Представляем четыре способа преобразовать речь в текст, используя бесплатные программы и приложения.

Преобразование речи в текст непосредственно в Word

С помощью Microsoft Dictate вы можете диктовать и даже переводить текст прямо в Word.

• Скачайте и установите бесплатную программу Microsoft Dictate .
• Затем откройте – в нем появится вкладка Dictation. Кликнув на нее, вы увидите значок микрофона с командой Start.
• Рядом находится выбор языка. Выберите русский язык и начните запись. Старайтесь произносить слова максимально четко, и они появятся прямо в документе.

Превращаем речь в текст с помощью Speak a Message

Бесплатная программа Speak A Message записывает произнесенный текст, а затем расшифровывает его. Основные языки программы - английский, немецкий, испанский и французский, но есть и мультиязычная версия.

• Установите программу и нажмите кнопку «Запись». Произнесите весь текст, а затем кликните «Стоп».
• Под кнопкой записи рядом с записанными файлами вы найдете функцию «Транскрипция» - «Речь в текст».
• Скопируйте готовый текст и вставьте его в нужный текстовый редактор. Но не забудьте проверить то, что записала программа — иногда она допускает ошибки.

Преобразуем речь в текст без специальных программ

В операционной системе Windows 8 и 10 вам не требуется дополнительное программное обеспечение для преобразования голоса в текст.

• Нажмите на клавишу Windows и введите «Распознавание речи». Затем откройте совпадающий с запросом результат и следуйте указаниям программы.
• После завершения настройки запустите приложения и диктуйте прямо в документе Word. Для этого просто нажмите на кнопку микрофона и начните говорить.

Преобразование речи в текст через приложение

Если вы хотите диктовать тексты и получать их в напечатанном виде прямо на ходу, используйте специальные приложения.

• Android и iOS уже интегрировали в свои системы функцию распознавания речи. Когда вы открываете приложение для создания заметок и начинаете набирать текст, используйте значок микрофона, чтобы запустить распознавание голоса.
• Есть и другие приложения для аналогичной цели, например Dragon Dictation, доступное для Android и iOS.

Титровщик телефона для глухих и слабослышащих

Превратите ваш экран в удивительном заголовка телефона. Это полностью автоматический, без человеческого слуха-машинистки ваши разговоры. Находят бабушки и дедушки трудно услышать семью и друзей по телефону? Включите Speechlogger для них и остановить кричать по телефону. Просто подключите аудиовыход телефона к аудио входу компьютера и запустить Speechlogger. Это также полезно в лицом к лицу взаимодействия.

Автоматическая транскрипция

Вы записали интервью? Сохранить некоторое время на переписывание его, с автоматическим речи Google, к тексту, принесла в ваш браузер по Speechlogger. Воспроизведение записанного интервью в микрофон вашего компьютера (или линии) в-и пусть speechlogger сделать транскрипцию. Speechlogger сохраняет транскрипции текст вместе с датой, временем и ваши комментарии. Она также позволяет редактировать текст. Телефонных разговоров могут быть расшифрованы с помощью того же метода. Вы также можете записать аудио-файлы непосредственно с компьютера, как описано ниже.

Автоматический устный и письменный переводчик

Встреча с иностранными гостями? Принесите ноутбук (или два) с speechlogger и микрофона. Каждая сторона будет видеть друга произнесенные слова, переведенные на их родном языке в режиме реального времени. Это также полезно на телефонный звонок на иностранном языке, чтобы убедиться, что вы в полной мере понять другую сторону. Подключите аудиовыход вашего телефона, чтобы линейный вход вашего компьютера и начать Speechlogger.

Изучайте иностранные языки и улучшайте навыки произношения

Speechlogger является отличным инструментом для изучения языков и может быть использован u200b u200Bin несколько способов. Вы можете использовать его, чтобы узнать словарный запас, говоря на вашем родном языке и давая программного обеспечения перевести его. Вы можете учиться и практиковать правильное произношение, разговаривая на иностранном языке и, видя, понимает ли Speechlogger или нет. Если расшифрованы текст в черным шрифтом это означает, что вы произнес это хорошо.

Генерирование субтитров для фильмов

Speechlogger может автоматически записать фильмы или другие звуковые файлы. Затем возьмите файл и автоматически перевести его на любой язык, чтобы произвести международные субтитры.

Диктуйте вместо ввода

Написание письма? Документы? Списки? Резюме? Независимо от того, вам нужно ввести, попробуйте диктовать его Speechlogger вместо этого. Speechlogger будет автоматически сохранять его для вас, и позволит экспортировать его в документ.

Забавная игра:)

Вы можете имитировать китайскую динамик? Французский? Что о русском языке? Попробуйте имитировать иностранный язык и увидеть то, что вы только что сказали, с Speechlogger. Используйте синхронный перевод Speechlogger, чтобы понять, что вы только что сказали. Получить удивительные результаты - это очень весело!

С момента, когда был изобретен компьютер, человечество мечтает общаться с ним на привычном языке - с помощью голоса. Рядовой житель планеты Земля знать не хочет ни о каких клавиатурах и мышах. Ему надо, чтобы компьютер понимал его с полуслова - причем в буквальном смысле. Просто, быстро, понятно! В то время как фантасты придумывают истории про то, как компьютеры через сотню-другую лет начнут по приказу ходить в магазины, массировать нам пятки и чесать спинки, разработчики программного обеспечения медленно, но верно движутся к реализации этой задумки. И если без чесания под лопаткой придется пока обойтись, то управлять различными приложениями с помощью голоса и даже надиктовывать компьютеру целые текстовые файлы уже очень даже можно. Программ для панибратского отношения с ПК пока не очень много, но те, что есть, стремительно развиваются. Еще год назад описанные в статье утилиты - более ранние их версии - представляли из себя весьма печальное зрелище. Сегодня же они подросли, возмужали - это уже не какие-то затравленные мокрые и голодные щенки, а жизнерадостные волчата, которые через год-два превратятся в волков голосового управления компьютером.

Если Вы слишком медленно печатаете на клавиатуре, а учиться десятипальцевому методу набора лень, можете попробовать воспользоваться современными программами и сервисами голосового ввода текста.

Клавиатура, бесспорно, достаточно удобный инструмент управления компьютером. Однако, когда дело доходит до наборки длинного текста, мы понимаем всё её (а, если быть честными, то наше:)) несовершенство... На ней ещё нужно уметь быстро печатать!

Пару лет назад я, желая упростить себе работу по написанию статей, решил найти такую программу, которая бы позволяла преобразовать голос в текст. Я думал, как было бы хорошо, если бы я просто говорил всё что нужно в микрофон, а компьютер печатал вместо меня:)

Каково же было моё разочарование, когда я понял, что на тот момент никаких реально работающих (а тем более бесплатных) решений для этого дела не существовало. Были, правда, отечественные разработки, вроде "Горыныча" и "Диктографа". Они понимали русский язык, но, увы, качество распознавания речи имели довольно низкое, требовали долгой настройки с созданием словаря под свой голос, да ещё и стоили довольно недёшево...

Потом на свет появился Android и ситуация немного сдвинулась с мёртвой точки. В этой системе голосовой ввод появился в качестве встроенной (и довольно удобной) альтернативы ввода с виртуальной экранной клавиатуры. И вот недавно в одном из комментариев меня спросили, есть ли возможность голосового ввода для Windows? Я ответил, что пока нет, но решил поискать и оказалось, что, может и не совсем полноценная, но такая возможность существует! О результатах моих изысканий и будет сегодняшняя статья.

Проблема распознавания речи

Перед тем как начать разбор существующих на сегодняшний день решений для голосового ввода в Windows, хотелось бы немного осветить суть проблемы распознавания речи компьютером. Для более точного понимания процесса предлагаю взглянуть на следующую схему:

Как видим, преобразование речи в текст происходит в несколько этапов:

1. Оцифровка голоса . На этом этапе качество зависит от чёткости дикции, качества микрофона и звуковой карты.
2. Сравнение записи с записями в словаре . Здесь работает принцип "чем больше - тем лучше": чем больше записанных слов содержит словарь, тем выше шансы того, что Ваши слова будут распознаны правильно.
3. Вывод текста . Система автоматически, ориентируясь по паузам, пытается выделить из потока речи отдельные лексемы, соответствующие шаблонным лексемам из словаря, а затем выводит найденные соответствия в виде текста.

