[pt] Esta Tese visa explorar as oportunidades de melhoria do desempenho dos Sistemas Automáticos de Reconhecimento de voz com amplo vocabulário para o Português Brasileiro quando aplicados em um cenário distribuído (Reconhecimento de Voz Distribuído). Com esta finalidade, foi construída uma base de vozes para reconhecimento de voz contínua para o Português Brasileiro com 100 locutores, cada um falando 1000 frases foneticamente balanceadas. A gravação foi realizada em estúdio, ambiente sem ruído, com uma especificação de gravação que pudesse abranger a entrada dos diversos codificadores de voz utilizados em Telefonia Móvel Celular e IP, em particular os codecs ITU-T G.723.1, AMR-NB e AMR-WB. Para um bom funcionamento dos Sistemas Automáticos de Reconhecimento de voz é necessário que os atributos de reconhecimento sejam obtidos a uma taxa elevada, porém os codificadores de Voz para Telefonia IP e Móvel Celular normalmente geram seus parâmetros a taxas mais baixas, o que degrada o desempenho do reconhecedor. Usualmente é utilizada a interpolação linear no domínio das LSFs (Line Spectral Frequencies) para resolver este problema. Nesta Tese foi proposta a realização da interpolação com a utilização de um Filtro Digital Interpolador que demonstrou ter um desempenho de reconhecimento muito superior ao da interpolação linear. Foi avaliado também o uso das ISFs (Immittance Spectral Frequencies) interpoladas como atributo de reconhecimento, as quais se mostraram inadequadas para esta finalidade, assim como as LSFs. Outro aspecto de fundamental importância para os reconhecedores de voz distribuídos é a recuperação de perda de pacotes, que tem impacto direto no desempenho de reconhecimento. Normalmente os codificadores inserem zeros nos pacotes perdidos ou interpolam linearmente os pacotes recebidos visando restaurar estes pacotes. Foi proposta nesta tese uma nova técnica baseada em Redes Neurais que se mostrou mais eficiente na restauração destes pacotes com a finalidade da realização do reconhecimento. / [en] This Thesis aims at exploring several approaches for performance improvement of the Automatic Speech Recognition System with large vocabulary for the Brazilian Portuguese when applied in a distributed scenario (Distributed Speech Recognition). With this purpose, a speech database for continuous speech recognition for the Brazilian Portuguese with 100 speakers was constructed, each one uttering 1000 phonetic balanced sentences. The recording was carried out in a studio (environment without noise) with a specification of recording that would be able to allow the input of several speech codecs in Cellular Mobile Telephony and IP Networks, in particular the ITU-T G.723.1, AMR-NB and AMR-WB. In order to work properly, Automatic Speech Recognition Systems require that the recognition features be extracted at a high rate. However, the Speech codecs for Cellular Mobile Telephony and IP Networks normally generate its parameters at lower rates, which degrades the performance of the recognition system. Usually the linear interpolation in the LSF (Line Spectral Frequencies) domain is used to solve this problem. In this Thesis the accomplishment of the interpolation with the use of a Digital Filter Interpolator was proposed and demonstrated to have a higher performance than the linear interpolation in recognition systems. The use of the interpolated ISFs (Immittance Spectral Frequencies) was also evaluated as recognition feature, which had shown to be inadequate for this purpose, as well as the LSFs. Another very important aspect for the distributed speech recognizers is the recovery of lost packets, that has direct impact in the recognition performance. Normally the coders insert zeros in the lost packets or interpolate linearly the received packets aiming to restore them. A new technique based on Neural Networks was proposed in this thesis that showed to be more efficient in the restoration of these lost packets with the purpose of speech recognition.

[pt] Com o crescimento gigantesco da Internet e dos sistemas de comunicações móveis celulares, as aplicações de processamento de voz nessas redes têm despertado grande interesse . Um problema particularmente importante nessa área consiste no reconhecimento de voz em um sistema servidor, baseado nos parâmetros acústicos calculados e quantizados no terminal do usuário (Reconhecimento de Voz Distribuído). Como em geral estes parâmetros não são os mais indicados como atributos de voz para o sistema de reconhecimento remoto, é importante que sejam examinadas diferentes transformações dos parâmetros, que permitam um melhor desempenho do reconhecedor. Esta dissertação trata da extração de atributos de reconhecimento eficientes a partir dos parâmetros dos codificadores utilizados em redes móveis celulares e em redes IP. Além disso, como a taxa dos parâmetros fornecidos ao reconhecedor de voz é normalmente superior àquela com a qual os codificadores geram os parâmetros, é importante analisar o efeito da interpolação dos parâmetros sobre o desempenho do sistema de reconhecimento, bem como o melhor domínio sobre o qual esta interpolação deve ser realizada. Estes são outros tópicos apresentados nesta dissertação. / [en] The huge growth of the Internet and cellular mobile communication systems has stimulated a great interest in the applications of speech processing in these networks. An important problem in this field consists in speech recognition in a server system, based on the acoustic parameters calculated and quantized in the user terminal (Distributed Speech Recognition). Since these parameters are not the most indicated ones for the remote recognition system, it is important to examine different transformations of these parameters, in order to allow a better performance of the recogniser. This dissertation is concerned with the extraction of efficient recognition features from the coder parameters used in cellular mobile networks and IP networks. In addition, as the rate that parameters supplied for the speech recogniser must be usually higher than that generated by the codec, it is important to analyze the effect of the interpolation of the parameters over the performance of the recognition system. Moreover, it is paramount to establish the best domain over which this interpolation must be carried out. These are other topics presented in this dissertation.