Bilinmeyen gürültü çevre ortamında güvenli konuşmacı tanımlama

Konuşmacı doğrulama sisteminin performansı ve karalalığı gürültülü ortamlar altında arttırmak için, üzerinde bir çok yaklaşım ve tasarım araştırlmıştır. Eğitim ve test koşulları arasında hiçbir uyumsuzluk olmadığı zaman sistem en yüksek performansta çalışır. Bu nendenle, tüm metodlar arasında Paralel Model Kombinasyonu (PMK), bahsedilen konuyu en uygun ele alan teknik olarak görünmektedir. Bu metod, test ve eğitim koşulları arasında olan uyumsuzluğu, minimize ederek çözmektedir. Bu çalışmanın ana amacı, konuşmacı doğrulama sisteminin performansını arrtırmaktır. Daha önceki çalışmalarda, PMK tekniği, gürültü istatistiğinin bilindiğini varsayarak, gürültüsüz konuşma ve gürültü modelleri kullanılarak, gürültülü konuşma modelinin parametrelerini tahmin etmek için kullanılmıştır. Bu çalışmada gürültünün bilinmediği varsayılmıştır. Ses Aktivite Tespiti (SAT) teknikleri kullanılarak gürültü, gürültülü konuşmadan tahmin edilmiştir. Buna göre, karakterize edilen belirlibilir SAT tekneği konuşma olmayan kısmı, gürültü modelini tahmin etmek için kullanılabilir. Bu çalışmada, doğrudan gürültü sinyalinden gürültü modelini tahmin eden metod, temel metod olarak adlandırılmıştır. Bundan sonra, temel metod performansı SAT tekniklerinin performansı ile karşılaştırılmıştır. Konuşmacı doğrulama sisteminin performansı değerlendirmek için NIST 1998 konuşmacı tanıma ve NOISEX- 92 gürültü veritabanları kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, gürültü modelini tahmin etmek için SAT teknikleri kullanılan metodunun performansı, temel metodunun performansı ile yüksek Sinyal Gürültü Oranları (SGO) için karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir. Fakat, düşük SGO oranlarında temel metod Eşit Hata Oranı (EHO) olarak daha iyi sonuçlar vermiştir.