Mudanças entre as edições de "Sistema de Reconhecimento Automático de Palavras através da transformada Wavelet utilizando Rede Neural"
(→Resumo) |
|||
(4 revisões intermediárias por 2 usuários não estão sendo mostradas) | |||
Linha 23: | Linha 23: | ||
[04/07/16] Estudo e Discussão dos artigos: (USP-EESC-LAVI): ''Transformada Wavelet'' / (UFMG-MAT): ''Introdução a transformada Wavelet'' <br/> | [04/07/16] Estudo e Discussão dos artigos: (USP-EESC-LAVI): ''Transformada Wavelet'' / (UFMG-MAT): ''Introdução a transformada Wavelet'' <br/> | ||
[11/07/16] Apresentação dos artigos estudados <br/> | [11/07/16] Apresentação dos artigos estudados <br/> | ||
+ | |||
+ | ==Reuniões== | ||
+ | {{collapse top | 04/07 - Reunião I}} | ||
+ | * Conversa inicial sobre o projeto. | ||
+ | {{collapse bottom}} | ||
+ | {{collapse top | 11/07 - Reunião II}} | ||
+ | * Apresentação Wavelet. | ||
+ | * Procurar Wavelets utilizadas em análise de sinais de voz. | ||
+ | ** [https://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/6465/000530304.pdf?sequence=1 Pós-Gradruação sobre tema similar] | ||
+ | ** [http://www.ijcaonline.org/volume15/number8/pxc3872635.pdf Speech Recognition by Wavelet Analysis] (Daubechies) | ||
+ | ** [https://www.clear.rice.edu/elec431/projects97/Dynamic/main.html ONE TWO THREE FOUR FIVE] (Daubechies) | ||
+ | ** [http://carmaux.cs.gsu.edu/~mweeks/research/MWSCAS03_speech.pdf WAVELET BASED SPEECH RECOGNITION] (Daubechies) | ||
+ | * Testar erros no Matlab após processo de transformada e transformada inversa (wavelet). | ||
+ | ** [http://www.pybytes.com/pywavelets/regression/dwt-idwt.html Mostra que não há diferença]. | ||
+ | ** [http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/67032-input-of-dwt-and-output-of-idwt-not-same Mostra que há diferença] | ||
+ | {{collapse bottom}} | ||
+ | {{collapse top | 18/07 - Reunião III}} | ||
+ | * Formalizar contextualização sobre wavelets. | ||
+ | * Documentar código do Matias. | ||
+ | * Comparar transformadas de Fourier antes e depois da transformada wavelet. | ||
+ | * Vantagens da wavelet sobre melcepstral. | ||
+ | {{collapse bottom}} | ||
+ | {{collapse top | 17/08 - Reunião IV}} | ||
+ | * Continuar escrevendo sobre a parte de sinais. | ||
+ | * Terminar de documentar código Matlab. | ||
+ | {{collapse bottom}} | ||
==Links auxiliares== | ==Links auxiliares== | ||
Linha 31: | Linha 57: | ||
;Documentos Principais | ;Documentos Principais | ||
*[http://gtwavelet.bme.gatech.edu/wp/kidsA.pdf (Duke University) A tutorial introduction to Wavelet for Kids - Brani Vidakovic e Peter Mueller] | *[http://gtwavelet.bme.gatech.edu/wp/kidsA.pdf (Duke University) A tutorial introduction to Wavelet for Kids - Brani Vidakovic e Peter Mueller] | ||
+ | *[https://www.youtube.com/watch?v=ZnmvUCtUAEE Easy Introduction to Wavelet Transform] | ||
;Documentos Secundários | ;Documentos Secundários |
Edição atual tal como às 09h22min de 18 de agosto de 2016
Informações
Aluno: Ernani Rodrigues de São Thiago
Coordenador: Elen Macedo Lobato
Coordenador: Ramon Mayor Martins
Início: 06/16
Edital: Chamada Interna – Nº 05/2016 – Programa de Apoio a Projetos de Ensino, Pesquisa e Extensão do Câmpus São José.
Aceite: Resposta da chamada
Resumo
Resumo: Este projeto tem por objetivo propor um sistema automático de reconhecimento de palavra utilizando Rede Neural e Transformada Wavelet, que consistirá de três etapas: pré-processamento, extração de informação tempo-frequência e reconhecimento. A primeira etapa deve-se ao fato de que os sistemas que utilizam palavras pré‑estabelecidas, necessitam realizar um processamento inicial nessas palavras, buscando reduzir ruídos, normalizar a energia do sinal e determinar início e fim da palavra. Em um segundo momento, serão obtidas informações no domínio do tempo e da frequência através da Transformada Wavelet Discreta (DWT). A utilização da DWT permitirá que seja emulada a resposta em frequência da cóclea, lugar em que a energia mecânica do som é convertida em sinal elétrico que é, então, transmitido ao cérebro. Para a realização da etapa de reconhecimento será utilizada uma Rede Neural Artificial do tipo Backpropagation. Com a combinação de tais técnicas, são esperados resultados satisfatórios no que se refere ao reconhecimento da palavra pré‑definida pronunciada independentemente de locutor.
Abstract:
Palavras chave: Rede Neural, Transformada Wavelet, Reconhecimento de voz
Link para o trabalho
Datas Importantes
[04/07/16] Estudo e Discussão dos artigos: (USP-EESC-LAVI): Transformada Wavelet / (UFMG-MAT): Introdução a transformada Wavelet
[11/07/16] Apresentação dos artigos estudados
Reuniões
04/07 - Reunião I |
---|
|
11/07 - Reunião II |
---|
|
18/07 - Reunião III |
---|
|
17/08 - Reunião IV |
---|
|
Links auxiliares
- Softwares e Bibliotecas
- Documentos Principais
- (Duke University) A tutorial introduction to Wavelet for Kids - Brani Vidakovic e Peter Mueller
- Easy Introduction to Wavelet Transform
- Documentos Secundários
- (UTFPR): Transformada Wavelet
- (USP-EESC-LAVI): Transformada Wavelet
- (UFMG-MAT): Introdução a transformada Wavelet
Atividades a serem desenvolvidas
- 01- Introdução
- 02- Estudo da Transformada Wavelet
- 03- Estudo das características de voz
- 04- Extração das características de voz com a transformada Wavelet
- 05- Estudo de Redes Neurais
- 06- Conclusão, Contribuições e Trabalhos Futuros
01 | 02 | 03 | 04 | 05 |
▄ _ _ _ | _ _ _ _ | _ _ _ _ | _ _ _ _ | _ _ _ _ |