Reconhecimento automático de palavras isoladas, independente de locutor, para sistemas embarcados.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1349 |
Resumo: | O presente trabalho insere-se na área de Reconhecimento da Fala e nele propõe-se um sistema de reconhecimento automático de palavras isoladas independente do locutor, para sistemas embarcados dependentes de bateria que apresentam o requisito de baixo consumo. Considerando os critérios de baixo consumo e visando uma implementação em hardware, optou-se pelo uso de técnicas simples para o reconhecimento, a saber: (i) uso de coeficientes cepstrais, obtidos a partir dos coeficientes LPC, na composição do vetor de características; (ii) uso da quantização vetorial, na obtenção de padrões; e (iii) regra de decisão, baseada na distância euclidiana. O sistema proposto foi implementado em software e validado a partir de uma base de dados composta de 1.232 sentenças de treinamento e 770 sentenças de teste, proporcionando uma taxa de reconhecimento de 96,36%. Comparando-se com modelagens mais complexas, que utilizam Modelos de Markov Escondidos de Densidades Contínuas, modelo linguístico e coeficientes mel cepstrais, que proporcionam uma taxa de reconhecimento de 100%, a técnica proposta se mostra adequada, dado à pequena redução do desempenho para uma redução significativa da complexidade e, consequentemente, do consumo, em uma implementação em hardware. |
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Reconhecimento automático de palavras isoladas, independente de locutor, para sistemas embarcados.Automatic recognition of isolated words, independent of lucutor, for embedded systems.Reconhecimento Automático da FalaPalavras Isoladas - Reconhecimento AutomáticoProcessamento de Sinais de VozReconhecimento da FalaVoz e TecnologiaSistemas EmbarcadosUso de Coeficientes CepstraisQuantização VetorialRegra de Decisão - Distância EuclidianaAutomatic Speech RecognitionProcessing of Voice SignalsUse of Ceptral CoefficientsIsolated Word Speech RecognitionBaixo Consumo Energético - Sistema de VozCiência da Computação.O presente trabalho insere-se na área de Reconhecimento da Fala e nele propõe-se um sistema de reconhecimento automático de palavras isoladas independente do locutor, para sistemas embarcados dependentes de bateria que apresentam o requisito de baixo consumo. Considerando os critérios de baixo consumo e visando uma implementação em hardware, optou-se pelo uso de técnicas simples para o reconhecimento, a saber: (i) uso de coeficientes cepstrais, obtidos a partir dos coeficientes LPC, na composição do vetor de características; (ii) uso da quantização vetorial, na obtenção de padrões; e (iii) regra de decisão, baseada na distância euclidiana. O sistema proposto foi implementado em software e validado a partir de uma base de dados composta de 1.232 sentenças de treinamento e 770 sentenças de teste, proporcionando uma taxa de reconhecimento de 96,36%. Comparando-se com modelagens mais complexas, que utilizam Modelos de Markov Escondidos de Densidades Contínuas, modelo linguístico e coeficientes mel cepstrais, que proporcionam uma taxa de reconhecimento de 100%, a técnica proposta se mostra adequada, dado à pequena redução do desempenho para uma redução significativa da complexidade e, consequentemente, do consumo, em uma implementação em hardware.In this dissertation, a speaker-independent speech recognition system for isolated words is presented. Here, we focus on battery-dependent embedded systems that have the requirement of lower power consumption. Considering this requirement and targeting a hardware implementation, we chose to use simpler techniques for recognition such as cepstrum coefficients obtained from LPC coefficients to compose the feature vector. It was also used quantization vectors to generate patterns and decision rule based on Euclidean distance. The proposed system was implemented in software and validated with a database composed of 1,232 training sentences and 770 testing sentences. It was achieved a recognition rate of 96.36%. Compared to more complex modeling that achieved recognition rate of 100% using continuous densities Hidden Markov Models, linguistic models and mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC), the proposed technique is highly satisfactory. A significant reduction in complexity and, consequently, in power consumption, necessary for hardware implementation, is achieved by paying the price of only a small reduction in performance.CNPqUniversidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGMELCHER, Elmar Uwe Kurt.MELCHER, E. U. K.http://lattes.cnpq.br/2995510206880397ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de.ARAÚJO, J. M. F. R.http://lattes.cnpq.br/7179691582151907QUEIROZ, José Eustáquio Rangel de.MORAIS, Marcos Ricardo Alcântara.NASCIMENTO NETA, Maria de Lourdes do.2012-05-162018-08-04T14:18:27Z2018-08-042018-08-04T14:18:27Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1349NASCIMENTO NETA, Maria de Lourdes do. Reconhecimento automático de palavras isoladas, independente de locutor, para sistemas embarcados. 2012. 105 f. (Dissertação de Mestrado em Ciência da Computação) Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraiba - Brasil, 2012. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1349porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2022-03-21T14:25:50Zoai:localhost:riufcg/1349Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-03-21T14:25:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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