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Phoneme recognition applications provides assistance towards automatic speech recognition, speaker identification, pronunciation error identification, and emotion recognition. In order to carry out the recognition of the phonemes, a preprocessing stage is initially applied in the audios, called acoustic processing, which allows the characteristics to be extracted, noise and differences between speakers to be reduced. Then, a training and classification stage using machine learning algorithms in order to identify the phonemes. This work aims to develop a technique for automatic recognition of continuous speech phonemes. In the development of this project the tests were performed with phonemes extracted from the audio datasets such as TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus, which is an English-speaking dataset with time-aligned orthographic, phonetic and word transcripts, and Brazilian Portuguese-speaking datsets such as Sid and LaPS Benchmark 16k.The Brazillian Portuguese datasets are only transcribed in orthographic form, so it was required to make changes in these datasets to form the phonemes in regards to the audio recordings.The Praat software was used along with the EasyAlign plugin and a script was developed to format the program’s outputs, aligning the phonemes in time with the frames. In acoustic processing, the Kaldi Speech Recognition Toolkit was applied to extract the MFCC and filter banks. For the training and classification, of the bases cited, a convolutional neural network was implemented in addition to a long short-term memory network using the Pytorch framework. The result obtained on the TIMIT base presented a phoneme error rate in the core test of 18,11% using filter banks and an error rate of 19,04% using MFCC. On the merged Portuguese bases LaPS Benchmark 16k and Sid, an error rate of 24,96% was obtained using filter banks and 25,54% using MFCC. ; Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) ; O reconhecimento de fonemas é a capacidade de extrair características para reconhecer as unidades sonoras das palavras e transcrevê-las. As aplicações do reconhecimento de fonemas são auxiliares no reconhecimento de fala, identificação de locutores, identificação de erros de pronúncia e reconhecimento de emoções. Para realizar esta tarefa aplica-se inicialmente uma etapa de pré-processamento nos áudios, denominado processamento acústico, que permite extrair as características, minimizar ruídos e as diferenças entre locutores. Em seguida, é realizada uma etapa de treinamento e classificação, utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina com o objetivo de identificar os fonemas. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma técnica de reconhecimento automático de fonemas de fala contínua. No desenvolvimento, o treinamento e os testes foram realizados com dados extraídos das bases de áudios TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus que possui fala em inglês e possui transcrições ortográficas, fonéticas e de palavras alinhadas com o tempo, e as bases com fala em português brasileiro Sid e LaPS Benchmark 16k. As bases na língua portuguesa do Brasil são apenas transcritas na forma ortográfica, portanto, tornou-se necessário adicionar a transcrição fonética em relação aos áudios. Para isso, utilizou-se o software Praat com o plugin EasyAlign e foi desenvolvido um script para formatar as saídas do programa, alinhando os fonemas no tempo em relação aos frames. No processamento acústico, para extrair os coeficientes cepstrais de frequência de Mel (MFCC) e os filter banks, utilizou-se o Kaldi Speech Recognition Toolkit. Para o treinamento e classificação, das bases citadas, foi implementado uma rede neural convolucional juntamente com uma rede de memória de longo e curto prazo usando o framework Pytorch. O resultado obtido na base TIMIT apresentou uma taxa de erro de fonemas no core test de 18, 11% utilizando filter banks e uma taxa de erro de 19, 04% usando MFCCs. Na união das bases em português LaPS Benchmark 16k e Sid, obteve-se uma taxa de erro de 24, 96% usando filter banks e 25, 54% usando MFCC nos conjuntos de testes. Keyword: Acoustic; Aprendizado do computador; Automatic speech recognition; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Engenharia/Tecnologia/Gestão; Fonética acústica; Machine learning; Neural networks (Computer science); Pattern recognition systems; Phonetics; Reconhecimento automático da voz; Redes neurais (Computação); Sistemas de reconhecimento de padrões URL: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24493 BASE Hide details 77 Propuesta de intervención para un alumno con dislalia mixta Chetinova Isinova, Aygyul. - 2021 BASE Show details 78 Giorgio Caproni: musica della pagina e della voce valentina colonna. - : Gammarò, 2021. : country:ITA, 2021. : place:Sestri Levante, 2021 BASE Show details 79 Fonética e fonologia na escola: de enfoques restritos a possibilidades amplas ; Phonetics and phonology in school: from restricted approaches to broad possibilities Silva, Ione Batista da. - : Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021. : Brasil, 2021. : UFRN, 2021. : PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS - PROFLETRAS NATAL, 2021 BASE Show details 80 Deluns, dimars, dimèrcles o dimècres Carrera Baiget, Aitor. - : Diari Segre, 2021 BASE Show details Page: 1 2 3 4 5 6 7 8...73

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