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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. | |||
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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. | |||
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Latest revision as of 17:07, 29 August 2007
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.