Treinamento de Modelos de Unidades Fonéticas com, Variabilidade Acústica em Reconhecedores de Voz, Continua Baseados em CDHIVIM

This paper presents several algorithms for training CDHMM-based continuous speech recognizers that use phonetic units with acoustical variability.An algorithm is proposed to solve the problem of mismatching between the phonetic unit models.represented by CDHMM.and the acoustical models.This mismatch arises when the models are trained with the traditional methods employed for sub word units that do not show any significant acoustical variability.such as phones.diphones and triphones.

section_content: As unidades mais utilizadas ern reconhecimento de voz continua. porern de diffcil treinabilidade [I J-[3J, sao os trifones. A carga computacional envol vida e tao grande que so recentemente, com 0 avanco na tecnologia de armazenamento de dados e corn 0 aumento na velocidade dos processadores foi que os reconhecedores modernos passaram a utilizar HMMs continuos com trifones. No treinamento desses model os sao necessarias as estimativas das medias, covariancias e coeficientes de cada componente da mistura de Gaussianas de cada estado. Para urn sistema na lfngua inglesa que utilize urn grande vocabulario. usualmente e necessario 0 treinamento de aproximadarnente 60. 000 modelos de trifones, Na lingua portuguesa, onde existem aproximadamente 50 fones. existiriam 50 3 = 125. 000 possibilidades (embora nem todos os trifones ocorram devido a restricoes foneticas da linguagem). 

Como, na pratica, a utilizacao de 5 componentes nas misturas produz urn born desempenho [4J e. assumindo que 34 as matrizes covariancias sejam diagonais, um reconhecedor com vetores aciisticos compostos de 26 atributos necessitara estimar aproximadamente 265 parametres por estado, ou seja, 26x5 medias mais 26x5 variancias mais 5 coeficientes da mistura. Utilizando-se HMMs com 3 estados para modelar cada urn dos trifones teremos aproximadamente 48 milh6es de parametres para serem estimados e armazenados. E6bvio que a utilizacao de um mimero maior de atributos ou de componentes por mistura na FPS (Funcao de Probabilidade de Safda) ocasionara urn aumento significante nesse mimero de parametres. o mimero excessivo de parametres e a quanti dade necessaria de dados para 0 treinamento, que nunca sera suficiente 0 bastante para permitir uma boa estimativa de todos os contextos, sao cruciais no projeto de urn reconhecedor de voz. A escolha correta da unidade fonetica (UF) influenciara nao s6 0 ruimero de parametres a serem treinados como tambern a precisao da modelagem acustica. 

Depois da palavra. uma das primeiras unidades foneticas propostas para reconhecedores foi a sflaba [5J. Entretanto, experimentos com sflabas e semi-sflabas [6J-[8J mostraram que 0 seu desempenho era inferior ao de palavras. Em [9]. urn estudo dessa unidade fonetica mostra que, ao contrario do resultado encontrado para a lingua inglesa. a silaba e uma unidade fonetica que pode permitir urn desempenho muito born na lfngua portuguesa, para dicionarios pequenos e medics. Entretanto, para dicionarios grandes, 0 ntimero de sflabas tarnbern aumenta, ao ponto de tornar 0 treinamento dos modelos tao problernatico quanto 0 e para os trifones. 

Por outro lado, em [IOJ foram propostos dois inventarios de unidades foneticas com ampla variabilidade aciistica, deduzidos a partir de analises de caracterfsticas da lfngua portuguesa. Esses inventarios, alem de serem consistentes, sao treinaveis. o treinamento de Modelos de Markov Escondidos Continuos (CDHMM) que representam as unidades foneticas de urn sistema reconhecedor de voz continua e uma tarefa trabalhosa e bast ante sensfvel ao contexto em que vai ser ernpregado. Ap6s a definicao da estrutura do HMM. ou seja, do mimero de estados e do mimero M de componentes da mistura. esse treinamento se traduz na estirnacao da matriz de transicao A e dos parametres cjrn, ujrn e Ujm da Funcao de Probabilidade de Saida (FPS), para cada unidade, dada por (1) m=1

onde j e 0 j-esimo estado, mea m-esima Gaussiana da mistura. 

