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Reconocimiento automático de fonemas en habla continúa venezolana por medio de sistemas híbridos basados en modelos ocultos de Márkov y redes neuronales artificiales
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Chediak, Georges Jabbour Maldonado, José Luciano |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | En esta investigacion se proponen y evaluan dos enfoques hibridos basados en modelos ocultos de Markov (MOM) y redes neuronales artificiales (RNA) para el reconocimiento automatico del habla. El desempeno de estos enfoques hibridos se compara con el de un reconocedor basado solo en MOM (el reconocedor MOM). En el primero de los enfoques hibridos, una RNA cumple el papel de estimador de las probabilidades de las observaciones para los MOM, mientras que en el segundo enfoque se emplea una RNA como reconocedor de la senal de voz, en base a las probabilidades producidas por los MOM. Los tres reconocedores fueron programados a traves de Matlab® y se entrenaron con senales de habla continua venezolana, pertenecientes a una base de datos que forma parte del proyecto europeo SpeechDat. La unidad de entrenamiento acustico que se utilizo fue el fonema. Los resultados obtenidos indican que mediante el primer enfoque hibrido, utilizando redes perceptronicas multicapa, se logra un reconocimiento mejor que el del reconocedor MOM en un 2,3%, mientras que con el segundo enfoque hibrido, utilizando redes de funciones de base radial, se logra una mejoria del 4,7%. |
| Starting Page | 29 |
| Ending Page | 38 |
| Page Count | 10 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 35 |
| Alternate Webpage(s) | http://erevistas.saber.ula.ve/index.php/cienciaeingenieria/article/download/4879/4697 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
