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本研究では、話者認識技術の法科学的応用に際し、冤罪に直結するため避けなければならない詐称者受理による認識誤りを低減することを目的とした話者認識手法の提案を行う。提案手法は、血液型による分類のように音声を声質、年齢、身体的特徴等に応じて大局的に分類可能であれば、同一の分類に属した場合、同一人か別人かの判定は困難となるもの、異なる分類に属した場合、別人の判定は容易となることを利用する手法である。研究初年度である本年度は、音声データベースや各種分析ツールの整備、基本的な音響分析といった研究環境の整備を主に行った。本研究の遂行には多数話者の音声データが必要となるため、本研究での主な分析対象として、男性女性各300名以上の計600名以上から我々が過去に収録を行った音声データを選定した。収録は、10歳代から60歳代以上の話者が発話した単音やATR音素バランス文50文等を、2～3ヶ月の時期差を設けた2時期に、簡易防音室内でコンデンサマイクロホンを用いて行っている。また、音声データに加え、身長、体重といった話者の身体的特徴や、居住履歴といった話者の属性情報も記録している。これらをデータベース化した後、音声データの音素ラベリングを行い、基本的な音響分析を行った。音響分析は、声道の形状や長さといった身体的特徴や方言と言った地域的な特徴と関連が深いとされるFOやフォルマント周波数等の基本的な音響特徴量の抽出を行った。来年度は、他の音響特徴量の抽出を行った後、音声の分類手法の検討を行う。
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