Reconocimiento de Locutor basado en Procesamiento de Voz. ProDiVoz Reconocimiento de Locutor 1
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- Soledad Rivero Rivas
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1 Reconocmento de Locutor basado en Procesamento de Voz ProDVoz Reconocmento de Locutor
2 Introduccón Reconocmento de locutor: Proceso de extraccón automátca de nformacón relatva a la dentdad de la persona a partr de muestras de voz. El proceso tene dos etapas báscas: entrenamento (recoleccón de muestras de voz de las personas a ser dentfcadas) y reconocmento (comparacón de las muestras del locutor desconocdo con los datos de entrenamento, y toma de decsón). Reconocmento de Locutor Identfcacón de Locutor: proceso de determnacón de la dentdad de quén está hablando. Verfcacón de Locutor: proceso de valdacón de la dentdad proclamada por el locutor. ProDVoz Reconocmento de Locutor 2
3 Numerosas Aplcacones: acceso de segurdad controlado por voz, sumnstro de servcos o nformaton partcularzados actvados por voz, rotulado de nterlocutores en una conversacón o dálogo grabados, nvestgacones crmnales y forenses que nvolucran muestras grabadas de voz, vglanca, etc. Aplcacón más dfundda: control de acceso dscado por voz, transaccones bancaras desde la red telefónca, compras telefóncas, servcos de acceso a base de datos, nformacon y servcos reservados, correo por voz, acceso remoto a computadoras, etc. ProDVoz Reconocmento de Locutor 3
4 Elementos báscos de un sstema de reconocmento de locutor Sstema de reconocmento de locutor Modo Identfcacón Modo de decsón dentfcacón Modo de decsón verfcacón Una muestra de voz de un locutor desconocdo es analzada y comparada con modelos de locutores conocdos. El locutor desconocdo es dentfcado como aquel en el conjunto de locutores conocdos cuyo modelo mejor se ajusta a las muestras de voz de entrada. Exsten dos formas de operacón para el modo de dentfcacón: conjunto cerrado, y conjunto aberto. ProDVoz Reconocmento de Locutor 4
5 Conjunto cerrado: el número de alternatvas de decsón es gual a la dmensón de la poblacón. El problema consste en dentfcar un locutor dentro un conjunto de N locutores conocdos. Es dentfcado el locutor que obtene el mejor puntaje (en la comparacón) con la señal de ensayo. Conjunto aberto: un modelo de referenca del locutor desconocdo puede que no exsta. El problema consste en decdr s un locutor pertenece a un grupo de N locutores conocdos. Modo Verfcacón Un locutor desconocdo proclama una dentdad. Las muestras de voz del locutor desconocdo son comparadas con el modelo correspondente al locutor cuya dentdad fue proclamada. S el ajuste, meddo por ejemplo con un ensayo de umbral, es sufcentemente bueno se verfca la dentdad proclamada. Aquí exsten sólo dos alternatvas de decsón: aceptar o rechazar la dentdad proclamada, ndependentemente de la dmensón de la poblacón. ProDVoz Reconocmento de Locutor 5
6 Extraccón característca Señal de Voz Smlardad Modelo o Patrón de referenca (loc #) Smlardad Modelo o Patrón de referenca (loc #N) Seleccón máxmo Resultado Identfcacón (Locutor ID) Modo Identfcacón ProDVoz Reconocmento de Locutor 6
7 Señal de Voz Extraccón característca Smlardad Decsón Resultado Verfcacón Locutor ID (# M) Modelo o Patrón de Referenca (loc. # M) Umbral Aceptacón/Rechazo Modo Verfcacón ProDVoz Reconocmento de Locutor 7
8 Modos de Entrada Típcamente los sstemas de reconocmento de locutor operan en uno de los sguentes dos modos: Texto-dependente: el locutor debe proveer muestras de voz correspondentes al msmo texto (contraseña fja) en las etapas de entrenamento y de reconocmento. La estructura de un sstema que usa una contraseña fja es relatvamente smple. Las muestras se alnean temporalmente con los patrones o modelos de referenca creados en la etapa de entrenamento correspondentes a la msma contraseña. S las contraseñas son dferentes para dferentes locutores, esta dferenca puede usarse como nformacón ndvdual adconal para mejorar la performance del sstema. ProDVoz Reconocmento de Locutor 8
