Avaliação de Sistemas de Reconhecimento de Fala Robustos a Ruídos Provenientes de Maquinário da Indústria do Petróleo - Nunes, Vinicius de Souza; Duarte, Julio Cesar (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2022)
Nos últimos anos, sistemas de reconhecimento automático de fala evoluíram de regras rígidas para modelos probabilísticos, graças ao avanço em redes neurais. No entanto, locutores podem estar expostos a ruídos, o que prejudica a transcrição da fala. Assim, este trabalho tem por objetivo avaliar a aplicação de redes neurais no reconhecimento automático de fala robusto a ruídos, mais especificamente, àqueles provenientes do maquinário da indústria do petróleo. Para atingir o objetivo, foi construída uma base de ruídos representativos, e, nos experimentos, o resultado da média do CER para os modelos desenvolvidos com o mesmo tipo de ruído foi de 0,421984, sendo a SNR do treino a mesma do teste, contra 0,522851 quando tais relações são diferentes.