Reconhecimento automático de palavras isoladas, independente de locutor, para sistemas embarcados.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: NASCIMENTO NETA, Maria de Lourdes do.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1349
Resumo: O presente trabalho insere-se na área de Reconhecimento da Fala e nele propõe-se um sistema de reconhecimento automático de palavras isoladas independente do locutor, para sistemas embarcados dependentes de bateria que apresentam o requisito de baixo consumo. Considerando os critérios de baixo consumo e visando uma implementação em hardware, optou-se pelo uso de técnicas simples para o reconhecimento, a saber: (i) uso de coeficientes cepstrais, obtidos a partir dos coeficientes LPC, na composição do vetor de características; (ii) uso da quantização vetorial, na obtenção de padrões; e (iii) regra de decisão, baseada na distância euclidiana. O sistema proposto foi implementado em software e validado a partir de uma base de dados composta de 1.232 sentenças de treinamento e 770 sentenças de teste, proporcionando uma taxa de reconhecimento de 96,36%. Comparando-se com modelagens mais complexas, que utilizam Modelos de Markov Escondidos de Densidades Contínuas, modelo linguístico e coeficientes mel cepstrais, que proporcionam uma taxa de reconhecimento de 100%, a técnica proposta se mostra adequada, dado à pequena redução do desempenho para uma redução significativa da complexidade e, consequentemente, do consumo, em uma implementação em hardware.