学習により自己チューニング可能なRadial-Basis Function Networksによる声紋認証手法の提案
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概要
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本研究は新たな声紋認証手法の開発を目的とする.提案システムは特徴量抽出に Fast Fourier Transform を用い,識別器に未知のパターンに対して排除能力が優れた Radial Basis Function Networks(RBFN) を用いる.提案手法は RBFN の出力細胞数を 1 としているために,特定個人の認識と未知のパターンの排除に優れると予測される.実験により認証対象者となる被験者の未学習データを評価し,提案手法の認証率および排除率を確認する.
- 2011-02-04
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