Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-20T20:10:09Z No. of bitstreams: 1 GUTEMBERG GONÇALVES DOS SANTOS JÚNIOR - DISSERTAÇÃO PPGEE 2009..pdf: 2756190 bytes, checksum: 5812d37f7ad4c18eb26e9672d4890812 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-20T20:10:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GUTEMBERG GONÇALVES DOS SANTOS JÚNIOR - DISSERTAÇÃO PPGEE 2009..pdf: 2756190 bytes, checksum: 5812d37f7ad4c18eb26e9672d4890812 (MD5) Previous issue date: 2009-05-08 / O estabelecimento de uma interface de comunicação através da voz entre seres humanos e computadores vem sendo perseguido desde o início da era da computação. Nesta direção, diversos avanços foram realizados nas últimas seis décadas, permitindo o uso comercial de aplicações com reconhecimento de voz nos dias atuais. Entretanto, fatores como ruídos, reverberações, distorções entre outros, comprometem o desempenho desses sistemas ao reduzir a taxa de acerto quando submetidos a ambientes adversos. Assim, o estudo de técnicas que diminuam os efeitos desses problemas é de grande valia e vem ganhando destaque nas últimas décadas. O trabalho apresentado nesta dissertação tem como objetivo a redução dos problemas referentes aos ruídos característicos de ambientes automotivos, tornando os sistemas de reconhecimento de voz utilizados nesses ambientes mais robustos. Dessa forma, o controle de funcionalidades não-críticas de um automóvel, ou seja, funcionalidades que não coloquem em risco a vida do usuário como tocadores de música e ar condicionado, pode ser realizado através de comandos de voz. O sistema proposto é baseado numa etapa de pré-processamento do sinal de voz através do método de subespaços vetoriais. O desempenho deste método está diretamente relacionado com as dimensões (linhas× colunas) das matrizes representativas do sinal de entrada. Levando isso em consideração, a decomposição ULLV, apesar de se tratar de uma aproximação do método de subespaços vetoriais, foi utilizada por oferecer uma menor complexidade computacional quando comparada a métodos tradicionais baseados na decomposição SVD. O sistema de reconhecimento de voz Julius foi o escolhido para o estudo de caso por se tratar de um sistema desenvolvido em código livre que oferece um alto desempenho. Um banco de dados de voz com 44800 amostras foi gerado com o modelo de um ambiente automotivo. Por fim, a robustez do sistema foi avaliada e comparada com um método tradicional de redução de ruído chamado subtração espectral. / The establishment of a speech-based communication interface between humans and computers has been pursued since the beginning of the computer era. Several studies have been made over the last six decades in order to accomplish this interface, making possible commercial use of speech recognition applications. However, factors such as noise, reverberation, distortion among others degrades the performance of these systems. Thus, reducing their success rate when operating in adverse environments. With this in mind, the study of techniques to reduce the impact of these problems is of a great value and has gained prominence in recent decades. The work presented in this dissertation aims to reduce problems related to noise encountered in an automotive environment, improving the speech recognition system robustness. Thus,controlofnon-critical features of a car, such as CD player and air conditioning, can be performed through voice commands. The proposed system is based on a speech signal preprocessing step using the signal subspace method. Its performance is related to the size (lines× columns) of the matrices that represents the input signal. Therefore, the ULLV decomposition was used because it offers a lower computational complexity compared to traditional methods based on SVD decomposition. The speech recognizer Julius is an open source software that offers high performance and was the chosen one for the case study. A noisy speech database with 44800 samples was generated to model the automotive environment. Finally, the robustness of the system was evaluated and compared with a traditional method of noise reduction called spectral subtraction.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-30T21:22:20Z No. of bitstreams: 1 DANIELLA DIAS CAVALCANTE DA SILVA - TESE PPGEE 2011..pdf: 21267862 bytes, checksum: 34609e6f0c5b3d3d5dbe954562ec3132 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T21:22:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DANIELLA DIAS CAVALCANTE DA SILVA - TESE PPGEE 2011..pdf: 21267862 bytes, checksum: 34609e6f0c5b3d3d5dbe954562ec3132 (MD5) Previous issue date: 2011-12 / Com o advento da tecnologia, as máquinas predominam em quase todos os cenários do cotidiano das pessoas, sejam essas máquinas computadores, eletrodomésticos, dispositivos portáteis, etc. Com isso, nada melhor do que dotá-las com a capacidade de percepção e compreensão da voz humana, que é a forma mais simples, natural e eficaz do ser humano expressar seus pensamentos. Apesar de muitas pesquisas na área de Processamento Digital de Sinais de Voz (PDSV) terem permitido o desenvolvimento de sistemas de Reconhecimento de Faia bastante eficientes, requisitos de processamento ainda dificultam a implementação desses sistemas em dispositivos com pequeno poder computacional, como celulares, palmtops e eíetrodomésticos. Para permitir a implementação de sistemas de Reconhecimento de Faia nesse contexto, alguns trabalhos sacrificam a eficiência no processo de reconhecimento em nome da redução do tamanho físico e de exigências computacionais. Assim, a busca por modelagens acústicas e linguísticas othnizadas, associadas ao uso de bases de dados representativas, pode levar a ura compromisso entre desempenho do sistema em termos de taxas de reconhecimento e exigências computacionais impostas por sistemas embarcados. O objetivo principal deste trabalho consiste na modelagem da arquitetura de um sistema de reconhecimento de fala contínua para o português brasileiro, utilizando Modelos Ocultos de Markov, de forma a possibilitar sua implementação em um sistema embarcado com recursos computacionais limitados. A fim de selecionar a configuração que melhor atenda esse objetivo, foram realizados experimentos e análises, de modo a identificar possíveis adaptações, a partir de simplificações matemáticas e redução de parâmetros nas etapas do processo de reconhecimento. Em todo lho, foi considerada a relação entre a taxa de reconhecimento e o custo computacional. A arquitetura do sistema embarcado desenvolvida e o seu processo de modelagem, incluindo os experimentos, as análises e os seus respectivos resultados, serão apresentados e discutidos no decorrer deste documento. / WIth the advent of technology, machines predominate in aímost ali seenarios of everyday life. The possibiiity of performing human-maehine comniunication through speech makes this interact.ion easier and more productive. However, processing requirements still difficult tlíe implementation oF systems for automatic continuous speech recognition on devices with low computational power sucJi as mobile phones, palmtops and appliances. To allow the implementation of speech recognition systems in this context. some works sacrifice efficiency in the recognition process for redueing the chip area and computational requirements. For this purpose, it becomes necessary to research for optimized acoustic and language modeling, associated with use of representative databases, looking for a good compromise between recognitioa vaies and compuiational demands imposed by embedded systems. The main goai of this work is to model the architecture of a system for continuous speech recognition Brazilian Portuguese, in order to enable its implementation in an embedded system with limited computtng resources. In order to select the setting that best nieets this goal, experiments and analysis were performed. The purpose of these was to identify possible adaptations, from mathematical simpiifícations and reduction of parameters in the steps of the recognition process. During the deveiopinent of this work, the relationship between recognition rate and computational cost was considered. The embedded system architecture developed and its modeling process, including experiments. analysis and their results will be presented and díscussed thxoughout this document.