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17 de Marzo, 2020 · General

Identificación de voces. Distancia euclideana


La identificación de voces es una metodología matemático estadística que permite valorar numéricamente la diferencia entre las diferentes voces puestas a disposición. Para calcular la misma se debe primero realizar el siguiente procedimiento:


Extraer coeficientes MFCC promedio


A continuación se lista el procedimiento para realizar el cálculo de la distancia euclideana de los coeficientes c1 a c12 entre las ocho voces, tomadas entre las voces 2 a 8 respecto de la primera (voz 1).


Este procedimiento es parte de una metodología de comparación forense de voces.

 


En primer lugar consideremos la distancia euclideana o hipotenusa (h) para el triángulo de dos dimensiones (ver figura arriba).


12. Realizar el cálculo de las distancias euclideanas entre las muestras 2 a 8 y la muestra 1.

12.1. Calcular el cuadrado de la distancia dc1 ^ 2 = ( c1(2) - c1(1) ) ^ 2  donde:

c1(2) corresponde a la mediana del coeficiente c1 de la muestra 2.

c1(1): Mediana del coeficiente c1 de la muestra 1.

c1(2)-c1(1): Diferencia entre los valores c1 de ambas muestras

( c1(2) - c1(1) ): Variación del coeficiente c1 para ambas muestras.

12.2. Repetir el cálculo para el resto de las muestras. En este ejemplo la muestra 3 respecto de la 1.

( c1(3) - c1(1) ) ^ 2


A finalizar este paso tendremos los cuadrados de las distancias para el coeficiente c1 de las siete voces.-


12.3. Repetir los pasos 12.1 y 12.2 para los coeficientes c2 a c12.


12.4. Realizar las sumas de cada fila (cada voz):

h ^ 2 = dc1 ^ 2 + dc2 ^ 2 + ... + dc12 ^ 2


12.4. Tomar la raiz cuadrada


h = RAIZ (h ^ 2)


Para cada voz obtendremos un h diferente. Observar que existe convergencia entre los distintos h de cada voz. Las palabras que fueron pronunciadas de manera marcadamente diferente presentarán mayores valores de distancia euclideana.


A continuación se muestra el cálculo realizado mediante archivo .xlsx: Descargar Archivo xlsx




publicado por andresaliaga a las 12:09 · Sin comentarios  ·  Recomendar
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