音声時間波形の狭帯域包絡線間相関を用いた話者識別における相関分析区間長と狭帯域分割フィルタ長の検討

摘要

著者等は音声時間波形の狭帯域包絡線間相関を用いた話者識別手法を提案している．本手法は，音声時間波形の狭帯域包絡線に含まれる話者の特徴量を，狭帯域包絡線の帯域間相関係数から作られる狭帯域包絡線間相関係数行列（NECM：Narrowband Envelope Correlation Matrix）により抽出し，NECMが話者毎に相違する点に着目した話者識別である．土れまでの結果から，狭帯域包絡線を短区間に分割して短区間毎のNECMを求めて平均を取ることで，発話した語に依存しない識別ができる可能性があることを明らかにしている．しかし，被験者数が少ないことと，本手法では狭帯域分割した包絡線を短区間毎に分割するため相関分析区間長によってはフィルタの影響について調査が十分とは言えない．そこで，ここでは識別に適した相関分析区間長と併せて狭帯域分割フィルタ長の調査を行い，それが何に起因しているのかについて検討を行った結果を報告する．また，提案手法が日常生活雑音下でどの程度の識別率になるかを調査した結果を報告する．