Automatic speech recognition: a comparative evaluation between neural networks and hidden markov models

In this work we do a comparative evaluation between Artificial Neural Networks (RNA's) and Continuous Hidden Markov Models (CDHMM), in the framework of the recognition of isolated words, under the constrain of using a small number of features extracted from each voice signal. In order to accomplish such comparison we used two models of neural networks: the Multilayer Perceptron (MLP) and a variant of the Radial Basis (RBF), and some HMM models. We evaluated the performance of all models using two different test set and observed that the neural models presented the best results in both cases. Seeking to improve the HMM performance we developed a hybrid system, HMM/MLP, that improved the results previously obtained with all HMMs, and even those obtained with the neural networks for the all previous HMM, and even the neural nets for the hardest test set case

Estudo de compensação de canal e análise fractal aplicada ao reconhecimento de locutor

Documentos apresentados no âmbito do reconhecimento de graus e diplomas estrangeirosEsta dissertação trata da identificação de locutor independente do texto utilizando sinais de voz distorcidos por um canal linear invariante no tempo e da aplicação da análise fractal no reconhecimento de locutor dependente e independente do texto. Para introduzir a robustez na identificação, foi estudada a compensação de canal através da técnica de subtração da média cepstral (conhecida como CMS). Desta técnica foram estudadas as suas vantagens e desvantagens, sendo propostas duas modificações para minimizar tais problemas. Foi estudado também, o efeito do tamanho da janela de voz no processamento de tempo curto, na identificação cega de canal utilizada pela técnica CMS