Numer: 10/2015 Str. 247
Autorzy: Ewelina Majda-Zdancewicz , Andrzej Dobrowolski :
Tytuł: Automatyczny system rozpoznawania mówcy niezależnie od wypowiadanego tekstu bazujący na fuzji cech
Streszczenie: W pracy przedstawiono system rozpoznawania mówcy niezależny od tekstu wypowiedzi. Rozwiązane problemy obejmują: etap przetwarzania wstępnego, segmentację sygnału mowy prowadzącą do etapu ekstrakcji cech bazującej na trzech technikach analizy sygnału mowy, selekcję najbardziej istotnych cech oraz etap klasyfikacji obejmujący analizę kaskady klasyfikatorów. Zestaw cech uzyskano przy użyciu trzech technik: cepstrum, mel-cepstrum oraz autorskich ważonych cech cesptralnych. Optymalny wektor cech wyekstrahowano przy użyciu współczynników istotności Fishera oraz analizy PCA. Eksperymenty z wykorzystaniem bazy 2002 NIST Speaker Recognition Evaluation pokazują, że przedstawiony system rozpoznaje mówcę niezależnie od ograniczeń lingwistycznych treści, a nawet języka wypowiedzi, z zadowalającą dokładnością.
Słowa kluczowe: automatyczne rozpoznawanie mówcy, ekstrakcja cech, selekcja cech, PCA.