Autenticação biométrica em redes de acesso restrito

• Autor(a) principal: Nogueira, Lucas Mesquita
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do UniCEUB
• Texto Completo: https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/235/3719
• topic: Rede neural; Modelo oculto de Markov; Mel-cepstrum; Aprendizado de máquina; Sinal de voz; Reconhecimento de voz; Autenticação

Este projeto final de engenharia consiste na implementação de um sistema de reconhecimento de voz. Visando extender o paradigma de digitação de senhas para a autenticação, cujas limitações e variedade de métodos de golpes com base neste paradigma motivaram este trabalho, o sistema de reconhecimento de voz proposto efetua a identificação de um usuário em duas etapas: uma de reconhecimento do emissor da voz em si (o locutor) e uma de reconhecimento do conteúdo do sinal vocal (a fala). A implementação destes dois módulos, feita usando a linguagem R de programação, é fundamentada em algoritmos de aprendizagem de máquina, particularmente as Redes Neurais Artificiais e o Modelo Oculto de Markov, onde a primeira classe de modelos é implementada completamente sem código de terceiros neste trabalho. Além destes dois módulos, também faz parte da implementação um módulo dedicado à extração de parâmetros de interesse do sinal de voz através da aplicação do método Mel-Cepstrum. O sistema obteve sucesso no reconhecimento em duas etapas, com uma taxa de acerto significativamente superior à de um método mais simples onde cadastros são selecionados aleatoriamente não importando, o sinal de voz de entrada.