Robustez Ao Ruído: Análise De Desempenho Entre Parâmetros Rasta E Outros Parâmetros Usuais Em Sistemas De Reconhecimento Automático Da Fala

Abstract

Resumo-A robustez ao ruído em sistemas de reconhecimento automático de fala (SRAF) tem sido objeto de estudo de inúmeros trabalhos científicos, pois representa um grande desafio tornar estes sistemas utilizáveis nos ambientes onde irão operar. A maior parte destes trabalhos aborda técnicas que tornam o sistema robusto ao ruído através da adaptação de modelos estatísticos a um novo ambiente [20], que não aquele no qual o sistema foi treinado. Já o presente trabalho, aborda técnicas que atuam diretamente na etapa inicial do sistema, no front-end. Esta etapa é responsável por extrair parâmetros do sinal de voz, que posteriormente são submetidos à etapa de classificação de padrões. As técnicas PLP (Perceptual Linear Prediction) [1] e RASTA (RelAtive SpecTrAl) [9, 10], objetos de estudo deste trabalho, tentam imitar certas características desejáveis do sistema auditivo humano, buscando com isso, a extração de parâmetros que dão mais robustez ao sistema. Palavras-Chave-Reconhecimento Automático de fala com ruído, Robustez ao Ruído, Processamento de fala, RASTA, PLP, Processamento Digital de Sinais, Interface Vocal Homem-Máquina.Abstract-The robustness in SRAF has been the subject of several scientific works, because it represents a big obstacle to the use of this kind of systems, considering the environments where they will work . Most of these scientific works rely mainly on stochastic methods, which try to adapt the statistical models to another environment [20], different from that where the system was trained. This research will show some techniques that work directly on the SRAF front-end. This part of the system is responsible for extracting parameters from the speech signal, which will be the inputs to the next part, the pattern classification process. The PLP (Perceptual Linear Prediction) [1] and RASTA (RelAtive SpecTrAl) [9, 10] techniques, subjects of this work, try to mimic some desirable characteristics of the human auditory system, in order to get parameters that give more robustness to the system. The advantages of these techniques over the others become evident after the analysis of the comparative results.