{"id":110987,"date":"2018-03-11T10:37:20","date_gmt":"2018-03-11T10:37:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/maquinas-de-vectores-soporte-para-reconocimiento-robusto-de-habla\/"},"modified":"2018-03-11T10:37:20","modified_gmt":"2018-03-11T10:37:20","slug":"maquinas-de-vectores-soporte-para-reconocimiento-robusto-de-habla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/tecnologia-de-las-telecomunicaciones\/maquinas-de-vectores-soporte-para-reconocimiento-robusto-de-habla\/","title":{"rendered":"M\u00e1quinas de vectores soporte para reconocimiento robusto de habla"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Rub\u00e9n Solera Ure\u00f1a <\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo de esta tesis doctoral es estudiar la viabilidad de la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de la m\u00e1quina de vectores soporte (support vector machine, svm) en el campo del reconocimiento autom\u00e1tico de habla (rah). Tanto la formulaci\u00f3n te\u00f3rica de esta herramienta como los resultados conseguidos en otros \u00e1mbitos han llevado a considerarla una opci\u00f3n apropiada para solventar algunos de los problemas presentes en los reconocedores actuales. En concreto, esta tesis dirige su atenci\u00f3n al problema del reconocimiento robusto de habla en condiciones ac\u00fasticas adversas.  una primera l\u00ednea de trabajo se centra en la etapa de modelado ac\u00fastico de los reconocedores de habla, en la que los modelos de mezclas de gaussianas (gaussian mixture models, gmms) empleados tradicionalmente se sustituyen por una m\u00e1quina de vectores soporte multiclase en su modalidad para clasificaci\u00f3n (support vector classier, svc). Dada una cierta observaci\u00f3n, esta svm se encarga de proporcionar la probabilidad a posteriori de cada una de las clases ac\u00fasticas consideradas. Este sistema h\u00edbrido svm\/hmm, usando un contexto ac\u00fastico adecuado y un conjunto de datos de entrenamiento mucho menor que los sistemas convencionales, proporciona unas prestaciones competitivas a costa de una complejidad computacional mayor.  con el objetivo de reducir dicha complejidad y lograr as\u00ed que el reconocedor h\u00edbrido opere en tiempo real, se propone el uso de svms compactas entrenadas mediante un procedimiento de m\u00ednimos cuadrados ponderados (weighted least squares, wls). El m\u00e9todo empleado permite fijar de antemano la complejidad de la m\u00e1quina de vectores soporte imponiendo un modelo reducido sobre el vector de pesos que define el hiperplano de separaci\u00f3n. De esta forma, es posible controlar el coste computacional en la etapa de reconocimiento sin que ello suponga una p\u00e9rdida apreciable en las prestaciones del sistema.  la segunda l\u00ednea de trabajo en esta tesis se centra en la etapa de parametrizaci\u00f3n de la se\u00f1al de voz de entrada. En este caso, se propone el uso de un m\u00e9todo no param\u00e9trico de estimaci\u00f3n espectral basado en la m\u00e1quina de vectores soporte para regresi\u00f3n (support vector regressor, svr), como etapa previa a la obtenci\u00f3n de los coecientes cepstrales. La posibilidad de definir distintas regiones en la funci\u00f3n de coste dependiendo de la magnitud del error confiere a la svr una mayor robustez en presencia de ruido no gaussiano e interferencias, situaci\u00f3n relativamente com\u00fan en el \u00e1mbito del reconocimiento autom\u00e1tico de habla. Los resultados experimentales obtenidos reflejan una clara mejora respecto al m\u00e9todo convencional de estimaci\u00f3n espectral en determinadas condiciones.  las propuestas que se describen en esta tesis doctoral se han evaluado en un marco experimental de reconocimiento de d\u00edgitos conectados en castellano, con una complejidad moderada. Esto ha facilitado el desarrollo de la fase experimental del trabajo, obteni\u00e9ndose a la vez resultados significativos que avalan la viabilidad del uso en el campo del rah de los m\u00e9todos presentados en esta tesis doctoral.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>M\u00e1quinas de vectores soporte para reconocimiento robusto de habla<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 M\u00e1quinas de vectores soporte para reconocimiento robusto de habla <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Rub\u00e9n Solera Ure\u00f1a <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Carlos III de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 22\/09\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Fernando D\u00edaz De Mar\u00eda<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Juan  ram\u00f3n Vidal roman\u00ed <\/li>\n<li>Luis alfonso Hernandez gomez (vocal)<\/li>\n<li>gustavo Camps valls (vocal)<\/li>\n<li>Antonio  Jos\u00e9 Rubio ayuso (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Rub\u00e9n Solera Ure\u00f1a El objetivo de esta tesis doctoral es estudiar la viabilidad de la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica 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