Subscriber authentication using GMM and TMS320C6713DSP

• Autorzy: Piotrowski Z. , Wojtuń J. , Kamiński K.

Warianty tytułu

PL

Uwierzytelnianie abonenta z wykorzystaniem GMM oraz TMS320C6713DSP

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents the theoretical basis for the implementation of Gaussian Mixture Models and implementation of a word recognition system on the basis of DSK TMS302C6713 DSP from Texas Instruments. The effectiveness of the algorithm based on Gaussian Mixture Model has been demonstrated. The system was developed as a software module for voice authentication of a subscriber in a Personal Trusted Terminal (PTT). The PIN of a subscriber is verified through an utterance in the Personal Trusted Terminal.

PL

W artykule zaprezentowano teoretyczne podstawy realizacji Modeli Mikstur Gausowskich oraz implementację systemu rozpoznawania słów z wykorzystaniem zastawu uruchomieniowego DSK TMS302C6713 DSP firmy Texas Instruments. Zobrazowano skuteczność działania algorytmu opartego na Modelach Mikstur Gausowskich. System został opracowany jako moduł programowy na potrzeby głosowego uwierzytelniania abonenta w Osobistym Zaufanym Terminalu (PTT). Poprzez wypowiedzenie głosem swojego PIN-u abonent jest weryfikowany w Osobistym Zaufanym Terminalu.

Słowa kluczowe

EN

speaker recognition; mel-frequency cepstral coefficients (MFCC); Gaussian mixture model; DSK C6713 DSP; Personal Trusted Terminal

PL

rozpoznawanie mowy; współczynniki mel-cepstralne; modele mikstur gaussowskich; DSKC6713 DSP; Osobisty Zaufany Terminal; uwierzytelnianie abonenta

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 88, nr 12a
• Strony: 127--130
• Opis fizyczny: Bibliogr. 26 poz., rys.

Twórcy

autor

Piotrowski Z.

autor

Wojtuń J.

autor

Kamiński K.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, ul. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa 49,

Bibliografia

• [1] Dąbrowski A., Pawłowski P., Weychan R., Mayer A., Portalski M., Chmielewska A., Janiak T.: Real-time watermarking of one side of telephone conversation for speaker segmentation, Electrical Review, vol. 88, no. 6/2012
• [2] Piotrowski Z.: The National Network-Centric System and its components in the age of Information Warfare, Safety and Security Engineering III, SAFE III, WIT Press 2009, Southampton, 301-309
• [3] Dulas J., Automatyczna identyfikacja cyfr dla mówców polskojęzycznych, Przeglad Elektrotechniczny, vol. 86 no. 5/2010
• [4] Marciniak T., Krzykowska A., Weychan R.: Speaker recognition based on telephone quality short Polish sequences with removed silence, Przeglad Elektrotechniczny, vol. 88, no. 6/2012
• [5] Zhou Y., Zhang X., Wang J., Gong Y., Zhou Y.: Speaker recognition based on the combination of GMM and SVDD, Przeglad Elektrotechniczny, vol. 87, no. 3/2011
• [6] Dobrowolski A., Majda E.: Application of homomorphic methods of speech signal processing in speakers recognition system, Przegląd Elektrotechniczny, vol. 88, no. 6/2012
• [7] Beigi H., Fundamentals of Speaker Recognition, Springer, 2011
• [8] Rabiner L., Juang B. H.: Fundamentals of Speech Recognition, PTR Prentice Hall, New Jersey, 1990
• [9] Gowdy J. N., Tufekci Z.: Mel-scaled discrete wavelet coefficients for speech recognition, Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2000, Proceedings. (ICASSP ’00). vol. 3, (2000) 1351-1354
• [10] Tufekci Z., Gurbuz S.: Noise Robust Speaker Verification Using Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients and Parallel Model Compensation, Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2005, Proceedings. (ICASSP ’05). IEEE International Conference on, vol. 1, (2005) 657-660
• [11] Chan W. N., Zheng N., Lee T.: Discrimination Power of Vocal Source and Vocal Tract Related Features for Speaker Segmentation, Audio, Speech, and Language Processing, IEEE Transactions on, vol. 15(6), (2007), 1884-1892
• [12] Tyagi V., Mccowan L., Misra H., Bourlard H.: Mel-Cepstrum Modulation Spectrum (MCMS) Features for Robust ASR, Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU ’03), IEEE Workshop (2003)
• [13] Zieliński T.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów - od teorii do zastosowań, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, 2009
• [14] Kasprzak W.: Rozpoznawanie obrazów i sygnałów mowy, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2009
• [15] Myers C., Rabiner L. R., Rosenberg A. E.: Performance Tradeoffs in Dynamic Time Wraping Algorithms for Isolated Word Recognition, Acoustic, Speech and Signal Processing, IEEE Transactions on, vol. 6, (1980), 623-635
• [16] Reynolds D. A., Quatieri T. F., Dunn R. B.: Speaker Verification Using Adapteg Gaussian Mixture Models, Digital Signal Processing, vol. 10, Elsevier, (2000)
• [17] Kumar G. S., Raju K. A., Cpvjn M. R., Satheest P.: Speaker Recognition Using GMM, International Journal of Engineering Science and Technology, vol. 2, (2010), 2428-2436
• [18] Juang B. H., Rabiner L. R.: Hidden Markov Models for Speech Recognition, Technometrics, vol. 33, (1991), 251-272
• [19] Ganapathiraju A., Hamaker J. E., Picone J.: Applications of Support Vector Machines to Speech Recognition, IEEE Transaction on Signal Processing, vol. 52, (2004)
• [20] Othman A. M., Riadh M. H.: Speech Recognition Using Scaly Neural Networks, World Academy of Science, Engineering and Technology, vol. 38, (2008)
• [21] Bansal P., Kant A., Kumar S., Sharda A., Gupta S.: Improved Hybrid Model of HMM/GMM for Speech Recognition, Intelligent Information and Engineering System INFOS 2008, (2008)
• [22] Reynolds D. A.: Gaussian Mixture Models, Encyclopedia of Biometric Recognition, Springer, (2008)
• [23] Dempster A.P., Laird N.M., Rubin, D.B.: Maximum-Likelihood From Incomplete Data via the EM Algorithm, Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B., vol. 39, (1977), 1-38
• [24] Reynolds D. A., Rose R. C.: Robust Text-Independent Speaker Identification Usign Gaussian Mixture Speaker Model, Speech and Audio Processing, IEEE Transactions on, vol. 3, (1995)
• [25] Bronshtein I. N., Semendyayev K. A., Musiol G., Muehlig H.: Handbook of Mathematics, Springer, Berlin, 2007
• [26] Jain A. K., Ross A., Prabhakar S.: An introduction to biometric recognition, IEEE Transactions on Circuits And Systems For Video Technology, vol. 14, (2004)