Nouvelles techniques de segmentation pour caractériser le timbre vocal d'un locuteur en vue de la vérification automatique de l'identité
Bibliographic record
Abstract
Dans ce travail de recherche nous avons développé de nouvelles techniques de segmentation fréquentielle caractérisant l'empreinte vocale en vu de l'authentification de l'identité du locuteur. Nous avons proposé un nouvel algorithme MSAAB (Meilleure Structure d'Arbre ABstrait) impliquant une analyse en ondelettes et une analyse en composante principale. À partir d'un signal vocal d'un locuteur donné, nous pouvons déterminer les paramètres acoustiques appropriés qui lui permettent d'être discriminant. En utilisant l'algorithme MSAAB, nous avons effectué une série d'expériences pour la vérification de l'identité par la voix en mode texte-dépendent et en mode texte-indépendant. Durant nos expériences, nous avons utilisé deux types de corpus: Yoho, une base de données propre et Spidre, une base de données téléphonique bruitée. Les paramètres extraits sont utilisés comme une entrée du système de vérification d'identité. Celui-ci utilise une modélisation Markovienne. Les résultats obtenus ont été comparés avec d'autres types de paramètres, Fourier notamment. La robustesse des algorithmes proposés a pu être vérifiée et confirmée. \n \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.020 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".