| dc.contributor | Брестский государственный технический университет | ru_RU |
| dc.contributor | Brest State Technical University | ru_RU |
| dc.contributor.author | Клименко, Н. С. | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2019-10-28T09:37:12Z | |
| dc.date.available | 2019-10-28T09:37:12Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.identifier.citation | Клименко, Н. С. Метод фильтрации векторов признаков в задаче текстонезависимой идентификации диктора / Н. С. Клименко
// Искусственный интеллект. Интеллектуальные транспортные системы : материалы Международной научно-технической конференции, Брест, 25–28 мая 2016 года / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный технический университет ; редкол.: В. А. Головко [и др.]. – Брест : БрГТУ, 2016. – С. 20–22. – Библиогр.: с. 22 (7 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/2159 | |
| dc.description | Klimenko N. S. The method of filtering feature vectors in the task of text-independent speaker identification | ru_RU |
| dc.description.abstract | В статье предложена модификация метода идентификации при помощи
фильтрации множества векторов акустических признаков как обучающей выборки, так и выборки тестируемого образца. Результаты численных исследований показали, что данная модификация позволяет повысить вероятность текстонезависимой идентификации на основе одного классификатора. Вместе с
тем, объем вычислений сокращается в сравнении с использованным ранее решающим правилом, полученным бустинг-алгоритмом. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.subject | прикладные системы | ru_RU |
| dc.subject | системы искусственного интеллекта | ru_RU |
| dc.subject | распознавание и преобразование образов | ru_RU |
| dc.subject | application systems | ru_RU |
| dc.subject | artificial intelligence systems | ru_RU |
| dc.subject | pattern recognition and conversion | ru_RU |
| dc.title | Метод фильтрации векторов признаков в задаче текстонезависимой идентификации диктора | ru_RU |
| dc.type | Научный доклад (Working Paper) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.89 | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.93 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | The article proposes a modification of the identification method using
filtering many vectors of acoustic features of both the training sample and the sample of the test sample. The results of numerical studies have shown that this modification allows to increase the likelihood of text-independent identification based on one classifier. Together with
Moreover, the amount of computation is reduced in comparison with the previously used decision rule obtained by the boosting algorithm. | ru_RU |
