(2018-04-01) Da Silva, Mariano Marufo; Verrastro, Claudio; Gómez, Juan Carlos
Este trabajo describe la fundamentación teórica e implementación de un sistema de recono- cimiento de habla aislada independiente del hablante usando Modelos Ocultos de Markov, Máquinas de Vectores de Soporte y Redes Neuronales Artificiales. La evaluación fue realizada utilizando un corpus multihablante compuesto por once palabras del español argentino, y su rendimiento en términos de porcentaje de reconocimiento fue comparado entre los tres métodos de clasificación implementados. La comparación fue efectuada tanto para condiciones ideales como también con tres niveles distintos de ruido de fondo. Los resultados muestran que para bajos niveles de ruido el sistema basado en HMM consigue el mejor rendimiento, mientras que para mayores niveles de ruido los sistemas basados en SVM y ANN superan al anterior.
