局所的な差異も説明可能な法科学向け深層話者照合モデルの構築

• Project/Area Number: 24K14988
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 黒岩 眞吾 千葉大学, 大学院情報学研究院, 教授 (20333510)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 蒔苗 久則 科学警察研究所, 法科学第四部, 室長 (20415441) ; 長内 隆 科学警察研究所, 法科学第四部, 特任研究官 (70392264)
• 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: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 話者照合 / XAI / 法科学 / 音声コーパス / 深層学習

Outline of Research at the Start

単母音等の極短時間の音声に対して他モデルよりも話者照合精度の高い「同一話者判定DNN」をベースに，根拠を説明できるAIの手法を導入し，話者の異同判定理由を音声鑑定官に提示も可能な「話者異同判定DNN」を構築・評価・改良する．また，フェーク音声を話者異同判定対象に加え局所的な差異の検出精度の向上を目指す．評価にあたっては，法科学分野での話者異同判定基準も考慮した上で，音声鑑定の現場での利用可能性や，音声鑑定官の知見をDNNに取り込むための教示用データ収集も行う．また，同分野の重要課題である時期差による音声変動の問題解決に資する加齢を含む同一話者の音声変化を分析可能な音声コーパスを構築する．