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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº1.674 "Type-2 Fuzzy GMM para Verificação de Locutor Independente de Texto"

O aluno Sérgio Renan Ferreira Vieira irá defender sua pesquisa no dia 21 de dezembro às 10h, na sala D222 Início: 21/12/2016 às 10:00 Término: 21/12/2016 às 00:00 Local: Sala D222

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.674

Aluno: Sérgio Renan Ferreira Vieira
Orientador: Prof. Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto
Co-orientador: Prof. Tsang Ing Ren
Título: Type-2 Fuzzy GMM para Verificação de  Locutor Independente de Texto
Data: 21/12/2016
Hora/Local: 10h – Centro de Informática – Sala D222
Banca Examinadora:
Prof. Aluizio Fausto Ribeiro Araujo (UFPE / CIn)
Prof. Francisco Madeiro Bernardino Junior (UPE / Escola Politécnica de Pernambuco)
Prof. Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto (UFPE / CIn)


RESUMO:

Cotidianamente é possível notar a sociedade requerer cada vez mais ubiquidade tecnológica de modo a alcançar os diferentes fins de maneira ótima. Desejamos poder, ao mesmo tempo e no mesmo lugar, marcar reuniões e consultas médicas, realizar e cancelar transações bancárias, encomendar produtos e controlar a iluminação de casa. Pensando nisso, as diferentes corporações e instituições públicas desenvolvem aplicações móveis onde a segurança de autenticação é uma questão crítica. Sistemas biométricos são uma interessante abordagem, uma vez que usam características fisiológicas únicas de um indivíduo para
autenticá-lo. Nesse cenário a biometria de voz tem destaque por não necessitar do uso de transdutores adicionais em dispositivos móveis - ao contrário da autenticação via impressão digital - e por ter um modo de captura pouco incômodo para os usuários  - diferentemente da biometria de íris. Sistemas que usam a voz, independentemente do que é dito, para autenticar indivíduos são conhecidos como Sistemas de Verificação de Locutores Independente de Texto (SVLIT). Tais sistemas cadastram locuções para treinar o modelo de um locutor que será comparado posteriormente a uma locução de teste na autenticação. Os sistemas, no entanto, estão sujeitos a operar com locuções de teste e treinamento capturadas em ambientes com níveis de ruído diferentes, aumentando a variabilidade intra-locutor e, consequentemente, diminuindo o desempenho. Esse tipo de discordância entre as locuções é conhecida como variabilidade de sessão. Este trabalho apresenta um novo SVLIT que lida com a variabilidade de sessão combinando o conhecido sistema de verificação GMM-UBM com a teoria de Conjuntos Nebulosos Tipo-2 (T2 FSs - Type-2 Fuzzy Sets). Consideramos que a variabilidade de sessão torna incertos os parâmetros de
um GMM à medida que aumenta a discrepância entres os níveis de ruído de ambiente. Os T2 FSs foram usados devido a sua capacidade de lidar com modelos estatísticos estimados sob incerteza. Experimentos foram conduzidos com a base de dados MIT Device Speaker
Recognition Corpus que é composta por locuções curtas (com uma média de 1,75 segundos de duração) gravadas através de um palmtop em três ambientes com níveis de ruído distintos: escritório silencioso, recepção de hotel e cruzamento de ruas. A base é, então, considerada adequada para testar a robustez ao ruído de ambiente de SVLITs voltados para a autenticação em dispositivos móveis. O método proposto mostrou um ganho de 24.11% em desempenho comparado ao GMM-UBM, quando treinado com as locuções menos ruidosas e testado com as mais ruidosas.

Palavras-chave: Ubiquidade tecnológica. Autenticação de usuários. Sistemas de verificação
de locutor independente de texto. Variabilidade de sessão. Robustez ao ruído de
ambiente.

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