M?todos de interpola??o para reconstru??o de dados faltantes em sistemas robustos de reconhecimento autom?tico de fala

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Scartezzini, Elaine Pereira Lima
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da INATEL
Texto Completo: http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/12
Resumo: The missing data approach was developed to perform automatic speech recognition in noisy environments. This technique identifies and uses in the recognition process only parts of a noisy utterance signal which were not heavily corrupted by the noise, these parts are called reliable. There are two main methods that can be used to achieve this goal: the marginalization and the imputation. The marginalization method uses only the utterance reliable information, whereas the imputation method tries to substitute the unreliable parts for estimates based on the reliable information. The purpose of this paper is to compare three imputation methods: the linear interpolation, the polynomial interpolation and the rational interpolation.
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There are two main methods that can be used to achieve this goal: the marginalization and the imputation. The marginalization method uses only the utterance reliable information, whereas the imputation method tries to substitute the unreliable parts for estimates based on the reliable information. The purpose of this paper is to compare three imputation methods: the linear interpolation, the polynomial interpolation and the rational interpolation.A t?cnica de dados faltantes foi desenvolvida para melhorar o desempenho dos sistemas de reconhecimento autom?tico de fala em ambientes ruidosos. Esta abordagem identifica e utiliza no reconhecimento somente as partes de uma locu??o ruidosa que n?o foram drasticamente corrompidas pelo ru?do, partes estas que s?o denominadas confi?veis. Existem dois m?todos principais que podem ser utilizados para atingir este objetivo: a marginaliza??o e a imputa??o. A marginaliza??o utiliza somente a informa??o confi?vel enquanto a imputa??o tenta substituir os elementos n?o confi?veis (corrompidos pelo ru?do e conhecidos como dados faltantes) por estimativas baseadas nos elementos confi?veis. Este trabalho tem como objetivo principal comparar tr?s t?cnicas de reconstru??o dos dados faltantes no reconhecimento autom?tico de fala utilizando imputa??o: interpola??o linear, polinomial e racional.Submitted by Tede Dspace (tede@inatel.br) on 2016-06-17T19:05:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 20592 bytes, checksum: 0c9b9c579af4cbbcf785ca803bd18d4b (MD5) Dissertacao V.Final Elaine Pereira Lima.pdf: 1456353 bytes, checksum: 3c2742fd8cc7d2e2d8bd5b509d31b9fb (MD5)Made available in DSpace on 2016-06-17T19:05:40Z (GMT). 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