<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розробка ERP-застосунку для діаризації мовленнєвих команд

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Авторами розроблено консольний додаток для діаризації мовних сигналів на мові python. В основу додатка покладено попередньо створена загальна схема голосової біометрії GMM+i-vec+DNN. Точність діаризації для нашого додатку на вибірці 80 зразків 40-ка різних дикторів склала 93%. Щодо швидкості, то середня тривалість обробки голосу при навчанні системи склала 22 секунди (оброблювалося файл з вимовою тривалістю 20 секунд).
The authors have developed a console application for diarization of speech signals in Python. The application is based on the previously created general scheme of voice biometrics GMM + i-vec + DNN. The accuracy of diarrhea for our application in a sample of 80 samples from 40 different speakers was 93%. In terms of speed, the average duration of voice processing when learning the system was 22 seconds (processed a file with a pronunciation duration of 20 seconds).

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Матіящук А. В. Розробка erp-застосунку для діаризації мовленнєвих команд [Електронний ресурс] / А. В. Матіящук, Ю. Я. Таранюк; наук. кер. О. Д. Никитенко // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції "Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)", Вінниця, 16-17 червня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/view/13941.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Аграновский А.В., Леднов Д.А. Теоретические аспекты алгоритмов обработки и классификации речевых сигналов. Москва: Изд-во "Радио и связь", 2004. - 164 с.
  2. Keshet J., Bengio S. Automatic Speech and Speaker Recognition. Large Margin and Kernel Methods. Wiley, 2009, - 257 p.
  3. Столбов М.Б., Кассу А.-Р.М. Цифровая обработка речевых сигналов. Учебно-методическое пособие по лабораторному практикуму – СПб: НИУ ИТМО, 2016. – 71 с.