Universidade do Vale do Paraíba Instituto de Pesquisa e Desenvolvimento Hélio Lourenço Esperidião Ferreira

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1 Universidade do Vale do Paraíba Instituto de Pesquisa e Desenvolvimento Hélio Lourenço Esperidião Ferreira PROCESSAMENTO DE ÁUDIO PARA RECONHECIMENTO DE FALA E PROPOSTA DE NOVO MODELO DE CLASSIFICAÇÃO DE PALAVRAS ISOLADAS POR MEIO DE MODELOS OCULTOS DE MARKOV São José dos Campos, SP 2011

2 Hélio Lourenço Esperidião Ferreira PROCESSAMENTO DE ÁUDIO PARA RECONHECIMENTO DE FALA E PROPOSTA DE NOVO MODELO DE CLASSIFICAÇÃO DE PALAVRAS ISOLADAS POR MEIO DE MODELOS OCULTOS DE MARKOV Dissertação apresentada no Programa de Pós- Graduação em Engenharia Biomédica como complementação dos créditos necessários para obtenção do título de Mestre em Engenharia Biomédica. Orientador: Prof. Dr. Alderico Rodrigues de Paula Jr. São José dos campos, SP 2011

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4 HÉLIO LOURENÇO ESPtrRIDIÃO FtrRREIRA "procf,ssàmento DE ÁuDro PARA RxcoNHEcrMENTo DE FALÁ E PRoPosrA DE UM NOVO MODELO DE CLÀSSIFICAÇÃO DE PÀLÀVRAS PORMtrIO DE MODELOS OCULTOS DE MARKOV,' Dissertação aprovada como requisito parcial à obtenção do grau de Mestle em Enge.lada Biomédica, do ProgÌama de Pós-Graduação em Engeúada Biomédica, do Instituto de Pesquisa e Desenvolvimento da Universidade do VaÌe do Paraíba São José dos Campos, SP, pela seguinte baììca examinadora: Prof. Dr. AIRTON A. MARTIN(UNMP) Prol DT. ALDERICO RODRÌGUES DE PAULA JUN Prof. Dr. EDER REZENDE MORAES (USP) Prof. Dra. Sandra Mada Fonseca da Costa Diretor do IP&D UniVap São José dos Campos, 09 de maio de 2011.

5 DEDICATÓRIA Dedico este trabalho a minha família e amigos que tanto amo, em especial meus pais, Maria e Gilton por tudo aquilo que aprendi a ser, pela educação me dada, pelo amor dedicado, pelas oportunidades a mim ofertadas, agradeço por não medirem esforços para que meus sonhos fossem possíveis, que me ensinaram a perseguir e acreditar em meus ideais com dedicação e coragem.

6 AGRADECIMENTOS Ao Prof. Dr. Alderico Rodrigues de Paula Júnior, pelos ensinamentos ao decorrer dos anos, que desde os tempos de graduação sou orientado em diversos trabalhos, a sua paciência e disposição de compreender minhas dúvidas e dificuldades. Aos colegas de faculdade e de turma, que comigo compartilharam as dificuldades, alegrias e sonhos, por suas palavras de consolo em momentos difíceis, aos que sempre tentaram me encorajar, sem permitir que eu desistisse da luta. A CAPES pelo apoio financeiro.

7 Processamento de Áudio para Reconhecimento de Fala e Proposta de Novo Modelo para Classificar Palavras Isoladas por meio de Modelos Ocultos de Markov Resumo A fala é o um dos meios de comunicação mais utilizados no mundo. A possibilidade da interação entre homens e máquinas através de sons é o principal motivo para o desenvolvimento e estudo de programas na área de reconhecimento de voz. O presente trabalho apresenta um sistema de reconhecimento de fala, Labsom, desenvolvido no ambiente de programação do MATLAB. O programa apresenta de forma gráfica e intuitiva todos os estágios necessários para o processamento, extração de características, treinamento e reconhecimento de palavras, o que possibilita o teste de parâmetros, variáveis e métodos de forma eficiente. Sistemas de reconhecimento de fala utilizam algoritmos complexos no processo de aprendizado do sistema. O sistema desenvolvido apresenta uma nova metodologia aparentemente mais simples que pode ser utilizada no processo de treinamento de Modelos Ocultos de Markov. O programa desenvolvido foi validado utilizando um conjunto de cinco palavras isoladas e apresentou uma taxa de acerto de 100%. Palavras-Chave: Processamento de Sinais, Reconhecimento de Fala, Modelos Ocultos de Markov.

