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

  1. DIAZ VERDEJO JESUS ESTEBAN
Zuzendaria:
  1. Antonio José Rubio Ayuso Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad de Granada

Defentsa urtea: 1996

Epaimahaia:
  1. José Bernardo Mariño Acebal Presidentea
  2. Antonio Miguel Peinado Herreros Idazkaria
  3. Luis Alfonso Hernández Gómez Kidea
  4. Enrique Vidal Ruiz Kidea
  5. Renato De Mori Kidea
Saila:
  1. ELECTRÓNICA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES

Mota: Tesia

Teseo: 52539 DIALNET

Laburpena

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.