Структура систем распознавания дикторов

Работа систем распознавания содержит два основных этапа: регистрация пользователей в системе и сам процесс распознавания (попытка идентификации или верификации). Пользователи предварительно регистрируются в системе, записав свои голоса. Образец голоса каждого диктора обрабатывается с целью извлечения признаков, которые могут быть использованы для распознавания. На основе извлечённых признаков строятся модели (в некоторых случаях более подходящим термином является «шаблон») пользователей. Модель представляет собой некоторую структуру, позволяющую при данных признаках оценить степень подобия либо сразу принять решение.

В случае верификации пользователь пытается войти в систему, предъявляя идентификатор и образец голоса. Признаки, извлечённые из предъявленного образца, сравниваются с соответствующей моделью, сохранённой в базе, а также, возможно, с референтной моделью, представляющей фиксированное множество некоторых пользователей, либо наиболее близких к данному голосу. Результат сравнивается с заданным порогом и выдаётся положительное или отрицательное решение о допуске. Математические структуры и моделирование. 2011. Вып. 24. 43

Во время процесса идентификации также происходит извлечение признаков из предъявленного образца, которые затем сравниваются с моделями всех зарегистрированных в системе пользователей либо предварительно отобранных.

Таким образом, общая схема системы распознавания реализуется с помо- щью следующих основных этапов или уровней.

• Уровень обработки сигналов. На данном уровне сигнал обрабатывается с целью выделить признаки, существенные для задачи распознавания. Речевой сигнал представляется с помощью последовательности векторов признаков.

• Уровень моделей. При регистрации пользователя данный уровень использует полученную от уровня обработки сигналов последовательность век- торов признаков для построения модели. Моделирование может заклю- чаться как в простом копировании векторов признаков, так и в построении вероятностных моделей или других структур. После чего становится возможным при данных признаках вычислить степень подобия между признаками и сохранённой моделью.

• Уровень принятия решений. Функции принятия решений традиционно выделяют в отдельный уровень, хотя он может выполнять тривиальные функции или отсутствовать, если на уровне моделей вычисляются конечные решения. Для принятия решений используются степени подобия, вычисленные на уровне моделей, и, если необходимо, заданные пороги.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: