Show simple item record

dc.contributor.advisorNavas Cordón, Eva ORCID
dc.contributor.advisorHernáez Rioja, Inmaculada ORCID
dc.contributor.authorOdriozola Sustaeta, Igor
dc.date.accessioned2019-06-11T06:36:16Z
dc.date.available2019-06-11T06:36:16Z
dc.date.issued2019-05-03
dc.date.submitted2019-05-03
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/33203
dc.description211 p. (eng) 217 p. (eusk.)es_ES
dc.description.abstractTesi honetan, euskarazko hizketa-ezagutze automatikoaren bi inplementazio aztertzen dira, Ordenagailu Bidezko Hizkuntza Ikaskuntza (OBHI) sistemetarako: Ordenagailu Bidezko Ebakera Lanketa (OBEL) eta Ahozko Gramatika Praktika (AGP). OBEL sistema klasikoan, erabiltzaileari esaldi bat irakurrarazten zaio, eta fonema bakoitzerako puntuazio bat jasotzen du bueltan. AGPn, Hitzez Hitzeko Esaldi Egiaztapena (HHEE) teknika proposatu dugu, ariketak ebatzi ahala egiaztatzen dituen sistema. Bi sistemon oinarrian, esakuntza egiaztatzeko teknikak daude, Goodness of Pronunciation (GOP) puntuazioa, adibididez.Sistema horiek inplementatzeko, eredu akustikoak entrenatu behar dira, eta, horretarako, Basque Speecon-like datu-basea erabili dugu, euskararako publikoki erabilgarri dagoen datu-base bakarra. Eredu akustiko onak lortzearren, datu-basean egokitzapenak egin behar izan dira hiztegi alternatibadun bat sortuz, eta fasekako entrenamendua ere probatu da. % 12.21eko PER (fonemen errore-tasa) lortu da hala.Lehendabiziko sistema laborategiko baldintzetan testatu da, eta emaitza lehiakorrak lortu dira.Hala ere, tesi honetako OBEL eta AGP sistemen helburua da bezero/zerbitzari motako arkitektura batean ezartzea, ikasleek edonondik atzi dezaten. Hori ahalbidetzeko, HTML5eko zehaztapenak erabili dira audioa zerbitzarira grabatu ahala bidaltzeko, eta, gainera, onlineko batezbesteko- eta bariantza-normalizazio cepstraleko (CMVN, Cepstral Mean and Variance Normalisation) teknika berri bat proposatu da erabiltzaileek grabatutako audio-seinaleen kanal desberdintasunen eragina txikiagotzeko. Teknika hori tesi honetan aurkeztutako metodo batean oinarriturik dago: normalizazio anitzeko puntuatzea (MNS, Multi Normalization Scoring), eta onlineko ahots-aktibitatearen detektagailu (VAD, Voice Activity Detector) berri bat ere proposatu da metodo horretan oinarriturik. Azkenik, parametro desberdinak ebaluatu dira neurona-sareak erabiliz, eta ondorioztatu da GOP puntuazioa dela eraginkorrena.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.language.isoeuses_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.subjecttelecommunications technologyes_ES
dc.subjectteaching of languageses_ES
dc.subjecttecnología de las telecomunicacioneses_ES
dc.subjectenseñanza de lenguases_ES
dc.titleSpeech recognition based strategies for on-line Computer Assisted Language Learning (CALL) systems in Basquees_ES
dc.title.alternativeHizketa-ezagutzan oinarritutako estrategiak, euskarazko online OBHI (Ordenagailu Bidezko Hizkuntza Ikaskuntza) sistemetarakoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holderAtribución 3.0 España*
dc.rights.holder(cc)2019 IGOR ODRIOZOLA SUSTAETA (cc by 4.0)
dc.identifier.studentID109851es_ES
dc.identifier.projectID18127es_ES
dc.departamentoesIngeniería de comunicacioneses_ES
dc.departamentoeuKomunikazioen ingeniaritzaes_ES


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución 3.0 España
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución 3.0 España