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Esta investigación aborda las formas de minimizar la alta tasa de error en los sistemas de reconocimiento de voz entrenados con hablantes adultos y probados con hablantes niños. El método GMM-UBM se utiliza como alternativa al método HMM en la búsqueda del factor de escala óptimo (¿-optimal) para las locuciones infantiles cuando se utiliza la técnica de estandarización de locutores. La técnica de normalización adoptada es la VTLN, que normaliza el tracto vocal de los diferentes hablantes infantiles mediante la escala de frecuencias del banco de filtros de miel. En la evaluación de esta…mehr

Produktbeschreibung
Esta investigación aborda las formas de minimizar la alta tasa de error en los sistemas de reconocimiento de voz entrenados con hablantes adultos y probados con hablantes niños. El método GMM-UBM se utiliza como alternativa al método HMM en la búsqueda del factor de escala óptimo (¿-optimal) para las locuciones infantiles cuando se utiliza la técnica de estandarización de locutores. La técnica de normalización adoptada es la VTLN, que normaliza el tracto vocal de los diferentes hablantes infantiles mediante la escala de frecuencias del banco de filtros de miel. En la evaluación de esta técnica, también buscamos la cantidad de mezclas óptimas que mejoran el rendimiento del sistema.
Autorenporträt
Master en Telecomunicaciones por el Instituto Nacional de Telecomunicaciones - INATEL (2014). Ingeniero Eléctrico con énfasis en Telemática, en la Universidad del Sur de Santa Catarina - UNISUL. Actualmente ocupa el cargo de Profesor de Educación Básica, Técnica y Tecnológica, en el área de Telecomunicaciones, en el Instituto Federal de Santa Catarina, São José.