1. O documento apresenta um trabalho de pesquisa sobre sistemas de reconhecimento de fala usando cadeias ocultas de Markov.
2. Foi desenvolvido um sistema capaz de reconhecer palavras isoladas em português usando modelos probabilísticos.
3. O trabalho foi realizado no Centro Universitário de Lins sob a orientação do professor Júlio Tanomaru.
Este documento discute a localização em redes sensoriais sem fio. Aborda conceitos como aplicações, tecnologias, limitações e algoritmos de localização como MDS-MAP. A localização precisa em redes sensoriais é um desafio devido às limitações de recursos e à presença de obstáculos, requerendo mais pesquisa em algoritmos distribuídos e o uso de novas tecnologias como Ultra Wide Band.
[1] O documento apresenta um resumo sobre cadeias de Markov, que são processos estocásticos onde a probabilidade do estado atual depende apenas do estado anterior e não dos estados anteriores. [2] É definido o que são sequências aleatórias e variáveis aleatórias discretas. [3] São apresentados exemplos de como calcular as probabilidades de transição entre estados em cadeias de Markov de primeiro e segundo passo.
O documento discute três tópicos principais: (1) cadeias de Markov para modelar o estado de humor de Gladys, (2) cadeias de Markov de quatro estados para modelar as condições meteorológicas, (3) uso da matriz de Leslie para modelar populações com estrutura etária, como as populações de esquilos Sciurus no Reino Unido.
Este documento apresenta uma dissertação de mestrado sobre estimação paramétrica e não-paramétrica em modelos de Markov ocultos. No primeiro capítulo, estudam-se algoritmos para calcular a probabilidade de sequências observadas e estimar parâmetros em modelos discretos usando o algoritmo EM. No segundo capítulo, estimadores do tipo núcleo são usados para estimar densidades de variáveis observadas em modelos com espaço de estados geral. Conclui-se que a convergência dos estimadores ocorre na norma L1 quando o processo satisfaz certas
Este documento apresenta uma dissertação de mestrado sobre gestão de contexto aplicada ao encaminhamento adaptativo em soluções convergentes. O trabalho propõe um arcabouço para gerenciamento de contexto para encaminhamento adaptativo, especificamente um módulo de tratamento e gestão de contexto. Este módulo inclui modelagem e representação de contexto, além de modelagem da arquitetura para implementação da solução proposta. O trabalho também valida cenários orientados a aplicações convergentes.
Contagem automatizada de ovos de schistosoma mansoni para o método de kato-katzAndré Pontes Melo
This paper aims to describe the techniques and digital image algorithms in de
veloping a tool able to count Schistosoma mansoni eggs for the Kato-Kats method.
Este documento fornece uma introdução à programação numérica para engenheiros. Ele discute linguagens de programação como Python e C/C++, conceitos como orientação a objetos e equações diferenciais, e exemplos de problemas de engenharia que podem ser modelados e resolvidos numericamente, como mecânica de massas pontuais e escoamentos multifásicos. O texto destina-se a estudantes de graduação e pós-graduação e está em desenvolvimento contínuo.
Este documento discute a localização em redes sensoriais sem fio. Aborda conceitos como aplicações, tecnologias, limitações e algoritmos de localização como MDS-MAP. A localização precisa em redes sensoriais é um desafio devido às limitações de recursos e à presença de obstáculos, requerendo mais pesquisa em algoritmos distribuídos e o uso de novas tecnologias como Ultra Wide Band.
[1] O documento apresenta um resumo sobre cadeias de Markov, que são processos estocásticos onde a probabilidade do estado atual depende apenas do estado anterior e não dos estados anteriores. [2] É definido o que são sequências aleatórias e variáveis aleatórias discretas. [3] São apresentados exemplos de como calcular as probabilidades de transição entre estados em cadeias de Markov de primeiro e segundo passo.
O documento discute três tópicos principais: (1) cadeias de Markov para modelar o estado de humor de Gladys, (2) cadeias de Markov de quatro estados para modelar as condições meteorológicas, (3) uso da matriz de Leslie para modelar populações com estrutura etária, como as populações de esquilos Sciurus no Reino Unido.
Este documento apresenta uma dissertação de mestrado sobre estimação paramétrica e não-paramétrica em modelos de Markov ocultos. No primeiro capítulo, estudam-se algoritmos para calcular a probabilidade de sequências observadas e estimar parâmetros em modelos discretos usando o algoritmo EM. No segundo capítulo, estimadores do tipo núcleo são usados para estimar densidades de variáveis observadas em modelos com espaço de estados geral. Conclui-se que a convergência dos estimadores ocorre na norma L1 quando o processo satisfaz certas
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Contagem automatizada de ovos de schistosoma mansoni para o método de kato-katzAndré Pontes Melo
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O documento descreve a construção de um robô móvel autônomo feito de alumínio reciclado capaz de seguir linhas. O robô usa sensores e uma placa Arduino para processar informações e navegar em terrenos desconhecidos, fazendo desvios quando necessário. O projeto foi desenvolvido por estudantes do curso técnico em Mecatrônica do IFRN como parte de um projeto integrador.
