Модели гауссовых смесей для верификации диктора по произвольной речи

Abstract

Отдельные гауссовы компоненты хорошо моделируют характеристики голоса диктора, необходимые для идентификации по произвольной речи. В статье представлена математическая модель гауссовых смесей для задач распознавания диктора и предложена интерпретация компонентов модели. Приводится алгоритм обучения моделей и предложена реализация системы распознавания. Результаты экспериментов демонстрируют эффективность моделей гауссовых смесей порядка 94 % для распознавания голоса диктора по произвольной речи. В качестве базы данных для проверки эффективности алгоритмов была использована речь, записанная на телефонном канале.