Existem algoritmos consagrados para 0 treinamento de CDHMM [IJ- [3],

[11]- [15], Entretanto, esses procedimentos sao bastante eficazes para unidades que possuam uma constancia acustica tais como tones, difones. trifones etc. As unidades propostas nos inventarios 1 e 2 [lOJ possuem eventos acusticos bastante variaveis pois englobam sflabas (transicoes CV) e fones (V, codas etc). Se esses metodos de treinamento forem aplicados diretamente nas unidades dos inventarios 1 e 2, 0 resultado sera bastante diferente do que foi proposto, como mostra a Fig. 

. :,;. :,,"

:. ?

:. ::" visual e ~ auditive Figura 1. Segmentacao das palavras quatorze e dezesseis de acordo com os modelos obtidos pelo treinamento tradicional. 

A Secao 2 deste artigo apresenta urn inventario reduzido de unidades foneticas com ampla variabilidade acustica, recentemente proposto para reconhecimento de voz continua em portugues [10], Esse sera 0 inventario usado nos experimentos descritos no artigo. A Secao 3 descreve as caracterfsticas basicas do sistema de reconhecimento implementado nesse trabalho. as principais aspectos do algoritmo level-building sao resumidos na Secao 4 e a incorporacao da gramatica e tratada na Secao 5. 

Na Secao 6 e apresentada uma proposta de inicializac'ao de parametres mais rapida e igualrnente eficaz aos m6todos utilizados normalmente. 

Na Secao 7 sao analisados os algoritmos de inicializacao dos model os das unidades. A Secao 8 compara os desempenhos quando se utiliza 0 algoritmo de Viterbi e 0 level-building. Na Secao 9 e apresentado 0 algoritmo de treinamento completo e, na Secao 10 as principais concl usoes,
section_name: INTRODUC;AO

section_content: Com 0 objetivo de aproveitar ao maximo as vantagens que 0 reconhecimento silabico pode oferecer e, ao mesmo tempo, procurando reduzir 0 numero de UFs, foram analisadas diversas caracterfsticas da lingua portuguesa que anteriormente haviam sido consideradas no contexto da sintese de voz [16J, [17], Den tre elas. pode-se citar:

1) a portugues e uma lfngua com forte estrutura silabica do tipo CV, onde 0 C representa urn elemento do conjunto das consoantes (ou grupamentos de consoantes -'Brasil', por exemplo) e 0 V as vogais (ou grupamentos de vogais 'mau', por exemplo) e do tipo cve na qual a consoante que termina a sflaba e chamada de coda sildbica. No dialeto falado no Rio de Janeiro, tern-se 4 tipos de coda: Irl (car gal, Irrl (car-ta), lsi (cas-ta), /zl (mes-rno):

2) nas silabas compostas por C tC2V, tais como. por exernplo, 'bra' e 'pia', existe urn fenomeno denominado de epentese, segundo 0 qual. em geral, quando se intenciona pronunciar uma sflaba como 'bra', pOI exernplo. na verdade. pronuncia-se 'bara' (com urn pequeno laI, entre 0 'b' e 0 'r'), A vogal inserida entre as consoantes, conhecida como vogal epentetica, ebreve e, espectralmente, possui a qualidade do nucleo vocalico da sflaba, A Fig. 1 mostra a visuaiizacao acustica e 0 espectrograma deste exemplo: f: Figura 2. Sinal no tempo e espectograma da sflaba BRA. 

3) numa transicao consoante-vogal nasal a dinamica espectral inicial e semelhante a dinamica consoante-vcgal oral correspondente. Isto quer dizer que a transicao da sflaba 'sa', por exernplo. poderia ser aproximada pel a transicao 'sa' (onde a duracao do a e curta), seguida do segrnento 'a', ou seja, a sflaba 'sa' pode ser representada pelo conjunto CV + V, onde Ve a vogal nasal correspondente a vogal V. A Fig. 3 mostra como exemplo a cornparacao entre os espectros das sflabas sa e sa, bern como suas formas de onda: Seja C 0 conjunto das consoantes, C = [b, k, d, f g, i. L lh, m, n, nh, p, r, rr, s, t, ch. v, z, l,. 

