Resumen

Uno de los grandes retos en el campo del reconocimiento automático del habla (ASR) consiste en desarrollar soluciones adecuadas capaces de funcionar correctamente también en condiciones acústicas adversas, como en presencia de ruido aditivo y/o en salas reverberantes. Recientemente se ha prestado cierta atención a la integración del supresor de ruido en el proceso de extracción de características. En este trabajo se han implementado diferentes esquemas de reducción de ruido basados en MMSE monocanal tanto en el dominio frecuencial como en el cepstral y se han evaluado las prestaciones de reconocimiento relacionadas en las bases de datos AURORA2 y AURORA4, proporcionando así una referencia útil para la comunidad científica.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Codificación de video Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Video Coding Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:reconocimiento automático del habla, condiciones acústicas adversas, canal de extracción de características, esquemas de reducción de ruido, bases de datos aurora4, ruido aditivo, grandes retos, dominios cepstrales, cierta atención, canal mmse
• Keywords:automatic speech recognition, adverse acoustic conditions, feature extraction pipeline, noise reduction schemes, aurora4 databases, additive noise, big challenges, cepstral domains, certain attention, channel mmse