Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz
Los sistemas de reconocimiento de hablante se componen de tres partes principales: preprocesamiento, extracción de características y clasificación de vectores. En el trabajo presente se considera la cuestión de los cambios en la voz, voluntarios e involuntarios, y cómo esto afecta al reconocimiento...
| Autores: | , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2012 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Universidad Politécnica Salesiana |
| Repositorio: | Repositorio Universidad Politécnica Salesiana |
| OAI Identifier: | oai:dspace.ups.edu.ec:123456789/8426 |
| Acceso en línea: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/8426 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | CARACTERÍSTICAS DE VOZ COEFICIENTES CEPSTRALES EN LA FRECUENCIA DE MEL MÁQUINA DE SOPORTE VECTORIAL RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DEL HABLA RED NEURONAL ARTIFICIAL |
| id |
EC_24c8e04a1b6bdac8bc06ed679b226303 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:dspace.ups.edu.ec:123456789/8426 |
| network_acronym_str |
EC |
| network_name_str |
Ecuador |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la vozMartínez Mascorro, Guillermo ArturoAguilar Torres, GualbertoCARACTERÍSTICAS DE VOZCOEFICIENTES CEPSTRALES EN LA FRECUENCIA DE MELMÁQUINA DE SOPORTE VECTORIALRECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DEL HABLARED NEURONAL ARTIFICIALLos sistemas de reconocimiento de hablante se componen de tres partes principales: preprocesamiento, extracción de características y clasificación de vectores. En el trabajo presente se considera la cuestión de los cambios en la voz, voluntarios e involuntarios, y cómo esto afecta al reconocimiento de hablante. Para este proyecto se detalla todo el pre procesamiento que se realiza sobre la señal y cómo se obtienen los segmentos vocalizados de la misma. También se aplica un modelo de elaboración de vectores característicos basados en ciertas propiedades de la voz, y en Coeficientes Cepstrales en la Frecuencia de Mel (MFCC), así como una Máquina de Soporte Vectorial (SVM) y una Red Neuronal Artificial (ANN) como clasificadores, posteriormente se comparan los resultados obtenidos. Las pruebas realizadas consisten en analizar la trama que se le presenta al sistema, detectar el segmento vocalizado e indicarle al sistema de qué vocal se trata, para posteriormente, identificar a qué persona pertenece dicha vocal. Los resultados muestran que la elaboración de estos vectores conjuntando propiedades y coeficientes MFCC tienen un alto índice de reconocimiento.The speech recognition systems consist of three principal parts: preprocessing, features extraction and vectors classification. This paper considers the voice changes, voluntary and involuntary changes, and how this affects the speaker recognition. In this project is explained the preprocessing of the signal and how are obtained the voiced segments. Also is applied a features vector based in voice properties and Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC), and a Support Vector Machine (SVM) and an Artificial Neural Network as classifiers. The experiments consist in analyzing the frame presented to the system, detect the voiced segment and indicate to the system which vowel has been said, for an identification of which person pronounce the vowel. The results show the features-MFCC vectors have high rate on recognition.2015-04-10T22:54:07Z2015-04-10T22:54:07Z2012-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/8426esinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Politécnica Salesianainstname:Universidad Politécnica Salesianainstacron:UPS2015-04-10T22:54:07Zoai:dspace.ups.edu.ec:123456789/8426Institucionalhttps://dspace.ups.edu.ec/Institución privadahttps://www.ups.edu.ec/https://dspace.ups.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:17372015-04-10T22:54:07Repositorio Universidad Politécnica Salesiana - Universidad Politécnica Salesianafalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz |
| title |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz |
| spellingShingle |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz Martínez Mascorro, Guillermo Arturo CARACTERÍSTICAS DE VOZ COEFICIENTES CEPSTRALES EN LA FRECUENCIA DE MEL MÁQUINA DE SOPORTE VECTORIAL RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DEL HABLA RED NEURONAL ARTIFICIAL |
| title_short |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz |
| title_full |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz |
| title_fullStr |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz |
| title_full_unstemmed |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz |
| title_sort |
Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Martínez Mascorro, Guillermo Arturo Aguilar Torres, Gualberto |
| author |
Martínez Mascorro, Guillermo Arturo |
| author_facet |
Martínez Mascorro, Guillermo Arturo Aguilar Torres, Gualberto |
| author_role |
author |
| author2 |
Aguilar Torres, Gualberto |
| author2_role |
author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
CARACTERÍSTICAS DE VOZ COEFICIENTES CEPSTRALES EN LA FRECUENCIA DE MEL MÁQUINA DE SOPORTE VECTORIAL RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DEL HABLA RED NEURONAL ARTIFICIAL |
| topic |
CARACTERÍSTICAS DE VOZ COEFICIENTES CEPSTRALES EN LA FRECUENCIA DE MEL MÁQUINA DE SOPORTE VECTORIAL RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DEL HABLA RED NEURONAL ARTIFICIAL |
| description |
Los sistemas de reconocimiento de hablante se componen de tres partes principales: preprocesamiento, extracción de características y clasificación de vectores. En el trabajo presente se considera la cuestión de los cambios en la voz, voluntarios e involuntarios, y cómo esto afecta al reconocimiento de hablante. Para este proyecto se detalla todo el pre procesamiento que se realiza sobre la señal y cómo se obtienen los segmentos vocalizados de la misma. También se aplica un modelo de elaboración de vectores característicos basados en ciertas propiedades de la voz, y en Coeficientes Cepstrales en la Frecuencia de Mel (MFCC), así como una Máquina de Soporte Vectorial (SVM) y una Red Neuronal Artificial (ANN) como clasificadores, posteriormente se comparan los resultados obtenidos. Las pruebas realizadas consisten en analizar la trama que se le presenta al sistema, detectar el segmento vocalizado e indicarle al sistema de qué vocal se trata, para posteriormente, identificar a qué persona pertenece dicha vocal. Los resultados muestran que la elaboración de estos vectores conjuntando propiedades y coeficientes MFCC tienen un alto índice de reconocimiento. |
| publishDate |
2012 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2012-12 2015-04-10T22:54:07Z 2015-04-10T22:54:07Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/article |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/8426 |
| url |
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/8426 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
es |
| language_invalid_str_mv |
es |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Universidad Politécnica Salesiana instname:Universidad Politécnica Salesiana instacron:UPS |
| instname_str |
Universidad Politécnica Salesiana |
| instacron_str |
UPS |
| institution |
UPS |
| reponame_str |
Repositorio Universidad Politécnica Salesiana |
| collection |
Repositorio Universidad Politécnica Salesiana |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Universidad Politécnica Salesiana - Universidad Politécnica Salesiana |
| repository.mail.fl_str_mv |
. |
| _version_ |
1868999351559258112 |
| score |
14,965132 |