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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-12-20 11:20 1次元畳みこみニューラルネットワークによる特徴抽出を用いた話者認識 ○園田祥平・笠原勇布・井上真郷（早大）  SP2016-52 |
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| 抄録 | （和） | 話者認識法の多くは, メル周波数ケプストラム係数, i-vectorといった声の特徴量を利用している. これらの特徴量は, どのように音を聞いているのか, という知見に基づいて抽出される. しかし, 脳内での正確な認識プロセスは, 未だ解明されていない. 本稿では, 機械学習, その中でもディープラーニングの手法である1次元畳み込みニューラルネットワークによる, 新たな声の特徴量の抽出方法を提案する. その結果, 提案手法は認識精度を大幅に改善した. また, 提案手法が話者を認識するためのより良い特徴量が抽出することに成功したことを示す. |
| （英） | Most of the speaker recognition methods utilize the voice features of the mel-frequency cepstrum coefficients (MFCCs) and the i-vector. These features are extracted based on the knowledge how human recognize voices, but the exact recognition process in our brain is still under the question. In this paper, we propose a new method to extract voice features by using machine learning techniques, especially, the deep learning by an 1-dimensional convolutional neural network. As a result, the proposed method showed significant improvement of recognition accuracy, which implies successful extraction of the better speaker recognition features. | |
| キーワード | （和） | 話者認識 / ディープラーニング / 畳みこみニューラルネットワーク / i-vector / / / / |
| （英） | speaker recognition / deep learning / convolutional neural network / i-vector / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 378, SP2016-52, pp. 17-21, 2016年12月. | |
| 資料番号 | SP2016-52 | |
| 発行日 | 2016-12-13 (SP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | SP2016-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-SLP NLC IPSJ-NL |
| 開催期間 | 2016-12-20 - 2016-12-22 |
| 開催地（和） | NTT武蔵野研究開発センタ |
| 開催地（英） | NTT Musashino R&D |
| テーマ（和） | 第18回音声言語シンポジウム & 第3回自然言語処理シンポジウム |
| テーマ（英） | The 18th Spoken Language Symposium & The Third Natural Language Processing Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2016-12-SP-SLP-NLC-NL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 1次元畳みこみニューラルネットワークによる特徴抽出を用いた話者認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Speaker Recognition Based on Features through 1-Dimensional Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 話者認識 / speaker recognition |
| キーワード(2)（和/英） | ディープラーニング / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 畳みこみニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） | i-vector / i-vector |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 園田 祥平 / Shohei Sonoda / ソノダ ショウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笠原 勇布 / Yufu Kasahara / カサハラ ユウフ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 真郷 / Masato Inoue / イノウエ マサト |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-12-20 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2016-52 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.378 |
| ページ範囲 | pp.17-21 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2016-12-13 (SP) |
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