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Arquitecturas y métodos en sistemas de reconocimiento automático de habla de gran vocabulario

Autor Tesis: 
Javier Macías Guarasa
Grupos de investigación: 
Fecha : 
Vie, 30/11/2001
Resumen: 

La tesis que se presenta en este documento, se enmarca en el área del Reconocimiento Automático de Habla y específicamente en el diseño de sistemas de reconocimiento de gran vocabulario. En todos los casos, la tecnología de base en lo que se refiere al modelado, la aportan los modelos ocultos de Markov que, hoy por hoy, representan el paradigma de modelado dominante. En concreto, se utilizarán técnicas de modelado discreto y semicontinuo, dependiente e independiente del contexto. En primer lugar, y a partir de una clasificación de alternativas arquitecturales en el diseño de sistemas de reconocimiento se hace un estudio teórico de la formulación del comportamiento de arquitecturas multi-módulo, tanto en coste computacional como en tasa de reconocimiento, definiendo una metodología de diseño para determinar la adecuación de módulos particulares de cara a su uso conjunto, que es validada con la experimentación correspondiente. Igualmente, se hace énfasis en el estudio y evaluación de algunas de las alternativas de compresión del espacio de búsqueda, estableciendo relaciones de compromiso entre coste y tasa, que es el binomio decisivo a la hora de abordar el diseño de sistemas en tiempo real. Se presentan estudios sobre distintas estrategias de organización del espacio de búsqueda orientadas a exploración y búsqueda con algoritmos de programación dinámica: árboles y grafos, deterministas y no deterministas, proponiendo soluciones prometedoras para incrementar la tasa de inclusión obtenible sobre estructuras de grafo (en las que la compresión del espacio de búsqueda produce peores resultados que con la búsqueda lineal o en árbol). Especialmente importante es el trabajo sobre estimación de listas variables de preselección, analizando métodos paramétricos y no paramétricos, centrándonos en el uso de redes neuronales como mecanismo estimador. Se ha propuesto una metodología de selección de parámetros de entrada, topologías y métodos de codificación, en base a su potencia discriminativa en una tarea simplificada. Dicha propuesta que ha sido ampliamente evaluada y comparada con el enfoque tradicional de uso de listas fijas, mostrando la consistente mejora tanto en tasa como en coste computacional conseguible con el uso de redes neuronales. Dicho estudio sobre listas variables ha sido extendido de forma natural al problema de estimación de fiabilidad de hipótesis, habiéndose aprovechando estos resultados, de nuevo, para la estimación de longitudes de listas, obteniendo también buenos resultados. En lo que respecta al repertorio de unidades de reconocimiento y a la composición de los diccionarios usados (en cuanto al uso de múltiples pronunciaciones), se aplican, evalúan y comparan métodos dirigidos por datos y basados en conocimiento. En el apartado de introducción de variantes de pronunciación se ha discutido ampliamente la problemática de contar con bases de datos representativas y haciendo énfasis en la importancia de atender y evaluar las mejoras marginales obtenidas con algunos de estos métodos. La evaluación de los resultados es planteada cuidadosamente, sobre dos tareas radicalmente distintas: habla telefónica independiente del locutor y habla aislada dependiente, ambas usando gran vocabulario (hasta 10000 palabras), lo que permite obtener conclusiones y claves de diseño para cada una de ellas, con lo que se consigue una generalización más fundamentada de su bondades o perjuicios. En este sentido se aplican análisis de validez y relevancia estadística que pongan en su justo sitio las mejoras o degradaciones observadas. En los procesos de evaluación se han propuesto nuevas métricas y mecanismos originales de comparación.

Calificación: 
Sobresaliente Cum Laude