2 Benutzeridentifikation
2.2 Sprecheridentifikation

Das allgemeine Ziel der Sprecheridentifikation ist es, automatisch zu entscheiden, wem die unbekannte Sprachprobe gehört. Die Entscheidung basiert auf einem Satz von Benutzersprachproben die in einer Datenbank während einer Trainingsphase gespeichert wurden. Wenn die beobachtete Entscheidungssicherheit zu niedrig ist, kann das System niemand identifizieren.

Mit einer begrenzten Anzahl von Benutzern für die Identifizierung, wird diese Art der Erkennung oft als geschlossene Gruppe Problem bezeichnet. Sprechererkennung wird seit vielen Jahren wissenschaftlich erforscht. Mit den neuen Technologien gibt es viele Anwendungsbereiche für die Identifikation, einige von ihnen sollen hier genannt werden:

Sprechererkennung ist aus vielen Gründen ein komplexer Problemkreis. Die wichtigsten Herausforderungen sind:

  • Akustische Variabilität des Sprechers
  • Änderungen verursacht durch aktuelle Gesundheit, physische und psychische Verfassung
  • Vorhandensein von Hintergrundgeräuschen
  • Einfluss eines Aufnahmegeräts und dem Ort der Aufnahme (Echos)
  • Einfache Wiedergabe mit Aufnahmegeräten
  • Anderseits hat die Verwendung der Sprache als biometrisches Signal folgende Vorteile:
  • Keine Notwendigkeit Passwörter zu verwenden
  • Nicht-invasive Verfahren
  • Eine einfache Datenerfassung zur Herstellung eines biometrischen Signals

Es gibt viele Anwendungen für Spracherkennung, die verschiedene Ebenen der Komplexität aufweisen wie: Anforderungen, Vertraulichkeit, Reaktionszeit, usw. So unterscheiden wir mehrere Hauptklassen von Identifikationssystemen:

Die oben genannten Aussagen und Ideen können sich über mehreren Bereichen der Wissenschaft verteilen. Für eine größere Einführung in die Sprechererkennung Problem lesen Sie bitte z.B. [6].