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DEEP LEARNING PARA RECONHECIMENTO DE FONEMAS CONCATENADOS
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Pereira, João da Silva | |
| dc.contributor.author | Costa, Pedro Silva Varela | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-31T10:41:01Z | |
| dc.date.available | 2024-10-31T10:41:01Z | |
| dc.date.issued | 2024-10-25 | |
| dc.description.abstract | 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. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203714644 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.8/10214 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Deep Learning | pt_PT |
| dc.subject | Fonemas | pt_PT |
| dc.subject | Mel-Espectrogramas | pt_PT |
| dc.subject | Reconhecimento de fala | pt_PT |
| dc.title | DEEP LEARNING PARA RECONHECIMENTO DE FONEMAS CONCATENADOS | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Ciência de Dados | pt_PT |
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