ESTUDO DE MÉTODOS DE IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS EM MALHA FECHADA APLICADOS A P...Patrick Pires Alvim
Neste trabalho são apresentados os principais métodos de identificação em malha fechada
para a obtenção de modelos matemáticos mais exatos do processo. Como contribuição é
proposto a aplicação do método em uma planta real didática. Inicialmente é realizado o ensaio
da planta em malha aberta e então projetado um controlador do tipo PI discreto para o
controle do nível. Com a planta operando em malha fechada controlada foi aplicado o método
de identificação em malha fechada denominado método de entrada-saída conjunta em três
diferentes ensaios, com diferentes sinais de excitação e então, estimado os possíveis modelos
matemáticos da planta. Para a estimativa dos modelos foram testadas as estruturas ARX,
ARMAX e OE no qual a OE foi a que apresentou melhores resultados. Com a realização dos
ensaios foi possível concluir que o controlador PI projetado em malha aberta obteve bom
desempenho, porém o método de identificação em malha fechada não obteve bom resultado,
podendo este estar relacionado à dificuldade da estimativa da função de sensibilidade do
sistema, às componentes de alta freqüência existentes nos sinais utilizados para identificação,
ou aos zeros de fase não mínima dos controladores e funções de transferência estimadas.
Este documento apresenta o desenvolvimento de um robô móvel autônomo capaz de explorar ambientes hostis. O robô utiliza sensores ultrassônicos para detecção de obstáculos e sensores de velocidade nos motores para mapeamento do ambiente. Testes foram realizados para calibração dos sensores e validação do sistema de comunicação e controle remoto do robô.
Laboratório Nacional de Computação CientíficaNIT Rio
O Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) foi criado em 1980 para realizar pesquisa e desenvolvimento em computação científica, especialmente na criação e aplicação de modelos computacionais para resolver problemas científicos e tecnológicos. Localizado em Petrópolis, RJ, o LNCC é uma referência em computação científica no Brasil e se concentra em áreas como modelagem computacional, computação de alto desempenho e formação de recursos humanos.
Classificação de padrões usando redes neuraisWanderson Rocha
Este documento apresenta um trabalho de conclusão de curso sobre classificação de padrões usando redes neurais de Kohonen. O trabalho foi realizado por Igor Ferreira Soares e Izabel Belchote Sant'Ana sob a orientação do professor Arnaldo Bispo para obtenção do grau de bacharel em informática pela Universidade Católica do Salvador. O projeto avalia o estudo de caso da organização Ser Down, que auxilia familiares de pessoas com síndrome de Down, e aplica mapas auto-organizáveis de Kohonen para melhorar a identificação
Este documento descreve o desenvolvimento de uma bancada experimental de máquina rotativa para diagnóstico de defeitos através da análise de vibração. Foi criado um aplicativo para aquisição e análise de sinais de vibração da bancada. Também foi desenvolvido um modelo numérico da bancada por elementos finitos para inserção de defeitos comuns e comparação dos resultados com as técnicas de análise de sinais.
O documento fornece um resumo das atividades e estrutura do CBPF (Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas). O CBPF realiza pesquisas científicas em física e áreas afins em nível de excelência internacional e atua na formação de pessoal científico e no desenvolvimento tecnológico. O CBPF possui 158 pesquisadores permanentes e 180 temporários distribuídos em diversas coordenações e laboratórios, com cerca de 200 alunos de pós-graduação. O CBPF contribui para a
Dissertação mestrado bernardo antonio couto fortesBe Fortes
1. O documento discute o planejamento para a implementação de construção industrializada em aço no Brasil.
2. Ele analisa a cadeia produtiva da construção civil e destaca a importância do planejamento e projetos.
3. O trabalho também examina como o planejamento estratégico pode reduzir custos de projetos e melhorar os resultados de empreendimentos imobiliários.
Monografia - Engenharia de software baseada em modelos um estudo sobre WebML ...Gabriel Cabral
1) O documento apresenta um estudo sobre engenharia de software baseada em modelos, focando na linguagem WebML.
2) É realizado um estudo de caso utilizando a ferramenta WebRatio, que implementa aplicações web usando WebML, comparando com desenvolvimento manual.
3) Os resultados indicam vantagens no uso de WebML/Webratio, como código gerado automaticamente e maior nível de abstração, em relação a desenvolvimento manual.
Modelagem de Base de Conhecimentos Baseada em Ontologia Estudo de Caso em Rec...Vagner Nogueira
A Web Semântica foi idealizada por Tim Berners-Lee, o inventor da web atual, para
estender a web que se conhece atualmente, com o objetivo de tornar o conteúdo da web
entendível por agentes computacionais. A partir dessa proposta o consórcio W3C (World
Wide Web Consortium) trabalha no desenvolvimento dos padrões que são utilizados nesta
nova versão da web. O principal pilar da web semântica são as Ontologias, que podem
formar bases de conhecimento complexas, sobre as quais agentes de software, possam
"raciocinar"e "inferir", programaticamente, novos conhecimentos. A linguagem OWL é o
padrão desenvolvido e recomendado pelo W3C para representação de Ontologias na web.
Embora os avanços em pesquisas e desenvolvimento nesta área tenham sido significativos,
a arquitetura da Web Semântica ainda não foi concluída. Observa-se que ocorre pouca po-
pularização dos conceitos e padrões da Web Semântica entre desenvolvedores de sistemas
web, pois apenas a indústria de ponta e academia têm implementado sistemas nesta área.
Este trabalho, traz a web semântica, no seu atual estado, do campo teórico para a prática
da implementação de sistemas, tratando acerca da modelagem de base de conhecimentos
baseado em Ontologia. Como estudo de caso, modelou-se uma base de conhecimentos so-
bre livros, objetivando a recuperação de informação bibliográfica. Para implementação do
protótipo do sistema de estudo de caso, utilizou-se a especificação JEE6 em conjunto com
o framework Jena. Efetuou-se um estudo acerca da Web Semântica; padrões da mesma;
engenharia ontológica com o método 101; a linguagem OWL e o ambiente Protégé.
A cadeia de Markov na análise de convergência do algoritmo genético quando...vcsouza
1. O documento apresenta uma tese de doutorado sobre análise de convergência de algoritmos genéticos usando cadeia de Markov.
2. A tese usa cadeia de Markov para modelar e analisar a convergência tanto de algoritmos genéticos homogêneos quanto não-homogêneos.
3. Testes comparam o desempenho de um algoritmo genético padrão com um algoritmo genético nebuloso, onde a taxa de mutação é ajustada por um controlador nebuloso.
Este relatório científico descreve um projeto que tem como objetivo aplicar o Método dos Elementos Finitos (MEF) para resolver problemas do eletromagnetismo, como a análise modal de guias ópticos planares. O trabalho envolve desenvolver programas MEF unidimensionais e bidimensionais, adaptá-los para execução em sistemas de computação distribuída, e realizar estudos comparativos de desempenho. Os programas desenvolvidos terão capacidade de refinar automaticamente a malha de elementos finitos.
O documento discute aprendizagem profunda (deep learning) e redes neurais artificiais. Aborda como os algoritmos de deep learning dependem de unidades não lineares estruturadas em múltiplas camadas e como isso permite representar regiões de dados de forma mais eficiente do que modelos menos profundos. Também explica como a aprendizagem de representações é fundamental para o deep learning, inspirando-se nos processos de aprendizagem visual no cérebro.
- Rodolfo Maduro Almeida é professor adjunto do Instituto de Engenharia e Geociências da Universidade Federal do Oeste do Pará.
- Sua formação inclui graduação em Licenciatura Plena em Matemática, mestrado e doutorado em Computação Aplicada.
- Suas linhas de pesquisa incluem modelagem matemática, geoprocessamento, sensoriamento remoto e análise espacial aplicada à inteligência computacional.
A tese apresenta o desenvolvimento e validação de um modelo numérico 3D (ZIMORA) para simular a dispersão atmosférica de poluentes. O modelo utiliza um esquema explícito de diferenças finitas para resolver a equação de difusão-advecção, com coeficientes de difusão turbulenta estimados por uma parametrização da camada limite. Para validação, dados experimentais de concentração de SO2 e vento de uma usina termelétrica no RS foram usados, mostrando bom desempenho do modelo.
Desenvolvimento de Modelos de Simulação para a Análise de Qualidade de Serviç...Antonio Marcos Alberti
Este trabalho propõe o desenvolvimento de um conjunto de modelos de simulação capaz de avaliar com precisão, eficiência e robustez a qualidade de serviço fim-a-fim oferecida para conexões ATM diante de diferentes cenários de tráfego, de congestionamento e de recursos na rede. Para tanto, o conjunto de modelos desenvolvido deve englobar não apenas as funções de gerenciamento de tráfego ATM e sua complexa interdependência, mas também todas as demais funcionalidades das redes ATM, tais como: o processamento, a comutação e o transporte de células ATM; a negociação do contrato de tráfego; o roteamento e o gerenciamento de conexões virtuais chaveadas. Os resultados obtidos demonstraram que o conjunto de modelos desenvolvido permite avaliar adequadamente a qualidade de serviço fim-a-fim oferecida para conexões ATM diante de diversas situações de tráfego, de congestionamento e de recursos na rede.
Este documento descreve um programa chamado GOP que utiliza o método dos elementos finitos para analisar guias ópticos planares. O programa pode analisar tanto guias homogêneos quanto guias formados por difusão de íons de titânio em substratos de niobato de lítio. Ele fornece uma interface gráfica para entrada de dados e visualização dos resultados das análises numéricas de modos ópticos guiados.
Este documento apresenta uma dissertação de mestrado sobre a estimação de parâmetros de sistemas não lineares utilizando o algoritmo de otimização Busca de Cuco via voos de Lévy. O trabalho propõe melhorias neste algoritmo e compara seus resultados com o algoritmo genético NSGAII na identificação dos parâmetros de dois modelos de sistemas.
Este trabalho investiga o uso de meta-aprendizado para recomendar classificadores robustos para conjuntos de dados com ruído. Medidas de complexidade são utilizadas para caracterizar os conjuntos de dados e analisar como o ruído influencia nas mesmas. O trabalho é desenvolvido utilizando conjuntos de dados reais e a linguagem R, calculando medidas de complexidade e avaliando o desempenho de meta-regressores.
