{"id":4097,"date":"2022-01-20T11:00:00","date_gmt":"2022-01-20T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=4097"},"modified":"2023-01-27T19:31:11","modified_gmt":"2023-01-27T19:31:11","slug":"tecnicas-de-reconocimiento-de-individuos-por-su-voz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=4097","title":{"rendered":"Seminario: “T\u00e9cnicas de reconocimiento de individuos por su voz”"},"content":{"rendered":"\n

Fecha<\/strong>: jueves 20 de enero de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta<\/strong>: Dr. Jos\u00e9 Antonio Camarena Ibarrola
Afiliaci\u00f3n<\/strong>: Sociedad mexicana de ciencias de la computaci\u00f3n e inteligencia artificial<\/p>\n\n\n\n

Resumen<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de la identificaci\u00f3n de un individuo por sus huellas dactilares o por su DNA, identificar a un individuo por su voz sigue siendo un problema abierto. Por ejemplo, si en un juicio se presenta una grabaci\u00f3n de la voz de un individuo como prueba de su participaci\u00f3n en un delito, el acusado se defiende alegando que no es su voz y cuando reproducen el audio para que escuchen el parecido de su voz con la grabaci\u00f3n, el individuo asegura que es alguien imitando su voz. El problema se puede complicar de muchas maneras, por ejemplo, si la grabaci\u00f3n es ruidosa o si hay varias personas hablando simult\u00e1neamente. Varios problemas relacionados pero diferentes han sido clasificados, hay que diferenciar la verificaci\u00f3n de la identificaci\u00f3n de individuos por su vez. Tanto la verificaci\u00f3n como la identificaci\u00f3n puede ser dependiente o independiente del texto, es decir, de las palabras pronunciadas. De estos cuatro problemas, el m\u00e1s sencillo de todos es la verificaci\u00f3n dependiente del texto, y el m\u00e1s complicado es la identificaci\u00f3n independiente del texto, problemas distintos, aunque relacionados pero que no hay que confundir. En esta charla se pretende compartir la experiencia que hemos obtenido luego de estudiar el estado del arte, de las ideas que hemos tenido, de los experimentos que hemos realizado, las contribuciones que hemos publicado y de las que estamos por publicar en esta \u00e1rea de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Semblanza:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El Dr. Jos\u00e9 Antonio Camarena Ibarrola obtuvo el grado de Ingeniero El\u00e9ctrico en la Universidad Michoacana en 1986, fue Laboratorista en el laboratorio de electr\u00f3nica y profesor de asignatura en la Facultad de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica de la Universidad Michoacana de 1986 a 1990, obtuvo el grado de Maestro en Ciencias Computacionales en el Instituto Tecnol\u00f3gico de Toluca en 1996. De 1990 a 2003 fue el administrador del sistema, responsable de la base de datos, de las comunicaciones y de la operaci\u00f3n de uno de los 18 centros regionales de c\u00f3mputo que ten\u00eda el Instituto Federal Electoral. En 2008 obtuvo el Grado de Doctor en Ciencias en la Universidad Michoacana y actualmente es Profesor-Investigador Titular C y miembro del n\u00facleo acad\u00e9mico b\u00e1sico del programa de doctorado de la Divisi\u00f3n de estudios de postgrado de la Facultad de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica de la Universidad Michoacana, es Miembro del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel I), miembro de la sociedad mexicana de ciencias de la computaci\u00f3n y miembro de la sociedad mexicana de inteligencia artificial. Sus l\u00edneas de investigaci\u00f3n son:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Procesamiento digital de se\u00f1ales de audio, con trabajos desarrollados en reconocimiento de voz, reconocimiento de individuos por su voz, firmas de audio, seguimiento de audio, monitoreo autom\u00e1tico de anuncios publicitarios en estaciones de radio y evaluaci\u00f3n autom\u00e1tica de estudiantes de m\u00fasica.<\/li>\n\n\n\n
  2. Diagn\u00f3stico autom\u00e1tico de enfermedades, con trabajos desarrollados en detecci\u00f3n temprana del Alzheimer a partir de encefalogramas y detecci\u00f3n de la Ateroesclerosis a partir de im\u00e1genes de ultrasonido de la arteria car\u00f3tida.<\/li>\n\n\n\n
  3. Procesamiento de im\u00e1genes, con trabajos desarrollados en huellas dactilares, detecci\u00f3n autom\u00e1tica de vida silvestre en c\u00e1maras trampa y detecci\u00f3n, clasificaci\u00f3n y monitoreo de objetos en video.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Video del seminario<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

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