In this paper, the role of the vector quantization in the speaker authentication system was studied. Vector quantization based speaker authentication system was considered in two phases; training and testing. The training phase concerned with enrolling the speaker models to build the codebook. The codebook generated from a set of feature vectors belong to each sample of speaker's voice. The testing phase includes matching the unknown input speaker with the models. The matching is performed by evaluating the similarity measure between the unknown speech sample and the models in the speaker database to authenticate the input speaker. A weighted similarity measure was introduced; it takes into regard the correlations between the known models in the database. Larger weights are assigned to vectors that have high discriminating power between the speakers and vice versa. The proposed system gave an encourage results; the authentication rate was about 86.6% during a time 4 s.

في هذا البحث تم دراسة دور التكميم الاتجاهي في نظام التحقق من هوية المتكلم .تم دراسة التكميم الاتجاهي للتحقق من هوية المتكلم في طورين التجريبي والاختباري ,اهتم طور التجريب بتجميع موديلات المتكلم لبناء كتاب التشفيرالذي تم توليده من عدد من خواص المتجهات العائدة لكل نموذج من صوت المتكلم. اما طور الاختبار فيتضمن مطابقة المتكلم الغير معروف مع الموديلات.لقد انجزت عملية المطابقة من خلال تقييم مقياس التشابه بين نموذج المتكلم الغير معروف والموديلات في قاعدة بيانات المتكلم للتحقق منه.لقد تم استخدم مقياس وزن التشابه والذي ياخذ في نظرالاعتبار التطابق بين الموديلات الغير المعروفة في قاعدة البيانات حيث خصصت اوزان كبيرة للمتجهات التي لها قدرة تمييز عالية بين المتكلمين وبالعكس. اعطى النظام المقترح نتائج مشجعة حيث كان معدل التحقق حوالي 86% خلال زمن 4 ثواني.

Speech processing --- Speaker authentication --- Vector quantization