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J-GLOBAL ID：202202287348297546   整理番号：22A0980261

深層学習による音声を用いた性別検出【JST・京大機械翻訳】

Gender Detection Using Voice Through Deep Learning

著者 (3件)： Enriquez Vanessa Garza (School of Technology Studies, ECIS, Woosong University, Daejeon, South Korea) ,  Singh Madhusudan (School of Technology Studies, ECIS, Woosong University, Daejeon, South Korea) ,  Singh Madhusudan (Department of AI & Big Data, ECIS, Woosong University, Daejeon, South Korea)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13184  ページ： 548-555  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 特に,オンラインまたはディジタル環境においては,視覚的または顔認識を超えて,他の手段によって性別を検出することが重要である。なぜなら,本論文は,その音声によって人の性別を検出するのがなぜかである。Voiceを用いたGender検出により,顔認証のための衣服,マスク,またはアクセスの片を削除することなく,より良い精度で性検出を必要とするセキュリティプロトコルにそれを実行するのは容易である。また,それは,性別にも依存し,また,ビデオ監視およびビジネスにおける犯罪の性別の検出にも依存し,また,カスタマイズ広告を支援できる,咳 andや呼吸のような,いくつかの声の病理を検出するのを助けることができるので,医療機器に埋め込むことができる。モデルは,最適精度のために男性と女性の音声を測定する。著者らのモデルは,音声記録の500時間のデータセットでの特徴抽出を用いて,90.95%の精度を達成した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検出 ,  視覚 ,  広告 ,  特徴抽出 ,  精度 ,  衣服 ,  女性 ,  男性 ,  犯罪 ,  ディジタル方式 ,  病理 ,  *機械学習 ,  カスタム化
準シソーラス用語： 顔認証 ,  オンライン ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 音声を用いた性別検出 ,  性検出 ,  音声病理学

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  音声 ,  性別