NEGATIVNA KLASIFIKACIJA DIGITALNE INFORMACIJE BOJE GLASA

Sa？etak U tehni？kom smislu ne postoji prepoznavanje osobe po boji glasa na razini ？ovjeka. Prepoznavanje glasa i prepoznavanje govora su pojmovi koji su sadr？ajno potpuno razli？iti. Svrha prepoznavanja govora je prepoznavanje rije？i govornika, dok se prepoznavanjem glasa identificirao poznatu ili nepoznatu osobu. Boja glasa osobe [1] klju？an je uzorak u glasu govornika. Mo？e se promatrati kao subjektivni osjet glasno？e, visine i boje zvuka te njegove percepcije u prostoru. Cilj istra？ivanja je prona？i u zvu？nom zapisu govornika karakteristi？ne zna？ajke kojima se mo？e odrediti digitalna informacija boja glasa. Digitalnom informacijom boje glasa uz upotrebu informacijskokomunikacijske tehnologije[2] prepoznajemo spol osobe, ciljanog govornika ili skupnu govornika. Namjera je do sada neiskori？tene Walsh-Hadamardove koeficijente upotrijebiti za odre？ivanje karakteristi？nih zna？ajke. U procesu predprocesiranja izlu？ujemo karakteristi？ne zna？ajke za digitalnu informaciju boje glasa i to tako da se postupkom Kepstralne analize odre？uje osnovna frekvenciju F0 za svaki zvu？ni zapis, temeljem koje se izra？unavaju pripadaju？i harmonici. Dobivene uzorci klasificiraju se po spolu. U slijede？em koraku iz zvu？nih zapisa izlu？uju se Walsh-Hadamardovi koeficijenti, klasificiramo ih po spolu, te se uspore？uju rezultati klasifikacija. U praksi model se mo？e koristiti za prepoznavanje unaprijed preddefinirane klasu govornika, odnosno za brzu eliminaciju ciljane skupine podataka