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Previous issue date: 2010-08-27 / Durante todo o trabalho, o sistema de reconhecimento de fala contínua de grande vocabulário Julius é
utilizado em conjunto com o Hidden Markov Model Toolkit(HTK). O sistema Julius tem suas principais características descritas,
tendo inclusive sido modificado.
Inicialmente, a teoria de reconhecimento de sinais de fala é demonstrada.
Experimentos são feitos com adaptação de modelos ocultos de Marvov e com a técnica de validação cruzada K-Fold.
Resultados de reconhecimento de fala após adaptação acústica à um locutor específico (e da criação de modelos de linguagem
específicos para um cenário de demonstração do sistema) demonstraram 86.39% de taxa de acerto de sentença para os modelos
acústicos holandeses. Os mesmos dados demonstram 94.44% de taxa de acerto semântico de sentença.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4229 |
| Date | 27 August 2010 |
| Creators | CAON, D. R. S. |
| Contributors | ANDREAO, R. V., YNOGUTI, C. A., Varejão, F. M., Rauber, T. W. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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