Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/4248
Title: Методика идентификации диктора на основе модифицированной вероятностной нейронной сети
Other Titles: Method of speaker identification on the basis of the modified probabilistic neural network
Authors: Федоров, Е.Е.
Keywords: модифицированная вероятностная нейросеть
идентификация диктора
система векторов признаков
модели классификаторов дикторов
правила принятия решений
modified probabilistic neural networks
speaker identification
features vectors system
speaker classifier models
decision-making rules
Issue Date: 18-Jun-2011
Publisher: Донецкий национальный технический университет
Citation: Е.Е. Федоров. Методика идентификации диктора на основе модифицированной вероятностной нейронной сети// Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 13 (185), Донецк, ДонНТУ, 2011. – С.186-191.
Abstract: For increase of accuracy and reliability of speaker identification, increase of speed of training procedure in article the method of speaker identification on the basis of the modified probabilistic neural network, based on formation of features vectors system of a speech signal, parameters vectors of speaker classifier models, models of speaker classifier, rules decision-making is offered. For the offered method numerical research is carried out.
Description: Для повышения точности и надежности идентификации диктора, повышения быстродействия процедуры обучения в статье предлагается методика идентификации диктора на основе модифицированной вероятностной нейронной сети, базирующаяся на формировании системы векторов признаков речевого сигнала, векторов параметров моделей классификаторов дикторов, моделей классификаторов дикторов, правил принятии решения. Для предложенной методики проводится численное исследование.
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/4248
ISSN: ISSN 1996-1588
Appears in Collections:Випуск 13 (185)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
4_09.pdf427,03 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.