8 Digital Processing of Speech Signal and New Methodology to Training a Proposed Modified Hidden Markov Model Abstract Speech is one of the most used communication media in the world. The possibility of interaction between human been and machines using voice is the main reason for the development and study programs in the area of speech recognition. This paper presents a speech recognition system developed in MATLAB platform. The program presents graphical and intuitive interfaces that compute all the necessary stages for pre-processing, feature extraction, training and word recognition. Speech recognition systems use complex algorithms in the process of voice recognition training algorithms. The proposed system presents a new methodology that seems to be simpler to be used in the training of Hidden Markov Models. The develop program was validated using five isolated word and presented a correct classification rate of 100%. Keywords: Signal Processing, Speech Recognition, Hidden Markov Models.

9 LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Processamento de duas janelas em tamanho e passo definido...24 Figura 2 - Comparativo entre as curvas das janelas Hamming e Hann...25 Figura 3 Variação da energia da Palavra Quatro após processamento de cada Janela Figura 4 - Sinal no domínio do tempo formado pela soma de uma senoide de 50hz e 120hz. 28 Figura 5 - Densidade de potência espectral com componentes de freqüência em torno de 50hz e 120hz...28 Figura 6 Representação temporal da palavra quatro...29 Figura 7 - Short-Time Fourier Transform da palavra Quatro...29 Figura 8 - Escala do filtro de mel até a freqüência de 3000HZ (MAFRA, 2002)...31 Figura 9 Algoritmo básico para obtenção do Cepstrum...32 Figura 10 - Cepstrum da palavra quatro para um banco com 32 filtros de Mel Figura 11 - Pontos que foram distribuídos aleatoriamente classificados em dois clusters Figura 12 Máquina de estados: chuvoso, nublado e ensolarado e probabilidade de transição. Adaptação de (ABDULLA, KASABOV 1999) Figura 13 - Fluxo de desenvolvimento do modelo interativo de engenharia de software...39 Figura 14 Fluxo de desenvolvimento de Software no modelo de cascata...40 Figura 15 - Máquina seqüencial que gera seqüência de objetos...45 Figura 16 - Diagrama de subestados de um estado E i com cinco subestados Figura 17 - Diagrama dos subestados da máquina hipotética Figura 18 - Fluxograma de aquisição de dados e processamento de espectro Figura 19 Fluxograma do processo de extração de características de um espectro de voz...52 Figura 20 - Fluxograma do processo de cluster, treinamento e HMM...53 Figura 21 - Tela inicial do sistema, botões de comando e área de trabalho Figura 22 Janela do sistema responsável por carregar um de sinal de áudio Figura 23 - Sinal carregado e processado por pré-ênfase...56 Figura 24 - Janela do sistema que define área de interesse no tempo e tamanho da janela de Hamming em milissegundos Figura 25 - Sinal de voz com filtro de pré-ênfase na parte superior e na parte inferior é apresentada a energia normalizada de cada janela Figura 26 - Apresenta na parte superior a palavra um repetida 5 vezes por um mesmo locutor e na parte inferior o espectrograma do sinal Figura 27 - Janela de configuração de parâmetros e tipo de processamento espectral....58

