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https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/235/3719
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Díaz, Francisco Javier de Obaldia | - |
dc.contributor.author | Nogueira, Lucas Mesquita | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2013-08-13T19:12:04Z | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2013-09-04T19:20:47Z | - |
dc.date.available | 2013-08-13T19:12:04Z | pt_BR |
dc.date.available | 2013-09-04T19:20:47Z | - |
dc.date.issued | 2012-12 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/235/3719 | - |
dc.description.abstract | Este projeto final de engenharia consiste na implementação de um sistema de reconhecimento de voz. Visando extender o paradigma de digitação de senhas para a autenticação, cujas limitações e variedade de métodos de golpes com base neste paradigma motivaram este trabalho, o sistema de reconhecimento de voz proposto efetua a identificação de um usuário em duas etapas: uma de reconhecimento do emissor da voz em si (o locutor) e uma de reconhecimento do conteúdo do sinal vocal (a fala). A implementação destes dois módulos, feita usando a linguagem R de programação, é fundamentada em algoritmos de aprendizagem de máquina, particularmente as Redes Neurais Artificiais e o Modelo Oculto de Markov, onde a primeira classe de modelos é implementada completamente sem código de terceiros neste trabalho. Além destes dois módulos, também faz parte da implementação um módulo dedicado à extração de parâmetros de interesse do sinal de voz através da aplicação do método Mel-Cepstrum. O sistema obteve sucesso no reconhecimento em duas etapas, com uma taxa de acerto significativamente superior à de um método mais simples onde cadastros são selecionados aleatoriamente não importando, o sinal de voz de entrada. | - |
dc.description.provenance | Submitted by Rosemary Tourinho Pereira (rosemary.pereira@uniceub.br) on 2013-08-13T19:12:03Z No. of bitstreams: 1 Monografia LUCAS MESQUITA 2_2012.pdf: 1250973 bytes, checksum: d27de3f53fea4e4f9be0c8bde1befb45 (MD5) | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2013-08-13T19:12:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Monografia LUCAS MESQUITA 2_2012.pdf: 1250973 bytes, checksum: d27de3f53fea4e4f9be0c8bde1befb45 (MD5) Previous issue date: 2012 | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2013-09-04T19:20:47Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Monografia LUCAS MESQUITA 2_2012.pdf.txt: 139527 bytes, checksum: 40554aeaaebb8c8ed9743a9a3283b898 (MD5) license.txt: 362 bytes, checksum: b9e0d9c10d77debde1a5ea963f0e67b4 (MD5) Monografia LUCAS MESQUITA 2_2012.pdf: 1250973 bytes, checksum: d27de3f53fea4e4f9be0c8bde1befb45 (MD5) Previous issue date: 2012 | en |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Rede neural | pt_BR |
dc.subject | Modelo oculto de Markov | pt_BR |
dc.subject | Mel-cepstrum | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Sinal de voz | pt_BR |
dc.subject | Reconhecimento de voz | pt_BR |
dc.subject | Autenticação | pt_BR |
dc.title | Autenticação biométrica em redes de acesso restrito | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.date.criacao | 2012-12 | pt_BR |
Appears in Collections: | ENC - Graduação |
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File | Description | Size | Format | |
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Monografia LUCAS MESQUITA 2_2012.pdf | 1.22 MB | Adobe PDF | View/Open |
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