Research of neural network classifier in speaker recognition module for automated system of critical use

2017

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2280930
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article studies the dependence of the quality of speakers recognition by convolutional neural network from the type of chosen informative features for use it in automated systems for critical use especially when they are used in the environmental influences. The environmental influences are the noise of high level with a spectrum that correlates with the spectrum of the speech signal or the signal of speaker simulator. Сonvolutional network operation principles for the case of speaker signal recognition, as well as experiments on neural network training and the recognition of speakers on a test samples have been considered. According to the research, it was concluded that the bark-cepstral coefficients make it possible to perform recognition with greater reliability than the spectral parameters of the signal.