[en] This thesis verses about the research conducted in the topic of speaker recognition in real conditions like as meeting rooms, telephone quality speech and radio and TV broadcast news. The main objective is concerned to the automatic detection and the classification of speakers into a smart-room scenario. Acoustic speaker recognition is the application of a machine to identify an individual from a spoken sentence. It aims at processing the acoustic signals to convert them in symbolic descriptions corresponding to the identity of the speakers. For the last several years, speaker recognition in real situation has been attracting a substantial research attention becoming one of the spoken language technologies adding quality improvement, or enrichment, of recording transcriptions. In real conditions and particularly, the human activity that takes place in meeting-rooms or class-rooms, compared to other domains exhibits an increased complexity and a challenging problem due to the spontaneity of speech, reverberation effects, the presence of overlapped speech, room setup and channel variability or a rich assortment of acoustic events, either produced by the humans or by objects handled by them. Therefore, the determination of both the identity of speakers and their position in time may help to detect and describe that human activity and to provide machine context awareness. We first seek to improve traditional modeling approaches for speaker identification and verification, which are based on Gaussian Mixture Models, through multi-decision and multi-channel processing strategies, in smart-room scenario. We put emphasis in studying speaker and channel variability techniques such as Maximum a Posteriori Adaptation, Nuisance Attribute Projection, Joint Factor Analysis, or score normalization; aiming to find out strategies and techniques to deal with such drawback. Moreover, we describe a novel speaker verification algorithm that makes use of adapted features from automatic speech recognition. In a second line of research, related to speaker detection in continuous audio stream, where the optimum number of speakers of their identities are unknown a priory. We developed and adapted some of the previous speaker recognition techniques to a baseline speaker diarization system based upon Hidden Markov Models and Agglomerative Hierarchical Clustering. We evaluate the application of TDOA feature dynamics and other features in order to improve clustering initialization in the AHC or the detection and handling of speaker overlaps; we assess the impact and synergies with technologies like as Speech Activity Detection and Acoustic Event Detection integrated with the diarization system; and we propose and compare new methods as spectral clustering. Moreover, the adaptation of the diarization system to broadcast news domain and to the speaker tracking task is also addressed. Finally, the fusion and combination with video and image modalities is also highlighted across this thesis work, in both speaker identification and tracking approaches. Techniques such as Matching Weighting or Particle Filter are proposed in order to combine scores and likelihoods from different modalities. Results provided demonstrate that these information sources can play also an important role in the automatic person recognition task, adding complementary knowledge to the traditional acoustic spectrum-based recognition systems and thus improving their accuracy. This thesis work was performed in the framework of several international and national projects, among them the CHIL EU project and the Catalan founded project Tecnoparla; and in the participation in technology evaluations such as CLEAR, NIST Rich Transcription (RT), NIST Speaker Recognition Evaluation (SRE) and the Spanish tracking evaluation Albayzin.

[es] Esta tesis resume el trabajo realizado en el área de reconocimiento de hablantes en condiciones reales tales como reuniones en salas, en conversaciones de calidad telefónica y en el dominio de programas de tv y radio. El principal objetivo se centra en la detección automática y clasificación de hablantes en una sala inteligente. El reconocimiento automático del hablante se define como el uso de una maquina para identificar a un individuo a través de su voz. El objetivo es el procesamiento de la señal acústica para convertirla en descripciones simbólicas que se correspondan con las identidades de los hablantes. Durante los últimos años, el reconocimiento del hablante en situaciones reales ha atraído una sustancial atención de los investigadores convirtiéndose en una de las tecnologías del habla capaz de aportar calidad, o enriquecer, las transcripciones de grabaciones de audio. En condiciones reales y en concreto, la actividad humana que tiene lugar en salas de reuniones o clases docentes, comparada con la de otros dominios exhibe una mayor complejidad y es un problema arduo debido a la espontaneidad del habla, los efectos reverberantes, la presencia de solapamientos entre locutores, la configuración de la sala y la variabilidad de canal o la gran cantidad de eventos acústicos, tanto producidos por las personas como por objetos. Es evidente que discernir tanto la identidad del hablante como su posición en tiempo puede ayudar a describir la actividad y proporcionar el conocimiento y percepción de la situación por parte de la máquina. En el inicio se busca la mejora de los sistemas tradicionales de modelado para las tareas de identificación y verificación, basados en modelos de mezcla de Gaussianas, a través de estrategias de decisión múltiple y procesamiento multi-canal en salas inteligentes. El estudio se centra en técnicas de variabilidad del hablante y de canal tales como adaptación Maximum a Posteriori, proyecciones Nuisance Attribute, análisis factorial, o normalización de puntuaciones; intentando encontrar estrategias para atacar dicha problemática. Además, se describe un original método para la tarea de verificación del hablante que utiliza características adaptadas a través de un reconocedor automático del habla. Una segunda línea de investigación se relaciona con la detección automática en audio de múltiples hablantes, dónde tanto su número y sus identidades son desconocidas de antemano. En ella se desarrollan y adaptan algunas de las anteriores técnicas a un sistema estándard de diarización basado en modelos ocultos de Markov y clustering jerárquico aglomerado de los datos. Evaluamos la aplicación de la dinámica dada por características basadas en retardos entre sensores (TDOA) con intención de mejorar el clustering o la detección y tratamiento de los solapamientos entre hablantes; evaluamos el impacto y las sinergias creadas con tecnologías como la detección del habla y la detección de eventos acústicos, integrándolas con el diarizador y se propone un nuevo método basado en clustering espectral. Además se adapta el sistema de diarización tanto para el procesamiento de programas de radio y televisión como para el seguimiento de locutores específicos. A lo largo del trabajo se resalta la fusión y combinación con las modalidades de vídeo e imagen, tanto en diarización como en seguimiento de hablantes. Técnicas basadas en ponderación según acierto o en filtros de partículas se proponen para combinar puntuaciones y probabilidades generadas por cada modalidad. Esta tesis se realizó en el contexto de varios proyectos internacionales y nacionales, entre los que se encuentra el proyecto europeo CHIL y el proyecto Catalán Tecnoparla; y en la participación en evaluaciones de tecnología como CLEAR, NIST Rich Transcription (RT), NIST Speaker Recognition Evaluation (SRE) y la evaluación española Albayzin en seguimiento.