DEEP LEARNING PARA RECONHECIMENTO DE FONEMAS CONCATENADOS

Costa, Pedro Silva Varela

http://hdl.handle.net/10400.8/10214

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Authors

Costa, Pedro Silva Varela

Advisor(s)

Pereira, João da Silva

Abstract(s)

Esta dissertação teve como objetivo criar um modelo capaz de classificar fonemas em português, utilizando técnicas avançadas de Deep Learning. Um fonema é a menor unidade de som na linguagem, e a sua correta identificação é essencial para a compreensão da fala. Ao focar na classificação de fonemas, em vez de palavras inteiras, este projeto busca superar desafios relacionados a variações de sotaques ou deficiências na fala, permitindo um reconhecimento mais preciso e inclusivo. Foram exploradas várias técnicas de Deep Learning, que foram aplicadas na análise de Mel-Espectrogramas — representações visuais das frequências dos sons ao longo do tempo. Esses espectrogramas serviram como base para o treino do modelo, permitindo que ele classificasse fonemas com boa precisão em testes de validação. No entanto, o desempenho do modelo foi inferior ao esperado quando testado em novos dados e amostras de áudio, destacando a necessidade de melhorias na sua robustez e capacidade de generalização para diferentes contextos linguísticos.