Resumen de tesis doctoral:=?iso-8859-1?Q?Mac=EDas?=, Javier. Arquitecturas y métodos en sistemas de reconocimiento automático de habla de gran vocabulario. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de =?iso-8859-1?Q?Telecomunicaci=F3n?=, Universidad Politécnica de Madrid (=?iso-8859-1?Q?Espa=F1a?=)

Fri Dec 14 16:49:42 UTC 2001

INFOLING. Lista moderada de lingüística española (ISSN: 1576-3404)
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                      Resumen de tesis doctoral:
    Macías Guarasa, Javier. 2001. Arquitecturas y métodos en sistemas de
reconocimiento automático de habla de gran vocabulario. Escuela Técnica
Superior de Ingenieros de Telecomunicación,  Universidad Politécnica de
Madrid (España):
            http://www-gth.die.upm.es/~macias/tesis.pdf
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1. Autor: Macías Guarasa, Javier

2. Título de la tesis:
   Arquitecturas y métodos en sistemas de reconocimiento automático
   de habla de gran vocabulario
   2.1 Número de páginas:
   2.2 Palabras clave:

3. Fecha de lectura: 30 de noviembre de 2001

4. Departamento, centro o laboratorio en el que se ha desarrollado
   la tesis:
   Grupo de Tecnología del Habla
   Departamento de Ingeniería Electrónica
   Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
   Universidad Politécnica de Madrid (España)

5. Director de la tesis:
   José Manuel Pardo Muñoz y Javier Ferreiros López

6. Proyecto o línea de investigación en el que se incluye:
   Investigación y desarrollo en áreas relacionadas con el
   procesamiento de habla: reconocimiento, síntesis, comprensión de
   lenguaje, etc.

7. Resumen:

   La presente tesis doctoral, se enmarca en el área del Reconocimiento
Automático de Habla y específicamente en el diseño de sistemas de
reconocimiento de gran vocabulario. En todos los casos, la tecnología de
base en lo que se refiere al modelado, la aportan los modelos ocultos de
Markov que, hoy por hoy, representan el paradigma de modelado dominante.
En concreto, se utilizarán técnicas de modelado discreto y semicontinuo,
dependiente e independiente del contexto.

   En primer lugar, y a partir de una clasificación de alternativas
arquitecturales en el diseño de sistemas de reconocimiento se hace un
estudio teórico de la formulación del comportamiento de arquitecturas
multi-módulo, tanto en coste computacional como en tasa de
reconocimiento, definiendo una metodología de diseño para determinar la
adecuación de módulos particulares de cara a su uso conjunto, que es
validada con la experimentación correspondiente.

   Igualmente, se hace énfasis en el estudio y evaluación de algunas de
las alternativas de compresión del espacio de búsqueda,  estableciendo
relaciones de compromiso entre coste y tasa, que es el binomio decisivo
a la hora de abordar el diseño de sistemas en tiempo real. Se presentan
estudios sobre distintas estrategias de organización del espacio de
búsqueda orientadas a exploración y búsqueda con algoritmos de
programación dinámica: árboles y grafos, deterministas y no
deterministas, proponiendo soluciones prometedoras para incrementar la
tasa de inclusión obtenible sobre estructuras de grafo (en las que la
compresión del espacio de búsqueda produce peores resultados que con la
búsqueda lineal o en árbol). Especialmente importante es el trabajo
sobre estimación de listas variables de preselección, analizando métodos
paramétricos y no paramétricos, centrándonos en el uso de redes
neuronales como mecanismo estimador. Se ha propuesto una metodología de
selección de parámetros de entrada, topologías y métodos de
codificación, en base a su potencia discriminativa en una tarea
simplificada. Dicha propuesta que ha sido ampliamente evaluada y
comparada con el enfoque tradicional de uso de listas fijas, mostrando
la consistente mejora tanto en tasa como en coste computacional
conseguible con el uso de redes neuronales. Dicho estudio sobre listas
variables ha sido extendido de forma natural al problema de estimación
de fiabilidad de hipótesis, habiéndose aprovechando estos resultados, de
nuevo, para la estimación de longitudes de listas, obteniendo también
buenos resultados.

   En lo que respecta al repertorio de unidades de reconocimiento y a la
composición de los diccionarios usados (en cuanto al uso de múltiples
pronunciaciones), se aplican, evalúan y comparan métodos dirigidos por
datos y basados en conocimiento. En el apartado de introducción de
variantes de pronunciación se ha discutido ampliamente la problemática
de contar con bases de datos representativas y haciendo énfasis en la
importancia de atender y evaluar las mejoras marginales obtenidas con
algunos de estos métodos.

   La evaluación de los resultados es planteada cuidadosamente, sobre
dos tareas radicalmente distintas: habla telefónica independiente del
locutor y habla aislada dependiente, ambas usando gran vocabulario
(hasta 10.000 palabras), lo que permite obtener conclusiones y claves de
diseño para cada una de ellas, con lo que se consigue una generalización
más fundamentada de su bondades o perjuicios. En este sentido se aplican
análisis de validez y relevancia estadística que pongan en su justo
sitio las mejoras o degradaciones observadas. En los procesos de
evaluación se han propuesto nuevas métricas y mecanismos originales de
comparación.

8. Dirección correo-e del autor:
   Javier Macias Guarasa <macias at die.upm.es>
   http://www-gth.die.upm.es/~macias/

9. Posibilidad de obtener un ejemplar:
   Tesis completa en PDF:
   http://www-gth.die.upm.es/~macias/tesis.pdf

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