Orientador: Fabio Violaro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T09:17:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1997 / Resumo: Atualmente, os sistemas que representam o estado-da-arte em reconhecimento de fala contínua baseiam-se em modelos ocultos de Markov - HMM("Hidden MarkovModels"), uma estrutura duplamente estocástica capaz de modelar tanto as variabilidades acústicas como temporais do sinal de fala. Porém, para viabilizar o modelamento matemático de um HMM, são realizadas inúmeras suposições simplificadoras que limitam o seu potencial efetivo. Redes neurais artificiais - ANN ("Artificial Neural Networks") não necessitam fazer uso de muitas destas suposições, podem aprender e generalizar superfícies complexas de decisão, tolerar ruídos e suportar paralelismo. Todas estas vantagens tornam as ANNs extremamente poderosas para modelar as variabilidades acústicas da fala. Entretanto, ao contrário dos HMMs, as ANNs não têm se mostrado eficientes para o modelamento das variabilidades temporais. Com o objetivo de unir em uma única estrutura o que há de melhor nas tecnologias de redes neurais artificiais e de modelos ocultos de Markov, têm sido estudados e avaliados nos últimos sete anos [36, 14,3,33,21,8, 1], modelos híbridos ANN-HMM nos quais o modelamento das variabilidades acústicas é confiado à ANN enquanto o HMM responsabiliza-se pela absorção das variabilidades temporais... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/259043 |
| Date | 17 December 1997 |
| Creators | Morais, Edmilson da Silva |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Violaro, Fabio, 1950- |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 123f. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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