Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz
Los sistemas de reconocimiento de hablante se com- ponen 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 reconocimient...
| Autores: | , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2012 |
| País: | México |
| Recursos: | Instituto Politécnico Nacional |
| Repositorio: | Redalyc-IPN |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:505554812006 |
| Acesso em linha: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=505554812006 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Ingeniería Características de voz red neuronal artificial máquina de soporte vectorial reconocimiento automático del habla coeficientes cepstrales en la frecuencia de Mel |
| Resumo: | Los sistemas de reconocimiento de hablante se com- ponen 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 mode- lo 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, poste- riormente 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 pos- teriormente, 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. |
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