Resumen de Reconocimiento de 1000 palabras independiente del locutor, mediante modelos ocultos de Markov
Hameed Ali Al Aubodah
El proposito fundamental del trabajo es el desarrollo de un sistema de reconocimiento de palabras aisladas independiente del locutor. Tanto la amplitud del vocabulario como la independencia del locutor son dos factores que dimensionan la dificultad del trabajo. Se opto por unidades elementales a nivel fonetico por la posibilidad de manejo del vocabulario, posesion de identidad linguistica y la existencia de numerosos ejemplares de cada elemento. La optimizacion del sistema ha sido una tarea con diversas direcciones: la estructura acustica de las unidades, el suavizamiento de los modelos, la integracion de la informacion dinamica de cambios del espectro y el uso de unidades elementales dependientes del contexto. Tambien se desarrollo un algoritmo para generar hipotesis que tiene la tarea de preseleccionar un conjunto reducido de respuestas.
