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J-GLOBAL ID：201702213154598677   整理番号：17A1644938

話者同定:コールサイン混乱事象を減少させるための方法【Powered by NICT】

Speaker identification: A way to reduce call-sign confusion events

著者 (3件)： Sekkate Sara (Networks, Telecoms & Multimedia LIM@II-FSTM, B.P. 146 Mohammedia 20650, Morocco) ,  Khalil Mohammed (Networks, Telecoms & Multimedia LIM@II-FSTM, B.P. 146 Mohammedia 20650, Morocco) ,  Adib Abdellah (Networks, Telecoms & Multimedia LIM@II-FSTM, B.P. 146 Mohammedia 20650, Morocco)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATSIP  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,将来の航空通信システムのための話者識別システム(SIS)の開発を検討した。SISはコールサイン・混乱事象の発生率を減少させることにより飛行安全を改善することを約束する。しかし,このようなシステムの開発は,多くの課題,特にチャネル雑音による信号腐敗に関連したに直面している。航空機の動的運動のために,航空チャネルは多経路伝搬に起因する高Dopplerシフトとフェージングを経験する。これはSISは,そのような摂動に対してロバストであることが必要であることを意味している。提案システムでは,航空チャネル雑音は,試験データを得るために生成し,混合音声信号であった。線形予測ケプストラム係数(LPCC)を含む四スペクトル特徴,知覚線形予測(PLP),メル周波数ケプストラム係数(MFCC)とガンマトーン周波数ケプストラム係数(GFCC)を抽出し,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて分類を行った。システムの性能は,ATCOSIM音声コーパスから無雑音と雑音の多い信号を用いて評価した。実験の結果は,PLP,LPCCとMFCCと比較して良好な認識率は,ノイズのある条件下でGFCCで得られることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  周波数 ,  *カオス ,  *話者認識 ,  チャネル ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  航空輸送 ,  多経路伝搬 ,  線形予測 ,  音声信号
準シソーラス用語： 認識率 ,  音声コーパス ,  MFCC ,  ケプストラム係数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 話者同定 ,  混乱 ,  事象