科学捜査に対応したテキスト依存型自動話者認識システム(FASR)に関する研究

一般に,法科学的手法を用いた話者認識(識別)とは,「声紋」というものを比較することで,容疑者の音声が犯人のものと同じかどうかを判断している。この手法は,信頼性が高いという利点がある反面,一般の人には判りにくいという欠点があり,より判りやすい話者認識法の開発が求められていた。そこで,本研究は,テキスト依存型音声認識の基本的な手法である「DP Matching」を利用し,犯人と容疑者が同一人であるかを数値的に判断できるようなシステムの作成を行い,その有用性について検討を行った。まず,DP Matchingから「容疑者(と想定した人)と明らかに別人の音声」及び「容疑者同士の音声」の確率モデルを作成した。次に,容疑者と犯人(と想定した人)についてもDP Matchingを行い,容疑者と犯人の音声の類似度を算出し,「容疑者の音声と犯人の音声が同じ人のものである確率」と「容疑者と犯人が別人の音声ある確率」を求め,これらの確率の比(尤度比)から容疑者と犯人の音声が同一人のものか評価できるか検討を行った。犯人の音声と容疑者との音声について調べたところ,犯人と容疑者が別人の場合,10^-5～0.9であるのに対し,犯人と容疑者が同一人の場合,尤度比は1～10であった。この結果から,本モデルを用いることで容疑者と犯人の音声の識別は可能と考えられ,現鑑定手法の補助的な役割を担うことができると考えられた。なお,犯人と容疑者が同一人である音声について,尤度比が1程度と比較的小さなものがいくつか認められた。これは確率モデルの分散が極めて小さいためと考えられ,母集団を増やすことで改善できると考えられた。

一般に,法科学的手法を用いた話者認識(識別)とは,「声紋」というものを比較することで,容疑者の音声が犯人のものと同じかどうかを判断している。この手法は,信頼性が高いという利点がある反面,一般の人には判りにくいという欠点があり,より判りやすい話者認識法の開発が求められていた。そこで,本研究は,テキスト依存型音声認識の基本的な手法である「DP Matching」を利用し,犯人と容疑者が同一人であるかを数値的に判断できるようなシステムの作成を行い,その有用性について検討を行った。まず,DP Matchingから「容疑者(と想定した人)と明らかに別人の音声」及び「容疑者同士の音声」の確率モデルを作成した。次に,容疑者と犯人(と想定した人)についてもDP Matchingを行い,容疑者と犯人の音声の類似度を算出し,「容疑者の音声と犯人の音声が同じ人のものである確率」と「容疑者と犯人が別人の音声ある確率」を求め,これらの確率の比(尤度比)から容疑者と犯人の音声が同一人のものか評価できるか検討を行った。犯人の音声と容疑者との音声について調べたところ,犯人と容疑者が別人の場合,10^-5～0.9であるのに対し,犯人と容疑者が同一人の場合,尤度比は1～10であった。この結果から,本モデルを用いることで容疑者と犯人の音声の識別は可能と考えられ,現鑑定手法の補助的な役割を担うことができると考えられた。なお,犯人と容疑者が同一人である音声について,尤度比が1程度と比較的小さなものがいくつか認められた。これは確率モデルの分散が極めて小さいためと考えられ,母集団を増やすことで改善できると考えられた。