Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/20710
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorMachado, Mateus Lichfett-
dc.date.accessioned2018-02-20T18:48:19Z-
dc.date.available2018-02-20T18:48:19Z-
dc.date.issued2016-04-18-
dc.identifier.citationMACHADO, Mateus Lichfett. Implementação de um sistema de reconhecimento automático de voz utilizando as técnicas MFCC e Quantização Vetorial com atributos dinâmicos, de normalização e detecção de voz ativa. 2016. 149 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/20710-
dc.description.abstractThe present research investigates and elaborates an automatic and robust voice recognition based system using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) as a technique for extracting the acoustic properties of speech signals and Vector Quantization (VQ) for classification and pattern recognition. Combined to these techniques it was added dynamic tools, normalization techniques and active voice detection in order to improve the system. Two dynamic coefficients were tested: Delta-Delta Coefficients (DDC) and Shifted Delta-Coefficients (SDC); as well as three different normalization techniques: Cepstral Mean and Variance Normalization (CMVN), Windowed Cepstral Mean and Variance Normalization (WCMVN), and Short-Time Gaussianization (STG); and also the Voice Activity Detection (VAD) tool, which was implemented according to the algorithm developed by Qiang He, combining the Short-Time Energy (STE) and Zero Crossing Rate (ZCR) methodologies. The research examines the ability of the designed system to operate according to a plurality of tasks: recognition of words or commands; speaker identification; and the combination of the two first tasks. In addition, the research investigates the best configuration of the system among the tested techniques for performing the tasks mentioned, analyzing its efficiency. Five experiments were conducted in a noise controlled environment, with the participation of eight persons. Four of them had their voices trained to create databases, and the others participated only in the test phase together with the ones that had trained the system. It was captured 144 speech samples for the experiments, 24 of them were used for building the database and the 120 others used during the test phase. To ensure the integrity of the experiments, the training and the testing samples were mirrored to be processed according to the configuration of each experiment. The use of these techniques was aprooved as tools capable of performing the tasks for which the system was proposed and the best configuration found was the combination of the MFCC and VQ techniques with VAD, Shifted-Delta Coefficients and the Short-Time Gaussianization normalization technique.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectReconhecimento Automático de Vozpt_BR
dc.subjectMel Frequency Cepstral Coefficientspt_BR
dc.subjectQuantização Vetorialpt_BR
dc.subjectAutomatic Speech Recognitionpt_BR
dc.subjectVector Quantizationpt_BR
dc.subjectEngenharia mecânicapt_BR
dc.subjectReconhecimento automático da vozpt_BR
dc.subjectVoz - Codificaçãopt_BR
dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrõespt_BR
dc.titleImplementação de um sistema de reconhecimento automático de voz utilizando as técnicas MFCC e Quantização Vetorial com atributos dinâmicos, de normalização e detecção de voz ativapt_BR
dc.title.alternativeImplementation of an automatic voice recognition system using MFCC and Vector Quantization techniques with dynamic, standardization and active voice detection attributespt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Duarte, Marcus Antonio Viana-
dc.contributor.referee1Teodoro, Elias Bitencourt-
dc.contributor.referee2Netto, Sergio Lima-
dc.description.degreenameDissertação (Mestrado)pt_BR
dc.description.resumoA presente pesquisa pauta-se na investigação e elaboração de um sistema de reconhecimento automático de voz robusto. Para tanto, utilizou-se Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) como técnica para extração das propriedades acústicas de sinais de voz e Quantização Vetorial (VQ) para classificação e reconhecimento de padrões. Foram também incorporadas ferramentas dinâmicas, de normalização e detecção de voz ativa com intuito de aperfeiçoar o sistema. Testaram-se dois tipos de coeficientes dinâmicos: Delta-delta Coefficients (DDC) e Shifted-Delta Coefficients (SDC); três tipos de ferramentas para normalização dos vetores cepstrais: Cepstral Mean and Variance Normalization (CMVN), Windowed Cepstral Mean and Variance Normalization (WCMVN) e Short-Time Gaussianization (STG); além da técnica de detecção de voz ativa: Voice Activity Detection (VAD), que fora implementada segundo o algoritmo desenvolvido por Qiang He, combinando as metodologias Short-Time Energy (STE) e Zero Crossing Rate (ZCR). A pesquisa realizada analisa a capacidade do sistema desenvolvido em operar segundo uma pluralidade de tarefas: reconhecer palavras ou comandos; identificar o locutor; e a combinação das duas primeiras. Além disso, investigou-se qual a melhor combinação, dentre as técnicas e atributos em escopo, para realização das tarefas citadas analisando a eficiência do sistema. Foram realizados cinco experimentos em ambiente de ruído controlado, dos quais participaram oito indivíduos. Destes, quatro tiveram suas vozes treinadas para criação de bancos de dados, e os demais participaram da fase de testes com os primeiros. Foram captadas ao total 144 amostras para realização do experimento. Destas, 24 foram utilizadas para construção de bancos de dados e 120 utilizadas durante a fase de testes. Para garantir a integridade dos experimentos, as amostras de treinamento e testes foram espelhadas para serem processadas segundo a configuração de cada experimento. Os resultados obtidos aprovaram o uso destas técnicas como ferramentas aptas à execução das tarefas para o qual o sistema fora proposto e apontaram a melhor configuração como combinação das MFCC e VQ, os atributos VAD, Shifted-Delta Coefficients e a ferramenta de normalização Short-Time Gaussianization.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Mecânicapt_BR
dc.sizeorduration149pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICApt_BR
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.82pt_BR
dc.crossref.doibatchidcfc6af78-95df-434f-8cba-ff3aa9588d23-
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Mecânica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ImplementacaoSistemaReconhecimento.pdfDissertação10.93 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.