Resumo

GARCIA PERERA, Leibny Paola; ACEVES LOPEZ, Roberto  e  NOLAZCO FLORES, Juan. Verificación de hablante en diferentes escenarios de base de datos. Comp. y Sist. [online]. 2011, vol.15, n.1, pp.17-26. ISSN 2007-9737.

Este documento muestra los resultados de nuestro sistema de verificación de hablante bajo dos escenarios: la Evaluación Face and Speaker Verification Evaluation organizada por MOBIO (MObile BIOmetric consortium) y la Evaluación de Reconociemiento de personas 2010 organizada por NIST. La parte central de nuestro esquema se basa en un modelado de Mezclas de Gaussianas (GMM) y máxima verosimilitud. Primero, se extraen los parámetros importantes de la voz calculando los coeficientes ceptrales en escala mel, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Después, dichos MFFCs entrenan las mezclas de Gaussianas dependientes del género que posteriormente serán adaptadas y se obtendrán los modelos de los usuarios objetivo. Para obtener estadísticas confiables esos modelos objetivo son evaluados por un conjunto de señales no conocidas y se obtienen puntuaciones finales. Por último, esas puntuaciones son etiquetadas como usuario objetivo o impostor. Hemos analizado diferentes configuraciones y encontramos que cada base de datos requiere una sintonización adecuada para mejorar su desempeño. Para la base de datos MOBIO, obtuvimos un porcentaje de error promedio de 16.43 %. Para la base de datos NIST2010, logramos un promedio de error de 16.61%. La base de datos NIST2010 considera varias condiciones. De esas condiciones, la condición de entrevista para entrenamiento y prueba mostró el mejor error con 10.94 %, seguida por la condición de llamada telefónica en entrenamiento y llamada telefónica en prueba con 13.35%.

Palavras-chave : Verificación de hablante y autenticación.

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