Reconocimiento robusto de voz con datos perdidos o inciertos

De entre los problemas que aun se encuentran abiertos en el campo del reconocimiento automatico del habla, uno de los que suscitan mayor interes entre la comunidad cientifica es el robustecimiento de estos sistemas frente al ruido acustico. Es bien conocido que, en presencia de ruido, el rendimiento de estos sistemas se deteriora hasta niveles en los que su uso resulta ineficaz. A fin de mitigar este problema, en este trabajo se desarrollan un conjunto de tecnicas que permiten incrementar la robustez de estos sistemas en condiciones ruidosas. Para alcanzar esta meta, en esta tesis se adopta un marco de trabajo en el que las caracteristicas de voz usadas por el reconocedor son procesadas para mitigar la degradacion producida por el ruido. Bajo este marco generico, a lo largo de este trabajo proponemos varias tecnicas que, usando estimacion bayesiana MMSE e informacion a priori sobre la voz y/o el ruido, permiten obtener unas caracteristicas mas limpias. En primer lugar, se proponen un conjunto de tecnicas que, a partir de datos estereo, derivan una serie de transformaciones que se aplican a la voz ruidosa para compensarla. Estos datos estereo consisten en grabaciones de voz donde se cuenta con senales de voz limpia y sus correspondientes versiones ruidosas. Usando estas grabaciones, las tecnicas propuestas estiman un conjunto de parametros que se emplean posteriormente para realzar las caracteristicas extraidas de la voz ruidosa. A fin de eludir la necesidad de datos estereo de las tecnicas anteriores, en segundo lugar se proponen un conjunto de tecnicas de reconstruccion basadas en un modelo de enmascaramiento de las caracteristicas espectrales de voz. De acuerdo a este modelo, el ruido acustico enmascara (distorsiona) ciertas caracteristicas del espectro de la voz dejando otras intactas. Para recuperarse de esta perdida de informacion, se proponen dos tecnicas alternativas. La primera de ellas, denominada TGI (Truncated-Gaussian based Imputation), estima el valor de las regiones enmascaradas del espectro supuesto que se conoce por adelantado la clasificacion entre regiones limpias y ruidosas de la senal observada. La segunda tecnica, conocida como MMSR (Masking-Model based Spectral Reconstruction), emplea modelos a priori de voz y ruido para llevar a cabo esta tarea. Como se vera, la reconstruccion obtenida por MMSR se reduce a una combinacion lineal entre el espectro original y un espectro estimado en el que se consideran los posibles efectos del enmascaramiento del ruido. Basandonos en la formulacion desarrollada para la tecnica MMSR, tambien se propondra un algoritmo iterativo para la estimacion del modelo de ruido empleado por esta tecnica. Este algoritmo permite ajustar los parametros de un modelo de mezcla de gaussianas al ruido acustico presente en cada elocucion que se reconoce, consiguiendo de esta forma modelar las caracteristicas variantes de este tipo de ruidos. Asimismo, de esta formulacion tambien se derivara un algoritmo para la estimacion de las mascaras empleadas para identificar las regiones limpias y ruidosas del espectro de voz. Estas mascaras pueden emplearse por TGI y otras tecnicas similares. Finalmente, en esta tesis tambien se exploran otros dos cuestiones importantes para la compensacion de caracteristicas: el modelado temporal de la voz y el tratamiento de la incertidumbre. En relacion a la primera cuestion, se proponen dos alternativas para representar la evolucion temporal de la voz en los modelos usados por las tecnicas de compensacion propuestas: modelado de segmentos de voz y modelado basado en modelos ocultos de Markov. En cuanto a la segunda cuestion, se investiga el computo de medidas que describan la incertidumbre residual del proceso de compensacion de caracteristicas de voz, asi como su posterior uso en el reconocedor.