9 Texto-Independente: el locutor no está restrngdo a proveer un texto específco en la etapa de reconocmento. Ambos modos de operacón tenen potencalmente el problema de que alguen que reproduzca una grabacón de las palabras clave de un locutor autorzado puede ser aceptado por el sstema. Una solucón a esto son los sstemas que presentan al usuaro contraseñas aleatoras (por ejemplo un conjunto de dígtos) que camban cada vez que el sstema es usado. ProDVoz Reconocmento de Locutor 9
10 Extraccón de característca La extraccón de característca se realza generalmente medante análss espectral de corta duracón, en partcular se suele utlzar análss con banco de fltros, o análss LPC. Análss LPC El segmento de voz es dvddo en cuadros (de entre 0 y 30 mseg) que usualmente tenen un solapamento. Cada cuadro es pasado por una ventana para dsmnur la dstorsón. Para cada cuadro se determnan los coefcentes LPC cepstral (usualmente entre 0 y 20 coefcentes) que consttuyen los vectores característcos reduccón de la tasa de nformacón. Por ejemplo: cuadro = 20 mseg, a 8 KHz, 8 bts por muestra 280 bts/cuadro 4 coef. LPC cepstral por cuadro reduccón 280/(4*8)=.4 ProDVoz Reconocmento de Locutor 0
11 Meddas de Dstorsón Una característca fundamental de los sstemas de reconocmento de locutor es la forma en que los vectores característcos son combnados y comparados con los modelos de referenca. Para poder realzar estas operacones es necesaro defnr una medda de dstorsón o dstanca entre vectores característcos. Algunas de las meddas de dstorsón más utlzadas son las dstancas o métrcas nducdas por las normas en espacos. Por ejemplo, s son las componentes de dos vectores característcos, pueden defnrse las sguentes normas ' f, f con =,2,, D ' f y f D L p ' d = f f dstanca ProDVoz = Reconocmento de Locutor L L p
12 d = D ( ' f ) f = 2 2 dstanca Eucldea (o ) Una medda de dstorsón muy utlzada para los coefcentes cepstral, que ha probado tener una muy buena performance tanto para reconocmento de locutor como para reconocmento de palabra, es la dstanca Eucldea ponderada, defnda como donde 2 σ d 2w = D ( ( ' w ) c c = w = σ sendo una estma de la varanza del -ésmo coefcente cepstral. c ProDVoz Reconocmento de Locutor 2 2 L 2
13 Una formulacón más general, que tene en cuenta la nteraccón entre coefcentes a traves de una matrz de covaranza es la denomnada dstanca de Mahalanobs, defnda como donde Σ µ x d M N e Ne = = x e ( ) T x µ Σ ( x µ ) Meda de los vectores de entrenamento e Ne ( e )( e ) T Matrz de Covaranza de los x µ x µ vectores de entrenamento e = N = N r = x r ProDVoz Reconocmento de Locutor 3 x N r Meda de los vectores de reconocmento r x e x
14 Métodos de Reconocmento de Locutor Enfoque the Ajuste de Plantllas (Template Matchng) Para dstngur entre dstntos locutores se compara un promedo de los vectores característcos obtendos en la etapa de reconocmento usando un segmento relatvamente largo de señal de voz, con una coleccón de promedos obtendos durante la etapa de entrenamento. Para el caso de modo texto-ndependente se necesta en general un segmento de varos segundos o mnutos de señal de voz para asegurar que la voz del locutor pueda ser correctamente modelada por las característcas promedo de los vectores característcos sobre un rango amplo de sondos, en vez de por sondos partculares o fonemas. Esta metodología es tambén conocda como promedado estadístco de característca. Es sensble a varacones del canal de transmsón y a la presenca de ruído de fondo que modfcan las característcas promedo de los vectores característcos. ProDVoz Reconocmento de Locutor 4
