[en] In recent years, automatic speaker recognition systems based on GMM-UBM, i-vectors or PLDA have demostrated good performance for text-independent speaker recognition and high robustness on speaker and session variability. Sumilarly, the usage of linguistic units (high level features) on speaker recognition has demonstrated desired properties as high discrimination and large power on fusing with short-time spectral systems. However, these methods used on automatic speaker recognition differ from human speaker indentification since the latter use perceptual speaker indentification (PSI). Perceptual speaker identification is related to the speaker individualities present on speech. The accuracy of perceptual speaker identification performance depends on what types of sounds are presented to the listeners. For example, the listeners can identify speakers more accurately when vowels and voiced consonants are presented to them, specifically, the availabillity of liquids in English and nasal consonants. The latter was consistently effective for PSI due to greater inter-variability and smaller intra-variability between speakers. In this sense, there are cues of speaker individualities due to the nasalization. Therefore, several researchers have found a number of acoustical and perceptual correlates of nasality. Hence, a set of acoustic parameters (AP) has been proposed to capture the acoustic correlate and to measure the degree of nasalization. Therefore, many front-end have been developed based on the analysis of AP, being the most important references of this Master's Thesis: automatic detection of vowel nasalization, nasality measures for speaker recognition data selection and performance prediction and clinical assesment of nasal speech quality. Therefore, this Master's Thesis aims to explore the set of acoustic parameters in phonetic units and to analyse their levels of discriminability, regarding inter-variability and intra-variability, that might contribute to the improvement of speaker identification.

[es] En los últimos años los sistemas automáticos de reconocimiento de locutor independiente de texto a nivel acústico/espectral, tales como sistemas GMM-UBM, i-vector y PLDA, han presentado un alto rendimiento en la identificación de locutor, como también una alta robustez frente a la variabilidad de canal y locutor. Asimismo, los sistemas de alto nivel (nivel fonético) han demostrado una alta discriminación y un alto poder de fusión con sistemas espectrales a corto plazo. Una parte del reconocimiento perceptivo en humanos se enfoca en el análisis de las particularidades acústicas del hablante que puede presentar en el habla, por ejemplo: modo de articulación fonética de una determinada unidad. Adicionalmente, en presencia de tipo de vocales y consonantes, la identificación del hablante aumenta en precisión que en comparación de emplear otros sonidos para el reconocimiento. Por ejemplo, la precisión del reconocimiento perceptivo en inglés aumenta en presencia de consonantes líquidas, como también la presencia de consonantes nasales. Estos últimos son los que menor intra-variabilidad y mayor inter-variabilidad presentan en el reconocimiento perceptivo de hablantes. En base a las características que introducen las consonantes nasales en el reconocimiento perceptivo, existen indicios sobre las posibles individualidades que puede generar la nasalización en el habla de un determinado locutor. Por ello, se han desarrollado estudios en la comunidad científica basados en la medida y análisis de la correlación acústica y perceptiva que se relacionan con la nasalización. Estas medidas y correlaciones se recogen mediante un conjunto de parámetros acústicos, también llamados parámetros nasales, cuya función es medir el nivel de nasalización en el habla. En base al conjunto de parámetros acústicos, se han abierto muchos frentes, siendo los más importantes como referencia para el presente Trabajo Fin de Máster: detección de nasalización de vocales, medidas de nasalización para selección de unidades fonéticas y predicción del rendimiento en sistemas automáticos de reconocimiento de locutor, y detección de anomalías en base a la calidad de la voz. Por tanto, el presente Trabajo Fin de Máster se enfoca en la exploración de parámetros acústicos en unidades fonéticas con el objetivo de analizar y estudiar el nivel de discriminación, en función de la intra-variabilidad e inter-variabilidad, que podría aportar al hablante frente al resto de una población.