Inteligência Computacional aplicada ao reconhecimento de voz
Uma abordagem utilizando modelos preditivos de baixa ordem
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Neste trabalho propõe-se uma metodologia que utiliza um sistema inteligente para reconhecimento de voz. Utiliza-se a definição de sistema inteligente, como o sistema que possui a capacidade de adaptar seu comportamento para atingir seus objetivos em uma variedade de ambientes. Utiliza-se, também, a definição de Inteligência Computacional, como sendo a simulação de comportamentos inteligentes em termos de processo computacional. Além do pré-processamento do sinal de voz com coeficientes mel-cepstrais, a transformada discreta cosseno (TCD) é utilizada para gerar uma matriz bidimensio...
Neste trabalho propõe-se uma metodologia que utiliza um sistema inteligente para reconhecimento de voz. Utiliza-se a definição de sistema inteligente, como o sistema que possui a capacidade de adaptar seu comportamento para atingir seus objetivos em uma variedade de ambientes. Utiliza-se, também, a definição de Inteligência Computacional, como sendo a simulação de comportamentos inteligentes em termos de processo computacional. Além do pré-processamento do sinal de voz com coeficientes mel-cepstrais, a transformada discreta cosseno (TCD) é utilizada para gerar uma matriz bidimensional para modelar cada padrão a ser reconhecido. Um sistema de inferências nebuloso Mamdani para reconhecimento de voz é otimizado por algoritmo genético para maximizar a quantidade de acertos na classificação dos padrões com um número reduzido de parâmetros. Os resultados experimentais alcançados no reconhecimento de voz com a metodologia proposta foram comparados com o Hidden Markov Models-HMM e com osclassificadores Gaussian Mixture Models-GMM e máquina de vetor de suporte (Support Vector Machine-SVM) com intuito de avaliação de desempenho.
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