Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAFAEL MENÊSES SANTOS
DATA: 30/05/2016
HORA: 09:00
LOCAL: LABORATÓRIO DE VIDEOCONFERÊNCIA DO DEL
TÍTULO: Reconhecimento de fala em ambientes ruidosos usando Redes Neurais Convolucionais
PALAVRAS-CHAVES: Reconhecimento de fala, Redes Neurais Convolucionais, SVM, GMM, HMM
PÁGINAS: 48
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
RESUMO:

Um dos maiores desafios no reconhecimento de fala atualmente é usá-lo no contexto diário, no qual distorções no sinal da fala e ruídos no ambiente estão presentes e reduzem a qualidade da classificação. Nos últimos trinta anos, centenas de métodos para reconhecimento robusto ao ruído foram propostos, cada um com suas vantagens e desvantagens. Este trabalho propõe o uso de uma rede neural convolucional no papel de modelo acústico em sistemas de reconhecimento automático de fala, como uma alternativa ao métodos clássicos de reconhecimento baseado em HMM sem a aplicação de um método robusto ao ruído. Os experimentos realizados mostraram que o método proposto reduz o Equal Error Rate e aumenta a acurácia da classificação de comando de voz em ambientes ruidosos quando comparado a modelos tradicionais de classificação, evidenciando a robustez da abordagem apresentada.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1194034 - LEONARDO NOGUEIRA MATOS
Interno - 2178222 - JUGURTA ROSA MONTALVAO FILHO
Externo à Instituição - TSANG ING REN