АУДIО-АУТЕНТИФIКАЦIЯ КОРИСТУВАЧА ЗА
ГОЛОСОМ

Дана Вікторівна Зарецька, Микола Вікторович Баранов, Сергій Іванов

Анотація


Вирiшення задач iдентифiкацiї та аутентифiкацiї людини за голосом спираються на
створення методiв, що базуються на знаходженнi вiдмiнностей мiж мовцями. Данi
методи широко застосовуються при створеннi систем безпеки та методiв дiаризацiї
(видiлення кiлькох мовцiв з єдиного аудiопотоку). Системи розпiзнавання мовцiв ви-
користовують голос людини як ключовий iнструмент для перевiрки особистостi.
Разом з методами аудiоаналiзу, часто використовують моделi на основi штучних ней-
ронних мереж. Моделi, отримуючи iнформацiю з аудiо-сигналiв, навчаються їх класи-
фiкувати, розпiзнавати та по-рiзному з ними взаємодiяти в залежностi вiд поставленої
задачi.


Повний текст:

PDF

Посилання


1. Sadaoki Furui 50 Years of Progress in Speech and Speaker Recognition Research /
ECTI Transactions on Computer and Information Technology, November 2005


2. A. Mobiny, M. Najarian Text-Independent Speaker Verification Using Long Short-
Term Memory Networks / Department of Electrical and Computer Engineering, Uni-
versity of Houston, September 2018


3. Lam Pham, Ian McLoughlin, Huy Phan, Ramaswamy Palaniappan A Multi-
spectrogram Deep Neural Network for Acoustic Scene Classification / Detection and
Classification of Acoustic Scenes and Events, 2019


4. Heckbert P.Fourier Transforms and the Fast Fourier Transform (FFT) Algorithm
Feb. 1995


5. G. Koch, R. Zemel, R. Salakhutdinov Siamese Neural Networks for One-shot
Image Recognition / Department of Computer Science, University of Toronto
[https://www.cs.cmu.edu/ rsalakhu/papers/oneshot1.pdf]


6. Tanish Baranwal Facial Re-Identification Using Siamese Nets, 2020
[https://towardsdatascience.com/facial-re-identification-using-siamese-nets-
d36df39da7c0]




DOI: http://dx.doi.org/10.30970/vam.2022.30.11452

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.