V 0 conjunto das vogais orais, V = {a, e, e, i, 6, 0, u}, v 0 conjunto das vogais nasais v= {a, s. T,
section_name: INVENTARIO REDUZIDO DE UNIDADES FONETICAS

section_content: No sistema de reconhecimento de voz contfnua implementado neste trabalho. optou-se por utilizar sequencias de ~ dtgitos. por ser uma base de dados de facil obtencao e de largo emprego, alem do que, 0 reconhecimento de digitos e uma das tarefas mais exigentes para um reconhecedor pois nao ha como utilizar grarnatica no nivel de palavras [4]. A Fig. 4 mostra 0 sistema de reconhecimento utilizado e a Fig. 5 os modelos utilizados no sistema. As sequencias, os digitos e as unidades foneticas foram representados por modelos de Markov Escondidos Continuos (CDHMM) [11J, [12]. Cada unidade foi modelada utilizando-se ~~~, estados e modelos Bakis [II]. Os modelos dos digitos foram representados como uma combinacao dos model os de unidades e as sequencias como uma combinacao dos modelos dos digitos.
section_name: SISTEMA DE RECONHECIMENTO

section_content: Devido it importancia do algoritmo level-building (LB), e como ele servira de base para propostas e conclusces em Secoes posteriores deste artigo, nesta Secao, serao analisadas algumas de suas caracteristicas. 

Embora 0 LB tenha sido concebido para 0 reconhecimento de palavras conectadas, utilizando 0 DTW, de pode ser utilizado para 0 reconhecimento de voz continua usando quaisquer unidades. desde que as consideremos conectadas como se fossem palavras. Entretanto, para a sua utilizacao com HMM sao necessarias algumas adaptacoes, ja que no DTW. os padroes de referencia sao representacoes de unidades. que possuem quadro inicial e quadro final. 0 que determina exatamente 0 inicio e fim de cada nfvel. enquanto que no HMM. os padroes de referencia sao modelos. compostos de probabilidades, e 0 inicio e fim de cada nrvel e. ndeterminado. o LB representa uma tentativa de contornar 0 excessivo numero de calculos necessaries aimplementacao de uma busca exaustiva em todas as possiveis concatenacoes das unidades do dicionario de referencia na. arefa de reconhecimento. 

Normalmente se impoe 0 paralelogramo de Itakura [J lU12] como restricao do caminho global e assume-se que existe urn mirnero maximo L de unidades na sequencia que se quer decodificar, A Fig. 6 apresenta a grade de busca utilizada no algoritmo LB, onde 0 eixo teo eixo das observacoes da sequencia que se quer reconhecer. O<t~T e Teo comprimento da sequencia. 0 eixo J e 0 eixo dos niveis e estados. 0 mimero de nfveis varia de 1 ate 0 mimero maximo de unidades nas sentencas. 0 mimero de estados j em cada nivel variara com as unidades apresentadas e podera ser J). h. . . h, onde he 0 mirnero de estados da k esirna unidade apresentada como hip6tese. Inicialmente divide-se 0 eixo de referencia em L mveis e coloca-se unidades isoladas ao longo desse eixo. Inicia-se no nivel I, introduzindo-se uma unidade de referencia candidata naquele nivel. 0 algoritmo calcula 0 melhor caminho (sequencia de pontos com menor verossimilhanca), para cada ponto terminal em E j. 0 algoritmo sempre avanca urn passo no eixo t e calcula todas distancias no eixo J. Ao chegar ao fim do nivel 1 (ultimo estado da ultima unidade apresentada) e t=1', em vez de passar para 0 segundo nivel. insere-se a segunda unidade de referencia no primeiro mvel e repete-se 0 mesrno procedimento ate que tenha se examinado todas as unidades de referencia -guardando-se sernpre 0 Indice da unidade que apresentou a menor distancia bem como 0 seu valor. 

Depois que todas as unidades foram apresentadas no primeiro nivel passa-se para 0 segundo nfvel e assim sucessivamente ate 0 nivel maximo L. No final. quando a ultima unidade for apresentada, ou seja, apos chegar no ultimo estado da ultima unidade e t=T. volta-se ao infcio procurando-se 0 caminho que apresentou a menor distancia. 

