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Title: Sistema para identificación de hablantes robusto a cambios en la voz
Authors: Martínez Mascorro, Guillermo Arturo
Aguilar Torres, Gualberto
Keywords: CARACTERÍSTICAS DE VOZ
COEFICIENTES CEPSTRALES EN LA FRECUENCIA DE MEL
MÁQUINA DE SOPORTE VECTORIAL
RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DEL HABLA
RED NEURONAL ARTIFICIAL
Issue Date: Dec-2012
Abstract: The speech recognition systems consist of three principal parts: preprocessing, features extraction and vectors classification. This paper considers the voice changes, voluntary and involuntary changes, and how this affects the speaker recognition. In this project is explained the preprocessing of the signal and how are obtained the voiced segments. Also is applied a features vector based in voice properties and Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC), and a Support Vector Machine (SVM) and an Artificial Neural Network as classifiers. The experiments consist in analyzing the frame presented to the system, detect the voiced segment and indicate to the system which vowel has been said, for an identification of which person pronounce the vowel. The results show the features-MFCC vectors have high rate on recognition.
Description: Los sistemas de reconocimiento de hablante se componen de tres partes principales: preprocesamiento, extracción de características y clasificación de vectores. En el trabajo presente se considera la cuestión de los cambios en la voz, voluntarios e involuntarios, y cómo esto afecta al reconocimiento de hablante. Para este proyecto se detalla todo el pre procesamiento que se realiza sobre la señal y cómo se obtienen los segmentos vocalizados de la misma. También se aplica un modelo de elaboración de vectores característicos basados en ciertas propiedades de la voz, y en Coeficientes Cepstrales en la Frecuencia de Mel (MFCC), así como una Máquina de Soporte Vectorial (SVM) y una Red Neuronal Artificial (ANN) como clasificadores, posteriormente se comparan los resultados obtenidos. Las pruebas realizadas consisten en analizar la trama que se le presenta al sistema, detectar el segmento vocalizado e indicarle al sistema de qué vocal se trata, para posteriormente, identificar a qué persona pertenece dicha vocal. Los resultados muestran que la elaboración de estos vectores conjuntando propiedades y coeficientes MFCC tienen un alto índice de reconocimiento.
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/8426
Appears in Collections:Volumen No. 08

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