Введение
ГЛАВА 1. Методы и математические модели анализа речевых сигналов в задачах аутентификации личности 21
1.1. Системы биометрической аутентификации, особенности идентификации и верификации личности по голосу 21
1.2. Речевая наука, речевые технологии и системы биометрической аутентификации по голосу 48
1.3. Подходы к построению математических моделей речевых сигналов в задачах аутентификации личности по голосу 72
Выводы к главе 1 104
ГЛАВА 2. Метод синтеза и анализа математических моделей речевого сигнала на основе теории модуляции с использованием детермини рованного подхода 106
2.1. Детерминированная математическая модель речевого сигнала, сущность метода синтеза и анализа на основе модуляционной теории 106
2.2. Математическая модель речевого сигнала в виде импульса АМ-колебания с несколькими несущими частотами 130
2.3. Математическая модель речевого сигнала в виде амплитудно-модулированного импульса с полигармоническими несущим и модулирующим колебаниями 154
2.4. Математическая модель речевого сигнала, основанная на аппроксимации спектра набором постоянных составляющих в соответствующих полосах частот 162
2.5. Обобщенная математическая модель речевого сигнала в виде импульса колебания с амплитудно-частотной модуляцией 167
2.6. Метод выделения модулирующего колебания из огибающей речевого сигнала 172
Выводы к главе 2 182
ГЛАВА 3. Метод синтеза и анализа математических моделей речевого сигнала на основе теории модуляции с использованием стохасти ческого подхода 184
3.1. Обоснование и сущность метода синтеза и анализа стохастической модуляционной математической модели речевого сигнала 184
3.2. Математическая модель речевого сигнала в виде импульса АМ-колебания с несколькими несущими частотами и случайными начальными фазами 192
3.3. Математическая модель речевого сигнала в виде амплитудно-модулированного импульса с полигармоническими несущим и модулирующим колебаниями при случайных начальных фазах 2 3.4. Математическая модель речевого сигнала в виде суммы квазидетерминированного случайного процесса и белого шума с ограниченным по полосе частот спектром 211
3.5. Математическая модель речевого сигнала в виде суммы квазидетерминированного случайного процесса и процесса авторегрессии 218
3.6. Модель авторегрессии с постоянными коэффициентами для вокализованного речевого сегмента после предварительной фильтрации 222
Выводы к главе 3 228
ГЛАВА 4. Методы расчета параметров математических моделей речевого сигнала, построенныхна основе теории модуляции 230
4.1. Метод и характеристики аналитического расчета амплитудных параметров математических моделей речевого сигнала, построенных на основе теории модуляции 230
4.2. Методы оценки частоты основного тона речевого сигнала 249
4.2.1. Алгоритмы оценки частоты основного тона речевого сигнала модифицированных корреляционного и спектрального методов 258
4.2.2. Метод, алгоритм и характеристики оценки частоты основного тона речевого сигнала на основе миниму ма невязки коэффициентов корреляции при исполь зовании полигармонической математической модели 261
4.2.3. Оценка частоты основного тона и её характеристики методом максимального правдоподобия при известных амплитудах и начальных фазах несущих гармоник 277
4.2.4. Оценка частоты основного тона и её характеристики методом максимального правдоподобия при неизвестных амплитудах и начальных фазах несущих гармоник 285
4.3. Метод и характеристики оценки формантных частот речевого сигнала на основе его полигармонической математической модели 292
Выводы к главе 4 299
ГЛАВА 5. Проверка адекватности математической модели речевого сигнала на основе экспериментальных данных 301
5.1. Методика проверки математической модели речевого сигнала на адекватность экспериментальным данным 301
5.2. Методы аналитического расчета весовых коэффициентов меры различимости 314
5.2.1. Метод на основе критерия минимизации расстояния между "своими" и эталоном 321
5.2.2. Метод на основе критерия максимизации расстояния между "чужими" и эталоном 326
5.2.3. Метод на основе критерия минимаксного расстояния между "своими", "чужими" и эталоном соответственно
5.3. Меры различимости речевых сигналов и оценка порога принятия решения для задач аутентификации личности по голосу применительно к полигармонической математической модели 331
5.4. Алгоритмы функционирования систем аутентификации личности по голосу 340
5.4.1. Способ, алгоритмы и устройство системы верификации личности по голосу на основе математи ческой модели речевого сигнала в виде импульса
АМ-колебания с несколькими несущими частотами 340
5.4.2. Оценка качества работы системы верификации личности по голосу 357
5.4.3. Система идентификации личности по голосу, основанная на полигармонической математической модели речевого сигнала 362
Выводы к главе 5 363
Заключение
