Selección y estimación de parámetros en sistemas de reconocimiento de voz basados en modelos ocultos de Markov

Abstract

El presente trabajo esta comprometido esencialmente con el estudio de algunos aspectos del modelado acústico con modelos ocultos de markov (hmm), que, por ahora, sigue siendo la aproximación mas extendida en el ámbito del reconocimiento automático del habla. Fundamentalmente, se aborda el problema de la selección y estimación de los modelos, así como su enriquecimiento con la incorporación de informaciones útiles que no son, en otros casos, aprovechadas. entre los puntos básicos puede destacarse: 1) enriquecimiento de los vectores de características mediante la incorporación de información sobre la energía de la señal y proposición de un distancia de procesado de señal apropiada, 2) estudio sobre las posibilidades de estimación discriminativa en modelos con cuantización múltiple (mvq) y obtención de nuevos algoritmos de diseño discriminativo de diccionarios vq, y 3) creación de un nuevo modelado hmm (denominado scmvq) que incorpora las ideas de mvq y modelado hmm semicontinuo.