Proposta de Melhoria do portal do Senac/AL, Utilizando Técnicas de Usabilidad...Flávio Oscar Hahn
Este documento apresenta uma proposta de melhoria do portal do Senac/AL, aplicando técnicas de usabilidade e acessibilidade para torná-lo mais funcional e de fácil acesso. O trabalho descreve a metodologia utilizada, que inclui questionários, observação de usuários e testes de acessibilidade, e apresenta um protótipo do portal com melhorias no layout, navegação e acessibilidade.
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1. O documento apresenta uma tese de doutorado sobre análise de convergência de algoritmos genéticos usando cadeia de Markov.
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Este relatório científico descreve um projeto que tem como objetivo aplicar o Método dos Elementos Finitos (MEF) para resolver problemas do eletromagnetismo, como a análise modal de guias ópticos planares. O trabalho envolve desenvolver programas MEF unidimensionais e bidimensionais, adaptá-los para execução em sistemas de computação distribuída, e realizar estudos comparativos de desempenho. Os programas desenvolvidos terão capacidade de refinar automaticamente a malha de elementos finitos.
O documento discute aprendizagem profunda (deep learning) e redes neurais artificiais. Aborda como os algoritmos de deep learning dependem de unidades não lineares estruturadas em múltiplas camadas e como isso permite representar regiões de dados de forma mais eficiente do que modelos menos profundos. Também explica como a aprendizagem de representações é fundamental para o deep learning, inspirando-se nos processos de aprendizagem visual no cérebro.
- Rodolfo Maduro Almeida é professor adjunto do Instituto de Engenharia e Geociências da Universidade Federal do Oeste do Pará.
- Sua formação inclui graduação em Licenciatura Plena em Matemática, mestrado e doutorado em Computação Aplicada.
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Desenvolvimento de Modelos de Simulação para a Análise de Qualidade de Serviç...Antonio Marcos Alberti
Este trabalho propõe o desenvolvimento de um conjunto de modelos de simulação capaz de avaliar com precisão, eficiência e robustez a qualidade de serviço fim-a-fim oferecida para conexões ATM diante de diferentes cenários de tráfego, de congestionamento e de recursos na rede. Para tanto, o conjunto de modelos desenvolvido deve englobar não apenas as funções de gerenciamento de tráfego ATM e sua complexa interdependência, mas também todas as demais funcionalidades das redes ATM, tais como: o processamento, a comutação e o transporte de células ATM; a negociação do contrato de tráfego; o roteamento e o gerenciamento de conexões virtuais chaveadas. Os resultados obtidos demonstraram que o conjunto de modelos desenvolvido permite avaliar adequadamente a qualidade de serviço fim-a-fim oferecida para conexões ATM diante de diversas situações de tráfego, de congestionamento e de recursos na rede.
Este documento descreve um programa chamado GOP que utiliza o método dos elementos finitos para analisar guias ópticos planares. O programa pode analisar tanto guias homogêneos quanto guias formados por difusão de íons de titânio em substratos de niobato de lítio. Ele fornece uma interface gráfica para entrada de dados e visualização dos resultados das análises numéricas de modos ópticos guiados.
Este documento apresenta uma dissertação de mestrado sobre a estimação de parâmetros de sistemas não lineares utilizando o algoritmo de otimização Busca de Cuco via voos de Lévy. O trabalho propõe melhorias neste algoritmo e compara seus resultados com o algoritmo genético NSGAII na identificação dos parâmetros de dois modelos de sistemas.
Este trabalho investiga o uso de meta-aprendizado para recomendar classificadores robustos para conjuntos de dados com ruído. Medidas de complexidade são utilizadas para caracterizar os conjuntos de dados e analisar como o ruído influencia nas mesmas. O trabalho é desenvolvido utilizando conjuntos de dados reais e a linguagem R, calculando medidas de complexidade e avaliando o desempenho de meta-regressores.
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Semelhante a Reconhecimento de fala usando cadeias de markov (20)
Proposta de Melhoria do portal do Senac/AL, Utilizando Técnicas de Usabilidad...
Reconhecimento de fala usando cadeias de markov
1. CENTRO UNIVERSITÁRIO DE LINS - UNILINS
ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO
SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE FALA USANDO CADEIAS
OCULTAS DE MARKOV
LEILA PATRÍCIA FERNANDES BANDEIRA
OSVALDO ARTUR JÚNIOR
ROSA VÁNIA MARCOS DA COSTA
LINS
2008
2. LEILA PATRÍCIA FERNANDES BANDEIRA
OSVALDO ARTUR JÚNIOR
ROSA VÁNIA MARCOS DA COSTA
SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE FALA USANDO CADEIAS
OCULTAS DE MARKOV
Trabalho de pesquisa apresentado como
parte do requisito para participação no
Projeto de Iniciação Científica do Centro
Universitário de Lins - UNILINS, sob
orientação do Prof. Dr. Júlio Tanomaru
LINS
2008
3. OSVALDO ARTUR JÚNIOR
ROSA VÁNIA MARCOS DA COSTA
SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE FALA USANDO CADEIAS
OCULTAS DE MARKOV
Trabalho de pesquisa apresentado como
parte do requisito para participação no
Projeto de Iniciação Científica do Centro
Universitário de Lins - UNILINS, sob
orientação do Prof. Dr. Júlio Tanomaru
BANCA EXAMINADORA:
_________________________
_________________________ _________________________
Aprovado em ___/___/____
4. AGRADECIMENTOS
Os nossos agradecimentos vão primeiramente a Deus, por nos ter dado forças para continuar
este projeto apesar de todos os entraves.
Um agradecimento especial vai também ao professor Júlio Tanomaru, pois sem ele este
projeto não teria existido, ele nos orientou e conduziu em todas as etapas do mesmo.
Gostaríamos também de agradecer a todos os nossos colegas e amigos que de forma direta ou
indireta nos ajudaram e incentivaram a continuar o projeto.
5. RESUMO
Este projeto visa estudar métodos estatísticos para reconhecimento de fala, particularmente a
sua modelagem utilizando processos aleatórios chamados de Cadeias Ocultas de Markov e
sua implementação em software de um sistema que permita o reconhecimento de algumas
poucas palavras em português.
Palavras chave: Sistema de reconhecimento de fala, reconhecimento de padrões, cadeias de
markov.
6. ABSTRACT
This project aims to study statistical methods for speech recognition, particulary its modeling
with Hidden Markov Models and its implementation for portuguese language recognition.
Keywords: Speech recognition system, pattern recognition, markov models.
7. SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ......................................................................................................................................... 8
1.1 OBJETIVOS……………………………………………………………………………………….…………………………………………………..8
1.2 METODOLOGIA ....................................................................................................................................... 8
2. CADEIAS OCULTAS DE MARKOV.............................................................................................................10
2.1. PROBLEMAS DE UM HMM ...................................................................................................................12
2.2. RESOLUÇÃO ......................................................................................................................................12
3. APLICAÇÃO DE HMM NO RECONHECIMENTO DE PALAVRAS .................................................................17
3.1. RECONHECIMENTO DE PALAVRAS ISOLADAS ..............................................................................................19
3.2. PARÂMETROS DO MODELO ...................................................................................................................19
4. CONCLUSÕES .........................................................................................................................................21
5. REFERÊNCIAS .........................................................................................................................................22
8. LISTA DE FIGURAS
FIGURA 2.1-MATRIZ DE PROBABILIDADE TRANSIÇÃO DE ESTADOS .....................................................................................10
FIGURA 2.2-REPRESENTAÇÃO DA MATRIZ DE TRANSIÇÃO COM TRÊS ESTADOS ......................................................................11
FIGURA 3.1-ILUSTRAÇÃO DO ESQUEMA DE FLUXO DO SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE FALA. ................................................17
FIGURA 3.2-PROCESSO DE ARMAZENAGEM DE PROTÓTIPO. ............................................................................................18
FIGURA 3.3-ENTRADA DA PALAVRA PARA TESTE. ..........................................................................................................19
9. 8
1. INTRODUÇÃO
Devido à crescente necessidade do homem em se comunicar, vêm sendo criados
sistemas cada vez mais sofisticados que permitem o aumento da sua produtividade. Os
sistemas de reconhecimento de voz por computador proporcionam inúmeras vantagens desde
o processo de agilização das atividades básicas na interação homem-máquina assim como
permitir a inclusão digital de portadores de necessidades especiais.
No caso do aumento da produtividade, podemos citar um exemplo de caso de uso de
sistemas de reconhecimento de voz em indústrias através do qual o operário pode emitir
ordens por voz para as máquinas sem a necessidade de manuseá-las toda vez que for
necessário.
O estudo de sistemas envolvendo sinais como é o caso dos sistemas de reconhecimento
de voz podem ser feitos utilizando processos de modelagem. Os modelos de sinais permitem-
nos ter uma descrição teórica do sistema de processamento dos sinais e também ter uma visão
sobre as fontes dos mesmos, através de simulações, sem que seja necessário termos tais fontes
disponíveis.
1.1. Objetivos
O presente projeto visa desenvolver um sistema para reconhecimento de palavras
isoladas usando Cadeias Ocultas de Markov (Hidden Markov Model - HMM), por se tratar de
um método bastante eficaz para resolver problemas de modelagem de sinais como é o caso de
reconhecimento de voz.
1.2 Metodologia
No processo de desenvolvimento deste projeto foram adotadas metodologias de estudos
baseadas em diversos materiais bibliográficos de referência sobre o assunto.
10. 9
O projeto foi desenvolvido usando fundamentos teóricos do estudo de processos
estocásticos (usados em casos em que se tem um fenômeno que varia com o tempo) criados
por Andrei Andreyevitch Markov, matemático russo, denominados Cadeias Ocultas de
Markov.
Faz parte do projeto o desenvolvimento de uma aplicação que seja capaz de
implementar todo um conjunto de cálculos probabilísticos que a partir de um modelo definido
de dados retorna a probabilidade de ser uma certa palavra ou um certo fonema.
11. 10
2. CADEIAS OCULTAS DE MARKOV
Uma cadeia de Markov é considerada oculta porque ela possui dois processos
estocásticos interdependentes (parâmetros) onde um deles é desconhecido ou não observável
(os estados) e o outro é conhecido (observável), e o objetivo é determinar parâmetros
desconhecidos, a partir dos observáveis.
