Normalización y adaptación a entornos acústicos para la robustez en sistemas de reconocimiento automático de habla

La tesis doctoral "Normalizacion y Adaptacion a Entornos Acusticos para la Robustez en Sistemas de Reconocimiento Automatico del Habla" versa sobre el uso de diversas tecnicas de robustez ante el entorno acustico que comprenden tanto la proyeccion de los vectores de caracteristicas ruidosos sobre el espacio representado por los modelos acusticos de referencia, lo que se denomina adaptacion de la senal a los modelos acusticos, como la transformacion de los propios modelos acusticos de referencia acercandolos al espacio asociado a los vectores de caracteristicas, tambien conocida como adaptacion de los modelos acusticos a la senal. En ambos casos se ha trabajado principalmente con tecnicas empiricas no supervisadas, esto es, que no precisan del conocimiento de la trascripcion de la senal empleada en la fase de entrenamiento. En cuanto a los metodos de adaptacion de la senal a los modelos acusticos, cabe resenar que se ha desarrollado el algoritmo empirico Multi-Environment Model-based Linear Normalization, MEMLIN, que se sustenta en tres aproximaciones, a saber: modelar el espacio limpio y ruidoso con sendas Gaussian Mixture Model, GMM, y asumir que los vectores de caracteristicas limpio y degradado se relacionan entre si a partir de una transformacion lineal de orden uno y pendiente unidad para cada par de Gaussianas. Diversas experimentaciones con la bases de datos SpeechDat Car en espanol y Aurora 2 demostraron el satisfactorio comportamiento del algoritmo, reduciendo las tasas de error obtenidas previamente con tecnicas como multivariate Gaussian-based cepstral normalization, RATZ, o Stereo based Piecewise Linear Compensation for Environments, SPLICE. Si se estudia detenidamente la tecnica MEMLIN, se puede observar que hay dos estimaciones que afectan en gran medida al comportamiento final del algoritmo. Estas no son otras que el modelado del espacio de senal, que viene dado por la transformacion asociada a cada par de componentes, y el modelado de la probabilidad condicionada entre espacios de senal, cuyo reflejo matematico se materializa en la probabilidad a posteriori de la Gaussiana del modelo limpio dada la del modelo degradado. En ambas lineas se ha trabajado a lo largo de esta tesis doctoral. Buscando una transformacion asociada a cada par de Gaussianas mas realista, se definieron los algoritmos Polynomial Multi-Environment Model-based Linear Normalization, P-MEMLIN, que emplea un polinomio de orden uno cuya pendiente puede ser diferente de la unidad, Multi-Environment Model-based Hlstogram Normalization, MEMHIN, basada en una funcion no lineal obtenida a partir de ecualizacion de histograma y Phone Dependent Multi-Environment Model-based Linear Normalization, PD-MEMLIN, que es la version dependiente del fonema para la tecnica MEMLIN. Mediante estas nuevas transformaciones se buscaba transformar no solo las medias de los vectores acusticos, sino tambien las varianzas. Las diferentes experimentaciones mostraron una importante mejora por parte del algoritmo PD-MEMLIN, asi como un interesante comportamiento de las tecnicas P-MEMLIN y MEMHIN ante ruidos aditivo. Inicialmente, la probabilidad a posteriori de la Gaussiana del modelo limpio dada la del modelo degradado se estimaba mediante un modelo estatico independiente del vector acustico ruidoso. Asi se hacia por ejemplo con las tecnicas MEMLIN, P-MEMLIN, MEMHIN y PD-MEMLIN. Sin embargo, y apoyado en estudios que desvelaban la fragilidad de la aproximacion considerada, se definio una solucion mas realista consistente en modelar los vectores de caracteristicas ruidosos asociados a cada par de Gaussianas mediante una nueva GMM. De este modo, las diferentes experimentaciones mostraron que las correspondientes extensiones de los algoritmos MEMLIN y PD-MEMLIN proporcionan unas muy importantes mejoras en terminos de tasa de error. En cuanto a adaptacion de los modelos acusticos a la senal, se propuso entrenar una serie de matrices de rotacion para modificar los modelos acusticos de referencia. Dichas matrices representan la relacion entre los vectores acusticos limpios y los normalizados, siendo estos ultimos los obtenidos a partir de cualquiera de las tecnicas de compensacion anteriormente mencionadas. Las matrices de rotacion estan asociadas igualmente a un par de Gaussianas (una del modelo del espacio limpio y otra del modelo del espacio normalizado, que tambien ha sido previamente representado mediante una GMM). La solucion propuesta es hibrida en tanto que combina un algoritmo de adaptacion de vectores de caracteristicas con otro de adaptacion de modelos acusticos. La experimentacion muestra en este caso una muy significativa mejora para las distintas bases de datos consideradas, aunque el mejor comportamiento se logra con el corpus SpeechDat Car en espanol. En general, todas las tecnicas empiricas poseen una limitacion inherente a ellas mismas, la necesidad de disponer de senal estereo de entrenamiento para estimar los distintos parametros que, posteriormente, se precisan a la hora de compensar los vectores acusticos. Para eliminar dicha limitacion, se ha propuesto en este trabajo un nuevo proceso de entrenamiento para el algoritmo PD-MEMLIN basado unicamente en la senal degradada. Ademas, los correspondientes resultados experimentales con el corpus SpeechDat Car en espanol demostraron que la perdida derivada de emplear solo la senal degradada en la fase de entrenamiento no es critica.