、第１お
よび第２の分析部は、ケプストラム、△ケプストラムで
構成される特徴ベクトルを求める。

【００１４】また、本発明の話者照合装置では、擬似登
録パターン作成部は、話者適応方法またはフォワード−
バックワードアルゴリズムを用いて擬似登録パターンを
作成する。

【００１５】また、本発明の話者照合装置は、類似度計
算部および本人類似度計算部は、ビタビアルゴリズムま
たはＤＰマッチングを用いて疑似本人類似度および本人
類似度を計算する。

【００１６】上記目的を達成するために、本発明の話者
照合装置における闘値設定方法は、予め照合対象者が発
声した登録用音声の特徴を登録パターンとして登録して
おき、発話者から入力された照合用音声データと前記登
録パターンとを比較することにより該発話者が照合対象
者本人であるか詐称者であるかを判定する際の判定基準
として用いられる闘値を設定するための、話者照合装置
における闘値設定方法であって、入力されたＮ個の登録
用音声データの特徴ベクトルのうちのＭ個のデータの特
徴ベクトルを用いて擬似登録パターンを作成する処理
と、作成した前記擬似登録パターンと残りの（Ｎ−Ｍ）
個のデータの特徴ベクトルとの間の類似度である擬似本
人類似度を求める処理と、前記擬似登録パターンを作成
する処理と前記疑似本人類似度を求める処理を、疑似登
録パターンを作成する際のＭ個のデータを変化させなが
らＰ回繰り返す処理と、求められたＰ個の擬似本人類似
度から話者照合の際の判定基準となる閾値を求める処理
とを有する。

【００１７】また、本発明の話者照合装置における闘値
設定方法では、特徴ベクトルから疑似登録パターンを作
成する処理の際に、話者適応方法またはフォワード−バ
ックワードアルゴリズムを用いて擬似登録パターンを作
成する。

【００１８】また、本発明の話者照合装置における闘値
設定方法では、作成した前記擬似登録パターンと残りの
（Ｎ−Ｍ）個のデータの特徴ベクトルとの間の類似度で
ある擬似本人類似度を求める処理の際に、ビタビアルゴ
リズムまたはＤＰマッチングを用いて前記擬似本人類似
度を計算する。

【００１９】本発明の話者照合装置における闘値設定方
法では、入力されたＮ個の登録用音声データの特徴ベク
トルのうちの一部であるＭ個の特徴ベクトルを用いて擬
似登録パターンを作成し、その擬似登録パターンと擬似
登録パターン作成に用いていない残りの（Ｎ−Ｍ）個の
登録用音声データの特徴ベクトルとの間の擬似本人類似
度を求め、求めたその擬似本人類似度を、話者照合の際
に判定される照合用音声データと登録パターンとの間の
本人類似度と見なすことにより閾値を決定する。したが
って、本発明の闘値決定方法は、照合時の本人類似度を
模擬した値である擬似本人類似度から閾値を求めるた
め、照合時の本人棄却誤り率を安定することができる。
また、本発明の闘値設定方法は、登録用音声から閾値を
求めるため登録単語毎に適切な閾値が設定可能である。

【００２０】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施形態について
図面を参照して詳細に説明する。

【００２１】図１は本発明の一実施形態の話者照合装置
の構成を示すブロック図である。

【００２２】本実施形態の話者照合装置は、分析部１１
０と、特徴ベクトル記憶部１２０と、初期標準パターン
記憶部１３０と、擬似登録パターン作成部１４０と、類
似度計算部１５０と、閾値計算部１６０と、登録パター
ン作成部１７０と、登録パターン記憶部１８０と、閾値
記憶部１９０と、分析部２００と、本人類似度計算部２
１０と、本人判定部２２０とから構成されている。

【００２３】分析部１１０は、入力された登録用音声デ
ータを特徴ベクトルに変換する。特徴ベクトル記憶部１
２０は、分析部１１０で分析された特徴ベクトルを記憶
する。初期標準パターン記憶部１３０は、サブワード単
位の初期標準パターンを記憶している。初期標準パター
ンとは、照合対象者の特徴を含まない一般的な音声パタ
ーンである。