Главная проблема, как нетрудно догадаться, кроется в двух основных нюансах: качестве оцифрованного отрезка речи и объёме словаря с шаблонами. Первую проблему реально минимизировать даже при наличии дешёвого микрофона и стандартной звуковой карты. Достаточно просто говорить не спеша и внятно.

Со второй проблемой, увы, не всё так просто... Компьютер, в отличие от человека, не может корректно распознать одну и ту же фразу, сказанную, например, женщиной и мужчиной. Для этого в его базе должны существовать оба варианта озвучки разными голосами!

В этом и кроется основной подвох. Создать словарь для одного человека, в принципе, не так сложно, однако, учитывая, что каждое слово должно быть записано в нескольких вариантах, это получается очень долго и трудозатратно. Поэтому, большинство из существующих на сегодняшний день программ для распознавания речи либо стоят слишком дорого, либо не имеют собственных словарей, предоставляя пользователю возможность создать их самостоятельно.

Я не зря упомянул про Андроид чуть выше. Дело в том, что Гугл, который его разрабатывает, создал и единственный на сегодня общедоступный глобальный онлайн-словарь для распознавания речи (причём многоязычный!) под названием Google Voice API . Подобный словарь для русского языка также создаёт Яндекс, но пока он, увы, ещё непригоден для использования в реальных условиях. Поэтому практически все бесплатные решения, которые мы рассмотрим ниже, работают именно со словарями Google. Соответственно, все они имеют одинаковое качество распознавания и нюансы заключаются лишь в дополнительных возможностях...

Программы голосового ввода

Полноценных программ для голосового ввода под Windows не так уж много. Да и те, которые есть и понимают русский язык, в основном являются платными... Например, стоимость популярной пользовательской системы преобразования голоса в текст RealSpeaker стартует с отметки 2 587 руб, а профессионального комплекса Цезарь-Р аж с 35 900 руб!

Но среди всего этого дорогого софта имеется одна программка, которая не стоит и копейки, но при этом предоставляет функционал, более чем достаточний для большинства пользователей. Называется она MSpeech :

Основное окно программы имеет максимально простой интерфейс - индикатор уровня звука и всего три кнопки: включить запись, остановить запись и открыть окно настроек. Работает MSpeech также весьма просто. Вам нужно нажать кнопку записи, установить курсор в окно, в которое должен выводиться текст и начать диктовать. Для большего удобства запись и её остановку лучше производить горячими клавишами, которые можно задать в Настройках:

Кроме горячих клавиш Вам может потребоваться изменить тип передачи текста в окна нужных программ. По умолчанию установлен вывод в активное окно, однако, можно задать передачу в неактивные поля или в поля конкретной программы. Из дополнительных возможностей стоит отметить группу настроек "Команды", которая позволяет реализовать голосовое управление компьютером при помощи заданных Вами фраз.

Вообще же MSpeech - довольно удобная программа, которая позволяет набирать текст голосом в любом окне Windows. Единственный нюанс в её использовании - компьютер должен быть подключён к Интернету для доступа к словарям Гугла.

Голосовой ввод онлайн

Если Вам не хочется устанавливать на свой компьютер никаких программ, но есть желание попробовать вводить текст голосом, можете воспользоваться одним из многочисленных онлайн-сервисов, которые работают на базе всё тех же словарей Гугла.

Ну и, естественно, первым делом стоит упомянуть о "родном" сервисе Google под названием Web Speech API :

Этот сервис позволяет переводить в текст неограниченные отрезки речи на более чем 50 языках! Вам достаточно просто выбрать язык, на котором Вы говорите, нажать на иконку микрофона в правом верхнем углу формы, при необходимости подтвердить разрешение на доступ сайта к микрофону и начать говорить.

Если Вы не используете какую-либо узкоспециализированную терминологию и говорите внятно, то сможете получить весьма неплохой результат. Кроме слов сервис "понимает" ещё и знаки препинания: если Вы скажете "точка" или "запятая", необходимый знак появится в форме вывода.

По окончании записи распознанный текст будет автоматически выделен и Вы сможете скопировать его в буфер обмена или отправить по почте.

Из недостатков стоит отметить лишь возможность работы сервиса только в браузере Google Chrome старше 25-й версии, а также отсутствие возможности мультиязычного распознавания.

