Метод идентификации человека по голосу

голос идентификация по голосу устранение шумов фильтрация речи распознавание диктора алгоритм фильтрации билатеральный фильтр алгоритм устранения тихих областей сигнала кепстральные коэффициенты частота основного тона автокорреляционный метод определения частоты основного тона

Некоторые особенности планаризации поверхности подложек изделий микро- и наносистемной техники, Управление температурным полем и его прогнозирование в нанокомпозиционных материалах, ...

Приведены алгоритмы предварительной обработки сигнала и выделения критериев. <...> Описана модификация сети встречного распространения и карты Кохонена. <...> Ключевые слова: голос, идентификация по голосу, устранение шумов, фильтрация речи, распознавание диктора, алгоритм фильтрации, билатеральный фильтр, алгоритм устранения тихих областей сигнала, кепстральные коэффициенты, частота основного тона, автокорреляционный метод определения частоты основного тона. <...> В настоящее время актуальной является разработка систем, предназначенных для идентификации диктора. <...> Эти системы имеют широкую область применения: криминалистика (фоноскопическая экспертиза), криптография, охранные системы и др. <...> При их разработке важную роль играет выбор системы признаков и методов идентификации, использующих эти признаки. <...> Весь процесс обработки речевого сигнала можно разбить на несколько этапов: • предобработка сигнала; • выделение критериев; • распознавание диктора. <...> Так как громкость высказывания зависит от окружающей среды и других факторов и не является постоянной величиной для двух высказываний, помимо устранения шума необходимо нормализовать амплитудную характеристику входного сигнала. <...> На данном этапе оцифрованные данные подвергаются фильтрации и устранению областей, не содержащих полезный сигнал. <...> В качестве алгоритма устранения таких областей применяется авторский 1 <...> Для устранения высокочастотного шума применяют алгоритм билатеральной фильтрации [1]. <...> Значения сигнала, которые сильно отличаются по амплитуде от центральной величины в окне, увеличиваются в меньшей степени, даже несмотря на то, что они могут находиться в непосредственной близости к центральной величине, что фактически является искривлением нелинейного фильтра Гаусса. <...> В этом случае используются два фильтра Гаусса в локализованном соседстве дискретных значений сигнала: один — во временном домене (фильтр домена), другой — в домене амплитудной <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт