Технологии распознавания человека по его голосу находятся только лишь на стадии научных исследований и разработок, и поэтому в открытом доступе хороших и популярных решений нет. Однако в коммерческом секторе такие программные продукты уже распространяются, чем облегчают работу сотрудников кол-центров, разработчиков умных домов. Теперь расскажу тебе подробнее.
Характеристики голоса
В первую очередь голос определяется его высотой. Высота — это основная частота звука, вокруг которой строятся все движения голосовых связок. Эту частоту легко почувствовать на слух: у кого-то голос выше, звонче, а у кого-то ниже, басовитее.
Другой важный параметр голоса — это его сила, количество энергии, которую человек вкладывает в произношение. От силы голоса зависит его громкость, насыщенность.
Еще одна характеристика — то, как голос переходит от одного звука к другому. Этот параметр наиболее сложный для понимания и для восприятия на слух, хотя и самый точный — как и отпечаток пальца.
Предобработка звука
Человеческий голос — это не одинокая волна, это сумма множества отдельных частот, создаваемых голосовыми связками, а также их гармоники. Из-за этого в обработке сырых данных волны тяжело найти закономерности голоса.
Нам на помощь придет преобразование Фурье — математический способ описать одну сложную звуковую волну спектрограммой, то есть набором множества частот и амплитуд. Эта спектрограмма содержит всю ключевую информацию о звуке: так мы узнаем, какие в исходном голосе содержатся частоты.
Но преобразование Фурье — математическая функция, которая нацелена на идеальный, неменяющийся звуковой сигнал, поэтому она требует практической адаптации. Так что, вместо того чтобы выделять частоты из всей записи сразу, эту запись мы поделим на небольшие отрезки, в течение которых звук не будет меняться. И применим преобразование к каждому из кусочков.
//Выбрать длительность блока несложно: в среднем один слог человек произносит за 70–80 мс, а интонационно выделенный вдвое дольше — 100–150 мс. Подробнее об этом можно почитать в исследовании.(Temporal properties of spontaneous speech – A syllable-centric perspective)//
Идентификация с использованием MFCC
Мы можем взять длительную запись голоса человека, посчитать кепстр для каждого маленького участка и получить уникальный отпечаток голоса в каждый момент времени. Но этот отпечаток слишком большой для хранения и анализа — он зависит от выбранной длины блока и может доходить до двух тысяч чисел на каждые 100 мс. Поэтому из такого многообразия необходимо извлечь определенное количество признаков. С этим нам поможет мел-шкала.
Мы можем выбрать определенные «участки слышимости», на которых просуммируем все сигналы, причем количество этих участков равно количеству необходимых признаков, а длины и границы участков зависят от мел-шкалы.
Вот мы и познакомились с мел-частотными кепстральными коэффициентами (MFCC). Количество признаков может быть произвольным, но чаще всего варьируется от 20 до 40.Эти коэффициенты отлично отражают каждый «частотный блок» голоса в каждый момент времени, а значит, если обобщить время, просуммировав коэффициенты всех блоков, мы сможем получить голосовой отпечаток человека.
Идентификация голоса с помощью нейронных сетей
Мы можем улучшить наш алгоритм с помощью нейронных сетей, которые на таких задачах показывают невероятную эффективность. Используем библиотеку Keras для создания модели нейронной сети.
В этой модели используется два слоя долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory), которые позволяют нейронной сети анализировать не только сам голос, его высоту и силу, но и его динамические параметры, например переходы между звуками голоса.
Нейронная сеть справляется прекрасно, преодолевая большинство помех: шумы и ограничения по длине записи (нейронная сеть анализирует всего по одной секунде записи за раз). Такой способ идентификации человека наиболее перспективен и эффективен.
Надеюсь вам было интересно) Подпишись и я затяну тебя в другой мир...
