Speaker Recognition is a challenging task and is widely used in many speech aided applications. This study proposes a new Neural Network (NN) model for identifying the speaker, based on the acoustic features of a given speech sample extracted by applying wavelet transform on raw signals. Wrapper based feature selection applies dimensionality reduction by kernel PCA and ranking by Info gain. Only top ranked features are selected and used for neural network classifier. The proposed neural network classifier is trained to assign a speaker name as label to the test voice data. Multi-Layer Perceptron (MLP) is implemented for classification, and the performance is compared with the proposed NN model.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Related Works 3. Materials and Methods 4. Experiments and Results 5. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.7 No.1