研究課題/領域番号 |
17650053
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研究種目 |
萌芽研究
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配分区分 | 補助金 |
研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
研究代表者 |
鹿野 清宏 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (00263426)
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研究分担者 |
猿渡 洋 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教授 (30324974)
川波 弘道 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助手 (80335489)
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研究期間 (年度) |
2005 – 2006
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研究課題ステータス |
完了 (2006年度)
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配分額 *注記 |
3,500千円 (直接経費: 3,500千円)
2006年度: 1,800千円 (直接経費: 1,800千円)
2005年度: 1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
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キーワード | 話者認識 / 非可聴つぶやき声(NAM) / バイオメトリックス / 話者照合 / 体内音 / 無音声認識・無音声電話 |
研究概要 |
H17年度に収録した28人からなり、異なる4時期で発声した非可聴つぶやき声(NAM)個人認証データベースをもとにNAMによる話者認証の研究を進めた。さらに、27人の詐称者のNAMを収録して、NAM個人認証データベースを完成するとともに評価を行った。NAMにより個人認証の研究で、研究を担当した小島麻里子(M2)が、暗号と情報セキュリティシンポジウムSCIS2006論文賞を受賞した。(1)Hl7年度に収録した28名のN削個人認証データベースに加えて、27名の詐称者のN削個人認証データベースの収録し、NAM個人認証データベースを完成した。異なる時期の登録データを利用することが大いに有効であることが分かった。 (2)NAM音声データベースを用いて、NAM個人認証アルゴリズムの研究および認証能力の評価を引き続き行う。とくに、発声者の登録の負担を減らすことを目指して、1時期あたりの発声数を減らす効果を調べ、1時期あたり2発声程度まで個人認証率が保たれることを確認した。 (3)セグメント情報とSVM(サポートベクターマシン)を用いた個人認証アルゴリズムが、NAM音声の認証において、従来のGMM(ガウス混合分布モデル)などよりも飛躍的に高い個人認証能力を持つことが確かめられた。 (4)他人がパスワードを発声した場合のNAMの認証能力、本人がパスワードを忘れた場合の拒絶能力を個人認証実験で調べた。 個人のNAMマイクによる体内音も収録して、個人認証実験を行ったが、有効な結果は得られなかった。
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