10 Figura 28 - A parte inferior da janela do sistema apresenta o espectro elevado a um expoente < Figura 29 - Entrada de parâmetros para cálculo do Cepstrum Figura 30 - Representação temporal dos coeficientes cepstrais da palavra um sendo pronunciada durante cinco vezes por locutor Figura 31 - Primeira versus segunda dimensão do cluster calculado...61 Figura 32 - Codificação do som de diversas pronúncias da palavra dois representadas por Cepstrum (tela superior) e as classes selecionadas (tela inferior)...62 Figura 33 - Entrada de parâmetros no processo de treinamento de um HMM...63 Figura 34 - Distribuição de classes em estados da palavra dois pronunciada quatro vezes por dois locutores distintos Figura 35 - Probabilidade de classes versus estado...65 Figura 36 - (a) ME e MS após carregamento de um codedfile da palavra um e HMM da palavra dois ; (b) ME e MS após carregamento de um codedfile da palavra dois e HMM da palavra dois Figura 37 (a) MP e VPS decorrentes do HMM dois e palavra um. (b) MP e VPS decorrentes do HMM dois e palavra dois...67 Figura 38 - (a) Parte superior MPSE; parte inferior VPSES gerados por meio do codedfile da palavra um e um HMM dois ; (b) Parte superior MPSE; parte inferior VPSES gerados por meio do codedfile da palavra dois e um HMM dois...68 Figura 39 -(a) Parte superior MCSE; parte inferior VCSES gerados por meio do codedfile da palavra um e um HMM dois ; (b) Parte superior MCSE; parte inferior VCSES gerados por meio do codedfile da palavra dois e um HMM dois...69 Figura 40 - Resultado de processamento que compara o arquivo codificado da palavra um e um HMM da palavra dois...69

11 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Probabilidade do tempo do dia seguinte com base no tempo de hoje...34 Tabela 2 - Probabilidade dos subestados ativos em função da seqüência de entrada de comprimento Tabela 3 - Probabilidade das classes/crédito dos objetos de entrada para cada estado...47 Tabela 4 - Créditos acumulados nos subestados em função da seqüência de entrada...48 Tabela 5 - Classificação de créditos/probabilidade de arquivos codificados em Relação à HMMs...70

12 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Objetivo Geral Objetivo Específico REVISÃO DA LITERATURA Voz Humana Formas de Excitação da voz humana Timbre da Voz Humana Variabilidades da voz Classificação de Sistemas de Reconhecimento de Fala Modelos Acústicos e Fonemas Unidades Fonéticas Captura e Processamento de Áudio Captura e Conversão A/D do Sinal de Voz Filtro de Pré ênfase Processamento de Janelas Janela de Hamming Modelo Auto Regressivo (AR) Análise de Fourier Short Time Fourier Transform Transformada Discreta de Cosseno Extração de Características de áudio Escala Mel Frequency Mel Frequency Cepstrum Coefficient Treinamento Clustering Modelos de Markov Cadeia de Markov Modelos Ocultos de Markov Três problemas dos Modelos Ocultos de Markov Metodologias de Desenvolvimento de Software Programa Matlab Sistemas de Reconhecimento de Fala... 41

13 3 METODOLOGIA Caracterização do Estudo e Metodologia Local e Período da Realização Plataforma de desenvolvimento DESENVOLVIMENTO Proposta de Novo Modelo para Classificar Palavras Isoladas Pré Processamento Caracterização e Modelagem da Seqüência se Objetos Avaliação da seqüência de entrada Treinamento Desenvolvimento do Programa LabSom Estruturas de Processamento e Fluxo de Dados RESULTADOS Interface Gráfica Carregamento do Sinal de Voz Extrações de Características Agrupamento Clustering Codificação Treinamento Classificação Utilizando HMM DISCUSSÃO CONCLUSÃO REFERÊNCIAS...76

