文献

J-GLOBAL ID：202002253983233899   整理番号：20A2147736

異なる騒音レベルに対するカーネル関数アプローチを用いた話者認識システムの性能【JST・京大機械翻訳】

Performance of Speaker Recognition System Using Kernel Functions Approach for Different Noise Levels

著者 (3件)： Singh Renu (Department of Electrical Engineering, North Eastern Regional Institute of Science and Technology, Nirjuli, Arunachal Pradesh, India) ,  Singh Arvind Kumar (Department of Electrical Engineering, North Eastern Regional Institute of Science and Technology, Nirjuli, Arunachal Pradesh, India) ,  Bhattacharjee Utpal (Department of Computer Science, Rajiv Gandhi University, Itanagar, Arunachal Pradesh, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 686  ページ： 513-519  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 話者認識は,バンキングシステム,オンラインショッピング,データベースアクセスなどの多くの領域におけるセキュリティ理由のために使われる最もポピュラーな音声バイオメトリック技術の1つである。話者認識システムの認識性能はノイズフリー環境において非常に満足されるが,低レベル信号対雑音比(SNR)の場合の改善性能は現在の日における必要性である。そこで,本研究では,SVMベースの様々なカーネル関数手法と主成分分析(PCA)を用いて,異なる信号対雑音比で話者認識性能を評価した。提案方式をNIST2003とAURORAデータセットに適用し,認識精度と実行時間がカーネル関数を用いて低レベルSNRで改善することを見出した。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *話者認識 ,  *騒音レベル ,  主成分分析 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： オンラインショッピング ,  実行時間 ,  *Kernel関数 ,  認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 話者認識システム ,  SVM ,  主成分分析(PCA) ,  信号対雑音比

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 騒音レベル ,  カーネル関数 ,  話者認識