Um processo aleatório S(t) pode ser considerado como cadeia de Markov se o estado
futuro (St+1) for independente do passado St-1, mas dependente somente do presente St.
Esta definição pode ser expressa em termos matemáticos conforme a Equação 1.
P[ qt+1 = Sj | qt = Si, qt-1 = Sk, …] = P[qt+1 = Sj|qt = Si], t=1, 2, …, N (1)
Exemplo:
Na previsão meteorológica, um estado de tempo (C: chuvoso, E: ensolarado, N:
nublado) pode permanecer nele mesmo ou mudar para um diferente, independente de seu
estado anterior, consoante uma matriz de probabilidade de transição de estados apresentado na
Figura 2.1.
C E N
Figura 2.1-Matriz de probabilidade transição de estados
Para melhor representar as transições de um estado para o outro, temos a seguinte
ilustração (ver Figura 2.2):
12. 11
Figura 2.2-Representação da matriz de transição com três estados
As cadeias de Markov são representadas na notação λ=(A,B, π) sendo:
A - Matriz de probabilidade de transição de estado, definida por A={aij } onde
aij = P[qt+1=Sj | qt = Si], 1 ≤ i , j ≤ N. (2)
B - Distribuição de probabilidades de observação de símbolos num dado estado j,
definida por B = {bj(k)} onde
Bj(k) = P[t|qt=Sj], 1 ≤ j ≤ N, 1 ≤ k ≤ M. (3)
Π = {πi} - Matriz de distribuição de estados iniciais com
πi = P[q1 = Si] (4)
Na análise das cadeias de Markov requer-se ainda o conhecimento dos parâmetros M e
N sendo:
N – Número de estados do nosso modelo e
M - Número de símbolos de observações em cada estado.
Geralmente os estados num modelo de Markov estão interconectados entre si. Cada
símbolo de estados individuais pode ser representado na forma
S = {S1, S2,..., SN}. (5)
13. 12
O número de símbolos de observações pode ser o tamanho do nosso protótipo de
palavras. As observações individuais são denotadas na forma
V = {v1, v2,..., vM } (6)
A seqüência de observações (parâmetros observáveis) O =O1O2... OT pode ser gerada
a partir dos elementos A, B, N, M e π. Cada Ot é um conjunto de V.
2.1. Problemas de um HMM
Para o uso dos modelos de Markov em aplicações do mundo real existem três problemas
associados aos mesmos que devem ser resolvidos. São eles:
Problema 1 (Avaliação): Explicar como é que eficientemente se pode calcular a
probabilidade de uma seqüência de observações;
Problema 2 (Otimização): Definir qual a melhor solução a aplicar para resolver uma
dada seqüência de observações;
Problema 3 (Treinamento): Explicar como, através dos parâmetros do modelo, se pode
maximizar a probabilidade de seqüência de observações.
2.2. Resolução
Neste tópico será apresentado de forma resumida os principais métodos matemáticos
para a solução dos três problemas básicos de um HMM.
Para o Problema 1 temos um caso de avaliação em que visa determinar o modelo que
melhor descreve a nossa sequência de observações através do cálculo da probabilidade de
sequência de observações O. O Objetivo é escolher o modelo que mais se assemelha às
observações.
14. 13
Se considerarmos uma sequência de estados fixa Q = q1q2...qT, a probabilidade da
sequência de observações O é dada por
P(O | Q, λ) = ∏ ( | , ) (7)
Vale ressaltar que, para este caso, assumimos que existe independência estatística entre
as observações. Assim, teremos
P(O | Q, λ) = bq1(O1) bq2(O2) ….bqT (OT ) (8)
A probabilidade da nossa sequência de estados Q será
P(Q| λ) = πq1aq1q2aq2q3aq3q4...aqT-qqT. (9)
A probabilidade de O e Q acontecerem simultaneamente é dada pelo produto das duas
probabilidades acima
P(O | λ) = P(O | Q, λ) P(Q| λ). (10)
enquanto que a probabilidade da sequência de observações O dado o modelo é determinada
pelo somatório de todas as probabilidades simultâneas de O e Q para todos os estados
possíveis, isto é,
( | λ ̻) = ∑ ( | , λ) ( | ) (11)
= Πq1bq1(O1)aq1q2bq2(O2)…aqT-1qTbqT(OT)
Vemos, porém que este método demanda um elevado número de computações
matemáticas (na ordem de 2TNT). Para simplificar a resolução do Problema 1 usamos o
algoritmo Forward-Backward que, dada uma variável de Forward α definida por
αt(i) = P(O1O2... Ot, qt = Si | λ) (12)
podemos determinar de forma indutiva a probabilidade desejada em três passos;
15. 14
1-Inicialização:
α1(i)=πibi(O1) (13)
2-Indução:
αt+1(j) = [ αt(i)aij ]bj(Ot+1)* (14)
3-Finalização:
P(O|λ) = αT(i) * (15)
* 1 ≤ i ≥ N, 1 ≤ t ≥ T-1, 1 ≤ j ≥ N.
