Структура систем распознавания дикторов

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ Русской ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное ГОСУДАРСТВЕННОЕ экономное ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО Проф ОБРАЗОВАНИЯ

«ПОВОЛЖСКИЙ Муниципальный ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет информатики

и вычислительной техники

Кафедра информационной
безопасности

ОТЧЕТ

О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ

на тему:

“Разработка программного средства идентификации личности по голосу”

Выполнил: студент БИс-51

Стариков К.А.

Научный управляющий
Парсаев Н.В.____________

Йошкар-Ола

2016 г.

Оглавление

Введение.................................................................................................... 3

1.Структура систем распознования Структура систем распознавания дикторов диктора........................................... 4
2.
Получение эталона и его предобработка............................................. 5

3. Способы извлечения признаков............................................................. 6
3.1.
Мэл-частотные кепстральные коэффициенты............................ 7

....... 3.2.Кепстральные коэфф. на базе линейного пророчества........ 9

4. Обработка признаков............................................................................ 9

5.Способы систематизации...................................................................... 10

....... 5.1.Вычесление расстояния............................................................. 11

....... 5.2.Способ наиблежайшего соседа........................................................ 11

....... 5.3.Векторное квантование............................................................. 13

....... 5.4.Модель гауссовых консистенций......................................................... 13

....... 5.5. Способ опорных векторов......................................................... 15

Заключение............................................................................................. 18

Перечень использованных источников.................................................. 19

Введение

Глас — такая же неотъемлемая черта каждого человека, как и его лицо либо отпечатки пальцев. Обширное распространение средств связи (стационарные и мобильные телефонные Структура систем распознавания дикторов сети, интернет-телефония и т.д.) открывают огромные способности для внедрения данного идентификатора; не считая того, определение по голосу очень комфортно для юзеров и просит от их минимум усилий.

Нужно учесть, что глас (вместе с почерком, походкой и т.п.) относится к т.н. «поведенческим» идентификаторам, и было бы напрасным Структура систем распознавания дикторов ждать от использующих данные идентификаторы технологий высочайшей точности и надежности.

Технологии и средства идентификации по голосу используются в ряде областей, конкретно связанных с обработкой воззваний юзеров по телефону , что позволяет ускорить сервис абонентов и разгрузить операторов. В более важных проектах (в особенности связанных с необходимостью защиты секретной Структура систем распознавания дикторов инфы) идентификация по голосу играет вспомогательную роль по отношению к другим биометрическим технологиям (сначала идентификации по отпечаткам пальцев).

Идентификация по голосу базирована на анализе уникальных черт речи, обусловленных анатомическими особенностями (размер и форма гортани и рта, строение голосовых связок) и обретенными привычками (громкость, манера, скорость речи).

Глас подвержен значимым изменениям под Структура систем распознавания дикторов воздействием чувственных причин (настроение человека) и состояния здоровья (ангина, насморк, бронхит и т.д.). На качестве идентификации могут сказываться наружные условия (к примеру, посторонние шумы от дорожного движения, дискуссий других людей). Если для передачи голосовой инфы употребляются полосы связи, помехи в их также способны затруднить определение юзера.

Структура Структура систем распознавания дикторов систем определения дикторов

Работа систем определения содержит два главных шага: регистрация юзеров в системе и сам процесс определения (попытка идентификации либо верификации). Юзеры за ранее регистрируются в системе, записав свои голоса. Эталон голоса каждого диктора обрабатывается с целью извлечения признаков, которые могут быть применены для определения. На базе извлечённых Структура систем распознавания дикторов признаков строятся модели (в неких случаях более подходящим термином является «шаблон») юзеров. Модель представляет собой некую структуру, позволяющую при данных признаках оценить степень подобия или сходу принять решение.

В случае верификации юзер пробует войти в систему, предъявляя идентификатор и эталон голоса. Признаки, извлечённые из предъявленного эталона, сравниваются с соответственной моделью, сохранённой Структура систем распознавания дикторов в базе, также, может быть, с референтной моделью, представляющей фиксированное огромное количество неких юзеров, или более близких к данному голосу. Итог сравнивается с данным порогом и выдаётся положительное либо отрицательное решение о допуске. Во время процесса идентификации также происходит извлечение признаков из предъявленного эталона, которые потом сравниваются Структура систем распознавания дикторов с моделями всех зарегистрированных в системе юзеров или за ранее отобранных.

Таким макаром, общая схема системы определения реализуется при помощи последующих главных шагов либо уровней.

• Уровень обработки сигналов. На данном уровне сигнал обрабатывается с целью выделить признаки, значительные для задачки определения. Речевой сигнал представляется при помощи последовательности векторов признаков.

• Уровень Структура систем распознавания дикторов моделей. При регистрации юзера данный уровень употребляет полученную от уровня обработки сигналов последовательность век торов признаков для построения модели. Моделирование может заклю- чаться как в ординарном копировании векторов признаков, так и в построении вероятностных моделей либо других структур. После этого становится вероятным при данных признаках вычислить степень подобия Структура систем распознавания дикторов меж признаками и сохранённой моделью.

• Уровень принятия решений. Функции принятия решений обычно выделяют в отдельный уровень, хотя он может делать элементарные функции либо отсутствовать, если на уровне моделей рассчитываются конечные решения. Для принятия решений употребляются степени подобия, вычисленные на уровне моделей, и, если нужно, данные пороги.


struktura-uchebnogo-mikrokompyutera.html
struktura-uchebnoj-deyatelnosti.html
struktura-uchebnoj-nedeli-v-i-iv-klassah.html