マルチストリーム話者照合におけるブースティングに基づく閾値最適化法の検討(Session-1 音響モデル・特徴量・学習, 第7回音声言語シンポジウム)
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概要
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本稿では, マルチストリームHMMを用いた話者照合において, ストリーム重みと話者照合スコアの閾値を自動的に最適化する手法について述べる.提案手法では, スペクトル情報と基本周波数(F_0)情報をマルチストリームHMMによって融合して用いる雑音に頑健な話者照合手法において, 線形判別分析(LDA)とAdaboostを組み合わせて利用することで, ストリーム重みと閾値を同時に最適化する.提案手法の有効性を確認するため, 様々なSN比の白色雑音を重畳した日本語4桁連続数字音声による話者照合実験を行った.実験では, 詐称者受理誤り率(FAR : False Acceptance Rate)と本人拒否誤り率(FRR : False Rejection Rate)が等誤り率(EER : Equal Error Rate)となるように照合スコアの閾値を最適化することを目標とした.実験の結果, SN比5〜20dBにおいて, FARとFRRがEERとなるように正しくストリーム重みと閾値を最適化できることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-14
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
岩野 公司
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
岩野 公司
東京都市大学環境情報学部情報メディア学科
-
浅見 太一
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
浅見 太一
日本電信電話株式会社 Nttサイバースペース研究所
-
岩野 公司
東京都市大学 環境情報学部 情報メディア学科
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