Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Selekcja cech osobniczych sygnału mowy z wykorzystaniem algorytmów genetycznych

Tytuł:
Selekcja cech osobniczych sygnału mowy z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
Autorzy:
Kamiński, Kamil
Dobrowolski, Andrzej P.
Majda, Ewelina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/111176.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Centrum Rzeczoznawstwa Budowlanego Sp. z o.o.
Tematy:
mowa
głos
system automatycznego rozpoznawania mowy
przetwarzanie sygnałów
speech
voice
speech recognition system
signal processing
Źródło:
Inżynieria Bezpieczeństwa Obiektów Antropogenicznych; 2019, 1-2; 8-16
2450-1859
2450-8721
Język:
polski
Prawa:
CC BY-SA: Creative Commons Uznanie autorstwa - Na tych samych warunkach 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W referacie przedstawiono system automatycznego rozpoznawania mówcy zaimplementowany w środowisku Matlab oraz pokazano sposoby realizacji i optymalizacji poszczególnych elementów tego systemu. Główny nacisk położono na wyselekcjonowanie cech dystynktywnych głosu mówcy z wykorzystaniem algorytmu genetycznego, który pozwala na uwzględnienie synergii cech podczas selekcji. Pokazano również wyniki optymalizacji wybranych elementów klasyfikatora, m.in. liczby rozkładów Gaussa użytych do zamodelowania każdego z głosów. Ponadto, podczas tworzenia modeli głosów zastosowano model głosu uniwersalnego.

The paper presents automatic speaker recognition system, implemented in the Matlab environment, and demonstrates how to achieve and optimize various elements of the system. The main emphasis was put on features selection of speech signal using a genetic algorithm, which takes into account synergy of features. The results of the selected elements of optimizing classifier have been also shown, including the number of Gaussian distributions used to model each of the voices. In addition during creating voice models, the universal voice model have been used.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies