Integración del algoritmo LVQ en modelos ocultos de Markov con aplicación al reconocimiento automático de la voz
- Darío Maravall Gómez-Allende Doktorvater/Doktormutter
Universität der Verteidigung: Universidad Politécnica de Madrid
Jahr der Verteidigung: 1995
- Juan Ríos Carrión Präsident/in
- Juan Bautista Castellanos Peñuela Sekretär/in
- José Miguel Benedí Ruiz Vocal
- César Hervás Martínez Vocal
- Enrique Vidal Ruiz Vocal
Art: Dissertation
Zusammenfassung
EL PROBLEMA ACOMETIDO EN LA TESIS ES LA ESTIMACION DE LOS VALORES DE LOS PARAMETROS DE LOS MODELOS OCULTOS DE MARKOV UTILIZANDO COMO CRITERIO DE OPTIMIZACION LA MINIMIZACION DEL NUMERO DE ERRORES DE RECONOCIMIENTO SOBRE LOS DATOS UTILIZADOS PARA EL ENTRENAMIENTO, SE DESCRIBE UN PROCEDIMIENTO DE ESTIMACION DENOMINADO COMPETITIVE FORWARD-BACKWARD- (CFB) QUE INTEGRA EN UNO SOLO LOS ALGORITMOS BAUM-WELCH Y LVQ. LA SOLUCION PROPUESTA PUEDE SER CONSIDERADA COMO UNA VARIANTE DEL ENTRENAMIENTO CORRECTIVO, DONDE EL PROCEDIMIENTO DE CLASIFICACION LINEAL HA SIDO SUSTITUIDO POR EL ALGORITMO LVQ3. FINALMENTE SE CONSTATA QUE EL ALGORITMO PROPUESTO OBTIENE MEJORES RESULTADOS DE RECONOCIMIENTO QUE LOS ALGORITMOS DE BAUM-WELCH, ENTRENAMIENTO CORRECTIVO Y ESTIMACION BASADA EN EL CRITERIO DE MAXIMA INFORMACION MUTUA (MMIE).