Comparação dos Atributos MFCC, SSCH e PNCC para Reconhecimento Robusto de Voz Contínua

Este artigo compara o desempenho do reconhecimento de voz contínua – corrompida por ruído aditivo – utilizando três tipos de atributos: MFCC, SSCH e PNCC. Para a análise experimental, foram escolhidos o software HTK e as bases de dados TIMIT (de vozes) e NOISEX-92 (de ruídos). Os resultados mostram que o método PNCC apresenta maior robustez.