ПРИМЕНЕНИЕ DTW-МЕТОДА ДЛЯ МУЛЬТИСЕССИОННОГО ОБУЧЕНИЯ СКРЫТЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧЕ ТЕКСТОЗАВИСИМОЙ ВЕРИФИКАЦИИ ДИКТОРА
ООО «ЦРТ-инновации», Санкт-Петербург, 196084, Российская Федерация; Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; старший научный сотрудник; ведущий инженер
Сухмель В. А.
Санкт-Петербургский государственный университет, кафедра компьютерного моделирования и многопроцессорных систем; аспирант
Шолохов А. В.
Университет Восточной Финляндии, Йоэнсуу, FI-80101, Финляндия; аспирант
Пеховский Т. С.
ООО «ЦРТ-инновации»; ведущий научный сотрудник
Читать статью полностью
Аннотация. Представлен метод обучения скрытых марковских моделей по нескольким вариантам произнесения парольной фразы с помощью алгоритма динамического временного выравнивания сигналов. Метод позволяет создавать точные статистические модели речевых сигналов и снижать вероятность возникновения ошибок верификации.
Ключевые слова:
текстозависимая верификация диктора, MFCC, HMM, GMM, DTW
