Идентификация диктора по порядковым статистикам спектров речевых сигналов

dc.contributor.authorСелетков, В. Л.
dc.contributor.authorКузнецов, М. В.
dc.date.accessioned2017-12-22T13:45:39Z
dc.date.available2017-12-22T13:45:39Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractРассматривается контекстно-независимая идентификация диктора по порядковым статистикам совокупности текущих амплитудных спектров Фурье сегментов речевых цифровых сигналов спонтанной речи после удаления пауз. Метод спектральной идентификации в качестве информационного использует вектор значений порядковых статистик (выборочных квантилей) текущих амплитудных спектров речевых сигналов всей совокупности сегментов анализа (спектральный образ). Решение об идентичности дикторов (допуске или отказе) принимается по минимуму евклидовой метрики нормированного спектрального образа анализируемого речевого сигнала диктора и спектральных образов базы целевых абонентов. Приводятся предварительные экспериментальные оценки надежности идентификации дикторов по спектральным образам в целом без предварительной спек-тральной обработки и сепарации речевых сигналов.Розглядається контекстно-незалежна ідентифікація диктора за порядковими статистиками сукупності поточних амплітудних спектрів Фур’е сегментів мовних цифрових сигналів спонтанної мови після видалення пауз. Метод спектральної ідентифікації в якості інформаційного використовує вектор значень порядкових статистик (вибіркових квантилів) поточних амплітудних спектрів мовних сигналів всієї сукупності сегментів аналізу (спектральний образ). Рішення про ідентичність дикторів (допуск або відмову) приймається за мінімумом евклідової метрики нормованого спектрального образу аналізованого мовного сигналу диктора і спектральних образів бази цільових абонентів. Наводяться попередні експериментальні оцінки надійності ідентифікації дикторів за спектральними образами в цілому без поперед-ньої спектральної обробки та сепарації мовних сигналів.The context-independent speaker identification by serial statistics of the current amplitude of Fourier spectra of segments of the digital speech signals of the spontaneous speech after the removal of pauses is considered. The method of spectral identification as an information one uses a vector of values of order statistics (sample quantiles) of the current amplitude spectrum of the speech signal of the totality of segments analysis (spectral image). The decision about the identity of the speakers (admission or rejection) shall be based on the minimum Euclidean metric of the normalized spectral image of the analyzed speech signal of the speaker and spectral images of the database of target subscribers. Preliminary experimental evaluation of the reliability of the speaker identification by spectral images in whole without the prior spectral processing and separation of speech signals are stated.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elar.naiau.kiev.ua/jspui/handle/123456789/2630
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.subjectверификация и идентификация диктораuk_UA
dc.subjectбаза речевых сигналов целевых абонентовuk_UA
dc.subjectкепстральное преобразованиеuk_UA
dc.subjectпорядковые статистикиuk_UA
dc.subjectверифікація та ідентифікація диктораuk_UA
dc.subjectбаза мовних сигналів цільових абонентівuk_UA
dc.subjectкепстральні перетворенняuk_UA
dc.subjectпорядкові статистикиuk_UA
dc.subjectverification and speaker identificationuk_UA
dc.subjectdatabase of speech signals target subscribersuk_UA
dc.subjectcasterline conversionuk_UA
dc.subjectorder statisticsuk_UA
dc.titleИдентификация диктора по порядковым статистикам спектров речевых сигналовuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
local.udk621.396, 004.934.8’1uk_UA
local.vidІнші твори наукового, науково-правктичного, навчального, навчально-методичного, довідкового та іншого характеру.uk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Селетков В. Л..pdf
Size:
557.01 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: