A Novel Approach on Speaker Gender Identification and Verification Using DWT First Level Energy and Zero Crossing

The aim of this work is to find a new criterion for determining a range of values in order to determine the gender of a speaker. The use of the Discrete Wavelet Transform (DWT) of the Daubechies db7 parent wavelet and the computation of the zero crossing energy from the first level of the DWT was followed by computation of the values of the criterion for both genders and comparison with the value of the speech basic frequency for both genders for the same sign or sentence. The standard has a limited range of values close to the basic frequency range of the same speaker through which we can determine gender. This criterion has been tested on several men and women databases with different repeated sentences for the same person or for both genders and it gives acceptable results that can be worked on

Étude comparative des différentes méthodes d'estimation de la fréquence fondamentale des cris des nouveaux-nés

Au cours des trente dernières années, diverses méthodes ont été développées afin de mieux détecter la fréquence fondamentale des cris des nouveau-nés. En effet, l’analyse de la variation de la fréquence fondamentale dans le temps d’un signal de cri chez les nouveau-nés fournit des informations fiables très utiles au diagnostic médical concernant l’état de santé des bébés. Nous présentons dans ce rapport une étude comparative des résultats de plusieurs méthodes d’extraction de la fréquence fondamentale des signaux de cris chez les nouveau-nés. Les quatre algorithmes choisis à l’implémentation dans Matlab sont deux algorithmes temporels,AMDF«Magnitude Difference Function» et ACF «Auto-Correlation Function», un algorithme fréquentiel HPS «Harmonic Product Spectrum» ainsi que l’algorithme SIFT modifié «modified Simple Inverse Filtering Tracking ». Ce dernier et le logiciel Praat sont utilisés à titre de comparaison. Nous étudierons plusieurs segments de cri : phonique, de haute-fréquence, hyperphonique et non-voisé. Après évaluation de la performance des différentes méthodes analysées, nous avons remarqué que l’ACF a échoué à estimer la fréquence hyperphonique. D’autre part, nous avons observé que l’algorithme HPS a montré une bonne précision quant à l’ évaluation de la fréquence fondamentale phonique. Nous avons aussi constaté que les algorithmes AMDF et SIFT modifié sont moins précis dans l’identification de la fréquence fondamentale phonique. Cela nous a conduit à développer un nouvel algorithme CAMDA «Combined Average Magnitude Difference and Autocorrelation» permettant une combinaison entre le SIFT modifié et l’AMDF pour corriger les erreurs produites lors de la détection des segments phoniques. Ce dernier a montré qu’il est capable de remédier aux problèmes posés par l’AMDF et le SIFT modifié lors de la détection des segments phoniques