Сибирский федеральный университет

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Наука. Образование. Инновации; Анапа; Анапа

Год издания: 2022

Ключевые слова: human voice identification, mel-frequency cepstral coefficients, data classification methods, machine learning, neural networks, convolutional neural network, идентификация человека по голосу, мел-частотные кепстральные коэффициенты, методы классификации данных, машинное обучение, нейронные сети, сверточная нейронная сеть

Аннотация: Целью настоящего исследования является разработка метода идентификации человека по голосу с использованием машинного обучения и оценка его эффективности. В работе разработан метод идентификации человека по голосу на базе сверточной нейронной сети, а именно: сформирована репрезентативная выборка речевых сигналов, выбран оптимальный способ представления значимых характеристик речи, реализована и протестирована программная модель разработанного метода.

Журнал: Наука. Образование. Инновации

Номера страниц: 198-202

Место издания: Анапа

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью «Научно-исследовательский центр экономических и социальных процессов» в Южном Федеральном округе

• Потылицина Юлия Валерьевна (ФГАОУ ВО «Сибирский Федеральный Университет»)
• Шниперов Алексей Николаевич (ФГАОУ ВО «Сибирский Федеральный Университет»)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)