Aplicação de Múltiplos HMMs com Refinamento para a Segmentação Automática da Fala

Este trabalho descreve um sistema de segmentação automática de sinais de fala baseado no uso de múltiplos modelos ocultos de Markov. É investigado o uso de um processo de refinamento, que elimina a tendência do estimador detectada na etapa de treinamento. Duas estimativas para a tendência são testadas, baseadas na média e nas medianas das estimativas de treinamento. Resultados indicam que o refinamento é capaz de reduzir o erro absoluto médio de segmentação em até 38% para uma base de sinais contendo locuções de dígitos concatenados.