Reconhecimento de Locutor via Rede Neural Artificial
Breno Martins da Costa Corrêa e Souza1; Rondinelli Leonardo Jorge1; Paulo Eduardo Maciel de Almeida1
1 Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)
doi:10.20906/CPS/CILAMCE2017-0959
Resumo
O presente trabalho traz uma breve discussão sobre reconhecimento de locutor utilizando abordagem via rede neural artificial para reconhecimento do mesmo através de trechos de curta duração de áudio de entrada. O Sinal de entrada é tratado com finalidade de remover dados não pertinentes, bem como reduzir a complexidade da rede neural que fará a classificação. A entrada da rede neural é o espectrograma do sinal de entrada, adquirido através da transformada de Fourier aplicada sobre o áudio tratado. A rede estudada mapeia subespaços não lineares e descontínuos dos possíveis valores de entrada e o desenvolvimento da rede, seu desempenho e possível aplicabilidade em cenários reais são avaliados. O tempo de treinamento da rede analisada é da ordem de 10 segundos, sendo que a classificação de todas as amostras ocorre em tempo inferior a 1 segundo. A rede neural avaliada classificou corretamente todas as amostras de áudios de entrada.
Palavras-chave: Reconhecimento de locutor; Redes Neurais Artificiais; Classificação