14 12 1 INTRODUÇÃO A comunicação por voz é um dos meios de comunicação mais natural entre os seres humanos, é a forma de comunicação com maior aceitação e é amplamente utilizada no mundo. Um indivíduo ao praticar o ato de falar pode transmitir uma série de informações que revelam certas características referentes à sua identidade, tais como a idade, o sexo, o idioma, etc. Um sinal de voz também carrega informações mais complexas que podem identificar grupos socioculturais, estados emocionais, as regiões de onde os locutores residem, dentre outras. Estas informações que estão ocultas em um sinal de voz podem ser reconhecidas por meio de suas características como o sotaque, velocidade de fala, altura de fala, etc. Com todas essas informações e características importantes que um sinal de voz traz consigo é natural que o homem procure desenvolver tecnologias que permitam a fácil integração entre o homem e máquinas por meio da voz (CUADROS, 2007; SELMINI, 2008). A fala também pode ser considerada o meio de comunicação mais amigável entre os seres humanos e é motivo de diversos estudos na área de processamento digital de sinais. Tais estudos abrem um imenso leque de aplicações que podem ser utilizadas no mundo moderno. Em cada aplicação onde se deseja utilizar tecnologias de reconhecimento de fala é necessário a realização de uma análise adequada para saber se é possível a tecnologia ser utilizada como uma forma de ajuda eficiente, dada às atuais potencialidades da tecnologia existente. Atualmente no estudo do Reconhecimento Automático de Fala é imprescindível a análise e o entendimento, tanto de como a fala é produzida pelos seres humanos, quanto pelo modo que o aparelho auditivo humano funciona. Estas características fisiológicas cada vez mais são consideras em modelamentos matemáticos envolvidos em sistemas dessa natureza (CHIOVATO, 2005). Pesquisas relacionadas ao Reconhecimento de Fala despertam o interesse de pesquisadores em todo o mundo. O interesse por esta área de estudo vem produzindo publicações e avanços significantes ao longo das últimas quatro décadas, contudo a plenitude no desenvolvimento de sistemas de Reconhecimento de Fala está longe de ser

15 13 alcançada, apesar de inúmeros esforços ainda existem muitos problemas. Nos dias atuais já podemos encontrar disponíveis alguns sistemas desenvolvidos para fins comerciais que apresentam um bom desempenho e que são limitados a determinados tipos de aplicação, mas considerando a capacidade humana de reconhecer vozes em ambientes adversos em presença de diversas fontes e formas de ruídos os sistemas de Reconhecimento Automático de Fala ainda possuem uma capacidade muito abaixo da humana (FIGUEIREDO, 1999). Um Sistema de Reconhecimento de Fala pode ser definido por sua capacidade de capturar, reconhecer e converter linguagem falada em palavras conhecidas. Essas palavras podem ser utilizadas apenas como uma saída de um sistema RAF (Reconhecimento Automático de Fala) ou também podem ser aplicadas como entrada para alguma outra aplicação de processamento de linguagem natural. As saídas (palavras reconhecidas) de programas de reconhecimento de fala podem ser utilizadas como gatilhos para desempenhar as mais variadas aplicações tais como acionar comandos e dispositivos onde as mãos e olhos de seus operadores estão ocupados, como, por exemplo, o caso de um piloto, ou de um utilizador de algum jogo eletrônico que pode ativar funções por voz enquanto suas mãos e olhos desempenham outras atividades (CHIOVATO, 2005). Interfaces entre homem e máquina que utilizam tecnologia de voz podem rapidamente se tornar uma necessidade em um período de poucos anos. Já encontramos nos dias atuais sistemas que são capazes de fornecer serviços tais como limitar acesso a computadores e atendimento automático em centrais telefônicas. Essa tecnologia vem sendo empregada em notebooks, celulares e centrais de telefonia (PESSOA, 1999). Os sistemas de comunicação no mundo vêm evoluindo de forma impressionante e muito rápida, mas as diferentes línguas faladas no mundo ainda são uma grande barreira para a comunicação. Alguns sistemas de Reconhecimento Automático de Fala são desenvolvidos motivados a aumentar a capacidade de comunicação entre duas pessoas que falam línguas completamente distintas criando programas capazes de Tradução Automática de Fala (SHIMIZU et al, 2008).

