声紋による個人認証システムの構築

摘要

We constructed an individual identification system with three-layered neural networks. Sound signals were pre-processed by Fast Fourier Transform(FFT) and, were used as input data of three-layered neural networks. Furthermore, we investigated the performance of the individual identification system in the three-layered neural networks. From the results, we found that the three-layered neural networks were effective for an individual identification using voice pattern.%本研究では，バックプロパグーション法による3層階層型ニューラルネットワークを用いて声紋による本人あるいは個人認証システムを構築した．音声を高速フーリエ変換によって前処理を行い，得られたパワースペクトルをニューラルネットワークへの入力データとした．さらに，構築したシステムの性能を調査した．これらの結果は，3層階層型ニューラルネットワークが個人認証システムに有効であることを示した．