CONTINUOUS SPEECH RECOGNITION WITH MFCC, SSCH AND PNCC FEATURES, WAVELET DENOISING AND NEURAL NETWORKS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: JAN KRUEGER SIQUEIRA
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143@1
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Resumo: Um dos maiores desafios na área de reconhecimento de voz contínua é desenvolver sistemas robustos ao ruído aditivo. Para isso, este trabalho analisa e testa três técnicas. A primeira delas é a extração de atributos do sinal de voz usando os métodos MFCC, SSCH e PNCC. A segunda é a remoção de ruído do sinal de voz via wavelet denoising. A terceira e última é uma proposta original batizada de feature denoising, que busca melhorar os atributos extraídos usando um conjunto de redes neurais. Embora algumas dessas técnicas já sejam conhecidas na literatura, a combinação entre elas trouxe vários resultados interessantes e inéditos. Inclusive, nota-se que o melhor desempenho vem da união de PNCC com feature denoising.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCONTINUOUS SPEECH RECOGNITION WITH MFCC, SSCH AND PNCC FEATURES, WAVELET DENOISING AND NEURAL NETWORKS RECONHECIMENTO DE VOZ CONTÍNUA COM ATRIBUTOS MFCC, SSCH E PNCC, WAVELET DENOISING E REDES NEURAIS 2011-09-02ABRAHAM ALCAIM33244847749lattes.cnpq.br/3415584837315531MARCO ANTONIO GRIVET MATTOSO MAIAABRAHAM ALCAIMFERNANDO GIL VIANNA RESENDE JUNIORJAN KRUEGER SIQUEIRAPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM ENGENHARIA ELÉTRICAPUC-RioBRUm dos maiores desafios na área de reconhecimento de voz contínua é desenvolver sistemas robustos ao ruído aditivo. Para isso, este trabalho analisa e testa três técnicas. A primeira delas é a extração de atributos do sinal de voz usando os métodos MFCC, SSCH e PNCC. A segunda é a remoção de ruído do sinal de voz via wavelet denoising. A terceira e última é uma proposta original batizada de feature denoising, que busca melhorar os atributos extraídos usando um conjunto de redes neurais. Embora algumas dessas técnicas já sejam conhecidas na literatura, a combinação entre elas trouxe vários resultados interessantes e inéditos. Inclusive, nota-se que o melhor desempenho vem da união de PNCC com feature denoising.One of the biggest challenges on the continuous speech recognition field is to develop systems that are robust to additive noise. To do so, this work analyses and tests three techniques. The first one extracts features from the voice signal using the MFCC, SSCH and PNCC methods. The second one removes noise from the voice signal through wavelet denoising. The third one is an original one, called feature denoising, that seeks to improve the extracted features using a set of neural networks. Although some of these techniques are already known in the literature, the combination of them brings many interesting and new results. In fact, it is noticed that the best performance comes from the union of PNCC and feature denoising.CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICOhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19143@2porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-01T13:12:55Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:19143Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342019-09-17T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
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