Conversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro

O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

Avanços em reconhecimento de fala para português brasileiro e aplicações: ditado no libreoffice e unidade de resposta audível com asterisk

O reconhecimento automático de voz vem sendo cada vez mais útil e possível. Quando se trata de línguas como a Inglesa, encontram-se no mercado excelentes reconhecedores. Porem, a situação não e a mesma para o Português Brasileiro, onde os principais reconhecedores para ditado em sistemas desktop que já existiram foram descontinuados. A presente dissertação alinha-se com os objetivos do Laboratório de Processamento de Sinais da Universidade Federal do Pará, que é o desenvolvimento de um reconhecedor automático de voz para Português Brasileiro. Mais especificamente, as principais contribuições dessa dissertação são: o desenvolvimento de alguns recursos necessários para a construção de um reconhecedor, tais como: bases de áudio transcrito e API para desenvolvimento de aplicações; e o desenvolvimento de duas aplicações: uma para ditado em sistema desktop e outra para atendimento automático em um call center. O Coruja, sistema desenvolvido no LaPS para reconhecimento de voz em Português Brasileiro. Este alem de conter todos os recursos para fornecer reconhecimento de voz em Português Brasileiro possui uma API para desenvolvimento de aplicativos. O aplicativo desenvolvido para ditado e edição de textos em desktop e o SpeechOO, este possibilita o ditado para a ferramenta Writer do pacote LibreOffice, alem de permitir a edição e formatação de texto com comandos de voz. Outra contribuição deste trabalho e a utilização de reconhecimento automático de voz em call centers, o Coruja foi integrado ao software Asterisk e a principal aplicação desenvolvida foi uma unidade de resposta audível com reconhecimento de voz para o atendimento de um call center nacional que atende mais de 3 mil ligações diárias.