Reconocimiento de voz basado en MFCC, SBC y Espectrogramas

Uno de los problemas en los sistemas de reconocimiento automático de hablante son los cambios en la voz. Comúnmente, una persona puede tener cambios voluntarios e involuntarios (también naturales y artificiales) que provocan confusiones en el sistema, los cambios en la voz también pueden ser natural...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Martínez Mascorro, Guillermo Arturo, Aguilar Torres, Gualberto
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2013
País:Ecuador
Institución:Universidad Politécnica Salesiana
Repositorio:Repositorio Universidad Politécnica Salesiana
OAI Identifier:oai:dspace.ups.edu.ec:123456789/8465
Acceso en línea:http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/8465
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:RECONOCIMIENTO DEL HABLANTE CON CAMBIOS EN LA VOZ
COEFICIENTES CEPSTRALES EN LA FRECUENCIA DE MEL
PARÁMETROS CEPSTRALES BASADOS EN SUB-BANDA
ESPECTROGRAMA
MÁQUINA DE SOPORTE VECTORIAL
Descripción
Sumario:Uno de los problemas en los sistemas de reconocimiento automático de hablante son los cambios en la voz. Comúnmente, una persona puede tener cambios voluntarios e involuntarios (también naturales y artificiales) que provocan confusiones en el sistema, los cambios en la voz también pueden ser naturales y artificiales. En el artículo presente se propone un sistema de reconocimiento a través de una identificación en paralelo, usando tres algoritmos: MFCC, SBC y el espectrograma. Empleando una máquina de soporte vectorial como clasificador, cada algoritmo arroja un grupo de personas con las probabilidades más altas y después de una evaluación, se toma una decisión. El objetivo de este artículo es tomar ventaja de los tres algoritmos.