16 14 As condições encontradas no mundo real estão muito longe das encontradas em laboratórios, onde certos fatores tais como ruídos podem ser controlados facilmente. Um dos maiores desafios na pesquisa de sistemas de Reconhecimento de Fala está relacionado a melhorar a capacidade de reconhecer palavras em situações adversas. Duas pessoas são capazes de se comunicar em um ambiente onde se encontram centenas de outras pessoas e ruídos de diversas fontes como, por exemplo, em uma apresentação de música. Nos dias atuais, já podemos encontrar sistemas de bom desempenho com vocabulário pequeno que são capazes de lidar com condições adversas de locais fora de um ambiente controlado de um laboratório (PEARCE; HIRSCH, 2000; BARKER; COOKE; ELLIS, 2005). Sistemas que reconhecem palavras são utilizados como gatilhos que disparam as mais diversas funções de comando e controle por meio de voz, tais controles podem ser utilizados em diversas aplicações tais como melhoria na acessibilidade a computadores para indivíduos portadores de deficiências motoras e ou visuais, permitindo a estes usuários uma maior independência e autonomia no manuseio de computadores, onde comandos de voz podem acessar comandos específicos em computador. Sistemas de Reconhecimento também podem ser embarcados em cadeiras de rodas, onde seus utilizadores por meio de comandos de voz podem definir tanto a direção a seguir quanto a velocidade de deslocamento. 1.1 Objetivo Geral Desenvolver um algoritmo de reconhecimento de palavras isoladas baseado no Modelo Escondido de Markov de fácil treinamento. 1.2 Objetivo Específico Desenvolver um programa de Reconhecimento de Fala que possua interface gráfica amigável e intuitiva, permitir ao usuário a visualização de todos os passos envolvidos no processamento do sinal, extração de caracterizas, treinamento e reconhecimento de palavras.

17 15 2 REVISÃO DA LITERATURA 2.1 Voz Humana O processo da fala como um todo não envolve apenas o sistema respiratório, mas também um conjunto de centros nervosos para controle específico da fala no córtex cerebral, centros de controle respiratório localizados no encéfalo, e estruturas de articulação e ressonância localizadas na boca e nas cavidades nasais. A voz ocorre devido à fonação que é realizada pela laringe e as articulações que são realizadas por estruturas da boca (GUYTON; HALL, 1998). A voz é produzida pela vibração das cordas vocais devido à passagem do ar expiratório, ou seja, o ar que é expulso dos pulmões, passa pelas pregas vocais e é modificado na boca, língua e lábios. Estas modificações são realizadas por comandos neurais que controlam as movimentações musculares que provocam pressões de diferentes graus na região abaixo das pregas vocais fazendo-as vibrarem em freqüências diferentes e também a movimentação dos músculos da boca (língua, lábios, etc). Grosseiramente podemos fazer uma analogia ao esvaziamento de balões de festa, que conforme movimentamos a cavidade de esvaziamento podemos modificar o som produzido (BARBON JR, 2007). A laringe é um órgão que está especialmente adaptado para agir como um vibrador. Os elementos que propiciam a vibração são as pregas vocais, comumente conhecidas como cordas vocais que se projetam das paredes laterais da laringe em direção ao centro da glote e são posicionadas por vários músculos específicos da laringe. Essas pregas são fibras elásticas que se distendem ou relaxam devido à ação dos músculos da laringe, provocando a modificando do som (GUYTON; HALL, 1998). Quando o ar é inspirado ele passa pela laringe e as pregas vocais que em estado de relaxamento não produzem som vocal, pois a passagem do ar entre as pregas vocais não provoca vibração. Quando desejamos falar ou cantar, o cérebro envia mensagens até os músculos que controlam as cordas vocais para que estas se aproximem de forma que fique apenas um espaço estreito entre elas. Quando o diafragma e os músculos do

18 16 tórax empurram o ar para fora dos pulmões, isso produz a vibração das cordas vocais e portando sons. O aumento da tensão das cordas permite a emissão de som de diversos volumes. No processo de fonação as cordas vocais estão muito próximas uma da outra de modo que a passagem de ar por entre elas provoca sua vibração. A freqüência em que as cordas vocais vibram é determinada por fatores como o grau de estiramento das pregas, grau de aproximação entre elas e por quantidade de massa de suas bordas. (GUYTON; HALL, 1998) 2.2 Formas de Excitação da voz humana De acordo com o som que desejamos produzir ocorrem diferentes excitações no ar que expulsamos dos pulmões, estas excitações ocorrem basicamente nas formas de excitação vocal, excitação muda e excitação transiente (PLANNERER, 2005; RABINER; SCHAFER, 1978). A excitação vocal ocorre quando a glote está fechada e a pressão do ar força um movimento de abre e fecha periódico, formando um pulso de forma triangular que tem como freqüência fundamental valores que podem variar entre 80hz e 350hz. Uma excitação muda ocorre quando a glote está aberta e o ar passa entre uma estreita passagem na garganta ou na boca, provocando uma turbulência no ar que é expulso. Já a excitação transiente acontece quando há um fechamento da boca ou garganta ocasionando um aumento da pressão do ar. Esta pode ocorrer também quando na abertura do canal fechado e a pressão do ar cai drasticamente (RABINER; SCHAFER, 1978; BARBON JR, 2007). Existem sons que são produzidos por combinações entre essas formas de excitação, o formato do espectro de um sinal de voz, é determinado pelo formato do trato vocal, ou seja, o formato interno de sua garganta, língua dentes e lábios.

19 Timbre da Voz Humana A vibração das cordas vocais nos homens fica em torno de 125Hz, enquanto na mulher esse número pode aumentar para cerca de 250Hz. Essa freqüência de vibração explica porque as mulheres possuem vozes mais agudas e os homens vozes mais graves. As pregas vocais do homem têm mais massa e são menos esticadas que as da mulher, contudo podemos fazer uma analogia a instrumentos de corda como violão, guitarras ou baixos, que quanto mais esticadas e finas são as cordas, mais agudos são sons gerados. O timbre da voz humana está relacionado ao formato e tamanho de diversas cavidades que vibram em ressonância com as pregas vocais, tais como as cavidades ósseas, nasais, a boca, a garganta, a traquéia, pulmões e a própria laringe (BECHARA, 2001; STOLFI, 2006). O homem tem a capacidade de ouvir freqüências que variam de 20Hz a Hz, o que pode variar de acordo com a da idade do ouvinte. Quanto mais velho é o indivíduo menor é a capacidade de ouvir freqüências mais altas. O homem é capaz de falar em um intervalo de freqüências muito menor que varia entre 60 e 1300 hertz. Realizando uma analogia as freqüências das notas de um piano variam entre 40 e 4000 Hertz. (SWENSSON; SWENSSON; SWENSSON, 2009; GOTO, 2009) 2.4 Variabilidades da voz Existe uma grande variabilidade da fala que pode ser encontrada em populações de uma mesma região que possui uma mesma língua ou vive no mesmo país. Estas diferenças não devem ser associadas apenas à fisiologia de cada indivíduo. Uma das maiores discrepâncias encontradas dentro de uma língua está relacionada ao sotaque característico de cada região onde a língua é falada. Outras características relevantes em programas de Reconhecimento de Fala estão relacionadas às condições físicas e emocionais destes locutores. De forma geral estas fontes de variabilidade não podem ser ignoradas e descartadas, devendo, portanto, estas serem tratadas e modeladas diretamente pela tecnologia de reconhecimento de fala adotada no desenvolvimento de

20 18 um sistema. Uma das tecnologias existentes para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento automático de fala muito conhecida pela sua flexibilidade para lidar com as discrepâncias encontradas dentro de uma língua são os Hidden Markov Models (HMM), esta tecnologia é adotada devido as suas características permitirem um bom compromisso de seu custo computacional (DIAS, 2000). 2.5 Classificação de Sistemas de Reconhecimento de Fala. Os sistemas de reconhecimento de fala podem ser classificados como dependentes de locutor e independentes de locutor. Basicamente a dependência ou não de locutor está ligada a uma característica intrínseca ao modo com que o programa reconhecedor será desenvolvido e implementado. Para realizar o treinamento do sistema é necessário definir como será o grupo de locutores utilizados durante este processo. Em geral o grupo utilizado para o treinamento do sistema inclui uma grande quantidade de locutores com diferentes características lingüísticas, tais como, idade, sexo, nível sócio-cultural, sotaque, etc. Quanto maior é a variabilidade de locutores com diferentes características lingüísticas menos dependente do locutor o sistema será. Os sistemas dependentes de locutor são limitados a característica de apenas reconhecer a fala de um único locutor, que por sinal é aquele que foi utilizado no processo de treinamento do sistema. Uma característica importante dos sistemas não dependentes de locutor é que, mesmo que um indivíduo não tenha participado diretamente do processo de treinamento, o sistema será capaz de reconhecê-lo, pois todas as características dos outros locutores são utilizadas como parâmetros para obtenção de padrões gerais de referência (DIAS, 2000). Existem estudos que tratam do Reconhecimento Automático de Locutores (RAL) onde os principais objetivos de suas aplicações finais são na área de biometria e segurança, onde a voz pode ser usada para caracterizar um indivíduo de forma única permitindo a ele acesso a determinadas áreas. Alguns estudos tratam dessa tecnologia com cunho forense, onde o objetivo final é a identificação de indivíduos em gravações

21 19 onde os mesmos cometem crimes, contudo as gravações podem vir a ser utilizadas como provas em tribunais (CARICATTI; WEIGANG, 2001; MAFRA, 2002). Sistemas de Reconhecimento de Locutores são aqueles que têm como característica principal a habilidade de distinguir pessoas tendo como base apenas as características de voz de seu locutor. Este tipo de sistema ainda pode ser dividido em identificador de locutor e verificador de locutor. O processo de identificação de locutor é determinado pela capacidade do programa em reconhecer um determinado locutor dentre N locutores previamente treinados, já a identificação de locutor é caracterizada pela capacidade do sistema de reconhecer como verdadeira a identidade ou não de um locutor (ATAL, 1976; D' ALMEIDA, 2009). Alguns sistemas de Reconhecimento Automático de Fala têm como objetivo o reconhecimento apenas de palavras isoladas, tais sistemas reconhecem palavras que podem servir de comando para sistemas de controle. Existem também sistemas que são capazes de reconhecer e identificar seqüências de palavras no tempo tais como frases e sentenças. Sistemas de reconhecimento de palavras isoladas são mais simples do que sistema de reconhecimento de fala continua, apesar de mais simples, sistemas de reconhecimento de palavras isoladas apresentam um grau elevado de dificuldade no seu desenvolvimento (GAWALI, 2010). Os sistemas de reconhecimento de voz podem ser classificados quanto ao tamanho de seu vocabulário. Sistemas de vocabulário reduzido são caracterizados por uma base de até 99 palavras, os de tamanho médio por reconhecerem de 100 a 999 palavras e os de tamanho grande por reconhecerem 1000 ou mais palavras. O tamanho do vocabulário influencia diretamente no desempenho do sistema. Um grande número de palavras tem maior probabilidade de provocar falsos acertos ou falsos erros, ou seja, algumas palavras diferentes podem parecer semelhantes para o algoritmo de reconhecimento aumentando a taxa de erros do sistema. Em vocabulários muito grandes são utilizadas técnicas de busca que ignoram caminhos com probabilidades muito baixas. Vocabulários pequenos possuem a vantagem da construção de um modelo individual para cada palavra, o que não ocorre em sistemas grandes. Devido à grande quantidade de dados para o processamento é aconselhável modelar unidades menores tais como fonemas (DIAS, 2000).

