انجمن کامپیوتر ایران

گفتار یک سیگنال مناسب برای تشخیص هویت است که علاوه بر کاربرپسند بودن، دارای پیچیدگی محاسباتی کم و هزینه پیاده‌سازی پایین است. همچنین به دلیل برخورداری از ویژگی‌هایی نظیر طبیعی بودن و امکان دسترسی به آن از راه دور، همواره مورد توجه محققان حوزه تشخیص هویت بوده است. تصدیق هویت گوینده بر مبنای تحلیل عامل و در فضای i-vector بهبود چشمگیری در عملکرد این سیستم‌ها در سال‌های اخیر ایجاد کرده است. در این مقاله روشی برای وزن‌دهی به بردارهای مدل و تست، با استفاده از ویژگی‌های آماری بردارهای آموزشی گویندگان هدف، ارائه شده است. تأثیر بهره‌گیری از بردارهای موزون بر دقت امتیازدهی و در نتیجه کل سیستم تصدیق هویت با استفاده از چهار بردار ویژگی MFCC، IMFCC، LFCC و PNCC و دو روش امتیازدهی فاصله كسینوسی و فاصله اقلیدسی وزن‌دار (ماهالانوبیس) مورد ارزیابی قرار گرفته است. در پیاده‌سازی آزمون‌ها از دادگان‌های TIMIT و NIST SRE 2008 استفاده شده است. نتایج آزمون‌ها مبین آن است که استفاده از بردارهای موزون پیشنهادی در این مقاله دقت سیستم تصدیق هویت گوینده را افزایش می‌دهد.