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Reconocimiento de hablante

Speaker recognition: a tutorial, J, P, Campbell, Proc IEEE 85(9) pp.1437

Recent advances in automatic speaker authentication, Q. Li, B.H. Juang, C.H. Lee, Q. Zhou, F.K. Soong, IEEE Robotics &

Automation Magazine, (march 1999) 6(1)pp.24-34

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Definición

• Reconocimiento del hablante (Speaker recognition)– Es el uso de una máquina para reconocer a una persona a partir de

una frase hablada.

• Verificación, Automated Speaker Verification (ASV): – autentificación de la identidad declarada por una persona en base

al análisis de la voz.

– La decisión es binaria: aceptación o rechazo.

• Identificación, Automated Speaker Identification (ASI):– No existe declaración a priori de la identidad y el sistema decide

cual es la persona o su grupo, o si la persona es desconocida.

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Dependiente de texto: el usuario debe declamar una frase que se le indica.

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Esquema de sistema de verificación

El usuario presenta una tarjeta inteligente encriptada que contiene su información de identidad.

Intenta ser autentificado pronunciando una frase indicada en el microfono.

Existe un balance entre precisión y duración de la sesión.

Entra también ruido y versiones retrasadas de su voz por las superficies reflectantes acústicas.

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Fuentes de error en sistemas de verificación del hablante

Mala pronunciación de las frases

Estados emocionales

Posición del micro

Acústica de la habitación

Diferentes microfonos

Enfermedades

Envejecimiento

Motivación para ASV: es el sistema más económico, y potencialmente omnipresente a través del teléfono, es un sistema biométrico (inherente a la persona), se puede hacer robusto al ruido y variaciones de canal, usuario y falsificaciones.

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Fases generales

1 Adquisición digital de la voz

2 Extracción de características

3 Emparejamiento de patrones

4 Realización de la decisión de aceptación rechazo

5 Registro (enrollment)

Adquisición:

Señal analógica suavizada (antialiasing) digitalizada con un A/D 12-16 bits a 8000-20.000 muestras por seg.

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Base de datos de entrenamiento y test de sistemas de reconocimiento del hablante, controlada científicamente, alta calidad. Las entradas están digitalizadas de forma estándar. Realizada en 1990 por ITT. Es la referencia para sistemas en entornos de tipo oficina.

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Producción de la voz en el tracto vocal:

Faringe laríngea, faringe oral, cavidad oral, faringe nasal, cavidad nasal.

Excitación: fonación, susurro, fricación, compressión, vibración

Modulación: el tracto vocal modula la onda sonora alterandola por sus resonancias.

Características dependientes del hablante: las que se refieren a la estructura física particular del tracto vocal más las aprendidas

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Extracción de características

• Predicción lineal (LP)– Impone un modelo lineal de la señal.– Los coeficientes de este modelo lineal se

utilizan como características para el reconocimiento.

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Modelo lineal de la señal que relaciona el input actual un con los inputs recientes.

Predicción de la señal

Error de predicción o residual

Criterio del minimo error cuadrático

Que se minimiza buscando

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La condición de minimo resulta en las ecuaciones

Correlación de lag

Ecuación de Yule que da los coeficientes del modelo de regresión (predicción) lineal en función de las correlaciones de la señal.

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Método recurrente de Durbin para resolver las ecuaciones de Yule

Representación de la señal en térmimos de la predicción lineal y el error de predicción.

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Si una señal de voz se ajusta al modelo lineal dado, los resifuales forman un tren de pulsos que se repiten a la tasa de la vibración de las cuerdas vocales.

Los máximos de los errores de predicción ocurren a la tasa de vibración de las cuerdas vocales

La detección de los máximos de error de predicción se puede utilizar como método de detección de “pitch”.

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Características

• Se pueden calcular a partir de los coeficientes de la predicción lineal– Coeficientes de reflexión: coinciden con los ki

intermedios del método de Durbin– Ratios log-area– Frecuencias LSP– LP cepstrum

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Ratios Log-area: se basan en el modelado del tracto vocal como una serie de tubos cilindricos.

