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Proposta de Tese de Mestrado 2007/2008

Orientação

Orientador: João Paulo Neto

Enquadramento

O L2F utiliza modelos baseados em redes neuronais para classificação acústica obtendo taxas de classificação elevadas. Com a disponibilização de grandes quantidades de dados de fala torna-se necessário investigar diferentes métodos que utilizem de uma forma racional essas quantidades de dados.

Objectivos

Com este trabalho pretende-se realizar investigação de novos métodos de classificação acústica e de aprendizagem que lidem de uma forma eficiente, e com elevado desempenho, com grandes quantidades de dados de fala.

Descrição

Com a disponibilização de um conjunto elevado de dados de fala, passou-se das poucas dezenas de horas para milhares de horas, torna-se necessário procurar novos métodos de classificação que tirem partido da diversidade dos dados acústicos. Pretende-se estudar novos métodos que usem sílabas em lugar de fonemas, métodos que estudem a redundância dos dados acústicos para um classificador e métodos incrementais de selecção de padrões de treino.

Requisitos

O aluno deverá ter bons conhecimentos de Aprendizagem Automática.

Resultado Esperado

Observações

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 == Orientação ==
-* '''Orientador:''' [[João P. Neto]]
+* '''Orientador:''' [[João Paulo Neto]]
-* '''Co-orientador:''' [[Diamantino Caseiro]]
 == Enquadramento ==
-O L2F tem uma longa experiência no desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de fala contínua para pequenos, médios e largos vocabulários, possuindo tecnologia própria. Com a disponibilização de dispositivos móveis cada vez com mais capacidade torna-se necessário desenvolver sistemas adequados para estes dispositivos.
+O L2F utiliza modelos baseados em redes neuronais para classificação acústica obtendo taxas de classificação elevadas. Com a disponibilização de grandes quantidades de dados de fala torna-se necessário investigar diferentes métodos que utilizem de uma forma racional essas quantidades de dados.
 == Objectivos ==
-Desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de fala contínua, para diferentes dimensões de vocabulários e de modelos de linguagem, adaptado às características dos dispositivos móveis.
+Com este trabalho pretende-se realizar investigação de novos métodos de classificação acústica e de aprendizagem que lidem de uma forma eficiente, e com elevado desempenho, com grandes quantidades de dados de fala.
 == Descrição ==
-Este trabalho pretende avaliar as características de vários dispositivos móveis, PDAs e telemóveis, e adaptar as características dos vários módulos de um sistema de reconhecimento de fala contínua a esses dispositivos. O trabalho terá várias fases em que numa fase inicial os módulos de reconhecimento estarão distribuídos e serão sucessivamente portados para o dispositivo móvel, até que na fase final o sistema estará totalmente adaptado ao dispositivo e associado a uma aplicação de edição de texto.
+Com a disponibilização de um conjunto elevado de dados de fala, passou-se das poucas dezenas de horas para milhares de horas, torna-se necessário procurar novos métodos de classificação que tirem partido da diversidade dos dados acústicos.
+Pretende-se estudar novos métodos que usem sílabas em lugar de fonemas, métodos que estudem a redundância dos dados acústicos para um classificador e métodos incrementais de selecção de padrões de treino.
 == Requisitos ==
-O aluno deverá ter bons conhecimentos de Sistemas e Sinais e de Análise e Síntese de Algoritmos.
+O aluno deverá ter bons conhecimentos de Aprendizagem Automática.
 == Resultado Esperado ==
-Uma API de reconhecimento a funcionar num dispositivo móvel.
 == Observações ==
-Esta proposta foi elaborada em conjunto com o aluno João Miranda.
 [[category:Research]]
 [[category:Masters Theses Proposals 2007/2008]]