Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
Alvarenga, Lucas Meireles Tomaz de |
Orientador(a): |
Silva, Moacyr Alvim Horta Barbosa da |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/27683
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Resumo: |
Dado a evolução da tecnologia relacionada a reconhecimento automáticode fala nos é permitido criar ferramentas que automatizem processos que somenteeram possíveis serem feitos por humanos, se o objetivo fosse ter uma boa qualidadeno resultado. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é pesquisar a literatura emreconhecimento automático de fala e utilizar esse conhecimento para criar ferra-mentas que auxiliem o Centro de Pesquisa e Documentação de História Contem-porânea do Brasil (CPDOC) com o programa de História Oral. Além disso, espe-ramos que esse trabalho possa auxiliar outros centros que trabalhem com históriaoral, como por exemplo: Associação Internacional de História Oral (IOHA), RedeLatino-Americana de História Oral (RELAHO) e Associação brasileira de HistóriaOral (ABHO). Após um estudo sobre as principais técnicas na área de reconheci-mento automático de áudio, foi decidido utilizar um software proprietário para atranscrição automática da fala das entrevistas que populam o banco de dados deHistória Oral. Com a transcrição automática, utilizamos uma variação do algoritmode Needleman-Wunsch para alinharmos essa transcrição com a transcrição manualdas entrevistas, essas transcrições foram feitas por pessoas e não possuem o tempodas frases. Esse alinhamento possibilita a criação de legendas com um texto maiscorreto do que seria possível somente com a transcrição automática. Concluímos quetranscrições automáticas podem ser utilizadas no contexto de História Oral, que épossível alinhar textos utilizando o algoritmo de Needleman-Wunsch e dado essealinhamento é possível criar uma legenda, que a perda de sincronia entre o áudio eo texto não impossibilita o uso da mesma. |