Studio e sperimentazione di un algoritmo neuronale basato su modelli fisiologici e comportamentali per il riconoscimento del segnale vocale

INTRODUZIONE. Questo lavoro si propone di presentare un metodo per il riconoscimento dei fonemi del lingua italiana, basato su modelli fisiologici che simulano il funzionamento dell'apparato uditivo umano Il sistema di riconoscimento si compone di due parti distinte (figura sottostante): il preprocessore che analizza il segnale sonoro, e una rete neurale che effettua il riconoscimento. Nel capitolo 1 verranno descritti i principi del preprocessore, la cui struttura riproduce, almeno nelle parti fondamentali, quella della coclea, l'organo di percezione dei segnali sonori. Pur essendo una notevole semplificazione, il modello costituisce comunque una buona stima della realtà, soprattutto se confrontato con metodi classici di analisi dei segnali; inoltre fornisce una buona base di dati per il successivo compito del riconoscimento. In particolare si noterà come questi dati possono essere impiegati direttamente per l'identificazione, senza ulteriori preelaborazioni. Nel capitolo 2 viene presentata la rete neurale ART (Adaptive Resonance Theory), impiegata per il riconoscimento. ART è il risultato di ricerche sui principi fisiologici che stanno alla base dei sistemi di memoria biologici. La teoria, proposta da PREPROCESSORE RETE NEURONALE segnale vettori acustici classi