情報処理学会 第73回全国大会講演要旨

インターネットの普及により、様々な場面で個人認証を行う機会ができ、セキュリティの重要度が増してきた．しかし、現在の一般的な認証方法は、パスワード認証やICカードなど、紛失の恐れや、他人に渡った場合に他人でも認証されてしまうという恐れがある。
そこで最近では、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利用されている。
　本研究では、バイオメトリクス認証の中でも音声認証に着目し、なりすまし行為が可能か検証を行う。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による学習を行い、音声特徴を分析する。その結果から、通常の音声と声帯模写を行った音声を比較し考察する。