JP7362851B2 - 話者検証のためのニューラルネットワーク - Google Patents
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Description
当該話者表現は、決定された発声に基づいて決定されるユーザの音声の区別的な特徴を示すニューラルネットワークの出力を含むことができる。
122 トレーニング・サンプル
122a シミュレートされた検証発声
122b シミュレートされた加入発声
130 ネットワーク
140 トレーニングされたニューラル・ネットワーク
141a マッチングする話者
141b マッチングしない話者
144 話者検証モデル
152 加入発声(複数可)
154 検証発声
156 検証結果
Claims (20)
- コンピュータ実装方法であって、ユーザデバイスのデータ処理ハードウェアによって実行されたとき、前記データ処理ハードウェアに、
複数の加入発声を話すために、前記ユーザデバイスのユーザを促すステップと、
前記複数の加入発声を話す前記ユーザを表すオーディオ信号を受信するステップであって、前記オーディオ信号が、前記ユーザデバイスによって記録された前記複数の加入発声を話す前記ユーザを表す、ステップと、
入力として前記複数の加入発声を話す前記ユーザを表す前記オーディオ信号を受信するように構成される長短期メモリ(LSTM)レイヤを備えるトレーニングされたニューラルネットワークを使用して、前記ユーザの音声の区別的な特徴を特徴付ける、前記ユーザに関連付けられた参照話者モデルを生成するステップと、
前記ユーザデバイスのメモリハードウェア上に前記参照話者モデルを記憶するステップと、
第1の発声を表す複数のオーディオフレームを取得するステップと、
前記トレーニングされたニューラルネットワークを使用して、前記発声のための話者表現を生成するステップであって、前記話者表現が、前記第1の発声の話者の区別的な特徴を表す、ステップと、
前記第1の発声に対する前記話者表現と、前記ユーザデバイスの前記メモリハードウェア上に記憶された前記参照話者モデルとの間の類似性スコアが、類似性スコアの閾値を満たすかどうか判定するステップと、
前記類似性スコアが、前記類似性スコアの閾値を満たすとき、前記参照話者モデルに関連付けられた前記ユーザとして前記第1の発声の前記話者を認証するステップと
を備える動作を実施させる、コンピュータ実装方法。 - 前記トレーニングされたニューラルネットワークが、
入力として、前記LSTMレイヤの出力を受信し、
出力として、前記第1の発声に対する前記話者表現を生成する
ように構成される完全に接続されたレイヤをさらに備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記動作が、前記類似性スコアが、前記類似性スコアの閾値を満たすとき、前記第1の発声に基づいて前記ユーザデバイスの前記ユーザに関連付けられた前記参照話者モデルを更新するステップをさらに備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記動作が、前記参照話者モデルに関連付けられた前記ユーザとして前記第1の発声の前記話者を認証したことに応答して、前記ユーザデバイスの動作を低電力状態からより完全に特徴付けられた状態に遷移するステップを備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記動作が、前記参照話者モデルに関連付けられた前記ユーザとして前記第1の発声の前記話者を認証したことに応答して、
前記第1の発声の中の1つまたは複数の用語を処理するステップと、
前記第1の発声の中の前記1つまたは複数の用語に基づいて、アクションを実行するステップと
をさらに備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記第1の発声および前記複数の加入発声のそれぞれが、同じ所定のフレーズを備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記話者表現と前記参照話者モデルとの間の前記類似性スコアが、前記話者表現に対する値のベクトルと前記参照話者モデルに対する値のベクトルとの間の余弦距離を備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記トレーニングされたニューラルネットワークが、前記ユーザデバイスの前記メモリハードウェアに記憶される、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第1の発声を表す前記複数のオーディオフレームを取得するステップが、
前記第1の発声の生のオーディオ信号を受信するステップと、
前記第1の発声の前記生のオーディオ信号を複数の生のオーディオフレームに分割する
ステップであって、それぞれの生のオーディオフレームが前記生のオーディオ信号のそれぞれの部分を備える、ステップと、
