Studio Prestazionale del Sistema di Speech Recognition CMU Sphinx al variare di Algoritmi di Rivelazione dell'Attività Vocale
L'argomento trattato in questa tesi riguarda lo Speech Recognition ovvero il riconoscimento del parlato. I contesti applicativi in cui viene impiegato spaziano dalla robotica ai videogiochi, dalla traduzione automatica ai sistemi di navigazione per veicoli. Questo studio ha focalizzato l'attenzione su uno degli elementi cardine dello Speech Recognition che è il VAD (Voice Activity Detection), ovvero l'algoritmo responsabile dell'individuazione delle sequenze di parlato. Il software usato per implementare lo speech recognition è il toolkit open source CMU Sphinx, sviluppato presso la Carniege Mellon University. L'obiettivo principale è stato quello di realizzare uno studio prestazionale che permettesse di valutare le performance del VAD utilizzato da Sphinx con quelle di altri 2 VAD (SigmaVAD e AMR VAD1) utilizzati in modalità off-line sulla base di un database contenente file rumorosi e non rumorosi. Affinchè lo studio fosse realizzabile è stato necessario allenare il sistema a riconoscere sequenze di cifre pronunciate in italiano mediante la creazione di modelli acustici e di linguaggio ad-hoc. È stata infine implementata un'applicazione per il voice dialing che prevede l'integrazione del software PBX open source Asterisk con il software Sphinx e che consente di comporre un numero telefonico mediante l'ausilio della voce.
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Informazioni tesi
Autore: | Marco Daniele Turco |
Tipo: | Laurea II ciclo (magistrale o specialistica) |
Anno: | 2009-10 |
Università: | Università degli Studi di Catania |
Facoltà: | Ingegneria |
Corso: | Ingegneria delle telecomunicazioni |
Relatore: | Francesco Beritelli |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 112 |
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FAQ
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