Introduccion D

Fundamentos Básicos del Reconocimiento de Voz
Enviado por Christian Herrera
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Aparato fonador
Formantes
Reconocimiento del habla empleando técnicas de comparación de patronesEstudio basado en la posición de los formantes
Procesamiento de la voz en el dominio del tiempo
Energía y magnitud
Estimación espectral por predicción lineal (LPC)
Modelos de señales
Procesos discretos de Markov y Cadenas ocultas de Markov (HMM)
Redes neuronales artificiales
Estructura de una red neuronal artificial
Aprendizaje
El Perceptrón
Perceptrón multicapa
Perceptrón multicapa concapas de retardo
Entrenamiento de varias capas
Método del gradiente (aplicado a retropropagación) : ventajas y limitaciones
Refuerzo de estos conceptos
Sobreaprendizaje (overfitting) o cómo las RNA pueden "pasarse de listas"
Conclusiones
Bibliografía
Introducción
- Si nos paramos a pensar un poco sobre este tema, descubriremos que la cantidad de información que se necesita para realizar estetrabajo es demasiada, empezando por los modelos básicos, el tema se bifurca en muchos caminos y es prácticamente imposible obtener una visión completa de todo. Debido a su complejidad matemática, física, informática y lingüística tendríamos que hacer un estudio previo de todos estos campos, lo que requiere mucho tiempo de estudio.
Me he limitado a describir los procesos de reconocimiento de vozde una manera superficial e intuitiva, haciendo hincapié en uno de los métodos más exitosos hasta ahora: Redes Neuronales. Por tanto, iré de menor a mayor dificultad.
Me ahorrare fórmulas matemáticas complejas ya que considero este trabajo como una introducción teórica para luego poder profundizar, en alguna otra ocasión, en cualquiera de los temas expuestos aquí. (Daré por sabido, conceptos demuestreo y demás.) Tocaré temas de probabilidad, pero como he dicho antes, lo haré de forma teórica, intuitiva y superficial. Considero ésta la mejor propuesta, porque para saber de algo en concreto habrá que empezar desde el principio; no habrá ningún momento en que el lector se pierda, espero, por tanto, aclarar el nivel de dificultad de este trabajo.
¿Qué es reconocimiento de voz?:
- Al hablarde reconocimiento de voz, podemos imaginarnos varios campos de aplicación. Desde la domótica hasta la inteligencia artificial.
¿Emplearemos reconocimiento de palabras aisladas o del habla continua? ¿Será o no será dependiente del locutor? ¿tendrá una gramática restringida?. Todo depende de la aplicación que queramos. Por ejemplo, si queremos un sistema que reconozca un número limitado depalabras para poder apagar o encender las luces de nuestra casa, está claro que grabando unos cuantos ejemplos que servirán de patrones a identificar con las entradas, bastará para poder satisfacer nuestras necesidades.
Imaginemos que en vez de 10 palabras queremos tratar un vocabulario completo y no sólo eso, queremos poder hablar con naturalidad y que el sistema identifique las palabras, las frases yel significado. Es decir, queremos que un robot nos entienda, para ello el nivel de complejidad se eleva a un nivel casi impensable.
Un sistema de reconocimiento de voz podrá operar identificando:
Palabras aisladas
Fonemas (mayor complejidad)
Éste último podrá utilizarse para reconocer palabras, frases, etc. Además de su entendimiento.
Si nos interesa un sistema simple de reconocimiento depalabras, actualmente se venden módulos que funcionan mediante comparación de patrones. Necesitaremos almacenar en una memoria dichos patrones y luego se compararán las entradas con éstos dando una salida de tipo binario (1 ó 0).
El método de funcionamiento se podrá comprender más adelante, ya que conociendo lo difícil se intuye lo fácil. Por ello me voy a ceñir en el reconocimiento de fonemas,...