セキュリティ管理の補助手段としてのニューラルネットを用いた話者認識

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概要

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社会の情報化の進展に伴い、産業・経済等の情報に限らず、個人のプライバシーに関する情報も氾濫しつつある。そのため、個人のプライバシーを守り、犯罪防止にも役立てるため、「個人の同定」という課題について多くの研究がなされており、最近では、一般的な「暗証番号」による方法に代わる技術として、「指紋」・「網膜」・「顔」・「音声」を用いた手法が提案されている。なかでも、音声による話者同定の手法は、その簡便性と、電話による通信手段の普及と相まって注目されている。今回、セキュリティールームの入室管理への応用を目標とした話者認識を、パーソナルコンピュータFM-R70HX2および、同社製ニューロボードNEUROSIM/Lを用いた階層型ニューラルネットワークにより実現したシステムについて検討を行ったのでご報告する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1992-02-24

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