ニューラルネットワークを用いた声紋認証システムにおける入力層ユニット数の効果
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概要
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我々は,バックプロパゲーションアルゴリズムによる3層階層型ニューラルネットワークを用いて,個人認証システムを構築した.音声信号は高速フーリエ変換(FFT)によって前処理された.また,個人認証において必要な特徴を明らかにするために,サンプリング周波数の減少(入力層ユニット数の削減)を行った.その結果,入力層ユニット数の削減は中間層ユニット数に対する収束割合に対して有効であり,削減した入力データでも個人認証が可能であることを明らかにした.したがって,認証の特徴として,入力層ユニット数の減少(サンプリング周波数の減少)はニューラルネットワークの特徴として有効であると考えられる.
- 2010-03-02
著者
-
岸田 悟
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
長谷川 弘
鳥取大学大学院工学研究科
-
木下 健太郎
鳥取大学工学研究科電気電子工学専攻
-
木下 健太郎
鳥取大学電気電子工学科
-
岸田 悟
鳥取大学電気電子工学科
-
岸田 悟
鳥取大学工学研究科電気電子工学専攻
-
大西 俊輔
鳥取大学大学院工学研究科
-
長谷川 弘
鳥取大学電子ディスプレイ研究センター(TEDREC)
-
大西 俊輔
島取大学大学院工学研究科:鳥取大学工学部付属電子ディスプレイ研究センター(tedrec)
-
岸田 悟
鳥取大学電子ディスプレイ研究センター
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