1. Geluidsverzameling :geluidsgolven worden verzameld met behulp van een microfoon of een ander opnameapparaat. De microfoon zet deze golven om in elektrische signalen.
2. Signaalverwerking :De elektrische signalen worden verwerkt om ruis en andere ongewenste componenten te verwijderen. Er kunnen verschillende signaalverwerkingstechnieken worden toegepast om de kwaliteit van het stemsignaal te verbeteren en relevante kenmerken te extraheren.
3. Functie-extractie :het voorverwerkte stemsignaal wordt geanalyseerd om betekenisvolle kenmerken te extraheren die kunnen worden gebruikt voor stemdetectie. Deze kenmerken kunnen toonhoogte, formanten, filterbankenergieën en andere akoestische parameters omvatten.
4. Detectie van stemactiviteit (VAD) :VAD-algoritmen worden gebruikt om perioden van spraakactiviteit in een audiosignaal te identificeren. Dit helpt bij het onderscheiden van spraaksegmenten en niet-spraaksegmenten, zoals achtergrondgeluid.
5. Luidsprekeridentificatie :Zodra de spraaksegmenten zijn geïdentificeerd, kunnen sprekeridentificatietechnieken worden toegepast om de identiteit van de spreker te bepalen. Hierbij worden de geëxtraheerde stemkenmerken vergeleken met de kenmerken die zijn opgeslagen in een database met bekende sprekers.
6. Besluitvorming :Op basis van de gelijkenis tussen de geëxtraheerde stemkenmerken en de opgeslagen sjablonen wordt een beslissing genomen over de identiteit van de spreker. Het systeem levert een uitvoer, zoals een naam of ID-nummer, of een waarschijnlijkheidsscore die het vertrouwensniveau in de identificatie aangeeft.
Het proces van stemdetectie omvat een combinatie van signaalverwerking, kenmerkextractie, classificatie en besluitvormingstechnieken om stemmen nauwkeurig te herkennen en identificeren.