Кстати, на нашем сайте вверху Вы найдёте полностью русифицированную версию этой же формы распознавания речи. Пользуйтесь на здоровье;)

На базе сервиса Гугла существует достаточно аналогичных онлайн-ресурсов распознавания речи. Одним из представляющих для нас интерес можно назвать сайт Dictation.io :

В отличие от Web Speech API, Dictation.io имеет более стильное оформление в виде блокнота. Основным его преимуществом перед сервисом Гугла является то, что он позволяет остановить запись, а затем снова запустить и при этом введённый ранее текст сохранится пока Вы сами не нажмёте кнопку "Clear".

Как и сервис Google Dictation.io "умеет" ставить точки, запятые, а также восклицательный знак и знак вопроса, но не всегда начинает новое предложение с большой буквы.

Если же Вы ищете сервис с максимальным функционалом, то, наверное, одним из лучших в этом плане будет :

Главные преимущества сервиса:

• наличие русскоязычного интерфейса;
• возможность просмотра и выбора вариантов распознавания;
• наличие голосовых подсказок;
• автоотключение записи после длительной паузы;
• встроенный текстовый редактор с функциями копирования текста в буфер обмена, распечатки его на принтере, отправки по почте или в Твиттер и перевода на другие языки.

Единственным недостатком сервиса (кроме уже описанных общих недостатков Web Speech API) является не совсем привычный для подобных сервисов алгоритм работы. После нажатия кнопки записи и надиктовки текста, его нужно проверить, выбрать вариант, наиболее соответствующий тому, что Вы хотели сказать, а затем перенести в текстовый редактор внизу. После чего процедуру можно повторить.

Плагины для Хрома

Кроме полноценных программ и онлайн-сервисов, существует ещё один способ распознать речь в текст. Этот способ реализовывается за счёт плагинов для браузера Google Chrome.

Главным преимуществом использования плагинов является то, что с их помощью Вы можете вводить текст голосом не только в специальной форме на сайте сервиса, но и в любом поле ввода на любом веб-ресурсе! Фактически плагины занимают промежуточную нишу между сервисами и полноценными программами для голосового ввода.

Одним из лучших расширений для перевода речи в текст является SpeechPad :

Не совру, если скажу, что SpeechPad - один из лучших русскоязычных сервисов перевода речи в текст. На официальном сайте Вы найдёте довольно мощный (хоть и немного староватый дизайном) онлайн-блокнот со множеством продвинутых функций, среди которых есть:

• поддержка голосовых команд управления компьютером;
• улучшенная поддержка расстановки знаков препинания;
• функция отключения звуков на ПК;
• интеграция с Windows (правда, на платной основе);
• возможность распознавания текста с видео или аудиозаписи (функция "Транскрибация");
• перевод распознанного текста на любой язык;
• сохранение текста в текстовый файл, доступный для скачивания.

Что же касается плагина, то он предоставляет нам максимально упрощённый функционал сервиса. Установите курсор в нужное Вам поле ввода, вызовите контекстное меню и нажмите на пункт "SpeechPad". Теперь подтвердите доступ к микрофону и, когда поле ввода станет розовым, надиктуйте нужный текст.

После того, как Вы прекратите говорить (пауза более чем в 2 секунды), плагин сам остановит запись и выведет в поле всё, что Вы сказали. При желании Вы можете зайти в настройки плагина (правый клик на иконке плагина вверху) и изменить параметры по умолчанию:

Как ни странно, но во всём Интернет-магазине расширений Гугла мне больше не попалось ни одного стоящего плагина, который бы позволял реализовать голосовой ввод в любом текстовом поле. Единственным похожим расширением было англоязычное . Оно добавляет иконку микрофона ко всем полям ввода на веб-странице, но не всегда правильно располагает её, поэтому она может оказаться вне экрана...

Энциклопедичный YouTube

• 1 / 5

  Работы по распознаванию речи берут начало с середины прошлого века. Первая система была создана в начале 1950 годов: её разработчики поставили перед собой задачу распознавания цифр . Разработанная система могла идентифицировать цифры, но сказанные одним голосом, как, например, система «Audrey» компании Bell Laboratories . Она работала на основе определения форманты в спектре мощности каждого речевого отрывка . В общих чертах система состояла из трех главных частей: анализаторов и квантователей, шаблонов согласователей сети и, наконец, датчиков. Создано было, соответственно, на элементной базе различных частотных фильтров, переключателей, так же в составе датчиков были газонаполненные трубки [ ] .

