Identificação de pessoas utilizando atributos de líderes wavelet extraídos dos sinais de voz em modelos de aprendizado de máquina - Vieira, Patrícia Gabriel (2021)
Este trabalho apresenta uma metodologia para identificação de locutores baseada na inserção de um novo atributo de áudio, denominado Média Máxima dos Líderes Wavelet (Maximum Mean Wavelet Leaders – MMWL), extraídos e concatenados com os Coeficientes Mel-Cepstrais (Mel-Frequency Cepstrum Coefficients – MFCC) em modelos de aprendizado de máquina. A extração de características dos sinais de voz é fundamental para o reconhecimento de locutor, tanto para a identificação, como para a verificação. Independentemente da aplicação, é essencial ter um sistema que seja capaz de reunir, distinguir e classificar características extraídas dos sinais de voz com alta taxa de acurácia. Neste sentido, o principal objetivo deste trabalho é propor uma metodologia usando atributos confiáveis de sinais de voz para a identificação. A base do trabalho é a extração dos atributos da MMWL aliada a um processo de aprendizado de máquina. Os resultados indicam que a inserção da MMWL destaca características multifractais dos sinais de voz, aumenta a precisão dos modelos baseados nos MFCC e melhora o percentual de confiança na identificação de locutores. Para validar o método proposto, um estudo detalhado é realizado envolvendo atributos clássicos de sinais de voz para comparação com os resultados obtidos usando MMWL Espectral + MFCC.