Identificación de Personas por Medio de Reconocimiento de Voz
84 páginas
- Autores:
-
Vacca Urrea, Edgar Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/6468
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6468
- Palabra clave:
- Algoritmo Esperanza-Maximización (EM)
Red Neuronal Artificial ART
Modelos de Mezclas Gaussianas (GMM)
Coeficientes Cepstrales de Frecuencia Mel (MFCC)
Reconocimiento de locutor
Expectation–maximization (EM) algorithm
Artificial Neural Network ART
Gaussian Mixture Models (GMM)
Mel frequency Cepstral coefficients (MFCC)
Speaker Recognition
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Univesidad EIA - 2013
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Vacca Urrea, Edgar Santiago2024-03-01T15:16:09Z2024-03-01T15:16:09Z2013https://repository.eia.edu.co/handle/11190/646884 páginasEste trabajo implementa un sistema de reconocimiento de voz para identificación de personas, esto con el objetivo de que sólo ellas puedan acceder a su información personal. Para su desarrollo, se realizó inicialmente una investigación en la que se tomaron diferentes técnicas de reconocimiento de voz para ser evaluadas y escoger la que mejor se acomodaba al sistema planteado. Posteriormente se convocaron varios individuos a los cuales se les tomaron datos personales para la realización de una base de datos con la que se comprobó el funcionamiento del sistema. Basados en la investigación realizada, se llegó a la conclusión que el sistema debe tener las propiedades de un sistema de reconocimiento automático de locutor independiente del texto, por esta razón, se escogieron los Coeficientes Cepstrales de Frecuencia Mel (MFCC) y los Modelos de Mezclas Gaussianas para el procesamiento de la señal de voz y así obtener los modelos paramétricos del locutor necesarios para la identificación. El paso siguiente fue implementar una red neuronal ART que actualiza los modelos paramétricos permitiendo que este se vaya adaptando a las características de la voz del locutor que van cambiando con el tiempo. Finalmente, se diseñó un programa en Matlab en el cual, el usuario puede escoger entre el registro para ingresar a la base de datos, el entrenamiento para ingresar al sistema de reconocimiento o la identificación donde el usuario espera que el sistema lo reconozca por las características de su voz.Abstract: This work developed a system of voice recognition for the identification of people, with the objective that only they can accede to their personal information. For its realization, initially was made an investigation, taking different techniques of voice recognition with the purpose to evaluate them and then take the best for the system. Subsequent, a group of people were called to take their personal information for a data base in order to test the work of the recognition system. Base on the investigation, the conclusion was that the system has to have the properties of a Text–Independent Speaker Identification System, for this reason, were chosen the Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and the Gaussian Mixture Models for processing the speech signal and obtain the necessary parametric models for speaker identification. The next step was to implement an Artificial Neuronal Network ART which allow the actualization of the parametric models, permitting the adaptation of the voice characteristics of the speaker that change with the time. Finally, a Matlab program was designed, in which the user can choose between recording to enter the database, the training to enter the system for recognition or identifying where the user expects the system to recognize the characteristics of their voice.PregradoIngeniero Mecatrónicoapplication/pdfspaUniversidad EIAIngeniería MecatrónicaEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado, AntioquiaDerechos Reservados - Univesidad EIA - 2013https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Identificación de Personas por Medio de Reconocimiento de VozTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Algoritmo Esperanza-Maximización (EM)Red Neuronal Artificial ARTModelos de Mezclas Gaussianas (GMM)Coeficientes Cepstrales de Frecuencia Mel (MFCC)Reconocimiento de locutorExpectation–maximization (EM) algorithmArtificial Neural Network ARTGaussian Mixture Models (GMM)Mel frequency Cepstral coefficients (MFCC)Speaker RecognitionPublicationORIGINALVaccaEdgar_2013_IdentificaciónPersonasMedio.pdfVaccaEdgar_2013_IdentificaciónPersonasMedio.pdfapplication/pdf9186057https://repository.eia.edu.co/bitstreams/623d397b-e3e1-44ee-9f9d-eaa5bc10d48b/downloadd02b4450031677f21265fe9a55fd5511MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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