Seleção de Atributos e Classificação Fonética de Sinais de Fala de Banda Limitada

Este trabalho apresenta uma estratégia para seleção de atributos aplicada a classificação fonética de sinais de fala de banda limitada. Particularmente, a estratégia proposta visa o aprimoramento da classificação fonética em grupos fonéticos abrangentes (broad group phonetic - BGP) com ênfase na discriminação de fonemas pertencentes ao grupo fonético fricativo. Especificamente, os atributos característicos de sinais de fala são investigados através de métodos baseados em aprendizagem de máquinas e análise de componentes, tais como, informação mútua (mutual information - MI) e seleção de parâmetros baseada em correlação (correlation-based feature selection - CFS). Nesse contexto, diversos algoritmos do estado-da-arte são investigados, resultando em uma estratégia que consiste em identifificar os atributos do sinal de fala de banda limitada que facilitem a distinção entre diferentes BGP. Os resultados de simulações permitem inferir acerca da seleção dos melhores atributos a serem considerados na composição dos classificadores fonéticos, comprovando a eficácia da estratégia proposta.