【００２４】擬似登録パターン作成部１４０は、特徴ベ
クトル記憶部１２０に記憶されたＮ個の登録用音声デー
タのうちのＭ個の特徴ベクトルと、初期標準パターン記
憶部１３０に記憶された初期標準パターンとから擬似登
録パターンを作成する。

【００２５】類似度計算部１５０は、特徴ベクトル記憶
部１２０に記憶されたＮ個の登録用音声データのうちの
擬似登録パターン作成に用いられなかった（Ｎ−Ｍ）個
の登録用音声データの特徴ベクトルと擬似登録パターン
作成部１４０で作成された擬似登録パターンとの間の類
似度である擬似本人類似度を計算する。

【００２６】閾値計算部１６０は、擬似登録パターン作
成に用いられたＭ個の登録用音声データの特徴ベクトル
と擬似本人類似度計算に用いられた（Ｎ−Ｍ）個の登録
用音声データの特徴ベクトルの組み合わせを変化させな
がら擬似登録パターン作成と擬似本人類似度計算をＰ回
繰り返し行い、その結果計算されたＰ個の擬似本人類似
度から話者照合の際の判定基準となる閾値を計算する。
閾値記憶部１９０は、閾値計算部１６０で計算された閾
値を記憶する。

【００２７】登録パターン作成部１７０は、特徴ベクト
ル記憶部１２０に記憶されたＮ個の登録用音声データの
特徴ベクトルと、初期標準パターン記憶部１３０に記憶
された初期標準パターンとから話者照合の際の基準とな
る登録パターンを作成する。登録パターン記憶部１８０
は、登録パターン作成部１７０で作成された本人の登録
パターンを記憶する。

【００２８】分析部２００は、照合用音声データを特徴
ベクトルに変換する。本人類似度計算部２１０は、分析
部２００で分析された特徴ベクトルと登録パターン記憶
部１８０に記憶された本人の登録パターンとの間の類似
度を計算する。本人判定部２２０は、本人類似度計算部
２１０で計算された本人類似度が閾値記憶部１９０に記
憶された閾値より大きい場合には発話者は照合対象者本
人であると判定し、本人類似度が闘値以下の場合には発
話者は詐称者であると判定する本人判定を行う。

【００２９】次に、本実施形態の話者照合装置の動作に
ついて図１を参照して詳細に説明する。先ず、本実施形
態の話者照合装置における登録時の動作について説明す
る。

【００３０】入力された登録用音声は分析部１１０に入
力され特徴ベクトルに変換される。特徴ベクトルとして
はケプストラム、△ケプストラム（文献１：古井、"デ
ィジタル音声処理、"東海大学出版会、pp.44-47、1985
に詳しい。）等が用いられる。分析された特徴ベクトル
は特徴ベクトル記憶部１２０に入力される。登録回数が
Ｎ回であるとするとＮ個の登録用音声の特徴ベクトルが
記憶される。

【００３１】特徴ベクトル記憶部１２０に記憶されたＮ
個の登録用音声データの特徴ベクトルは登録パターン作
成部１７０に送られる。登録パターン作成部１７０では
初期標準パターン記憶部１３０から送られたサブワード
単位の標準パターンが発声内容に従って連鎖され、連鎖
された単語単位の標準パターンを初期標準パターンと
し、特徴ベクトル記憶部１２０から送られたＮ個の登録
用音声データの特徴ベクトルを用い登録パターンの作成
が行われる。登録パターン作成方法としては話者適応方
法（文献２：篠田他、"半音節ＨＭＭによる音声認識の
ための話者適応、"音響講論、pp23-24、1991-9に詳し
い。）やフォワード−バックワードアルゴリズム（文献
３：中川、"確率モデルによる音声認識、"電子情報通信
学会、1988）を用いた作成方法等が用いられる。作成さ
れた登録パターンは登録パターン記憶部１８０に送られ
る。

