A Convolutional Speaker Recognition System for Modulated NBFM

José-María Jimenez-Coronado; Emanuel Hernández-Cepeda; Roger-de-Jesús Morales-Monge; Felipe Meza-Obando

doi:10.1109/bip68491.2025.11489134

A Convolutional Speaker Recognition System for Modulated NBFM

Título traducido de la contribución: Un sistema de reconocimiento de altavoces convolucional para NBFM modulado

José-María Jimenez-Coronado
, Emanuel Hernández-Cepeda
, Roger-de-Jesús Morales-Monge
, Felipe Meza-Obando

Escuela de Ingeniería Mecatrónica

Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva

Resumen

Este artículo presenta un enfoque novedoso para el reconocimiento de altavoces en sistemas de comunicación por radio FM de banda estrecha (NBFM), aprovechando señales en bruto en fase y cuadratura (IQ) procedentes del receptor en lugar de usar audio demodulado. La solución al problema de validación por parte del usuario en sistemas críticos de seguridad pública se resuelve con una arquitectura de red neuronal convolucional que clasifica los altavoces en función de características espectro-temporales extraídas de los componentes IQ de la señal modulada. Los resultados son alentadores, ya que la solución logró una precisión del 96,20 por ciento para el modelo basado en espectrograma y del 96,75 por ciento para el modelo basado en coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC) en escenarios de alta relación señal-ruido (SNR).

Título traducido de la contribución	Un sistema de reconocimiento de altavoces convolucional para NBFM modulado
Idioma original	Inglés
Título de la publicación alojada	2025 IEEE 7th International Conference on BioInspired Processing (BIP)
Editorial	IEEE
Páginas	1-6
Número de páginas	6
DOI	https://doi.org/10.1109/bip68491.2025.11489134
Estado	Publicada - 3 dic 2025

Palabras clave

NBFM
Reconocimiento de los ponentes
MFCC
Espectrogramas
CNN

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10.1109/bip68491.2025.11489134

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A Convolutional Speaker Recognition System for Modulated NBFM. / Jimenez-Coronado, José-María; Hernández-Cepeda, Emanuel; Morales-Monge, Roger-de-Jesús et al.
2025 IEEE 7th International Conference on BioInspired Processing (BIP). IEEE, 2025. p. 1-6.

Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva

TY - GEN

T1 - A Convolutional Speaker Recognition System for Modulated NBFM

AU - Jimenez-Coronado, José-María

AU - Hernández-Cepeda, Emanuel

AU - Morales-Monge, Roger-de-Jesús

AU - Meza-Obando, Felipe

PY - 2025/12/3

Y1 - 2025/12/3

N2 - Este artículo presenta un enfoque novedoso para el reconocimiento de altavoces en sistemas de comunicación por radio FM de banda estrecha (NBFM), aprovechando señales en bruto en fase y cuadratura (IQ) procedentes del receptor en lugar de usar audio demodulado. La solución al problema de validación por parte del usuario en sistemas críticos de seguridad pública se resuelve con una arquitectura de red neuronal convolucional que clasifica los altavoces en función de características espectro-temporales extraídas de los componentes IQ de la señal modulada. Los resultados son alentadores, ya que la solución logró una precisión del 96,20 por ciento para el modelo basado en espectrograma y del 96,75 por ciento para el modelo basado en coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC) en escenarios de alta relación señal-ruido (SNR).

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KW - NBFM

KW - Reconocimiento de los ponentes

KW - MFCC

KW - Espectrogramas

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UR - http://dx.doi.org/10.1109/bip68491.2025.11489134

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DO - 10.1109/bip68491.2025.11489134

M3 - Contribución a la conferencia

SP - 1

EP - 6

BT - 2025 IEEE 7th International Conference on BioInspired Processing (BIP)

PB - IEEE

ER -

A Convolutional Speaker Recognition System for Modulated NBFM

Resumen

Palabras clave

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