Эффективная процедура аутентификации студента по речи в дистанционном образовании : научное издание

Описание

Перевод названия: Effective speech-based student authentication procedure in distance learning

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2014

Ключевые слова: distance learning, speech-based student authentication, classifier, collective decision making, дистанционное обучение, аутентификация студентов по речи, классификатор, коллективное принятие решений

Аннотация: В настоящее время на базе практически каждого университета студентам предоставляется возможность получения заочного образования, кроме того, ведутся курсы дистанционного обучения. Из-за широкого спектра преимуществ в последние годы дистанционное образование привлекает все больше и больше людей, что вызывает необходимость создания оПоказать полностьюфициального стандарта, включающего ряд требований, которым должна соответствовать дистанционная форма обучения. Так, например, необходимость верификации личности студентов включена во многие зарубежные образовательные стандарты в качестве обязательной процедуры. В случае если преподаватели лишены визуального контакта со своими учениками, появляется необходимость в разработке эффективной технологии для проверки личности студента в дистанционном режиме. Предложена процедура аутентификации студента по речи, основанная на использовании акустических характеристик, извлеченных из речевых сигналов. В настоящее время пока остается открытым вопрос выбора надежной и эффективной классификационной модели, поскольку невозможно в онлайн-режиме исследовать различные классификаторы для определения наиболее эффективного, сохраняя при этом высокую производительность системы при взаимодействии с пользователем. Поэтому, чтобы повысить надежность предлагаемого подхода, были разработаны алгоритмические схемы, основанные на коллективном принятии решений с целью учета предсказаний различных классификаторов. Для исследования эффективности данной процедуры использовались базы данных, содержащие звукозаписи на немецком, английском и японском языках. Согласно полученным результатам применение описанного подхода позволяет получить высокую точность распознавания личности говорящего по речи (до 100 % для некоторых баз данных). Разработанные алгоритмические схемы обеспечивают гарантированный уровень эффективности и являются надежной альтернативой произвольному выбору классификационной модели. Nowadays it is almost impossible to find a university that does not provide its students with online courses or correspondence education. Due to various advantages, distance learning has attracted more and more people in recent years. As a result, some of the requirements that this educational format has to satisfy have been included in legislation systems. The necessity to authenticate students remotely is presented as a compulsory procedure in many official documents. When teachers are deprived of face-to-face contact with their students, there is a need to find an appropriate way to verify their personality distantly. In this paper we propose the speech-based student authentication procedure which operates with some acoustic characteristics extracted from voice signals. However, there is one crucial question related to the classification model providing high performance. It is almost impossible for the online systems to vary classifiers and determine the most effective one while interacting with a user. Therefore, to increase the reliability of our proposal we elaborated some classification schemes based on collective decision making to take into account predictions of different classifiers. To prove the effectiveness of this approach, we used a number of multi-lingual corpora (German, English, Japanese). According to the results obtained, a high level of speaker recognition was achieved (up to 100 % of F-score values). The developed algorithmic schemes provide a guaranteed level of effectiveness and might be used as a reliable alternative to the occasional choice of a classification model.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева

Выпуск журнала: 5

Номера страниц: 51-56

ISSN журнала: 18169724

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Персоны

  • Брестер Кристина Юрьевна (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Вишневская Софья Романовна (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Семёнкин Евгений Станиславович (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Сидоров Максим Юрьевич (Ульмский университет)

Вхождение в базы данных