Formalmente. 0 algoritmo e0 seguinte:

Considere os modelos de unidades individuais U b I ~k~K, do dicionario e uma dada sequencia 0 de observacoes de teste 0[, t= L2. . . . . T. A tarefa do reconhecedor e decodificar 0 em uma sequencia de unidades {U I. U 2. . . . . Up ), onde P e 0 mimero de palavras na sentenca decodificada. que melhor descreva a sequencia de observacoes no sentido de que a probabiJidade conjunta da sequencia de observacoes e da sequencia de estados seja maximizada. 

No nivel 1=1 (nivel inicial). apreserita-se 0 modelo q(U q ). da unidade U q • a sequencia de observacoes O. 

cornecando pelo quadro I. 0 calculo das distancias e realizado utilizando-se 0 algoritmo de Viterbi, da seguinte forma:

1) Inicializacao

Quando todas as palavras tiverem sido apresentadas no nivel L deverao ser salvos os seguintes valores: W mo,(l. tj = arg max [P(I, t, q)] (4c) q onde Pmax e a melhor probabilidade de safda do nivel. G max e o ponteiro de retorno do nivel (guarda 0 instante de infcio da unidade) e W max e 0 indicador da palavra de saida, ou seja. guarda a unidade que emais provavel de ter produzido a sequencia de vetores de observacoes. o calculo para 0 segundo nfvel e os subsequentes difere so mente quanto ao calculo das distancias no primeiro estado. pois e preciso considerar as distancias entre palavras. ou seja, a distancia acumulada do nivel anterior e as distancias intra-palavra, ou seja, a distancia local. Esse calculo permite determinar 0 instante em que a palavra do nfvel anterior termina e a do nfvel atual comeca. 

A inicializacao desses niveis e efetuada da seguinte maneira:

2::;: t::;:

A Eq. (Sb) escolhe a distancia apropriada do nfvel anterior e a Eq. (6a) cria 0 vetor de retorno inicial que guarda 0 quadro em que a palavra do nfvel anterior termina ou que a atual corneca. Durante a recursao (PASSO 2) esse vetor eatualizado da seguinte maneira:

CX,(j)=cxt_dargmax (8t_1(i)*a~)J

15i5N e no final do nivel. a distancia acumulada da palavra q e 0 vetor de retorno se tornam:

P(1. t, q) = o,(N) I::;: t ::;: T

G(l, t. q) = cx,(N) I::;: t::;: T

Quando todas as palavras do nivel tiverem sido apresentadas. as distancias maximas sao atualizadas de acordo com as Eq. 4 e prossegue-se para 0 nfvel seguinte. o procedimento termina quando se atinge 0 mimero maximo de nfveis L e t=T. A melhor sequencia de unidades. de comprimento L e probabilidade Pmax(L. T) e obtida utilizando-se 0 vetor de retorno Gmax(Lt). que guarda os instantes em que as palavras com maiores probabilidades. em cada nivel, cornecam. A melhor sequencia de unidades sera aquela que possuir a maior probabilidade Pmax(L. T) sobre todos os nfveis.
section_name: ALGORITMO LEVEL-BUILDING (LB)

section_content: Na pratica, 0 reconhecimento de dfgitos nao perrnite a utilizacao de gramatica, no nivel de palavras, pois qualquer dfgito pode vir apos qualquer outro. Forrnalmente, diz-se que a gramatica utilizada com dfgitos e a gramatica irrestrita ou Tipo 0, ou seja. todos os dfgitos possuem a mesrna probabilidade de ocorrencia ap6s qualquer sequencia de digitos. 

Por outro lado, no nivel das unidades, podemos utilizar alguma grarnatica ja que suas concatenacoes, dentro dos dtgitos, possuern probabilidades de ocorrencia diferentes.
section_name: INCORPORACAO DA GRAMATICA

section_content: trabalho. utilizou-se gramatica bigrarna, calculada de acordo com a seguinte expressao:

C 1

onde Cj1 e 0 mimero de vezes em que a sequencia de unidades [Uj, U 1 ) e observada e CI 0 nurnero de vezes em que a unidade U I e observada. 

As probabilidades referentes aos bigramas foram incorporadas na Eq. (2a). para 0 nfvel I, e na Eq. (Sb) e Eq. 