O Problema 2 visa buscar uma sequência de estados que seja a mais correta possível
através de critérios de otimização. Existem várias formas de se resolver este caso e uma delas
é o algoritmo de Viterbi que consistem em determinar a melhor sequência de estado
individual Q = {q1q2...qT} dada a sequência de observações O = {O1O2...OT} através da
equação
δt(i) = max P[q q … q = i, O O … O |λ] (16)
q1, q2, …, qt-1
Por indução teremos
δt+1(j) = [max δt(i)aij ]bj(Ot+1) (17)
Para podermos determinar o argumento que maximize a Equação 17 utilizaremos a
matriz ψt(j) e seguindo os procedimentos do algoritmo de Viterbi teremos:
1-Inicialização
δ1(i) = πibi(O1) , 1≤i≤ N (18)
16. 15
ψ1(i) = 0. (19)
2-Recursão
δt(j) = max [δ (i)a ]b (O ) (20)
ψ1(i) = argmax [δt-1(i)aij] (21)
1 ≤i≤N
2≤ t ≤ T, 1 ≤ j ≤ N
3-Finalização
P* = max [δT(i)] (22)
1≤i≤N
qT* =argmax [δT(i)] (23)
1≤ i ≤ N
4-Determinação do caminho ótimo por retrocesso
qt = ψt+1(q*t+1), t = T-1, T-2, ..., 1 (24)
Os asteriscos nos passos 3) e 4) indicam resultados otimizados.
No Problema 3 pretende-se determinar um método que permita ajustar os parâmetros
do modelo λ = (A,B,π), para maximizar a probabilidade P(O|λ).
A escolha do modelo λ = (A,B,π), que maximiza a probabilidade P(O|λ) deve ser feita
de forma iterativa. Esta escolha é feita usando um dos vários procedimentos iterativos como o
método de Baum-Welch. O algoritmo de Baum-Welch maximiza a probalidade na sequinte
sequência:
( ) ( ) ( )
(, )= ( | )
(25)
17. 16
γt (i)= ∑ t (i , j), (26)
onde t (i , j) representa a probabilidade de se estar no estado Si no instante t e no estado Sj no
instante t+1, conhecido o modelo e a sequência de observações, ou seja
t (i , j) = P(qt=Si, qt+1 = Sj | O, λ) (27)
e γt (i), a probabilidade de estar no estado Si no instante t dado o modelo e a sequência
de observações.
18. 17
3. APLICAÇÃO DE HMM NO RECONHECIMENTO DE PALAVRAS
Os Modelos Ocultos de Markov tem sido uma das melhores técnicas aplicadas nos
sistemas de reconhecimento de fala, isto se deve a vários fatores que o permitem adaptar-se
facilmente aos fenômenos envolvidos nos processos fonéticos e ainda por ser flexível e capaz
de assimilar uma grande variedade de parâmetros e informações.
Como vimos, a análise de sinais pode ser feito através de estudos de processos de
modelagem de padrões; dado um padrão de referência de palavras, precisamos reconhecer
um padrão de entrada que se assemelhe ao nosso padrão conhecido.
Com os modelos de Markov, podemos determinar as palavras prováveis através da
seqüência de estados e de observações.
O sistema desenvolvido fará o reconhecimento de poucas palavras isoladas, tendo como
base o seguinte procedimento ilustrado na Figura 3.1.
Figura 3.1-Ilustração do esquema de fluxo do sistema de reconhecimento de fala.
Depois de emitido o sinal de voz, ele é convertido para um sinal digital, a seguir o
comparador compara a seqüência de símbolos proferidos com os símbolos armazenados num
protótipo do sistema, e calcula-se no HMM qual das palavras tem maior probabilidade de ter
sido proferida.
19. 18
Os sinais de voz proferidos (palavras ou fonemas) passarão por um amplificador de
freqüência e um mecanismo onde serão repartidos em pequenos intervalos de freqüência
(amostragens) e em seguida filtrados (para se eliminar qualquer tipo de interferência como
ruído, etc.).
Cada sinal de voz proferido será composto de um conjunto de intervalos de frequências
que neste caso são as sequências de observações O = {O1O2...OT} e, por outro lado, cada
observação Ot é um conjunto de V, será representado por V = {v1v2....vM}.
Antes do processo de reconhecimento, primeiramente é feito uma série de treinamentos
ao HMM para se criar o banco de protótipos.
O treinamento é feito a partir de uma série de parametrização e quantização dos
modelos de fala pré-escolhidos. Extraímos os parâmetros de cada modelo e em seguida,
usando o método Baum-Welch, ajustam-se os parâmetros iniciais através da reestimação dos
mesmos. Para cada palavra ou fonema será criado e armazenado um HMM no nosso banco de
protótipos.
Outro passo importante é dividir a sequência de observações do protótipo e fazer
refinamentos contínuos em cada HMM armazenado melhorando sua capacidade de
modelagem da sequência de palavras ou fonemas. Essas melhorias podem ser feitas usando o
método Forward-Backward ou o algoritmo de Viterbi (determinando a máxima
verossimilhança).
Figura 3.2-Processo de armazenagem de protótipo.
