Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks

Suthar, Anilkumar

ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
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Riassunto:

Speaker Recognition is used for identification of a person depending on the characteristics contained in the speech signal. In this paper we propose the use of Deep Neural Network (DNN) for text dependent speaker Recognition system (SRS). Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Auto-encoder (Butterfly Structure Neural Network) are used to extract the features of speech signal at the initial stage. The previously obtained coefficients are then used to train the DNN to later classify the speakers. DNN can be directly used to extract features and classify speakers but the MFCC and Auto-encoder are used initially for data compression and maximum number of feature extraction thus aiming to get better efficiency and faster results.

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Dati bibliografici

Titolo: Text Dependent Speaker Recognition using ...
Casa editrice: LAP LAMBERT Academic Publishing
Data di pubblicazione: 2018
Legatura: Paperback
Condizione: Brand New

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Anilkumar Suthar|K. Kansara
ISBN 10: 3659921718 ISBN 13: 9783659921711
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Suthar AnilkumarDr. Anilkumar Suthar is a Supervisor and Director of L J Institute of Engineering & Technology.Ms.K.Kansara is Post Graduate student in Department of Electronics & Communication Engineering.Speaker Recognition is . Codice articolo 385770807

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Text Dependent Speaker Recognition using Deep Neural Networks | Anilkumar Suthar | Taschenbuch | 52 S. | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659921711 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Codice articolo 114692494

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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Speaker Recognition is used for identification of a person depending on the characteristics contained in the speech signal. In this paper we propose the use of Deep Neural Network (DNN) for text dependent speaker Recognition system (SRS). Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Auto-encoder (Butterfly Structure Neural Network) are used to extract the features of speech signal at the initial stage. The previously obtained coefficients are then used to train the DNN to later classify the speakers. DNN can be directly used to extract features and classify speakers but the MFCC and Auto-encoder are used initially for data compression and maximum number of feature extraction thus aiming to get better efficiency and faster results. Codice articolo 9783659921711

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Speaker Recognition is used for identification of a person depending on the characteristics contained in the speech signal. In this paper we propose the use of Deep Neural Network (DNN) for text dependent speaker Recognition system (SRS). Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Auto-encoder (Butterfly Structure Neural Network) are used to extract the features of speech signal at the initial stage. The previously obtained coefficients are then used to train the DNN to later classify the speakers. DNN can be directly used to extract features and classify speakers but the MFCC and Auto-encoder are used initially for data compression and maximum number of feature extraction thus aiming to get better efficiency and faster results. 52 pp. Englisch. Codice articolo 9783659921711

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