Título: Reconhecimento de voz utilizando Wavelet e Classificador Neural
Autores: Rocha, Oséas Pereira; Thomé, Antonio Carlos Gay; Barros, Sandro Reis Rocha
Resumo: Este trabalho consiste na exploração das subbandas de detalhe, obtidas pela Análise Wavelet Multiresolução, como descritores do sinal de voz para fins de reconhecimento. Com base nesta análise, desenvolveu-se um algoritmo alternativo para determinação dos pontos extremos, o qual mostrou-se robusto a diversos tipos de ruído ambiental e concebeu-se um modelo de classificador neural para o reconhecimento de comandos isolados de voz. Os testes foram realizados no modo independente de locutor, atingindo um desempenho de 93,22% de acertos e 99,37% de acertos no modo dependente de locutor.
Palavras-chave:
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBRN2005-020
Artigo em PDF: CBRN2005_020.pdf
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