ANÁLISE DE SISTEMAS DE RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DO LOCUTOR USANDO MFCC E QUANTIZAÇÃO VETORIAL

Mateus Lichfett Machado¹; Marcus Antonio Viana Duarte¹

¹ Universidade Federal de Uberlândia

Resumo

Sistemas de Reconhecimento Automático de Locutor (RAL), embora complexos, são vastamente utilizados em processos de análise biométrica. A singularidade presente nas propriedades da voz de cada indivíduo decorre em função dos diferentes formatos entre os aparelhos de produção da fala humana (cavidade oral e nasal, traqueia, etc.), e da variação na quantidade de pressão utilizada para enunciação de palavras. Esta dessemelhança condiciona a voz como instrumento de identificação, garantindo sua utilização em serviços que requerem certo nível de segurança. A acuracidade destes sistemas (RAL) é imprescindível, e está mormente condicionada às técnicas empregadas para extração das características do sinal de voz, e reconhecimento de padrões. O âmbito deste estudo compreende uma metodologia científica acerca do uso de duas técnicas: Coeficientes Mel-cepstrais (MFCC), e Quantização Vetorial (VQ), para extração das propriedades acústicas do sinal e reconhecimento de padrões, respectivamente. A fim de estudar a eficiência destes métodos, reproduziu-se um experimento com 8 pessoas, dentre as quais apenas 4 tiveram suas vozes catalogadas para ensaio. Os resultados obtidos comprovam a eficiência destas técnicas para identificação do locutor.

Palavras-chave: Reconhecimento Automático de Locutor; Coeficientes Mel-cepstrais; Quantização Vetorial