  К концу десятилетия появились системы, распознающие гласные независимо от диктора . В 70-х годах начали использоваться новые методы, позволившие добиться более совершенных результатов - метод динамического программирования и метод линейного предсказания (Linear Predictive Coding - LPC). В вышеупомянутой компании, Bell Laboratories были созданы системы, использующие именно эти методы . В 80-х годах следующим шагом в развитии систем распознавания голоса стало использование скрытых марковский моделей (Hidden Markov Models - HMM). В это время начинают появляться первые крупные программы по распознаванию голоса, как например, Kurzweil text-to-speech . В конце 80-х также стали применяться методы искусственных нейронных сетей (Artificial Neural Network - ANN) . В 1987 году на рынке появились куклы Worlds of Wonder’s Julie doll, которые были способны понимать голос . А ещё через 10 лет Dragon Systems выпустила программу «NaturallySpeaking 1.0» .

  Надежность

  Основными источниками ошибок распознавания голоса являются:

  Распознавание пола можно выделить в отдельный тип задач, который довольно успешно решается - при больших объёмах начальных данных пол определяется практически безошибочно, а на коротких отрывках вроде ударного гласного звука вероятность ошибки - 5,3 % для мужчин и 3,1 % для женщин .

  Также рассматривалась проблема имитации голоса. Исследования France Telecom показали, что профессиональная имитация голоса практически не увеличивает вероятность ошибки определения личности - имитаторы подделывают голос лишь внешне, подчеркивая особенности речи, но базовую канву голоса подделать не способны. Даже голоса близких родственников, близнецов будет иметь различие, как минимум, в динамике управления . Но с развитием компьютерных технологий возникла новая проблема, требующая использования новых способов анализа, - трансформация голоса, которая увеличивает вероятность ошибки до 50 % .

  Для описания надежности системы есть два используемых критерия: FRR (False Rejection Rate) - вероятность ложного отказа в доступе (ошибка первого рода) и FAR (False Acceptance Rate) - вероятность ложного допуска, когда система ошибочно опознает чужого как своего (ошибка второго рода). Также иногда системы распознавания характеризуются таким параметром, как EER (Equal Error Rates), представляющим точку совпадения вероятностей FRR и FAR. Чем надежней система, тем более низкий EER имеет .

  Значения ошибок идентификации для различных биометрических модальностей

  Применение

  Распознавание можно разделить на два главных направления: идентификацию и верификацию . В первом случае система должна самостоятельно установить личность пользователя по голосу; во втором случае система должна подтвердить или опровергнуть идентификатор, который предъявляет пользователь . Определение исследуемого диктора состоит в попарном сравнении голосовых моделей, которые учитывают индивидуальные особенности речи каждого диктора. Таким образом, нам необходимо для начала собрать достаточно большую базу данных. А по результатам этого сравнения может быть сформирован список фонограмм, являющихся с некоторой вероятностью речью интересующего нас пользователя .

  Хотя распознавание по голосу не может гарантировать стопроцентную правильность результата, оно может довольно эффективно использоваться в таких областях, как криминалистика и судебная экспертиза; разведка; антитеррористический мониторинг; безопасность; банковское дело и так далее .

  Анализ

  Весь процесс обработки речевого сигнала можно разбить на несколько главных этапов:

  • предобработка сигнала;
  • выделение критериев;
  • распознавание диктора.

  Каждый этап представляет алгоритм или некоторую совокупность алгоритмов, что в итоге дает требуемый результат .

  Главные черты голоса формируются тремя главными свойствами: механикой колебаний голосовых складок, анатомией речевого тракта и системой управления артикуляцией. Кроме этого, иногда есть возможность пользоваться словарем говорящего, его оборотами речи . Главные признаки, по которым принимается решение о личности диктора, формируются с учетом всех факторов процесса речеобразования: голосового источника, резонансных частот речевого тракта и их затуханий, а также динамикой управления артикуляцией. Если рассмотреть источники подробнее, то в свойства голосового источника входят: средняя частота основного тона, контур и флюктуации частоты основного тона и форма импульса возбуждения. Спектральные характеристики речевого тракта описываются огибающей спектра и его средним наклоном, формантными частотами , долговременным спектром или кепстром . Кроме того, рассматривается также длительность слов, ритм (распределение ударений), уровень сигнала, частота и длительность пауз . Чтобы определить эти характеристики приходится использовать довольно сложные алгоритмы, но так как, к примеру, погрешность формантных частот довольно велика, для упрощения используются коэффициенты кепстра, вычисляемые по огибающей спектра или передаточная функция речевого тракта, найденная методом линейного предсказания. Кроме упомянутых коэффициентов кепстра также используются их первые и вторые разности по времени . Этот метод был впервые предложен в работах Дэвиса и Мермельштейна .

