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Explorando novos parâmetros e classificadores para reconhecimento inteligente de locutor

Processo: 09/10403-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2009
Vigência (Término): 31 de outubro de 2011
Área do 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

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.

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