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Automatic speaker recognition using time alignment of spectrograms

Authors
Journal
Speech Communication
0167-6393
Publisher
Elsevier
Publication Date
Volume
1
Issue
2
Identifiers
DOI: 10.1016/0167-6393(82)90033-4
Keywords
  • Speaker Recognition
  • Nonlinear Time Alignment
  • ‘Voiceprint’ Identification
  • Dynamic Programming
  • Pattern Recognition

Abstract

Zusammenfassung Es werden neue Verfahren für die automatische Sprechererkennung über Telefon beschrieben. Die Erkennung basiert auf der Spektralanalyse eines festen Codesatzes. Aus der gesamten Sprachäusserung wird die Folge der Kurzzeitspektren ermittelt, um daraus das zeitabhängige Spektrogramm zu bilden. Es werden Normierungsverfahren auf das Spektrogramm angewendet, um spektrale Verzerrungen infolge der Telefonübertragung und Lautstärkeschwankungen zu berücksichtigen. Die Entscheidung über die Identität des Spreechers wird getroffen, indem das Spektrogramm der Testsprachprobe mit vorher abgespeicherten Referenzspektrogrammen verglichen und ein Mass für die Unähnlichkeit zwischen den Spektrogrammen berechnet wird. Um diesen Spektrogrammvergleich durchführen zu können, ist es notwendig, Unterschiede in der Sprechgeschwindigkeit zu berücksichtigen und einander entsprechende Lautereignisse in den Sprachäusserugen in exakte zeitliche Synchronisation zu bringen. Die Einzelheiten dieser sogennanten Zeitnormalisierung werden beschrieben im Hinblick auf die Anforderungen der Sprechererkennung. Die Zeitnormalisierung basiert auf einem Ähnlichkeitsmass zwischen Lautereignissen und wird durch dynamische Programmierung erreicht, indem Zeitunterschiede zwischen einander entsprechenden Lautereignissen minimiert werden. Das System wurde ausgetestet mit Sprachproben, die von kooperativen Sprechern stammten und über gewöhnliche Telefonverbindungen übertragen wurden. Verschiedene Erkennungsverfahren wurden ausgetestet und miteinander verglichen. Sowohl für die Identifikation als auch die Verifikation konnten Fehlerraten von 2% oder weniger erhalten werden.

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