Reconhecimento automatico de voz em ambientes adversos, por modelos estatisticos e redundancia de informacao.

• Processo: 96/03975-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 1996
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 1998
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Ivandro Sanches
• Beneficiário: Ivandro Sanches
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Reconhecimento de voz Modelos estatísticos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ambientes Adversos | Hmm-Vq | Modelos Estatisticos | Reconhecimento De Voz | Redundancia De Informacao

Resumo

A demanda por sistemas de Reconhecimento Automático de Voz, em Ambientes Adversos têm crescido, haja visto a grande quantidade de aplicações possíveis: eletrônica embarcada automotiva, telefonia convencional e celular, automação industrial e comercial etc. A abordagem escolhida para este trabalho visa integrar técnicas de reconhecimento já consagradas na literatura, por modelagem estatística (HMM - "Hidden Markov Models"), com sistemas de redundância de códigos, a fim de se obter robustez em condições adversas dos ambientes de aplicação. As técnicas de Reconhecimento Automático de Voz por modelamento estatístico como HMM - "Hidden Markov Models" têm obtido grande sucesso em ambientes controlados [Rabi89]. Para aplicações em ambientes adversos (baixa relação sinal/ruído) deve-se adicionar alguma técnica ao modelamento das unidades a serem reconhecidas (palavras, fonemas etc), para se melhorar o desempenho global do sistema reconhecedor. (AU)