Програмні засоби розпізнавання голосових повідомлень за допомогою машинного навчання

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є створення системи розпізнавання голосу з високою точністю ідентифікації мовця та класифікації за статтю. У ході виконання кваліфікаційної роботи було досліджено сучасні методи машинного навчання, проведено аналіз предметної області та існуючих підходів. Для реалізації було обрано алгоритми MLP, GMM і SVM, а систему створено в Python у середовищі Google Colab. Архітектура обробки включає видалення шуму, вилучення ознак MFCC, навчання класифікаторів і перевірку результатів. Система протестована як на власних, так і на відкритих наборах даних (Kaggle), що підтвердило її стабільність. Досягнута точність класифікації статі становить до 100% для окремих алгоритмів, а ідентифікація мовця за допомогою GMM виявилася ефективною. Результати демонструють потенціал використання у кібербезпеці, фінансових сервісах та інтелектуальних інтерфейсах. Модель також може бути масштабована для великих даних та інтегрована з IoT-пристроями.