Identificação forense de múltiplos locutores baseada em ICA convolutiva usando coeficientes cepstrais de frequência Mel e modelo de mistura gaussiana

Abstract

Técnicas de identificação automática de locutores são amplamente utilizadas em aplicações forenses. Porém a sua precisão cai severamente quando a voz do locutor de interesse está imersa em uma gravação que contenha mais de uma voz. Esta é uma situação comum de investigações onde a voz dos alvos são obtidos por meio de gravações de escuta ambiente. Em aplicações forenses onde temos microfones escondidos, ruídos interferentes em gravações são comuns e degradam severamente o desempenho das técnicas de identificação de locutores. Nesse trabalho, é proposto um método para atenuar esse problema separando espacialmente a voz de cada pessoa usando uma técnia de Separação Cega de Sinais chamada Análise de Componente Independente , e então aplicando nos sinais de voz separados um sistema de identificação de voz baseado em Coeficientes Cepstrais de Frequência Mel e Modelos de Mistura Gaussianas. Para identificar mais que um locutor, o método proposto tem mais acurácia que os presentes na literatura.