Speech recognition refers to biometric methods of personal identification along with fingerprint identification, hand configuration, shape and features of the face, retina, or gene structure. One of the main incentives for the study of speech recognition processes is the desire for more reliable recognition of the personality, since the uniqueness of the biometric characteristics provides a higher reliability of identification.The purpose of the article. Analysis of the difference between the verification and identification of the speech signal, which determines the different formulation of the problem and different methods for its solution. In addition, an analysis of the physical characteristics of the formation of the voice, determining the individual feature of the tonality of the subject.Subject recognition systems are divided into two types by voice: verification and speaker identification. During verification, the received voice sample is compared with the standard and its identity with that standard is established. It is necessary to make a decision out of two possible: there is a subject to those for whom it claims to be, or not.The task of identifying the subject is significantly different from the task of verification, it is necessary to identify from the set of N subjects who, according to their voice characteristics, will coincide with the characteristics of previously stored standards.The speech signal is a complex, multifaceted phenomenon, the parameters of which depend on a number of features of each person. The choice of the analyzed parameters, which can be used to recognize the subject, should be based on the objectives, methods and objectives of recognition. In modern voice recognition systems, people tend to use as much high-level information as possible, which is closely related to low-level information. The probability of correct recognition of the speaker increases in proportion to which signs are analyzed, the number of signs and their correlation.If during verification a solution can be formed using automatic systems, then today there are no clear characteristics when identifying by which it is possible to identify similarities between the disguised voice and the reference, since there are no algorithms for reducing the disguised voice to the “normal” pattern. The combination of subjective and objective methods can improve the accuracy of recognition, but the probability of correct identification of the subject in the case of masking the voice is still low.

Распознавание речи относится к биометрическим способам идентификации личности наравне с идентификацией личности по отпечаткам пальцев, конфигурации кисти руки, по форме и особенностями лица, сетчатке глаза или структуре генов. Одним из главных стимулов для исследования процессов распознавания устной речи является стремление к более достоверному распознаванию личности, поскольку уникальность биометрических характеристик обеспечивает более высокую надежность идентификации.Цель статьи. Анализ разницы между верификацией и идентификацией речевого сигнала, которая определяет разную постановку задачи и разные методы ее решения. Кроме того, проводится анализ физических особенностей формирования голоса, определяющих индивидуальную особенность тональности субъекта.Системы распознавания субъекта по голосу делятся на два вида: верификацию и идентификацию говорящего. При верификации полученный образец голоса сравнивается с эталоном и устанавливается его идентичность этому эталону. Необходимо принять решение из двух возможных: есть субъект тем, за кого себя выдает, или нет.Задача идентификации субъекта значительно отличается от задачи верификации необходимо выявить из совокупности N субъектов того, кто по своим голосовыми характеристиками будет совпадать с характеристиками предварительно сохраненных эталонов.Речевой сигнал является сложным, многоплановым явлением, параметры которого зависят от целого ряда особенностей каждого человека. Выбор анализируемых параметров, по которым может проводиться распознавание субъекта, должен опираться на цели, методы и задачи распознавания. В современных системах распознавания говорящего по голосу стремятся использовать как можно больше информации высокого уровня, которая тесно связана с информацией низкого уровня. Вероятность правильного распознавания говорящего, растет пропорционально тому, какие признаки анализируются, количеству признаков и их корреляции.Если при верификации решение может формироваться с помощью автоматических систем, то при идентификации на сегодня нет четких характеристик, по которым можно выявить сходства между замаскированным голосом и эталоном, поскольку пока не существует алгоритмов приведения замаскированного голоса к “нормальному” образцу. Сочетание субъективных и объективных методов могут повысить точность распознавания, но вероятность правильного отождествления субъекта в случае маскировки голоса до сих пор остается невысокой.

Розпізнавання мовлення відноситься до біометричних способів ідентифікації особистості нарівні з ідентифікацією особи за відбитками пальців, конфігурації кисті руки, за формою і особливостями обличчя, сітківці ока або структури генів. Одним із головних стимулів щодо дослідження процесів розпізнавання усного мовлення є прагнення до більш достовірного розпізнавання особистості, оскільки унікальність біометричних характеристик забезпечує більш високу надійність ідентифікації.Мета статті. Аналіз різниці між верифікацією та ідентифікацією мовного сигналу, яка визначає різну постановку задачі та різні методи її вирішення. Крім того, проводиться аналіз фізичних особливостей формування голосу, що визначають індивідуальну особливість тональності суб’єкта.Системи розпізнавання суб’єкта за голосом поділяються на два види: верифікацію та ідентифікацію мовця. При верифікації отриманий зразок голосу особи порівнюється з еталоном і встановлюється його ідентичність цьому еталону. Необхідно прийняти рішення з двох можливих: чи є суб’єкт тим, за кого себе видає, або ні.Завдання ідентифікації суб’єкта значно відрізняється від завдання верифікації ‑ необхідно виявити із сукупності N суб’єктів ту особу, яка за своїми голосовими характеристиками буде збігатися з характеристиками заздалегідь збережених еталонів.Мовний сигнал є складним, багатоплановим явищем, параметри якого залежать від цілого ряду особливостей кожної людини. Вибір аналізованих параметрів, за якими може проводитися розпізнавання суб’єкта, повинен спиратися на цілі, методи і завдання розпізнавання. Сучасні системи розпізнавання мовця по голосу прагнуть використовувати якомога більше інформації більш високого рівня, яка тісно пов’язана з інформацією низького рівня. Імовірність правильного розпізнавання мовця, зростає пропорційно тому, які ознаки аналізуються, кількість ознак і їх кореляція.Якщо при верифікації рішенням може формуватися за допомогою автоматичних систем, то при ідентифікації на сьогодні немає чітких характеристик, за якими можна виявити подібності між замаскованим голосом і еталоном, оскільки поки не існує алгоритмів приведення замаскованого голосу до “нормального” зразка. Поєднання суб’єктивних і об’єктивних методів можуть підвищити точність розпізнавання, але ймовірність правильного ототожнення суб’єкта у разі маскування голосу досі залишається невисокою.