  Кепстральный анализ

  В работах по распознаванию голоса наиболее популярен метод кепстрального преобразования спектра речевых сигналов . Схема метода такова: на интервале времени в 10 - 20 мс вычисляется текущий спектр мощности, а затем применяется обратное преобразование Фурье от логарифма этого спектра (кепстр) и находятся коэффициенты: c n = 1 Θ ∫ 0 Θ ∣ S (j , ω , t) ∣ 2 exp − j n ω Ω ⁡ d ω {\displaystyle c_{n}={\frac {1}{\Theta }}\int _{0}^{\Theta }{\mid S(j,\omega ,t)\mid }^{2}\exp ^{-jn\omega \Omega }d\omega } , Ω = 2 2 π Θ , Θ {\displaystyle \Omega =2{\frac {2\pi }{\Theta }},\Theta } - верхняя частота в спектре речевого сигнала, ∣ S (j , ω , t) ∣ 2 {\displaystyle {\mid S(j,\omega ,t)\mid }^{2}} - спектр мощности. Число кепстральных коэффициентов n зависит от требуемого сглаживания спектра, и находится в пределах от 20 до 40. Если используется гребенка полосовых фильтров , то коэффициенты дискретного кепстрального преобразования вычисляются как c n = ∑ m = 1 N log ⁡ Y (m) 2 cos ⁡ π n M (m − 1 2)) {\displaystyle c_{n}=\sum _{m=1}^{N}\log {Y(m)^{2}}\cos {{\frac {\pi n}{M}}(m-{\frac {1}{2}}))}} , где Y(m) - выходной сигнал m-го фильтра, c n {\displaystyle c_{n}} - n-й коэффициент кепстра.

  Свойства слуха учитываются путем нелинейного преобразования шкалы частот, обычно в шкале мел . Эта шкала формируется исходя из присутствия в слухе так называемых критических полос, таких, что сигналы любой частоты в пределах критической полосы неразличимы. Шкала мел вычисляется как M (f) = 1125 ln ⁡ (1 + f 700) {\displaystyle M(f)=1125\ln {(1+{\frac {f}{700}})}} , где f - частота в Гц, M - частота в мелах. Либо используется другая шкала - барк , такая, что разность между двумя частотами, равная критической полосе, равна 1 барк. Частота B вычисляется как B = 13 a r c t g (0 , 00076 f) + 3 , 5 a r c t g f 7500 {\displaystyle B=13\operatorname {arctg{(0,00076f)}} +3,5\operatorname {arctg{\frac {f}{7500}}} } . Найденные коэффициенты в литературе иногда обозначаются как MFCC - Mel Frequiency Cepstral Coefficients. Их число лежит в диапазоне от 10 до 30. Использование первых и вторых разностей по времени кепстральных коэффициентов втрое увеличивает размерность пространства принятия решений, но улучшает эффективность распознавания диктора .

  Кепстр описывает форму огибающей спектра сигнала, на которую влияют и свойства источника возбуждения, и особенности речевого тракта. В экспериментах было установлено, что огибающая спектра сильно влияет на узнаваемость голоса. Поэтому использование различных способов анализа огибающей спектра в целях распознавания голоса вполне оправдано .

