Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
W niniejszej pracy zbadano wpływ transmisji pakietowej na skuteczność systemu automatycznej identyfikacji mówców pracującego w oparciu o bayesowski klasyfikator LR. Modelowanie statystyczne w systemie prowadzone jest z wykorzystaniem algorytmów EM-GMM oraz MAP. W badaniach założono, że z transmisją pakietową wiążą się dwa zjawiska: utrata pakietów oraz kodowanie sygnału. W badaniach wykorzystano niektóre kodeki audio standardu H.323 ITU-T. Zjawisko utraty pakietów przybliżono za pomocą dwustanowego modelu Gilberta. Wyniki badań przedstawiono w postaci charakterystyk Tippetta.
EN
In this study, the effect of packet transmission on the effectiveness of the automatic speaker recognition system was examined, working on the basis Bayesian classifier LR. Statistical modelling of the system is carried out using algorithms EM-GMM and MAP. The study assumed that the packet transmission is associated with the occurrence of loss and encoding of the signal. In the research, some codecs of the audio standard H.323 ITU-T were used. The occurrence of the packet loss was described by means of a Gilbert digital model. Test results of performed tests are presented in Tippett plots.
PL
Identyfikacja kryminalistyczna mówcy wymaga ekstrakcji cech osobniczych przenoszonych wraz z sygnałem mowy. Sprawcy przeróżnych przestępstw podejmują próby ukrycia tych cech. Jedna z najpopularniejszych technik maskowania polega na wykorzystaniu urządzenia modyfikującego częstotliwość tonu krtaniowego i jest oparta na metodach PSOLA lub PV. Metody te w trakcie resyntezy sygnału generują zniekształcenia, które muszą wpływać na obserwowane cechy. W ramach pracy zbadano wpływ zniekształceń wprowadzanych przez algorytmy modyfikacji tonu krtaniowego na językowe cechy osobnicze oraz skuteczność automatycznego systemu kryminalistycznej identyfikacji mówców wyrażoną za pomocą charakterystyk Tippetta.
EN
Forensic speaker recognition is based on individual features which are conveyed with speech signal. Various crime offenders undertake attempts to disguise their individual features. One of the most common voice disguise method involves pitch shifting with PSOLA or PV methods. These methods distort speech signal during signal re-synthesis which has the influence on individual features. In hereby study, the Authors examined the effect of using pitch shifting algorithms on language individual features and effectiveness of forensic automatic speaker recognition which is assessed through Tippett plots.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.