DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MECANISMO DE RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE VOZ DE UM SISTEMA TUTOR INTELIGENTE

UNIVERSIDADE ESTADUAL DO CEARÁ
CENTRO DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA
MESTRADO ACADÊMICO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
LEINYLSON FONTINELE PEREIRA
DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MECANISMO
DE RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE VOZ DE UM
SISTEMA TUTOR INTELIGENTE
FORTALEZA - CEARÁ
2015

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado
Acadêmico em Ciência da Computação do
Centro de Ciências e Tecnologia (CCT) da
Universidade Estadual do Ceará (UECE) como
requisito parcial para obtenção do título de
mestre em Ciência da Computação. Área de
Concentração: Ciência da Computação.
Orientador: Prof. Dr. Jorge Luiz de C. e Silva.
FORTALEZA - CEARÁ
2015

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação
Universidade Estadual do Ceará
Sistema de Bibliotecas
Pereira, Leinylson Fontinele.
Desenvolvimento e Avaliação de Desempenho do
Mecanismo de Reconhecimento Automático de Voz de um
Sistema Tutor Inteligente [recurso eletrônico] /
Leinylson Fontinele Pereira. - 2015.
1 CD-ROM: il.; 4 ¾ pol.
CD-ROM contendo o arquivo no formato PDF do
trabalho acadêmico com 89 folhas, acondicionado em
caixa de DVD Slim (19 x 14 cm x 7 mm).
Dissertação (mestrado acadêmico) - Universidade
Estadual do Ceará, Centro de Ciências e Tecnologia,
Mestrado Acadêmico em Ciência da Computação,
Fortaleza, 2015.
Área de concentração: Ciência da Computação.
Orientação: Prof. Dr. Jorge Luiz de Castro e Silva.
1. DTW. 2. FFT. 3. HMM. 4. Interação Humano Computador.
5. Reconhecimento Automático da Fala e Síntese de Voz.
I. Título.

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado
Acadêmico em Ciência da Computação do
Centro de Ciências e Tecnologia (CCT) da
Universidade Estadual do Ceará (UECE) como
requisito parcial para obtenção do título de
mestre em Ciência da Computação. Área de
Concentração: Ciência da Computação.
Aprovada em: 28 de agosto de 2015.
BANCA EXAMINADORA
________________________________________
Prof. Dr. Francisco Heron de Carvalho Júnior (Membro externo)
Universidade Federal do Ceará - UFC

AGRADECIMENTOS
Inicialmente agradeço a Deus que iluminou o meu caminho durante esta trajetória e à minha
família, por todo o apoio dado, para conseguir superar mais esta etapa do meu percurso
acadêmico.
Agradeço aos meus pais, Raimundo e Júlia, que me apoiaram em decisões e momentos
difíceis, mas que principalmente comemoraram conquistas e felicidades da vida que
aconteceram no decorrer desse período, e também a minha esposa Alessandra, que sempre me
esperou, quando estava longe, vi que sem você as coisas seriam bem mais difíceis. Obrigado
pelo amor e carinho.
Gostaria também de agradecer, aos meus colegas de classe e amigos do LADESC que me
apoiaram, quando necessitado elucidar alguma dúvida, em especial ao meu mais recente
amigo Athânio, companheiro de discussões de ideias e críticas profissionais e pessoais.
Gostaria ainda de agradecer ao Prof. Dr. Jorge Luiz, pela disponibilidade, confiança e
orientação, ao o Prof. Dr. Thelmo Pontes pelos esclarecimentos inicias na área de
processamento de sinais durante sua disciplina. Agradeço também ao Prof. Dr. Alberto Adade
Filho, que ajudou-me na obtenção do acesso à base de dados cognitiva.
A todos os professores do curso e coordenação do MACC, que deram o máximo de si,
tornando-se assim, importantes no desenvolvimento de minha vida acadêmica e pela
aquisição da bolsa de auxílio concedida pela CAPES, que foi de muita valia.
Por fim, um muito obrigado a todas as pessoas que por diferentes razões, contribuíram para a
realização desta dissertação e demais atividades pertinentes ao curso.

“Engenharia: onde os nobres semi-hábeis
trabalhadores executam a visão
daqueles que imaginam e sonham.
Olá, Ooompa-Loompas da ciência”
(Sheldon Cooper)

