Reconocimiento de voz continua mediante una aproximación híbrida basada en modelo oculto de markov deslizante (slhmm)

  1. DIAZ VERDEJO JESUS ESTEBAN
Dirigida por:
  1. Antonio José Rubio Ayuso Director

Universidad de defensa: Universidad de Granada

Año de defensa: 1996

Tribunal:
  1. José Bernardo Mariño Acebal Presidente/a
  2. Antonio Miguel Peinado Herreros Secretario
  3. Luis Alfonso Hernández Gómez Vocal
  4. Enrique Vidal Ruiz Vocal
  5. Renato De Mori Vocal
Departamento:
  1. ELECTRÓNICA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES

Tipo: Tesis

Teseo: 52539 DIALNET

Resumen

El objetivo del presente trabajo es realizar una extension de las alphanets que sea aplicable al reconocimiento de voz continua, sin perder la dualidad modelo oculto de markov - red neuronal. Para ello se propondra una aproximacion modular hibrida, cuyo nucleo es el denominado slhmm (modelo oculto de markov deslizante), consistente en una expansion de una alphanet en un numero finito de capas. El sistema resultante, en el que tambien se considera un modulo de programacion dinamica y varios cuantizadores, es susceptible de ser utilizado de forma equivalente a un sistema de reconocimiento de voz continua basado unicamente en modelos ocultos de markov.