Подготовка наборов данных для обучения моделей алгоритмами анализа данных. Разработка прототипов моделей верификации дикторов. Доработка прототипов моделей верификации.

Объект исследования: голосовые сообщения, которые необходимо проверить на принадлежность конкретному лицу (система голосовой биометрической верификации). Цель: разработка метода обработки речевых сигналов, который позволит производить качественную верификацию личностей по голосу. Проведены выбор оптимальных векторов признаков и методов их предварительной обработки, разработка методов и подходов к автоматической классификации речевых сообщений для системы голосовой верификации. Разработаны методы для верификации дикторов на основе низкоуровневых представлений речи, реализованные на нейронных сетях TDNN, TDNN-DilationConvolution, Residial, Se-Residial. Модели обучались и тестировались на голосовых базах дикторов Voxceleb1 и Voxceleb2. Качество лучшей модели по метрике оценки качества EER для голосовой базы дикторов Voxceleb1 составило 9,2% EER, для голосовой базы Voxceleb2 - 5,8% EER.