Decisión threshold estimation and model quality evaluation techniques for speaker verification.
- Autores: Javier Rodríguez Saeta
- Directores de la Tesis: Francisco Javier Hernando Pericás (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ( España ) en 2005
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Adrián Rodríguez Fonollosa (presid.), Josep María Salavedra Moli (secret.), Jean-François Bonastre (voc.), Javier Ortega García (voc.), Marcos Faúndez Zanuy (voc.)
- Materias:
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- Resumen
El número de aplicaciones biométricas ha experimentado un auge espectacular en los últimos años, La preocupación por la seguridad se hace cada vez más patente y es en este contexto en donde el reconocimiento automático de personas por algunos de sus rasgos característicos tales como huellas, caras,voz o iris, entre otros, juega un papel preponderante. Cada vez son más los usuarios que demandan este tipo de aplicaciones en un momento en el que la tecnología comienza a estar ya lo suficientemente madura.
Al mismo tiempo que se busca seguridad, bajo coste y precisión, otros factores relativos a las aplicaciones biométricas comienzan a crecer paralelamente en importancia. El grado de intrusividad es, sin duda, un valor en auge a la hora de decidir qué tecnología biométrica es la más adecuada para la aplicación que se desea llevar a cabo. Y es entonces cuando el reconocimiento de locutores se presenta como una elección atrayente, por la utilización de la voz, el método natural de comunicación de las personas, por su capacidad de actuar de forma remota y por su bajo coste.
El reconocimiento automático de locutores tiene una gran utilidad como método de reconocimiento a través del teléfono aunque también puede utilizarse como aplicación de control de acceso presencial o en el análisis forense.
En las aplicaciones de verificación e identificación de locutores pueden distinguirse diversas etapas.En primer lugar nos encontramos con la fase de parametrización de la señal de voz, en donde la señal se procesa para ser modelada o comparada. En segundo lugar tenemos la etapa de aprendizaje de modelos, si se está realizando el entrenamiento, o bien la etapa de decisión, si lo que se desea es obtener el resultado de una comparación.
Esta tesis doctoral se centra en las etapas de entrenamiento y decisión de un sistema de verificación de locutores. En este tipo de sistemas, el resultado de la comparación viene de
