Classificação Fonética Usando SVM e Seleção de Parâmetros

Este trabalho apresenta novos resultados para classificação fonética usando o corpus TIMIT. Os classificadores são baseados em support vector machines (SVM). Um conjunto relativamente grande de parâmetros é obtido a partir de sete front ends: MFCC, PLP, RASTA, “synchrony”, envelope, formantes e “filter-bank”. Um subconjunto desses parâmetros é escolhido automaticamente através de um método baseado no algoritmo AdaBoost. Os resultados das simulações são competitivos com os previamente publicados na literatura, e permitem inferir acerca de quais os melhores parâmetros para a composição de um front end heterogêneo.