Classical vs. biometric features in the 2013 speaker recognition evaluation in mobile environments

Mazaira Fernández, Luis Miguel; Álvarez Marquina, Agustin; Gómez Vilda, Pedro; Martínez Olalla, Rafael y Muñoz Mulas, Cristina (2013). Classical vs. biometric features in the 2013 speaker recognition evaluation in mobile environments. En: "I Jornadas Multidisciplinares de Usuarios de la Voz, el Habla y el Canto", 27-28 Jun 2013, Las Palmas de Gran Canaria, Spain. ISBN 84-695-8101-5. pp. 96-105.

Descripción

Título: Classical vs. biometric features in the 2013 speaker recognition evaluation in mobile environments
Autor/es:
  • Mazaira Fernández, Luis Miguel
  • Álvarez Marquina, Agustin
  • Gómez Vilda, Pedro
  • Martínez Olalla, Rafael
  • Muñoz Mulas, Cristina
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Sin especificar)
Título del Evento: I Jornadas Multidisciplinares de Usuarios de la Voz, el Habla y el Canto
Fechas del Evento: 27-28 Jun 2013
Lugar del Evento: Las Palmas de Gran Canaria, Spain
Título del Libro: Libro de Actas de las I Jornadas Multidisciplinares de Usuarios de la Voz, el Habla y el Canto
Fecha: Junio 2013
ISBN: 84-695-8101-5
Volumen: 1
Materias:
Palabras Clave Informales: Speaker characterization; Speaker recognition; GMM-UBM; Source-tract separation; MOBIO database
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (233kB) | Vista Previa

Resumen

MFCC coefficients extracted from the power spectral density of speech as a whole, seems to have become the de facto standard in the area of speaker recognition, as demonstrated by its use in almost all systems submitted to the 2013 Speaker Recognition Evaluation (SRE) in Mobile Environment [1], thus relegating to background this component of the recognition systems. However, in this article we will show that selecting the adequate speaker characterization system is as important as the selection of the classifier. To accomplish this we will compare the recognition rates achieved by different recognition systems that relies on the same classifier (GMM-UBM) but connected with different feature extraction systems (based on both classical and biometric parameters). As a result we will show that a gender dependent biometric parameterization with a simple recognition system based on GMM- UBM paradigm provides very competitive or even better recognition rates when compared to more complex classification systems based on classical features

Más información

ID de Registro: 31141
Identificador DC: http://oa.upm.es/31141/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:31141
URL Oficial: http://jvhc2013.ulpgc.es/web4/index.php
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 07 Oct 2014 16:15
Ultima Modificación: 10 Feb 2015 18:30
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • e-ciencia
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM