1. Colección de sonidos :Las ondas sonoras se recogen mediante un micrófono u otro dispositivo de grabación. El micrófono convierte estas ondas en señales eléctricas.
2. Procesamiento de señales :Las señales eléctricas se procesan para eliminar el ruido y otros componentes no deseados. Se pueden aplicar diferentes técnicas de procesamiento de señales para mejorar la calidad de la señal de voz y extraer características relevantes.
3. Extracción de funciones :La señal de voz preprocesada se analiza para extraer características significativas que se pueden utilizar para la detección de voz. Estas características pueden incluir tono, formantes, energías del banco de filtros y otros parámetros acústicos.
4. Detección de actividad de voz (VAD) :Los algoritmos VAD se utilizan para identificar períodos de actividad del habla en una señal de audio. Esto ayuda a distinguir entre segmentos de voz y segmentos que no son de voz, como el ruido de fondo.
5. Identificación del hablante :Una vez identificados los segmentos del habla, se pueden aplicar técnicas de identificación del hablante para determinar la identidad del hablante. Esto implica comparar las características de voz extraídas con las almacenadas en una base de datos de hablantes conocidos.
6. Toma de decisiones :En función de la similitud entre las funciones de voz extraídas y las plantillas almacenadas, se toma una decisión sobre la identidad del hablante. El sistema proporciona un resultado, como un nombre o número de identificación, o una puntuación de probabilidad que indica el nivel de confianza en la identificación.
El proceso de detección de voz implica una combinación de procesamiento de señales, extracción de características, clasificación y técnicas de toma de decisiones para reconocer e identificar voces con precisión.