自己回帰モデルを利用した話者識別

抄録

本研究では自己回帰(AR)モデルが声道をモデル化できることに着目し、声道の差異によって個人を識別するシステムを提案する。本システムの特徴は声道を用いることによりフレーズや言語に依存せず、話者を識別できるところである。発表内容としては、入力音声よりARモデルのパラメータを推定し、統計的パターン認識を用いて個人を識別することを考え、実験的評価により本提案手法の有用性を示す。