Reconocimiento de 1000 palabras independiente del locutor mediante modelos ocultos de Markov

El propósito fundamental del trabajo es el desarrollo de un sistema de reconocimiento de palabras aisladas independiente del locutor. Tanto la amplitud del vocabulario como la independencia del locutor son dos factores que dimensionan la dificultad del trabajo. Se optó por unidades elementales a nivel fonético por la posibilidad de manejo del vocabulario, posesión de identidad lingüística y la existencia de numerosos ejemplares de cada elemento. La optimización del sistema ha sido una tarea con diversas direcciones: la estructura acústica de las unidades, el suavizamiento de los modelos, la integración de la informacion dinámica de cambios del espectro y el uso de unidades elementales dependientes del contexto. También se desarrollo un algorítmo para generar hipótesis que tiene la tarea de preseleccionar un conjunto reducido de respuestas