Investigating fuzzy methods for multilingual speaker identification

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Lima, Thales Aguiar de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Brasil
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Speaker identification
Speaker recognition
Fuzzy
Signal processing
Multilingual speech systems
Portuguese
English
Mandarin
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30245
Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
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spelling Investigating fuzzy methods for multilingual speaker identificationSpeaker identificationSpeaker recognitionFuzzySignal processingMultilingual speech systemsPortugueseEnglishMandarinCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESSpeech is a crucial ability for humans to interact and communicate. Speech-based technologies are becoming more popular with speech interfaces, real-time translation, and budget healthcare diagnosis. Besides, the use of voice for system identification is an important and relevant topic. There are several ways of doing it, but most are dependent on the language the user speaks. However, if the idea is to create an all inclusive and reliable system that uses speech as its input, we must take into account that people can and will speak different languages and accents. This research evaluates closed-set text-independent speaker identification systems on a multilingual setup, including both fuzzy and crisp models. Our experiments are performed using three widely spoken languages which are Portuguese, English, and Chinese. Then, we extracted 13-MFCCs, along with log-Energy and its respective delta and delta-delta from signals to use as our feature vector. We adopted four classifiers: Fuzzy C-Means, Fuzzy k-Nearest Neighbours, k-Nearest Neighbours, and Support Vector Machines. Initial tests indicated the systems have certain robustness on multiple languages. Where results with more languages decreases our accuracy; however our investigation suggests these impacts are from number of classes.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBrasilUFRNPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃOAbreu, Marjory Cristiany da CostaSantin, Altair OlivoPereira, Mônica MagalhãesLima, Thales Aguiar de2020-10-05T17:14:37Z2020-10-05T17:14:37Z2020-08-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfLIMA, Thales Aguiar de. Investigating fuzzy methods for multilingual speaker identification. 2020. 66f. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30245info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2020-10-11T07:38:57Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/30245Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2020-10-11T07:38:57Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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