Голосовой замок

A E. Zhdanov, L G. Dorosinskiy

Аннотация


В данной статье представлено обобщенное решение задачи идентификации личности говорящего по речевому сигналу. В среде программирования MATLAB авторами была разработана программа, реализующая различение (дискриминацию) речевых сигналов по коэффициенту корреляции Пирсона между корреляционной функцией входного речевого сигнала и корреляционными функциями эталонных речевых сигналов. Разработанная программа определяет истинный речевой сигнал с вероятностью 60–100 % при коэффициенте шума 0–0,3. Достоинством выведенного алгоритма является быстрая скорость вычислений, а недостатком — отсутствие дополнительного программного алгоритма шумопонижения входного речевого
сигнала.


Ключевые слова


Идентификация речевого сигнала; дискриминантный анализ распознавания речи; корреляционная функция; коэффициент корреляции Пирсона

Полный текст:

PDF

Литература


Glushkov V. M., Amosov N. M., Artemenko I. A. Entsiklopediya kibernetiki (tom 2). Kiev, 1974. 267 p.

Bellman R. Dinamicheskoe programmirovanie. Moscow, Izdatelstvo inostrannoy literaturyi Publ., 1960. 400 p.

Bellman R., Dreyfus S. Prikladnyie zadachi dinamicheskogo programmirovaniya. Moscow, Nauka Publ., 1965. 458 p.

Bellman R., Kalaba R. Dinamicheskoe programmirovanie i sovremennaya teoriyau pravleniya. Moscow, Nauka Publ., 1969. 118 p.

Shitikov V. K., Rozenberg G. S., Zinchenko T. D. Kolichestvennaya gidroekologiya: metody i sistemnoy identifikatsii. Tolyatti, IEVBRAN Publ., 2003. 344 p.

Rabiner L. A. Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition. IEEE XploreDigital Library, 1989.

Dorosinskiy L. G. Osnovy i teorii prinyatiya resheniy. Saarbrucken, LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014. 47 p.

Gmurman V. E. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika. Moscow, Uchebnoe posobie dlya vuzov Publ., 2004. 251 p.

DOI: 10.15826/urej.2017.1.1.004


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.