Desenvolvimento de regras de pronúncia para a síntese de fala em língua portuguesa

Sabe-se que a fala é a principal maneira de comunicação entre as pessoas. A Síntese de fala (geração automática da fala pelo computador) tem recebido atenção da comunidade acadêmica e profissional por várias décadas. Ela envolve a conversão de um texto de entrada em fala, usando algoritmos e algumas formas de fala codificada. O texto pode ser digitado pelo teclado ou obtido por reconhecimento de caracteres ou, ainda, obtido de um banco de dados. A síntese de fala pode ser usada em vários domínios de aplicação, tais como: auxílio para deficientes visuais, telecomunicações, multimídia, etc. Este trabalho apresenta um estudo sobre a produção da fala e da área de síntese de fala visando servir de subsídio para dissertações e pesquisas futuras, bem como para o Projeto Spoltech, um projeto de cooperação entre os Estados Unidos e o Brasil para o avanço da tecnologia da língua falada no Brasil (Português Brasileiro). Dentro deste estudo serão apresentadas as principais técnicas de síntese de fala, entre as quais destaca-se: Texto para Fala (TPF). Problemas de separação de sílabas, determinação da sílaba tônica, pronunciação das vogais “e” e “o” como um fonema aberto ou fechado, etc, são enfrentados dentro do contexto da área de síntese de fala para o português falado no Brasil. Tendo conhecimento destes problemas, o principal objetivo deste trabalho será criar regras para resolver o problema de pronunciação das vogais “e” e “o” de forma automática, visando obter produção sonora mais inteligível, por intermédio da implementação de um analisador estatístico, o qual verificará a letra anterior e posterior ao “e” ou “o” de uma palavra e, com isso, determinar a pronúncia dos mesmos para aquela seqüência de letras. As mesmas poderão tornar-se regras válidas para a solução do problema se atingirem 80% dos casos de ocorrência no dicionário com fonema “e” ou “o” aberto (limiar), sendo que elas serão lidas por um interpretador Scheme utilizado pelo programa Festival - ferramenta para a construção de sistemas de síntese de fala desenvolvida pelo Centre for Speech Technology Research (University of Edinburgh, Reino Unido), a qual utiliza TPF como método de síntese. Sabendo-se que o Festival gera os fonemas “e” e “o” como fechados se não há uma regra para inferir o contrário, serão consideradas apenas as regras encontradas para os fonemas abertos. Para possibilitar esta análise será utilizado um dicionário eletrônico de pronunciação (com 19.156 palavras), o qual possui a palavra e a sua respectiva pronúncia, conforme pode-se verificar no exemplo do Anexo 1.

Proposta de modelo de agente EDI para uso como ferramenta de apoio a sistemas de informação baseado em web

Este trabalho apresenta a proposta de uma arquitetura e o modelo de um Agente de Intercâmbio Eletrônico de Dados, Agente EDI, cuja função é, permitir a troca de dados estruturados entre Sistemas de Informações Distribuídos através da Internet. A estratégia de interação dos agentes possibilita uma maneira alternativa de tratar a recuperação, o armazenamento e a distribuição de dados, permitindo assim, o desenvolvimento de um modelo de Sistema de Informações baseado em Web, igualmente proposto neste trabalho. É apresentado também o desenvolvimento do Agente EDI proposto. O qual poderá ser utilizado por entidades que necessitam disponibilizar ou recuperar dados estruturados via Web, como por exemplo: informações de produtos, listas de preços, dados cadastrais, etc. A relevância deste trabalho está no fato de apresentar uma tecnologia simples e acessível, capaz de ser implementada sem a necessidade de altos investimentos e capaz de facilitar a implementação de Sistemas Distribuídos via Internet.

Estudo e implementação da programação genética para síntese de fala

Este trabalho descreve a aplicação da Programação Genética, uma técnica de Computação Evolucionária, ao problema da Síntese de Fala automática. A Programação Genética utiliza as técnicas da evolução humana para descobrir programas bem adaptados a um problema específico. Estes programas, compostos de instruções, variáveis, constantes e outros elementos que compõe uma linguagem de programação, são evoluídos ao longo de um conjunto de gerações. A Síntese de Fala, consiste na geração automática das formas de ondas sonoras a partir de um texto escrito. Uma das atividades mais importantes, é realizada através da conversão de palavras e letras para os sons da fala elementares (fonemas). Muitos sistemas de síntese são implementados através de regras fixas, escritas por programadores humanos. Um dos mais conhecidos sistemas de síntese é o FESTIVAL, desenvolvido pela Universidade de Edimburgh, usando a linguagem de programação funcional LISP e um número fixo de regras. Neste trabalho, nós exploramos a possibilidade da aplicação do paradigma da Programação Genética, para evoluir automaticamente regras que serão adotadas para implementação do idioma Português na ferramenta FESTIVAL, desenvolvido no projeto SPOLTECH (CNPq – NSF cooperação entre UFRGS e Universidade do Colorado). A modelagem do problema, consiste na definição das regras de pronúncia do Português Brasileiro, que a implementação do sistema FESTIVAL pronuncia erradamente, já que o mesmo foi implementado primariamente para o idioma Inglês. A partir destas regras, o sistema de Programação Genética, desenvolvido neste trabalho, evolui programas que constituem boas soluções para a conversão de letras para fonemas. A descrição dos resultados obtidos, cobre detalhes sobre a evolução das soluções, complexidade e regras implementadas, representadas pelas soluções mais bem adaptadas; mostrando que a Programação Genética, apesar de ser complexa, é bastante promissora.

