In a technologically advanced society, the average person manages dozens of accounts for e-mail, social networks, e-banking, and other electronic services. As the number of these accounts increases, the need for automatic user identification becomes more essential. Biometrics have long been used to identify people and are the most common (if not the only) method to achieve this task. Over the past few years, smartphones have become frequently used gadgets. These devices have built-in microphones and are commonly used by a single user or a small set of users, such as a couple or a family. This thesis uses a smartphone’s microphone to capture user’s speech and identify him/her. Existing speaker recognition systems typically prompt the user to provide long voice samples in order to provide accurate results. This results in a poor user experience and discourages users who do not have the patience to go through such a process. The main idea behind the speaker recognition approach presented in this thesis is to provide a seamless user experience where the recording of the user’s voice takes place in the background. An Android application is developed which silently collects voices samples and performs speaker recognition without requiring extensive user interaction. Two variants of the proposed tool have been developed and are described in depth in this thesis. The open source framework Recognito is used to perform the speaker recognition task. The analysis of Recognito showed that it is not capable of achieving high accuracy especially when the voice samples contain background noise. Finally, the comparison between the two architectures showed that they do not differ significantly in terms of performance. / I ett teknologiskt avancerat samhälle så hanterar den genomsnittliga personen dussintals konton för e-post, sociala nätverk, internetbanker, och andra elektroniska tjänster. Allt eftersom antalet konton ökar, blir behovet av automatisk identifiering av användaren mer väsentlig. Biometri har länge använts för att identifiera personer och är den vanligaste (om inte den enda) metoden för att utföra denna uppgift. Smartphones har under de senaste åren blivit allt mer vanligt förekommande, de ger användaren tillgång till de flesta av sina konton och, i viss mån, även personifiering av enheterna baserat på deras profiler på sociala nätverk. Dessa enheter har inbyggda mikrofoner och används ofta av en enskild användare eller en liten grupp av användare, till exempel ett par eller en familj. Denna avhandling använder mikrofonen i en smartphone för att spela in användarens tal och identifiera honom/henne. Befintliga lösningar för talarigenkänning ber vanligtvis användaren om att ge långa röstprover för att kunna ge korrekta resultat. Detta resulterar i en dålig användarupplevelse och avskräcker användare som inte har tålamod att gå igenom en sådan process. Huvudtanken bakom den strategi för talarigenkänningen som presenteras i denna avhandling är att ge en sömlös användarupplevelse där inspelningen av användarens röst sker i bakgrunden. En Android-applikation har utvecklats som, utan att märkas, samlar in röstprover och utför talarigenkänning på dessa utan att kräva omfattande interaktion av användaren. Två varianter av verktyget har utvecklats och dessa beskrivs ingående i denna avhandling. Öpen source-ramverket Recognito används för att utföra talarigenkänningen. Analysen av Recognito visade att det inte klarar av att uppnå tillräckligt hög noggrannhet, speciellt när röstproverna innehåller bakgrundsbrus. Dessutom visade jämförelsen mellan de två arkitekturerna att de inte skiljer sig nämnvärt i fråga om prestanda.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-159021 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Chatzaras, Anargyros, Savvidis, Georgios |
| Publisher | KTH, Radio Systems Laboratory (RS Lab) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-ICT-EX ; 2015:1 |
Page generated in 0.0024 seconds