Sistema de reconhecimento de locutor utilizando redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Adami, Andre Gustavo
• Data de Publicação: 1997
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/18277
• topic: Reconhecimento : Padroes; Processamento : Sinais; Reconhecimento : Voz; Redes neurais; Voice recognition; Digital signal processing; Speaker recognition; Artificial neural networks; Intelligent computing

Este trabalho envolve o emprego de recentes tecnologias ligadas a promissora área de Inteligência Computacional e a tradicional área de Processamento de Sinais Digitais. Tem por objetivo o desenvolvimento de uma aplicação especifica na área de Processamento de Voz: o reconhecimento de locutor. Inúmeras aplicações, ligadas principalmente a segurança e controle, são possíveis a partir do domínio da tecnologia de reconhecimento de locutor, tanto no que diz respeito a identificação quanto a verificação de diferentes locutores. O processo de reconhecimento de locutor pode ser dividido em duas grandes fases: extração das características básicas do sinal de voz e classificação. Na fase de extração, procurou-se aplicar os mais recentes avanços na área de Processamento Digital de Sinais ao problema proposto. Neste contexto, foram utilizadas a frequência fundamental e as frequências formantes como parâmetros que identificam o locutor. O primeiro foi obtido através do use da autocorrelação e o segundo foi obtido através da transformada de Fourier. Estes parâmetros foram extraídos na porção da fala onde o trato vocal apresenta uma coarticulação entre dois sons vocálicos. Esta abordagem visa extrair as características desta mudança do aparato vocal. Existem dois tipos de reconhecimento de locutor: identificação (busca-se reconhecer o locutor em uma população) e verificação (busca-se verificar se a identidade alegada é verdadeira). O processo de reconhecimento de locutor é dividido em duas grandes fases: extração das características (envolve aquisição, pré-processamento e extração dos parâmetros característicos do sinal) e classificação (envolve a classificação do sinal amostrado na identificação/verificação do locutor ou não). São apresentadas diversas técnicas para representação do sinal, como analise espectral, medidas de energia, autocorrelação, LPC (Linear Predictive Coding), entre outras. Também são abordadas técnicas para extração de características do sinal, como a frequência fundamental e as frequências formantes. Na fase de classificação, pode-se utilizar diversos métodos convencionais: Cadeias de Markov, Distância Euclidiana, entre outros. Além destes, existem as Redes Neurais Artificiais (RNAs) que são consideradas poderosos classificadores. As RNAs já vêm sendo utilizadas em problemas que envolvem classificações de sinais de voz. Neste trabalho serão estudados os modelos mais utilizados para o problema de reconhecimento de locutor. Assim, o tema principal da Dissertação de Mestrado deste autor é a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando Redes Neurais Artificiais para classificação do locutor. Neste trabalho tamb6m é apresentada uma abordagem para a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando as técnicas convencionais para o processo de classificação do locutor. As técnicas utilizadas são Dynamic Time Warping (DTW) e Vector Quantization (VQ).