Un sistema híbrido basado en modelos ocultos de Markov y máquinas de vectores de soporte con aprendizaje hacia adelante para reconocimiento de fonos en habla continua venezolana

Fuente: Redalyc
Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Georges Jabbour
Format: Artículo científico
Sprache:es
Veröffentlicht: Universidad de Carabobo 2011
Schlagworte:
Online-Zugang:
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
_version_ 1876431693735264256
author Georges Jabbour
author_facet Georges Jabbour
contents Un sistema híbrido basado en modelos ocultos de Markov y máquinas de vectores de soporte con aprendizaje hacia adelante para reconocimiento de fonos en habla continua venezolana Georges Jabbour Luciano Maldonado María Sarmiento Ingeniería MOM Modelo Hibrido MVS Modelos Ocultos de Markov Máquinas de Vectores de Soporte Reconocimiento Automático del Habla Se evaluó el rendimiento de un reconocedor automático del habla basado en Modelos Ocultos de Markov y Maquinas de Vectores de Soporte con respecto al rendimiento de otros dos reconocedores: uno basado en Modelos Ocultos de Markov al que se llamó Reconocedor MOM, y otro, un modelo híbrido, basado en Modelos Ocultos de Markov y Máquinas de Vectores de Soporte, el Reconocedor MVS/MOM. Se propone un reconocedor híbrido al que se llamó modelo híbrido MVS/MOM con Aprendizaje hacia Adelante, el Reconocedor MVS/MOMAA. Los tres reconocedores fueron programados a través de Matlab y se entrenaron con habla continua venezolana, cuyas señales de voz corresponden al proyecto europeo SpeechDat. La unidad de entrenamiento acústico que se utilizó fue el fono. Las pruebas de reconocimiento muestran mejoras significativas de los reconocedores híbridos respecto a los reconocedores basados sólo en MOM. Entre los modelos híbridos, el que alcanza mejores resultados es el modelo MVS/MOMAA. 2011 editorial 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70723269002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.3 Vol.18
format Artículo científico
id redalyc_70723269002
institution Redalyc
language es
publishDate 2011
publisher Universidad de Carabobo
spellingShingle Un sistema híbrido basado en modelos ocultos de Markov y máquinas de vectores de soporte con aprendizaje hacia adelante para reconocimiento de fonos en habla continua venezolana
Georges Jabbour
Ingeniería
MOM
Modelo Hibrido MVS
Modelos Ocultos de Markov
Máquinas de Vectores de Soporte
Reconocimiento Automático del Habla
Un sistema híbrido basado en modelos ocultos de Markov y máquinas de vectores de soporte con aprendizaje hacia adelante para reconocimiento de fonos en habla continua venezolana Georges Jabbour Luciano Maldonado María Sarmiento Ingeniería MOM Modelo Hibrido MVS Modelos Ocultos de Markov Máquinas de Vectores de Soporte Reconocimiento Automático del Habla Se evaluó el rendimiento de un reconocedor automático del habla basado en Modelos Ocultos de Markov y Maquinas de Vectores de Soporte con respecto al rendimiento de otros dos reconocedores: uno basado en Modelos Ocultos de Markov al que se llamó Reconocedor MOM, y otro, un modelo híbrido, basado en Modelos Ocultos de Markov y Máquinas de Vectores de Soporte, el Reconocedor MVS/MOM. Se propone un reconocedor híbrido al que se llamó modelo híbrido MVS/MOM con Aprendizaje hacia Adelante, el Reconocedor MVS/MOMAA. Los tres reconocedores fueron programados a través de Matlab y se entrenaron con habla continua venezolana, cuyas señales de voz corresponden al proyecto europeo SpeechDat. La unidad de entrenamiento acústico que se utilizó fue el fono. Las pruebas de reconocimiento muestran mejoras significativas de los reconocedores híbridos respecto a los reconocedores basados sólo en MOM. Entre los modelos híbridos, el que alcanza mejores resultados es el modelo MVS/MOMAA. 2011 editorial 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70723269002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.3 Vol.18
title Un sistema híbrido basado en modelos ocultos de Markov y máquinas de vectores de soporte con aprendizaje hacia adelante para reconocimiento de fonos en habla continua venezolana
topic Ingeniería
MOM
Modelo Hibrido MVS
Modelos Ocultos de Markov
Máquinas de Vectores de Soporte
Reconocimiento Automático del Habla
url https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70723269002