Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Human Abnormal Behavior Impact on Speaker Verification Systems

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F18%3A10239776" target="_blank" >RIV/61989100:27240/18:10239776 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27740/18:10239776

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/8409958" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/8409958</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2854960" target="_blank" >10.1109/ACCESS.2018.2854960</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Human Abnormal Behavior Impact on Speaker Verification Systems

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Human behavior plays a major role in improving human-machine communication. The performance must be affected by abnormal behavior as systems are trained using normal utterances. The abnormal behavior is often associated with a change in the human emotional state. Different emotional states cause physiological changes in the human body that affect the vocal tract. Fear, anger, or even happiness we recognize as a deviation from a normal behavior. The whole spectrum of human-machine application is susceptible to behavioral changes. Abnormal behavior is a major factor, especially for security applications such as verification systems. Face, fingerprint, iris, or speaker verification is a group of the most common approaches to biometric authentication today. This paper discusses human normal and abnormal behavior and its impact on the accuracy and effectiveness of automatic speaker verification (ASV). The support vector machines classifier inputs are Mel-frequency cepstral coefficients and their dynamic changes. For this purpose, the Berlin Database of Emotional Speech was used. Research has shown that abnormal behavior has a major impact on the accuracy of verification, where the equal error rate increase to 37 %. This paper also describes a new design and application of the ASV system that is much more immune to the rejection of a target user with abnormal behavior.

  • Název v anglickém jazyce

    Human Abnormal Behavior Impact on Speaker Verification Systems

  • Popis výsledku anglicky

    Human behavior plays a major role in improving human-machine communication. The performance must be affected by abnormal behavior as systems are trained using normal utterances. The abnormal behavior is often associated with a change in the human emotional state. Different emotional states cause physiological changes in the human body that affect the vocal tract. Fear, anger, or even happiness we recognize as a deviation from a normal behavior. The whole spectrum of human-machine application is susceptible to behavioral changes. Abnormal behavior is a major factor, especially for security applications such as verification systems. Face, fingerprint, iris, or speaker verification is a group of the most common approaches to biometric authentication today. This paper discusses human normal and abnormal behavior and its impact on the accuracy and effectiveness of automatic speaker verification (ASV). The support vector machines classifier inputs are Mel-frequency cepstral coefficients and their dynamic changes. For this purpose, the Berlin Database of Emotional Speech was used. Research has shown that abnormal behavior has a major impact on the accuracy of verification, where the equal error rate increase to 37 %. This paper also describes a new design and application of the ASV system that is much more immune to the rejection of a target user with abnormal behavior.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20203 - Telecommunications

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2015070" target="_blank" >LM2015070: IT4Innovations národní superpočítačové centrum</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE Access

  • ISSN

    2169-3536

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    6

  • Číslo periodika v rámci svazku

    July

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    40120-40127

  • Kód UT WoS článku

    000441375000001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85049804543