Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
 
+7 (4912) 72-03-73
 
Интернет-портал РГРТУ: http://rsreu.ru

УДК 004.522

АВТОМАТИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ГОЛОСУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМА НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ГАУССОВЫХ СМЕСЕЙ

Д. И. Лукьянов, доцент кафедры РУС РГРТУ, к.т.н.; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. С. Михайлова, магистрант РГРТУ; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Исследованы методы автоматической идентификации человека по голосу. Целью работы является обоснование алгоритма идентификации человека, на основе речевого сигнала, обеспечивающего высокую вероятность идентификации. Проведены экспериментальные исследования алгоритма на основе метода среднеквадратического отклонения, минимального расстояния, гауссовых смесей. Идентификация человека с использованием алгоритма на основе метода среднеквадратического отклонения не является полностью инвариантной к исходным речевым сигналам (РС), так как является эффективной для коротких речевых сообщений, содержащих одно слово. Идентификация человека с использованием алгоритма на основе метода минимального расстояния позволяет проводить идентификацию на уровне мужчина/женщина. Одним из наиболее эффективных является метод на основе моделей гауссовых смесей. Оптимальное число кластеров для распознавания равно 5. Реализация алгоритма на основе модели гауссовых смесей позволяет проводить корректную идентификацию с вероятностью до 75 %.

Ключевые слова: распознавание речевой информации, системы распознавания, идентификация человека по голосу, метод среднеквадратического отклонения, метод минимального расстояния, метод мел-кепстрального преобразования спектра РС, кепстр, модель гауссовых смесей, оптимальное число кластеров.

  Скачать статью