The gains made by current deep-learning techniques have often come with the price tag of big data and where that data is not available, a new solution must be found. Such is the case for accented and noisy speech where large databases do not exist and data augmentation techniques, which are less than perfect, present an even larger obstacle. Another problem is that state-of-the-art results are rarely reproducible because they use proprietary datasets, pretrained networks and/or weight initializations from other larger networks. An example of a low resource scenario exists even in the fifth largest land in the world; home to most of the speakers of the seventh most spoken language on earth. Brazil is the leader in the Latin-American economy and as a BRIC country aspires to become an ever-stronger player in the global marketplace. Still, English proficiency is low, even for professionals in businesses and universities. Low intelligibility and strong accents can damage professional credibility. It has been established in the literature for foreign language teaching that it is important that adult learners are made aware of their errors as outlined by the Noticing Theory, explaining that a learner is more successful when he is able to learn from his own mistakes. An essential objective of this dissertation is to classify phonemes in the acoustic model which is needed to properly identify phonemic errors automatically. A common belief in the community is that deep learning requires large datasets to be effective. This happens because brute force methods create a highly complex hypothesis space which requires large and complex networks which in turn demand a great amount of data samples in order to generate useful networks. Besides that, the loss functions used in neural learning does not provide statistical learning guarantees and only guarantees the network can memorize the training space well. In the case of accented or noisy speech where a new sample can carry a great deal of variation from the training samples, the generalization of such models suffers. The main objective of this dissertation is to investigate how more robust acoustic generalizations can be made, even with little data and noisy accented-speech data. The approach here is to take advantage of raw feature extraction provided by deep learning techniques and instead focus on how learning guarantees can be provided for small datasets to produce robust results for acoustic modeling without the dependency of big data. This has been done by careful and intelligent parameter and architecture selection within the framework of the statistical learning theory. Here, an intelligently defined CNN architecture, together with context windows and a knowledge-driven hierarchical tree of SVM classifiers achieves nearly state-of-the-art frame-wise phoneme recognition results with absolutely no pretraining or external weight initialization. A goal of this thesis is to produce transparent and reproducible architectures with high frame-level accuracy, comparable to the state of the art. Additionally, a convergence analysis based on the learning guarantees of the statistical learning theory is performed in order to evidence the generalization capacity of the model. The model achieves 39.7% error in framewise classification and a 43.5% phone error rate using deep feature extraction and SVM classification even with little data (less than 7 hours). These results are comparable to studies which use well over ten times that amount of data. Beyond the intrinsic evaluation, the model also achieves an accuracy of 88% in the identification of epenthesis, the error which is most difficult for Brazilian speakers of English This is a 69% relative percentage gain over the previous values in the literature. The results are significant because it shows how deep feature extraction can be applied to little data scenarios, contrary to popular belief. The extrinsic, task-based results also show how this approach could be useful in tasks like automatic error diagnosis. Another contribution is the publication of a number of freely available resources which previously did not exist, meant to aid future researches in dataset creation.

Os ganhos obtidos pelas atuais técnicas de aprendizado profundo frequentemente vêm com o preço do big data e nas pesquisas em que esses grandes volumes de dados não estão disponíveis, uma nova solução deve ser encontrada. Esse é o caso do discurso marcado e com forte pronúncia, para o qual não existem grandes bases de dados; o uso de técnicas de aumento de dados (data augmentation), que não são perfeitas, apresentam um obstáculo ainda maior. Outro problema encontrado é que os resultados do estado da arte raramente são reprodutíveis porque os métodos usam conjuntos de dados proprietários, redes prétreinadas e/ou inicializações de peso de outras redes maiores. Um exemplo de um cenário de poucos recursos existe mesmo no quinto maior país do mundo em território; lar da maioria dos falantes da sétima língua mais falada do planeta. O Brasil é o líder na economia latino-americana e, como um país do BRIC, deseja se tornar um participante cada vez mais forte no mercado global. Ainda assim, a proficiência em inglês é baixa, mesmo para profissionais em empresas e universidades. Baixa inteligibilidade e forte pronúncia podem prejudicar a credibilidade profissional. É aceito na literatura para ensino de línguas estrangeiras que é importante que os alunos adultos sejam informados de seus erros, conforme descrito pela Noticing Theory, que explica que um aluno é mais bem sucedido quando ele é capaz de aprender com seus próprios erros. Um objetivo essencial desta tese é classificar os fonemas do modelo acústico, que é necessário para identificar automaticamente e adequadamente os erros de fonemas. Uma crença comum na comunidade é que o aprendizado profundo requer grandes conjuntos de dados para ser efetivo. Isso acontece porque os métodos de força bruta criam um espaço de hipóteses altamente complexo que requer redes grandes e complexas que, por sua vez, exigem uma grande quantidade de amostras de dados para gerar boas redes. Além disso, as funções de perda usadas no aprendizado neural não fornecem garantias estatísticas de aprendizado e apenas garantem que a rede possa memorizar bem o espaço de treinamento. No caso de fala marcada ou com forte pronúncia, em que uma nova amostra pode ter uma grande variação comparada com as amostras de treinamento, a generalização em tais modelos é prejudicada. O principal objetivo desta tese é investigar como generalizações acústicas mais robustas podem ser obtidas, mesmo com poucos dados e/ou dados ruidosos de fala marcada ou com forte pronúncia. A abordagem utilizada nesta tese visa tirar vantagem da raw feature extraction fornecida por técnicas de aprendizado profundo e obter garantias de aprendizado para conjuntos de dados pequenos para produzir resultados robustos para a modelagem acústica, sem a necessidade de big data. Isso foi feito por meio de seleção cuidadosa e inteligente de parâmetros e arquitetura no âmbito da Teoria do Aprendizado Estatístico. Nesta tese, uma arquitetura baseada em Redes Neurais Convolucionais (RNC) definida de forma inteligente, junto com janelas de contexto e uma árvore hierárquica orientada por conhecimento de classificadores que usam Máquinas de Vetores Suporte (Support Vector Machines - SVMs) obtém resultados de reconhecimento de fonemas baseados em frames quase no estado da arte sem absolutamente nenhum pré-treinamento ou inicialização de pesos de redes externas. Um objetivo desta tese é produzir arquiteturas transparentes e reprodutíveis com alta precisão em nível de frames, comparável ao estado da arte. Adicionalmente, uma análise de convergência baseada nas garantias de aprendizado da teoria de aprendizagem estatística é realizada para evidenciar a capacidade de generalização do modelo. O modelo possui um erro de 39,7% na classificação baseada em frames e uma taxa de erro de fonemas de 43,5% usando raw feature extraction e classificação com SVMs mesmo com poucos dados (menos de 7 horas). Esses resultados são comparáveis aos estudos que usam bem mais de dez vezes essa quantidade de dados. Além da avaliação intrínseca, o modelo também alcança uma precisão de 88% na identificação de epêntese, o erro que é mais difícil para brasileiros falantes de inglês. Este é um ganho relativo de 69% em relação aos valores anteriores da literatura. Os resultados são significativos porque mostram como raw feature extraction pode ser aplicada a cenários de poucos dados, ao contrário da crença popular. Os resultados extrínsecos também mostram como essa abordagem pode ser útil em tarefas como o diagnóstico automático de erros. Outra contribuição é a publicação de uma série de recursos livremente disponíveis que anteriormente não existiam, destinados a auxiliar futuras pesquisas na criação de conjuntos de dados.