АНАЛИЗ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АРХИТЕКТУР РАСПОЗНАВАНИЯ ДИКТОРОВ - Никита Павлович Колмаков; Андрей Николаевич Голубинский (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2025)
Работа посвящена исследованию state-of-the-art методов распознавания дикторов, базирующихся на нейросетевом моделировании. В рамках статьи уделяется внимание вторичной параметризации речевого сигнала, которую производят перед обработкой нейронной сетью. Актуальность представленного материала обусловлена появлением новых областей, в которых целесообразнее использовать голос в качестве биометрического ключа, поэтому для успешного создания системы разделения доступа необходимо обладать достоверной информацией о state-of-the-art решениях. Целью работы является исследование и анализ методов распознавания дикторов, которые используют различные архитектурные решения (свёрточные нейронные сети и языковые модели) для извлечения уникальных голосовых особенностей диктора. Представленная оценка методов базируется на метрике — равная частота ошибок (Error Equal Rate), которая является точкой пересечения ошибок первого и второго рода. Использование данной метрики позволяет оценить распределение представлений дикторов в скрытом пространстве нейронной сети. Процесс анализа происходит с использованием двух тестовых англоязычных наборов данных: VoxCeleb-1 и Common Voice 19 соответствующие различным условиям, при которых может происходить процесс распознавания личности. В ходе анализа на тестовых датасетах было установлено, что скрытые внутренние пространства моделей обладает сдвигом в сторону максимального значения ошибки первого или второго рода. Предполагаемый сдвиг определяется с помощью значения порога, по которому принимается решение о схожести дикторов. Предлагаются направления для исследований, которые позволят качественно совершать процедуру распознавания дикторов по голосу в мультиязычном домене. В работе приводятся результаты дополнительного анализа рассматриваемых нейросетевых моделей на русскоязычном наборе данных (новом языковом домене).