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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-08 15:15 深層学習の画像分類による声紋認証の検討 ○廣井裕紀・謝 孟春・岩崎宣生・村田充利・森 徹（和歌山高専）  SS2021-7 KBSE2021-19 |
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| 抄録 | （和） | 現在，高齢者をターゲットとした特殊詐欺が社会問題となっている．その対策の一つとして，声紋認証により，特殊詐欺を企む人物を特定することなどが挙げられる．声紋は，人の声の周波数を三次元表示したものであり，指紋のように人それぞれ異なっている．そのため，声紋認証を行うことで話者の特定を行うことができる．本研究では，音声データを3次元に表すスペクトログラム画像に変換し，深層学習の畳み込みニューラルネットワークによる画像分類手法を用いることで，声紋認証による音声データの分類を試みる． |
| （英） | Currently, special fraud targeting the elderly is a problem in Japan. As a countermeasure, it is possible to identify the person planning to commit a special fraud by using voiceprint authentication. A voiceprint is a three-dimensional representation of the frequency of a person's voice, and like a fingerprint, it is unique to each person. Therefore, voiceprint authentication can be used to verify the identity of a person. In this study, voice data is converted into a spectrogram image that can be represented in three dimensions, and an image classification method using convolutional neural networks of deep learning is used to attempt voiceprint authentication. | |
| キーワード | （和） | 声紋認証 / スペクトログラム / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | Voiceprint Authentication / Spectrogram / Deep Learning / Convolutional Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 95, KBSE2021-19, pp. 37-40, 2021年7月. | |
| 資料番号 | KBSE2021-19 | |
| 発行日 | 2021-07-01 (SS, KBSE) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | SS2021-7 KBSE2021-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE IPSJ-SE SS |
| 開催期間 | 2021-07-08 - 2021-07-09 |
| 開催地（和） | オンライン開催 (Zoom) |
| 開催地（英） | Online (Zoom) |
| テーマ（和） | ソフトウェア工学全般／ソフトウェアサイエンス全般／知能ソフトウェア工学全般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2021-07-KBSE-SE-SS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習の画像分類による声紋認証の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Voiceprint Authentication Using Deep Learning of Image Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 声紋認証 / Voiceprint Authentication |
| キーワード(2)（和/英） | スペクトログラム / Spectrogram |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| 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） | 廣井 裕紀 / Yuki Hiroi / ヒロイ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山工業高等専門学校 (略称： 和歌山高専) National Institute of Technology, Wakayama College (略称： NIT,Wakayama College) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 謝 孟春 / Mengchun Xie / シャ モウシュン |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山工業高等専門学校 (略称： 和歌山高専) National Institute of Technology, Wakayama College (略称： NIT,Wakayama College) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩崎 宣生 / Nobuo Iwasaki / イワサキ ノブオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 和歌山工業高等専門学校 (略称： 和歌山高専) National Institute of Technology, Wakayama College (略称： NIT,Wakayama College) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 充利 / Mitsutoshi Murata / ムラタ ミツトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 和歌山工業高等専門学校 (略称： 和歌山高専) National Institute of Technology, Wakayama College (略称： NIT,Wakayama College) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 徹 / Toru Mori / モリ トオル |
| 第5著者 所属（和/英） | 和歌山工業高等専門学校 (略称： 和歌山高専) National Institute of Technology, Wakayama College (略称： NIT,Wakayama College) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-08 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | SS2021-7, KBSE2021-19 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.94(SS), no.95(KBSE) |
| ページ範囲 | pp.37-40 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-07-01 (SS, KBSE) |
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