Developing a Low SNR Resistant, Text Independent Speaker Recognition System for Intercom Solutions - A Case Study
Abstrakt
This article presents a case study on the development of a biometric voice verification system for an intercom solution, utilizing the DeepSpeaker neural network architecture. Despite the variety of solutions available in the literature, there is a noted lack of evaluations for "text-independent" systems under real conditions and with varying distances between the speaker and the microphone. This article aims to bridge this gap. The study explores the impact of different types of parameterizations on network performance, the effects of signal augmentation, and the results obtained under conditions of low Signal-to-Noise Ratio (SNR) and reverberation. The findings indicate a significant need for further research, as they suggest substantial room for improvement.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.62036/ISD.2024.38
- Licencja
- otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2024
- Opis bibliograficzny:
- Zaporowski S., Górski F., Kotus J.: Developing a Low SNR Resistant, Text Independent Speaker Recognition System for Intercom Solutions - A Case Study// / : , 2024,
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.62036/isd.2024.38
- Źródła finansowania:
-
- Publikacja bezkosztowa
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 31 razy