音声時間波形の狭帯域エネルギー変動特性を用いた話者識別手法 : 安定的な特徴量抽出について
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概要
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生体情報に基づいた本人認証技術は,計算機による積極的な支援において適切に現実世界を把握するために必要不可欠な技術である.本研究では日常生活の中で一般に用いられる音声に個人性が現れることに着目する.本人認証においては,長期間安定して登録情報を利用できることが求められる.そこで,時間経過への依存性が低い特徴量の調査を行い,安定的な特徴量抽出について検討した.その結果,多項式近似を用い帯域を1189.2Hz〜5656.9Hzとすることで約1秒の音声から特徴量が抽出できること,約20秒以上のデータで特徴量の変動が相関係数で0.01以下になること,が分かった.
- 2010-11-11
著者
-
福島 学
日本文理大学
-
柳川 博文
千葉工業大学
-
黒岩 和治
日本文理大学
-
吉川 浩司
日本文理大学
-
近藤 善隆
日本文理大学
-
松本 光雄
千葉工業大学
-
福島 学
千葉工大
-
福島 学
福岡工大 情報工
-
福島 学
千葉工業大学工学部情報工学科
-
佐々木 裕美
千葉工業大学
-
杉尾 啓多
日本文理大学
-
今野 元貴
千葉工業大学
-
松本 光雄
日本文理大学
-
福島 学
文理大
-
黒岩 和治
日本文理大
-
黒岩 和晴
日本文理大学
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