Содержание
- Введение
- Обзор литературы
- Основы нейронных сетей
- Аудиоанализ и его применение
- Методы идентификации по голосу
- Разработка нейронной сети
- Формулировка задачи
- Выбор архитектуры
- Подготовка данных
- Реализация и обучение модели
- Подбор алгоритмов
- Оценка производительности
- Результаты и обсуждение
- Анализ полученных результатов
- Сравнение с существующими решениями
- Заключение
- Список использованных источников
Введение
Идентификация людей по голосу является одной из актуальных задач в области биометрической аутентификации, находящей свое применение в системе безопасности и автоматизации. Технологии обработки и анализа аудиосигналов, а также современные достижения в области нейронных сетей значительно улучшили точность и скорость идентификации. В данной курсовой работе будет представлен процесс разработки нейронной сети, способной эффективно идентифицировать личность по голосовому сигналу.
Советы студенту по написанию курсовой работы
Определите цели и задачи работы: Четко сформулируйте, что вы хотите достичь с помощью своей курсовой работы. Например, вы можете сосредоточиться на создании точной модели для идентификации людей по голосу или на улучшении существующих решений.
Изучите теорию: Начните с изучения основ нейронных сетей и аудиоанализа. Используйте учебники, статьи и курсы, чтобы получить базовое понимание.
Анализируйте существующие решения: Обратите внимание на опубликованные работы и исследования, связанные с идентификацией по голосу. Сравните различные методы и подходы, чтобы понять, чем вы можете улучшить существующие решения.
Практика с инструментами: Ознакомьтесь с инструментами и библиотеками для работы с нейронными сетями, такими как TensorFlow, PyTorch или Keras. Проведите практические эксперименты на небольших наборах данных.
Соберите данные: Подумайте о том, как вы будете собирать и обрабатывать аудиоданные. Это может оказать значительное влияние на качество вашей модели.
Документирование процесса: Ведите записи о своих находках, выводах и проблемах, с которыми сталкиваетесь в ходе работы. Это поможет вам не только в написании отчета, но и в систематизации знаний.
- Обратитесь за помощью: Не стесняйтесь консультироваться с преподавателями или сокурсниками по сложным вопросам или в моменты, когда вам трудно продвигаться вперед.
Использованные источники
- Носов, В. А., & Ларин, А. И. (2020). "Идентификация личности по голосу на основе методов глубинного обучения". Известия Тульского государственного университета. Серия: Технические науки, 3(21), 56-64.
- Васильев, С. В. (2019). "Методы обработки аудиосигналов для распознавания речи и идентификации голоса". Программные системы, 12(2), 75-81.
- Кузнецов, А. М. (2021). "Нейронные сети и их применение в биометрии". Современные технологии в науке и образовании, 4(20), 69-75.
- Афанасьев, И. А. (2022). "Глубокое обучение в распознавании речи: текущие тенденции"). Научный подход, 1(34), 49-51.