Evaluación comparativa de sistemas de reconocimiento de locutor basados en los algoritmos LPC, CC y MFCC

Yesenia González; Héctor Juárez; Oscar Rocha; Rubén Hernández; Alfredo Bermúdez

doi:10.36561/ING.17.6

Autores/as

Yesenia González Instituto Politécnico Nacional, México https://orcid.org/0000-0003-2370-4660
Héctor Juárez Instituto Politécnico Nacional, México https://orcid.org/0000-0003-1347-0645
Oscar Rocha Instituto Politécnico Nacional, México https://orcid.org/0000-0002-1676-6620
Rubén Hernández Instituto Politécnico Nacional, México https://orcid.org/0000-0001-7059-6426
Alfredo Bermúdez Instituto Politécnico Nacional, México https://orcid.org/0000-0001-5714-0061

DOI:

https://doi.org/10.36561/ING.17.6

Palabras clave:

Reconocimiento de locutor, Ruido de bullicio, Algoritmo MFCC, Algoritmo CC, Algoritmo LPC

Resumen

El presente documento propone realizar la evaluación de sistemas de reconocimiento de locutor basados en los algoritmos LPC (Coeficientes de Predicción Lineal), CC (Coeficientes Cepstrales) y MFCC (Coeficientes Cepstrales en Frecuencias Mel), empleados en la extracción de parámetros de voz. La evaluación, siguiendo una metodología cuantitativa experimental, consiste en determinar el cambio de desempeño cuando la señal de entrada es expuesta a diferentes condiciones de ruido (bullicio y gaussiano), es decir, a distintos niveles de SNR, comparando los resultados de verificación para 2 locutores. Aunque todos los sistemas disminuyen su desempeño en ambientes ruidosos, cada uno posee de forma intrínseca cierto nivel de robustez. Esta evaluación servirá de referencia en la construcción de sistemas de reconocimiento de locutor, los cuales incluyan sistemas de mejora de voz para disminución del ruido.

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