Teses e Dissertações (BDTD USP - IFSC)

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    Segmentação de voz baseada na análise fractal e na transformada wavelet.
    (2008-12-18) Fantinato, Paulo César
    Ultimamente, a análise fractal (AF) vem sendo utilizada com sucesso na área de processamento digital de voz, especialmente para fins de segmentação de palavras e fonemas, que é uma das etapas fundamentais dos sistemas de reconhecimento automático de fala (Automatic Speech Recognition - ASR ) e identificação automática de locutor (Automatic Speaker Identification - ASI). O uso prático da AF para ASR e ASI depende de dois fatores básicos: baixo custo computacional, para permitir o uso em tempo-real, e precisão nos resultados, para produzir a segmentação correta e entregar dados coerentes à etapa de classificação. Visando atender a esses objetivos, o presente trabalho propõe uma técnica de segmentação de sinais de voz baseada na dimensão do fractal, obtida com o uso da transformada wavelet discreta (DWT). Diversas famílias de wavelets são testadas e comparadas, sendo que os testes foram realizados com algumas sentenças extraídas da base de dados TIMIT do Linguistic Data Consortium (LDC).