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[en] INDEPENDENT TEXT ROBUST SPEAKER RECOGNITION IN THE PRESENCE OF NOISE USING PAC-MFCC AND SUB BAND CLASSIFIERS / [pt] RECONHECIMENTO DE LOCUTOR INDEPENDENTE DO TEXTO EM PRESENÇA DE RUÍDO USANDO PAC-MFCC E CLASSIFICADORES EM SUB-BANDAS

[pt] O presente trabalho é proposto o atributo PAC-MFCC operando com Classificadores em Sub-Bandas para a tarefa de identificação de locutor independente do texto em ruído. O sistema proposto é comparado com os atributos MFCC (Coeficientes Cepestrais de Frequência Mel), PAC- MFCC (Fase Autocorrelação-MFCC ) sem uso de classificadores em sub-bandas, SSCH(Histogramas de Centróides de Sub-Bandas Espectrais) e TECC (Coeficientes Cepestrais da Energia Teager). Nesta tarefa de reconhecimento, utilizou-se a base TIMIT a qual é composta de 630 locutores onde cada um deles falam 10 frases de aproximadamente 3 segundos cada frase, das quais 8 frases foram utilizadas para treinamento e 2 para teste, obtendo-se um total de 1260 locuções para o reconhecimento. Investigou-se o desempenho dos diversos sistemas utilizando diferentes tipos de ruídos da base Noisex 92 com diferentes relação sinal ruído. Verificou-se que a taxa de acerto da técnica PAC-MFCC com classificador em Sub-Bandas apresenta o melhor desempenho em comparação com as outras técnicas quando se tem uma relação sinal ruído menor que 10dB. / [en] In this work is proposed the use of the PAC-MFCC feature with Sub-band
Classifiers for the task of text-independent speaker identification in noise. The
proposed scheme is compared with the features MFCC (Mel-Frequency Cepstral
Coefficients ), PAC-MFCC (Phase Autocorrelation MFCC) without subband
classifiers, SSCH (Subband Spectral Centroid Histograms) and TECC
(Teager Energy Cepstrum Coefficients). In this recognition task, we used the
TIMIT database which consists of 630 speakers, where every one of them speak
10 utterances of 3 seconds each one approximately, of which eight utterance
were used for training and two for testing, thus obtaining a total of 1260 test
utterance for the recognition. We investigated the performance of these techniques
using differents types of noise from the base Noisex 92 with different
signal to noise ratios. It was found that the accuracy rate of the PAC-MFCC
feature with Sub-band Classifiers performs better in comparison with other
techniques at a lower signal noise(less than 10dB).

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:18212
Date06 September 2011
CreatorsHARRY ARNOLD ANACLETO SILVA
ContributorsABRAHAM ALCAIM
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
TypeTEXTO

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