RESUMO
Este trabalho apresenta um Sistema Tutor Inteligente (STI) para acessibilidade de pessoas
deficientes, capaz de realizar tanto o reconhecimento automático da fala quanto a síntese de
voz. Por meio de um diálogo interativo e através do reconhecimento de palavras isoladas e
conectadas (frases), o STI retorna de forma audiovisual o significado e ilustrações associadas
à palavra reconhecida, auxiliando desta forma, o usuário na compreensão de novas palavras e
conceitos. Esta Interação Humano-Computador (IHC) motiva o usuário no processo de
ensino-aprendizagem através do reconhecimento e da geração automática da fala. O trabalho
avalia o STI, mais especificamente seu mecanismo de reconhecimento de voz, através de dois
fatores fundamentais que regem sua usabilidade: a acurácia (taxa de acerto) e o tempo de
processamento. O STI realiza a extração de características representativas dos sinais da voz
através da Transformada Rápida de Fourier e da Transformada de Fourier de Tempo Curto. O
STI também classifica os sinais de voz por meio do cálculo do erro médio, desvio padrão e
covariância, e também através dos métodos Dynamic Time Warping (DTW) e Hidden Markov
Model (HMM). O STI apresentou resultados satisfatórios quanto ao seu mecanismo de
reconhecimento de voz, destacando-se a classificação do sinal de voz através da computação
do erro médio do sinal.
Palavras-chave: DTW. FFT. HMM. Interação Humano-Computador. Reconhecimento
Automático da Fala. Síntese de Voz. STFT.

ABSTRACT
This work presents an Intelligent Tutor System (ITS) for accessibility of disabled persons,
capable of performing both the automatic recognition of speech and speech synthesis.
Through an interactive dialogue, and through the recognition of isolated and connected words
(phrases), the ITS returns audiovisual forms the meaning and graphics associated with the
recognized word, thus assisting the user in understanding the concepts and new words. This
Human-Computer Interaction (HCI) motivates the user in the teaching-learning process
through recognition and automatic generation of speech. The study evaluates the ITS,
specifically its voice recognition engine through two fundamental factors governing its
usability: accuracy (hit rate) and the processing time. The ITS performs extraction of
characteristics representative of speech signals through Fast Fourier Transform and Short
Time Fourier Transform. The ITS also ranks the voice signals via the calculated average
error, standard deviation and covariance, and also by the methods Dynamic Time Warping
(DTW) and Hidden Markov Model (HMM). The ITS showed satisfactory results regarding its
voice recognition engine, especially the classification of the speech signal by the average
signal error computing.
Keywords: Automatic Speech Recognition. DTW. FFT. HMM. Human-Computer
Interaction. Speech Synthesis. STFT.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 - Famosas Máquinas Falantes do Cinema .................................................................10
Figura 2 - Domínio da Aplicação de STI’s ..............................................................................14
Figura 3 - Arquitetura do Modelo Clássico..............................................................................15
Figura 4 - Hierarquia dos Sistemas de Processamento de Voz ...............................................16
Figura 5 - Sistema de Reconhecimento de Voz........................................................................16
Figura 6 - Sinal de Voz do Acrônimo “UECE”........................................................................19
Figura 7 - Diagrama de Blocos da Fase de Pré-processamento ...............................................20
Figura 8 - Resposta de Magnitude em Frequência do Acrônimo “UECE”..............................22
Figura 9 - Matriz de Distorção de Duas Séries Temporais ......................................................28
Figura 10 - Os Três Sentidos Adotados....................................................................................28
Figura 11 - Representação da Classificação por HMM............................................................31
Figura 12 - Máquina de Estados do Reconhecimento por HMM.............................................32
Figura 13 - Arquitetura do Modelo de STI Implementado.......................................................36
Figura 14 - Representação do Fluxo da IHCM ........................................................................37
Figura 15 - Fluxograma do Tutor Inteligente...........................................................................39
Figura 16 - Fluxo Geral do Processo de Reconhecimento por Menor Erro .............................40
Figura 17 - Fluxo Geral do Processo de Reconhecimento por DTW.......................................40
Figura 18 - Fluxo Geral do Processo de Treinamento por FFT................................................41
Figura 19 - Fluxo Geral do Processo de Treinamento por STFT.............................................41
Figura 20 - Screenshot da Tela Inicial do STI DeVoice...........................................................44
Figura 21 - Resultado da Pesquisa por Imagens de Livro ........................................................44
Figura 22 - Resultado da Pesquisa pela Definição de Computação .........................................45
Figura 23 - Gráfico da Acurácia da Classificação por Erro Médio do Grupo A......................50
Figura 24 - Gráfico da Acurácia da Classificação por Desvio Padrão do Grupo A.................52
Figura 25 - Gráfico da Acurácia da Classificação por Covariância do Grupo A .....................54
Figura 26 - Gráfico da Acurácia da Classificação DTW do Grupo A......................................56
Figura 27 - Custo Computacional de Treinamento das Palavras..............................................57
Figura 28 - Custo Computacional de Reconhecimento de Palavras.........................................57
Figura 29 - Comparação de Exatidão Global dos Classificadores ...........................................58
Figura 30 - Comparação de Integridade dos Classificadores ...................................................59
Figura 31 - Acurácia de Reconhecimento de Frases ................................................................61
Figura 32 - Sobreposição das Formas de Onda Geradas no DeVoice......................................62
Figura 33 - Amplitude de Dois Sinais Obtida pela FFT no DeVoice ......................................62
Figura 34 - Representação Espectral Gerada pela STFT no DeVoice .....................................63
Figura 35 - Bestpath de dois Sinais no Classificador DTW do DeVoice.................................63

LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Sumário de Trabalhos Relacionados ......................................................................35
Tabela 2 - Funcionamento do Teste de Reconhecimento de Palavras .....................................48
Tabela 3 - Matriz de Contingência da Classificação por Erro Médio do Grupo A..................49
Tabela 4 - Tempo de Processamento por Erro Médio do Grupo A..........................................49
Tabela 5 - Matriz de Contingência da Classificação por Desvio Padrão do Grupo A .............51
Tabela 6 - Tempo de Processamento por Desvio Padrão do Grupo A.....................................51
Tabela 7 - Matriz de Contingência da Classificação por Covariância do Grupo A .................53
Tabela 8 - Tempo de Processamento por Covariância do Grupo A .........................................53
Tabela 9 - Matriz de Contingência da Classificação DTW do Grupo A..................................55
Tabela 10 - Tempo de Processamento por DTW do Grupo A .................................................55
Tabela 11 - Funcionamento do Teste de Reconhecimento de Frases.......................................60

LISTA DE ACRÔNIMOS
AS Ator Sintético
CAI Computer Assisted Instruction (Instrução Auxiliada por Computador)
DFT Discret Fourier Transform (Transformada Discreta de Fourier)
DTW Dynamic Time Warping (Alinhamento Dinâmico no Tempo)
FFT Fast Fourier Transform (Transformada Rápida de Fourier)
HMM Hidden Markov Model (Modelo Oculto de Markov)
Hz Hertz
IA Inteligência Artificial
ICAI
Intelligent Computer Assisted Instruction (Instrução Auxiliada por
Computador Inteligente)
IHC Interação Humano-Computador
IHCM Interação Humano-Computador Multimodal
MATLAB MATrix LABoratory
MFCC Mel-Frequency Cepstral Coefficient
PCM Pulse-Code Modulation
PDS Processamento Digital de Sinais
RI Recuperação de Informação
SAPI Speech Application Programming Interface
STFT
Short-Time Fourier Transform (Transformada de Fourier de Tempo
Curto)
STI Sistema Tutor Inteligente
TTS Text-to-Speech (Texto-para-Fala)
UECE Universidade Estadual do Ceará
VAD Voice Activity Detection (Detecção de Atividade de Voz)

SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO........................................................................................................9
1.1 MOTIVAÇÃO...........................................................................................................9
1.2 OBJETIVO GERAL................................................................................................12
1.2.1 Objetivos Específicos .............................................................................................12
1.3 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO.......................................................................12
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA........................................................................14
2.1 SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES..............................................................14
2.2 O RECONHECIMENTO DA FALA ......................................................................16
2.3 A SÍNTESE DE VOZ..............................................................................................18
2.4 PROCESSAMENTO DO SINAL DE VOZ............................................................19
2.4.1 Aquisição da Fala...................................................................................................19
2.4.2 Pré-processamento do Sinal..................................................................................20
2.4.3 Extração de Características do Sinal ...................................................................21
2.4.3.1 A Transformada de Fourier......................................................................................21
2.4.3.2 A Transformada Discreta de Fourier .......................................................................22
2.4.3.3 A Transformada Rápida de Fourier .........................................................................22
2.4.3.4 O Algoritmo da FFT ................................................................................................23
2.4.3.5 A Transformada de Fourier de Tempo Curto...........................................................24
2.4.3.6 O Algoritmo da STFT..............................................................................................25
2.4.4 A Classificação dos Padrões..................................................................................25
2.4.4.1 O Erro Médio ...........................................................................................................26
2.4.4.2 O Desvio Padrão ......................................................................................................26
2.4.4.3 A Covariância ..........................................................................................................26
2.4.4.4 A Similaridade Cosseno...........................................................................................27
2.4.4.5 Dynamic Time Warping (DTW)..............................................................................27
2.4.4.6 O Algoritmo DTW...................................................................................................28
2.4.4.7 Modelos Ocultos de Markov....................................................................................30
2.5 CONSIDERAÇÕES ................................................................................................32
3 TRABALHOS RELACIONADOS.......................................................................33
3.1 RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DA FALA E SÍNTESE DE VOZ ..........33
3.2 SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES..............................................................35

