文献

J-GLOBAL ID：201302296440940162   整理番号：13A0478115

音声の周期・非周期成分分解に基づく話者認識の検討

A Study on Speaker Recognition Based on Decomposition of Periodic and Aperiodic Components

著者 (4件)： 石川勇樹 (同志社大 大学院工学研究科) ,  西田昌史 (同志社大 大学院工学研究科) ,  藤本雅清 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  山本誠一 (同志社大 大学院工学研究科)
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： 112  号： 422(SP2012 98-114)  ページ： 25-30  発行年： 2013年01月23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： 従来,話者認識における特徴量として口腔内の声道特性を近似した特徴量であるMFCCが広く用いられてきたが,声道特性以外の特徴,すなわち音声信号の揺らぎについては深く議論されてこなかった。しかし,音声信号は機械ではなく生体から生成されることから音声信号には様々な揺らぎが存在し,その揺らぎには個人の身体能力等に基づく個人性が含まれると考えられる。そこで,本研究では入力音声信号を周期・非周期成分に分解し,音声の定常的な特性である周期性成分を取り除いた非周期性成分のみを用いることにより,音声信号に含まれる揺らぎを強調することを検討した。音声信号の非周期性成分のみを用いて特徴抽出を行い,話者モデルの学習,及び認識を行うことにより,従来の入力音声信号から得られた特徴量を用いる場合に比べて話者認識性能の改善が得られることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *話者認識 ,  *音声分析 ,  情報 ,  周期 ,  数値 ,  *特徴抽出 ,  ゆらぎ ,  生体信号 ,  音声信号
準シソーラス用語： 非周期性 ,  特徴量

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声 ,  周期 ,  分解 ,  話者認識