Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії
The purpose of this work was to compare the seven popular classifiers of scikit-learn python-based library in the context of the performance of the voice biometrics system. The MFCCs (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) method was used to compute the feature vectors of the person's voice under...
Gespeichert in:
| Datum: | 2019 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2019
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/188562 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1856543493057413120 |
|---|---|
| author | Danilov, Valery Ya. Grushko, Yaroslav G. |
| author_facet | Danilov, Valery Ya. Grushko, Yaroslav G. |
| author_sort | Danilov, Valery Ya. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2020-03-02T17:05:10Z |
| description | The purpose of this work was to compare the seven popular classifiers of scikit-learn python-based library in the context of the performance of the voice biometrics system. The MFCCs (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) method was used to compute the feature vectors of the person's voice undergoing verification. The classifiers involved in this study are the following: K-NN (K-Nearest neighbors classifier), MLP (Multilayer perceptron), SVM (Support vector machine), DTC (Decision tree classifier), GNB (Gaussian Naive Bayes classifier), ABC (AdaBoost classifier), RFC (Random forest classifier). As the data, we used voice samples from 40 individuals with an average duration of 9 minutes per person. The performance criteria of the classifiers were dictated by the needs of voice biometrics systems. Thus, in the framework of this work, the fraud simulation was conducted during authentication. The most effective in voice recognition was the K-NN classifier, which, with zero number of incorrectly admitted persons, provided 3-85% better accuracy of verification than other classifiers. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:26:36Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-188562 |
| institution | System research and information technologies |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:26:36Z |
| publishDate | 2019 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-1885622020-03-02T17:05:10Z Comparison of the effectiveness of machine learning classifiers in the context of voice biometrics Сравнение эффективности классификаторов машинного обучения в контексте голосовой биометрии Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії Danilov, Valery Ya. Grushko, Yaroslav G. voice biometrics MFCC classifier comparison k-nearest neighbours machine learning artificial intelligence голосова біометрія MFCC порівняння класифікаторів к-найближчих сусідів машинне навчання штучний інтелект The purpose of this work was to compare the seven popular classifiers of scikit-learn python-based library in the context of the performance of the voice biometrics system. The MFCCs (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) method was used to compute the feature vectors of the person's voice undergoing verification. The classifiers involved in this study are the following: K-NN (K-Nearest neighbors classifier), MLP (Multilayer perceptron), SVM (Support vector machine), DTC (Decision tree classifier), GNB (Gaussian Naive Bayes classifier), ABC (AdaBoost classifier), RFC (Random forest classifier). As the data, we used voice samples from 40 individuals with an average duration of 9 minutes per person. The performance criteria of the classifiers were dictated by the needs of voice biometrics systems. Thus, in the framework of this work, the fraud simulation was conducted during authentication. The most effective in voice recognition was the K-NN classifier, which, with zero number of incorrectly admitted persons, provided 3-85% better accuracy of verification than other classifiers. Выполнено сравнение семи популярных классификаторов Python-библотеки scikit-learn в контексте эффективности работы системы голосовой биометрии. Для выделения векторов признаков голоса лица, проходящего верификацию, использован метод MFCCs (Mel Frequency Cepstral Coefficients). В исследовании использованы следующие классификаторы: K-NN (K-Nearest neighbours classifier), MLP (Multilayer perceptron), SVM (Support vector machine), DTC (Decision tree classifier), GNB (Gaussian Naive Bayes classifier), ABC (AdaBoost classifier), RFC (Random forest classifier). В качестве анализируемой выборки взяты голоса 40 человек длительностью в среднем девять минут на человека. Критерии эффективности классификаторов выбраны в соответствии с потребностями систем голосовой биометрии. В рамках работы проведено моделирование мошенничества в процессе аутентификации. Наиболее эффективным в голосовом распознавании оказался классификатор K-NN, который, при нулевом количестве неверно допущенных человек, обеспечил на 3–85% высшую точность верификации, чем другие классификаторы. Порівняно сім популярних класифікаторів Python-біблотеки scikit-learn у контексті ефективності роботи системи голосової біометрії. Для виділення векторів ознак голосу особи, що верифікується, застосовано метод MFCCs (Mel Frequency Cepstral Coefficients). У дослідженні використано такі класифікатори: K-NN (K-Nearest neighbours classifier), MLP (Multilayer perceptron), SVM (Support vector machine), DTC (Decision tree classifier), GNB (Gaussian Naive Bayes classifier), ABC (AdaBoost classifier), RFC (Random forest classifier). Як аналізовану вибірку взято голосові зразки 40 осіб тривалістю в середньому дев’ять хвилин на особу. Критерії ефективності класифікаторів вибрано відповідно до потреб систем голосової біометрії. У межах роботи виконано моделювання шахрайства у процесі аутентифікації. Найефективнішим у голосовому розпізнаванні виявився класифікатор K-NN, який за нульової кількості неправильно допущених осіб, забезпечив на 3–85% вищу точність верифікації, ніж інші класифікатори. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2019-12-23 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/188562 10.20535/SRIT.2308-8893.2019.4.08 System research and information technologies; No. 4 (2019); 77-84 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2019); 77-84 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2019); 77-84 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/188562/190114 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | голосова біометрія MFCC порівняння класифікаторів к-найближчих сусідів машинне навчання штучний інтелект Danilov, Valery Ya. Grushko, Yaroslav G. Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії |
| title | Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії |
| title_alt | Comparison of the effectiveness of machine learning classifiers in the context of voice biometrics Сравнение эффективности классификаторов машинного обучения в контексте голосовой биометрии |
| title_full | Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії |
| title_fullStr | Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії |
| title_full_unstemmed | Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії |
| title_short | Порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії |
| title_sort | порівняння ефективності класифікаторів машинного навчання у контексті голосової біометрії |
| topic | голосова біометрія MFCC порівняння класифікаторів к-найближчих сусідів машинне навчання штучний інтелект |
| topic_facet | voice biometrics MFCC classifier comparison k-nearest neighbours machine learning artificial intelligence голосова біометрія MFCC порівняння класифікаторів к-найближчих сусідів машинне навчання штучний інтелект |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/188562 |
| work_keys_str_mv | AT danilovvaleryya comparisonoftheeffectivenessofmachinelearningclassifiersinthecontextofvoicebiometrics AT grushkoyaroslavg comparisonoftheeffectivenessofmachinelearningclassifiersinthecontextofvoicebiometrics AT danilovvaleryya sravnenieéffektivnostiklassifikatorovmašinnogoobučeniâvkontekstegolosovojbiometrii AT grushkoyaroslavg sravnenieéffektivnostiklassifikatorovmašinnogoobučeniâvkontekstegolosovojbiometrii AT danilovvaleryya porívnânnâefektivnostíklasifíkatorívmašinnogonavčannâukontekstígolosovoíbíometríí AT grushkoyaroslavg porívnânnâefektivnostíklasifíkatorívmašinnogonavčannâukontekstígolosovoíbíometríí |