Розробка автоматизованої системи розпізнавання мовця в середовищі Matlab. Частина 1. Реалізація системи

Abstract

В даній роботі було проаналізовано проблемну сферу та реалізовано автоматизовану систему розпізнавання мовця в середовищі Matlab. В першому розділі проаналізовано проблему розпізнавання мовця, оглянуто класичні методи розв'язання задачі розпізнавання мовця та розпізнавання мовця із застосуванням елементів штучного інтелекту. Також детально описано вибір предмету дослідження. В другому розділі був виконаний теоретичний опис ситеми розпізнавання мовця. Виконано опис методу виділення інформативних для розпізнавання ознак їх вихідного сигналу та описано одні з основних методів: кепстрального аналізу, кореляційний метод та метод паралельної обробки. Також приведений опис нейромережевого класифікатору для прийняття рішень у задачі розпізнавання мовця та оглянуто методи реалізації нейронної мережі: на основі простого перцептрону, зворотного поширення (backpropagation). зустрічного поширення та самоорганізаційну карту Кохонена. В третьому розділі програмно реалізовано автоматизовану систему розпізнавання мовця в середовищі Matlab з приведеними відповідними діаграмами.

In this project, was analyzed the problem area and realized an automated speaker recognition system in the Matlab. The first section analyzes the problem of recognition of the speaker, examines the classical methods of solving the problem of speaker recognition and speaker recognition using elements of artificial intelligence. Also, there is described in detail the choice of the subject of research. In the second section was done the theoretical description of the speaker recognition system. Described the method of allocation of informative signs for recognition of their output signal and one of the main methods is described: cepstral analysis, correlation method and parallel processing method. Also, the description of the neural network classifier for making decisions in the speaker recognition task and the methods of realization of the neural network are examined: on the basis of simple perceptron, back propagation, counter propagation and Kohonen's self-organizing map. In the third section, was realized an automated speaker recognition system in Matlab with the corresponding diagrams.