声道情報を用いたニューラルネット話者照合システム(ポスターセッション,第10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3層ニューラルネットワークを使って、音声によるテキスト指定型話者照合システムの構築を行った。高次の線形予測法により、音声から音源波の影響を極力除去し、個人の特徴を有する声道情報(PARCOR係数)をとりだして、ニューラルネットワークの学習用入力とした。ニューラルネットワークの各層の入力数、ニューロンの個数、出力数を変更しながら計算機シミュレーションにより、システムの照合精度を本人受理率と詐称人受理率で調べた。本人受理率には改善の余地があるが、詐称人受理率はゼロに押さえることができた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-12-02
著者
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