A fast method of speaker normalisation using formant estimation

Lincoln, Michael J.; Cox, Stephen J.; Ringland, Simon

doi:10.21437/eurospeech.1997-554

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“…Durante la última década y dentro del campo del reconocimiento de la voz, se han realizado progresos sustanciales en la adaptación dinámica de los sistemas de reconocimiento a nuevos hablantes, a través de la modificación o normalización de las representaciones fonéticas con objeto de reflejar las características acústicas de los hablantes de forma individualizada [SCH87]. Un enfoque usual es normalizar el espectro de frecuencias, a partir de las informaciones extraídas para los valores de alguno o algunos de los tres primeros formantes [CLA97], [GOU97], [LIN97], [LEE98].…”

Section: Variaciones En El Estilounclassified

Aportación a la extracción paramétrica en reconocimiento de voz robusto basada en la aplicación de conocimiento de fonética acústica

Álvarez-Marquina¹

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Deseo agradecer a Pedro Gómez Vilda, director de la presente tesis, los consejos, ayuda y orientación que a lo largo de estos últimos cinco años me ha venido proporcionando de manera regular.Así mismo, quisiera reconocer la importancia que los proyectos e investigaciones desarrollados con los profesores Víctor Nieto Lluís y Rafael Martínez Olalla han tenido en este trabajo y en mi carrera investigadora.De igual manera, no quisiera olvidar a los componentes del laboratorio de comunicación oral "Robert Wayne Newcomb" y en particular a su maestro de laboratorio José María García.Por último, quisiera dar las gracias a todas aquellas personas que han compartido conmigo todo lo bueno y lo malo que supone realizar unos estudios tan largos y muy especialmente a mi familia, a quien dedico este libro.With usura the line grows thick Ezra Pound, "XLV", The Cantos

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Aportación a la extracción paramétrica en reconocimiento de voz robusto basada en la aplicación de conocimiento de fonética acústica

Álvarez-Marquina¹

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Speaker Compensation in Automatic Speech Recogniton

Merino

2001

Robustness in Language and Speech Technology

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Automatic speech recognition and speech variability: A review

BenZeghiba

Mori

Deroo

et al. 2007

Speech Communication

431

207

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Major progress is being recorded regularly on both the technology and exploitation of automatic speech recognition (ASR) and spoken language systems. However, there are still technological barriers to flexible solutions and user satisfaction under some circumstances. This is related to several factors, such as the sensitivity to the environment (background noise), or the weak representation of grammatical and semantic knowledge.Current research is also emphasizing deficiencies in dealing with variation naturally present in speech. For instance, the lack of robustness to foreign accents precludes the use by specific populations. Also, some applications, like directory assistance, particularly stress the core recognition technology due to the very high active vocabulary (application perplexity). There are actually many factors affecting the speech realization: regional, sociolinguistic, or related to the environment or the speaker herself. These create a wide range of variations that may not be modeled correctly (speaker, gender, speaking rate, vocal effort, regional accent, speaking style, non-stationarity, etc.), especially when resources for system training are scarce. This paper outlines current advances related to these topics.

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A fast method of speaker normalisation using formant estimation

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Aportación a la extracción paramétrica en reconocimiento de voz robusto basada en la aplicación de conocimiento de fonética acústica

Aportación a la extracción paramétrica en reconocimiento de voz robusto basada en la aplicación de conocimiento de fonética acústica

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Automatic speech recognition and speech variability: A review

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