G - Physics – 10 – L
Patent
G - Physics
10
L
G10L 17/00 (2006.01) G10L 15/14 (2006.01)
Patent
CA 2239339
A method and apparatus for authenticating a proffered identity of a speaker in which the verbal information content of a speaker's utterance, rather than the vocal characteristics of the speaker, are used to identify or verify the identity of a speaker. Specifically, features of a speech utterance spoken by a speaker are compared with at least one sequence of speaker-independent speech models, where one of these sequences of speech models corresponds to speech reflecting information associated with an individual having said proffered identity. Then, a confidence level that the speech utterance in fact reflects the information associated with the individual having said proffered identity is determined based on said comparison. In accordance with one illustrative embodiment, the proffered identity is an identity claimed by the speaker, and the claimed identity is verified based upon the determined confidence level. In accordance with another illustrative embodiment, each of a plurality of proffered identities is checked in turn to identify the speaker as being a particular one of a corresponding plurality of individuals. The features of the speech utterance may comprise cepstral (i.e., frequency) domain data, and the speaker-independent speech models may comprise Hidden Markov Models of individual phonemes. Since speaker-independent models are employed, the need for each system user to perform an individual training session is eliminated.
Méthode et dispositif d'authentification de l'identité déclarée par un locuteur. Le contenu d'information verbale de l'énoncé fait par le locuteur, plutôt que les caractéristiques vocales du locuteur, est utilisé pour identifier ou vérifier l'identité du locuteur. Plus précisément, les caractéristiques de l'énoncé verbal fait par un locuteur sont comparées avec au moins une séquence de modèles de parole indépendants du locuteur, une de ces séquences de modèles de parole correspondant à de l'information reflétant l'énoncé associé à l'individu qui a déclaré une identité. Ensuite, un degré de confiance indiquant que l'énoncé vocal reflète réellement l'information associée à l'individu qui a énoncé l'identité déclarée est déterminé selon la comparaison effectuée. Conformément à une des instances données à titre indicatif, l'identité déclarée est une identité énoncée par le locuteur et cette identité énoncée est vérifiée selon le niveau de confiance déterminé. Conformément à une autre instance donnée à titre indicatif, chacune des identités déclarées parmi un certain nombre d'identités sont vérifiées à tour de rôle afin d'identifier le locuteur comme étant un individu particulier parmi une pluralité correspondante de personnes. Les caractéristiques de l'énoncé vocal peuvent comprendre des données du domaine cepstral (c.-à-d. fréquence), et les modèles de parole indépendants du locuteur peuvent comprendre des modèles de Markov cachés de phonèmes individuels. Comme des modèles de parole indépendants du locuteur sont utilisés, il n'est plus nécessaire de réaliser des séances d'entraînement individuelles.
Juang Biing-Hwang
Lee Chin-Hui
Li Qi P.
Zhou Qiru
Kirby Eades Gale Baker
Lucent Technologies Inc.
LandOfFree
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