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PublicouTheo Negro Alterado mais de 9 anos atrás
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Identificação de Voz Marcelo Lucena André Palhares
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Roteiro Problema Hidden Markov Models (HMMs) Sistema de identificação de voz Resultados Conclusão
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Problema Controlar o acesso a um determinado sistema a partir do teste biométrico de voz. Controlar o acesso a lugares restritos. Identificar pessoas em um ambiente.
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Problema Não confundir identificação com reconhecimento de voz –Reconhecimento: apenas verificar se o sinal de entrada do sistema pertence a uma pessoa (no caso, já se sabe a qual pessoa da base de dados comparar) –Identificação: descobrir qual das pessoas da base de dados foi responsável por emitir o sinal de entrada do sistema
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Problema Identificação dependente de texto –Para se dar acesso a pessoa, ela tem que dizer a frase correta No caso, o seu próprio nome Assim, deve ser rejeitada qualquer pessoa que disser algo diferente do seu próprio nome (se for usuária do sistema)
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Hidden Markov Models Modelos probabilísticos de sinais Geralmente utilizados na modelagem de sinais que variam durante o tempo –Voz, escrita, gestos, etc. Quando se usa HMM para aprendizagem, o principal trabalho é estimar seus parâmetros –probabilidades de transição, distribuições de observações, etc.
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Hidden Markov Models Consistem de N estados e probabilidades de transição de um estado para o outro Cada estado possui uma distribuição de probabilidade das M observações de saída do sistema (HMM discreta) Além disto, temos a distribuição de probabilidade inicial para a HMM
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Hidden Markov Models Problema das moedas –Não se sabe quantas moedas foram lançadas, apenas o resultado dos lançamentos Pode ser modelado com HMMs supondo apenas 1 moeda, 2 moedas, 3 moedas, etc.
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Hidden Markov Models
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Tipos de HMMs –Ergódico Todos os estados são ligados a qualquer outro estado –Esquerda-direita Utilizados em problemas cujos sinais são variáveis temporais (voz, por exemplo) –Misto Mais versátil
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Hidden Markov Models
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Sistema de identificação de voz Arquitetura
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Sistema de identificação de voz Conjunto de treinamento –Amostras coletadas Análise Espectral
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Sistema de identificação de voz Vector quantization –Como são utilizadas HMMs discretas, devemos discretizar os vetores de características –Um vetor pertencerá a classe que lhe é mais próxima, baseado na distância euclidiana HMMs –Foi utilizado o modelo esquerda-direita com variação de 5 a 15 estados –O número de iterações do algoritmo Baum-Welch variou entre 10 e 30.
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Sistema de identificação de voz Seletor –Responsável por definir o limiar de aquele sinal ter sido emitido ou não pela mesma pessoa da HMM que está sendo comparado –O limiar é diferente para cada HMM, definido através log da probabilidade do conjunto de treinamento somado ao dobro do desvio padrão
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Resultados Cenário 1 –2 pessoas cadastradas no sistema (2 HMMs) –21 amostras de entrada –5 amostras de pessoas cadastradas –16 amostras aleatórias Cenário 2 –3 pessoas cadastradas no sistema (3HMMs) –30 amostras de entrada –8 amostras de pessoas cadastradas –22 amostras aleatórias
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Cenário 1
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Cenário 2
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Conclusão e Trabalhos Futuros HMM dá bons resultados também para identificação de voz. Um estudo sobre qual a melhor característica espectral para as observações pode melhorar o desempenho. Melhorar a quantização dos vetores.
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