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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorHOSN, Chadia Nadim Aboul-
dc.date.accessioned2011-03-23T21:19:13Z-
dc.date.available2011-03-23T21:19:13Z-
dc.date.issued2006-06-12-
dc.identifier.citationHOSN, Chadia Nadim Aboul. Conversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro. Orientador: Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Júnior. 2006. 77 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2006. Disponível em: http://www.repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/1648. Acesso em:.-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/1648-
dc.description.abstractSpeech processing has become a data-driven technology. Hence, the success of research in this area is linked to the existence of public corpora and associated resources, as a phonetic dictionary. In contrast to other languages such as English, one cannot find, in public domain, a Large Vocabulary Continuos Speech Recognition (LVCSR) System for Brazilian Portuguese. This work discusses some efforts within the FalaBrasil initiative [1], developed by researchers, teachers and students of the Signal Processing Laboratory (LaPS) at UFPA, providing an overview of the research and softwares related to Automatic Speech Recognition (ASR) for Brazilian Portuguese. More specifically, the present work discusses the implementation of a large vocabulary ASR for Brazilian Portuguese using the HTK software, which is based on hidden Markov models (HMM). Besides, the work discusses the implementation of a grapheme-phoneme conversion module using machine learning techniques.-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2011-03-23T21:19:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0en
dc.description.provenanceItem created via OAI harvest from source: http://www.bdtd.ufpa.br/tde_oai/oai2.php on 2011-03-23T21:19:13Z (GMT). Item's OAI Record identifier: oai:bdtd.ufpa.br:54en
dc.language.isopor-
dc.publisherUniversidade Federal do Pará-
dc.rightsAcesso Aberto-
dc.subjectConversão grafema-fonema-
dc.subjectReconhecimento automático da voz-
dc.subjectModelos ocultos de Markov-
dc.subjectAprendizado de máquina-
dc.subjectGrapheme-phoneme conversionen
dc.subjectAutomatic speech recognitionen
dc.subjectHidden Markov modelsen
dc.subjectMachine learningen
dc.titleConversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro-
dc.title.alternativeConversion grapheme-phone for a system of recognition of voice with support the great vocabularies for the Brazilian Portuguese-
dc.typeDissertação-
dc.publisher.countryBrasil-
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologia-
dc.publisher.initialsUFPA-
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES-
dc.contributor.advisor1KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1596629769697284-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2478157567318435-
dc.description.resumoO processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica-
Aparece en las colecciones: Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

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