(6a) para os dernais nrveis. Essas equacoes se tornaram. respectivamente:

De outra maneira onde sil corresponde ao silencio. 

o algoritmo LB exige que se conheca a priori ruimero de unidades em cada sentenca a ser reconhecida ou pelos menos que todas as sequencias possuam 0 mesmo mirnero de unidades. 0 que e virtualmente impossivel, a menos que se restrinja 0 dicionario de forma a obedecer a essa restricao. Para que se possa lidar com sentencas de comprirnentos diferentes ou com restricoes sintaticas impostas por urn outro tipo de grarnatica sao necessarias algumas alteracoes na maneira de se implementar 0 LB -as equacoes permanecem as mesmas. 

As modificacoes sao as seguintes: 1) Associe cada nfvel com as transicoes entre unidades em vez de associa-Ios com a posicao das unidades na sentenca, Dessa forma, as palavras do nfvel 1+I nao precisam mais ser contfguas as do nfvel I. 2) erie mais um vetor de retorno para guardar a sequencia de ruveis (estados) que sera necessaria para recuperar a sequencia de unidades no final do procedimento. 3) Utilize uma list a de inforrnacoes, baseadas nos dados. para guiar 0 processo de busca. A Tabela II mostra. como exernplo, a lista de inforrnacoes para as sequencias de tres digitos utilizadas neste trabalho. As inforrnacoes foram extrafdas da concatenacao dos modelos apresentados na Secao 3 e Fig. 4. As unidades utilizadas sao as constantes do inventario apresentado na Tabela 1. Tabela 2. Lista de informacoes utilizada no processo de reconhecimento.
section_name: Neste

section_content: o primeiro problema a ser resol vido para 0 treinamento de modelos de unidades foneticas e 0 da inicializacao dos parametres das unidades. Como 0 treinamento e iterativo, para 0 seu infcio e necessario a existencia das probabilidades de transicoes iniciais e dos parametres iniciais da FPS. A matriz de transicoes e pouco sensfvel a escolha inicial e pode-se utilizar valores aleat6rios. Porern, a convergencia do treinamento e muito sensivel aos val ores da FPS. Com relacao a este problema, foram analisados dois metodos:

Metodo 1: Divida cada elocucao do conjunto de treinamento igualmente pelos estados do modelo (j= l:N, onde N e 0 numero de estados). Ap6s a divisao, aplique 0 algoritmo Medias-K Modificado [4J para separar todos os vet ores associados ao estado j (j= 1:N) em M agruparnentos. Dentro de cada grupamento caJcuJe os parametres /ljm' U Jm e Cjm' Metodo 2: Selecione M elocucoes das K a serem utilizadas para treinar 0 modelo, onde M e 0 mimero de componentes da mistura. Divida os vetores da primeira elocucao igualmente pelos estados (j = 1:N). Calcule. para cada estado, 0 vetor media (mjl). a matriz covariancia (U i ] ) e 0 coeficiente de ponderacao (Cjl)' Associe estes parametres a primeira cornponente da mistura. Repita esse procedimento para a segunda elocucao e associe seus parametres asegunda componente da mistura. Continue este procedimento ate a elocucao M. No final deste procedimento, teremos os parametres iniciais da mistura bi(O,) para cada estado. 

Para os dois metodos, os parametres /lJm e U Jm sao a matriz media e a matriz de covariancia amostral dos vetores do agruparnento m do estado j e Cjm e 0 mirnero de vetores classificados no agrupamento m do estado j dividido pelo mimero de vet ores no est ado j. 

o metodo 1 e 0 metodo nonnalmente utilizado para treinamento de voz continua e 0 metodo 2 e uma das propostas examinadas neste artigo. 

