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J-GLOBAL ID：201702230821154168   整理番号：17A1260575

分類器,計算時間とMFCCの数に基づく話者同定性能比較【Powered by NICT】

A speaker identification performance comparison based on the classifier, the computation time and the number of MFCC

著者 (2件)： Ozcan Zubeyir (Elektrik-Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Karadeniz Teknik Ueniversitesi, Trabzon, Tuerkiye) ,  Kayikcioglu Temel (Elektrik-Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Karadeniz Teknik Ueniversitesi, Trabzon, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  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： 話者識別は,セキュリティシステムと法医学科学における速く成長する利用の分野である。タスクに依存して,オンラインまたはオフライン応用を提示した。がどの程度それらは正確で,どの程度それらが高速またはいかに難しいは計算することが重要問題である。本研究では,精度と話者同定とメル周波数ケプストラム係数(MFCC)の数の影響に用いることができる分類器の速度を検討した。八十人の話者を含むデータセットは「サポートベクトルマシン」,線形判別分析」,「k-最近傍」と「Naive Bayes」分類器と分類される。結果は,精度,速度,MFCCの数に基づいて比較した。最高の分類精度は98,3%として計算した。リアルタイムに提示したシステムの適用性を検討した。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： 周波数 ,  *話者認識 ,  適応性 ,  *CPU時間 ,  セキュリティシステム ,  サポートベクトルマシン ,  法医学
準シソーラス用語： 分類精度 ,  Naive Bayes ,  線形判別分析 ,  *話者 ,  ケプストラム係数 ,  オンライン ,  *性能比較 ,  *MFCC , 【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 (6件)： 分類器 ,  計算時間 ,  MFCC ,  数 ,  話者同定 ,  性能比較