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Studio e sperimentazione di un algoritmo neuronale basato su modelli fisiologici e comportamentali per il riconoscimento del segnale vocale

Algoritmo per il riconoscimento del parlato continuo.
Una prima parte effettua l'analisi del segnale simulando il funzionamento della coclea umana.
Il riconoscimento viene eseguito ad opera di una rete neurale competitiva, secondo un modello matematico che simula il comportamento adattativo dei neuroni preposti all'interpretazione del segnale.

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INTRODUZIONE. Questo lavoro si propone di presentare un metodo per il riconoscimento dei fonemi del lingua italiana, basato su modelli fisiologici che simulano il funzionamento dell'apparato uditivo umano Il sistema di riconoscimento si compone di due parti distinte (figura sottostante): il preprocessore che analizza il segnale sonoro, e una rete neurale che effettua il riconoscimento. Nel capitolo 1 verranno descritti i principi del preprocessore, la cui struttura riproduce, almeno nelle parti fondamentali, quella della coclea, l'organo di percezione dei segnali sonori. Pur essendo una notevole semplificazione, il modello costituisce comunque una buona stima della realtà, soprattutto se confrontato con metodi classici di analisi dei segnali; inoltre fornisce una buona base di dati per il successivo compito del riconoscimento. In particolare si noterà come questi dati possono essere impiegati direttamente per l'identificazione, senza ulteriori preelaborazioni. Nel capitolo 2 viene presentata la rete neurale ART (Adaptive Resonance Theory), impiegata per il riconoscimento. ART è il risultato di ricerche sui principi fisiologici che stanno alla base dei sistemi di memoria biologici. La teoria, proposta da PREPROCESSORE RETE NEURONALE segnale vettori acustici classi

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Massimo Pistolese Contatta »

Composta da 78 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 980 click dal 20/03/2004.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.