Naslov
Postupci klasifikacije vektora značajki za automatsko prepoznavanje govornika
(Feature vector classification for automatic speaker recognition)

Autori
Gašparović, Velimir

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
21.09

Godina
2006

Stranica
78

Mentor
Petrinović, Davor

Ključne riječi
automatsko prepoznavanje govornika; identifikacija; verifikacija; klasifikacija; vektorska kvantizacija; model sa Gaussovim mješavinama; neuronska mreža
(automatic speaker recognition; identification; verification; classification; vector quantization; gaussian mixture model; neural network)

Sažetak
U okviru diplomskog rada potrebno je istražiti postupke koji se koriste za klasifikaciju vektora značajki u svrhu automatskog prepoznavanja govornika. Potrebno je dati pregled mogućih postupaka klasifikacije, te diskutirati njihove prednosti i mane. Posebnu pažnju posvetiti klasifikatorima temeljenim na vektorskoj kvantizaciji, na statističkim modelima kao što su Skriveni Markovljevi modeli ili Modeli sa Gassovim mješavinama, odnosno klasifikatori temeljeni na neuronskim mrežama. Diskutirati problem tipa i dimenzionalnosti vektora značajki, te kako on utječe na točnost klasifikacije. Posebnu pažnju posvetiti i postupcima učenja, tj. treniranja klasifikatora, te diskutirati potrebnu veličinu baze vektorskog procesa koja je dovoljna za treniranje pojedinog modela. Također istražiti utjecaj parametara pojedinih klasifikatora, kao što su broj reprezentanata i struktura vektorskog kvantizatora, broj mješavina korišten u statističkim modelima, broj stanja u HMM modelu, struktura neuronske mreže itd. Na jednostavnom eksperimentu demonstrirati učinkovitost pojedinih postupaka klasifikacije.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika

POVEZANOST RADA