15 Modelado Probablístco de Locutores Los vectores característcos se consderan varables aleatoras caracterzados por una funcón de dstrbucón de probabldad en vez de por valores promedos (meda y covaranza). La clasfcacón es basada en meddas de verosmltud en vez de en meddas de dstorsón o dstanca entre vectores de reconocmento y de referenca. Asumendo que los locutores tenen una dstrbucón conocda, con funcones de densdad de probabldad contnuas p, entonces la probabldad de que un vector característco x haya sdo generado por el -ésmo locutor es p () x. Usando la Regla de Bayes, la probabldad de que dado un x, el locutor sea el -ésmo es P ( locutor = x) = p p () x () x P ProDVoz Reconocmento de Locutor 5
16 P donde es la probabldad a pror de que el vector haya sdo generado por el -ésmo locutor, y p(x) es la probabldad de que el vector haya sdo generado por cualquer locutor, es decr, es el promedo de las densdades de los locutores p N () x = p() x P = donde N es el número de locutores. Típcamente P = Pj,, j, por lo que resulta P ( locutor x) () x () x p P p = = = N p p j= () x () x El problema es cómo estmar las densdades de probabldad () x p j ProDVoz Reconocmento de Locutor 6
17 Estmacón de densdad de probabldad Método del vecno más cercano La dea es estmar la funcón de densdad de probabldad en un punto x, a partr de un conjunto de muestras R = {} r. Para ello se mde la dstanca entre x y aquel punto en R que sea el más próxmo a x, es decr el vecno más cercano a x, d NN ( x, R) mn x rj = r R j Intutvamente, cuanto más chca sea la dstanca al vecno más cercano, mayor será la densdad de probabldad. Específcamente, una estma de la densdad de probabldad en x, puede calcularse como () x pˆ = V ( d ( x R ) n NN, ProDVoz Reconocmento de Locutor 7
18 ( ) donde Vn ρ es el volumen de la esfera de rado en un espaco n-dmensonal, donde n es la dmensón del vector x. Tomando logartmos, y consderando que el volumen de una esfera de rado ρ n es proporconal a, resulta ρ ρ ln () x = n ln( d ( x R ) pˆ NN, { u } R { } U = y = Sean r conjuntos de vectores característcos correspondentes a las etapas de reconocmento y entrenamento respectvamente. El conjunto R será usado para estmar la densdad de probabldad del locutor (en realdad se tene un conjunto R por cada locutor pertenecente al conjunto de la poblacón). Se tene ln pˆ ( u ) = n ln( d ( u R ) NN, ProDVoz Reconocmento de Locutor 8
19 y la verosmltud (logarítmca) del locutor resulta ˆ ( U ) = ln( d ( u, R ) u U Es dentfcado aquel locutor que tenga la más grande verosmltud, es decr aquel locutor cuyo modelo de referenca R está más próxmo al conjunto de reconocmento U. El Método del Vecno más Cercano es un método no paramétrco. Una varante propuesta por Hggens et al. defne una dstanca smétrca entre los conjuntos de reconocmento U y de referenca R. ProDVoz Reconocmento de Locutor 9 NN 2 2 (, R) = d NN ( u, R) + d NN ( rj, U ) D U U U u U u U d 2 NN r R ( ) 2 ( u, U { u }) d r, R {} r R j R r R j NN j j
20 El prmer térmno es smlar a la verosmltud logarítmca, excepto que en vez de dstancas logarítmcas, las dstancas están elevadas al cuadrado y sumadas, lo que da mejores en la práctca. El segundo térmno es para smetrzar la dstanca hacendo ( U, R) = D( R U ) D, Los últmos dos térmnos son meddas de dspersón de los vectores en los conjuntos de reconocmento U, y de referenca R, respectvamente. Estos térmnos están presentes para evtar que aquellos vectores que tenen varanzas grandes no sean ndebdamente penalzados. Fnalmente los térmnos están normalzados por los factores / U y / R, para compenzar por las dferentes cardnaldades de los conjuntos U, y R. ProDVoz Reconocmento de Locutor 20
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