Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: klasyfikacja mówcy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do klasyfikacji zgłoszeń alarmowych

Balcerek J., Pawłowski P., Dąbrowski A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2018

Vol. 59, nr 4

2--7

W artykule Autorzy prezentują metodę oraz serię eksperymentów klasyfikacji rekordów rozmów na telefony alarmowe przy użyciu sztucznych sieci neuronowych (SSN). SSN służą do przetwarzania cech osób dzwoniących i zdarzeń pobranych z przygotowanej bazy rozmów eksperymentalnego centrum powiadamiania ratunkowego. Autorzy przeanalizowali cztery warianty klasyfikacji: grup rozmówców o określonych cechach, grup zdarzeń o określonych cechach, wybranych rozmówców i wybranych zdarzeń. Następnie została porównana skuteczność klasyfikacji przez SSN dla różnych zestawów treningowych, testowych i różnej liczby cech. Wyniki przeprowadzonych eksperymentów pokazują, że SSN mogą właściwie klasyfikować określonych mówców i zdarzenia, co rozwiązuje istotne problemy związane z weryfikacją i selekcją zgłoszeń alarmowych.

In this paper the authors present a method and a series of experiments on the classification of emergency phone conversation records using artificial neural networks (ANNs). The ANNs process the features of callers and events taken from the prepared database of the experimental emergency notification center. The authors analyzed four variants of classification: the groups of callers, which have specified features, the groups of events, which have specified features, selected callers, and selected events. Then the efficiency of classification by the ANN with various number of training and testing sets and various number of features was compared. Results of the conducted experiments show that ANNs can properly classify defined callers or events, which solves important problems related to the verification and selection of emergency notifications.

Rozpoznawanie wieku i płci na podstawie analizy głosu

Gabryś J., Gil G., Kiszka P.

Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna

2015

Vol. 21, nr 3

165--169

Metody automatycznego rozpoznawania wieku i płci pozwalają na rozpoznanie cech osoby mówiącej tylko na podstawie nagrania jej wypowiedzi. Mowa ludzka, poza werbalnym komunikatem, niesie ze sobą informacje dotyczące osoby mówiącej. Nagranie mowy osoby pozwala na wyodrębnienie takich informacji, jak jej płeć, wiek, a także emocje. Zaprezentowano przegląd metod rozpoznawania wieku i płci osób na podstawie ich mowy oraz wykonano implementację i przetestowano połączenie metod wyznaczania parametrów MFCC (współczynniki analizy cepstralnej w skali mel (Mel-frequency Cepstral Coefficients) i wysokości tonu głosu f0 oraz algorytmu SVM (metoda wektorów nośnych - Support Vector Machines) do klasyfikacji próbek głosowych. Testy zaimplementowanego rozwiązania pozwalają stwierdzić, że metoda jest skuteczna w większości przypadków testowych.

Methods for automatic recognition of the age and gender characteristics allow the identification of the person only on the basis of recording of this person speech. Human speech, beyond verbal communication, gives an information about the speaking person. Speech recording allows the identification personal characteristics such as gender, age, and the emotions. The paper presents an overview of methods of age and gender recognition of people based on their speech. A combination of methods for determining the parameters MFCC (Mel-frequency Cepstral Coefficients) and pitch of voice (f0) and SVM (Support Vector Machines) algorithm for the classification of voice samples is implanted and tested. It was demonstrated that the method is effective in the majority of test cases.