Дослідження ефективності ознак розпізнавання мовців при використанні загортальних нейромереж

Abstract

У статті автори навели результати дослідження ефективності спектральних ознак для прийняття рішень автоматизованою системою розпізнавання мовців критичного застосування із згортальним нейромережевим класифікатором глибокого навчання, використання якого зумовило представлення інформативних ознак у графічному вигляді.

В статье авторы привели результаты исследования эффективности спектральных признаков для принятия решений автоматизированной системой распознавания дикторов критического применения с сверточным нейросетевым классификатором глубокого обучения, использование которого обусловило представление информативных признаков в графическом виде.

The study represents the results of the research of efficiency of the spectral features of speech signal for automated decision-making critical system for speaker recognition with convolutional neural network deep learning classifier, the use of which caused the submission of informative features in graphical view.