Mudanças entre as edições de "Sistema de Reconhecimento Automático de Palavras através da transformada Wavelet utilizando Rede Neural"
(Criou página com '<center><BIG>Projeto - ENG TEL - 2016</BIG></center> ==Informações== Aluno: Ernani <br/> Coordenador: Elen Coordenador: [http://wiki.sj.ifsc.edu.br/index.php/Ramon_Mayor_...') |
|||
(18 revisões intermediárias por 2 usuários não estão sendo mostradas) | |||
Linha 2: | Linha 2: | ||
==Informações== | ==Informações== | ||
− | Aluno: Ernani <br/> | + | Aluno: Ernani Rodrigues de São Thiago<br/> |
− | Coordenador: Elen | + | Coordenador: Elen Macedo Lobato <br/> |
Coordenador: [http://wiki.sj.ifsc.edu.br/index.php/Ramon_Mayor_Martins Ramon Mayor Martins] <br/> | Coordenador: [http://wiki.sj.ifsc.edu.br/index.php/Ramon_Mayor_Martins Ramon Mayor Martins] <br/> | ||
Início: 06/16 | Início: 06/16 | ||
+ | Edital: [http://www.sj.ifsc.edu.br/images/stories/chamadas_internas/chamada%20interna%2005%20de%202016.pdf Chamada Interna – Nº 05/2016 – Programa de Apoio a Projetos de Ensino, Pesquisa e Extensão do Câmpus São José.] <br/> | ||
+ | Aceite: [[Media:aceite_chamada_1_2016.doc|Resposta da chamada]] <br/> | ||
==Resumo== | ==Resumo== | ||
− | 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: | Abstract: | ||
Linha 15: | Linha 17: | ||
==Link para o trabalho== | ==Link para o trabalho== | ||
− | *[https://drive.google.com/folderview?id= | + | *[https://drive.google.com/folderview?id=0BwhINfMRXMVQbEswa3BmazBveTQ&usp=sharing Acesso ao Projeto] |
==Datas Importantes== | ==Datas Importantes== | ||
+ | [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/> | ||
+ | |||
+ | ==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== | ||
− | ;Softwares | + | ;Softwares e Bibliotecas |
− | *[http:// | + | *[http://leenissen.dk/fann/wp/ FANN Fast Artificial Neural Network] |
− | |||
− | |||
− | |||
;Documentos Principais | ;Documentos Principais | ||
− | *[http:// | + | *[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 | ||
− | *[ | + | *[http://www.dainf.ct.utfpr.edu.br/~ionildo/wavelet/cap3.htm (UTFPR): Transformada Wavelet] |
− | *[http:// | + | *[http://iris.sel.eesc.usp.br/sel5895/Aula%2010%20-%20Wavelets.pdf (USP-EESC-LAVI): Transformada Wavelet] |
− | + | *[http://www.mat.ufmg.br/~lima/artigos/rmu33.pdf (UFMG-MAT): Introdução a transformada Wavelet] | |
− | *[http://www. | ||
− | |||
==Atividades a serem desenvolvidas== | ==Atividades a serem desenvolvidas== | ||
− | *01- Estudo da Transformada Wavelet | + | *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 | ||
+ | |||
{| border=1 | | {| border=1 | |
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 |
▄ _ _ _ | _ _ _ _ | _ _ _ _ | _ _ _ _ | _ _ _ _ |