そこで，非可聴つぶやき(Non-Audible Murmur : NAM)を認証に利用する
ことを考える．NAMとは他人に聞かれる事がないほどの小さなつぶやき
声を指すもので，音声認識や声質変換などの分野での研究が進められ
ている，新しいタイプの音声入力インターフェースである．
集音には専用の小さな体表型マイクロフォンを用いるため，外部の騒音
に強い．そのため，キーワードを利用したテキスト依存型話者照合を安
全に適用する事が出来る．
本発表では，非可聴つぶやきを用いた個人認証法を提案する．
まずNAMを用いた認証を行う事が可能であるかどうかを確認するため，1
時期のデータを用いた初期検討を行い，その有効性を確認した．
次に，複数の時期に収録されたデータを学習に用いることにより, 時間
の経過による音声の変動に対処する．音声の特徴量を複数つなげたセグ
メントを入力とすることで，発声内容固有の音響特徴を積極的に活用する．
その結果，男性18名，女性10名の異なる3時期に収録したNAMによる
実験で，13フレーム(145ms長)を連結して入力とした場合に，男性 0.04％ ，
女性 1.1％ の等誤り率が得られ，従来の1フレーム(25ms長)を用いた場
合と比べて誤り率は半分以下になった．
また，なりすましや発声間違いに対応したテストセットを用いてそれぞ
れの場合の誤り率を比較し，最後に，使用する学習データについて，
データ数の効果，複数時期のデータの効果について調査した結果を述べる．