1. Collection de sons :Les ondes sonores sont collectées à l'aide d'un microphone ou d'un autre appareil d'enregistrement. Le microphone convertit ces ondes en signaux électriques.
2. Traitement du signal :Les signaux électriques sont traités pour éliminer le bruit et autres composants indésirables. Différentes techniques de traitement du signal peuvent être appliquées pour améliorer la qualité du signal vocal et extraire les caractéristiques pertinentes.
3. Extraction de fonctionnalités :Le signal vocal prétraité est analysé pour extraire des caractéristiques significatives qui peuvent être utilisées pour la détection vocale. Ces fonctionnalités peuvent inclure la hauteur, les formants, les énergies des banques de filtres et d'autres paramètres acoustiques.
4. Détection d'activité vocale (VAD) :Les algorithmes VAD sont utilisés pour identifier les périodes d'activité vocale dans un signal audio. Cela aide à distinguer les segments vocaux des segments non vocaux, tels que le bruit de fond.
5. Identification du locuteur :Une fois les segments de parole identifiés, des techniques d'identification du locuteur peuvent être appliquées pour déterminer l'identité du locuteur. Cela implique de comparer les caractéristiques vocales extraites avec celles stockées dans une base de données de locuteurs connus.
6. Prise de décision :Sur la base de la similitude entre les caractéristiques vocales extraites et les modèles stockés, une décision est prise concernant l'identité du locuteur. Le système fournit un résultat, tel qu'un nom ou un numéro d'identification, ou un score de probabilité indiquant le niveau de confiance dans l'identification.
Le processus de détection vocale implique une combinaison de techniques de traitement du signal, d’extraction de caractéristiques, de classification et de prise de décision pour reconnaître et identifier avec précision les voix.