Desenvolvimento de sistema de reconhecimento de fala em plataforma embarcada

• Autor(a) principal: Freitas, Wellington Lopes de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4231
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Engenharia de telecomunicações; Processamento digital de sinais; Reconhecimento de fala; Palavras isoladas; Telecomunication engineering; Digital signal processing; Speech recognition; Isolated words

Este trabalho apresenta o projeto de um sistema de reconhecimento de fala para palavras isoladas e dependente de locutor, implementado em um sistema computacional de baixo custo utilizando linguagem de programação interpretada de propósito geral Python®. No desenvolvimento desse sistema, o bloco de processamento de sinais é implementado utilizando a técnica Endpoint detection para a detecção do início e fim de uma locução, e na fase de extração de características do sinal de fala foi abordada a técnica de extração dos coeficientes cepstrais em escala de frequências Mel (Mel Frequency Cepstral Coefficients). O reconhecimento das palavras foi realizado através da abordagem por comparação de padrões, utilizando a técnica de distorção dinâmica do tempo (Dynamic Time Warping). Para o projeto do sistema, primeiro foram realizados testes com o objetivo de encontrar quais as configurações das etapas de processamento de sinais e reconhecimento produziam os melhores resultados em relação a taxa de acertos de palavras e tempo de execução médio por palavra. Nestes testes, a melhor taxa de acertos obtida para um vocabulário de 25 palavras pré-gravadas, foi de 96,8% com tempo médio de execução por palavra inferior a 2 segundos. Após a obtenção da configuração ótima do sistema, foram realizados novos testes, simulando o seu uso em situação real, onde a taxa de reconhecimento no melhor caso foi de 88,16%, com um tempo de reconhecimento por palavra inferior a 2 segundos.