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J-GLOBAL ID：201002220449728052   整理番号：10A0772045

年齢推定のための音声特徴量および推定器の検討

Analysis on features and estimators for speech-based age estimation

著者 (3件)： 和田俊也 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  篠崎隆宏 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  古井貞煕 (東京工大 大学院情報理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 110  号： 81(SP2010 22-34)  ページ： 31-36  発行年： 2010年06月10日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,音声による年齢推定法として我々が提案した最尤線形回帰(MLLR)に基づく特徴量を用いるシステムと,従来の最大事後確率(MAP)に基づく特徴量を用いるシステムとの比較実験を行った。従来研究では推定器としてサポートベクターマシン(SVM)のような離散的な分類器を用いるシステムが多く,近年では連続的な回帰モデルを用いる研究も発表されているが,同一の指標で推定器同士を評価する実験はされてこなかった。そこで本研究では各特徴量に対しSVM分類器を用いるシステムとサポートベクター回帰(SVR)を用いるシステムのそれぞれについて実験を行い,評価基準を統一して比較を行った。CSJデータセットによる比較実験の結果,SVMよりもSVRを用いたシステムの方が高い性能を示し,特にMAP適応したGMMを特徴量としてSVRを用いる手法が最も高い推定精度を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *最尤法 ,  情報 ,  *サポートベクトルマシン ,  推定 ,  *音声認識 ,  評価基準 ,  Gauss模型 ,  *特徴量 ,  *年齢推定
準シソーラス用語： Gauss混合モデル

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• 西村竜一. 安心ウェブの実現に向けた大人・子ども発話のネット収集実験. IPSJ SIG Technical Report. 2009
• MULLER, C. Combining Short-term Cepstral and Long-term Pitch Features for Automatic Recognition of Speaker Age. Proceedings of Interspeech 2007, Antwerp. 2007, 2277-2280
• BOCKLET, T. Age and gender recognition for telephone applications based on GMM supervectors and support vector machines. ICASSP, 2008. 2008, 1605-1608
• STOLCKE, A. MLLR Transforms as Features in Speaker Recognition. INTERSPEECH, 2005. 2005, 2425-2428
• HEERDEN, C. Combining Regression and Classification Methods for Improving Automatic Speaker Age Recognition. ICASSP, 2010. 2010, 5174-5177

タイトルに関連する用語 (3件)： 年齢推定 ,  音声特徴量 ,  推定