Нейромережева система автентифікації суб'єкта за візуальним представленням його голосу

Abstract

У магістрскій кваліфікаційній роботі створено нейромережеву систему для аутентифікації суб'єкта за візуалізованим представленням його голосу. Для візуалізації мовних сигналів у системі використовувалося вейвлет-перетворення, а нейромережа використовувалася для аутентифікації суб'єкта. Проаналізовано методи вилучення інформативних ознак з мовних сигналів, за допомогою яких відбувалася автентифікація суб'єкта. Проведено огляд нейромереж. Створено алгоритми, необхідні для функціонування системи аутентифікації суб'єкта за голосом. Створено алгоритми для попередньої обробки мовних сигналів, підбору інформативних для аутентифікації суб'єкта за голосовими ознак тощо. Створено UML-іаграми використання, активності, послідовності та стану. Проводено оцінювання ефективності створеної нейромережевої системи аутентифікації суб'єкта за візуальним представленням його голосу

In the master's qualification work the neural network system of authentication of the subject on visual representation of his voice was created. Wavelet transforms were used to visualize speech signals in the system, and a convolutional neural network was used to authenticate the subject. Methods of extracting basic informative features from speech signals are analyzed, using which can be authenticated by the subject. Neural networks are reviewed and classified. The algorithms necessary for the functioning of the subject's voice authentication system have been created. Algorithms have been created for the pre processing of speech signals, the selection of informative ones for the authentication of a subject by voice traits, for the classification of voices, etc. UML diagrams of usage, activity, sequence, and status are created. The efficiency of the created neural network system of authentication of the subject by visual representation of his voice is conducted.