A Fig. 7 apresenta dois resultados tfpicos que ocorreram no treinamento. Nela, sao apresentadas as verossimilhancas apos a primeira e segunda iteracao, para os modelos das palavras urn e dais inicializadas com os metodos 1 e 2. Verifica-se que os resultados finais sao aproximadamente os mesmos. [18]. 0 que apresentou melhor desempenho em termos de precisao e tempo foi 0 medias-k modificado utilizando minimax. Entretanto. a maioria desses algorirmos. exigem 0 calculo da matriz de distancia de um vetor para todos os demais. Considerando se um conjunto de treinamento pequeno. da ordem de 500 repeticoes por unidade, 0 mimero de vetores por estado normal mente excede 5000. Desse modo. a matriz de distancia de cada estado contera da ordem de 25 milhoes de posicoes, Se cada posicao for representada por 4 bytes. somente essa matriz necessitara de 200 Mbytes de memoria. Isto faz com que est a unidade leve em torno de 48 horas para ser treinada rodando em um PC Pentium de 150 MHz com 32 M de memoria RAM.
section_name: METODO DE INICIALIZACAO DOS PARAMETROS

section_content: Forarn analisados tres esquemas de inicializacao das unidades (utilizou-se apenas as necessarias para 0 reconhecimento de digitos):

Esquema 1: Segrnenta-se palavras em fones utilizando-se 0 algoritmo level-building e treina-se os modelos como apresentado em [13]. Apos 0 treinarnento, monta-se os modelos das unidades dos inventarios pel a concatenacao dCIS modelos dos fortes que a constituem (neste estagio os modelos das unidades terao numero de estados diferentes). Segmenta-se novamente as palavras utilizando-se os modelos concatenados e treina-se os modelos das unidades. agora todas com 0 mesrno mimero de estados. Apos a inicializacao dos modelos das unidades, deve-se fazer 0 treinamento utilizando-se palavras e frases para que os HMMs possam incorporar a coarticulacao existente na fala continua. 

As elocucoes referentes aos dfgitos ou sequencia de dfgitos sao segrnentadas em unidades utilizando-se algoritrno level-building [II]. Os arquivos segrnentados, em conjunto com os utilizados na etapa anterior, sao utilizados para novo treinamento e assim sucessivamente ate a convergencia do modelo. Assume-se que 0 modelo convergiu quando a soma das verossimilhancas do conjunto de elocucoes, utilizadas para treinar 0 modele, para de aumentar. 

A Tabela IV apresenta os resultados obtidos para os tres esquernas, No treinamento utilizou-se 30 repeticoes de cada dfgito e 40 sequencias de tres digitos, pronunciados por um mesmo locutor. e na fase de teste, utilizou-se outras 40 sequencias de tres dfgitos. pronunciadas pelo mesmo locutor. Os resultados mostram que 0 Esquema 3 e 0 que apresenta melhor resultado na inicializacao dos modelos das unidades. 

Utilizando-se 0 procedimento que apresentou 0 melhor resultado, Esquema 3. forarn realizados mais alguns testes com relacao a segrnentacao das palavras e frases, em unidades.
section_name: METODO PARA INICIALIZACAO DOS MODELOS DAS UNIDADES

section_content: Os testes anteriores foram efetuados utilizando-se algoritmo Level-Building para a segmentacao. Entretanto, 0 algoritmo de Viterbi pode ser usado para essa tarefa, utilizando-se apropriadamente a sequencia de estados otima fornecida. 0 unico problema e: como concatenar as matrizes de transicao dos HMMs das unidades para que componham um HMM de palavra? A Fig. 8 apresenta um exemplo da concatenacao das matrizes de transicao A das unidades que compoem a palavra do dfgito 2 (Idol iii lsi). 

Denominando a unidade Idol de unidade 1. a unidade Iii de 2 e a unidade lsi de 3, vemos que 0 problema aparece na transicao do estado a 133 da unidade I para 0 irucio da unidade 2 e na transicao do est ado a233 da unidade 2 para 0 infcio da unidade 3. 

Sejam X e Y os valores que as probabilidades aNN e aNN+ 1. respectivarnente, devem assumir no modelo concatenado. Atraves de exames visuais e auditi vos, A Tabela V apresenta 0 resultado do teste para 0 treinamento utilizando segrnentacao com 0 algoritmo Level Building e com 0 algoritmo de Viterbi, utilizando-se os val ores X=0,8 e Y =0,2. 

