التعرف على المتحدث:التطورات والتحدیات

التعرف على المتحدث من الموضوعات المیدانیة المستخدمة بشکل کبیر على نطاق واسع فی مجال تکنولوجیا الکلام، فقد تم إجراء العدید من الأعمال البحثیة ولم یتم إحراز تقدم یذکر فی السنوات الخمس إلى الست من سنوات الماضیة، ونظرًا لتقدم تقنیات التعلم العمیق فی معظم مجالات التعلم الآلی تم استبدال الأسالیب البحثیة السابقة بها فی مجال التعرف على المتحدث وتحقق منهم. ان موضوع التعلم العمیق أصبح الآن الحل الأکثر تطورًا للتحقق من هویة المتحدث وتحدیده. الخوارزمیات المستخدمة (x-vectors) و (i-vectors) والتی تعتبر الخط الاساس فی الأعمال الحدیثة. الهدف من هذه الدراسة هو مراجعة أسالیب التعلم العمیق المطبقة فی تحدید المتحدثین ومهام التحقق من الحلول الأقدم (النموذج الخلیط الغاوسی، النموذج الخلیط الغاوسی ذات المتجهات الفائقة ونموذج i-vector) الى الحلول الجدیدة باستخدام شبکات العصبیة العمیقة (شبکة الاعتقاد العمیقة، شبکة التعلم التصحیحیة العمیقة) وکذلک انواع المقاییس للتحقق من المتحدث (مسافة جیب التمام، تحلیل التمایز الخطی الاحتمالی) وکذلک القواعد البیانات المستخدمة للتدریب الشبکات العصبیة (TIMIT,VCTK,VoxCeleb2, LibriSpeech).