Reconocimiento de 1000 palabras independiente del locutor, mediante modelos ocultos de markov.

Tesis doctoral de Ali Al Aubodah Hameed Hasan

El proposito 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 opto por unidades elementales a nivel fonetico por la posibilidad de manejo del vocabulario, posesion de identidad linguistica y la existencia de numerosos ejemplares de cada elemento. la optimizacion del sistema ha sido una tarea con diversas direcciones: la estructura acustica de las unidades, el suavizamiento de los modelos, la integracion de la informacion dinamica de cambios del espectro y el uso de unidades elementales dependientes del contexto. tambien se desarrollo un algoritmo para generar hipotesis que tiene la tarea de preseleccionar un conjunto reducido de respuestas.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Reconocimiento de 1000 palabras independiente del locutor, mediante modelos ocultos de markov.«

  • Título de la tesis:  Reconocimiento de 1000 palabras independiente del locutor, mediante modelos ocultos de markov.
  • Autor:  Ali Al Aubodah Hameed Hasan
  • Universidad:  Politécnica de Madrid
  • Fecha de lectura de la tesis:  01/01/1990

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • José Manuel Pardo Muñoz
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Andres Santos Lleo
    • Francisco Del Pozo Guerrero (vocal)
    • Elias Muñoz Merino (vocal)
    • Antonio Quilis Morales (vocal)

 

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