Producción de la voz, control neuronal y biometría

Institución otorgante:

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Fecha:

2006

Tipo de documento: 

info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
 

Formato:

application/pdf

Idioma:

spa

Temas:

FISICA DE LA VOZ - BIOMETRIA - TOPOLOGIA - CONTROL NEURONAL VOCAL - VOICE PHYSICS - BIOMETRICS - TOPOLOGY - NEURAL MOTOR CONTROL

Descripción:

Este trabajo puede separarse en dos partes. La primera está dedicada al problema biométrico de la voz, es decir, al uso de la voz como caracterización unívoca del hablante. La segunda está dedicada al control neuronal vocal. En la historia de la biométrica, los intentos de descifrar la forma en que está codificada la identidad de una persona en su voz están basados en tratamientos estadísticos de sus propiedades espectrales. El éxito relativo de estas técnicas se debe a la dificultad de establecer distancias entre estas propiedades. Todos los sistemas de identificación necesitan umbrales de decisión para aceptar o rechazar usuarios. En la primera parte exploramos dos alternativas a este punto de vista. En primer lugar, se construyó un modelo de producción de voz de baja dimensión con el objeto de reproducir la diversidad de los procesos vocales y poder describirlos en términos de un mínimo conjunto de parámetros anatómicos relevantes. Una vez construido el modelo, una pregunta surge inmediatamente: ¿Podrán ajustarse sus parámetros para identificar la voz de cada persona? Los intentos por responder esta pregunta inauguran la segunda alternativa, que consiste en la definición de huellas vocales tipológicas basadas en herramientas creadas para caracterizar la estructura de las órbitas de los sistemas dinámicos, y que nos permitieron traducir cualidades espectrales de la voz en índices topológicos robustos. Los resultados sugieren una nueva dirección en la identificación de las personas por la voz a través de arreglos de números enteros, independientes de umbrales de decisión. La segunda parte de este trabajo está dedicada a la interacción del sistema vocal de un modelo animal sencillo (aves) con el sustrato neuronal que lo controla. En las últimas décadas, el estudio del canto de las aves se desarrolló hasta convertirse en un campo de investigación privilegiado, permitiendo la experimentación con organismos que desarrollaron habilidades de aprendizaje vocal con fuertes paralelos con la adquisición del habla. Este campo se está transformando también en un área de modelado neuronal. La investigación en este campo busca entender la emergencia de patrones acústicos complejos y la estructura del aprendizaje vocal, independiente de factores culturales y sociales. Basándonos en el modelo vocal desarrollado para el habla, la segunda parte del trabajo está dedicada a construir modelos neuronales para aproximarse a estos dos problemas.

Identificador:

https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4470_Trevisan