Aportación a la extracción paramétrica en reconocimiento de voz robusto basada en la aplicación de conocimiento de fonética acústica

Abstract

La hipótesis en la que se basa el desarrollo de esta tesis, se centra en la suposición de que la aportación de conocimiento directo, proveniente del campo de la fonética acústica, al problema del reconocimiento automático de la voz, en concreto a la etapa de extracción de características, puede constituir una base solida con la que poder analizar el comportamiento y capacidad de discriminación de dichos sistemas, asi como una forma de mejorar sus prestaciones, Las investigaciones desarrolladas en este trabajo se han dividido en dos bloques fundamentales: analisis de los metodos actuales de extraccion de rasgos foneticos y un estudio de algunas posibles formas de incorporacion de conocimiento fonético-acustico a dichos sistemas. En esta tesis se ofrecen abundantes resultados relativos a tasas de reconocimiento y medidas acerca de la calidad de este proceso, para un total de 50 modelos de extracción de parámetros. Asi mismo, se incluyen los detalles de la implementación en tiempo real para una plataforma DSP, en concreto TMS320C31-60, de dos diferentes modelos de estracción de rasgos. Además, se ha desarrollado un conjunto de las herramientas informáticas que pueden servir de base para construir y validar de forma sencilla, nuevos sistemas de reconocimiento.