Aportación a los métodos de entrenamiento de modelos de Markov para reconocimiento de habla continua

 La tesis doctoral recoge el estudio de técnicas de modelado acústico para sistemas de reconocimiento automático de habla. Se realiza un estudio comparado de técnicas para los idiomas inglés y castellano. Para el inglés se presentan resultados sobre la base de datos de inglés americano conocida como (DARPA-RM). Los experimentos presentados para el castellano se basan en una base de datos multilocutor (cuatro locutores) resultado de los trabajos de tesis. Las técnicas de reconocimiento consideradas son las basados en lo modelos denominados ocultos de Markov (HM). Estudiándose tanto los modelos discretos como los continuos. Los experimentos realizados en ambos casos y tanto para el inglés como para el castellano se validan con tests de significación estadística. La tesis recoge diferentes técnicas de entrenamiento de modelos y estrategias de reconocimiento. Se estudian y presentan técnicas de reducción de carga computacional para el proceso de entrenamiento. También se consideran técnicas de agrupación de unidades acústicas tipo trifonemas. Finalmente, para el caso de idioma castellano se estudian técnicas de inclusión de pronunciaciones alternativas y modelado contextual