【００３２】また、特徴ベクトル記憶部１２０に記憶さ
れた特徴ベクトルのうちのＭ(Ｍ＜Ｎ)個の特徴ベクトル
は擬似登録パターン作成部１４０に送られ、残りの(Ｎ
−Ｍ)個の特徴ベクトルは類似度計算部１５０に送られ
る。擬似登録パターン作成部１４０では初期標準パター
ン記憶部１３０から送られたサブワード単位の標準パタ
ーンが発声内容に従って連鎖され、連鎖された単語標準
パターンを初期標準パターンとし、特徴ベクトル記憶部
１２０から送られたＭ個の登録用音声データの特徴ベク
トルを用い擬似登録パターンの作成が行われる。擬似登
録パターン作成方法としては話者適応方法(文献２に詳
しい。)を用いた作成方法、フォワード−バックワード
アルゴリズム（文献３に詳しい。）を用いた作成方法等
が用いられる。

【００３３】擬似登録パターン作成部１４０で作成され
た擬似登録パターンは類似度計算部１５０に送られる。
類似度計算部１５０では特徴ベクトル記憶部１２０から
送られた(Ｎ−Ｍ)個の特徴ベクトルと擬似登録パターン
作成部１４０から送られた擬似登録パターンとの間の擬
似本人類似度が計算される。擬似本人類似度の計算方法
はビタビアルゴリズム（文献３：中川、"確率モデルに
よる音声認識、"電子情報通信学会、1988に詳し
い。）、ＤＰ（ダイナミック プログラミング）マッチ
ング(文献４：迫江、"傾斜制限ＤＰマッチングによる音
声認識、"音響講論、pp.67-68、1974に詳しい。)などが
用いられる。擬似登録パターン作成部１４０と類似度計
算部１５０の手順が発声データの組み合わせを変化させ
ながらＰ回繰り返され、Ｐ個の擬似本人類似度が求めら
れる。求められたＰ個の擬似本人類似度は閾値計算部１
６０に送られる。閾値計算部１６０では類似度計算部１
５０で計算されたＰ個の擬似本人類似度から閾値が計算
される。閾値の計算方法としては類似度の分布のＫパー
センタイルの値を閾値にする方法や全類似度の平均値を
求める方法などが用いられる。求められた閾値は閾値記
憶部１９０に送られ、記憶される。

【００３４】次に、上記で説明した本実施形態の話者照
合装置における闘値設定方法を図２を参照して説明す
る。

【００３５】Ｎ個の登録用音声データのうちのＭ個の登
録用音声データを用い擬似登録パターンを作成する（ス
テップ３０１）。作成した擬似登録パターンと残りの
（Ｎ−Ｍ）個の登録用音声データとの間の類似度である
擬似本人類似度を求める（ステップ３０２）。Ｎ個のデ
ータの特徴ベクトルのうちから選択するＭ個の特徴ベク
トルを変化させながらステップ３０１、３０２の処理を
Ｐ回繰り返す（ステップ３０２）。そして、最後に求め
られたＰ個の擬似本人類似度から閾値を求める（ステッ
プ３０３）。

【００３６】周囲雑音等の環境変化が小さければ、Ｍ個
の登録用音声データを用いて作成した擬似登録パターン
はＮ個の登録用音声データを用いて作成した登録パター
ンと等価であると考えられる。また、登録時と照合時の
環境差が小さければ登録時の発声と照合時の発声もほぼ
等価であるため、ステップ３０２で求めた擬似本人類似
度は照合用音声データと登録パターンの類似度である本
人度類似度を模擬した値であると考えられる。ステップ
３０４の閾値の求め方の例としては、登録発声回数Ｎが
大きい場合には、擬似本人類似度の分布のＫパーセンタ
イルの値を閾値とする方法を用いることができる。この
方法によると分布中のＫパーセントの擬似本人類似度が
閾値よりも低い値となる。これは照合時の本人類似度中
のＫパーセントが閾値よりも低く、本人棄却誤り率がＫ
パーセントであることに相当している。これより、本方
法によって所望の本人棄却誤り率が得られる閾値を事前
に設定することが可能である。登録回数Ｎが小さい場合
には、擬似本人類似度の分布密度が粗であるため、Ｎ個
の擬似本人類似度の平均値を閾値とする方法を用いるこ
とができる。これによって擬似本人類似度の分布の密度
が粗である場合でも精度良い閾値を得ることができる。

