Treinamento discriminativo de HMMs cont?nuos para reconhecimento de palavras isoladas

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Mattos, Amarildo Martins de
• Orientador(a): Ynoguti, Carlos Alberto
• Banca de defesa: Ynoguti, Carlos Alberto , Violaro, F?bio , 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 de fala; reconhecimento de palavras isoladas; modelos ocultos de Markov; treinamento discriminativo; crit?rio MCE
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia - Telecomunica??es
• Link de acesso: http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/88

Introduction: speech recognition technology in the present world, objectives of this work, dissertation structure; Hidden Markov models and the ML criterion: Hidden Markov models: HMM elements, 3 HMM problems, isolated word recognition using HMMs; Discriminant training and the MMI criterion: MMI criterion, GPD segmental algorithm: steps for implementation, re-estimation of HMM parameters according to segmental GPD algorithm, normalization of parameters, summary of discriminative training algorithm for isolated words; System implemented: introduction, databases: Inatel and DECOM-UNICAMP database, developed system: Markov models for vocabulary words, parameters, training and recognition module, numerical problems due to normalization constants; Tests and analysis of the results: initial tests, determination of the learning step, determination of the number of training times, order of presentation of the locutions, determination of the set of locutions for the discriminative training