@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217084,
 author = {田中, 勇護 and 清水, 一樹 and 渡邊, 健之 and 川尻, 秀憲 and 高松, 晴仁 and 高橋, 知暉 and 宇田, 隆哉},
 issue = {48},
 month = {Mar},
 note = {暗証番号による個人認証や指紋認証，顔認証などの個人認証方式が存在するが，障がい者の利用面を考えると入力時の負担が大きい．そこで本研究では，それらに代わる音声の音波における波形を用いた個人識別手法を提案する．本手法では，録音した音声の波形を画像化し，CNN による機械学習で分類するものである．本研究の評価実験では，CNN で訓練したモデルを用いてテストデータを分類した．実験結果から，音声の音波における波形を用いた個人識別方式は非常に高い精度であることが明らかになった．しかし，課題として雑音環境下における可用性の向上と少数のデータによる機械学習精度の向上が挙げられる．さらに，本人確認時に大きな声量を出すため，一般環境下における音声入力手法の改善が必要である．},
 title = {身体的特徴に依存しない音声を用いた個人識別手法},
 year = {2022}
}