Tendo o nosso banco de protótipos armazenado e otimizado podemos prosseguir com o
reconhecimento das palavras proferidas calculando a probabilidade P (O | λ) onde λ
corresponde aos parâmetros de um HMM armazenado no banco de protótipos.Esse cálculo é
feito no comparador que recebendo a palavra devidamente tratada ( convertida, filtrada e
repartida em sequências de observações individuais), determina a probabilidade de se ter
20. 19
proferida uma palavra dado o protótipo (modelo). A palavra correspondente ao modelo que
tiver a maior probabilidade será a reconhecida.
3.1. Reconhecimento de palavras isoladas
O presente trabalho limita-se ao reconhecimento de palavras isoladas usando
Cadeias Ocultas de Markov. É um sistema com um vocabulário de V palavras finitas
modeladas em HMM’s distintos e cada palavra previamente treinada com K ocorrências
diferentes onde cada K corresponde a uma sequência de observações.
Podemos ver a implementação do sistema no diagrama da Figura 3.1, onde a
cada palavra v do vocabulário é atribuído HMM, ou seja, estimamos os parâmetros (A. B, π)
que aperfeiçoam a verossimilhança do conjunto de observações treinadas.
Ao se entrar com a palavra para ser reconhecida é efetuada a quantização da
sequência de observação O (Figura 3.3), em seguida calculada a verossimilhança do modelo
de entrada com todos os possíveis modelos no nosso banco de protótipos, P(O | λv) e
finalmente escolher a maior probabilidade obtida pela relação
V* = argmax [P(O | λv)]. (24)
1≤ v ≤V
Figura 3.3-Entrada da palavra para teste.
3.2. Parâmetros do modelo
21. 20
O processamento de sinais de voz nos fornece uma série de parâmetros
representativos de diversas características da voz. No estudo dos Modelos Ocultos de Markov
podemos utilizar tanto parâmetros temporais como parâmetros espectrais.
Os parâmetros temporais lidam diretamente com a forma de onda do sinal de
voz. Os parâmetros espectrais são mais usados e envolvem características difíceis de
visualizar na análise temporal.
Grande parte das técnicas de extração de parâmetros é baseada na análise LPC
(Linear Prediction Code) ou de Fourier de Curto Prazo. Estas técnicas resumem-se em
operações de pré-processamento como pré-ênfase (filtro), segmentação (frames) e
janelamento este último visa aumentar as características espectrais minizando a formas de
onda truncadas.
22. 21
4. CONCLUSÕES
Com este trabalho podemos concluir que os sistemas de reconhecimento de voz por
computador proporcionam inúmeras vantagens desde o processo de agilização das atividades
básicas na interação homem-máquina assim como permitir a inclusão digital de portadores de
necessidades especiais.
Existem diversos fatores que influenciam no processo de reconhecimento de fala. A
forma da pronúncia das palavras varia de pessoa para pessoa de acordo com os fatores
culturais, forma e tamanho do trato vocal e ritmo. Os padrões de fala também podem ser
influenciados pelo ambiente físico, contexto social, e estado físico-emocional da pessoa.
Fatores adversos exigem um conjunto de dados (protótipos) que seja suficiente para
cobrir as variações nos padrões da fala.Um dos problemas que pode ser deparado no
treinamento dos HMM’s por meio de reestimação é o facto de que a sequência usada para o
mesmo treinamento ser finita.Este problema pode ser resolvido reduzindo o tamanho do
modelo ou ainda interpolar o conjunto de parâmetros estimados no sistema com um outro
conjunto de um modelo existente que possua um bom número de dados treinados.
Vale a pena ressaltar que para uma boa implementação do HMM deve haver uma prévia
escolha do tipo do modelo a ser usado (ergódigo, esquerdo-direita, etc.), o tamanho do
modelo (número de estados), e os símbolos de observações (discretos ou contínuos, simples
ou de múltipla-mistura, etc.). Estas escolhas são feitas dependendo do sinal a ser modelado.
23. 22
5. REFERÊNCIAS
- F. Jelinek, Statistical Methods for Speech Recognition, The MIT Press, 1998.
- Rabiner, Lawrence R. Proceedings of IEEE. In: A Tutorial on Hidden Markov Models
and Selected
- Applications in Speech Recognition. Vol 77. No 2. February 1989, p 257 – 286.
- Becerra Y., Néstor Jorge, Reconhecimento automatico de palavras isoladas: Estudo e
aplicação dos metodos deterministico e estocástico-Disponível em
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000076089 – Acessado em: Dezembro de 2008
- Santos, Reginaldo J. Cadeias de Markov. Universidade Federal de Minas Gerais.
Departamento de Matemática. 2006. Disponível em:
http://www.mat.ufmg.br/~regi/gaalt/markov.pdf Acessado em: Marco de 2008.
- Oliveira, Deive Ciro. Silva, Cibele Queiroz da. Chaves, Lucas Monteiro. Cadeias de
Markov com Estados Latentes com Aplicações em Analises de Seqüências de DNA. Rev. Mat.
Est., São Paulo, v.24, n.2, p.51-66, 2006.
- Ferrari, Denise Beatriz T. P. do Areal. Cadeias de Markov. Instituto Tecnológico de
Aeronáutica, Divisão de Engenharia Mecânico-Aeronáutico.
- Cadeias de Markov. Disponível em: http://ptikipedia.org/Wiki/Cadeias_de_Markov.
Acessado em Abril de 2008.