Reconhecedor de vogais sustentadas para fala normal e disfônica

Abstract

Este trabalho tem como objetivo utilizar a tecnologia de reconhecimento de fala, por meio de uma avaliação probabilística que a ferramenta realiza ao analisar a variação da taxa de acertos e de acurácia dos fonemas sustentados de interesse e variações inerentes à ferramenta utilizada. O enfoque foi dado aos casos de pessoas de 45 até 60 anos, em grupos de indivíduos com falas normais e indivíduos com fala patológica, que são utilizados para treinar e testar o sistema de reconhecimento. A etiquetagem manual foi realizada para todo o conjunto de sinais usando a ferramenta Praat; e, o reconhecimento de fala foi realizado usando modelos ocultos de Markov (Hidden Markov Model ou HMM) da ferramenta HTK (Hidden Markov Model Toolkit). Os resultados adquiridos foram taxa de acerto de 74,63% e acurácia de 39,18%. Logo, mesmo com resultados baixos, o método mostra-se efetivo e, é possível a otimização do método ao realizar um treinamento com um conjunto maior de sinais.