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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.76.2007.tde-15042008-211812
Document
Auteur
Nom complet
Sylvio Barbon Júnior
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2007
Directeur
Jury
Guido, Rodrigo Capobianco (Président)
Maciel, Carlos Dias
Travieso, Gonzalo
Titre en portugais
Dynamic Time Warping baseado na transformada wavelet
Mots-clés en portugais
Dynamic Time Warping
Processamento digital de sinais
Reconhecimento automático de fala
Reconhecimento de voz
Transformada wavelet
Resumé en portugais
Dynamic Time Warping (DTW) é uma técnica do tipo pattern matching para reconhecimento de padrões de voz, sendo baseada no alinhamento temporal de um sinal com os diversos modelos de referência. Uma desvantagem da DTW é o seu alto custo computacional. Este trabalho apresenta uma versão da DTW que, utilizando a Transformada Wavelet Discreta (DWT), reduz a sua complexidade. O desempenho obtido com a proposta foi muito promissor, ganhando em termos de velocidade de reconhecimento e recursos de memória consumidos, enquanto a precisão da DTW não é afetada. Os testes foram realizados com alguns fonemas extraídos da base de dados TIMIT do Linguistic Data Consortium (LDC)
Titre en anglais
Dynamic Time Warping based-on wavelet transform
Mots-clés en anglais
Automatic speech recognition
Digital signal processing
Dynamic Time Warping
Speech processing
Transformada wavelet
Resumé en anglais
Dynamic TimeWarping (DTW) is a pattern matching technique for speech recognition, that is based on a temporal alignment of the input signal with the template models. One drawback of this technique is its high computational cost. This work presents a modified version of the DTW, based on the DiscreteWavelet Transform (DWT), that reduces the complexity of the original algorithm. The performance obtained with the proposed algorithm is very promising, improving the recognition in terms of time and memory allocation, while the precision is not affected. Tests were performed with speech data collected from TIMIT corpus provided by Linguistic Data Consortium (LDC).
 
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Date de Publication
2008-04-23
 
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