Aplicacion del analisis discriminante y de la red neuronal lvq al reconocimiento semiautomatico de hablantes

Abstract

La tesis implementa un sistema de reconocimiento de hablantes utilizando técnicas basadas en el reconocimiento de patrones, para su aplicación en la acústica forense. Propone un método para resolver el problema de la identificación y la verificación de hablantes tanto en grupos cerrados como abiertos. Para el reconocimiento de hablantes utiliza la información acústica del habla de una población de 11 hablantes, y para la modelización de éstos utiliza las técnicas del tratamiento de señal FFT, Cepstrum y LPC. Concluye que el método basado en el análisis discriminante ofrece mejores resultados, pero sólo en sistemas en grupos cerrados. La red neuronal de cuantificación vectorial con aprendizaje modificada con la tecnica de la distancia normalizada, para la medida del grado de similitud entre las grabaciones indubitadas y dubitadas, permite la creación de umbrales de decisión, y en un método para el reconocimiento de hablantes en sistemas cerrados y abiertos.