【００３７】次に、本実施形態の話者照合装置における
照合時の動作について説明する。

【００３８】照合時には入力された照合用音声は分析部
２００に送られ特徴ベクトルに変換される。特徴ベクト
ルとしてはケプストラム、Δケプストラム等が用いられ
る。分析された特徴ベクトルは本人類似度計算部２１０
に送られる。本人類似度計算部２１０では登録パターン
記憶部１８０から送られた登録パターンと分析部２００
から送られた特徴ベクトルとの間の類似度である本人類
似度が計算される。類似度の計算方法はビタビアルゴリ
ズム（文献３に詳しい。）、ＤＰマッチング(文献４に
詳しい。)などが用いられる。計算された本人類似度は
本人判定部２２０に送られる。本人判定部２２０では閾
値記憶部１９０から送られた閾値を基に発話者が本人で
あるか詐称者であるかの本人判定が行われる。本人類似
度計算部２１０から送られた本人類似度が閾値記憶部１
９０から送られた閾値よりも大きい場合本人であると判
定され、小さい場合には詐称者であると判定される。

【００３９】本実施形態による話者照合装置では、図２
に示したような閾値設定方法を用いて闘値を設定するこ
とにより、照合対象者は登録用音声データをＮ回発声す
るのみで闘値が設定され、少ない手間で予め登録単語毎
に適切な閾値が設定される。そして更に、本実施形態の
話者照合装置で用いられる閾値は話者照合の際の本人類
似度を模擬した値である擬似登録パターンから求められ
ているため、本人棄却誤り率を安定させることができ、
その結果良好な話者照合性能を得ることができる。

【００４０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
本人棄却誤り率を安定させる閾値を少ない手間により事
前に設定することができるという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態の話者照合装置の構成を示
すブロック図である。

【図２】図１の話者照合装置における闘値設定方法を示
すフローチャートである。

【符号の説明】

１１０ 分析部 １２０ 特徴ベクトル記憶部 １３０ 初期標準パターン記憶部 １４０ 擬似登録パターン作成部 １５０ 類似度計算部 １６０ 閾値計算部 １７０ 登録パターン作成部 １８０ 登録パターン記憶部 １９０ 閾値記憶部 ２００ 分析部 ２１０ 本人類似度計算部 ２２０ 本人判定部 ３０１〜３０４ ステップ

