Tesis doctoral de M. Jose Castro Bleda
El reconocimiento automático de habla consiste, en su acepción más general, en la trasncripción de voz a texto. Es una de las áreas más importantes del aprendizaje automático, por la gran cantidad de aplicaciones que pude tener en todos los ámbitos de la vida cotidiana. A la vez, es una de las áreas que presenta mayor dificultad debido principalmente a la gran variabilidad del habla, de los locutores y de las tareas abordar. En las dos últimas décadas la comunidad científica ha invertido un enorme esfuerzo en este campo de investigación y se han diseñado sistemas que en la actualidad alcanzan alrededor de un 90% de procentaje de palabras correctamente reconocidas en tareas de dominio restringido. La metodología más utilizada a la hora de abordar este problema es la basada en la utilización de modelos ocultos de markov. recientemente se han propuesto modelos acústicos híbridos para tareas de reconocimiento automático del habla: sistemas basados en la combinación de modelos ocultos de markov y redes neuronales. En este trabajo se investigan modelos híbridos de estas características y también se proponen otros sistemas que combinan autómatas inferidos con metodologías de inferencia gramatical con redes neuronales.
Datos académicos de la tesis doctoral «Modelado acustico de unidades sublexicas mediante una aproximación basada en metodos estructurales-conexionistas.«
- Título de la tesis: Modelado acustico de unidades sublexicas mediante una aproximación basada en metodos estructurales-conexionistas.
- Autor: M. Jose Castro Bleda
- Universidad: Politécnica de Valencia
- Fecha de lectura de la tesis: 15/12/1998
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Francisco Casacuberta Nolla
- Tribunal
- Presidente del tribunal: enrique Vidal ruiz
- María ines Torres barañano (vocal)
- José bernardo Mariño acebal (vocal)
- mikel lorenzo Forcada zubizarreta (vocal)