Тема: Модуль голосовой идентификации диктора

Системы голосовой идентификации диктора (СГИД) быстро развиваются в последнее время. Причиной развития СГИД является их востребованность в таких областях, как биометрический поиск, голосовая верификация водителя и пассажиров, разграничение прав доступа к информации с помощью голосовой биометрии и т. д. [1]. Важным достоинством СГИД по сравнению с другими биометрическими системами идентификации является их дешевизна. Важно также, что современные СГИД по уровню надёжности идентификации не уступают, а бывает и превосходят, к примеру, системы идентификации человека по изображению [2].Эволюция систем распознавания речи привела к созданию интеллектуальных систем, позволяющих не только распознавать, но и автоматически синтезировать человеческую речь.
Несмотря на уникальность голоса человека, ни одна из СГИД, как и любая другая биометрическая система, не может гарантировать 100% надёжность идентификации. Основными источниками ошибок в СГИД являются: окружение (шум, реверберация и т.д.); особенности речи (длительность, тональность, уровень голосового усилия и т.д.); канал связи (искажения микрофона и канала передачи, погрешности кодирования аудио сигнала и т.д.) [2].
В общем случае идентификация личности по голосу требует решения большого числа разнородных задач, основными из которых являются следующие:
- выделение вокализованных участков аудио сигнала путём отбрасывания пауз и участков, содержащих различного рода помехи;
- разделение речи дикторов (задача диаризации);
- выделение характерных признаков голоса диктора.
Применение технологии идентификации и верификации диктора
позволяет:
• осуществить тексто- и языконезависимую идентификацию диктора;
• выделить из общего объёма данных звуковые файлы, содержащие речь интересующего диктора;
• подтвердить принадлежность звуковых данных тому или иному диктору;
• снизить риск пропуска файла с речью диктора из-за перегруженности операторов;
• обработать большое количество речевой информации и подготовить данные для дальнейшей обработки оператором[14].
Купить

Были проанализированы существующие подходы и выбран алгоритм классификации пользователей по их голосовым характеристикам. Разработан метод выделения признаков речевого сигнала, позволяющий проводить идентификацию дикторов. Была выполнена программная реализация модуля голосовой идентификации диктора с использованием среды Matlab. Определено повышение качества распознавания речи за счёт выбора оптимального классификатора, обученного на речевом материале, с схожими с диктором голосовыми характеристиками. В результате экспериментальных исследовании разработанного модуля, отмечено повышение дикторонезависимость системы и увеличение надёжности распознавания на 15-20%.
Купить