Özet:
Otomatik Konuşmacı Tanıma Sistemleri önemli bir çalışma alanı olmakla beraber başlıca üç farklı alanda
yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunlar, kimlik doğrulama, kimlik izleme ve adli uygulamalardır. Otomatik
konuşmacı tanıma uygulamaları, konuşma esnasında çıkardığımız seslerden gerekli bilgilerin çıkartılması
esasına dayanmaktadır. Geliştirilen uygulamalar, çıkarılan bu bilgiler doğrultusunda, insanları seslerinden
tanımaları için eğitilebilirler. Otomatik Konuşmacı Tanıma Sistemlerinde ilk basamak öznitelik çıkarma
işlemidir. Bu işlem için MFCC (Mel-frequency Cepstral Coefficients) tabanlı yaklaşımlar yaygın olarak
kullanılır. İkinci basamak ise öznitelik sınıflandırma işlemidir. Her konuşmacı bir sınıfa karşılık gelmekte
ve bulunduğu sınıfın özelliklerini belirlemektedir. VQ (Vector Quantization - Vektörel Nicemleme) ve
GMM (Gaussian Mixture Models - Gaussian Karışım Modelleri), sınıflandırma işleminde kullanılan
tekniklerden en yaygın olanlarıdır. Bahsettiğimiz bu işlemler sistemin eğitim safhasında kullanılırlar. Test
safhasında ise, herhangi bir kişiden gelen ses bilgisinin eğitim safhasında oluşturulan sınıflardan hangisine
ait olabileceğine karar verilir. Kapalı küme sistemlerde, sistem sadece daha önce eğitilmiş konuşmacı
sınıflarını ayırdetmekten sorumludur. Bu çalışma, metinden bağımsız, kapalı küme konuşmacı tanıma
sistemi geliştirmede etkili olan bu iki tekniği performans açısından karşılaştırmak amacıyla yapılmıştır.
Elde edilen sonuçlarda GMM tekniğinin, VQ tekniğinden daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.