DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MECANISMO
DE RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE VOZ DE UM
SISTEMA TUTOR INTELIGENTE
Autor(es):
PEREIRA, LEINYLSON FONTINELE
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2015
Resumo:
RESUMO
Este trabalho apresenta um Sistema Tutor Inteligente (STI) para acessibilidade de pessoas deficientes, capaz de realizar tanto o reconhecimento automático da fala quanto a síntese de voz. Por meio de um diálogo interativo e através do reconhecimento de palavras isoladas e conectadas (frases), o STI retorna de forma audiovisual o significado e ilustrações associadas à palavra reconhecida, auxiliando desta forma, o usuário na compreensão de novas palavras e conceitos. Esta Interação Humano-Computador (IHC) motiva o usuário no processo de ensino-aprendizagem através do reconhecimento e da geração automática da fala. O trabalho avalia o STI, mais especificamente seu mecanismo de reconhecimento de voz, através de dois fatores fundamentais que regem sua usabilidade: a acurácia (taxa de acerto) e o tempo de processamento. O STI realiza a extração de características representativas dos sinais da voz através da Transformada Rápida de Fourier e da Transformada de Fourier de Tempo Curto. O STI também classifica os sinais de voz por meio do cálculo do erro médio, desvio padrão e covariância, e também através dos métodos Dynamic Time Warping (DTW) e Hidden Markov Model (HMM). O STI apresentou resultados satisfatórios quanto ao seu mecanismo de reconhecimento de voz, destacando-se a classificação do sinal de voz através da computação do erro médio do sinal.
Palavras-chave: DTW. FFT. HMM. Interação Humano-Computador. Reconhecimento Automático da Fala. Síntese de Voz. STFT.
Abstract:
ABSTRACT
This work presents an Intelligent Tutor System (ITS) for accessibility of disabled persons, capable of performing both the automatic recognition of speech and speech synthesis. Through an interactive dialogue, and through the recognition of isolated and connected words (phrases), the ITS returns audiovisual forms the meaning and graphics associated with the recognized word, thus assisting the user in understanding the concepts and new words. This Human-Computer Interaction (HCI) motivates the user in the teaching-learning process through recognition and automatic generation of speech. The study evaluates the ITS, specifically its voice recognition engine through two fundamental factors governing its usability: accuracy (hit rate) and the processing time. The ITS performs extraction of characteristics representative of speech signals through Fast Fourier Transform and Short Time Fourier Transform. The ITS also ranks the voice signals via the calculated average error, standard deviation and covariance, and also by the methods Dynamic Time Warping (DTW) and Hidden Markov Model (HMM). The ITS showed satisfactory results regarding its voice recognition engine, especially the classification of the speech signal by the average signal error computing.
PEREIRA, LEINYLSON FONTINELE. DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MECANISMO
DE RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE VOZ DE UM
SISTEMA TUTOR INTELIGENTE. 2015. 89 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2015) - Universidade Estadual do Ceará, , 2015. Disponível em: Acesso em: 5 de maio de 2024
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