New Missing Features Mask Estimation Method for Speaker Recognition in Noisy Environments

Currently, many speaker recognition applications must handle speech corrupted by environmental additive noise without having a priori knowledge about the characteristics of noise. Some previous works in speaker recognition have used Missing Feature (MF) approach to compensate for noise. In most of those applications the spectral reliability decision step is done using the Signal to Noise Ratio (SNR) criterion. This has the goal of enhancing signal power rather than noise power, which could be dangerous in speaker recognition tasks, because useful speaker information could be removed. This work proposes a new mask estimation method based on Speaker Discriminative Information (SDI) for determining spectral reliability in speaker recognition applications based on the MF approach. The proposal was evaluated through speaker verification experiments in speech corrupted by additive noise. Experiments demonstrated that this new criterion has a promising performance in speaker verification tasks.En la actualidad, muchas aplicaciones de reconocimiento de locutores deben manejar voz corrupta por ruido aditivo ambiental sin tener conocimiento previo sobre las características del ruido. Trabajos previos de reconocimiento de locutores han usado la teoría de Rasgos Perdidos (MF: Missing Features) para compensar el ruido. En muchas de estas aplicaciones el paso de la decisión de confiabilidad espectral se hace usando el criterio de Relación Señal a Ruido (SNR: Signal to Noise Ratio). Este tiene el objetivo de resaltar la potencia de señal sobre la potencia de ruido, lo que pudiera ser peligroso en tareas de reconocimiento de locutores, porque se pudiera eliminar información útil del locutor. Este trabajo propone un nuevo método de estimación de máscara basado en Información Discriminativa del Locutor (SDI: Speaker Discriminative Information) para determinar la confiabilidad espectral en aplicaciones de reconocimiento de locutores basadas en la teoría de MF. La propuesta fue evaluada en experimentos de verificación de locutores con voces corruptas por ruido aditivo. Los experimentos demostraron que este criterio tiene un desempeño prometedor en verificación de locutores