Automatic Speech recognition, with large vocabulary, robustness, independence of speaker and multilingual processing
Nome: DANIEL REGIS SARMENTO CAON
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 27/08/2010
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| THOMAS WALTER RAUBER | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| CARLOS ALBERTO YNOGUTI | Examinador Externo |
| FLÁVIO MIGUEL VAREJÃO | Examinador Interno |
| RODRIGO VAREJÃO ANDREÃO | Coorientador |
| THOMAS WALTER RAUBER | Orientador |
Resumo: Durante todo o trabalho, o sistema de reconhecimento de fala contínua de grande vocabulário Julius é
utilizado em conjunto com o Hidden Markov Model Toolkit(HTK). O sistema Julius tem suas principais características descritas,
tendo inclusive sido modificado.
Inicialmente, a teoria de reconhecimento de sinais de fala é demonstrada.
Experimentos são feitos com adaptação de modelos ocultos de Marvov e com a técnica de validação cruzada K-Fold.
Resultados de reconhecimento de fala após adaptação acústica à um locutor específico (e da criação de modelos de linguagem
específicos para um cenário de demonstração do sistema) demonstraram 86.39% de taxa de acerto de sentença para os modelos
acústicos holandeses. Os mesmos dados demonstram 94.44% de taxa de acerto semântico de sentença.
