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Title: Avaliação de uso do coeficientes mel-cepstrais na representação das características vocais de um locutor.
???metadata.dc.creator???: MELO, Fabrício Gutemberg Lélis de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: MELCHER, Elmar Uwe Kurt.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: QUEIROZ, José Eustáqui de.
???metadata.dc.contributor.referee2???: MORAIS, Marcos Ricardo Alcântara.
Keywords: Reconhecimento de locutor.;Identificação de voz.;Características vocais.;Coeficientes mel-cepstrais.;Sistema biométrico - voz.;Identificação biométrica vocal.;Distância Euclideana.;Coeficientes LPC.;Sistema automático de verificação de locutor.
Issue Date: Dec-2014
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: MELO, Fabrício Gutemberg Lélis de. Avaliação do uso de coeficientes Mel-cepstrais na representação das características vocais de um locutor. 2014. 124f. Dissertação de Mestrado. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande - PB. 2014.
???metadata.dc.description.resumo???: 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.
Abstract: 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.
Keywords: Reconhecimento de locutor.
Identificação de voz.
Características vocais.
Coeficientes mel-cepstrais.
Sistema biométrico - voz.
Identificação biométrica vocal.
Distância Euclideana.
Coeficientes LPC.
Sistema automático de verificação de locutor.
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/114
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação.

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