Filtrado wiener para la reducción de ruido en la verificación de locutores.

• Flavio J. Reyes Díaz ^[1] ; Alejandro Roble Gutiérrez ^[1] ; Gabriel Hernández Sierra ^[1] ; José Ramón Calvo de Lara ^[1]
  1. [1] Centro de Aplicaciones de Tecnologías de Avanzada(CENATAV)
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 12, Nº. 3, 2018
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Wiener filtering to noise reduction for speaker verification.
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• Resumen
  • español

    Las señales de audio, incluida la voz, de alguna forma están expuestas al deterioro de su calidad debido a la incorporación de ruidos ambientales. Estos ruidos existentes en las señales de audio, provocan una degradación de la calidad en la información acústica del locutor, trayendo consigo una disminución de la eficacia en el reconocimiento de locutores. En este trabajo se realiza un análisis del comportamiento de algunos de los principales métodos de reducción de ruido: Filtro de Wiener y Sustracción Espectral, ante señales de voces ruidosas. Finalmente, se propone aplicar el filtrado de Wiener a la etapa de pre-procesamiento de las señales de un sistema de reconocimiento de locutores. La evaluación de nuestra propuesta se realizó sobre muestras telefónicas de la base de voces NIST SRE-08, con diferentes tipos de ruidos ambientales, obteniendo una mejora relativa del EER de un 4,94% y 12,5% para ambas condiciones de evaluación.

  • English

    Audio signals, including voice, are in some way exposed to quality deterioration due to the environmental noise incorporation. These noises existing in the signals, provoke a quality degradation in the speaker acoustic information, bringing with it a decrease of the speaker recognition performance. In this work an analysis of the behavior of some of the main noise reduction methods is performed such as: Wiener Filter and Spectral Subtraction, to pre-procesing the noisy signals. Finally, it is proposed to apply the Wiener filtering to the stage of pre-processing the signals of a speaker recognition system. Then, our proposal are evaluated on telephone session from NIST SRE-08 for different environmental noises types, obtaining an EER improvement of 4,94% and 12,5% for both evaluation conditions.