それぞれの生のオーディオフレームの前記生のオーディオ信号の前記それぞれの部分を前記第1の発声のそれぞれのセグメントを特徴付けるそれぞれの音声特徴に変換するステップと
を備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記動作が、前記トレーニングされたニューラルネットワークを使用して前記第1の発声に対する前記話者表現を生成する前に、リモートコンピューティングデバイスからネットワークを介して前記トレーニングされたニューラルネットワークを受信するステップをさらに備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- システムであって、
ユーザデバイスのデータ処理ハードウェアと、
前記ユーザデバイスのデータ処理ハードウェアと通信する前記ユーザデバイスのメモリであって、前記データ処理ハードウェアによって実行されたとき、前記データ処理ハードウェアに、
複数の加入発声を話すために、前記ユーザデバイスのユーザを促すことと、
前記複数の加入発声を話す前記ユーザを表すオーディオ信号を受信することであって、前記オーディオ信号が、前記ユーザデバイスによって記録された前記複数の加入発声を話す前記ユーザを表す、ことと、
入力として前記複数の加入発声を話す前記ユーザを表す前記オーディオ信号を受信するように構成される長短期メモリ(LSTM)レイヤを備えるトレーニングされたニューラルネットワークを使用して、前記ユーザの音声の区別的な特徴を特徴付ける、前記ユーザに関連付けられた参照話者モデルを生成することと、
前記ユーザデバイスのメモリハードウェア上に前記参照話者モデルを記憶することと、
第1の発声を表す複数のオーディオフレームを取得することと、
前記トレーニングされたニューラルネットワークを使用して、前記発声のための話者表現を生成することであって、前記話者表現が、前記第1の発声の話者の区別的な特徴を表す、ことと、
前記第1の発声に対する前記話者表現と、前記ユーザデバイスの前記メモリハードウェア上に記憶された前記参照話者モデルとの間の類似性スコアが、類似性スコアの閾値を満たすかどうか判定することと、
前記類似性スコアが、前記類似性スコアの閾値を満たすとき、前記参照話者モデルに関連付けられた前記ユーザとして前記第1の発声の前記話者を認証することと
を備える動作を実施させる命令を記憶したメモリと
を備える、システム。 - 前記トレーニングされたニューラルネットワークが、
入力として、前記LSTMレイヤの出力を受信し、
出力として、前記第1の発声に対する前記話者表現を生成する
ように構成される完全に接続されたレイヤをさらに備える、請求項11に記載のシステム。 - 前記動作が、前記類似性スコアが、前記類似性スコアの閾値を満たすとき、前記第1の発声に基づいて前記ユーザデバイスの前記ユーザに関連付けられた前記参照話者モデルを更新することをさらに備える、請求項11に記載のシステム。
- 前記動作が、前記参照話者モデルに関連付けられた前記ユーザとして前記第1の発声の前記話者を認証したことに応答して、前記ユーザデバイスの動作を低電力状態からより完全に特徴付けられた状態に遷移することを備える、請求項11に記載のシステム。
- 前記動作が、前記参照話者モデルに関連付けられた前記ユーザとして前記第1の発声の前記話者を認証したことに応答して、
前記第1の発声の中の1つまたは複数の用語を処理することと、
前記第1の発声の中の前記1つまたは複数の用語に基づいて、アクションを実行することと
をさらに備える、請求項11に記載のシステム。 - 前記第1の発声および前記複数の加入発声のそれぞれが、同じ所定のフレーズを備える、請求項11に記載のシステム。
- 前記話者表現と前記参照話者モデルとの間の前記類似性スコアが、前記話者表現に対する値のベクトルと前記参照話者モデルに対する値のベクトルとの間の余弦距離を備える、請求項11に記載のシステム。
- 前記トレーニングされたニューラルネットワークが、前記ユーザデバイスの前記メモリハードウェアに記憶される、請求項11に記載のシステム。
- 前記第1の発声を表す前記複数のオーディオフレームを取得することが、
前記第1の発声の生のオーディオ信号を受信することと、
前記第1の発声の前記生のオーディオ信号を複数の生のオーディオフレームに分割する
ことであって、それぞれの生のオーディオフレームが前記生のオーディオ信号のそれぞれの部分を備える、ことと、
それぞれの生のオーディオフレームの前記生のオーディオ信号の前記それぞれの部分を前記第1の発声のそれぞれのセグメントを特徴付けるそれぞれの音声特徴に変換することと
を備える、請求項11に記載のシステム。 - 前記動作が、前記トレーニングされたニューラルネットワークを使用して前記第1の発声に対する前記話者表現を生成する前に、リモートコンピューティングデバイスからネットワークを介して前記トレーニングされたニューラルネットワークを受信することをさらに備える、請求項11に記載のシステム。
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