Modelamento e ajuste por regra sub-ótima de maximização da informação mútua de um sistema reconhecedor de palavras isoladas, independente do falante, para ambientes adversos, com redundância de informação. - Minami, Mario (1998)
Implementamos um sistema reconhecedor de palavras isoladas, independente do falante, para ambientes adversos, com Modelos Ocultos de Markov (HMM\'s) multiparamétricos, com distribuições discretas, múltiplos livros de códigos, e expoentes de ponderação nos parâmetros, que será detalhado ao longo do texto. Com base nesse sistema, propomos um modelamento via Maximização da Informação Mútua (MM) sub-ótima que possibilita a melhoria do desempenho do sistema. O modelamento, fundamentado em elementos da Teoria da Informação, permitiu que os ajustes propostos acompanhassem o fluxo do sinal, iniciando pela etapa de codificação (quantização) e chegando aos modelos HMM, sempre pelo critério de otimização por MMI. Para o ajuste dos modelos HMM formulamos expressões de reestimação, e propomos o uso da seqüência de estados fornecida pelo decodificador por Viterbi para um procedimento de MMI sub-ótimo. Os testes no sistema e a avaliação dos ajustes propostos foram realizadoscom dados de centenas de falantes, coletados da linha telefônica fixa comercial, num vocabulário de dígitos da Língua Portuguesa. Os resultados mostraram que o modelamento proposto melhora significativamente o desempenho do sistema, sem aumentar consideravelmente a carga computacional. O modelamento proposto pode ser aplicado a qualquer HMM discreto.