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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:riufcg/114 |
| Date | 30 August 2017 |
| Creators | MELO, Fabrício Gutemberg Lélis de. |
| Contributors | MELCHER, Elmar Uwe Kurt., ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de., QUEIROZ, José Eustáqui de., MORAIS, Marcos Ricardo Alcântara. |
| Publisher | Universidade Federal de Campina Grande, PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, UFCG, Brasil, Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca de Teses e Dissertações da UFCG, instname:Universidade Federal de Campina Grande, instacron:UFCG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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