In den letzten Jahren hat die Sprechererkennung zwar gro es Potenzial gezeigt, ihre breite Einf hrung wurde jedoch durch eine suboptimale Leistung behindert, die durch geringe Genauigkeit und Zuverl ssigkeitsprobleme gekennzeichnet war. Die Bew ltigung dieser Herausforderungen ist jedoch unerl sslich, um die M glichkeiten der biometrischen Stimmerkennung voll auszusch pfen, da Umfragen eine Pr ferenz f r biometrische Stimmerkennung zeigen. In Situationen, in denen eine biometrische Fernauthentifizierung von Sprechern eingesetzt wird, ist die Aufrechterhaltung der Integrit t der extrahierten Cepstrum-Merkmalsvektoren bei Vorhandensein von Kanalrauschen von gr ter Bedeutung. Um die Genauigkeit der Sprechererkennung in Fernanwendungen zu verbessern, wird ein neuartiger Ansatz vorgeschlagen, bei dem Low-Density-Parity-Check-Codes (LDPC-Codes) und Polarcodes sowohl f r die Speicherung als auch f r die bertragung der aus Sprachproben abgeleiteten Mel-Frequenz-Cepstrum-Koeffizienten (MFCC) verwendet werden. Es werden vier vorgeschlagene und implementierte Methoden beschrieben, die zu niedrigeren Bitfehlerraten ber verrauschte Kan le sowie zu einer hohen Genauigkeitsrate f r Fernsprecherkennungssysteme f hren. Dieses Buch schlie t mit dem Vorschlag, LDPC- und Polarcodierung als integralen Bestandteil der Fernsprecherkennung als Teil eines multimodalen biometrischen Authentifizierungssystems zu verwenden.
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