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J-GLOBAL ID：201902219042260028   整理番号：19A2340655

スペクトル特徴と声門閉鎖インスタンス(GCIS)を用いた性別識別【JST・京大機械翻訳】

Gender Identification using Spectral Features and Glottal Closure Instants (GCIs)

著者 (3件)： Ramteke Pravin Bhaskar (National Institute of Technology Karnataka, Surathkal, 575025) ,  Supanekar Sujata (National Institute of Technology Karnataka, Surathkal, 575025) ,  Koolagudi Shashidhar G. (National Institute of Technology Karnataka, Surathkal, 575025)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IC3  ページ： 1-6  発行年： 2019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： 音声からの性別の自動同定は,話者や音声認識,法医学分析,認証プロセスなどのシステムの性能を改善するのに役立つ。男性および女性声帯の生理学的パラメータの違いは,声帯振動パターンの有意な変化をもたらす。これらの変化は声門閉鎖の持続時間の差から特徴付けられる。本論文では,MFCC,LPCCsなどのスペクトル特徴を用いて,音声からの性認識の試みを行った。ピッチ(F0),声門閉鎖瞬間(GCIs)のような励起源特徴およびその統計的変動。西ミシガン大学のGenderデータセットを実験に用いた。データセットは,それぞれ45人の男性と48人の女性の話者からの音声から成る93人の話者から収集した。ランダムフォレスト(RF)とサポートベクトルマシン(SVM)を用いて,提案した特徴の性能を測定した。ランダム森林は,13のMFCC,13のLPCCs,Pitch(F0)およびGCI Stat(5)を用いて96.908%の平均フレームレベル精度を達成することが観察された。SVMは,13のMFCC,13のLPCCs,およびGCI Stat(5)を用いて,98.607%の平均精度を達成することが観察された。結果から,提案した特徴は音声から性を識別するのに効率的であることが観察された。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音声認識 ,  継続時間 ,  *声帯 ,  認証 ,  女性 ,  男性 ,  サポートベクトルマシン ,  ミシガン州
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  MFCC ,  声帯振動 ,  話者 ,  *性別 ,  *声門閉鎖 ,  *スペクトル特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： スペクトル特徴 ,  声門閉鎖 ,  インスタンス ,  性別 ,  識別