4 METODOLOGIA E CENÁRIO DO STI............................................................36
4.1 A ARQUITETURA UTILIZADA...........................................................................36
4.2 BASE DE DADOS..................................................................................................38
4.3 FUNCIONAMENTO DO STI DEVOICE ..............................................................39
4.4 DESENVOLVIMENTO DO ATOR SINTÉTICO: DANDO VOZ AO STI..........41
4.5 CONSIDERAÇÕES ................................................................................................42
5 ANÁLISE DOS RESULTADOS ..........................................................................43
5.1 DEMONSTRAÇÃO DE USABILIDADE DO STI................................................43
5.1.1 Caso de Uso 1: Pesquisando por Imagens............................................................44
5.1.2 Caso de Uso 2: Informando Definições ................................................................45
5.2 AVALIAÇÃO DO MECANISMO DE RECONHECIMENTO DE VOZ .............45
5.2.1 Teste com Palavras Isoladas .................................................................................48
5.2.1.1 Análise da Classificação de Palavra por Erro Médio...............................................49
5.2.1.2 Análise da Classificação de Palavra por Desvio Padrão..........................................51
5.2.1.3 Análise da Classificação de Palavra por Covariância..............................................53
5.2.1.4 Análise da Classificação de Palavra por DTW ........................................................55
5.2.1.5 Comparativo do Custo Computacional....................................................................57
5.2.1.6 Comparativo da Acurácia de Reconhecimento de Palavras.....................................58
5.2.2 Teste com Palavras Concatenadas (frases)..........................................................60
5.2.2.1 Comparativo da Acurácia de Reconhecimento de Frases........................................61
5.2.3 Análise de Sinais no DeVoice ................................................................................62
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS................................................................................64
6.1 CONTRIBUIÇÕES E LIMITAÇÕES DA PESQUISA..........................................64
6.2 TRABALHOS FUTUROS ......................................................................................65
6.3 CONCLUSÃO.........................................................................................................66
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.................................................................68
APÊNDICE A - Relatório de Análise do Grupo B .............................................73
APÊNDICE B - Relatório de Análise do Grupo C .............................................77
APÊNDICE C - Relatório de Análise do Grupo D .............................................81

9
1 INTRODUÇÃO
Neste capítulo são apresentados os principais fatores que levaram ao
desenvolvimento deste trabalho, assim como os objetivos almejados. A estrutura do restante
do trabalho é apresentada ao final.
1.1 MOTIVAÇÃO
A linguagem é o meio de comunicação mais importante para o homem e o ato de
falar é o modo mais natural de comunicação entre as pessoas. A fala provê uma forma de
diálogo entre pessoas que contribui para o entendimento da produção, percepção,
processamento, aprendizagem e uso da linguagem. A interação oral entre interlocutores
humanos e entre humanos e máquinas está incorporada nas condições da comunicação, que
compreendem a codificação e decodificação do significado, bem como a mera transmissão de
mensagens através de um canal acústico.
O interesse pela interação humano-computador através da fala tem aumentado
consideravelmente, dando origem a uma demanda muito grande por sistemas capazes de
reconhecer o que foi pronunciado, bem como produzir artificialmente a fala a partir do texto.
Essa demanda gerou a necessidade do desenvolvimento de interfaces humano-computador
mais amigáveis e simples de usar a partir da comunicação oral, permitindo assim o uso de
computadores e outros aparelhos eletrônicos por um número maior de pessoas.
O reconhecimento de voz ou de fala refere-se à habilidade que uma máquina ou
programa possui para interpretar o que foi pronunciado, ou ainda, compreender e executar
comandos falados. Existem algumas dificuldades que devem ser superadas para tornar os
sistemas de reconhecimento de voz aptos à compreensão de um discurso em qualquer
contexto, falado naturalmente por qualquer indivíduo, em qualquer ambiente e em qualquer
dialeto (SILVA, 2009). Em geral, deve ser possível em tais sistemas o funcionamento em
condições de ruído de fundo e adaptação a vários tipos de locutores.
Existem atualmente, várias empresas que comercializam sistemas de
reconhecimento de voz, contudo, nenhum desses sistemas possuem capacidade de entender
corretamente 100% das palavras pronunciadas.

10
Alguns sistemas se destacam pelo alto padrão de reconhecimento como o
Dragon®
(BAKER, 1975) , outros pela popularidade alcançada nos últimos anos, como o
Google Now1
, a Siri2
da Apple e a Cortana3
da Microsoft.
O reconhecimento automático da voz por máquinas tem inspirado grandes
produções da ficção científica, tal como o robô R2D2 (Figura 1) de George Lucas no clássico
filme ‘Guerra nas Estrelas’ (BRESOLIN, 2003).
Figura 1 - Famosas Máquinas Falantes do Cinema
Fonte: Santos (2013).
Um dos campos mais promissores na pesquisa de Inteligência Artificial (IA), é a
modelagem de agentes inteligentes credíveis, aumentando o realismo através do
comportamento, cognição (raciocínio), interação, percepção e ação. Esses agentes, conhecidos
como Atores Sintéticos (AS), afetam emocionalmente o usuário, aumentando sua motivação e
engajamento por meio de respostas rápidas e consistentes (LINO, TEDESCO e ROUSY,
2006), além de uma fácil compreensão.
1
Trata-se de um assistente pessoal inteligente com uma interface de linguagem natural que responde perguntas e
faz recomendações, porém não dispõe de personalidade.
2
É um aplicativo no estilo assistente pessoal para iOS, recentemente disponibilizado em Português.
3
Assistente pessoal que realiza chamadas, previsão do tempo, alarmes, dentre outros.

