Utilização da Análise de Componente Principal na Redução dos Vetores de Parâmetros em Sistemas de Reconhecimento de Fala

"Este trabalho tem por objetivo investigar a aplicação da técnica de Análise de Componente Principal [4] (Principal Component Analysis, PCA) na redução da dimensão dos vetores de parâmetros de um sistema de reconhecimento de fala contínua. Parâmetros de dimensão reduzida levam a uma economia tanto em termos de memória como em custo computacional. Nos testes realizados em um sistema baseado em HMM´s contínuos conseguiu-se uma redução de quase 30 % na dimensão dos vetores de parâmetros, sem queda na taxa de acertos de palavras."