  Методы

  Метод GMM следует из теоремы о том, что любая функция плотности вероятности может быть представлена как взвешенная сумма нормальных распределений:

  P (x | λ) = ∑ j = 1 k ω j ϕ (χ , Θ j) {\displaystyle p(x|\lambda)=\sum _{j=1}^{k}{\omega _{j}\phi (\chi ,\Theta _{j})}} ; λ {\displaystyle \lambda } - модель диктора;k - количество компонентов модели; ω j {\displaystyle {\omega _{j}}} - веса компонентов такие, что ∑ j = 1 n ω j = 1. {\displaystyle \sum _{j=1}^{n}{\omega _{j}}=1.} ϕ (χ , Θ j) {\displaystyle \phi (\chi ,\Theta _{j})} - функция распределения многомерного аргумента χ , Θ j {\displaystyle \chi ,\Theta _{j}} . ϕ (χ , Θ j) = p (χ ∣ μ j , R j) = 1 (2 π) n 2 ∣ R j ∣ 1 2 exp ⁡ − 1 (χ − μ j) T R j − 1 (χ − μ j) 2 {\displaystyle \phi (\chi ,\Theta _{j})=p(\chi \mid \mu _{j},R_{j})={\frac {1}{({2\pi })^{\frac {n}{2}}{\mid R_{j}\mid }^{\frac {1}{2}}}}\exp {\frac {-1(\chi -\mu _{j})^{T}R_{j}^{-1}(\chi -\mu _{j})}{2}}} , ω j {\displaystyle \omega _{j}} - её вес, k - количество компонент в смеси. Здесь n - размерность пространства признаков, μ j ∈ R n {\displaystyle \mu _{j}\in \mathbb {R} ^{n}} - вектор математического ожидания j-й компоненты смеси, R j ∈ R n × n {\displaystyle R_{j}\in \mathbb {R} ^{n\times n}} - ковариационная матрица.

  Очень часто в системах с этой моделью используется диагональная ковариационнная матрица. Она может использоваться для всех компонент модели или даже для всех моделей. Чтобы найти матрицу ковариации, веса, векторы средних часто используют EM-алгоритм . На входе имеем обучающую последовательность векторов X = {x 1 , . . . , x T } . Параметры модели инициализируются начальными значениями и затем на каждой итерации алгоритма происходит переоценка параметров. Для определения начальных параметров обычно используют алгоритм кластеризации такой, как алгоритм К-средних . После того как произошло разбиение множества обучающих векторов на M кластеров, параметры модели могут быть определены так: начальные значения μ j {\displaystyle \mu _{j}} совпадают с центрами кластеров, матрицы ковариации рассчитываются на основе попавших в данный кластер векторов, веса компонентов определяются долей векторов данного кластера среди общего количества обучающих векторов.

  Переоценка параметров происходит по следующим формулам:

  GMM можно также назвать продолжением метода векторного квантования (метод центроидов). При его использовании создается кодовая книга для непересекающихся областей в пространстве признаков (часто с использованием кластеризации методом K-means). Векторное квантование является простейшей моделью в системах распознавания, независимых от контекста .

  Метод опорных векторов (SVM) cтроит гиперплоскость в многомерном пространстве, разделяющую два класса - параметров целевого диктора и параметров дикторов из референтной базы. Гиперплоскость вычисляется c помощью опорных векторов - выбранных особым образом. Будет выполняться нелинейное преобразование пространства измеренных параметров в некоторое пространство признаков более высокой размерности, так как разделяющая поверхность может и не соответствовать гиперплоскости. Разделяющая поверхность в гиперплоскости строится методом опорных векторов, если выполняется условие линейной разделимости в новом пространстве признаков. Таким образом успех применения SMM зависит от подобранного нелинейного преобразования в каждом конкретном случае. Метод опорных векторов применяется часто с методом GMM или HMМ. Обычно для коротких фраз длительностью в несколько секунд для контестно-зависимого подхода лучше применяются фонемно-зависимые HMM .

  Популярность

  По информации консалтинговой компании International Biometric Group из Нью-Йорка, наиболее распространенной технологией является сканирование отпечатков пальцев. Отмечается, что из 127 млн долларов, вырученных от продажи биометрических устройств, 44 % приходится на дактилоскопические сканеры. Системы распознавания черт лица занимают второе место по уровню спроса, который составляет 14 %, далее следуют устройства распознавания по форме ладони (13 %), по голосу (10 %) и радужной оболочке глаза (8 %). Устройства верификации подписи в этом списке составляют 2 %. Одни из самых известных производителей на рынке голосовой биометрии - Nuance Communications, SpeechWorks, VeriVoice .

  В феврале 2016 года The Telegraph опубликовала статью, в которой сообщается, что клиенты британского банка HSBC смогут получать доступ к счетам и проводить транзакции с помощью идентификации по голосу. Переход должен был состояться в начале лета