Reconhecimento de voz para aplicações em automação implementado em FPGA

In many movies of scientific fiction, machines were capable of speaking with humans. However mankind is still far away of getting those types of machines, like the famous character C3PO of Star Wars. During the last six decades the automatic speech recognition systems have been the target of many studies. Throughout these years many technics were developed to be used in applications of both software and hardware. There are many types of automatic speech recognition system, among which the one used in this work were the isolated word and independent of the speaker system, using Hidden Markov Models as the recognition system. The goals of this work is to project and synthesize the first two steps of the speech recognition system, the steps are: the speech signal acquisition and the pre-processing of the signal. Both steps were developed in a reprogrammable component named FPGA, using the VHDL hardware description language, owing to the high performance of this component and the flexibility of the language. In this work it is presented all the theory of digital signal processing, as Fast Fourier Transforms and digital filters and also all the theory of speech recognition using Hidden Markov Models and LPC processor. It is also presented all the results obtained for each one of the blocks synthesized e verified in hardware

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 de voz através de unidades menores do que a palavra, utilizando Wavelet Packet e SVM, em uma nova estrutura hierárquica de decisão

The automatic speech recognition by machine has been the target of researchers in the past five decades. In this period have been numerous advances, such as in the field of recognition of isolated words (commands), which has very high rates of recognition, currently. However, we are still far from developing a system that could have a performance similar to the human being (automatic continuous speech recognition). One of the great challenges of searches for continuous speech recognition is the large amount of pattern. The modern languages such as English, French, Spanish and Portuguese have approximately 500,000 words or patterns to be identified. The purpose of this study is to use smaller units than the word such as phonemes, syllables and difones units as the basis for the speech recognition, aiming to recognize any words without necessarily using them. The main goal is to reduce the restriction imposed by the excessive amount of patterns. In order to validate this proposal, the system was tested in the isolated word recognition in dependent-case. The phonemes characteristics of the Brazil s Portuguese language were used to developed the hierarchy decision system. These decisions are made through the use of neural networks SVM (Support Vector Machines). The main speech features used were obtained from the Wavelet Packet Transform. The descriptors MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient) are also used in this work. It was concluded that the method proposed in this work, showed good results in the steps of recognition of vowels, consonants (syllables) and words when compared with other existing methods in literature

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.

Ferramentas e recursos livres para reconhecimento e síntese de voz em português brasileiro

Sistemas de reconhecimento e síntese de voz são constituídos por módulos que dependem da língua e, enquanto existem muitos recursos públicos para alguns idiomas (p.e. Inglês e Japonês), os recursos para Português Brasileiro (PB) ainda são escassos. Outro aspecto é que, para um grande número de tarefas, a taxa de erro dos sistemas de reconhecimento de voz atuais ainda é elevada, quando comparada à obtida por seres humanos. Assim, apesar do sucesso das cadeias escondidas de Markov (HMM), é necessária a pesquisa por novos métodos. Este trabalho tem como motivação esses dois fatos e se divide em duas partes. A primeira descreve o desenvolvimento de recursos e ferramentas livres para reconhecimento e síntese de voz em PB, consistindo de bases de dados de áudio e texto, um dicionário fonético, um conversor grafema-fone, um separador silábico e modelos acústico e de linguagem. Todos os recursos construídos encontram-se publicamente disponíveis e, junto com uma interface de programação proposta, têm sido usados para o desenvolvimento de várias novas aplicações em tempo-real, incluindo um módulo de reconhecimento de voz para a suíte de aplicativos para escritório OpenOffice.org. São apresentados testes de desempenho dos sistemas desenvolvidos. Os recursos aqui produzidos e disponibilizados facilitam a adoção da tecnologia de voz para PB por outros grupos de pesquisa, desenvolvedores e pela indústria. A segunda parte do trabalho apresenta um novo método para reavaliar (rescoring) o resultado do reconhecimento baseado em HMMs, o qual é organizado em uma estrutura de dados do tipo lattice. Mais especificamente, o sistema utiliza classificadores discriminativos que buscam diminuir a confusão entre pares de fones. Para cada um desses problemas binários, são usadas técnicas de seleção automática de parâmetros para escolher a representaçãao paramétrica mais adequada para o problema em questão.

Desenvolvimento de aplicativos usando reconhecimento e síntese de voz

A fala é um mecanismo natural para a interação homem-máquina. A tecnologia de processamento de fala (ou voz) encontra-se bastante avançada e, em escala mundial, existe vasta disponibilidade de software, tanto comercial quanto acadêmico. a maioria assume a disponibilidade de um reconhecedor e/ou sintetizador, que pode ser programado via API. Ao contrário do que ocorre, por exemplo, na língua inglesa, inexiste atualmente uma gama variada de recursos para o português brasileiro. O presente trabalho discute alguns esforços realizados nesse sentido, avaliando a utilização da SAPI E JSAPI, que são as APIs da Microsoft e Sun, respectivamente. Serão apresentados, outrossim, exemplos de aplicativos: uma aplicação CALL (baseada em SAPI) usando síntese em inglês e português, reconhecimento em inglês e agentes visuais; e uma proposta para agregar reconhecimento e síntese de voz ao chat IRC através de APIs Java.

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.

