Contribución al reconocimiento del habla con redes neuronales y algoritmos de programación dinámica
La tesis analiza las ventajas y la problemática existente en los sistemas de reconocimiento del habla que incluyen una red neuronal de tipo MLP. Las ventajas de estos sistemas son su bajo coste en reconocimiento y la gran compresión de información realizada. Su mayor inconveniente es su altísimo coste de entrenamiento o desarrollo. En la tesis se describen nuevas técnicas de modelado mixto neuronal y de programación dinámica que reducen drásticamente el coste de desarrollo. También se plantea técnicas de compresión de la información que reducen el coste de reconocimiento y se analizan distintas arquitecturas neuronales más aptas para tareas de reconocimiento de habla. Se han realizado tres sistemas de reconocimiento de habla. Un primer sistema de dígitos aislados independientes del locutor, un sistema de habla aislada de vocabulario de medio a grande y un sistema de reconocimiento de habla continua para vocabulario medio-grande
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