speaker recognition
Sign in to saveAlso known as voice recognition
identification of a person from characteristics of voices
Research
3,848 papers- Biomarkers in Alzheimer's disease: role in early and differential diagnosis and recognition of atypical variants.Alzheimer's research & therapy · 2023
- Evaluating the Performance of Speaker Recognition Solutions in E-Commerce Applications.Sensors (Basel, Switzerland) · 2021
- Contrastive Adversarial Domain Adaptation Networks for Speaker Recognition.IEEE transactions on neural networks and learning systems · 2022
- Automatic Speaker Recognition System Based on Gaussian Mixture Models, Cepstral Analysis, and Genetic Selection of Distinctive Features.Sensors (Basel, Switzerland) · 2022
- Influence of emotional prosody, content, and repetition on memory recognition of speaker identity.Quarterly journal of experimental psychology (2006) · 2021
via PubMed
Article · Polski
Rozpoznawanie mówcy (biometryka głosu) – proces automatycznej identyfikacji mówcy za pomocą szczegółowych informacji na jego temat, zawartych w falach głosowych, w celu weryfikacji tożsamości osoby korzystającej z systemu. Umożliwia to kontrolę dostępu do różnych usług za pomocą głosu. Proces rozpoznawania mówcy polega na tworzeniu modeli wykorzystujących akustyczne cechy mowy (model matematyczny danego głosu przechowywany w systemie biometrycznym), które dają możliwość znalezienia różnic między ludzkimi głosami. Wzorce akustyczne odzwierciedlają zarówno anatomię (np. wielkość, kształt gardła i jamy ustnej), jak i zachowania (np. intonacja głosu, styl mówienia). Rozpoznawanie mówcy bywa stosowane w tworzonych systemach bezpieczeństwa oraz podczas przeprowadzania wieloosobowych konferencji. Próbki głosu nagrywa się mikrofonem. By wyeliminować możliwe użycie nagranej próbki głosu innej osoby stosuje się syntezator mowy, który dyktuje użytkownikowi tekst do powtórzenia. Jednocześnie rozpoznawanie mowy sprawdza czy użytkownik powtarza poprawnie podyktowany przez syntezator mowy tekst. Systemy rozpoznawania mówcy można podzielić ze względu na trzy różne charakterystyki: * identyfikacja i weryfikacja mówcy * systemy zależne lub niezależne od treści * systemy ze zbiorem zamkniętym lub otwartym
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA