Speaker verification systems based on i-vectors

dc.creatorSouza, Cristian Jesus Silva de Souza, 1990-
dc.date2015
dc.date2015-03-08T00:00:00Z
dc.date2017-04-03T04:55:39Z
dc.date2017-07-13T19:49:12Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T03:55:27Z
dc.date.available2018-03-29T03:55:27Z
dc.identifierSOUZA, Cristian Jesus Silva de Souza. Sistemas de verificação de locutor baseados em i-vectors = Speaker verification systems based on i-vectors. 2015. 1 recurso online ( 83 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.bibliotecadigital.unicamp.br/document/?code=000966420>. Acesso em: 3 abr. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/304990
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1338268
dc.descriptionOrientador: Lee Luan Ling
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
dc.descriptionResumo: A extração de parâmetros é uma das etapas fundamentais envolvidas em verificação de locutor. A correta estimação dos vetores de parâmetros é fundamental para a realização das etapas de modelamento e classificação. Os coeficientes mel-cepstrais MFCCs são os parâmetros mais utilizados em reconhecimento de locutor, entretanto o sinal de fala pode carregar outros tipos de informação. Este trabalho avalia a fusão do parâmetro VVGP (Variable Variance Gaussian Parameter) baseado na teoria multifractal, com os parâmetros MFCCs. Também comparamos o processo de modelamento tradicional de locutor representado por uma Mistura de Gaussianas (GMMs) com um outro mais atual baseado em um único vetor de baixa dimensão denominado i-vector. Os resultados experimentais, obtidos no presente trabalho demonstram a introdução adicional de informação fornecida pelo parâmetro VVGP em sistemas de verificação baseados em GMMs e i-vectors
dc.descriptionAbstract: Feature extraction is an important step in an automatic speaker recognition system. Since feature extraction is the first step in the chain, the quality of the subsequent steps (modeling and classification) strongly depends on it. The mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) front-end is the most used in speaker recognition systems, but the speech signal carry different kinds of information. In this dissertation, we study the performance of the Variable Variance Gaussian Parameter) (VVGP) based on multifractal theory combined with the MFCCs. The most popular approaches in speaker verification are those based on Gaussian Mixture Models, however a recent advance in speaker verification is to present utterances using a single vector, a so called i-vector. Experimental results indicate that the VVGP feature is complementary to MFCCs and can improve recognition accuracy in both GMMs and i-vector systems
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionTelecomunicações e Telemática
dc.descriptionMestre em Engenharia Elétrica
dc.descriptionFAPEAM
dc.format1 recurso online ( 83 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.formatapplication/pdf
dc.publisher[s.n.]
dc.relationRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.subjectSistemas de processamento da fala
dc.subjectDistribuição gaussiana
dc.subjectBiometria
dc.subjectSpeech processing system
dc.subjectGaussian distribution
dc.subjectBiometrics
dc.titleSistemas de verificação de locutor baseados em i-vectors = Speaker verification systems based on i-vectors
dc.titleSpeaker verification systems based on i-vectors
dc.typeTesis


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