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J-GLOBAL ID：201902239021195822   整理番号：19A0517311

雑音と残響条件の存在下でのDWTとMFCC特徴ワーピングの組合せを用いた強化された法話者検証【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Forensic Speaker Verification Using a Combination of DWT and MFCC Feature Warping in the Presence of Noise and Reverberation Conditions

著者 (5件)： Al-Ali Ahmed Kamil Hasan (Queensland University of Technology, Brisbane, QLD, Australia) ,  Dean David (Queensland University of Technology, Brisbane, QLD, Australia) ,  Senadji Bouchra (Queensland University of Technology, Brisbane, QLD, Australia) ,  Chandran Vinod (Queensland University of Technology, Brisbane, QLD, Australia) ,  Naik Ganesh R. (MARCS Institute, Western Sydney University, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 15400-15413  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 環境騒音と残響条件は,法定話者検証の性能を厳しく劣化させる。ロバスト特徴抽出は,法医学的話者検証性能の改善において重要な役割を果たす。本論文では,雑音と残響の存在下における最新の識別ベクトル(iベクトル)ベース話者検証性能を改善するために,特徴,メル周波数ケプストラム係数(MFCCs),および音声の離散ウェーブレット変換(DWT)から抽出したMFCCを組み合わせることの有効性を検討した。iベクトル話者検証の性能を異なる特徴抽出技術を用いて評価した:MFCC,特徴的なMFCC,DWT-MFCC,特徴的なWDT-MFCC,DWT-MFCCとMFCC特徴の融合,および融合特徴は,DWT-MFCCと特徴的なMFCC特徴である。筆者らは,雑音,残響,雑音および残響条件の存在下において,オーストラリア語音声比較およびQUT-NOISEデータベースを用いて,iベクトル話者検証の性能を評価した。著者らの結果は,多くの信号対雑音比(SNR),残響,および雑音および残響条件下で,環境雑音の存在下で,特徴抽出技術よりも,特徴抽出したDWT-MFCCおよび特徴的なMFCCの融合が優れていることを示した。0dBのSNRでは,特徴的なWDT-MFCCと特徴的なMFCCアプローチの融合の性能は,様々なタイプの環境雑音のみ,残響,および雑音と残響環境の存在下で,特徴的なMFCC上で,それぞれ21.33%,20.00%,13.28%の平均等しい誤差率の低減を達成した。このアプローチは,法医用話者検証の性能を改善するために用いることができ,それは,裁判における法的証拠を作成するために利用される可能性がある。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： ロバスト性 ,  データベース ,  ベクトル ,  特徴抽出 ,  オーストラリア連邦 ,  SN比 ,  *雑音 ,  *残響 ,  有効性
準シソーラス用語： 離散ウェーブレット変換 ,  ケプストラム係数 ,  iベクトル ,  *話者 ,  *ワーピング ,  *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 (8件)： 雑音 ,  残響 ,  DWT ,  MFCC ,  ワーピング ,  組合せ ,  強化 ,  検証