11
Um dos aspectos mais difíceis no desenvolvimento das pesquisas na área de
reconhecimento de voz pelo computador é a sua interdisciplinaridade4
natural, pois seu
desenvolvimento requer o conhecimento e perícia de um largo espectro de disciplinas
(RABINER e JUANG, 1993). Algumas áreas do conhecimento interagem mais com
reconhecimento de voz, destacando-se (BRESOLIN, 2003):
(i) Processamento de Sinais - corresponde ao processo de extração de informações
relevantes do sinal da fala, através da aquisição de dados, análise espectral5
e vários
tipos de pré-processamento e pós-processamento;
(ii) Padrões de Reconhecimento - formam um conjunto de métodos e algoritmos
usados para agrupar dados e criar um ou mais padrões de um conjunto de dados,
podendo ser posteriormente comparados com um dado sinal para efeito de
reconhecimento;
(iii) Análise de Padrões - constitui o conjunto de procedimentos para estimação de
parâmetros de modelos estatísticos;
(iv) Linguística - define as relações entre os sons (fonologia), palavras de uma
linguagem (sintaxe), significado das palavras faladas (semântica) e o sentido
derivado do significado (pragmático);
(v) Fisiologia - compreende a concepção dos mecanismos do sistema nervoso central do
ser humano incluindo a produção e percepção da fala;
(vi) Ciência da Computação - estuda algoritmos eficientes para implementação de
métodos usados em um sistema de reconhecimento de voz.
Durante o desenvolvimento da dissertação, implementou-se um Sistema Tutor
Inteligente (STI) que facilitou a execução dos testes e a análise de desempenho das técnicas
empregadas na solução dos problemas presentes no reconhecimento da fala. Sua finalidade
vai desde o pré-processamento do sinal até o reconhecimento da palavra pronunciada, para
uma posterior execução da tarefa correspondente.
4
Entende-se por interdisciplinaridade, como uma colaboração entre diversas disciplinas, que leva a interações,
isto é, uma certa reciprocidade, de forma que haja, em suma, enriquecimento mútuo.
5
Quando um som é decomposto em seus componentes simples, estamos realizando uma análise espectral.

12
Uma das motivações para o estudo e desenvolvimento do STI é proporcionar,
através de múltiplas percepções, acessibilidade a informação (imagens, sons, textos) para
pessoas deficientes ou com limitações.
1.2 OBJETIVO GERAL
O objetivo geral da dissertação é construir um Sistema Tutor Inteligente que
realize o reconhecimento automático da fala e síntese de voz e avaliar o desempenho das
técnicas utilizadas conforme os níveis de acurácia e tempo necessário para o treinamento e
classificação dos sinais.
1.2.1 Objetivos Específicos
Os objetivos específicos desta dissertação são:
I. Implementar um STI que faça o reconhecimento e síntese de voz.
II. Construir uma base de locuções das palavras a serem utilizadas nos testes.
III. Demonstrar a usabilidade do STI através de casos de uso.
IV. Medir e analisar a acurácia dos classificadores implementados.
V. Medir e comparar o tempo necessário para treinar e classificar os sinais.
1.3 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO
O conteúdo deste trabalho está organizado em 6 capítulos, incluindo a presente
introdução. Cada capítulo é sucintamente apresentado a seguir:
Capítulo 2 - Fundamentação Teórica: Apresenta o aparato necessário para a
compreensão do tema abordado nesta pesquisa, discorrendo sobre os conceitos de STI. Os
tipos de sistemas de reconhecimento de voz que envolvem o Processamento Digital de Sinais
(PDS) da fala, assim como o processo de síntese de voz também são apresentados. A
transformada de Fourier como técnica de extração dos parâmetros representativos do sinal de
voz e a classificação dos sinais por meio do cálculo do erro médio, desvio padrão, covariância
e das técnicas de DTW e HMM, também tem suas características exibidas.

13
Capítulo 3 - Trabalhos Relacionados: Apresenta trabalhos relacionados aos
STI’s, na qual são expostos alguns sistemas das mais variadas áreas que utilizam de alguma
forma o reconhecimento da fala ou a síntese de voz como mecanismo de automatização de
tarefas a partir de várias abordagens, destacando suas principais características. Também é
feito um levantamento de trabalhos voltados especificamente ao processamento de sinais da
fala, utilizando diferentes métodos.
Capítulo 4 - Metodologia e Cenário do STI: Descreve em detalhes a
composição da arquitetura do modelo de STI desenvolvido, utilizado para o problema de
reconhecimento de palavras apresentado neste trabalho. Apresenta também o fluxo de
funcionamento do STI, bem como a confecção da base de dados e do ator sintético.
Capítulo 5 - Análise dos Resultados: Relata o estudo analítico realizado para
validação e avaliação da pesquisa, apresentando casos de usos do funcionamento da
arquitetura visando demonstrar a usabilidade e facilitar seu entendimento. Em seguida, é
realizada uma análise de desempenho do sistema desenvolvido como subsídio para esta
pesquisa, a fim de verificar estatisticamente os resultados por meio de testes, corroborando
para uma análise comparativa dos métodos utilizados no treinamento e classificação dos
sinais. Os respectivos resultados são empregados para se chegar a conclusões acerca da
viabilidade dos classificadores implementados.
Capítulo 6 - Considerações Finais: Relaciona as principais contribuições e
conclusões deste trabalho, bem como suas limitações e os próximos passos a serem
alcançados em trabalhos futuros.

