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Título: Análise de reconhecedor de fala dependente de locutor quando usado para locutores não treinados
Título(s) alternativo(s): A speaker-dependent speech recognition tool analysis when used by untrained speakers
Autor(es): Pavelski, Guilherme Antonio
Orientador(es): Rosa, Marcelo de Oliveira
Palavras-chave: Reconhecimento automático da voz
Processamento de sinais - Técnicas digitais
Markov, Espectro de
Fonética
Engenharia elétrica
Automatic speech recognition
Signal processing - Digital technique
Markov spectrum
Phonetics
Electric engineering
Data do documento: 21-Nov-2016
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: PAVELSKI, Guilherme Antonio. Análise de reconhecedor de fala dependente de locutor quando usado para locutores não treinados. 2016. 154 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2016.
Resumo: O presente documento se propõe a desenvolver uma avaliação de uma ferramenta de reconhecimento de fala para se analisar a variação da taxa de acertos em função da variação de parâmetros tanto vocais quanto inerentes à ferramenta utilizada. O enfoque foi dado ao caso em que grupos de locutores distintos são utilizados para treinar e testar, respectivamente, o sistema de reconhecimento. Discute-se a utilização de reconhecimento de fala baseado em Modelos Ocultos de Markov e algoritmos de varredura para encontrar o melhor resultado. Também foi desenvolvido um guia de utilização da ferramenta de forma a detalhar as etapas de montagem deste reconhecedor.
Abstract: The present paper proposes to develop an evaluation of a speech recognition tool to analyze the accuracy rate variation against the parameters variations for both vocal features and peculiar parameters controlled by the respective tool. The focus in this study is the case where different speaker groups are used in order to training and testing the speech recognition system. This work discuss the use of speech recognition based on Hidden Markov Models and sweep line algorithms to search the best results. A tutorial for the tool was also developed in order to detail the steps of the recognition system preparation.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9824
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