Weryfikacja mówcy i jej zastosowania w informatyce

• Autorzy: Dustor A.

Warianty tytułu

EN

Speaker verification and its applications in information science

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono podstawowe wiadomości z zakresu technologii weryfikacji i identyfikacji tożsamości mówcy na podstawie jego głosu. Opisano przykładowe zastosowania systemów weryfikacji i identyfikacji mówców w informatyce. Zaprezentowano badania dokładności rozpoznawania na przykładzie systemu stworzonego w środowisku Matlab. Do testów wykorzystano zasób mowy ROBOT, zawierający wypowiedzi mówców o dobrej jakości, nagranych w warunkach biurowych. Zbadano wpływ modelu mówcy i rodzaju parametrów ekstrahowanych z sygnału mowy na proces rozpoznawania.

EN

This paper presents fundamentals of speaker identification and verification. Applications of this technology in information science are also included. Obtained performance of speaker verification and identification system constructed in Matlab environment is shown. All tests were done on the basis of Polish speech corpus ROBOT containing utterances of good quality recorded in an office environment. The influence of speaker model and extracted speech parameters on recognition results is also examined.

Słowa kluczowe

PL

biometria; weryfikacja; mówca; identyfikacja; MATLAB

EN

biometrics; verification; speaker; identification

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2003
• Tom: Vol. 24, nr 3
• Strony: 45--54
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Dustor A.

• Politechnika Śląska, Instytut Elektroniki, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice,

Bibliografia

• 1. Adamczyk B., Adamczyk K., Trawiński K.: Zasób mowy ROBOT. Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki WAT, 2000, nr. 12, ss. 179-192.
• 2. Campbell J. P.: Speaker Recognition: A Tutorial. Proc. IEEE, 1997, vol. 85, no. 9, pp. 1437-1462.
• 3. Dustor A., Izydorczyk J.: Rozpoznawanie mówców. Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, 2003, nr 2-3, ss. 71 - 76.
• 4. European Language Resources Association: http://www.icp.greriet.fr/ELRA/.
• 5. Furui S.: Cepstral Analysis Techniques for Automatic Speaker Verification. IEEE Trans. Acoustics, Speech, Signal Processing, 1981, vol. 29, pp. 254-272.
• 6. IBM ViaVoice: http://www-3.ibm.com/softw are/speech/
• 7. LDC: http://www.ldc.upenn.edu/
• 8. Martin A., D oddington G., Kamm T., Ordowski M., Przybocki M.: The DET curve in assessment of detection task performance. Proc. Eurospeech 97, 1997, pp. 1895-1898.
• 9. Microsoft Speech Technologies: http://www.microsoft.com/speech/download/sdk51/
• 10. Oregon Graduate Institute: http://cslu.cse.ogi.edu/
• 11. Rabiner L. R., Juang B. H.: Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall, 1993.
• 12. Scansoft: http://www.scansoft.com/
• 13. Speech Synthesis and Speech Recognition using SAPI5.1: http://www.blong.com/Conferences/DCon2002/Speech/SAPI51/SAPI51.htm
• 14. Synteza mowy: http://www.syntezatorek.republika.pl/
• 15. The Biometric Consortium : http://www.biometrics.org/
• 16. The Speech Technology Center: http://www.speechpro.com/
• 17. VoiceXML: http://www.voicexml.org/
• 18. Zilovic M. S., Ramachandran R. P., Mammone R. J.: A Fast Algorithm for Finding the Adaptive Component Weighted Cepstrum for Speaker Recognition. IEEE Trans. Speech Audio Processing, 1997, vol. 5, no. 1, pp. 84-86.