Optimización mediante algoritmos evolutivos de la representación de se˜nales para el ...

169 Pages·2012·4.38 MB·Spanish

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL
Facultad de Ingenier´ıa y Ciencias H´ıdricas
Optimizaci´on mediante algoritmos evolutivos
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ms angorit11. UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL
nals, Systemediante alal, may, 20 2011
sinc(i) Research Center for SigL. D. Vignolo; "Optimización Universidad Nacional del Litor Comisi´on de PosgradPo,aFraajceul“tEadl PdoezIon”g,eSn3i0er0´ı0a,ySaCniteancFiea,sAHr´ıgdernictains,a.Ciudad Universitaria,
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sinc(i) Research Center for SigL. D. Vignolo; "Optimización Universidad Nacional del Litor
Doctorado en Ingenier´ıa
Menci´on Inteligencia Computacional, Sen˜ales y Sistemas
T´ıtulo de la obra:
Optimizaci´on mediante algoritmos evolutivos
de la representaci´on de sen˜ales
para el reconocimiento autom´atico del habla
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m Autor: Leandro Daniel Vignolo
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o a Director: Dr. Hugo Leonardo Rufiner
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mie Codirector: Dr. Diego Humberto Milone
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el r Lugar: Santa Fe, Argentina
mputational Intelligence (fich.unl.edu.ar/sinc)volutivos de la representación de señales para PacmpulaagoaqlodanurebteilitrtozmaeasscodoiCse´ocluneoavlnvtvooedelssuic:tttdaoievsr,oiMasl,,arkov,
d Comos e coeficientes cepstrales,
ms angorit11. reconocimiento robusto del habla.
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Dedicado a Patricia, mi otra mitad.
Dedicado a mis padres Angela y Miguel.
Dedicado a mis sobrinos Valentino, Giuliano y Delfina.
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Agradecimientos
Quiero expresar mi agradecimiento a mi director, Dr. Leonardo Rufiner,
por compartir conmigo su experiencia y permitirme enriquecer esta tesis con sus
puntos de vista. En igual medida quiero agradecer a mi co-director Dr. Diego
Milone, por darme la posibilidad de conocer el mundo de la investigaci´on, por
guiarmealolargodetodoeltrabajoconsumadedicaci´on,porsusvaliososaportes
y su apoyo constante. A ambos, Diego y Leonardo, por brindarme su confianza y
la oportunidad de trabajar en el sınc(i), por las numerosas discusiones sobre la
tesis, y por contribuir en mi formaci´on de manera ejemplar.
bla" Tambi´en quiero agradecer al Dr. John Goddard, por haber aportado ideas
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el muy valiosas para el desarrollo de la tesis y los trabajos relacionados con ´esta,
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co por hacer posible mi estancia de investigaci´on en la UAM, y por su hospitalidad
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o y cordialidad durante mi estad´ıa.
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o Quiero agradecer tambi´en a todos mis compan˜eros del sınc(i) por crear un
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mi ambiente de trabajo ideal. Particularmente a Leandro Di Persia, por su com-
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n pan˜erismo y predisposici´on, por brindarme siempre su asistencia, facilitando mi
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el r aprendizaje y allanando mi camino. A Marcelo, por acompan˜arme en esta carrera
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d Comos e hermanos, Mar´ıa de los A´ngeles y Dami´an, quienes siempre me han brindado su
ms angorit11. ayuda incondicional, y a mis sobrinos Delfina, Giuliano y Valentino por alegrarme
nals, Systemediante alal, may, 20 cyoantsoudtoesrnmuirsaa.mAigmosi apboureslua aAfencatoy. mi t´ıo H´ector por su carin˜o y sus oraciones,
sinc(i) Research Center for SigL. D. Vignolo; "Optimización Universidad Nacional del Litor TambistF´eaıannccicuod(lneits)aae:ldoCdeeexnptInrroegsedanerieImrn´ıvaieaysgtCirgaiadecneicc´oiinmaseieHnn´ıStdoern˜iacaallesa,ss,UsSinigsiuvteieemrnsitadesasedinINnsttaiectliuiogcneinoancliedase:Cl Loimtoprua-l
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Consejo Nacional de Investigaciones Cient´ıficas y T´ecnicas
Laboratorio de Cibern´etica (Facultad de Ingenier´ıa, Universidad Nacional
de Entre R´ıos)
DepartamentodeIngenier´ıaEl´ectrica,UnidadIztapalapa,UniversidadAut´ono-
ma Metropolitana, M´exico
A todos, mi m´as sincero agradecimiento,
Leandro Daniel Vignolo
bla" Santa Fe, Abril de 2011
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Optimizaci´on mediante algoritmos evolutivos
de la representaci´on de sen˜ales
para el reconocimiento autom´atico del habla
Leandro Daniel Vignolo
Director de tesis: Hugo Leonardo Rufiner
Co-director de tesis: Diego Humberto Milone
Departamento de Inform´atica, 2011
Resumen
La dificultad para resolver los problemas asociados al reconocimiento del habla
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bl esta´ dada por las caracter´ısticas de las sen˜ales implicadas, ya que las mismas presentan
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el complejasfuncionesdedensidaddeprobabilidad,sonnoestacionariasygeneralmentese
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átic encuentrancontaminadasconruidosdenaturalezaeintensidadmuydiversa.Esporesto
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o quelossistemasdereconocimientoautoma´ticorequierendeunaetapadeprocesamiento
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o que ponga en evidencia las caracter´ısticas distintivas de cada fonema, permitiendo
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mi mejorar los resultados. Se considera que el hecho de lograr una representaci´on robusta
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no ante el ruido es de fundamental importancia para facilitar la tarea de reconocimiento.
