Automatic speech recognition, with large vocabulary, robustness, independence of speaker and multilingual processing

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dc.contributor.advisor-co1Andreão, Rodrigo Varejão
dc.contributor.advisor1Rauber, Thomas Walter
dc.contributor.authorCaon, Daniel Régis Sarmento
dc.contributor.referee1Varejão, Flávio Miguel
dc.contributor.referee2Ynoguti, Carlos Alberto
dc.date.accessioned2016-12-23T14:33:42Z
dc.date.available2011-03-23
dc.date.available2016-12-23T14:33:42Z
dc.date.issued2010-08-27
dc.description.abstractThis work aims to provide automatic cognitive assistance via speech interface, to the elderly who live alone, at risk situation. Distress expressions and voice commands are part of the target vocabulary for speech recognition. Throughout the work, the large vocabulary continuous speech recognition system Julius is used in conjunction with the Hidden Markov Model Toolkit (HTK). The system Julius has its main features described, including its modification. This modification is part of the contribution which is in this work, including the detection of distress expressions ( situations of speech which suggest emergency). Four different languages were provided as target for recognition: French, Dutch, Spanish and English. In this same sequence of languages (determined by data availability and the local of scenarios for the integration of systems) theoretical studies and experiments were conducted to solve the need of working with each new configuration. This work includes studies of the French and Dutch languages. Initial experiments (in French) were made with adaptation of hidden Markov models and were analyzed by cross validation. In order to perform a new demonstration in Dutch, acoustic and language models were built and the system was integrated with other auxiliary modules (such as voice activity detector and the dialogue system). Results of speech recognition after acoustic adaptation to a specific speaker (and the creation of language models for a specific scenario to demonstrate the system) showed 86.39 % accuracy rate of sentence for the Dutch acoustic models. The same data shows 94.44 % semantical accuracy rate of sentence.eng
dc.description.resumoEste trabalho visa prover assistência cognitiva automática via interface de fala, à idosos que moram sozinhos, em situação de risco. Expressões de angústia e comandos vocais fazem parte do vocabulário alvo de reconhecimento de fala. Durante todo o trabalho, o sistema de reconhecimento de fala contínua de grande vocabulário Julius é utilizado em conjunto com o Hidden Markov Model Toolkit(HTK). O sistema Julius tem suas principais características descritas, tendo inclusive sido modificado. Tal modificação é parte da contribuição desse estudo, assim como a detecção de expressões de angústia (situações de fala que caracterizam emergência). Quatro diferentes linguas foram previstas como alvo de reconhecimento: Francês, Holandês, Espanhol e Inglês. Nessa mesma ordem de linguas (determinadas pela disponibilidade de dados e local de cenários de integração de sistemas) os estudos teóricos e experimentos foram conduzidos para suprir a necessidade de trabalhar com cada nova configuração. Este trabalho inclui estudos feitos com as linguas Francês e Holandês. Experimentos iniciais (em Francês) foram feitos com adaptação de modelos ocultos de Markov e analisados por validação cruzada. Para realizar uma nova demonstração em Holandês, modelos acústicos e de linguagem foram construídos e o sistema foi integrado a outros módulos auxiliares (como o detector de atividades vocais e sistema de diálogo). Resultados de reconhecimento de fala após adaptação dos modelos acústicos à um locutor específico (e da criação de modelos de linguagem específicos para um cenário de demonstração do sistema) demonstraram 86,39% de taxa de acerto de sentença para os modelos acústicos holandeses. Os mesmos dados demonstram 94,44% de taxa de acerto semântico de sentença.
dc.formatText
dc.identifier.citationCAON, Daniel Régis Sarmento. Automatic speech recognition, with large vocabulary, robustness, independence of speaker and multilingual processing. 2010. 70 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2010.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/6390
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Informática
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática
dc.rightsopen access
dc.subjectAutomatic speech recognitioneng
dc.subjectHidden Markov modelseng
dc.subjectAcoustic modelingeng
dc.subjectHTKpor
dc.subjectJuliuspor
dc.subjectK-Foldpor
dc.subjectProcessamento de sinais de falapor
dc.subjectModelos ocultos de Markovpor
dc.subjectModelagem acústicapor
dc.subject.br-rjbnProcessamento de sinais
dc.subject.br-rjbnInterfaces de usuário (Sistema de computador)
dc.subject.br-rjbnReconhecimento automático da voz
dc.subject.br-rjbnSistemas de reconhecimento de padrões
dc.subject.cnpqCiência da Computação
dc.subject.udc004
dc.titleAutomatic speech recognition, with large vocabulary, robustness, independence of speaker and multilingual processing
dc.typemasterThesis
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