Visual processing-inspired Fern-Audio features for Noise-Robust Speaker Verification

In this paper, we consider the problem of speaker verification as a two-class object detection problem in computer vision, where the object instances are 1-D short-time spectral vectors obtained from the speech signal. More precisely, we investigate the general problem of speaker verification in the presence of additive white Gaussian noise, which we consider as analogous to visual object detection under varying illumination conditions. Inspired by their recent success in illumination-robust object detection, we apply a certain class of binary-valued pixel-pair based features called Ferns for noise-robust speaker verification. Intensive experiments on a benchmark database according to a standard evaluation protocol have shown the advantage of the proposed features in the presence of moderate to extremely high amounts of additive noise

WASIS - Identificação bioacústica de espécies baseada em múltiplos algoritmos de extração de descritores e de classificação

Orientador: Claudia Maria Bauzer MedeirosDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A identificação automática de animais por meio de seus sons é um dos meios para realizar pesquisa em bioacústica. Este domínio de pesquisa fornece, por exemplo, métodos para o monitoramento de espécies raras e ameaçadas, análises de mudanças em comunidades ecológicas, ou meios para o estudo da função social de vocalizações no contexto comportamental. Mecanismos de identificação são tipicamente executados em dois estágios: extração de descritores e classificação. Ambos estágios apresentam desafios, tanto em ciência da computação quanto na bioacústica. A escolha de algoritmos de extração de descritores e técnicas de classificação eficientes é um desafio em qualquer sistema de reconhecimento de áudio, especialmente no domínio da bioacústica. Dada a grande variedade de grupos de animais estudados, algoritmos são adaptados a grupos específicos. Técnicas de classificação de áudio também são sensíveis aos descritores extraídos e condições associadas às gravações. Como resultado, muitos sistemas computacionais para bioacústica não são expansíveis, limitando os tipos de experimentos de reconhecimento que possam ser conduzidos. Baseado neste cenário, esta dissertação propõe uma arquitetura de software que acomode múltiplos algoritmos de extração de descritores, fusão entre descritores e algoritmos de classificação para auxiliar cientistas e o grande público na identificação de animais através de seus sons. Esta arquitetura foi implementada no software WASIS, gratuitamente disponível na Internet. Diversos algoritmos foram implementados, servindo como base para um estudo comparativo que recomenda conjuntos de algoritmos de extração de descritores e de classificação para três grupos de animaisAbstract: Automatic identification of animal species based on their sounds is one of the means to conduct research in bioacoustics. This research domain provides, for instance, ways to monitor rare and endangered species, to analyze changes in ecological communities, or ways to study the social meaning of the animal calls in the behavior context. Identification mechanisms are typically executed in two stages: feature extraction and classification. Both stages present challenges, in computer science and in bioacoustics. The choice of effective feature extraction and classification algorithms is a challenge on any audio recognition system, especially in bioacoustics. Considering the wide variety of animal groups studied, algorithms are tailored to specific groups. Classification techniques are also sensitive to the extracted features, and conditions surrounding the recordings. As a results, most bioacoustic softwares are not extensible, therefore limiting the kinds of recognition experiments that can be conducted. Given this scenario, this dissertation proposes a software architecture that allows multiple feature extraction, feature fusion and classification algorithms to support scientists and the general public on the identification of animal species through their recorded sounds. This architecture was implemented by the WASIS software, freely available on the Web. A number of algorithms were implemented, serving as the basis for a comparative study that recommends sets of feature extraction and classification algorithms for three animal groupsMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação132849/2015-12013/02219-0CNPQFAPES