Reconhecimento automático de língua baseada em tokens

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Abreu, Cristian Keil de
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UCS
Texto Completo: https://repositorio.ucs.br/handle/11338/1495
Resumo: Um sistema de reconhecimento automático de língua tem por objetivo identificar a língua que está sendo falada por um locutor. O reconhecimento da língua pode reduzir o problema de comunicação entre as pessoas de diferentes partes do mundo. Este problema ocorre quando a comunicação envolve vários idiomas. Uma comunicação só pode ocorrer se ambas as partes conseguirem se entender. Sistemas de reconhecimento de língua podem ser aplicados na tradução automática de língua ou em serviços de atendimento ao cliente. Este tipo de tecnologia pode ser aplicado para a qualificação do atendimento de empresas e prestadores de serviços ao seus clientes de outros países. Este trabalho tem por objetivo propor um sistema automático de reconhecimento da língua baseado em tokens para servir de auxílio a esses tipos de tecnologias. O sistema desenvolvido explora informações acústicas e prosódicas para detectar a língua. Para avaliar o desempenho do sistema, foi utilizado o paradigma de avaliação do NIST 2003. Além disso, para montar os tokenizadores acústicos foram utilizados as bases de dados do OGI-TS e o OGI 22 Languages. Dentre os melhores resultados apresentados, o tokenizador prosódico obteve resultados inferiores a 25%. Aplicando a fusão entre características prosódicas e acústicas, o desempenho ficou próximo de 22% (sic).
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Este trabalho tem por objetivo propor um sistema automático de reconhecimento da língua baseado em tokens para servir de auxílio a esses tipos de tecnologias. O sistema desenvolvido explora informações acústicas e prosódicas para detectar a língua. Para avaliar o desempenho do sistema, foi utilizado o paradigma de avaliação do NIST 2003. Além disso, para montar os tokenizadores acústicos foram utilizados as bases de dados do OGI-TS e o OGI 22 Languages. Dentre os melhores resultados apresentados, o tokenizador prosódico obteve resultados inferiores a 25%. Aplicando a fusão entre características prosódicas e acústicas, o desempenho ficou próximo de 22% (sic).Redes neurais (Computação)Sistemas de reconhecimento de padrõesReconhecimento automático de língua baseada em tokensinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UCSinstname:Universidade de Caxias do Sul (UCS)instacron:UCSinfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidade de Caxias do SulBacharelado em Ciência da ComputaçãoTEXTTCC Cristian Keil de Abreu.pdf.txtTCC Cristian Keil de Abreu.pdf.txtExtracted texttext/plain160665https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/1495/4/TCC%20Cristian%20Keil%20de%20Abreu.pdf.txtbad5d946056284604c49c3e120b1c2fdMD54THUMBNAILTCC Cristian Keil de Abreu.pdf.jpgTCC Cristian Keil de Abreu.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1152https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/1495/5/TCC%20Cristian%20Keil%20de%20Abreu.pdf.jpgc3d54c78f3182463335a5bdfa6d0adc0MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/1495/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALTCC Cristian Keil de Abreu.pdfTCC Cristian Keil de Abreu.pdfapplication/pdf2031089https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/1495/3/TCC%20Cristian%20Keil%20de%20Abreu.pdf9d692ae3c54c5e7e3089222a5bd68569MD5311338/14952018-10-03 16:31:52.723oai:repositorio.ucs.br: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Repositório de Publicaçõeshttp://repositorio.ucs.br/oai/requestopendoar:2018-10-03T16:31:52Repositório Institucional da UCS - Universidade de Caxias do Sul (UCS)false
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