Тема данной работы – «Разработка модели и методов автоматического формирования, анализа и обработки цифрового голосового образа личности».
Целью данной работы является исследование существующих методов голосовой идентификации и верификации личности, а также диаризации диктора.
Научная новизна данного проекта заключается в создании нового алгоритма диаризации личности, отличающегося от всех существующих методов. Поставленной задачей является создание подпрограммы, демонстрирующей исправную работу придуманного алгоритма.
Создаваемая подсистема диаризации диктора будет представлять собой стенографию, только в голосовом виде. На практическом примере, это можно продемонстрировать в виде конференции, когда несколько дикторов заранее записывают свои голосовые профили в программу, затем, на самой конференции, включается запись, и программа автоматически разделяет разных дикторов на одной звуковой дорожке, предоставляя полный текстовый отчёт какой из дикторов в какое время разговаривал. Если профиль был записан корректно и по шаблону, то вероятность правильного определения диктора программой будет составлять ~94-95%.
Актуальность исследований в направлении голосовой идентификации подтверждается большим числом работ учёных как ближнего, так и дальнего зарубежья. Наиболее известные результаты получены в следующих организациях: в Казахстане – Алматинский Университет Энергетики и Связи имени Гумарбека Даукеева, Казахстанский национальный университет имени аль-Фараби, Институт информационных и вычислительных технологий, , в России – «Алтайский государственный университет», «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» в лаборатории «Безопасность информационных и технических систем», «Кубанский Государственный Университет», и других. Наиболее значимые результаты за рубежом в этом направлении выполнены в следующих научно-исследовательских институтах и корпорациях: в США – Массачугетский технологический институт, компания Google, компания Microsoft, компания Apple, компания Amazon, а также корпорация Toshiba в Японии, Кембриджский университет в Великобритании и во многих других институтах и университетах. К примеру, учёные и доктора наук И. Н. Белых, А. И. Капустин, А. В. Козлов, А. И. Лоханова, Ю. Н. Матвеев, Т. С. Пеховский, К. К. Симончик, А. К. Шулипа в своей работе «Система идентификации дикторов по голосу» представили описание текстонезависимой системы автоматической идентификации дикторов по голосу.
Содержание
Введение 9
1 Обзор литературы и анализ современного состояния вопроса 11
1.1 Обзор использованной литературы. 11
1.2 Понятия голосовой идентификации и верификации личности. Их применение. 14
2. Математический анализ 16
2.1 Разбор моделей и методов идентификации личности по голосу 16
2.2 Математический анализ существующих методов и моделей идентификации личности по голосу. 21
3 Проектирование и разработка программы 25
3.1 Функциональная структура системы 25
3.2 Обоснование выбора языка программирования 26
3.3 Структура программного обеспечения 26
3.4 Построение моделей реального времени, построение диаграмм 28
3.4.1 Создание модели базы данных для программного обеспечения 28
3.4.2 Построение диаграммы прецедентов, диаграммы классов и объектов. 29
3.4.3 Построение диаграммы взаимодействия: кооперации и последовательности. 31
3.4.4 Построение диаграммы состояний и диаграммы деятельности. 34
3.4.5 Построение диаграммы компонентов, диаграммы развертывания. 35
3.4.6 Проектирование интерфейса пользователя в системах реального времени. Создание диаграммы размещения. 36
3.5 Проектирование интерфейса системы 37
3.6 Описание программы 40
3.6.1 Общие сведения 40
3.6.2 Функциональное обеспечение 41
3.6.3 Логическая структура программы 47
3.6.4 Используемые технические средства 48
3.6.5 Вызов и загрузка программы 48
3.6.6 Входные данные 48
3.6.7 Выходные данные 49
3.7 Контрольный пример 49
Заключение 51
Список литературы 53
Приложение А 54
