Text unabhängige Sprechererkennung auf Basis neuronaler Netze Matlab-Quellcode. Sprechererkennung oder Spracherkennung ist die Aufgabe der Erkennung Menschen aus ihren Stimmen. Solche Systeme extrahieren Funktionen von Sprache, modellieren sie und nutzen sie, um die Person von seiner / ihrer Stimme zu erkennen. Sprechererkennung hat eine Geschichte aus rund vier Jahrzehnten, in denen die Ausgabe von mehreren Analogfilter wurde im Laufe der Zeit für den Abgleich gemittelt.
Sprechererkennung nutzt die akustischen Merkmale der Sprache, die gefunden wurden, um zwischen den Individuen unterscheiden. Diese akustischen Muster spiegeln sowohl die Anatomie (zB Größe und Form der Hals und Mund) und lernte Verhaltensmuster (zB Stimmhöhe, Sprechen Stil). Diese Einbeziehung der gelernten Muster in die Voice-Vorlagen (genannt Stimmabdrücke) hat Sprechererkennung seine Einstufung als Verhaltens biometrischen verdient. . Version 1.1 kann nicht spezifizierte Updates, Verbesserungen oder Fehlerbehebungen
Anforderungen :
Windows 3.x / 95/98 / Me / NT / 2000 / XP, Matlab Signal Processing und Neural Net. Werkzeugkästen
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