신경망을 기반으로하는 텍스트 독립적 인 스피커 인식 신경망에 기반한 스피커 식별을위한 간단하고 효과적인 소스 코드입니다.
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신경망을 기반으로하는 텍스트 독립적 인 스피커 인식 순위 및 요약

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신경망을 기반으로하는 텍스트 독립적 인 스피커 인식 설명

스피커 인식 시스템은 텍스트 의존성, 텍스트 프롬프트 및 텍스트 독립적 인 3 가지 스타일의 입력을 사용합니다. 대부분의 스피커 인증 응용 프로그램은 텍스트 종속 입력을 사용합니다. 이는 하나 이상의 음성 암호를 선택하고 등록하는 것과 관련이 있습니다. 텍스트 프롬프트 입력은 인성자의 관심이있을 때마다 사용됩니다. VoicePrints를 처리하고 저장하는 데 사용되는 다양한 기술은 숨겨진 마르코프 모델, 패턴 일치 알고리즘, 신경 네트워크, 매트릭스 표현 및 의사 결정 나무가 포함됩니다. 일부 시스템은 Cohort 모델 및 세계 모델과 같은 "안티 스피커"기술을 사용합니다. 주변 소음 수준은 초기 및 후속 음성 샘플의 컬렉션을 모두 방해 할 수 있습니다. 성능 저하는 한 번의 전화 및 인증을 사용하여 음성 및 검증을 사용하여 음성 및 등록에서 변경 될 수 있습니다. 노화로 인한 음성 변경은 또한 인식 시스템에 의해 해결되어야합니다. 이 알고리즘을 알려주십시오.

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