Dadas unas condiciones de contorno, los coeficientes de reflexión corresponden a relaciones entre las areas de los cilindros consecutivosNo existe biunicidad de areas y señal producida, por lo que no existe garantía de emparejamiento.

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Condiciones de contorno:

Glotis cerrada y un area grande tras los labios.

Coeficientes de reflexión en términos de las areas de los cilindros

Los LAR logaritmos de los ratios entre areas consecutivas se expresan en términos de los coeficientes de reflexión:

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LSP: linear spectra prediction. Se basa en la transformación del sistema lineal dado por la predicción lineal. Las raíces se descomponen en polinomios auxiliares

Los LSP son los ceros de P(z) y Q(z).

Satisfacen una propiedad de entrelazado:

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Coeficientes cepstrales

• Cálculo de los coeficiontes Mel Cepstrum– Extraer una ventana de la señal– Hace la FFT– Calcula la magnitud– Calcula el log– Transforma las frecuencias de acuerdo a la

escala mel, ajustada a la percepción humana.– Obtiene la FFT inversa.

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Selección de características

• PCA principal component analysis: reducción dimensional que mantiene la varianza de los datos, – no parece apropiado para speaker recognition

dado que es un problema de discriminación y no de representación

• Factor analysis: reducción que mantiene la correlación entre los datos.

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La transformación lineal de un vector aleatorio con distribución gausiana sigue siendo gausiana

La proyección lineal puede permitir la discriminación lineal de las clases o minimizar el error de la discriminación lineal.

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Casos en los que el discriminante de Fisher no es de utilidad para determinar las características más apropiadas para la discriminación

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Distancia de Kullback-Leibler, divergencia directa o discriminación entre clases

La divergencia simétrica define la información total para discriminar entre las clases

En el caso de distribuciones normales queda:

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Distancia de Bhattacharyya entre dos clases con distribución normal, relaciona las matrices de covarianza y las medias

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Pattern matching

• Template models: el resultado es una distancia a los patrones almacenados.

• Stochastic models: devuelve la verosimilitud de la pertenencia a una clase

• Para aproximar la verosimilitud en el caso de los templates se puede utilizar un modelo exponencial

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Dynamic Time Warping: aplicación de la programación dinámica al emparejamiento de patrones, para tratar de emparejar los patrones a pesar de las variaciones temporales

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Nearest neighbor: se almacenan todas las instancias, para un test se evalúan los DTW con cada patrón y se promedian las distancias correspondientes al mismo individuo.

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Modelos estocásticos

• Se plantea el problema de emparejamiento de patrones como la evaluación de la verosimilitud de una observación dado un modelo

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HMM Hidden Markov ModelsLas observaciones son funciones probabilísticas del estado del sistema, el cual no es observable (hidden).

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Clasificación y teoría de la decisión

• Dado un valor de emparejamiento entre el input y un modelo de la voz del hablante, la decisión de verificación consiste en decidir si aceptar o rechazar, continuar intentando o dar por finalizado el tiempo (time-out).

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Test de hipótesis para determinar la verificación de un usuario. H0 impostor, H1 auténtico

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El ratio de verosimilitud basado en la teoría de la decisión bayesiana con costos idénticos resulta ser:

La probabilidad condicional de la hipótesis pA(z|H1) para el hablante A se estima usando sus scores y su modelo.La probabilidad condicional de la hipótesis nula pA(z|H0) se estima utilizando los scores de otros hablantes sobre el modelo del hablante A.

La decisión bayesiana busca la minimización del error dado por el solapamiento de las pdf’s

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Decisión bayesiana de mínimo error

El umbral T se escoge de diversas maneras

1 de acuerdo a una estimación de los ratios de las probabilidades a priori

2 para que satisfaga un criterio fijo de falsa aceptación (FA) o falso rechazo (FR)

3 buscando un ratio FA/FR deseado

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Curva ROC relaciona los tipos de error con el umbral de decisión.

Se escoge el umbral de decisión que da la misma tasa de error FA y FR (equal error rate) (el óptimo ideal es el origen)

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extracción de características

selección de características: solo fonadas

Estructura de un sistema de identificación del hablante