1. Звукова колекция :Звуковите вълни се събират с помощта на микрофон или друго записващо устройство. Микрофонът преобразува тези вълни в електрически сигнали.
2. Обработка на сигнала :Електрическите сигнали се обработват за премахване на шума и други нежелани компоненти. Могат да се прилагат различни техники за обработка на сигнала, за да се подобри качеството на гласовия сигнал и да се извлекат съответните характеристики.
3. Извличане на функции :Предварително обработеният гласов сигнал се анализира, за да се извлекат значими функции, които могат да се използват за гласово откриване. Тези характеристики могат да включват височина, форманти, енергии на филтърната банка и други акустични параметри.
4. Откриване на гласова активност (VAD) :Алгоритмите VAD се използват за идентифициране на периоди на речева активност в аудио сигнал. Това помага при разграничаването на речеви сегменти от неречеви сегменти, като фонов шум.
5. Идентификация на високоговорителя :След като сегментите на речта бъдат идентифицирани, могат да се приложат техники за идентификация на говорещия, за да се определи самоличността на говорещия. Това включва сравняване на извлечените гласови характеристики с тези, съхранявани в база данни на известни говорители.
6. Вземане на решения :Въз основа на приликата между извлечените гласови характеристики и съхранените шаблони се взема решение относно самоличността на говорещия. Системата предоставя изход, като име или идентификационен номер, или вероятностен резултат, показващ нивото на доверие в идентификацията.
Процесът на гласово откриване включва комбинация от обработка на сигнали, извличане на характеристики, класификация и техники за вземане на решения за точно разпознаване и идентифициране на гласове.