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el re Existen diferentes t´ecnicas de procesamiento como el ana´lisis espectral por bandas, los
mputational Intelligence (fich.unl.edu.ar/sinc)volutivos de la representación de señales para mflddapadarpneeaaas´ealr´rctiupaa´clcaoionnrassdrEoniaceoslcsiddlapso´ieoisosronsctedabicpeesodemlnmjeraneeonsipteagecteaisrenaveslednsgrotddeooeoeelnirdracuraidlsecetaetleimlcibs´oeploeeinoslozannsa˜trsarpaoaaladsaielctneeotvociesnmee˜iorlopsaaildicoiulalesdea.trnyedsiaevtvoesocooegadzsleevar.elnoapuaSzescdnate,retoera´ane˜asmdplrraia´eaısoa´lrlsireoprttsmtsosiiteccliccaaoplmedoonsapneiedtzdsyrrelatraeaolrulranaiuhhqedlet.naiulsopabevSro´amyleeiatpcnaie´e.sdtestoodreDieonsrmnmeditdcddoicbihteefielaaaopcqrcesaagamsiumrfirocre,aeaac´,ejmacstcooeoatucrspa´eidaato´urstona´rnıitsmsstitecollroiiipotedczs´mensaaaacurssrrdenailejstuidolsftcaatuuraearielsl´asestirezetaqanmhaaadudpada´oleenaoaess-l
d Comos e sencilla.
ms angorit11. En los u´ltimos an˜os se han realizado nuevos avances en el desarrollo de t´ecnicas
nals, Systemediante alal, may, 20 dlaeienxtrtoradcucci´ocino´ndedecamraocdtiefir´cısatciicoansesroebnuslatafsoraml arudideoc.aMlcuulcahroslosdecoeesfitocsiensetehsacnepbsatrsaaldeos eenn
sinc(i) Research Center for SigL. D. Vignolo; "Optimización Universidad Nacional del Litor ebpdsesaaecn˜srafaaaolldaneePasledocmebre´anaalcmosscua,toerdloeoloa.fibsdctEleaeieenndnlnoiotdeso,esonmstrdapeciicseattmipareeasssnot.itsscrEe.aamsDldseetaeisocnp,hptsmraeoeoespbdihdobu´eainlabsneqeneustccaeoeooldlbuqnaautrciaoieeno´dpsunsotdua.iimrsrimicilgzaapiadrocbaaircu´´otptsnaeoqnrrdu´ıcseeeitalldirbcaelaaassdnsuecllartouaesdpndheraoaefidcsrleeeetnnprctorlua´easctssuiieiolfitnenicstleaaizpsccaaiio´´oddrnnoae
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el ana´lisis de sen˜ales no estacionarias. Con el procesamiento basado en la descomposi-
ci´oncompletadelatransformadapaquetedeonditasseobtieneunconjuntoredundante
de coeficientes que representan una sen˜al. Si bien estos coeficientes resultan u´tiles para
la clasificacio´n, la gran cantidad de los mismos dificulta la tarea del clasificador. A
este problema, que surge cuando se trata con espacios de caracter´ısticas de grandes
dimensiones, se lo conoce como maldicio´n de la dimensionalidad: la cantidad de datos
necesarios para el entrenamiento crece exponencialmente con la cantidad de dimensio-
nes. Es por esto que resulta conveniente encontrar un subconjunto de coeficientes que
permita,de la mejor manera posible,identificar las distintas clases que´estas presentan.
Para encontrar una representaci´on ma´s apropiada para la clasificacio´n de fonemas se
propone, al igual que en el caso anterior, la utilizacio´n de un algoritmo evolutivo.
Los resultados obtenidos en la clasificacio´n de distintos conjuntos de fonemas
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abl muestran que ambos m´etodos desarrollados cumplen el objetivo de encontrar una re-
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del presentaci´on que permite mejorar el desempen˜o respecto a las parametrizaciones tra-
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áti dicionales. Adem´as, en las pruebas realizadas se consideraron sen˜ales con distintas
m
uto cantidades de ruido, permitiendo comprobar la robustez de las representaciones opti-
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nto mizadas.
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