Den snabba takten i de tekniska framstegen under de senaste åren har lett till en enorm ökning av användningen av biometriska autentiseringssystem. Syftet med denna forskning är att undersöka problemet med att identifiera en talare från dess röst oavsett innehåll. I denna studie utformade och implementerade författarna ett nytt textoberoende multimodalt högtalaridentifieringssystem baserat på waveletanalys och neurala nätverk. Våget analys omfattar diskret wavelet transform, wavelet paket transform, wavelet subband kodning och Mel-frekvent ceptral koefficienter (MFCCs). Inlärningsmodulen består av generella regressiva, probabilistiska och radiella basfunktioner neurala nätverk, som bildar beslut genom majoritetsröstning. Systemet befanns vara konkurrenskraftigt och det förbättrade identifieringsgraden med 15 % jämfört med det klassiska MFCC. Dessutom minskade det identifieringstiden med 40% jämfört med den bakåtförökning neurala nätverket, Gaussian blandningsmodell och huvudkomponentanalys. Prestandatester utförda med hjälp av GRID-databasen corpora har visat att detta tillvägagångssätt har snabbare identifieringstid och större noggrannhet jämfört med traditionella tillvägagångssätt, och det är tillämpligt på realtid, textoberoende högtalaridentifieringssystem.
Almaadeed et al. introducerade en wavelet analys och neurala nätverk baserade text-oberoende multimodal högtalare identifieringssystem REF.
Speaker identification using multimodal neural networks and wavelet analysis
{'venue': 'IET Biom.', 'journal': 'IET Biom.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}