Aplicación de modelos ocultos de Markov en pruebas de dicción de palabras aisladas del idioma español

Abstract

Gracias a la comunicación oral el ser humano ha logrado, entre otras cosas, la transmisión de ideas y conocimientos. Sin embargo, la buena comunicación, independientemente del idioma, debe ser clara, objetiva y expresiva con el fin de que lo que se quiere expresar sea lo que el oyente entienda. Hace algunas décadas se pensaba que educar la voz era asunto de los comentaristas, locutores, reporteros, entre otros. Hoy en día, sin embargo, no se puede dejar este asunto para aquellas áreas antes mencionadas sino que cualquier persona necesita hablar un lenguaje correcto, claro y natural. El reconocimiento de voz se basa en el estudio sobre el proceso del habla y la comunicación, y la forma en que este conocimiento puede ser aplicado como herramienta para diversas finalidades. El enfoque de esta investigación es la aplicación de Modelos Ocultos de Markov con la finalidad de realizar pruebas de dicción en el idioma español de palabras aisladas. Para ello se propone el uso de tres diferentes métodos que son modificaciones en la aplicación de Modelos Ocultos de Markov los cuales son Modelos Ocultos de Markov con DTW (MDTW), Modelos Ocultos de Markov con DTW aproximado por izquierda y derecha (MID) y Modelos Ocultos de Markov con relleno de palabras (MRP). Mediante esta investigación para reconocimiento del habla se hace posible el distinguir entre calidades de dicción y con una eficiencia de reconocimiento por encima del 90 % para cualquiera de los métodos propuestos.