The proposed project deals with speaker recognition and is motivated by the huge performance gains that, in recent years, have been brought to other recognition tasks by so called neural networks (NN)s. The objective of the proposal is to develop a new type of NN that is suitable for speaker recognition and take it to the state where it is ready for practical use. So far, attempts to take advantage of NNs in speaker recognition have replaced one or more components in the state-of-the-art speaker recognition chain with NN equivalencies. However, this approach has the same limitations as the state-of-art processing chain in terms of what kind of patterns in the speech signals that be can modeled. Instead, our proposed project aims at replacing the whole speaker recognition chain with one NN that process whole utterances in one step. This approach should take better advantage of NNs ability to model complex patterns in the speech signals. The objectives of the proposal will be achieved by theoretical work (derivation of NN structure, training criteria etc.), implementation (parallelization, scalability etc.) and careful testing on real speech data (finding appropriate default settings etc.).

Description in Czech
Automatické rozpoznávání mluvčího má za úkol oveřit nebo identifikovat osobu na základě nahrávky. Komerční aplikace rozpoznávání mluvčího jsou v přístupových systémech a v bankovnictví, důležité je také užití je v oblasti národní bezpečnosti. Navrhovaný projekt se týká automatického rozpoznávání mluvčího a je inspirován obrovským pokrokem, který v několika minulých letech přinesly do detekčních a rozpoznávacích úloh umělé neuronové sítě (neural networks, NN). Cílem našeho projektu je vyvinout nový typ NN, která bude vhodná pro rozpoznávání mluvčího a dosáhnout stavu, kdy bude tento přístup použitelný pro praktické aplikace. Dosavadní snahy použít NN pro rozpoznávání mluvčího se vždy zaměřovaly jen na to, že se jeden nebo několik funkčních bloků v klasických systémech nahradil za NN. Tento přístup je ale omezen (podobně jako existující systémy) tím, že je pevně předepsáno, co má neuronová síť modelovat. Náš projekt se zaměřuje na náhradu celého řetězce bloků v rozpoznávacím systému jednou neuronovou sítí, která bude celé promluvy zpracovávat v jediném kroku. To by mělo lépe využít schopností NN modelovat složité vzory v řečových signálech. Cíle projektu budou dosaženy teoretickou prací (odvození struktury NN, odvození kritérií pro trénování), implementací (paralelizace, škálování, atd.) a důkladným testováním na reálných řečových datech. Navrhovaný projekt je plně v souladu s Regionální inovační strategií Jihomoravského kraje, a jeho specializační strategií "Smart Specialization strategy (S3)". S3 definuje výzkum a vývoj v oblasti počítačového hardware a software jako jednu z pěti strategických priorit, a zvlášť zmiňuje oblasti IT bezpečnosti a cognitroniky. Navrhovaný projekt zcela spadá do oblasti cognitroniky a vzhledem k hlavním aplikacím rozpoznávání mluvčího se týká i oblasti počítačové bezpečnosti.

Keywords
Speaker recognition, Neural networks

5SA15094

English

Rohdin Johan Andréas, M.Sc., Ph.D. - principal person responsible

Department of Computer Graphics and Multimedia
- responsible department (24.11.2015 - not assigned)
Speech Data Mining Research Group BUT Speech@FIT
- internal (24.11.2015 - 30.6.2019)
Department of Computer Graphics and Multimedia
- beneficiary (24.11.2015 - 30.6.2019)

Responsibility: Rohdin Johan Andréas, M.Sc., Ph.D.