[en] In this M.Sc. Thesis we present a solution, performed by speaker clustering, to the situation of lack of speaker identity labels for training variability compensation stateof-the-art techniques in the speaker recognition field, such as LDA (Linear Discriminant Analysis) or PLDA (Probabilistic Linear Discriminant Analysis). First of all, we present the state of the art of the speaker recognition field as well as different tools needed for evaluating the performance of a speaker recognition system, such as the Equal Error Rate (EER,%), the minimum of the cost function Detection (minDCF) and the minimum Cost Logarithmic Likelihood Ratio (minCllr). Secondly, we report a description of the clustering algorithm that has been implemented (AHC, agglomerative Hierarchical Clustering). This algorithm presents configurations depending on parameters such as the distance metric, the method of linkage and the stopping criterion. Furthermore, different clustering-validation techniques are described. Then, we report the system description -taking into account the speaker recognition system, the clustering algorithm and the performance measures- that has been implemented. We detail how the features vectors (MFCC) have been extracted from each utterance up to obtain i-vectors, the speaker-models used in this project and segments over the clustering has been performed. Subsequently, we carry out different experiments in order to obtain results that allow us to evaluate the impact of different speaker-cluster structures when the speaker identity labels are unknown and as far as possible achieve similar yields to those obtained when the speaker identity labels are known and used. The experiments were performed following the protocol of NIST evaluation plans (National Institute of Standards and Techonology). Finally, conclusions are drawn, and future lines of work are proposed.

[es] En este proyecto de fin de carrera se presenta una solución, mediante agrupamiento de locutores, a la situación realista de desconocimiento de etiquetas de identidad de locutor para el entrenamiento de técnicas de compensación de variabilidad como LDA (Linear Discriminant Analysis) y PLDA (Probabilistic Linear Discriminant Analysis), tecnologías en el estado del arte del reconocimiento de locutor. En primer lugar, se presenta el estado del arte de los sistemas de reconocimiento de locutor, así como diferentes herramientas necesarias para la evaluación del rendimiento del sistema, como son el Equal Error Rate (EER,%), el mínimo de la Función de Coste de Detección (minDCF) y el mínimo Logarithmic Likelihood Ratio Cost (minCllr). En segundo lugar, se presenta una descripción del algoritmo de agrupamiento que se ha implementado (AHC, Agglomerative Hierarchical Clustering). El algoritmo AHC presenta configuraciones en función de parámetros como la métrica de distancia a utilizar, el método de linkage y el criterio de parada. Además, se describen diferentes técnicas de validación de las soluciones de agrupamiento obtenidas mediante el algoritmo. A continuación, se presenta una descripción del sistema de reconocimiento de locutor, de las soluciones de agrupamiento y de las medidas de rendimiento implementadas. Partiendo de los archivos de audio, se detalla desde cómo se han extraído los vectores de características de cada locución (MFCC) hasta la obtención de los i-vectors, modelo de locutor utilizado en este proyecto y observación sobre la que se realizará el agrupamiento. Posteriormente, se llevan a cabo diferentes experimentos con el fin de obtener resultados que permitan evaluar el impacto de los diferentes agrupamientos de locutores realizados cuando se desconocen las etiquetas de identidad de locutor y si es posible alcanzar rendimientos similares a los que se obtendrían haciendo uso de ellas. Los experimentos se llevarán a cabo siguiendo el protocolo de evaluaciones NIST (National Institute of Standards and Techonology). Finalmente, se presentan las conclusiones extraídas a lo largo del proyecto junto con las propuestas del trabajo futuro.