Reconhecimento automatico de fala continua empregando modelos hibridos ANN +HMM

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Morais, Edmilson da Silva, 1967-
Data de Publicação: 1997
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1585649
Resumo: Orientador: Fabio Violaro
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spelling Reconhecimento automatico de fala continua empregando modelos hibridos ANN +HMMReconhecimento automático da vozReconhecimento de padrõesRedes neurais (Computação)Processos de MarkovFalaSistemas de tempo discretoProcessamento de sinais - Técnicas digitaisReconhecimento automatico da falaOrientador: Fabio ViolaroDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Atualmente, os sistemas que representam o estado-da-arte em reconhecimento de fala contínua baseiam-se em modelos ocultos de Markov - HMM("Hidden MarkovModels"), uma estrutura duplamente estocástica capaz de modelar tanto as variabilidades acústicas como temporais do sinal de fala. Porém, para viabilizar o modelamento matemático de um HMM, são realizadas inúmeras suposições simplificadoras que limitam o seu potencial efetivo. Redes neurais artificiais - ANN ("Artificial Neural Networks") não necessitam fazer uso de muitas destas suposições, podem aprender e generalizar superfícies complexas de decisão, tolerar ruídos e suportar paralelismo. Todas estas vantagens tornam as ANNs extremamente poderosas para modelar as variabilidades acústicas da fala. Entretanto, ao contrário dos HMMs, as ANNs não têm se mostrado eficientes para o modelamento das variabilidades temporais. Com o objetivo de unir em uma única estrutura o que há de melhor nas tecnologias de redes neurais artificiais e de modelos ocultos de Markov, têm sido estudados e avaliados nos últimos sete anos [36, 14,3,33,21,8, 1], modelos híbridos ANN-HMM nos quais o modelamento das variabilidades acústicas é confiado à ANN enquanto o HMM responsabiliza-se pela absorção das variabilidades temporais... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digitalAbstract: Not informed.MestradoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Violaro, Fábio, 1950-Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMorais, Edmilson da Silva, 1967-19971997-12-17T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf123f. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1585649MORAIS, Edmilson da Silva. Reconhecimento automatico de fala continua empregando modelos hibridos ANN +HMM. 1997. 123f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1585649. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/125672porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2014-04-18T10:49:58Zoai::125672Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2014-04-18T10:49:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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