14
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Este capítulo fornece um referencial teórico, facilitando o entendimento do STI e
do estudo realizado para validação e avaliação do mecanismo de reconhecimento de voz.
Expondo inicialmente uma visão geral de STI’s, também são apresentados os tipos de
sistemas de reconhecimento, dando uma ênfase maior ao problema de reconhecimento de
palavras, por ser esse o objeto de estudo, promovendo uma melhor contextualização da linha
de pesquisa de processamento de sinais da fala.
2.1 SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES
De acordo com Fischetti e Gisolfi (1990), um STI seria como um livro ativo, no
qual o leitor possui uma maior interação na transmissão do conhecimento em nível mais
apropriado de entendimento. Nesse contexto, julgam compreensível a utilidade que os STI’s
podem vir a propiciar nos diversos campos do conhecimento humano.
Os STI’s derivam dos programas de Instrução Auxiliada por Computador
(Computer Assisted Instruction - CAI) e Instrução Auxiliada por Computador Inteligente
(Intelligent Computer Assisted Instruction - ICAI), como ilustrado na Figura 2. Costa (2002)
alega que a IA tem buscado formas plausíveis de simular, no computador, tarefas tomadas
como inteligentes. Terman (1916) considera que a inteligência é a aptidão para construir
conceitos e compreender o seu significado.
Figura 2 - Domínio da Aplicação de STI’s
Fonte: modificada de Kearsley (1987).

15
Várias são as definições de STI’s, dentre elas, Gamboa e Ana (2001) alegam que
os STI’s são softwares que dão suporte às atividades da aprendizagem. Uma outra definição,
apresentada em Wenger (1987), aponta que STI’s são sistemas instrucionais baseados em
computador com modelos de conteúdo instrucional que especificam o ‘quê’ ensinar e
estratégias de ensino que especificam ‘como’ ensinar.
Um STI é constituído de quatro módulos principais que relacionam-se entre si
conforme a arquitetura clássica apresentada na Figura 3.
Figura 3 - Arquitetura do Modelo Clássico
Fonte: adaptado de Kaplan e Rock (1995).
Observando a arquitetura do modelo clássico apresentada nessa figura acima, e de
acordo com Costa (2002), tem-se:
 O Modelo Pedagógico (regras de ensino) que analisa a informação do
aprendiz, decidindo quais estratégias serão empregadas e como a informação
será exibida;
 Um Modelo Especialista (rede de conhecimento) que expõe o conhecimento
de um especialista na área de domínio do sistema;
 O Modelo do Estudante que representa o conhecimento do aprendiz;
 Um Módulo de Interface, que realiza a interação de informações entre o
sistema, o instrutor e o aprendiz, traduzindo toda a representação interna do
sistema de modo amigável e de simples compreensão para o usuário.

16
2.2 O RECONHECIMENTO DA FALA
Os avanços tecnológicos na área de processamento da voz têm possibilitado o
desenvolvimento de numerosas aplicações, compreendidas em três classificações de sistemas
de comunicação humano-computador pela voz (ADAMI, 1997): Sistemas de Resposta pela
Voz, Sistemas de Processamento da Fala e Sistemas de Reconhecimento. Na Figura 4 tem-se
a hierarquia dos sistemas de voz.
Figura 4 - Hierarquia dos Sistemas de Processamento de Voz
Fonte: Bresolin (2008).
O processo de reconhecimento de uma palavra, possui basicamente, duas fases:
uma Fase de Treinamento e uma Fase de Reconhecimento, como ilustrado na Figura 5.
Figura 5 - Sistema de Reconhecimento de Voz
Fonte: Bresolin (2008).
Durante o treinamento do classificador, treina-se uma “máquina inteligente” para
que aprenda a reconhecer os descritores do sinal e consequentemente o padrão de voz. Na
etapa de classificação, utiliza-se a “máquina inteligente” (classificador previamente treinado)
para fazer o reconhecimento através de uma decisão lógica (BRESOLIN, 2008).

