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dc.creatorMaqueda, Emmanuel
dc.creatorAlvarez Jimenez, Javier
dc.creatorMena, Carlos
dc.creatorMeza, Iván
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:01Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:01Z
dc.date.issued2021-09-04
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3932
dc.descriptionArtículo académico que explora el uso de embeddings de voz obtenidos mediante el entrenamiento de una red neuronal convolucional, utilizando la función de pérdida de tripleta, para ayudar en el análisis forense. En particular, se centra en el idioma español, el cual no ha sido ampliamente estudiado en este contexto. Propone extraer los embeddings a partir de espectrogramas de voz, explorar varias configuraciones de dichos espectrogramas y, finalmente, cuantificar la calidad de los embeddings.
dc.publisherSpringer Nature Link
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleTriplet loss-based embeddings for forensic speaker identification in Spanish
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsForensic speaker identification
dc.subject.keywordsTriplet loss
dc.subject.keywordsLikelihood ratio
dc.subject.keywordsEmbedding space
dc.subject.keywordsIdentificación forense del hablante
dc.subject.keywordsPérdida de tripletes
dc.subject.keywordsRazón de verosimilitud
dc.subject.keywordsEspacio de incrustación
dc.identifier.urlhttp://doi.org/10.1007/s00521-021-06408-6
dc.identifier.bibliographiccitationMaqueda, E., Álvarez-Jiménez, J., Mena, C., & otros. (2023). Triplet loss-based embeddings for forensic speaker identification in Spanish. Neural Computing and Applications, 35, 18177–18186. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06408-6
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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