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め照合対象者が発声した登録用音声の
   特徴を登録パターンとして登録しておき、発話者から入
   力された照合用音声データと前記登録パターンとを比較
   することにより該発話者が照合対象者本人であるか詐称
   者であるかを判定するための話者照合装置であって、 入力されたＮ個の登録用音声データをそれぞれ特徴ベク
   トルに変換する第１の分析部と、 前記第１の分析部で分析されたＮ個の特徴ベクトルを記
   憶する特徴ベクトル記憶部と、 照合対象者の特徴を含まない一般的な音声パターンであ
   る初期標準パターンをサブワード単位で記憶している初
   期標準パターン記憶部と、 前記特徴ベクトル記憶部に記憶されたＮ個の登録用音声
   データの特徴ベクトルのうちのＭ個の特徴ベクトルと、
   前記初期標準パターン記憶部に記憶された初期標準パタ
   ーンとから擬似登録パターンを作成する擬似登録パター
   ン作成部と、 前記特徴ベクトル記憶部に記憶されたＮ個の登録用音声
   データのうちの前記擬似登録パターン作成に用いられな
   かった（Ｎ−Ｍ）個の登録用音声データの特徴ベクトル
   と前記擬似登録パターンとの間の疑似本人類似度を計算
   する類似度計算部と、 前記擬似登録パターン作成に用いられたＭ個の特徴ベク
   トルと疑似本人類似度計算に用いられた（Ｎ−Ｍ）個の
   特徴ベクトルの組み合わせを変化させながら擬似登録パ
   ターン作成と擬似本人類似度計算をＰ回繰り返し行い、
   その結果計算されたＰ個の疑似本人類似度から話者照合
   の際の判定基準となる閾値を計算する閾値計算部と、 前記閾値計算部で計算された閾値を記憶する閾値記憶部
   と、 前記特徴ベクトル記憶部に記憶されたＮ個の登録用音声
   データの特徴ベクトルと、前記初期標準パターン記憶部
   に記憶された初期標準パターンとから前記登録パターン
   を作成する登録パターン作成部と、 前記登録パターン作成部において作成された登録パター
   ンを記憶する登録パターン記憶部と、 入力された照合用音声データを特徴ベクトルに変換する
   第２の分析部と、 前記第２の分析部で分析された特徴ベクトルと前記登録
   パターン記憶部に記憶された照合対象者本人の登録パタ
   ーンとの間の本人類似度を計算する本人類似度計算部
   と、 前記本人類似度計算部で計算された本人類似度が前記閾
   値記憶部に記憶された閾値より大きい場合には前記発話
   者は照合対象者本人であると判定し、前記本人類似度が
   前記闘値以下の場合には前記発話者は詐称者であると判
   定する本人判定部とを有する話者照合装置。
2. 【請求項２】 前記第１および第２の分析部は、ケプス
   トラム、△ケプストラムから構成される特徴ベクトルを
   求める請求項１記載の話者照合装置。
3. 【請求項３】 前記擬似登録パターン作成部は、話者適
   応方法を用いて擬似登録パターンを作成する請求項１ま
   たは２記載の話者照合装置。
4. 【請求項４】 前記擬似登録パターン作成部は、フォワ
   ード−バックワードアルゴリズムを用いて擬似登録パタ
   ーンを作成する請求項１または２記載の話者照合装置。
5. 【請求項５】 前記類似度計算部および前記本人類似度
   計算部は、ビタビアルゴリズムを用いて疑似本人類似度
   および本人類似度を計算する請求項１から４のいずれか
   １項記載の話者照合装置。
6. 【請求項６】 前記類似度計算部および前記本人類似度
   計算部は、ＤＰマッチングを用いて疑似本人類似度およ
   び本人類似度を計算する請求項１から４のいずれか１項
   記載の話者照合装置。
7. 【請求項７】 予め照合対象者が発声した登録用音声の
   特徴を登録パターンとして登録しておき、発話者から入
   力された照合用音声データと前記登録パターンとを比較
   することにより該発話者が照合対象者本人であるか詐称
   者であるかを判定する際の判定基準として用いられる闘
   値を設定するための、話者照合装置における闘値設定方
   法であって、 入力されたＮ個の登録用音声データの特徴ベクトルのう
   ちのＭ個のデータの特徴ベクトルを用いて擬似登録パタ
   ーンを作成する処理と、 作成した前記擬似登録パターンと残りの（Ｎ−Ｍ）個の
   データの特徴ベクトルとの間の類似度である擬似本人類
   似度を求める処理と、 前記擬似登録パターンを作成する処理と前記疑似本人類
   似度を求める処理を、疑似登録パターンを作成する際の
   Ｍ個のデータを変化させながらＰ回繰り返す処理と、 求められたＰ個の擬似本人類似度から話者照合の際の判
   定基準となる閾値を求める処理とを有する話者照合装置
   における闘値設定方法。
8. 【請求項８】 特徴ベクトルから疑似登録パターンを作
   成する処理の際に、話者適応方法を用いて擬似登録パタ
   ーンを作成する請求項７記載の話者照合装置における闘
   値設定方法。
9. 【請求項９】 特徴ベクトルから擬似登録パターンを作
   成する処理の際に、フォワード−バックワードアルゴリ
   ズムを用いて擬似登録パターンを作成する請求項７記載
   の話者照合装置における闘値設定方法。
10. 【請求項１０】 作成した前記擬似登録パターンと残り
    の（Ｎ−Ｍ）個のデータの特徴ベクトルとの間の類似度
    である擬似本人類似度を求める処理の際に、ビタビアル
    ゴリズムを用いて前記擬似本人類似度を計算する請求項
    ８または９記載の話者照合装置における闘値設定方法。
11. 【請求項１１】 作成した前記擬似登録パターンと残り
    の（Ｎ−Ｍ）個のデータの特徴ベクトルとの間の類似度
    である擬似本人類似度を求める処理の際に、ＤＰマッチ
    ングを用いて前記擬似類似度を計算する請求項８または
    ９記載の話者照合装置における闘値設定方法。