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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.3.2004.tde-26102004-195250
Document
Auteur
Nom complet
Antonio Pedro Timoszczuk
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2004
Directeur
Jury
Cabral Junior, Euvaldo Ferreira (Président)
Barone, Dante Augusto Couto
Costa, Ernane José Xavier
Ramirez, Miguel Arjona
Rillo, Marcio
Titre en portugais
Reconhecimento automático do locutor com redes neurais pulsadas.
Mots-clés en portugais
reconhecimento de voz
redes neurais
redes neurais pulsadas
Resumé en portugais
As Redes Neurais Pulsadas são objeto de intensa pesquisa na atualidade. Neste trabalho é avaliado o potencial de aplicação deste paradigma neural, na tarefa de reconhecimento automático do locutor. Após uma revisão dos tópicos considerados importantes para o entendimento do reconhecimento automático do locutor e das redes neurais artificiais, é realizada a implementação e testes do modelo de neurônio com resposta por impulsos. A partir deste modelo é proposta uma nova arquitetura de rede com neurônios pulsados para a implementação de um sistema de reconhecimento automático do locutor. Para a realização dos testes foi utilizada a base de dados Speaker Recognition v1.0, do CSLU – Center for Spoken Language Understanding do Oregon Graduate Institute - E.U.A., contendo frases gravadas a partir de linhas telefônicas digitais. Para a etapa de classificação foi utilizada uma rede neural do tipo perceptron multicamada e os testes foram realizados no modo dependente e independente do texto. A viabilidade das Redes Neurais Pulsadas para o reconhecimento automático do locutor foi constatada, demonstrando que este paradigma neural é promissor para tratar as informações temporais do sinal de voz.
Titre en anglais
Automatic speaker recognition using pulse coupled neural networks.
Mots-clés en anglais
neural networks
pulse coupled neural networks
speaker recognition
Resumé en anglais
Pulsed Neural Networks have received a lot of attention from researchers. This work aims to verify the capability of this neural paradigm when applied to a speaker recognition task. After a description of the automatic speaker recognition and artificial neural networks fundamentals, a spike response model of neurons is tested. A novel neural network architecture based on this neuron model is proposed and used in a speaker recognition system. Text dependent and independent tests were performed using the Speaker Recognition v1.0 database from CSLU – Center for Spoken Language Understanding of Oregon Graduate Institute - U.S.A. A multilayer perceptron is used as a classifier. The Pulsed Neural Networks demonstrated its capability to deal with temporal information and the use of this neural paradigm in a speaker recognition task is promising.
 
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Date de Publication
2004-10-27
 
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