El reconocimiento automático de locutores ha sido sujeto de intensa investigación durante toda la década pasada. Sin embargo las características, del estado de arte de los algoritmos son drásticamente degradados en presencia de ruido. Este artículo se centra en la aplicación de una nueva técnica  llamada Power-Normalized Cepstral Coefficients (PNCC) para el reconocimiento de locutor independiente del texto. El objetivo de este estudio es evaluar las características de esta técnica en comparación con la técnica convencional Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) y la técnica Gammatone Frequency Cepstral Coefficients (GFCC). 

El reconocimiento automático de locutores ha sido sujeto de intensa investigación durante toda la década pasada. Sin embargo las características, del estado de arte de los algoritmos son drásticamente degradados en presencia de ruido. Este artículo se centra en la aplicación de una nueva técnica  llamada Power-Normalized Cepstral Coefficients (PNCC) para el reconocimiento de locutor independiente del texto. El objetivo de este estudio es evaluar las características de esta técnica en comparación con la técnica convencional Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) y la técnica Gammatone Frequency Cepstral Coefficients (GFCC).