Agradeço, ao meu orientador Prof. Lee Luan Ling pela confiança depositada desde o início, orientação neste e em outros trabalhos. ao Prof. Fábio Violaro pelas valiosas discussões e por sua motivação na realização deste trabalho.aos membros da banca pelas sugestões apresentadas. a todos de minha família, em especial aos meus pais Daelson e Jucicléia e minhas irmãs Daniele, Daiana, Dainessa e Dainara, por me incentivarem a chegar até aqui. à agência FAPEAM (Fundação de Amparo e Pesquisa do Estado do Amazonas) pelo financiamento recebido . ResumoA extração de parâmetros é uma das etapas fundamentais envolvidas em verificação de locutor. A correta estimação dos vetores de parâmetros é fundamental para a realização das etapas de modelamento e classificação. Os coeficientes mel-cepstrais MFCCs são os parâmetros mais utilizados em reconhecimento de locutor, entretanto o sinal de fala pode carregar outros tipos de informação. Este trabalho avalia a fusão do parâmetro VVGP (Variable Variance Gaussian Parameter) baseado na teoria multifractal, com os parâmetros MFCCs. Também comparamos o processo de modelamento tradicional de locutor representado por uma Mistura de Gaussianas (GMMs) com um outro mais atual baseado em um único vetor de baixa dimensão denominado i-vector. Os resultados experimentais, obtidos no presente trabalho demonstram a introdução adicional de informação fornecida pelo parâmetro VVGP em sistemas de verificação baseados em GMMs e i-vectors.
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