Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-10T18:45:31Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Gilliard Lopes.pdf: 2357528 bytes, checksum: fd0913ca03078329224a12a6dd90a678 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-11T17:47:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Gilliard Lopes.pdf: 2357528 bytes, checksum: fd0913ca03078329224a12a6dd90a678 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-13 / FACEPE / Esta dissertação apresenta um novo algoritmo para segmentação de sinais de voz baseado em técnicas de processamento de imagem, tais como análise de espectrograma, morfologia matemática, componentes conectados, análise de projeção e binarização. O algoritmo proposto opera em dois ciclos: o primeiro age separando o sinal de voz do fundo (silêncio ou ruído). O segundo utiliza esse sinal de voz segmentado para realizar a segmentação de sílabas fonéticas (agrupamento de fonemas). A base de dados de áudio MIT (MIT Mobile Device Speaker Verification Corpus) e a TIMIT (Texas Instruments/Massachussets Institute of Technology) foram utilizadas para validação do algoritmo proposto. Os sinais de voz escolhidos variam desde o gênero do locutor, a regionalidade (sotaque), tipos de fonemas e ruídos de fundo, como: ruídos de apito, chuva, vento e de um cruzamento de ruas com tráfego intenso. A técnica proposta mostrou eficiência na segmentação, no que diz respeito aos segmentos fonéticos, em ambientes com ausência e presença de ruídos, utilizando os mesmos parâmetros em ambas as situações