Tesis:
New methodology for the integration of biometric features in speaker recognition systems applied to security environments.
- Autor: MAZAIRA FERNANDEZ, Luís Miguel
- Título: New methodology for the integration of biometric features in speaker recognition systems applied to security environments.
- Fecha: 2014
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S DE INGENIEROS INFORMÁTICOS
- Departamentos: ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE SISTEMAS INFORMATICOS
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/33122/
- Director/a 1º: ALVAREZ MARQUINA, Agustin
- Resumen: La cuestión principal abordada en esta tesis doctoral es la mejora de los sistemas biométricos de reconocimiento de personas a partir de la voz, proponiendo el uso de una nueva parametrización, que hemos denominado parametrización biométrica extendida dependiente de género (GDEBP en sus siglas en inglés). No se propone una ruptura completa respecto a los parámetros clásicos sino una nueva forma de utilizarlos y complementarlos. En concreto, proponemos el uso de parámetros diferentes dependiendo del género del locutor, ya que como es bien sabido, la voz masculina y femenina presentan características diferentes que deberán modelarse, por tanto, de diferente manera. Además complementamos los parámetros clásicos utilizados (MFFC extraídos de la señal de voz), con un nuevo conjunto de parámetros extraídos a partir de la deconstrucción de la señal de voz en sus componentes de fuente glótica (más relacionada con el proceso y órganos de fonación y por tanto con características físicas del locutor) y de tracto vocal (más relacionada con la articulación acústica y por tanto con el mensaje emitido). Para verificar la validez de esta propuesta se plantean diversos escenarios, utilizando diferentes bases de datos, para validar que la GDEBP permite generar una descripción más precisa de los locutores que los parámetros MFCC clásicos independientes del género. En concreto se plantean diferentes escenarios de identificación sobre texto restringido y texto independiente utilizando las bases de datos de HESPERIA y ALBAYZIN. El trabajo también se completa con la participación en dos competiciones internacionales de reconocimiento de locutor, NIST SRE (2010 y 2012) y MOBIO 2013. En el primer caso debido a la naturaleza de las bases de datos utilizadas se obtuvieron resultados cercanos al estado del arte, mientras que en el segundo de los casos el sistema presentado obtuvo la mejor tasa de reconocimiento para locutores femeninos. A pesar de que el objetivo principal de esta tesis no es el estudio de sistemas de clasificación, sí ha sido necesario analizar el rendimiento de diferentes sistemas de clasificación, para ver el rendimiento de la parametrización propuesta. En concreto, se ha abordado el uso de sistemas de reconocimiento basados en el paradigma GMM-UBM, supervectores e i-vectors. Los resultados que se presentan confirman que la utilización de características que permitan describir los locutores de manera más precisa es en cierto modo más importante que la elección del sistema de clasificación utilizado por el sistema. En este sentido la parametrización propuesta supone un paso adelante en la mejora de los sistemas de reconocimiento biométrico de personas por la voz, ya que incluso con sistemas de clasificación relativamente simples se consiguen tasas de reconocimiento realmente competitivas.