Resumen de Modelización acústica de unidades subléxicas mediante técnicas de inferencia gramatical basadas en el análisis sintáctico corrector de errores

Emilio Sanchís Arnal

• LA UTILIZACION DE MODELOS ESTRUCTURALES-ESTOCASTICOS PARA REPRESENTAR LAS UNIDADES DEL HABLA ES UNA DE LAS APROXIMACIONES QUE MEJORES RESULTADOS ESTA PROPORCIONANDO EN LOS SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO AUTOMATICO DEL HABLA, DEBIDO A LA DIFICULTAD DE PROPORCIONAR DEDUCTIVAMENTE LA INFORMACION CORRESPONDIENTE A LAS PROPIEDADES ESTRUCTURALES Y ACUSTICAS DE LAS UNIDADES, LA TENDENCIA ACTUAL ES LA DE UTILIZAR TECNICAS DE APRENDIZAJE INDUCTIVO DE LOS MODELOS. SIN EMBARGO, EN LA MAYORIA DE ESTAS APROXIMACIONES LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE INDUCTIVO SE APLICAN EXCLUSIVAMENTE A LA ESTIMACION DE LOS PARAMETROS DE LOS MODELOS, MIENTRAS QUE LA COMPONENTE ESTRUCTURAL SE PROPORCIONA DEDUCTIVAMENTE, A PARTIR DEL CONOCIMIENTO QUE SE TIENE DE LAS CARACTERISTICAS DE LAS UNIDADES.

  DADA LA IMPORTANCIA QUE TIENE LA ESTRUCTURA DEL MODELO, ES DE GRAN INTERES EL DESARROLLO DE TECNICAS DE APRENDIZAJE QUE LA GENEREN DE FORMA AUTOMATICA, A PARTIR DE MUESTRAS DE ENTRENAMIENTO. EN ESTA LINEA SE ENMARCA EL PRESENTE TRABAJO, CUYO PRINCIPAL OBJETIVO ES LA OBTENCION AUTOMATICA DE MODELOS DE UNIDADES SUBLEXICAS PARA SU UTILIZACION EN SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DEL HABLA CONTINUA. LOS MODELOS UTILIZADOS SERAN GRAMATICAS REGULARES ESTOCASTICAS, CUYA ESTRUCTURA SE OBTIENE MEDIANTE UN ALGORITMO DE INFERENCIA GRAMATICAL BASADO EN EL ANALISIS SINTACTICO CORRECTOR DE ERRORES.

  CUANDO LAS UNIDADES QUE SE QUIERE MODELIZAR SON UNIDADES SUBLEXICAS APARECEN DIFICULTADES ESPECIFICAS, DERIVADAS PRINCIPALMENTE DEL HECHO DE QUE NO SE ENCUENTRAN AISLADAS EN LAS PRONUNCIACIONES. POR ELLO, UNA PARTE DE ESTE TRABAJO CONSISTE EN LA ADAPTACION DE ESTA METODOLOGIA AL PROBLEMA DE LA MODELIZACION DE UNIDADES SUBLEXICAS. POR OTRA PARTE, CON EL OBJETIVO DE OBTENER UNA MEJOR REPRESENTACION DE LAS CARACTERISTICAS ACUSTICAS SE PROPONE UNA EXTENSION SEMICONTINUA DE LAS GRAMATICAS, ASI COMO UN ALGORITMO DE REESTIMACION DE LOS PARAMETROS DE LOS MODELOS. ASI MISMO, SE ESTUDIA UNA NUEVA VERSION DE