Показати скорочену інформацію

Порівняння алгоритмів кластеризації для задач розпізнавання голосу

dc.contributor.authorВодолазська, Д. В.uk
dc.contributor.authorКрупельницький, Л. В.uk
dc.date.accessioned2025-08-13T09:54:08Z
dc.date.available2025-08-13T09:54:08Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48294
dc.description.abstractУ роботі розглядаються питання порівняння алгоритмів кластеризації для задачі розпізнавання голосів.uk
dc.description.abstractThe paper considers the comparison of clustering algorithms for speaker recognition tasks. The efficiency of different approaches, such as agglomerative hierarchical clustering, spectral clustering, and deep learning-based methods, is analyzed. The prospects of using these methods in real-world conditions and their impact on the accuracy of speaker recognition are determined..en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22267
dc.subjectкластеризаціяuk
dc.subjectрозпізнавання голосівuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectагломеративнаієрархічна кластеризаціяuk
dc.subjectспектральна кластеризаціяuk
dc.subjectclusteringuk
dc.subjectspeaker recognitionuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectagglomerative hierarchicalclusteringuk
dc.subjectspectral clusteringuk
dc.titleПорівняння алгоритмів кластеризації для задач розпізнавання голосуuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.9
dc.relation.referencesReynolds, D.A., Quatieri, T.F., Dunn, R.B. (2000). Speaker verification using adapted Gaussian mixture models. Digital Signal Processing, 10(1-3), 19-41.
dc.relation.referencesShi, J., Malik, J. (2000). Normalized cuts and image segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(8), 888-905.
dc.relation.referencesSnyder, D., Garcia-Romero, D., Povey, D., Khudanpur, S. (2018). X-vectors: Robust DNN embeddings for speaker recognition. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 5329-5333.
dc.relation.referencesZhou, B., Hansen, J.H.L. (2000). Unsupervised speaker change detection using probabilistic models. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 423-426.
dc.relation.referencesKinnunen, T., Li, H. (2010). An overview of text-independent speaker recognition: From features to supervectors. Speech Communication, 52(1), 12-40.


Файли в цьому документі

Thumbnail
Ім'я:
22267.pdf
Розмір:
307.2Kb
Формат:
PDF
Відкрити

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію