Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 2012

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: features selection

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modelowanie i optymalizacja generatora cech dla systemu rozpoznawania mówcy

100%

Majda E. , Dobrowolski A. P. , Smólski B. L.

2012

tom Vol. 61, nr 4

153-168

W pracy przedstawiono zagadnienia związane z modelowaniem i optymalizacją generatora cech dla systemu automatycznego rozpoznawania mówcy (ang. Automatic Speaker Recognition - ASR). Etap generacji cech (parametryzacji sygnału mowy) jest fundamentalny w tego typu systemach, z uwagi na fakt, że unikatowy wektor cech ma decydujące znaczenie w procesie rozpoznawania. Zadaniem generatora cech jest opisanie sygnału mowy za pomocą możliwie mało licznego zbioru deskryptorów, bez utraty informacji istotnych z punktu widzenia rozpoznawania mówcy. Ponadto parametryzacja powinna wykazywać odporność na warunki akustyczne i techniczne rejestracji oraz na zawartość lingwistyczną rejestrowanego materiału. Badania przedstawione w referacie koncentrowały się przede wszystkim na wielokryterialnej optymalizacji wybranych parametrów generatora cech opartego na analizie cepstralnej, uwzględniającej dodatkowo selekcję cech. Oceny otrzymanych wyników dokonano w oparciu o analizę składników głównych (ang. Principal Component Analysis - PCA) zbioru deskryptorów wyznaczonych dla próbek głosu pochodzących od 24 mówców.

The paper presents issues related to modeling and optimization of the features generator for the speaker recognition system (ASR - Automatic Speakers Recognition). Parameterization's stage of the speech signal (features generation) is fundamental in this type of systems, due to the fact that the unique vector of features is crucial in the process of recognition. The task is to describe the speech signal using descriptors as little as possible, without loss of relevant information to the speaker recognition. In addition, parametrization should have robust to acoustic and technical registration conditions and the recorded linguistic material. The research presented in this paper is focused primarily on the multicriteria optimization of selected parameters of the features generator based on cepstral analysis, additionally allowing features selection. Finally, evaluation of the results was based on the analysis of main components, a set of descriptors for the samples voice acquired from 24 speakers.