5T-2
自己組織化マップを用いた音声認証 -チューニングによる認証精度の向上-
○平澤　翼，納富一宏（神奈川工科大），斎藤恵一（国際医療福祉大）
音声をFFT処理することで抽出した値をパラメータとし，ニューラルネットワークの一種である自己組織化マップを用いた認証手法を提案する．近年，終生不変，万人不同の性質を持つ行動的あるいは身体的な特徴を用いて個人特定するバイオメトリクス認証が注目されている．そこで本研究では，バイオメトリクス認証のひとつである，音声認証に着目している．
先行研究では，男女各10名による認証を行った．最適な自己組織化マップの条件と，特徴抽出のチューニングを行うことで，それぞれ99%以上の認証精度を得ている．そこで本研究では人数を増やし，男性10名＋女性10名の計20名による認証を行い，認証精度の高くなる条件について検討する．
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