Abstrakt. Automatiskt identifiera personen du pratar med med med hjälp av kontinuerlig ljudanalys har potential att möjliggöra många genomträngande datorapplikationer från minneshjälp till att kommentera livsloggningsdata. Ett antal utmaningar, bland annat energieffektivitet och insamling av utbildningsdata, måste dock åtgärdas innan en diskret ljudanalys är praktisk på mobila enheter. Vi byggde PhakerSense, en högtalaridentifieringsprototyp som använder en heterogen maskinvaruarkitektur med flera processorer som delar upp beräkningen mellan en lågeffektprocessor och telefonens applikationsprocessor för att möjliggöra kontinuerlig bakgrundsavkänning med minimala effektbehov. Med hjälp av SpeakerSense jämförde vi flera systemparametrar (provtagningshastighet, GMM komplexitet, utjämning fönsterstorlek, och mängden utbildningsdata som behövs) för att identifiera trösklar som balanserar beräkningskostnader med prestanda. Vi undersökte också metoder för kanalkompensation som gör det möjligt att få träningsdata från telefonsamtal och en automatisk segmenteringsmetod för att träna högtalarmodeller baserade på ett-till-ett-samtal.
I REF använder en kontextmedveten högtalaridentifieringsmetod en låg provtagningsfrekvens för att upptäcka om en högtalare finns.
SpeakerSense: energy efficient unobtrusive speaker identification on mobile phones
{'venue': "In Proc. Int'l Conf. on Pervasive Computing", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}