Aplicación de medidas de calidad en sistemas de reconocimiento de locutores

• Autores: Claudia Bello Punto, Dayana Ribas González, Eniel Suárez Fernández, José R. Calvo de Lara
• Localización: Revista Científica de Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, ISSN-e 0258-5944, ISSN 1815-5928, Vol. 36, Nº. 3, 2015, págs. 56-68
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Speech quality measures in speaker recognition systems
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se realiza un estudio acerca de la relación que existe entre medidas de calidad de la señal de voz y el comportamiento de un sistema de reconocimiento de locutores. Para ello se estudian las medidas de mayor utilidad en estos sistemas seleccionando cuatro de acuerdo con los parámetros que estas analizan en la señal y su importancia en el proceso de reconocimiento de locutores. Adicionalmente se analizan las diferentes variantes que existen para vincular la calidad a los sistemas de reconocimiento por lo que se llevan a cabo un conjunto de experimentos. Estos fueron realizados en una base masculina en varias condiciones de ruido aditivo para evaluar la relación entre el resultado del reconocimiento, la calidad de las muestras y el ruido presente en ellas a partir de la SNR. Fueron obtenidas conclusiones interesantes a partir de 1500 muestras y 20 escenarios de ruido diferentes.

  • English

    In this work, a study about the relationship between speech quality measuresand speaker recognition performance is presented. To accomplish this, the most significant quality measures for speaker recognition systems were analyzed and four of them (KLPC, KCEP, HD, P563) were selected according to the parameters considered to determine the quality and its relevance in the speaker recognition process. The alternatives for linking quality with speaker recognition performance are described and a set of experiments are conducted. Such experiments were performed in male database on several additive noise conditions to assess the relationship among the recognition result, the quality of the samples and noise present therein from the SNR. Interesting conclusions were obtained for 20 different noise scenarios.