Novos paradigmas de classificação acústica para sistemas de reconhecimento de fala (proposal)

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Proposta de Tese de Mestrado 2007/2008

Orientação

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