1. Zbiór dźwięków :Fale dźwiękowe są zbierane za pomocą mikrofonu lub innego urządzenia rejestrującego. Mikrofon przetwarza te fale na sygnały elektryczne.
2. Przetwarzanie sygnału :Sygnały elektryczne są przetwarzane w celu usunięcia szumów i innych niepożądanych elementów. Aby poprawić jakość sygnału głosowego i wyodrębnić odpowiednie cechy, można zastosować różne techniki przetwarzania sygnału.
3. Ekstrakcja funkcji :Wstępnie przetworzony sygnał głosowy jest analizowany w celu wyodrębnienia istotnych funkcji, które można wykorzystać do wykrywania głosu. Funkcje te mogą obejmować wysokość dźwięku, formanty, energię banku filtrów i inne parametry akustyczne.
4. Wykrywanie aktywności głosowej (VAD) :Algorytmy VAD służą do identyfikacji okresów aktywności mowy w sygnale audio. Pomaga to w rozróżnieniu segmentów mowy od segmentów innych niż mowa, takich jak hałas tła.
5. Identyfikacja mówcy :Po zidentyfikowaniu segmentów mowy można zastosować techniki identyfikacji mówiącego w celu ustalenia jego tożsamości. Polega to na porównaniu wyodrębnionych cech głosu z tymi przechowywanymi w bazie danych znanych mówców.
6. Podejmowanie decyzji :Na podstawie podobieństwa między wyodrębnionymi cechami głosu a przechowywanymi szablonami podejmowana jest decyzja dotycząca tożsamości mówiącego. System dostarcza dane wyjściowe, takie jak imię i nazwisko lub numer identyfikacyjny, lub wynik prawdopodobieństwa wskazujący poziom pewności identyfikacji.
Proces wykrywania głosu obejmuje połączenie przetwarzania sygnału, ekstrakcji cech, klasyfikacji i technik podejmowania decyzji w celu dokładnego rozpoznawania i identyfikacji głosów.