M?todos de interpola??o para reconstru??o de dados faltantes em sistemas robustos de reconhecimento autom?tico de fala

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Scartezzini, Elaine Pereira Lima
• Orientador(a): Ynoguti, Carlos Alberto
• Banca de defesa: Lopes, Estevan Marcelo , Silva, Francisco Jos? Fraga da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Telecomunica??es
• Programa de Pós-Graduação: Mestrado em Engenharia de Telecomunica??es
• Departamento: Instituto Nacional de Telecomunica??es
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Reconhecimento autom?tico de fala em ambientes ruidosos; dados faltantes; reconstru??o de dados na t?cnica de imputa??o; reconstru??o de espectrogramas
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia - Telecomunica??es
• Link de acesso: http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/12

The missing data approach was developed to perform automatic speech recognition in noisy environments. This technique identifies and uses in the recognition process only parts of a noisy utterance signal which were not heavily corrupted by the noise, these parts are called reliable. There are two main methods that can be used to achieve this goal: the marginalization and the imputation. The marginalization method uses only the utterance reliable information, whereas the imputation method tries to substitute the unreliable parts for estimates based on the reliable information. The purpose of this paper is to compare three imputation methods: the linear interpolation, the polynomial interpolation and the rational interpolation.