Uma abordagem centrada em dados para reconhecimento de fala em português : modelo de língua e suas implicações.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alvarenga, João Paulo Reis
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/16494
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Uma abordagem centrada em dados para reconhecimento de fala em português : modelo de língua e suas implicações.Inteligência artificialCiência da computaçãoReconhecimento automático da vozPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Os avanços mais recentes no Reconhecimento Automático de Fala permitem alcançar uma qualidade jamais antes vista em línguas com dados abundantes, tais como o inglês, e em línguas com dados limitados, como o português. Em particular, abordagens baseadas em modelos de Transformers permitem realizar a tarefa de reconhecimento de fala diretamente a partir da representação do sinal bruto. Alguns estudos já indicam que a qualidade da transcrição pode ser melhorada ainda mais com o uso de modelos de linguagem. No entanto, o impacto real destes modelos ainda não está claro para o português brasileiro, assim como a importância da qualidade dos dados usados para treinar os modelos. Por isso, este trabalho explora o impacto dos modelos de linguagem aplicados ao reconhecimento de fala para língua portuguesa, tanto em termos de qualidade de dados quanto de desempenho computacional, com uma abordagem centrada em dados. Uma abordagem para medir a similaridade entre conjuntos de dados é proposta para auxiliar na tomada de decisão durante o treinamento. Os resultados mostram que é possível reduzir o tamanho do modelo de linguagem em ~80% e ainda alcançar taxas de erro por palavra em torno de 7,17% para o conjunto de dados Common Voice.Recent advances in Automatic Speech Recognition have enabled remarkable improvements in transcription quality for languages with abundant data, such as English, and for those with limited resources, such as Brazilian Portuguese. Recent approaches address speech recognition problems with Transformers based models, which are capable of directly processing raw signals without manual feature extraction. It has been shown that language models can further improve transcription quality. However, the real impact of such language models is still not clear, especially in the Portuguese scenario. Moreover, the quality of the data used for training is known to be critical, yet there are few works in the literature addressing this issue. This work investigates the effect of language models applied to Portuguese speech recognition in terms of data quality and computational performance, with an emphasis on data. We propose an approach to measure the similarity between datasets to inform decisionmaking during training. Our results show that it is possible to reduce the size of the language model by 80% and still achieve error rates of 7.17% on the Common Voice dataset.Luz, Eduardo José da SilvaLuz, Eduardo José da SilvaMerschmann, Luiz Henrique de CamposSilva, Rodrigo César PedrosaAlvarenga, João Paulo Reis2023-05-02T18:24:10Z2023-05-02T18:24:10Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfALVARENGA, João Paulo Reis. Uma abordagem centrada em dados para reconhecimento de fala em português: modelo de língua e suas implicações. 2023. 66 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/16494http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 12/04/2023 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2023-05-02T18:25:44Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/16494Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332023-05-02T18:25:44Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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