Analiza cepstralna w systemach rozpoznawania mówców

W prezentowanym referacie poruszono problematykę systemu rozpoznawania mówcy (ASR – ang. Automatic Speakers Recognition). Sygnał mowy w postaci pierwotnej charakteryzuje się dużą nadmiarowością, dlatego konieczna jest ekstrakcja specyficznych cech sygnału, za pomocą których możliwy będzie efektywny opis właściwości sygnał, ważnych z punktu widzenia rozpoznawania mówcy. Z tego względu parametryzacja sygnału w procesie rozpoznawania jest niezwykle istotna. Autorzy podjęli się próby wyboru optymalnego (najbardziej dyskryminującego) zestawu parametrów opisujących sygnału w oparciu o metody przetwarzania homomorficznego. Badania koncentrowały się przede wszystkim na ocenie użyteczności analizy cepstralnej sygnału mowy w systemach rozpoznawania na podstawie pozyskanych w postaci cyfrowej próbek głosu.

Automatyczne rozpoznawanie osób znajduje zastosowanie we wszystkich systemach, które dostarczają usług lub informacji zastrzeżonych, szczególnie wtedy, gdy niezbędny jest wysoki stopień bezpieczeństwa tych systemów. Do wzrostu zapotrzebowania na tego typu systemy przyczynia się nie tylko rozwój szeroko rozumianych technik biometrycznych, ale także telekomunikacji i Internetu. Niewątpliwą zaletą systemów rozpoznawania osób na podstawie indywidualnych charakterystyk głosu, jest fakt, że (…)

Analiza cepstralna w systemach rozpoznawania mówców – plik PDF do pobrania