350 rub
Journal Neurocomputers №3 for 2012 г.
Article in number:
Neural network voice coder-archiver that stores biometric voice features of a user at a high level of hiss sounds compression
Keywords: neural network biometric voice coder self-learning of speaker-s voice features storing human biometrics at a high level of speech compression
Authors:
A.I. Ivanov, A.N. Halmetova, O.S. Zakharov, A.A. Rybolovlev, A.P. Ryzhkov
Abstract:
The article considers the potential of creating a new class of neural network biometric voice coders, able to simultaneously compress the speech flow up to 300 bits per second and store the biometric characteristics of human speech. The authors show that this class of devices should be able to self-learn the speech features. The article also considers the realization of voice coder learning the hiss sounds and their compression
Pages: 44-49
References
  1. Данные сайта http://ru.wikipedia.org/Вокодер
  2. Волчихин В.И., Иванов А.И., Фунтиков В.А. Быстрые алгоритмы обучения нейросетевых механизмов биометрико-криптографической защиты информации. Монография. Пенза: Пенз. гос. ун-т. 2005 г.
  3. Рамишвили Г.С. Автоматическое опознавание говорящего по голосу. М.: Радио и связь. 1981.
  4. Атал Б. Автоматическое опознавание дикторов по голосам // ТИИЭР. 1976. Т. 64. № 4. С. 48-66.
  5. ГОСТ Р 52633.5-2011 «Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа».