- Tytuł:
-
Rozpoznawanie wieku i płci na podstawie analizy głosu
Age and gender recognition based on analysis of voice - Autorzy:
-
Gabryś, J.
Gil, G.
Kiszka, P. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/261820.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
- Tematy:
-
automatyczne rozpoznawanie mowy
wiek
płeć
współczynniki MFCC
klasyfikacja mówcy
maszyna wektorów nośnych
automatic speech recognition
age
gender
MFCC coefficients
classification of speaker
support vector machine (SVM) - Opis:
-
Metody automatycznego rozpoznawania wieku i płci pozwalają na rozpoznanie cech osoby mówiącej tylko na podstawie nagrania jej wypowiedzi. Mowa ludzka, poza werbalnym komunikatem, niesie ze sobą informacje dotyczące osoby mówiącej. Nagranie mowy osoby pozwala na wyodrębnienie takich informacji, jak jej płeć, wiek, a także emocje. Zaprezentowano przegląd metod rozpoznawania wieku i płci osób na podstawie ich mowy oraz wykonano implementację i przetestowano połączenie metod wyznaczania parametrów MFCC (współczynniki analizy cepstralnej w skali mel (Mel-frequency Cepstral Coefficients) i wysokości tonu głosu f0 oraz algorytmu SVM (metoda wektorów nośnych - Support Vector Machines) do klasyfikacji próbek głosowych. Testy zaimplementowanego rozwiązania pozwalają stwierdzić, że metoda jest skuteczna w większości przypadków testowych.
Methods for automatic recognition of the age and gender characteristics allow the identification of the person only on the basis of recording of this person speech. Human speech, beyond verbal communication, gives an information about the speaking person. Speech recording allows the identification personal characteristics such as gender, age, and the emotions. The paper presents an overview of methods of age and gender recognition of people based on their speech. A combination of methods for determining the parameters MFCC (Mel-frequency Cepstral Coefficients) and pitch of voice (f0) and SVM (Support Vector Machines) algorithm for the classification of voice samples is implanted and tested. It was demonstrated that the method is effective in the majority of test cases. - Źródło:
-
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna; 2015, 21, 3; 165-169
1234-5563 - Pojawia się w:
- Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł