@MASTERSTHESIS{ 2024:1311236165,
 	title = {Reconhecimento de fonemas com compactação das frequências via centroide e redes stacked autoencoders.},
 	year = {2024},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/5486",
 	abstract = "Oreconhecimento de fonemas é uma área da linguística e processamento de fala que envolve
  identificar e distinguir os sons distintivos que compõem uma língua. Reconhecer fonemas envolve
  a capacidade de discernir e categorizar os diferentes sons da fala, mesmo quando há variações de
  pronúncia, contexto ou entonação. Neste trabalho, é proposto um modelo de reconhecimento
  de fonemas utilizando uma rede stacked autoencoder, denominada CollabNet. A CollabNet
  introduz um método colaborativo para inserção de novas camadas escondidas, em contraste
  com o tradicional empilhamento de autoencoders. Na CollabNet, a adição de uma nova camada
  é feita de forma coordenada e gradual, permitindo ao projetista controlar sua influência no
  treinamento. Essa colaboração garante que o aprendizado da nova camada se integre de forma
  eficaz com as camadas anteriores, resultando em um treinamento mais alinhado e eficiente.
  Para a representação dos fonemas, foi realizada a compactação das frequências por meio de
  centroides, de maneira que se preserve as particularidades do som. Com o objetivo de criar uma
  representação geométrica dos áudios das bases de dados, foi calculada a transformada rápida
  de Fourier (FFT) para cada amostra de áudio, em seguida foram agrupadas as frequências e
  foi calculado o centroide de cada grupo. Posteriormente, a rede deep stacked autoencoder foi
  parametrizada e treinada para o reconhecimento de sílabas fonemas. Com essa representação dos
  áudios, foi possível manter sua caracterização particular de maneira que a CollabNet identificasse
  os diversos sons da língua portuguesa do Brasil, tendo assim uma acurácia de 75,96% e PER de
  23,73%.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}