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Avaliação de uso do coeficientes mel-cepstrais na representação das características vocais de um locutor.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2017-08-30T18:56:35Z
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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:riufcg/114
Date30 August 2017
CreatorsMELO, Fabrício Gutemberg Lélis de.
ContributorsMELCHER, Elmar Uwe Kurt., ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de., QUEIROZ, José Eustáqui de., MORAIS, Marcos Ricardo Alcântara.
PublisherUniversidade Federal de Campina Grande, PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, UFCG, Brasil, Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca de Teses e Dissertações da UFCG, instname:Universidade Federal de Campina Grande, instacron:UFCG
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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