Search

Konuşmacı tanıma; özellik seçip elde etme, sınıflandırma ve örüntü karşılaştırma olarak üç aşamadan oluşan örüntü tanıma olarak bilinen genel bir alanın, bir alt kümesi olarak düşünülebilir. Geçmişten bu yana, konuşmacı tanımaya elverişli ses karakteristiklerinin bulunması yönünde yoğun çalışmalar yapılmış olmasına rağmen, henüz tüm şartlar için mükemmel ayırt etmeye yarayan bir özellik kümesi bulunamamıştır. Dolayısı ile, özelliklerin sistem başarımına etkisi uygulamanın tipine bağlı olduğundan, has özelliklerin seçimi tanıma işleminin en önemli basamağını oluşturmaktadır. Bu makalede, ses özellikleri ve daha çok metinden bağımsız konuşmacı tanıma için geliştirilmiş en çok bilinen sınıflandırma tekniklerine genel bir bakış verilmiştir. Ayrıca, uygun ses özellikleri ve sınıflayıcıların seçimleri karşılaştırmalı olarak tartışılmıştır.

Konuşmacı tanıma; özellik seçip elde etme, sınıflandırma ve örüntü karşılaştırma olarak üç aşamadan oluşan örüntü tanıma olarak bilinen genel bir alanın, bir alt kümesi olarak düşünülebilir. Geçmişten bu yana, konuşmacı tanımaya elverişli ses karakteristiklerinin bulunması yönünde yoğun çalışmalar yapılmış olmasına rağmen, henüz tüm şartlar için mükemmel ayırt etmeye yarayan bir özellik kümesi bulunamamıştır. Dolayısı ile, özelliklerin sistem başarımına etkisi uygulamanın tipine bağlı olduğundan, has özelliklerin seçimi tanıma işleminin en önemli basamağını oluşturmaktadır. Bu makalede, ses özellikleri ve daha çok metinden bağımsız konuşmacı tanıma için geliştirilmiş en çok bilinen sınıflandırma tekniklerine genel bir bakış verilmiştir. Ayrıca, uygun ses özellikleri ve sınıflayıcıların seçimleri karşılaştırmalı olarak tartışılmıştır.

Konuşmacı tanıma; özellik seçip elde etme, sınıflandırma ve örüntü karşılaştırma olarak üç aşamadan oluşan örüntü tanıma olarak bilinen genel bir alanın, bir alt kümesi olarak düşünülebilir. Geçmişten bu yana, konuşmacı tanımaya elverişli ses karakteristiklerinin bulunması yönünde yoğun çalışmalar yapılmış olmasına rağmen, henüz tüm şartlar için mükemmel ayırt etmeye yarayan bir özellik kümesi bulunamamıştır. Dolayısı ile, özelliklerin sistem başarımına etkisi uygulamanın tipine bağlı olduğundan, has özelliklerin seçimi tanıma işleminin en önemli basamağını oluşturmaktadır. Bu makalede, ses özellikleri ve daha çok metinden bağımsız konuşmacı tanıma için geliştirilmiş en çok bilinen sınıflandırma tekniklerine genel bir bakış verilmiştir. Ayrıca, uygun ses özellikleri ve sınıflayıcıların seçimleri karşılaştırmalı olarak tartışılmıştır.

Konuşmacı tanıma; özellik seçip elde etme, sınıflandırma ve örüntü karşılaştırma olarak üç aşamadan oluşan örüntü tanıma olarak bilinen genel bir alanın, bir alt kümesi olarak düşünülebilir. Geçmişten bu yana, konuşmacı tanımaya elverişli ses karakteristiklerinin bulunması yönünde yoğun çalışmalar yapılmış olmasına rağmen, henüz tüm şartlar için mükemmel ayırt etmeye yarayan bir özellik kümesi bulunamamıştır. Dolayısı ile, özelliklerin sistem başarımına etkisi uygulamanın tipine bağlı olduğundan, has özelliklerin seçimi tanıma işleminin en önemli basamağını oluşturmaktadır. Bu makalede, ses özellikleri ve daha çok metinden bağımsız konuşmacı tanıma için geliştirilmiş en çok bilinen sınıflandırma tekniklerine genel bir bakış verilmiştir. Ayrıca, uygun ses özellikleri ve sınıflayıcıların seçimleri karşılaştırmalı olarak tartışılmıştır.