Explorando Novos Parâmetros e Classificadores para Reconhecimento Inteligente de Locutor

• Processo: 09/10403-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2011
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Pesquisador responsável: Rodrigo Capobianco Guido
• Beneficiário: André Augusto Spadotto
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 05/00015-1 - Speechauth: desenvolvimento de um sistema para autenticação biométrica e interpretação de comandos através da análise de sinais de voz, AP.JP
• Assunto(s): Processamento de sinais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Opf | Reconhecimento de Locutor | Redes Neurais Complexas Paraconsistentes | Shapelet | speaker identification | Processamento de Sinais

Resumo

Este projeto de pesquisa propõe avaliar e comparar recentes técnicas de processamento de sinais para fins de identificação de locutores. Em ambas as etapas do processo, que são (i) extração de características e (ii) classificação, novas ferramentas serão empregadas. Durante a extração de características, uma nova ferramenta de análise de similaridade, chamada Transformada Discreta Shapelet, será utilizada em adição às técnicas tradicionais, isto é, Transformada Wavelet, Cepstrum, MFCCs e Dimensão Fractal. Para a classificação, os sistemas mais tradicionais baseados em Máquinas de Vetores de Suporte, Perceptron Multicamadas, Funções de Base Radial e Reconhecedores Bayesianos, serão comparados com dois novos classificadores: (i) Redes Neurais Complexas Paraconsistentes, que ainda praticamente não foram exploradas nesse âmbito, e (ii) Floresta de Caminhos Ótimos, que é inédito no tipo de aplicação proposta.