Efeitos da segmenta??o em sistemas h?bridos ANN+HMM
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2005 |
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/64 |
Resumo: | Abstract: The hidden Markov models has become the widely speech recognition framework due to its solid probabilistic approach. Howerver, this robustness is damaged when the Markov chainsare trained under the maximum likelihood methods, which is poor in discriminative power. Until now several efficient techniques and algorithms have been developed to increase the performance of a given speech recognition system. For example, the use of an artificial neural network working with a hidden Markov models, that yields to a Hybrid Model ANN+HMM, wherea neural network is in charge of modeling the acoustic variability and the HMM's are in charge of modeling the temporal variability of a given set of training sentences. Because of the neural network discriminative learning; the is no need to assume for assumption about the statistical distribution of the emission probability. In this dissertation we purpose an investigation about the effects of a manual segmenttation and a simulation of manual segmentations erros on the hybrid ANN+HMM continuos speech recognition system performance, trained under REMAP (recursive estimation and maximization of a posteriori probabilities) algorithm, which improves a posterior probability of the correct model while reducing the probabilities of rival models. |
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Ynoguti, Carlos Alberto156.167.778-70http://lattes.cnpq.br/5678667205895840Meloni, Luis Geraldo Pedrosohttp://lattes.cnpq.br/7327253649822493Fasolo, Sandro Adrianohttp://lattes.cnpq.br/3997284163467407http://lattes.cnpq.br/8416865226690762Rezende, Jos? Antonio Moreira de2016-09-28T13:17:32Z2005-09-09Rezende, Jos? Antonio Moreira de. Efeitos da segmenta??o em sistemas h?bridos ANN+HMM. 2005. [125]. disserta??o( Mestrado em Engenharia de Telecomunica??es) - Instituto Nacional de Telecomunica??es, [Santa Rita do Sapuca?] .http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/64Abstract: The hidden Markov models has become the widely speech recognition framework due to its solid probabilistic approach. Howerver, this robustness is damaged when the Markov chainsare trained under the maximum likelihood methods, which is poor in discriminative power. Until now several efficient techniques and algorithms have been developed to increase the performance of a given speech recognition system. For example, the use of an artificial neural network working with a hidden Markov models, that yields to a Hybrid Model ANN+HMM, wherea neural network is in charge of modeling the acoustic variability and the HMM's are in charge of modeling the temporal variability of a given set of training sentences. Because of the neural network discriminative learning; the is no need to assume for assumption about the statistical distribution of the emission probability. In this dissertation we purpose an investigation about the effects of a manual segmenttation and a simulation of manual segmentations erros on the hybrid ANN+HMM continuos speech recognition system performance, trained under REMAP (recursive estimation and maximization of a posteriori probabilities) algorithm, which improves a posterior probability of the correct model while reducing the probabilities of rival models.Resumo: Os modelos ocultos de Markov se tornaram uma ferramenta largamente utilizada na tarefa de reconhecimento de fala pela sua s?lida abordagem probabil?stica. Por?m, ao se treinar as cadeias de Markov atrav?s do m?todo de m?xima verossimilhan?a esta robustez ? prejudicada pela falta de poder discriminativo da t?cnica. Ao longo dos anos foram desenvolvidos algoritmos cada vez mais eficientes onde podemos notar a evolu??o crescente do desempenho de um dado sistema. Uma das abordagens usadas para o aumento de tal desempenho ? a utiliza??o das Redes Neurais Artificiais em conjunto com os HMMs, conhecida na literatura por modelos h?bridos ANN+HMM, onde as Redes Neurais tratam da variabilidade ac?stica enquanto que os HMMs tratam das variabilidades temporais de um determinado conjunto de locu??es. A vantagem de se utilizar Redes Neurais ? que o seu algoritmo de treinamento ?, por natureza, discriminativo e portanto elimina-se a necessidade de fazer suposi??es quanto a distribui??o ao estat?stica das probabilidades de emiss?o de s?mbolos. Nesta Disserta??o foi proposta uma investiga??o dos efeitos das segmenta??es manual, assim como a simula??o dos efeitos de segmenta??o no desempenho de um sistema h?brido ANN+HMM de reconhecimento de fala cont?nua, com algoritmo de treinamento chamado REMAP (Recursive Estimation and Maximization of A Posteriori Probabilities), no qual consiste na modelagem das transi??es dos fones, al?m de utilizar-se de uma t?cnica de treinamento discriminativo chamada M?xima Probabilidade a Posteriori, onde se maximiza um determinado modelo ao mesmo tempo em que se minimiza a probabilidade a posteriori dos modelos rivais.Submitted by Tede Dspace (tede@inatel.br) on 2016-09-28T13:17:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao-Jose_Antonio.pdf: 1107380 bytes, checksum: c9d692b51bad974188e3e09917ec9770 (MD5)Made available in DSpace on 2016-09-28T13:17:32Z (GMT). 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Abstract: The hidden Markov models has become the widely speech recognition framework due to its solid probabilistic approach. Howerver, this robustness is damaged when the Markov chainsare trained under the maximum likelihood methods, which is poor in discriminative power. Until now several efficient techniques and algorithms have been developed to increase the performance of a given speech recognition system. For example, the use of an artificial neural network working with a hidden Markov models, that yields to a Hybrid Model ANN+HMM, wherea neural network is in charge of modeling the acoustic variability and the HMM's are in charge of modeling the temporal variability of a given set of training sentences. Because of the neural network discriminative learning; the is no need to assume for assumption about the statistical distribution of the emission probability. In this dissertation we purpose an investigation about the effects of a manual segmenttation and a simulation of manual segmentations erros on the hybrid ANN+HMM continuos speech recognition system performance, trained under REMAP (recursive estimation and maximization of a posteriori probabilities) algorithm, which improves a posterior probability of the correct model while reducing the probabilities of rival models. |
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