22 20 Alguns sistemas de Reconhecimento Automático de Fala têm sido desenvolvidos especificamente com objetivo de traduzirem a fala de uma determinada língua para outra, o que pode ser muito útil para comunicação entre seres humanos de diversas nacionalidades (SHIMIZU et al, 2008). 2.6 Modelos Acústicos e Fonemas A Lingüística é a Ciência que se dedica ao estudo das línguas. Uma forma de apresentar a pronúncia de uma palavra é por uma seqüência de fonemas, estes são as menores e fundamentais unidades de uma língua, são capazes de representar os sons elementares tais como uma vogal, semivogal ou consoante da linguagem articulada. Fonemas são compostos de famílias e grupos de sons similares que em sistemas de reconhecimento de voz são agrupados de forma a criar modelos para o processo de reconhecimento de palavras (NEEL, 2005). Os sistemas de reconhecimento de fala geralmente são construídos utilizando modelos acústicos baseados em palavras ou fonemas. Estes modelos são desenvolvidos a partir de observações que caracterizam um sinal de voz. Alguns tipos de ruídos devem ser levados em consideração, tais como o do microfone utilizado, a linha de transmissão dos dados capturados, dentre outros. Todas essas características não lingüísticas devem ser extraídas do sinal, pois não carregam nenhum tipo de informação relevante tanto para o processamento quanto para o treinamento de um sistema de reconhecimento de voz. Como o ser humano é capaz de reconhecer centenas de pessoas falando, sem nunca ter as ouvido, isso significa que existem outras características invariáveis que permitem a compreensão da voz de indivíduos sem sequer tê-los ouvido uma única vez (ASAKAWA; MINEMATSU; HIROSE, 2008). 2.7 Unidades Fonéticas As palavras são formadas por combinações de unidades mínimas de som denominadas fonemas. Esses são a menor unidade sonora da língua, enquanto a letra é apenas um sinal gráfico e visual, cuja função é representar o fonema de acordo com as normas da língua. Na língua portuguesa os fonemas são classificados em vogais,

23 21 semivogais e consoantes. Os três tipos são produzidos por uma corrente de ar que pode fazer as cordas vocais vibrar ou não. Quando ocorre vibração, o fonema é sonoro e quando não ocorre vibração o fonema é surdo, quando o ar é liberado apenas pela boca o fonema é oral ou quando liberado parcialmente pelo nariz é nasal (CIPRO NETO ;INFANTE, 2004). As vogais são um tipo de fonema cuja emissão do ar passa livremente pela boca ou pelo nariz, sem obstrução. Estas são representadas pelas letras a, e, i, o, u. Na maioria das línguas qualquer sílaba tem de possuir uma vogal, quer tenha consoantes ou não, sendo a vogal o segmento pronunciado com maior intensidade (BECHARA, 2001; SELMINI, 2008). Uma semivogal, semiconsoante ou consoante aproximante possui um som que se assemelha a uma vogal. Estas, no entanto, são utilizadas em conjunto com outras vogais em uma mesma sílaba, podendo formar ditongos e tritongos. Podem ser classificadas em palatal quando o pré-dorso da língua aproxima-se do palato anterior, sem existir fricção de ar tendo como exemplo as palavras leite, cai, dói, foi e cuidadoso e labiovelar que ocorre quando o pós-dorso da língua aproxima-se do palato posterior ao mesmo tempo que existe um arredondamento dos lábios, sem existir fricção de ar tendo como exemplo as palavras viu, meu, céu mau, água (CIPRO NETO; INFANTE, 2004). As consoantes podem ser consideradas como qualquer fonema que seja caracterizado por alguma obstrução ou constrição que seja feita em um ou mais pontos do Trato Vocal. No alfabeto Português são chamadas de consoantes as seguintes letras: B, C, D, F, G, J, K, L, M, N, P, Q, R, S, T, V, W, X, Z. A letra H não é propriamente denominada consoante por não possuir som ou ruído e por isso, se torna a única letra Diacrítica. As consoantes podem ser distinguidas como articulada, nasal, oclusiva entre outros. O ponto de articulação é o lugar do trato vocal onde a consoante foi articulada, como bilabial, alveolar e velar, pode haver influência de mais de um ponto de articulação, como a palatalização e a faringealização. Se as cordas vocais vibram então a consoante é sonora, caso contrário, é surda (BECHARA, 2001; SELMINI, 2008).

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