Orientador: Fabio Violaro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T22:49:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Selmini_AntonioMarcos_D.pdf: 2404244 bytes, checksum: d7fcd0828f3157c595a0e3426b4a7eb0 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A demanda por uma segmentação automática de fala confiável vem crescendo e exigindo pesquisas para suportar o desenvolvimento de sistemas que usam fala para uma interação homem-máquina. Neste contexto, este trabalho relata o desenvolvimento e avaliação de um sistema para segmentação automática de fala usando o algoritmo de Viterbi e refinamento das fronteiras de segmentação baseado nas características fonético-acústicas das classes fonéticas. As subunidades fonéticas (dependentes de contexto) são representadas com Modelos Ocultos de Markov (HMM - Hidden Markov Models). Cada fronteira estimada pelo algoritmo de Viterbi é refinada usando características acústicas dependentes de classes de fones, uma vez que a identidade dos fones do lado direito e esquerdo da fronteira considerada é conhecida. O sistema proposto foi avaliado usando duas bases dependentes de locutor do Português do Brasil (uma masculina e outra feminina) e também uma base independente de locutor (TIMIT). A avaliação foi realizada comparando a segmentação automática com a segmentação manual. Depois do processo de refinamento, um ganho de 29% nas fronteiras com erro de segmentação abaixo de 20 ms foi obtido para a base de fala dependente de locutor masculino do Português Brasileiro. / Abstract: The demand for reliable automatic speech segmentation is increasing and requiring additional research to support the development of systems that use speech for man-machine interface. In this context, this work reports the development and evaluation of a system for automatic speech segmentation using Viterbi's algorithm and a refinement of segmentation boundaries based on acoustic-phonetic features. Phonetic sub-units (context-dependent phones) are modeled with HMM (Hidden Markov Models). Each boundary estimated by Viterbi's algorithm is refined using class-dependent acoustic features, as the identity of the phones on the left and right side of the considered boundary is known. The proposed system was evaluated using two speaker dependent Brazilian Portuguese speech databases (one male and one female speaker), and a speaker independent English database (TIMIT). The evaluation was carried out comparing automatic against manual segmentation. After the refinement process, an improvement of 29% in the percentage of segmentation errors below 20 ms was achieved for the male speaker dependent Brazilian Portuguese speech database. / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica