Reconhecimento de voz de locutor no contexto forense utilizando Mínimos Quadrados Ordinários

• Autor(a) principal: Machado, Thyago Jorge
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/214727
• topic: Comparação de locutor forense; Fonética forense; Processamento de voz; Métodos dos quadrados ordinários; Codificação linear preditiva; Forensic speaker comparison; Forensic phonetics; Speech processing; Ordinary Least Squares (OLS); Linear Predictive Coding (LPC)

Neste trabalho tem-se como proposta o uso de uma combinação de codificação preditiva linear (LPC) e mínimos quadrados ordinários (OLS do inglês: Ordinary Least Square) como uma ferramenta de verificação de locutor para análise forense. Além disso, o método desenvolvido extrai um maior número de formantes, indispensáveis para comparações estatísticas via OLS. A estrutura proposta é robusta em certos níveis de ruído, para frases com a supressão de mudanças de palavras, e com qualidade diferente, ou mesmo diferenças significativas de tempo de áudio. A análise comparativa é avaliada pelo tempo decorrido para a obtenção dos resultados, bem como pela qualidade dos resultados. Os resultados mostram que a análise por meio de OLS gera resultados imediatos e efetivos quando comparados aos obtidos com metodologias tradicionais nos processos estudados. Depois de executar sete testes diferentes, este estudo obteve preliminarmente uma taxa de acerto de 100% considerando um conjunto de dados limitado (português do Brasil). A técnica de reconhecimento proposta estabelece confiança e similaridade sobre as quais baseiam-se os relatórios forenses, indicando verificação do locutor do discurso contestado.