Zusammenfassung
Durch eine mehrstufige Klassifikation der im Rahmen des AUROS-Sprecher-erkennungssystems aufgenommenen Sprachproben zunächst mit einem linearen, dann mit einem stückweise linearen Abstands-Klassifikator (Minimum Distance, Nearest Neighbour), konnte eine Verbesserung der Verifikationsergebnisse bei gleichzeitiger deutlicher Verringerung von Rechenzeit und Speicherplatzbedarf je Sprecher erzielt werden.
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Literatur
Zur Quantisierung der Merkmale siehe auch den Beitrag von H. Ney: “Quantisierung von Spektralkomponenten für die Klassifikation von Sprachsignalen”. DAGM Symposium “Bildverarbeitung u. Mustererkennung”, Oberpfaffenhofen, 11.–13.Okt., 1978.
E. Bunge: “Vergleichende systematische Untersuchungen zur automatischen Identifikation und Verifikation kooperativer Sprecher.” Dissertation TH Darmstadt D-17, 1977.
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© 1978 Springer-Verlag Berlin · Heidelberg
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Kuhn, M.H. (1978). Ein Abstands-Klassifikator mit Automatischer Lernmusterauswahl, Angewandt auf die Verifikation Kooperativer Sprecher. In: Triendl, E. (eds) Bildverarbeitung und Mustererkennung. Informatik-Fachberichte, vol 17. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-67103-6_9
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