Desenvolvimento de arquitetura para sistemas de reconhecimento automático de voz baseados em modelos ocultos de Markov

Este trabalho foi realizado dentro da área de reconhecimento automático de voz (RAV). Atualmente, a maioria dos sistemas de RAV é baseada nos modelos ocultos de Markov (HMMs) [GOM 99] [GOM 99b], quer utilizando-os exclusivamente, quer utilizando-os em conjunto com outras técnicas e constituindo sistemas híbridos. A abordagem estatística dos HMMs tem mostrado ser uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para a modelagem acústica e temporal do sinal de voz. A melhora da taxa de reconhecimento exige algoritmos mais complexos [RAV 96]. O aumento do tamanho do vocabulário ou do número de locutores exige um processamento computacional adicional. Certas aplicações, como a verificação de locutor ou o reconhecimento de diálogo podem exigir processamento em tempo real [DOD 85] [MAM 96]. Outras aplicações tais como brinquedos ou máquinas portáveis ainda podem agregar o requisito de portabilidade, e de baixo consumo, além de um sistema fisicamente compacto. Tais necessidades exigem uma solução em hardware. O presente trabalho propõe a implementação de um sistema de RAV utilizando hardware baseado em FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e otimizando os algoritmos que se utilizam no RAV. Foi feito um estudo dos sistemas de RAV e das técnicas que a maioria dos sistemas utiliza em cada etapa que os conforma. Deu-se especial ênfase aos Modelos Ocultos de Markov, seus algoritmos de cálculo de probabilidades, de treinamento e de decodificação de estados, e sua aplicação nos sistemas de RAV. Foi realizado um estudo comparativo dos sistemas em hardware, produzidos por outros centros de pesquisa, identificando algumas das suas características mais relevantes. Foi implementado um modelo de software, descrito neste trabalho, utilizado para validar os algoritmos de RAV e auxiliar na especificação em hardware. Um conjunto de funções digitais implementadas em FPGA, necessárias para o desenvolvimento de sistemas de RAV é descrito. Foram realizadas algumas modificações nos algoritmos de RAV para facilitar a implementação digital dos mesmos. A conexão, entre as funções digitais projetadas, para a implementação de um sistema de reconhecimento de palavras isoladas é aqui apresentado. A implementação em FPGA da etapa de pré-processamento, que inclui a pré-ênfase, janelamento e extração de características, e a implementação da etapa de reconhecimento são apresentadas finalmente neste trabalho.

Reconhecimento automático de locutor utilizando medidas de invariantes dinâmicas não-lineares

As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.

Teste embarcado de conversores analógico-digitais

A confiabilidade de sistemas de processamento digital de sinais é, entre tantos fatores, diretamente proporcional à confiabilidade dos conversores analógico-digitais neles presentes para serem usados como interface com o mundo real. Este trabalho propõe um método novo de teste de conversores analógico-digitais baseado em ruído. O método proposto possibilita a detecção de falhas nos conversores em teste. Além disto, a técnica proposta é capaz de estimar simultaneamente características estáticas e dinâmicas tornando-se, portanto, inovador em relação aos demais métodos presentes na literatura. A proposta, a simulação e a implementação do método são apresentadas ao longo desta dissertação. A comparação dos resultados obtidos com um método padrão de teste de ADCs, o método do histograma, comprovam a eficácia do método.

A influência da matutinidade/vespertinidade na suscetibilidade das demandas ergonômicas em trabalhadores de teleatendimento que trabalham em turnos

Resumo não disponível.

Graphical models and point set matching

Point pattern matching in Euclidean Spaces is one of the fundamental problems in Pattern Recognition, having applications ranging from Computer Vision to Computational Chemistry. Whenever two complex patterns are encoded by two sets of points identifying their key features, their comparison can be seen as a point pattern matching problem. This work proposes a single approach to both exact and inexact point set matching in Euclidean Spaces of arbitrary dimension. In the case of exact matching, it is assured to find an optimal solution. For inexact matching (when noise is involved), experimental results confirm the validity of the approach. We start by regarding point pattern matching as a weighted graph matching problem. We then formulate the weighted graph matching problem as one of Bayesian inference in a probabilistic graphical model. By exploiting the existence of fundamental constraints in patterns embedded in Euclidean Spaces, we prove that for exact point set matching a simple graphical model is equivalent to the full model. It is possible to show that exact probabilistic inference in this simple model has polynomial time complexity with respect to the number of elements in the patterns to be matched. This gives rise to a technique that for exact matching provably finds a global optimum in polynomial time for any dimensionality of the underlying Euclidean Space. Computational experiments comparing this technique with well-known probabilistic relaxation labeling show significant performance improvement for inexact matching. The proposed approach is significantly more robust under augmentation of the sizes of the involved patterns. In the absence of noise, the results are always perfect.

O medo no contexto organizacional

This study looked for identify the causes and the effects of fear in the individuals within the organizational context. The procedure for data collection consisted in a questionnaire divided in two stages, and applied in 76 individuals. The first stage consisted in a words evocation test and the second, as a complementary mode, was composed by four open questions. The theory of social representations and the central nucleus theory were the foundations of the data analysis of the words evocation test. The processing of the open questions was consisted in an interpretative analysis, based in the presented theoretical referencial and supported by the respondents social representation of fear. In the enterprises context, different causes and effects of fear had been found in the inserted individuals. However, in its majority, it was identified that the biggest individuals fears are the unemployment, the threats, punishments, the unstable and unsafe environments of work, the unfair competition, the collusions, sabotages, tricks, the incapacity to do its work¿s tasks and the abusive increase of the work load. On the other hand, about the fear¿s effects, there is a frequent physiological and psychological instability when they had been submitted in high work loads. The fear is an excellent creativity, innovation and aptitude repressor, and it is capable to generate disgusts, frustrations, defensive postures, standstills and to increase the jobs navigability.