Controle de acesso baseado em reconhecimento de voz
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade do Estado do Amazonas (UEA) |
Texto Completo: | http://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/1531 |
Resumo: | Um sistema de reconhecimento de voz é projetado para identificar o usuário a partir da sua fala. Por meio do uso de técnicas modernas de Processamento Digital de Sinais, aplicadas no aplicativo MATLAB, a voz do administrador pode ser autenticada. A ideia básica por trás disso é converter a forma de onda de fala em um tipo de representação paramétrica, para que as características possam ser extraídas e analisadas. Existe uma ampla gama de possibilidades para representar parametricamente o sinal de fala, para o sistema de reconhecimento da voz, como o método Mel Frequency Cepstrum Coeffients (MFCC). O sinal de voz de entrada é gravado e por meio dos procedimentos do MFCC, as características podem ser extraídas e armazenadas em um banco de dados. No sistema biométrico deste projeto o usuário profere um trecho de voz, no caso, seu nome, na fase de treinamento, de modo a treinar o programa. Na fase de testes, o trecho é novamente falado pelo usuário, a fim de alcançar o reconhecimento, caso haja a correspondência desejada. Os testes, realizados com 20 usuários, apontaram que o sistema implementado alcançou níveis de precisão bastante satisfatórios de 95%, reconhecendo com sucesso a voz dos usuários cadastrados e rejeitando a voz de outros indivíduos. O uso da voz como forma de autenticação de segurança se mostrou possível através dos métodos citados neste documento. |
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Controle de acesso baseado em reconhecimento de vozAccess control based on voice recognitionBiometria vocalMel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)Reconhecimento de vozVocal BiometricsMel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)Voice Recognition.Um sistema de reconhecimento de voz é projetado para identificar o usuário a partir da sua fala. Por meio do uso de técnicas modernas de Processamento Digital de Sinais, aplicadas no aplicativo MATLAB, a voz do administrador pode ser autenticada. A ideia básica por trás disso é converter a forma de onda de fala em um tipo de representação paramétrica, para que as características possam ser extraídas e analisadas. Existe uma ampla gama de possibilidades para representar parametricamente o sinal de fala, para o sistema de reconhecimento da voz, como o método Mel Frequency Cepstrum Coeffients (MFCC). O sinal de voz de entrada é gravado e por meio dos procedimentos do MFCC, as características podem ser extraídas e armazenadas em um banco de dados. No sistema biométrico deste projeto o usuário profere um trecho de voz, no caso, seu nome, na fase de treinamento, de modo a treinar o programa. Na fase de testes, o trecho é novamente falado pelo usuário, a fim de alcançar o reconhecimento, caso haja a correspondência desejada. Os testes, realizados com 20 usuários, apontaram que o sistema implementado alcançou níveis de precisão bastante satisfatórios de 95%, reconhecendo com sucesso a voz dos usuários cadastrados e rejeitando a voz de outros indivíduos. O uso da voz como forma de autenticação de segurança se mostrou possível através dos métodos citados neste documento.voice recognition system is designed to identify the user from your speech. Through the use of modern Digital Signal Processing techniques, applied in the MATLAB, the user's voice can be authenticated. The basic idea behind this is to convert the speech waveform into a type of parametric representation, so these characteristics can be extracted and analyzed. There is a wide range of possibilities for parametrically representing the speech signal, for the voice recognition system, such as the Mel Frequency cepstrum coeffients (MFCC) method. The input voice signal is recorded and through the MFCC procedures, the characteristics can be extracted and stored in a database. In the biometric system of this project, the user utters a voice snippet, in this case, his name, in the training phase, in order to train the program. In the testing phase, the snippet is again spoken by the user in order to achieve recognition, if there is the desired correspondence. The tests, performed with 20 users, pointed out that the implemented system achieved very satisfactory levels of accuracy of 95%, successfully recognizing the voice of the registered users and rejecting the voice of other individuals. The use of voice as a form of security authentication proved possible through the methods cited in this document.Universidade do Estado do Amazonas2019-03-13T16:35:37Z2019-03-122019-03-13T16:35:37Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/1531porAtribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 Brasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAquino, Gustavo de Aquino ereponame:Repositório Institucional da Universidade do Estado do Amazonas (UEA)instname:Universidade do Estado do Amazonas (UEA)instacron:UEA2019-05-13T11:26:37Zoai:repositorioinstitucional:riuea/1531Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorioinstitucional.uea.edu.br/oai/resquestbibliotecacentral@uea.edu.bropendoar:2023-12-11T16:50:31.013190Repositório Institucional da Universidade do Estado do Amazonas (UEA) - Universidade do Estado do Amazonas (UEA)true |
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Um sistema de reconhecimento de voz é projetado para identificar o usuário a partir da sua fala. Por meio do uso de técnicas modernas de Processamento Digital de Sinais, aplicadas no aplicativo MATLAB, a voz do administrador pode ser autenticada. A ideia básica por trás disso é converter a forma de onda de fala em um tipo de representação paramétrica, para que as características possam ser extraídas e analisadas. Existe uma ampla gama de possibilidades para representar parametricamente o sinal de fala, para o sistema de reconhecimento da voz, como o método Mel Frequency Cepstrum Coeffients (MFCC). O sinal de voz de entrada é gravado e por meio dos procedimentos do MFCC, as características podem ser extraídas e armazenadas em um banco de dados. No sistema biométrico deste projeto o usuário profere um trecho de voz, no caso, seu nome, na fase de treinamento, de modo a treinar o programa. Na fase de testes, o trecho é novamente falado pelo usuário, a fim de alcançar o reconhecimento, caso haja a correspondência desejada. Os testes, realizados com 20 usuários, apontaram que o sistema implementado alcançou níveis de precisão bastante satisfatórios de 95%, reconhecendo com sucesso a voz dos usuários cadastrados e rejeitando a voz de outros indivíduos. O uso da voz como forma de autenticação de segurança se mostrou possível através dos métodos citados neste documento. |
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