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

  1. DIAZ VERDEJO JESUS ESTEBAN
Dirigée par:
  1. Antonio José Rubio Ayuso Directeur

Université de défendre: Universidad de Granada

Année de défendre: 1996

Jury:
  1. José Bernardo Mariño Acebal President
  2. Antonio Miguel Peinado Herreros Secrétaire
  3. Luis Alfonso Hernández Gómez Rapporteur
  4. Enrique Vidal Ruiz Rapporteur
  5. Renato De Mori Rapporteur
Département:
  1. ELECTRÓNICA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES

Type: Thèses

Teseo: 52539 DIALNET

Résumé

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.