انجمن کامپیوتر ایران

تصدیق هویت مبتنی بر گفتار از مزیت‌های کاربرپسند بودن، پیچیدگی محاسباتي کم و هزینه پياده‌سازي پایین برخوردار است. اما در عین حال محدودیت‌هایی را نیز به همراه دارد که از آن جمله می‌توان کاهش دقت این شيوه در محیط‌های دارای نویزهای متفاوت صوتی و عوارض كانال را برشمرد. روش i-vector PLDA روشی موفق در بهبود عملکرد سیستم‌های تصدیق هویت گوینده است. وزن‌دهی به بردارهای مدل و تست، با استفاده از ویژگی‌های آماری بردارهای ثبت‌نام گویندگان هدف، دقت امتیازدهی و در نتیجه کل سیستم تصدیق هویت را در شرایط آزمون با گفتار تمیز را ‌افزایش می‌دهد. در این مقاله تاثیر استفاده از بردارهای هویت موزون بر عملکرد سیستم در محیط‌های نویزی مورد ارزیابی قرار گرفته است. آزمایش‌ها با استفاده از دادگان TIMIT، بردار ویژگی MFCC و روش امتیازدهی PLDA انجام شده است. همچنین برای بهبود عملکرد سیستم در شرایط عدم تطبیق نویزی از آموزش چند-شرطی برای LDA و PLDA استفاده شده است. نتایج آزمون‌ها مبین آن است که استفاده از بردارهای موزون دقت سیستم تصدیق هویت گوینده در محیط‌های نویزی را نیز افزایش می‌دهد.