Bibliographic Details
| Main Author: |
ALMEIDA, Diego Ribeiro de. |
| Publication Date: |
2022 |
| Format: |
Bachelor thesis
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| Language: |
por |
| Source: |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
| Download full: |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29242
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Summary: |
O sotaque se apresenta como uma das variáveis mais desaiadoras para a eicácia de sistemas de Automatic Speech Recognition. Além disso, sua classiicação automática possui diversas aplicações potenciais, como a seleção de modelos especializados para text-tospeech e speech-to-text. Neste trabalho, avaliamos dois modelos de classiicação de sotaques a partir da base de dados Braccent, a im de compará-los com os métodos GMM-UBM, GMM-SVM, iVector, CNN 1D, CNN 2D e CNN 1D + LSTM. Os resultados experimentais obtidos demonstram que as abordagens aqui avaliadas apresentam desempenhos consideravelmente abaixo dos reportados na literatura em métricas como acurácia, precisão, revocação, e F1-score, corroborando com a premissa de que sistemas de reconhecimento automático de sotaques no português brasileiro ainda são um desaio. |