Reliability validation of deep learning-based speaker recognition systems for forensic applications

• Project/Area Number: 24K07957
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: National Research Institute of Police Science
• Principal Investigator: 長内 隆 科学警察研究所, 法科学第四部, 特任研究官 (70392264)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 黒岩 眞吾 千葉大学, 大学院情報学研究院, 教授 (20333510) ; 蒔苗 久則 科学警察研究所, 法科学第四部, 室長 (20415441) ; 網野 加苗 科学警察研究所, 法科学第四部, 主任研究官 (70630698) ; 岡田 昌大 科学警察研究所, 法科学第四部, 研究員 (80874502) ; 鎌田 敏明 科学警察研究所, 法科学第四部, 部付主任研究官 (10356173)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 話者認識 / 深層学習 / 音声学 / バイオメトリクス / 犯罪捜査支援

Outline of Research at the Start

深層学習の利用によって話者認識研究は飛躍的な進歩を遂げているが、法科学分野にはまだ十分な還元がなされていない。その大きな要因は、法科学分野で扱う音声資料の特殊性、つまり、対象となる話者の多くが非協力的であるため、発話の統制が困難であること、また、時や場所を選ばず発生する事件・事故の音声資料が対象となるため、収録条件の統制が困難であることにある。そこで、法科学分野で評価対象となる発話や収録条件の統制が困難な音声資料を対象とした深層学習に基づく話者認識実験を行い、法科学分野における適用条件や話者認識性能の信頼性を明らかにする。