深層学習に基づく話者認識システムの法科学利用に向けた信頼性の検証

• 研究課題/領域番号: 24K07957
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分25010:社会システム工学関連
• 研究機関: 科学警察研究所
• 研究代表者: 長内 隆 科学警察研究所, 法科学第四部, 特任研究官 (70392264)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。