Abstract
In continuous speech recognition systems acoustical sub-units are used to represent word models. For this reason, phonetic transcription of training data and vocabulary words play a fundamental role in recognizers overall performance. In this work we investigate the influence of phonetic transcription effects both in the training data and in the vocabulary words in speaker independent continuous speech recognition systems.
Highlights
In continuous speech recognition systems acoustical sub-units are used to represent word models
Para urn treinamento adequado destes sistemas. deve-se ter urn grande mirnero de exemplos de cada palavra
Esta transcricao e uma tarefa bastante penosa e dernorada, pois e necessario ouvir com ate ncao as locucoes, e com a ajuda de programas de visualizacao grafica da forma de onda e do espectro do sinal, estabelecer exatamente 0 que foi pronunciado
Summary
Em sistemas de vocabulario pequeno (algumas dezenas de palavras), e comum utilizar-se as palavras como unidades fundarnentais. Se a queda verificada no desempenho nao for significativa, este procedirnento permitiria a construcao de bases de dados maiores, 0 que significa mais exemplos de treinamento e, consequenternente, sub-unidades foneticas mais bern treinadas. Existe urn compromisso entre a capacidade de generalizacao e a perplexidade: urn numero grande de versoes para cada paJavra garante que 0 sistema seja teoricamente capaz de reconhecer locucoes de locutores com diferentes sotaques e form as de pronuncia, mas ao mesmo tempo aumenta a perplexidade da busca, derrubando o seu desempenho. Neste trabalho e investigada a influencia da transcricao fonetica das locucoes de treinamento, e do mimero de versoes de cada palavra na taxa de acertos para sistemas de reconhecimento de fala continua com independencia de locutor, que usam modelos de palavras formados a partir da concatenacao de sub-unidades acusticas,. Para os testes e avaliacao dos resultados foram utilizados dois sistemas: urn baseado em modelos ocultos de Markov discretos [12] e outro baseado em modelos ocultos de Markov continuos [13]
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