Estudo e aplicação da técnica de matching pursuit na classificação entre sinais de voz e silêncio

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Claser, R.
• Orientador(a): Sanches, Ivandro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário da FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Reconhecimento automático da voz; Síntese da voz
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/429

As transformadas de Fourier e Wavelet são as representações/transformações mais comumentes utilizadas para se referir a um dado sinal, por serem rápidas e fáceis de se manipular. Porém, em casos em que a representação é construída a partir da seleção de elementos de conjuntos redundantes chamados de dicionários, o uso de técnicas alternativas que permite uma maior esparsidade (dispersão) se faz necessário. Dessa forma, o objetivo deste trabalho visa buscar dicionários adequados de forma a solucionar o problema de se classificar trechos de sinal entre voz e silêncio utilizando dicionários redundantes e representação esparsa de sinais. Para esse fim, constrói-se um dicionário redundante de funções básicas (átomos) e analisa-se o sinal de voz via Matching Pursuit. Dessa análise, fase de treinamento, obtém-se a distribuição de probabilidade discreta a priori de ocorrência do conjunto de átomos para cada classe de interesse, permitindo a discriminação a posteriori entre as classes. Surpreendentemente, a técnica mencionada anteriormente não se baseia na variação de níveis de energia ao longo do sinal, mas nas características fundamentais que determinam a essência de cada uma dessas duas classes de sinais, nominalmente voz e silêncio. Entretanto, devido a ineficiência apresentada pela mesma, precisou-se utilizar os pesos dos átomos, os quais contém informação de energia, de forma a melhorar e refinar a classificação desempenhada pelo algoritmo.