Reconhecimento automático de palavras

• Autor(a) principal: Ishizaki, Mauricio Yoiti
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7154
• topic: Engenharias; Sistemas de reconhecimento de padrões; Redes neurais (Computação); Processamento de palavras; Pattern recognition systems; Neural networks (Computer science); Word processing

Reconhecimento automático de palavras é a tradução da fala humana para texto, o qual se mostrou útil na comunicação homem - computador. Por este motivo, várias pesquisas foram feitas nesta área e consequentemente aplicações, como assistentes virtuais, surgiram para facilitar a vida das pessoas. No entanto, pessoas que sofrem com alguma disfonia (rouquidão) não conseguem desfrutar totalmente destas aplicações, devido às distorções da voz. Este trabalho propõe a utilização de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para fazer o reconhecimento de palavras faladas com esse tipo de distorção. Utilizou-se uma base de dados de 20 palavras com 28 amostras, sendo todas as vozes de diferentes pessoas disfônicas. Foram criadas diversas topologias para a CNN, variando alguns hiperparâmetros da rede. Foi feito o treinamento e teste de cada uma dela. Para o conjunto de teste, a topologia com maior acurácia obteve um resultado de 82,50%.