お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2016-12-20 15:10
[ポスター講演]雑音に頑強な話者認識のための基本周波数を用いた深層ニューラルネットワーク
鈴木良啓杉浦陽介島村徹也埼玉大SP2016-58
抄録 (和) 本稿では深層ニューラルネットワークを用いた話者認識において,学習を簡易化することを目的に,新たなニューラルネットワーク構造を提案する.提案法では,ネットワークへの入力として振幅スペクトルに加えて,基本周波数から生成した調波バイナリベクトルを用いる.これにより,雑音混入音声を学習に用いずとも雑音環境下での認識性能を保持でき,ネットワークの規模の縮小や計算時間の削減に貢献できる.認識対象者を10 名として実験を行った結果,振幅スペクトルのみを入力する場合に比べ雑音環境下での精度の向上が確認できた. 
(英) In this paper, we propose a neural network architecture for speaker recognition to simplify learning process. In the proposed method, we use not only the amplitude spectrum but also a harmonic binary vector generated from fundamental frequency as an input for the network. Hence, it is possible to keep recognition accuracy in noisy environment without using a noisy speech, and also possible to reduce both network size and computation time. In an experiment for 10 speakers, we could confirm a performance improvement in noisy environment relative to using only the amplitude spectrum.
キーワード (和) 深層学習 / ニューラルネットワーク / 話者認識 / 基本周波数 / / / /  
(英) Deep Learning / Neural Network / Speaker Recognition / Fundamental Frequency / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 378, SP2016-58, pp. 53-56, 2016年12月.
資料番号 SP2016-58 
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 SP2016-58

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) 雑音に頑強な話者認識のための基本周波数を用いた深層ニューラルネットワーク 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Deep Neural Network Using Fundamental Frequency For Noise Robust Speaker Recognition 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Network  
キーワード(3)(和/英) 話者認識 / Speaker Recognition  
キーワード(4)(和/英) 基本周波数 / Fundamental Frequency  
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) 鈴木 良啓 / Yoshihiro Suzuki / スズキ ヨシヒロ
第1著者 所属(和/英) 埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉浦 陽介 / Yosuke Sugiura /
第2著者 所属(和/英) 埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 島村 徹也 / Tetsuya Shimamura /
第3著者 所属(和/英) 埼玉大学 (略称: 埼玉大)
Saitama University (略称: Saitama Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2016-12-20 15:10:00 
発表時間 90分 
申込先研究会 SP 
資料番号 SP2016-58 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.378 
ページ範囲 pp.53-56 
ページ数
発行日 2016-12-13 (SP) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会