Sistema de clasificación y exposición de características faciales SICECAF

En la actualidad las tecnologías relacionadas con el reconocimiento automático del habla se han desarrollado de manera exponencial. Gracias a la investigación en este campo se ha mejorado la interacción persona-máquina, obteniendo nuevos tipos de aplicaciones relacionadas con la comunicación. Aunque las capacidades de los reconocedores del habla han aumentado en los últimos años siguen teniendo carencias importantes. Entre las más habituales destacan el ruido en el canal de transmisión y las ambigüedades del lenguaje, lo que provoca una falta de acierto considerable. Para solucionar estos problemas se necesita aumentar las prestaciones de los sistemas anteriormente descritos, tanto las capacidades de los dispositivos de sonido, como los algoritmos de reconocimiento, teniendo en cuenta las señales visuales presentes en el habla. En esta memoria se expone un sistema de reconocimiento facial que aumente las prestaciones de los reconocedores actuales. Se crea un sistema que combina diferentes métodos de visualización y discriminación de zonas faciales.Ingeniería Técnica en Informática de Gestió

Hierarchical Stochastic Feature Matching for Robust Speech Recognition

In this paper we investigate how to improve the robustness of a speech recognizer in a noisy, mismatched environment when only a single or a few test utterances are available for compensating the mismatch. A new hierarchical tree-based transformation is proposed to enhance the conventional stochastic matching algorithm in the cepstral feature space. The tree-based hierarchical transformation is estimated in two criteria: i) maximum likelihood (ML) using the current test utterance; ii) Sequential maximum a posterior (MAP) using the current and previous utterances. Recognition results obtained using a hands-free database show the proposed feature compensation is robust. Significant performance improvement has been observed over the conventional stochastic matching. 1