La estadística como herramienta para el desarrollo de sistemas automaticos reconocedores del habla

José Luciano Maldonado

Resumen


Desde hace mucho tiempo el mundo científico viene haciendo grandes esfuerzos en la construcción de máquinas que sean capaces de intercambiar información en forma hablada con sus operadores humanos. Como consecuencia directa de esos esfuerzos se han alcanzado logros muy importantes;sin embargo, queda mucho por hacer. En ese sentido, se está iniciando el desarrollo de un sistema prototipo que tenga la capacidad de reconocer pronunciaciones del español hablado en Venezuela. Una actividad destacable que se ha cumplido hasta ahora, como parte de las etapas que hay que superar para lograr el objetivo, es la revisión de técnicas y algoritmos que se han utilizado a nivel mundial en la construcción de sistemas semejantes a los que se propone implementar. Producto de esa revisión se destaca el rol de la herramienta de la estadística en esta área de investigación. En ese sentido se muestra la importancia de la aplicación de la estadística en los progresos que ha tenido la tecnología del habla desde la década de los años setenta hasta nuestros días.

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Referencias


Casacuberta, Francisco y Enrique Vidal (s.f.). “Reconocimiento automático

del habla”. Marcombo, Boixareu Editores, Barcelona-México.

Dayhoff, Judith (1990). Neural Networks Arquitectures. Editorial Van Nostrand

Reinhold, New York.

Deller, John, Proakis John y Jansen Jhon (1993). Discrete-Time Processing of

Speech Signals. New York: Macmilllan Publishing Company.

Haykin, Simon (s.f.). Neural Networks, A comprehensive Foundation. MAC

MILLAN, IEEE PRESS.

Juang, B. y L. Rabiner (s.f.). “Issues Using Hidden Markov Models for Speech

Recognition”. Speech Research Department, AT&T Bell Laboratories.

Maldonado, José Luciano (1994). “Una aplicación de las redes neurales

artificiales al reconocimiento de las vocales expresadas en español”. Tesis

de Grado para optar al título de Magister Scientiae en Ingeniería de

Control. Facultad de Ingeniería, ULA.

____. (1997). “El estado del arte de la Tecnología del Habla”. Charla dictada

en el ciclo de Seminarios del postgrado en Ingeniería de Control, Facultad

de Ingeniería, ULA, julio.

____. (1998). “Algoritmos para el reconocimiento automático del Habla”.

Charla dictada en el ciclo de Seminarios del postgrado en Ingeniería de

Control, Facultad de Ingeniería, ULA, marzo.

Neural Networks (1993). Electronics World + Wireless World. August.

PAUL, D.B. (1990). “Speech Recognition Using Hidden Markov Models”.

The Lincoln Laboratory Journal, Volume 3, Number 1.

Picone, Joseph (1990). Continuous Speech Recognition Using Hidden

Markov Models. July. IEEE ASSP Magazine.

Rabiner, L. (1989). A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected

Applications in Speech Recognition. Proceedings of The IEEE, Vol. 77,

No. 2, February.

Torres, I., and F. Casacuberta (s.f.). Spanish Phone Recognition Using

Semicontinuos Hidden Models. Universidad del País Vasco y Universidad

Politécnica de Valencia, España.

Waibel, Alex y John Hampshire (1989). Building Blocks for Speech. BYTE,

August.

Zhao, Yunxin (1993). A Speaker-Indepent Continuous Speech Recognition

System Using Continuos Mixture Gaussian Density HMM of PhonemeSiuzed

Units. IEEE Transactions On Speech And Audio Processing, Vol. 1,

No. 3, July.


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