Мухін, Вадим ЄвгенійовичТроян, Макар Романович2019-09-192019-09-192019-06Троян, М. Р. Засоби ідентифікації людини за голосом на основі штучних нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Троян Макар Романович. – Київ, 2019. – 111 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/29360Звіт про НДР: 85с., 20 рис., 14 табл., 2 дод., 28 джерел. Об’єкт дослідження – дискретизована акустична хвиля мовлення людини. Мета дослідження – виявити найкращий спосіб ідентифікації людини за голосом та розробити на базі нього програмний продукт для демонстрації можливостей обраного методу. Методи дослідження – перевірка на відкритих даних існуючих методів використовуваних для вирішення задачі розпізнавання по голосу. Приділяється увага усталеною структурі систем розпізнавання, наводяться короткі описи найбільш поширеними методів вилучення ознак (таких як MFCC і LPCC), а також методів класифікації (метод векторного квантування, модель гауссових сумішей, метод опорних векторів та k ближніх сусідів). Також розглянуто у якості системи вилучення вектору ознак глибокі повнозв’язні нейронні мережі та згорткові нейронні мережі такі як ResNet34 та ResNet50. Обговорюються методи оцінки систем розпізнавання і представлення результатів таких оцінок.ukрозпізнавання мовникаглибокі нейронні мережіконволюціярозпізнавання голосусистема верифікаціїідентифікаціявектор особливостейметод k-найближчих сусідівspeech recognitiondeep neural networkconvolutionvoice recognitionvoice recognitionidentificationvector of featuresmethod of k-closest neighborsBachelor Thesis111 с.