RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Deep Learning aplicado a reconocimiento y caracterización de habla en usuarios con síndrome de Down
A1 Fernández García, David
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 ASR
K1 Habla Down
K1 Transformers
AB Las personas con Síndrome de Down sufren muchos problemas a la hora de comunicarse debido alas dificultades propias de su condición. Los avances tecnológicos, en concreto la revolución del NLP,han hecho que nuestras vidas sean mucho mas fáciles y cómodas, pero estos sistemas no responden deigual forma a las personas con disfluencias. Por ello en este trabajo se pretende mejorar el rendimientopara habla anómala de estos modelos, para que sean usables por personas con disfluencias, y asípoder mejorar su nivel de vida. Se plantean dos vías, la primera es el intento de conseguir un modeloreconocedor Voz-Texto para habla Down que garantice un rendimiento usable. Y la segunda correspondea realizar una aproximación hacia la obtención de un evaluador automático del habla. En lo que respectaal reconocedor de Voz-Texto se han conseguido mejoras de hasta un 20 % con respecto al rendimientoque los mejores modelos de propósito general ofrecían para habla Down. Por último, en lo referenteal evaluador automático, se puede concluir que dicha tarea no es para nada trivial y se necesita unestudio mucho más amplio y más profundo, que el que se ha realizado en este documento, para obtenerun modelo usable y fiable.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71349
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71349
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 23-nov-2024