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- ¿Cuál es el significado de identificar al hablante??
- ¿Cuál es la base de la identificación de voz??
- ¿Cómo se clasifica a un altavoz??
- ¿Cómo funciona el reconocimiento de altavoces??
- ¿Cuáles son las cuatro formas diferentes de realizar el reconocimiento de altavoces??
¿Cuál es el significado de identificar al hablante??
La identificación es el proceso de determinar de cuál de los altavoces registrados se produce un enunciado determinado. La verificación es el proceso de aceptar o rechazar la identidad reclamada por un orador. La mayoría de las aplicaciones en las que se usa la voz para confirmar la identidad se clasifican como verificación de altavoces.
¿Cuál es la base de la identificación de voz??
Para verificar la identidad de una persona inscrita, el sistema de reconocimiento de voz biométrico captura una nueva muestra de habla, crea una plantilla de la muestra y la compara con la plantilla de inscripción. Una fuerte coincidencia entre las plantillas indica que la misma persona hablaba ambas muestras, verificando así la identidad de la persona.
¿Cómo se clasifica a un altavoz??
La clasificación del altavoz requiere una descripción funcional suficientemente precisa de los atributos del altavoz y los recursos utilizados en hablar, para poder producir nuevas expresiones que imitan el estado físico, emocional y cognitivo actual del hablante, con el dialecto correcto, los marcadores de clase social y los hábitos de habla.
¿Cómo funciona el reconocimiento de altavoces??
El reconocimiento de altavoces se basa en el sonido de la voz. El reconocimiento del altavoz tiene dos formularios: dependiente del texto: con el sujeto que pronuncia una contraseña específica o frase de aprobación. Texto independiente: con el sujeto hablando de manera no restringida.
¿Cuáles son las cuatro formas diferentes de realizar el reconocimiento de altavoces??
El reconocimiento de altavoces es un problema de reconocimiento de patrones. Las diversas tecnologías utilizadas para procesar y almacenar impresiones de voz incluyen estimación de frecuencia, modelos ocultos de Markov, modelos de mezclas gaussianas, algoritmos de coincidencia de patrones, redes neuronales, representación de matrices, cuantificación de vectores y árboles de decisión.
