title: Deep neural networks-bаsed approach for text-independent speaker identification problem
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кудашев Олег Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Малых Егор Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Malykh Egor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малинин Константин Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malinin Konstantin Аleksаndrovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:18:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:18:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 034312
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11336
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В рамках работы рассматриваются задачи автоматической текстонезависимой и текстозависимой идентификации диктора по голосу. Исследуется возможность применения к ним глубокой свёрточной нейронной сети и использования спектрограмм в качестве исходных признаков. Проводятся эксперименты на базах RSR2015 и NIST, делается вывод о применимости рассматриваемого подхода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, the automatic text-independent and text-dependent speaker identification tasks are considered. The possibilities of applying a deep convolutional neural network to them and using spectrograms as input features for such a model are investigated. Experiments are conducted on the RSR2015 and NIST corpuses and conclusion is made about the applicability of the approach under consideration.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: идентификация диктора
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: речь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свёрточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: speaker identification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: speech
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CNN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Deep neural networks-bаsed approach for text-independent speaker identification problem
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение глубоких нейронных сетей к задаче текстонезависимой идентификации диктора по голосу
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: main.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11336/1/main.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,3 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_-_Malyx_E__A__2017.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11336/2/reviewSV_Otzyv_-_Malyx_E__A__2017.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 40,3 kB
resources.filename: reviewSV_st006761_Malinin_Konstantin_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11336/3/reviewSV_st006761_Malinin_Konstantin_Aleksandrovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,39 kB