17
Conforme Furui (1989), Nejat (1992) e Bourouba et al. (2006), as classificações
dos sistemas de voz podem ser relacionadas da seguinte forma:
Considerando o tipo de pronúncia:
 Reconhecedor de Palavras Isoladas: cada palavra é falada de forma isolada.
 Reconhecedor de Palavras Conectadas: o padrão a ser reconhecido é uma
sequência de palavras pertencentes a um vocabulário restrito e pronunciadas de
forma contínua. Porém, essas palavras devem ser bem pronunciadas, utilizando
palavras como unidades fonéticas padrões para cada palavra.
 Reconhecedor de Fala Contínua: capaz de reconhecer a fala na comunicação
natural, podendo implicar na necessidade de segmentação do sinal de fala. Esses
reconhecedores são bastante complexos, pois devem lidar com todas as
características e vícios da linguagem natural, como o sotaque, a duração das
palavras etc.
De acordo com o grau de dependência do locutor:
 Dependente de locutor: reconhece a fala das pessoas cujas vozes foram
utilizadas para treinar o sistema.
 Independente de locutor: reconhece a fala de qualquer pessoa com uma taxa de
acerto aceitável, sendo necessário realizar o treino do sistema com uma base que
inclua diferentes pessoas com diferentes idades, sexo, sotaques, etc.
Quanto ao tamanho do vocabulário:
 Vocabulário pequeno: reconhecem até 20 palavras.
 Vocabulário médio: reconhecem entre 20 e 100 palavras.
 Vocabulário grande: reconhecem entre 100 e 1000 palavras.
 Vocabulário muito grande: reconhecem mais de 1000 palavras.
Quanto ao tipo de vocabulário:
 Dependentes de Texto: são usadas as mesmas locuções tanto para o treino quanto
para o teste, ou ainda pode corresponder a um sistema que usa um conjunto de
modelos, baseados em palavras ou nas subunidades para um vocabulário restrito.
 Independentes de Texto: são necessárias grandes quantidades de dados para a
fase de treino, além de serem usadas locuções de tamanho maior na fase de teste.

18
2.3 A SÍNTESE DE VOZ
A síntese é um processo que produz artificialmente a fala, diminuindo a
dependência do uso de arquivos de voz e consequentemente o espaço necessário para seu
armazenamento, possibilitando ao computador transmitir instruções ou informações através
da fala. Segundo Schroeder (1993), o objetivo principal da síntese de voz é reproduzir a fala
humana a partir de uma entrada de texto em linguagem natural.
A análise do texto envolve aspectos relacionados à conversão do texto em listas
manipuláveis de palavras, o processo é bastante complexo, envolvendo separação de frases e
palavras, expansão de abreviaturas, conversão de símbolos, caracteres especiais, siglas e
acrônimos, leitura de números, medidas e pontuação, considerando-se ainda a análise
morfológica das palavras, flexões e suas derivações.
Um sistema de conversão texto-para-fala (Text-to-Speech - TTS) é composto por
dois módulos: o primeiro corresponde ao processamento linguístico-prosódico, isto é, a
análise textual e linguística; o segundo refere-se ao processamento acústico, ou seja, a geração
da fala e prosódia.
Conforme Santos (2013), a última etapa para a saída da fala é a sintetização da
forma de onda, podendo ser de três tipos principais:
 Sintetizadores articulatórios: são modelos físicos baseados em descrições
detalhadas da anatomia e acústica do aparelho fonador humano, modelando
mecanicamente os órgãos articuladores.
 Sintetizadores de formantes: synthesis-by-rule, isto é, sínteses por regras
baseando-se no processo de reconstrução de uma onda por meio da manipulação
de parâmetros. Consiste numa decomposição de filtros que modelam as
ressonâncias e antirressonâncias das cavidades vocal e nasal.
 Sintetizadores concatenativos: segmentos fonéticos pré-gravados são
concatenados e é efetuado um processamento de sinal para “suavizar” a
transição entre as unidades fonéticas.

19
2.4 PROCESSAMENTO DO SINAL DE VOZ
As etapas do processamento do sinal de voz são apresentadas a seguir, nas quais
são mostrados os passos a serem adotados durante todo o processo.
2.4.1 Aquisição da fala
A primeira etapa consiste em realizar a aquisição do sinal de voz através da
conversão das ondas sonoras em sinais elétricos a partir de um transdutor6
, filtragem do sinal
e conversão analógico-digital (SILVA, 2009). Uma vez obtido, realiza-se a Detecção de
Atividade de Voz (Voice Activity Detection - VAD), no qual o sinal de voz é identificado
baseado em um threshold (limiar) previamente estabelecido, sendo de suma importância ter
ciência do momento em que uma pessoa está falando ou não, seja para economizar
processamento, para um emprego eficiente da memória disponível, desabilitando um processo
enquanto não houver discurso, bem como, abstrair regiões sonoras e mudas da locução. A
seguir, são apresentadas duas características importantes de um sistema de aquisição de dados
(BRESOLIN, 2003):
 O Sinal: adquirido pelo sistema, condicionado e convertido em dados que um
computador pode ler (Figura 6) para se extrair informações significantes.
Figura 6 - Sinal de Voz do Acrônimo “UECE”
Fonte: Elaborada pelo autor.
 Os Dados: uma vez processado, o sinal transforma-se em dados no computador que
são convertidos em sinal analógico e enviados para um atuador.
6
Dispositivo que converte a energia de entrada em outra forma de energia de saída. O microfone é um sensor
que converte energia do som (na forma de pressão) em energia elétrica.

