Algoritmo para identificación de hablantes con fines de audio forense

En este documento se presenta el diseño, desarrollo y validación de un sistema que permite la identificación de hablante con fines de audio forense, en un entorno de solución semi-automática. Es decir, se necesita una etapa previa de procesamiento por parte de un experto en el área de señales, y pos...

Full description

Autores:
Arango Villamil, Jaime Andrés
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Militar Nueva Granada
Repositorio:
Repositorio UMNG
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/15327
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10654/15327
Palabra clave:
LOGICA DIFUSA
SISTEMAS DE PROCESAMIENTO DE LA VOZ
Speaker identification
Fuzzy Logic
Correlation
Spectrogram
Identificación de hablantes
Lógica difusa
Correlación
Espectrograma
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description En este documento se presenta el diseño, desarrollo y validación de un sistema que permite la identificación de hablante con fines de audio forense, en un entorno de solución semi-automática. Es decir, se necesita una etapa previa de procesamiento por parte de un experto en el área de señales, y posteriormente los audios ingresan al sistema que identifica al hablante. Para la elaboración de este proyecto se establecieron varias etapas. I. La primera etapa consistió en buscar información acerca de los métodos de identificación existentes. II. La segunda etapa consistió en realizar un estudio preliminar de las señales de voz que permitiera la identificación/caracterización de patrones. III. En la tercera etapa se desarrolló el algoritmo para la identificación del hablante. IV. En la cuarta etapa se realizaron las pruebas pertinentes para verificar el funcionamiento del algoritmo implementado. V. En la quinta etapa se elaboró el presente documento.
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Becker, T., Jessen, M., & Grigoras, C. (2008). Forensic speaker verification using formant features and Gaussian mixture models. In Interspeech (pp. 1505-1508).
Mascorro, G. A. M., & Torres, G. A. (2013). Reconocimiento de voz basado en MFCC, SBC y Espectrogramas. Ingenius, (10).
Daqrouq, K., & Tutunji, T. A. (2015). Speaker identification using vowels features through a combined method of formants, wavelets, and neural network classifiers. Applied Soft Computing, 27, 231-239.
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En la tercera etapa se desarrolló el algoritmo para la identificación del hablante. IV. En la cuarta etapa se realizaron las pruebas pertinentes para verificar el funcionamiento del algoritmo implementado. V. En la quinta etapa se elaboró el presente documento.This paper presents the design, development and validation of a system that allows the identification of the speaker for the purpose of forensic audio, a semi-automatic solution environment. I.e., you need a prior stage of processing by an expert in the area of signal, and subsequently the audio entering the system that identifies the speaker. Several stages were established for the elaboration of this project.Pregradoapplication/pdfspaAlgoritmo para identificación de hablantes con fines de audio forenseSpeaker identification algorithm for forensic audioinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLOGICA DIFUSASISTEMAS DE PROCESAMIENTO DE LA VOZSpeaker identificationFuzzy LogicCorrelationSpectrogramIdentificación de hablantesLógica difusaCorrelaciónEspectrogramaFacultad de IngenieríaIngeniería en TelecomunicacionesUniversidad Militar Nueva GranadaDrygajlo, A. (2012). Automatic speaker recognition for forensic case assessment and interpretation. In Forensic Speaker Recognition (pp. 21-39). Springer New York.Jang, J. R., & Gulley, N. (1995). Fuzzy logic toolbox user’s guide. The Mathworks Inc, 1(995), 19.Becker, T., Jessen, M., & Grigoras, C. (2008). Forensic speaker verification using formant features and Gaussian mixture models. In Interspeech (pp. 1505-1508).Mascorro, G. A. M., & Torres, G. A. (2013). Reconocimiento de voz basado en MFCC, SBC y Espectrogramas. Ingenius, (10).Daqrouq, K., & Tutunji, T. A. (2015). Speaker identification using vowels features through a combined method of formants, wavelets, and neural network classifiers. Applied Soft Computing, 27, 231-239.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ORIGINALArangoVillamilJaimeAndrés2016.pdfapplication/pdf1483619http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15327/1/ArangoVillamilJaimeAndr%c3%a9s2016.pdf0587d988817d03a8477e07d34bc1dc60MD51LICENSElicense.txttext/plain1521http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15327/2/license.txt57c1b5429c07cf705f9d5e4ce515a2f6MD52TEXTArangoVillamilJaimeAndrés2016.pdf.txtExtracted texttext/plain29587http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15327/3/ArangoVillamilJaimeAndr%c3%a9s2016.pdf.txt101af6652a36b3d0771dd2d49d1bd120MD53THUMBNAILArangoVillamilJaimeAndrés2016.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3633http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15327/4/ArangoVillamilJaimeAndr%c3%a9s2016.pdf.jpgf321e1bb271730c22120f7200950aa31MD5410654/15327oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/153272020-06-30 12:59:04.58Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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