Publisher's Synopsis
Diaryzacja glosników jest procesem, który wykrywa aktywnych mówców i grupuje te sygnaly mowy, które zostaly wypowiedziane przez tego samego mówce. Generalnie mozemy znalezc dwa glówne zastosowania diaryzacji glosników. Systemy automatycznego rozpoznawania mowy wykorzystuja homogeniczne klastry glosników, aby dostosowac modele akustyczne do potrzeb osób mówiacych, a tym samym zwiekszyc wydajnosc rozpoznawania. Systemy indeksowania glosników i bogate systemy transkrypcji wykorzystuja równiez wyjscie diaryzacji glosników jako jedna z informacji pozyskiwanych z nagrania, co pozwala na jego automatyczna indeksacje i inne dalsze przetwarzanie. W niniejszym opracowaniu opracowano aplikacje do diaryzacji glosników - wykorzystujaca wieloczesciowe obuuszne nagrania mowy - do sledzenia aktywnosci glosników w oparciu o podpowiedzi dotyczace róznicy czasu miedzy sluchaczami (ITD). Te sygnaly, dla danej ramki sygnalu mowy, sa obliczane przy uzyciu filtrowania gammatonowego i techniki korelacji krzyzowej. Ich wartosci sa wykorzystywane do okreslenia, który z mówców w nagraniu wytwarza dany fragment mowy. Badania te byly nadzorowane przez dr Jona Barkera i bronione w celu spelnienia wymagan do uzyskania stopnia magistra zaawansowanej informatyki, University of Sheffield, Wielka Brytania, 2007.
