Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2017-08-30T18:56:35Z No. of bitstreams: 1 Avaliacao do uso de coeficientes Mel-cepstrais. MELO, Fabrício Gutemberg L. de..pdf: 4400198 bytes, checksum: b66f2ce2f2e815e517d66cddf8d6be28 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-30T18:56:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Avaliacao do uso de coeficientes Mel-cepstrais. MELO, Fabrício Gutemberg L. de..pdf: 4400198 bytes, checksum: b66f2ce2f2e815e517d66cddf8d6be28 (MD5) Previous issue date: 2014-12 / CNPq / A identificação de indivíduos por meio de biometria vem sendo bastante usada como mecanismo de segurança para o acesso a sistemas computacionais ou ambientes restritos. Os sistemas biométricos têm sido desenvolvidos para realizar a identificação por impressão digital, iridia ou vocal, por exemplo. Usar a voz como meio para a autenticação individual tem sido cada vez mais possível, devido ao avanço significativo na área de Processamento Digital de Sinais de voz. Esta pesquisa tem como finalidade avaliar a eficiência dos coeficientes mel-cesptrais na representação das características de um locutor em um sistema automático de verificação de locutor. As técnicas utilizadas para a construção do sistema automático de verificação de locutor, visando a uma implementação em hardware, incluem o uso de: (i) coeficientes mel-cepstrais, na composição do vetor de características; (ii) quantização vetorial, na obtenção de padrões; e (iii) uma regra de decisão, baseada na distância Euclidiana. O sistema utilizado para a avaliação da representação das características vocais de um locutor é uma modificação de outro sistema automático de verificação de locutor que utiliza coeficientes LPC para a representação das características vocais de um locutor. Para tanto, fez-se uso das linguagens C++ (fase de treinamento) e SystemVerilog (fase de verificação). Os resultados utilizando coeficientes mel-cepstrais foram de 99,34% na taxa de acerto, 0,17% para taxa de erros e 0,49% na taxa de respostas desconhecidas, comparados, respectivamente, a 96,52% na taxa de acerto, 0,90% para taxa de erros e 2,58% na taxa de desconhecidos para coeficientes LPC. / Biometric identification of individuals has been widely used as a security mechanism for accessing computer systems or restricted environments. Biometric systems have been developed to perform identification through fingerprint, iris, or voice, for example. Using the voice as a biometric identifier has been increasingly possible due to significant advances in digital processing of speech signals area. This research aims to evaluate the efficiency of mel-frequency cepstral coefficients in the representation of the characteristics of a speaker in an automatic speaker verification. The techniques used to construct the automatic speaker verification system aiming at a hardware implementation included the use of: (i) melfrequency cepstral coefficients, like feature vector; (ii) vector quantization, in patterning modelling; and (iii) a decision rule, based on Euclidean distance. The system used for evaluation in the representation of the characteristics of a speaker is a modification of another automatic speaker verification system using linear predictive coding coefficients for the representation of the vocal characteristics of a speaker. It was implemented using C++ for the training phase, and SystemVerilog for the verification phase. The results using mel-frequency cepstral coefficients were 99.34% in the hit rate, 0.17% to error rate and 0.49% to unknown response rate, compared respectively to 96.52% in success rate, 0.90% to error rate and 2.58% to unknown rate using the linear predictive coding coefficients.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-30T19:55:32Z No. of bitstreams: 1 DANIELLA DIAS CAVALCANTE DA SILVA - DISSERTAÇÃO PPGCC 2006..pdf: 2114328 bytes, checksum: d2b6ea9368390fa54a2beb6aab40546e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T19:55:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DANIELLA DIAS CAVALCANTE DA SILVA - DISSERTAÇÃO PPGCC 2006..pdf: 2114328 bytes, checksum: d2b6ea9368390fa54a2beb6aab40546e (MD5) Previous issue date: 2006-07 / Capes / A fala é o meio de comunicação comumente utilizado pelo homem, que o distingue dos demais seres vivos, permitindo-lhe a troca de idéias, expressão de opiniões ou revelação de seu pensamento. Diante do avanço tecnológico e conseqüente surgimento de equipamentos eletrônicos cada vez mais sofisticados, a possibilidade de permitir a interação homemmáquina através da voz tem sido objeto de grande interesse, tanto do meio acadêmico quanto dos fabricantes de tais equipamentos. Pesquisas na área de Processamento Digital de Sinais de Voz têm permitido o desenvolvimento de sistemas de Resposta Vocal, Reconhecimento de Voz e Reconhecimento de Identidade Vocal. Entretanto, requisitos de processamento ainda dificultam a implementação desses sistemas em dispositivos com baixo poder computacional, como celulares, palmtops e eletrodomésticos. O trabalho desenvolvido consiste do estudo e adaptação de técnicas de processamento digital de sinais de voz, resultando em uma biblioteca de pré-processamento, incluindo as funções de pré-ênfase, divisão em quadros e janelamento, de maneira a permitir sua utilização no desenvolvimento de aplicações embutidas de reconhecimento de voz ou locutor. Foram realizadas adaptações dos modelos necessários à realização das funções, implementação em uma linguagem de descrição de hardware, verificação funcional da biblioteca e, por fim, prototipação em um dispositivo de hardware. / Speech is the most common way of communication used by human beings, which distinguishes it from other living beings, allowing the exchange of ideas, expression of opinions or revelation of thought. In face technology advance and consequently appearance of electronics equipments more and more sophisticated, the possibility to allow the man-machine interaction through speech have been object of interesting as to academic environment as to electronic equipment developers. Research in the area of Speech Processing has been allowing the development of Speech Synthesis Systems, Speech Recognition Systems and Speaker Recognition Systems. However, processing requirements still difficult the implementation of those systems in devices with low computational power, as mobile phone, palmtops and home equipments. This work consists of the study and adaptation of digital processing speech signals techniques, resulting in an optimized library of preprocessing including preemphasis, division into frames and windowing, allowing this use in development of speech or speaker recognition embedded applications. It was made adaptations in the models, implementation in a hardware description language, library functional verification and finally the prototyping in a hardware device.