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カーネル平均について検討を行い、音声のようなi.i.d.を仮定することが難しい時系列データに対しては、カーネル平均を用いた個人性判定はできない問題があることを明らかにした。この問題に対してWild Bootstrap法による解決を検討したが、音声データはデータ間の相関の強さが動的に変化するためにその方法の適用にも問題があることを確認した。また、DNNを用いて個人性判定を行う方法の検討を行い、個人ごとの音声データが数分の長さで大量に利用できない場合には、DNNがうまく学習できず、十分な精度が得られないことを実験的に確かめた。PIPAについては今後、新たな方向性を検討する必要がある。
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