Los científicos e investigadores del procesamiento del habla de todo el mundo han dedicado muchas contribuciones a las lenguas habladas en inglés y en otros idiomas. Sin embargo, hasta la fecha se han realizado muy pocas investigaciones sobre la lengua hablada oriya. Este trabajo de investigación es una contribución totalmente novedosa a la lengua oriya, que es una de las lenguas oficiales reconocidas de la India. En esta tesis se tienen en cuenta múltiples aspectos. Se utilizan algoritmos estadísticos de reconocimiento de patrones para la identificación de hablantes y el reconocimiento del habla oriya. La tarea de identificación del hablante se basa en el algoritmo SVM (Support Vector Machine), mientras que el algoritmo HMM (Hidden Markov Model) se utiliza en el desarrollo del motor de reconocimiento del habla oriya. También se revisan y analizan otras técnicas eficaces, como la deformación temporal dinámica (DTW), la red neuronal de retropropagación basada en ontologías (BPFF), la red k-neighborhood, etc., desde el punto de vista de la identificación de hablantes y el rendimiento del reconocimiento del habla oriya. Un corpus de habla es la unidad integral de cualquier aplicación de procesamiento del habla. Debido a la falta de disponibilidad de corpus de habla oriya de dominio público, hemos establecido dos corpus de habla diferentes en lengua oriya.
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