SPRACHERKENNUNG UND SYNTHESE

Autor: MONTORO MANRIQUE GERMÁN.
Jahr: 2004.
Universität: AUTÓNOMA DE MADRID.
Ort der Lesung: ESCULA POLITÉCNICA SUPERIOR.
Ort der Vorbereitung: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR.

Inhaltsangabe: Dieses Papier beginnt mit den wichtigsten Funktionen, die heutigen intelligenten Umgebungen und Schnittstellen mündliche Dialoge, die genutzt werden kann in ihnen. Er führte dann einen Vorschlag für "Ambient Intelligence", gefolgt von Lösungen für die Entwicklung von Schnittstellen in der mündlichen diesen Räumen. Die Arbeit der detaillierten Darstellung der Funktionalität des Systems von Dialogen umgesetzt werden, in Übereinstimmung mit den festgelegten Anforderungen für diese Art von Umgebungen. Der Ansatz zahlt besonderen Wert auf die Notwendigkeit von Schnittstellen können automatisch erzeugt werden und eine Anpassung an die dynamischen Eigenschaften von intelligenten Umgebungen. Schließlich zeigen wir, die Ergebnisse der Bewertung mit User-Interface Vorschlag in einer realen Umgebung.

Autor: GÓRRIZ SÁEZ JUAN MANUEL.
Jahr: 2005.
Universität: GRANADA.
Ort der Lesung: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.
Ort der Vorbereitung: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Inhaltsangabe: Dieses Papier stellt neue Entwicklungen im Bereich der Sprach-Aktivität Erkennung (VAD, der englische "Voice Activity Detection") für seine Anwendung auf Speech Recognition robust in lauten Umgebungen. Die neue Stimme Aktivität Detektor (VADs) basieren auf unterschiedlichen Methoden: 1-Tests beruhen auf statistischen Durchschnittswerten biespectrales auf dem Spielfeld in der Domäne bi-frecuencia. 2-Tests basieren auf der statistischen Wahrscheinlichkeit Ratio (LRT) Größenklassen biespectrales integriert. 3-Cluster-Analyse und Modellierung von Raum Lärm Entwicklung eines Regel-basierte Cluster-Entscheidung Divergenz. 4-Support-Vektor-Maschinen (SVM) für die Klassen der SNRs in subbands Energie. Die Leistung des VADs vorgeschlagene höhere Erfolgsquote bei der Erkennung eines falschen Alarms, denn im Vergleich zu Standard-VADs, wie die von der ITU-T G.729, AMR und ETSI ETSI GSM AFE, und die kürzlich veröffentlichte Datenbanken mit den meisten Vertreter ETSI Wie AURORA2 & 3, und als Teil eines Systems der automatischen Anerkennung (ASR), verbessert deutlich die Rate der Wertschätzung der Rede in einer lauten Umgebung.

Autor: Fiérrez Aguilar Julián.
Jahr: 2005.
Universität: POLITÉCNICA DE MADRID.
Ort der Lesung: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION.
Ort der Vorbereitung: ETSI Telecomunicación.

Inhaltsangabe: Es heißt, dass biometrische Verfahren ermöglicht Verbindung mit einer individuellen Identität automatisch, mit einem persönlichen Merkmal inhärent ist. Das Ziel in der biometrischen Überprüfung der Entscheidung zwischen zwei Klassen, Client oder Betrüger. Zu diesem Zweck gibt es eine Reihe von physiologischen Muster, die als: Fingerabdruck, Iris, Gesicht, die Geometrie der Finger und / oder Hand, die Hand-oder Fingerabdruck-, Sprach-, Schreib-und handschriftliche Unterschrift, oder Gang (laufend), ... Diese Arbeit konzentriert sich auf die Kombination mehrerer biometrischer Merkmale zu überwinden, einige der Einschränkungen der individuellen Züge, in welcher bekannt ist als multi-modale biometrisches System. Die meisten Strategien für die multimodale Fusion in der Literatur sind auf der Grundlage der Fusion von Bewertungen, die von den einzelnen Systemen. In den meisten Fällen wird davon ausgegangen, dass diese Systeme Kombination stationär bleiben während der Phase der Prüfung. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Studie von Flugplänen zugeschnitten Fusion in der Bestätigungs-Phase und wirft neue Architekturen Fusion biometrische Authentifizierung an die verschiedenen Nutzer im System registriert, wie die Qualität der Eingaben der biometrischen Signale, was zu Fusion maßgeschneiderte Systeme für multimodale biometrische Authentifizierung. Diese Regelungen sind auch in anderen Anwendungsszenarien Kombination verschiedener Informationsquellen und nicht unbedingt verschiedene biometrische Merkmale, wie zum Beispiel die Zusammenlegung Multi-Sensor-, Multi-Algorithmus, multi-unidad, und wiederholte Einheiten. Der Begriff "bereinigt" in dieser Arbeit beschäftigt sich mit Systemen, die mit allgemeinen Informationen, wie zum Beispiel einen Verweis Menge von Nutzern, angepasst und auch zu erwägen, spezifische Informationen der Benutzer entweder in der Frage der Qualität der Probe biometrischen Einreise. In diesem Sinne, User-abhängige Ansätze, die in dieser These sind Originale. Ähnliche Ansätze in der Literatur oder werden nur mit dem allgemeinen Informationen oder Informationen sind darauf trainiert, einschließlich der Nutzer, aber nicht beide. Sie sind auch original Anpassung der Arbeit unter Berücksichtigung der Qualität und Biometrie. Die Techniken der Kernfusion in der Mehrzahl der Fälle sind auf beiden Implementierungen basieren auf statistischen Modellen wie im Support-Vector-Machine (SVM). Experimentelle Untersuchungen der Diplomarbeit ist auf der Grundlage gemeinsamer Verfahren für die Bewertung der Leistung in multimodalen Systemen Authentifizierung, und beschreibt und präsentiert das multimodale biometrische Datenbanken verwendet werden. Die experimentellen Ergebnisse beginnend mit der Umsetzung der Fusion Techniken an drei Probleme biometrische Authentifizierung unimodalen Multi-Algorithmus basiert auf schriftlichen Unterschrift, Stimme und Fingerabdruck, respectively. Realizándose eine vergleichende Studie über die Systeme zugeschnitten präsentiert. Schließlich untersucht Fusion beider Systeme, zugeschnitten auf den Anwender und die Qualität der Input-Signale an den beiden vorgeschlagenen Versionen, die auf statistischen Modellen oder SVM. Es zeigt die Überlegenheit der Systeme, zugeschnitten auf die Nutzer im Vergleich zu den traditionellen Methoden unabhängige Benutzer oder abhängige Benutzer ohne eine allgemeine Information. In der vergleichenden Studie zeigt die Überlegenheit des Systems basiert auf SVM, wenn die Anzahl der Proben reduziert sich die Ausbildung und die statistischen Ansatz, wenn die Zahl der Proben ist hoch. Im Falle einer Fusion ist abhängig von der Verbesserung der Qualität zeigt, die zu berücksichtigen, die Qualität in beiden Ansätze, vor allem in der Regelung auf der Grundlage SVM.