Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silveira, Matheus Almeida
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/13703
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013.
id UNB-2_3171577780060c8d2f3e84ed4f550403
oai_identifier_str oai:bdm.unb.br:10483/13703
network_acronym_str UNB-2
network_name_str Biblioteca Digital de Monografias da UnB
repository_id_str 11571
spelling Silveira, Matheus AlmeidaCosta, João Paulo Carvalho Lustosa daSILVEIRA, Matheus Almeida. Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana. 2013. vii, 59 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia de Redes de Comunicação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.http://bdm.unb.br/handle/10483/13703Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013.Técnicas de identificação automática de locutores são amplamente utilizadas em aplicações forenses. Porém a sua precisão cai severamente quando a voz do locutor de interesse está imersa em uma gravação que contenha mais de uma voz. Esta é uma situação comum de investigações onde a voz dos alvos são obtidos por meio de gravações de escuta ambiente. Em aplicações forenses onde temos microfones escondidos, ruídos interferentes em gravações são comuns e degradam severamente o desempenho das técnicas de identificação de locutores. Nesse trabalho, é proposto um método para atenuar esse problema separando espacialmente a voz de cada pessoa usando uma técnia de Separação Cega de Sinais chamada Análise de Componente Independente , e então aplicando nos sinais de voz separados um sistema de identificação de voz baseado em Coeficientes Cepstrais de Frequência Mel e Modelos de Mistura Gaussianas. Para identificar mais que um locutor, o método proposto tem mais acurácia que os presentes na literatura.Submitted by Nayara Silva (nayarasilva@bce.unb.br) on 2016-06-30T16:26:36Z No. of bitstreams: 1 2013_MatheusAlmeidaSilveira.pdf: 1584586 bytes, checksum: d47729c30d68594303de40e5297bcff9 (MD5)Approved for entry into archive by Ruthlea Nascimento(ruthlea.nascimento@gmail.com) on 2016-07-15T20:04:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_MatheusAlmeidaSilveira.pdf: 1584586 bytes, checksum: d47729c30d68594303de40e5297bcff9 (MD5)Made available in DSpace on 2016-07-15T20:04:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_MatheusAlmeidaSilveira.pdf: 1584586 bytes, checksum: d47729c30d68594303de40e5297bcff9 (MD5)Automatic speaker identification techniques are widely used nowadays in forensic applications, but its accuracy harshly degrades when the voice of the speaker of interest is immersed in a recording containing more than one voices, common situation of investigations where the targets voice are obtained through ambient recordings. In forensic applications where microphones are hidden, such interferent sound sources in recordings are common and they severely degrade the performance of speaker identification techniques. In this paper, we propose a method to mitigate this problem by spatially separating the voice of each speaker using a Blind Source Separation technique called Convolutive Independent Component Analysis, and then applying the separated speech signals to a speaker identification system based on Mel Frequency Cepstral Coefficients and Gaussian Mixture Models. For identifying more than one speaker, the proposed system has a better accuracy than the state-of-the-art solutions.Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussianainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2016-07-15T20:04:42Z2016-07-15T20:04:42Z2016-07-15T20:04:42Z2013Reconhecimento automático da vozComando de vozRuídoModelo de mistura gaussianaIdentificação automática de locutoresAplicações forensesAnálise de componente independenteSinal de vozEscuta ambiente forenseVoz - análiseinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2013_MatheusAlmeidaSilveira.pdf2013_MatheusAlmeidaSilveira.pdfapplication/pdf1584586http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/1/2013_MatheusAlmeidaSilveira.pdfd47729c30d68594303de40e5297bcff9MD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain49http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_textapplication/octet-stream0http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/octet-stream0http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1847http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/5/license.txt16177db469bf28392cd401b6d8581507MD5510483/137032016-07-15 17:04:42.755oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712016-07-15T20:04:42Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.en.fl_str_mv Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana
title Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana
spellingShingle Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana
Silveira, Matheus Almeida
Reconhecimento automático da voz
Comando de voz
Ruído
Modelo de mistura gaussiana
Identificação automática de locutores
Aplicações forenses
Análise de componente independente
Sinal de voz
Escuta ambiente forense
Voz - análise
title_short Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana
title_full Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana
title_fullStr Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana
title_full_unstemmed Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana
title_sort Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana
author Silveira, Matheus Almeida
author_facet Silveira, Matheus Almeida
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Silveira, Matheus Almeida
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Costa, João Paulo Carvalho Lustosa da
contributor_str_mv Costa, João Paulo Carvalho Lustosa da
dc.subject.eng.fl_str_mv Reconhecimento automático da voz
Comando de voz
Ruído
Modelo de mistura gaussiana
Identificação automática de locutores
Aplicações forenses
Análise de componente independente
Sinal de voz
Escuta ambiente forense
Voz - análise
topic Reconhecimento automático da voz
Comando de voz
Ruído
Modelo de mistura gaussiana
Identificação automática de locutores
Aplicações forenses
Análise de componente independente
Sinal de voz
Escuta ambiente forense
Voz - análise
description Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013.
publishDate 2013
dc.date.submitted.none.fl_str_mv 2013
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-07-15T20:04:42Z
dc.date.available.fl_str_mv 2016-07-15T20:04:42Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2016-07-15T20:04:42Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SILVEIRA, Matheus Almeida. Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana. 2013. vii, 59 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia de Redes de Comunicação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://bdm.unb.br/handle/10483/13703
identifier_str_mv SILVEIRA, Matheus Almeida. Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana. 2013. vii, 59 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia de Redes de Comunicação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.
url http://bdm.unb.br/handle/10483/13703
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Biblioteca Digital de Monografias da UnB
collection Biblioteca Digital de Monografias da UnB
bitstream.url.fl_str_mv http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/1/2013_MatheusAlmeidaSilveira.pdf
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/2/license_url
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/3/license_text
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/4/license_rdf
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/13703/5/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv d47729c30d68594303de40e5297bcff9
4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
16177db469bf28392cd401b6d8581507
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv bdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.br
_version_ 1813907883676401664

Registros relacionados