Reconhecimento de palavras por modelos ocultos de Markov.

• Autor(a) principal: Scavone, André Pasquale Rocco
• Data de Publicação: 1996
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-22082024-101705/
• topic: Reconhecimento de voz; Voice recognition

O uso de modelos ocultos de Markov (HMM) na tarefa de reconhecimento de voz tem sido objeto de extensa pesquisa. Esses modelos utilizam dois processos estatísticos inter-relacionados: enquanto um modelo a variabilidade dos ritmos de emissao, o outro representa a diversidade dos fenômenos acústicos da fala. Este segundo processo permitiria também absorver as características de diferentes vozes. Este trabalho estuda o uso dos modelos ocultos de Markov através da implementação de um sistema de reconhecimento de vocabulário restrito. O sistema utiliza a análise por coeficientes de predição linear e quantização vetorial para representar o sinal de voz por uma sequência de símbolos que estima os parâmetros dos modelos. Os resultados obtidos com um locutor confirmam a capacidade de representação desses modelos. No entanto, o desempenho do sistema se reduz consideravelmente quando aplicado a diversos locutores. Algumas alternativas são propostas no sentido de melhorar o desempenho do sistema, sem atingir grande exito. As soluções para a independência do locutor apontam para métodos adaptativos que preservem a versatilidade dos HMM.