Textunabhängige Lautsprechererkennung basierend auf neuronalen Netzwerken Ein einfacher und effektiver Quellcode für die Lautsprecheridentifikation basierend auf neuronalen Netzwerken.
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Textunabhängige Lautsprechererkennung basierend auf neuronalen Netzwerken Beschreibung

Lautsprecherkennungssysteme verwenden drei Arten von gesprochenen Eingängen: textabhängig, textabhängig und textunabhängig. Die meisten Lautsprecher-Überprüfungsanwendungen verwenden den textabhängigen Eingang, der Auswahl und Anmeldung von einem oder mehreren Sprachkennwörtern beinhaltet. Textaufgeforderte Input wird verwendet, wenn Apostersorge angeht. Die verschiedenen Technologien, die zur Verarbeitung und Speichern von Voiceprints verwendet werden, umfassen versteckte Markov-Modelle, Muster-Matching-Algorithmen, neuronale Netzwerke, Matrixdarstellungen und Entscheidungsbäume. Einige Systeme verwenden auch "Anti-Lautsprecher" -Techniken, wie Kohortenmodelle und Weltmodelle. Umgebungsgeräusche können beide Sammlung der anfänglichen und anschließenden Sprachproben behindern. Die Leistungsabbauung kann aus Änderungen in Verhaltensattributen der Sprache und der Registrierung mit einem Telefon und einer Überprüfung an einem anderen Telefon ergeben. Sprachveränderungen aufgrund von Alterung müssen auch von Anerkennungssystemen angesprochen werden. Gib diesen Algorithmus einen Versuch, zu sehen, was wirklich fähig ist!

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