話者ベクトルによる雑音下話者識別の検討

摘要

本稿では，話者ベクトルに基づく話者識別の雑音環境下での検討結果について述べる．本研究の目的は，実環境に近い雑音環境下における話者識別の性能を改善させることである．本話者識別システムはアンカーモデルに基づいている．この方法では，識別対象話者の発声とアンカーモデル間の尤度からなる話者ベクトルによって，各々の話者が話者空間に配置される．目標の達成のために本研究では音声分析方法，音響モデルの学習方法，及びアンカーモデルの構成方法の3点について検討を行った．評価は8名の日本語話者識別タスクで行った．この結果，音素構造GMMをアンカーモデルとして使用した場合，実環境に近い，登録音声と識別音声に異なる雑音を重畳させた状況下で，話者識別率92.4％を達成した．