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Arcabouço para reconhecimento de locutor baseado em aprendizado não supervisionado

Texto completo
Autor(es):
Victor de Abreu Campos
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Instituição: Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas.
Data de defesa:
Orientador: Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Resumo

A quantidade vertiginosa de conteúdo multimídia acumulada diariamente tem demandado o desenvolvimento de abordagens eficazes de recuperação. Nesse contexto, ferramentas de reconhecimento de locutor capazes de identificar automaticamente um indivíduo pela sua voz são de grande relevância. Este trabalho apresenta uma nova abordagem de reconhecimento de locutor modelado como um cenário de recuperação e usando algoritmos de aprendizado não supervisionado recentes. A abordagem proposta considera Coeficientes Cepstrais de Frequência Mel (MFCCs) e Coeficientes de Predição Linear Perceptual (PLPs) como características de locutor, em combinação com múltiplas abordagens de modelagem probabilística, especificamente Quantização Vetorial, Modelos por Mistura de Gaussianas e i-vectors, para calcular distâncias entre gravações de áudio. Em seguida, métodos de aprendizado não supervisionado baseados em ranqueamento são utilizados para aperfeiçoar a eficácia dos resultados de recuperação e, com a aplicação de um classificador de K-Vizinhos Mais Próximos, toma-se uma decisão quanto a identidade do locutor. Experimentos foram conduzidos considerando três conjuntos de dados públicos de diferentes cenários e carregando ruídos de diversas origens. Resultados da avaliação experimental demonstram que a abordagem proposta pode atingir resultados de eficácia altos. Adicionalmente, ganhos de eficácia relativos de até +318% foram obtidos pelo procedimento de aprendizado não supervisionado na tarefa de... (AU)

Processo FAPESP: 15/07934-4 - Identificação Automática de Locutor utilizando Métodos de Aprendizado Não-Supervisionado
Beneficiário:Victor de Abreu Campos
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado