Reconocimiento de voz - evaluación de desempeño de reconocedores en ambientes adversos

Las aplicaciones que ofrecen interfaces de usuario basadas en voz comprenden un extenso abanico de ambientes y situaciones de uso, algunas de las cuales pueden implicar condiciones poco estables o declaradamente adversas para el procesamiento de las señales sonoras.

Uno ejemplo natural, notorio y atractivo es el de aquellas aplicaciones desarrolladas para uso durante la conducción de motocicletas; es evidente que las condiciones de ruido ambiental, de alteración del habla por estrés o desconcentración, interferencia en la emisión y percepción de las señales y otros muchos factores de degradación de las señales sonoras se extreman en el contexto del movimiento en motocicleta, es por esto que MPORAS, IOSIF, et al. realizan en [1] una comparación entre los esquemas disponibles actualmente para el mejoramiento de la señal de voz en condiciones adversas.

Además de proveer un comparativo relevante, en el que método MSSM (Multi-band Spectral Subtraction Method) es señalado como el más eficiente, [1] proporciona un vistazo a los esfuerzos actuales (2010) en el contexto del mejoramiento en la interpretación de voz en ambientes poco amigables.

Referencias
[1] MPORAS, IOSIF, et al. "SPEECH ENHANCEMENT FOR ROBUST SPEECH RECOGNITION IN MOTORCYCLE ENVIRONMENT." International Journal on Artificial Intelligence Tools 19.2 (2010): 159-173. Computers & Applied Sciences Complete. EBSCO. Web. 4 May 2010.