Os resultados apresentados nessa tabela permitem verificar que 0 treinamento efetuado utilizando-se 0 algoritrno de Viterbi produz urn resultado melhor no reconhecimento. Isto acontece, provavelmente, porque na juncao das matrizes de transicoes A das unidades para formar as matrizes A das palavras ou sequencias, indiretamente se leva em consideracao a coarticulacao que existe entre as unidades ao se associar valores a X e Y. como mostrado na Fig. 8. Estudou-se. tambern. urn outro metodo de treinamento em que a segrnentacao seria desnecessaria. Os parametres iniciais das unidades foram inicializados de acordo com 0 Esquema 3. Em seguida montava-se as matrizes das palavras ou sequencia de palavras de acordo com 0 rnetodo apresentado para treinamento com 0 algoritmo de Viterbi. Entretanto. no lugar de se fazer a segrnentacao e treinar as unidades como palavras isoladas, treinou-se palavras e sequencias de palavras. Apos a convergencia, os modelos das palavras ou sequencias eram desmembrados nos modelos das unidades. fazendo-se as cornponentes referentes a a",,,, igual a 1. Esse metodo se mostrou excelente para 0 reconhecimento das palavras e sequencias utilizadas no treinamento, chegando a 1009<: de acerto. Entretanto, para as sequencias de teste, 0 resultado foi bern pior que 0 obtido para 0 treinamento utilizando 0 Level-Building.
section_name: ALGORITMO DE VITERBI X LEVEL BUILDING

section_content: o algoritmo proposto para treinamento dos modelos de unidades que possuem grande variabilidade acustica pode ser resumido no seguinte: a) Segmente M gravacoes de cada unidade, exceto as codas, uniformemente pelo mimero de estados N. b) Para cada estado j de cada unidade e de cada gravacao calcule 0 vetor media amostral e a matriz covariancia amostral. Associe os val ores do vetor media e matriz covariancia da gravacao m de cada unidade a m-esima componente da mistura do j esimo estado, Armazene 0 nurnero de vetores pOI estado. c) Calcule 0 m-esimo coeficiente da mistura do j-esimo estado, de cada unidade, dividindo 0 niimero de vet ores existente em cada estado da m-esima locucao pelo mimero total de vetores existente no j-esimo estado das M locucoes. d) Inicialize a matriz A, de cada unidade, com a distribuicao uniforme. TREINAMENTO COM PALAVRAS 1 i) Utilize os modelos estimados para segmentar K repeticoes de cada palavra em unidades, utilizando 0 algoritmo de Viterbi. j) Utilize os segrnentos das palavras e as repeticoes das unidades isoladas para, em conjunto, treinar as unidades como se fossem palavras isoladas, Repita os passos i) e j) ate a convergencia. 

TREINAMENTO COM SEQ0ENCIAS OU FRASES k) Utilize os model os estimados para segmentar K repeticoes de cada sequencia ou frase em unidades, utilizando 0 algoritmo de Viterbi. 

1) Utilize os segmentos das sequencias em conjunto com os segmentos das palavras e as repeticoes de cada unidade isolada para treinar as unidades como se fossem palavras isoladas. Repita os passos k) e 1) ate a convergencia. 

A Fig. 9 apresenta 0 resultado da segrnentacao das palavras QUATORZE e DEZESSEIS utilizando as unidades treinadas com 0 algoritmo proposto. Comparando com a Fig. 1 constata-se de irnediato a eficiencia do rnetodo de treinamento proposto, 10. CONCLUSOES Este trabalho analisou varies metodos para inicializacao dos parametres e dos model os iniciais de unidades foneticas representadas por CDHMM e utilizadas no reconhecimento de voz continua. Tarnbem foram examinados algoritmos para treinamento de unidades foneticas que posssuam grande variabilidade aciistica. Finalrnente, foi proposto urn algoritmo completo para treinamento dessas unidades. 

Foi mostrado que 0 treinarnento de modelos de unidades foneticas tradicionalmente utilizado produz I 0 treinamento com palavras e utilizado como passo imermediario para permirir uma primeira incorporacao dos efeitos da coarticulacao. 42 resultados insatisfatorios, ou seja, urn descasamento entre a unidade model ada e a unidade acustica. e que 0 algoritmo proposto consegue resolver esse problema. Os resultados tam bern mostraram que houve uma reducao de 92,370t no erro de reconhecimento com a utilizacao do algoritmo proposto, em relacao ao odtido corn a utilizacao do esquema 1 com 0 algoritmo level-building.
section_name: ALGORITMO PARA TREINAMENTO DAS UNIDADES