Em vista da tentência de se criarem intefaces entre humanos e máquinas que cada vez mais permitam meios simples de interação, é natural que sejam realizadas pesquisas em técnicas que procuram simular o meio mais convencional de comunicação que os humanos usam: a fala. No sistema auditivo humano, a voz é automaticamente processada pelo cérebro de modo efetivo e fácil, também comumente auxiliada por informações visuais, como movimentação labial e localizacão dos locutores. Este processamento realizado pelo cérebro inclui dois componentes importantes que a comunicação baseada em fala requere: Detecção de Atividade de Voz (Voice Activity Detection - VAD) e Localização de Fontes Sonoras (Sound Source Localization - SSL). Consequentemente, VAD e SSL também servem como ferramentas mandatórias de pré-processamento em aplicações de Interfaces Humano-Computador (Human Computer Interface - HCI), como no caso de reconhecimento automático de voz e identificação de locutor. Entretanto, VAD e SSL ainda são problemas desafiadores quando se lidando com cenários acústicos realísticos, particularmente na presença de ruído, reverberação e locutores simultâneos. Neste trabalho, são propostas abordagens para tratar tais problemas, para os casos de uma e múltiplas fontes sonoras, através do uso de informações audiovisuais, explorando-se variadas maneiras de se fundir as modalidades de áudio e vídeo. Este trabalho também emprega um arranjo de microfones para o processamento de som, o qual permite que as informações espaciais dos sinais acústicos sejam exploradas através do algoritmo estado-da-arte SRP (Steered Response Power). Por consequência adicional, uma eficiente implementação em GPU do SRP foi desenvolvida, possibilitando processamento em tempo real do algoritmo. Os experimentos realizados mostram uma acurácia média de 95% ao se efetuar VAD de até três locutores simultâneos, e um erro médio de 10cm ao se localizar tais locutores. / Given the tendency of creating interfaces between human and machines that increasingly allow simple ways of interaction, it is only natural that research effort is put into techniques that seek to simulate the most conventional mean of communication humans use: the speech. In the human auditory system, voice is automatically processed by the brain in an effortless and effective way, also commonly aided by visual cues, such as mouth movement and location of the speakers. This processing done by the brain includes two important components that speech-based communication require: Voice Activity Detection (VAD) and Sound Source Localization (SSL). Consequently, VAD and SSL also serve as mandatory preprocessing tools for high-end Human Computer Interface (HCI) applications in a computing environment, as the case of automatic speech recognition and speaker identification. However, VAD and SSL are still challenging problems when dealing with realistic acoustic scenarios, particularly in the presence of noise, reverberation and multiple simultaneous speakers. In this work we propose some approaches for tackling these problems using audiovisual information, both for the single source and the competing sources scenario, exploiting distinct ways of fusing the audio and video modalities. Our work also employs a microphone array for the audio processing, which allows the spatial information of the acoustic signals to be explored through the stateof- the art method Steered Response Power (SRP). As an additional consequence, a very fast GPU version of the SRP is developed, so that real-time processing is achieved. Our experiments show an average accuracy of 95% when performing VAD of up to three simultaneous speakers and an average error of 10cm when locating such speakers.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/77231 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Minotto, Vicente Peruffo |
| Contributors | Jung, Claudio Rosito |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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