Стр. 11 - Г.П. Можаров, Р.С. Чеботарев - Текстонезависимый метод идентификации человека по его голосу

сти, сравнимую с результатами ведущих мировых разработчиков по-

добного рода систем [1–4]. Имеет место умеренная зависимость точно-

сти идентификации от условий регистрации голосового сигнала (как

для целей обучения и составления голосовых моделей, так и непо-

средственно для идентификации), а также гендерного состава базы

голосовых моделей.

Анализ финальных и промежуточных результатов показал, что зна-

чительное число ошибок идентификации приходится на неверный вы-

бор голосовой модели

λ

m

, соответствующей вектору признаков

X

.

Важность этого замечания обусловлена тем, что система голосовой

идентификации может выдавать ложный сигнал, даже в случае по-

строения адекватных голосовых моделей, за счет одного только не-

полноценного аппарата выбора конкретной голосовой модели

λ

m

(или

уведомления об отсутствии таковой), соответствующей конкретному

вектору признаков

X

.

В будущем планируется провести анализ влияния условий реги-

страции голосового сигнала на кепстральные коэффициенты в целях

разработки метода формирования вектора голосовых признаков, сла-

бо чувствительных к условиям регистрации голосового сигнала. Также

планируется разработка более совершенного классификатора голосо-

вых моделей (т.е. выбора голосовой модели, наиболее соответству-

ющей заданному вектору голосовых признаков). В настоящее время

ведется исследование применимости для этих целей аппарата машин

опорных векторов, в частности, быстро обучаемых лагранжевых ма-

шин (LSVM).

Заключение.

Разработан метод языко- и тескстонезависимой го-

лосовой идентификации личности, точность работы которого сопоста-

вима с точностью систем голосовой идентификации ведущих мировых

разработчиков.

Отличительной особенностью метода является умеренная зависи-

мость точности идентификации от условий регистрации голосового

сигнала (устройства регистрации сигнала, акустическая обстановка,

каналы передачи сигнала).

Данный метод может быть положен в основу работы систем голо-

совой идентификации и верификации как коммерческого применения,

так и систем, обеспечивающих контроль физического и информаци-

онного доступа с повышенными требованиями к защищенности.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. R e y n o l d s D. Experimental evaluation of features for robust speaker

identification // IEEE Trans. On Speech and Audio Processing, 1994. – Vol. 2.

No. 4. – Р. 639–643.

178

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012