Sistema baseado em software livre para reconhecimento de fala em nuvem em português brasileiro com alta disponibilidade

Este trabalho visa propor uma solução contendo um sistema de reconhecimento de fala automático em nuvem. Dessa forma, não há necessidade de um reconhecedor sendo executado na própria máquina cliente, pois o mesmo estará disponível através da Internet. Além do reconhecimento automático de voz em nuvem, outra vertente deste trabalho é alta disponibilidade. A importância desse tópico se d´a porque o ambiente servidor onde se planeja executar o reconhecimento em nuvem não pode ficar indisponível ao usuário. Dos vários aspectos que requerem robustez, tal como a própria conexão de Internet, o escopo desse trabalho foi definido como os softwares livres que permitem a empresas aumentarem a disponibilidade de seus serviços. Dentre os resultados alcançados e para as condições simuladas, mostrou-se que o reconhecedor de voz em nuvem desenvolvido pelo grupo atingiu um desempenho próximo ao do Google.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Uma abordagem para derivar modelos de requisitos a partir de mecanismos de reconhecimento de voz

A elicitação de requisitos é uma das primeiras actividades do processo de Engenharia de Requisitos. Através desta etapa é possível capturar e estruturar os requisitos dos stakeholders e do sistema a ser implementado. Tipicamente esta estruturação é representada através de notação gráfica com o auxílio de ferramentas CASE. Estas ferramentas tornam esta actividade exclusiva, em termos de acessibilidade, a engenheiros sem deficiências físicas devido à complexidade das funcionalidades oferecidas pelas mesmas que permitem construir estes modelos. Nesta dissertação de mestrado é proposto desenvolver uma abordagem com suporte de uma ferramenta para melhorar a acessibilidade, e consequentemente,integrar um engenheiro de requisitos com limitações físicas na actividade de elicitação de requisitos. A ferramenta também possibilita uma alternativa para os stakeholders em geral para produzir modelos sem usar as mãos quando for mais conveniente. Esta abordagem propõe usar mecanismos de voz na geração de modelos de requisitos, mais concretamente modelos de requisitos orientados a objectivos, modelos de objectos e modelos de features usando técnicas de Model-Driven Development (MDD) (e.g., metamodelos). O stakeholder assim irá capturar os seus requisitos através de mecanismos de reconhecimento de voz, sendo automaticamente realizada uma transformação do seu discurso para um modelo KAOS, para um modelo conceptual ou para um modelo de features.

Reconhecimento de voz para comandos de direcionamento por meio de redes neurais

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

A voz como recurso didático: reconhecimento e julgamento de suas qualidades

Pós-graduação em Educação - FFC

Um software de reconhecimento de voz para português brasileiro

Descreve a implementação de um software de reconhecimento de voz para o Português Brasileiro. Dentre os objetivos do trabalho tem-se a construção de um sistema de voz contínua para grandes vocabulários, apto a ser usado em aplicações em tempo-real. São apresentados os principais conceitos e características de tais sistemas, além de todos os passos necessários para construção. Como parte desse trabalho foram produzidos e disponibilizados vários recursos: modelos acústicos e de linguagem, novos corpora de voz e texto. O corpus de texto vem sendo construído através da extração e formatação automática de textos de jornais na Internet. Além disso, foram produzidos dois corpora de voz, um baseado em audiobooks e outro produzido especificamente para simular testes em tempo-real. O trabalho também propõe a utilização de técnicas de adaptação de locutor para resolução de problemas de descasamento acústico entre corpora de voz. Por último, é apresentada uma interface de programação de aplicativos que busca facilitar a utilização do decodificador Julius. Testes de desempenho são apresentados, comparando os sistemas desenvolvidos e um software comercial.

A promoção do processo de reconhecimento, validação e certificação de competências pelas organizações: impacto na relação do trabalhador com a organização

O processo de Reconhecimento, Validação, e Certificação de Competências (RVCC), é uma forma inovadora de validar e certificar indivíduos num determinado nível acadêmico, independentemente do seu background escolar. Deste modo, o objetivo principal deste processo em Portugal ê validar as aprendizagens informais e não formais dos indivíduos, atribuindo-lhes uma espécie de equivalência formal. Com o crescente interesse na qualificação dos trabalhadores e o apoio governamental, as organizações portuguesas estão a promover cada vez mais este processo nas suas instalações e horário laboral. Na verdade, várias firmas portuguesas revelam atualmente uma preocupação especial com a aprendizagem organizacional como um fator-chave na sua competitividade. Como consequência, tem havido um crescente investimento em estratégias orientadas para a melhoria das competências dos seus recursos humanos, a fim de potenciar a sua capacidade de aprender e a sua performance. Este estudo explora a relação entre a promoção desta forma de desenvolvimento de recursos humanos e as atitudes (Satisfação com o Emprego e Compromisso organizacional) e comportamentos dos colaboradores para com a onde trabalham. Este estudo transversal na População de Trabalhadores portugueses (N=135) revelou uma melhoria nos indicadores das variáveis estudadas, embora os resultados estatisticamente significativos se concretizassem em termos de Comportamentos de Voz Ativa (Voice Behaviours) nos grupos de trabalhadores que tinham estado envolvidos ou que haviam sido certificados, face aos restantes. Um dos objetivos desta comunicação é promover a investigação nesta área.

Educação e formação de adultos: reconhecimento, validação e certificação de competências de adultos sem a escolaridade básica obrigatória na Região Autónoma da Madeira

Tese apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Ciências da Educação, na Área de Especialidade: Educação, Sociedade e Desenvolvimento