Разработка методики использования широких фонетических категорий в задачах верификации диктора

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ДИКТОРОВ.
1.1 Информативные параметры речевого сообщения.
1.1.1 Акустические признаки
1.1.2 Лингвистические признаки.
1.2 модель .
1.3 V модель.
1.3.1 Нелинейная V модель.
1.3.2 Многоклассовый классификатор.
1.3.3 Двоичное кодирование.
1.3.4 Каэгсдый против всех. Л..
1.3.3 Каждый против каждого
1.3.6 Алгоритм голосования x i..и..л.и,
1.3.7 Направленный нециклический граф принятия решения ii i i .
1.4 Распознавание с использованием искусственных нейронных сетей
1.5 СММ модель
1.6 Метод векторного квантования .
1.6.1 Алгоритм Ллойда алгоритм Ксредних.
1.6.2 Алгоритм i, , .
1.7 Тестовое распознавание
1.8 Метод текстонезависимой системы идентификации на основе индивидуальности произношения гласных звуков.
1.9 Выводы по главе
ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ШИРОКИХ ФОНЕТИЧЕСКИХ КАТЕГОРИЙ В ЗАДАЧАХ ВЕРИФИКАЦИИ ДИКТОРА
2.1 Широкие фонетические категории
2.2 Модель математической интерпретации математической интерпретации лингвистических признаков в задачах верификации диктора
2.3 Методика использования широких фонетических категорий в
задачах распознавания диктора
2.5 Выводы по главе
ГЛАВА 3. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ РАСПОЗНАВАНИЯ ДИКТОРА НА ОСНОВЕ ШИРОКИХ ФОНЕТИЧЕСКИХ КАТЕГОРИЙ.
3.1 Описание эксперимента
3.2 Построении модели распознавания диктора на основе
ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ.
3.2.1 ЬУО, сеть
3.2.2 Многослойный персептрон
3.3 Оценка качес тва работы сети в зависимости от выбранного правила обучения на реализациях тестовой фразы.
3.4 Оценка репрезентативности полученных результатов.
3.5 Влияние шума на качество распознавания диктора.
3.5.1 Влияние коричневого шума.
3.5.2 Влияние белого шума
3.6 Выводы ПО ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