1. Sound-Sammlung :Schallwellen werden mit einem Mikrofon oder einem anderen Aufnahmegerät erfasst. Das Mikrofon wandelt diese Wellen in elektrische Signale um.
2. Signalverarbeitung :Die elektrischen Signale werden verarbeitet, um Rauschen und andere unerwünschte Komponenten zu entfernen. Um die Qualität des Sprachsignals zu verbessern und relevante Merkmale zu extrahieren, können verschiedene Signalverarbeitungstechniken eingesetzt werden.
3. Merkmalsextraktion :Das vorverarbeitete Sprachsignal wird analysiert, um aussagekräftige Merkmale zu extrahieren, die zur Spracherkennung verwendet werden können. Zu diesen Merkmalen können Tonhöhe, Formanten, Filterbankenergien und andere akustische Parameter gehören.
4. Sprachaktivitätserkennung (VAD) :VAD-Algorithmen werden verwendet, um Perioden der Sprachaktivität in einem Audiosignal zu identifizieren. Dies hilft bei der Unterscheidung zwischen Sprachsegmenten und Nicht-Sprachsegmenten, wie z. B. Hintergrundgeräuschen.
5. Sprecheridentifikation :Sobald die Sprachsegmente identifiziert sind, können Techniken zur Sprecheridentifizierung angewendet werden, um die Identität des Sprechers zu bestimmen. Dabei werden die extrahierten Stimmmerkmale mit denen verglichen, die in einer Datenbank bekannter Sprecher gespeichert sind.
6. Entscheidungsfindung :Basierend auf der Ähnlichkeit zwischen den extrahierten Sprachmerkmalen und den gespeicherten Vorlagen wird eine Entscheidung über die Identität des Sprechers getroffen. Das System liefert eine Ausgabe, beispielsweise einen Namen oder eine ID-Nummer, oder einen Wahrscheinlichkeitswert, der den Grad der Zuverlässigkeit der Identifizierung angibt.
Der Prozess der Spracherkennung umfasst eine Kombination aus Signalverarbeitung, Merkmalsextraktion, Klassifizierung und Entscheidungstechniken, um Stimmen genau zu erkennen und zu identifizieren.