20
2.4.2 Pré-processamento do Sinal
O reconhecimento normalmente é dificultado por características que refletem o
ambiente de gravação e o canal de comunicação, como ruídos de alta frequência e distância
do microfone. Assim, o sinal deve passar por um pré-processamento a fim de deixá-lo mais
próximo da fala pura. A metodologia utilizada no pré-processamento pode ser visualizada no
diagrama de blocos da Figura 7.
Figura 7 - Diagrama de Blocos da Fase de Pré-processamento
O tratamento de ruídos pode ser decisivo no resultado final, pois um áudio sem
ruídos e sem perdas das características originais aumenta a robustez do sistema. Os filtros
antirruídos visam a minimizar os ruídos aditivos, que são aqueles sons que surgem no
ambiente e se somam ao sinal de voz do locutor (televisão, rádio, automóveis, vento, pessoas
conversando) e ruídos convolucionais, que caracterizam-se como distorções do canal. Como o
ruído varia de um aparelho ou de um ambiente para outro, se ele não for removido, a fase de
extração não só extrairá dados da palavra pronunciada, como também dados do ruído,
confundindo a fase de classificação e interferindo no resultado final (SILVA, 2010).
Os sinais de voz apresentam, muitas vezes, uma componente contínua que
atrapalha a comparação em valores absolutos. É necessária, então, a retirada desse desvio de
compensação, a fim de deixar todas as amostras oscilando em torno do valor zero. Portanto,
calcula-se a média aritmética das amplitudes7
do sinal, subtraindo-a de cada amplitude. Após
a aplicação dos filtros supressores de ruídos ao sinal de voz, realiza-se a normalização da
amplitude, fazendo com que todos os valores de amplitudes de todos os sinais estejam na
mesma faixa (por exemplo, entre −1 e 1), como ilustrado na Figura 6. Para isto, dividiu-se o
valor de cada amostra do sinal pelo maior valor de amplitude, garantindo assim que todos os
sinais sejam processados igualmente com relação ao volume da voz, ou seja, sons mais baixos
e mais altos serão processados igualmente (SILVA, 2009).
7
Uma quantidade sem unidades, que pode ser positiva ou negativa (WEEKS, 2012).

21
2.4.3 Extração de Características do Sinal
Durante a fase de extração de características são gerados os dados que serão
utilizados para modelagem da palavra ou para efetuar a comparação com algum modelo
armazenado. Quando os dados gerados são utilizados para modelar uma palavra, então o
sistema está em fase de treinamento, na qual os dados capturados são enviados pelo extrator
de características que gera ou treina um modelo matemático para representar aquele conjunto
(SILVA, 2010).
O processo de extração consiste em obter parâmetros distintivos que possam ser
utilizados na classificação (ADAMI, 1997), que modelem o formato do trato vocal humano.
Deve-se, portanto, gerar um modelo com base nas características extraídas, tipicamente
obtidas a partir de técnicas de análise espectral, como a transformada rápida de Fourier (Fast
Fourier Transform - FFT), descrita a seguir.
2.4.3.1 A Transformada de Fourier
O pesquisador Jean-Baptiste Joseph Fourier, foi responsável pela investigação
sobre a decomposição de funções periódicas em séries trigonométricas convergentes,
chamadas de Séries de Fourier. A análise de Fourier constitui a base do processamento de
sinais (BRESOLIN, 2008).
A Transformada de Fourier para funções contínuas representa qualquer função
integrável 𝑥(𝑡) como a soma de exponenciais complexas conforme a Equação 1:
𝐹(𝜔) = ∫ 𝑥(𝑡). 𝑒−𝑖𝜔𝑡
𝑑𝑡,
+∞
−∞
(1)
onde 𝑥(𝑡) é um sinal periódico, 𝜔 é a frequência angular, 𝑖 = √−1 e 𝑒−𝑖𝜔𝑡
= cos(𝜔) −
𝑖𝑠𝑒𝑛(𝜔).
A Transformada permite analisar características não percebidas diretamente no
domínio original do sinal. Por meio da decomposição espectral do sinal é possível obter as
frequências presentes no mesmo.

22
2.4.3.2 A Transformada Discreta de Fourier
Quando deseja-se utilizar a Transformada de Fourier em computadores é preciso
discretizar o sinal 𝑥(𝑡) em um sinal 𝑥 𝑘 (SMITH, 2007). A Transformada Discreta de Fourier
(Discret Fourier Transform (DFT)), é muito usada no estudo do espectro8
de sinais. Um
problema da transformada é a sua complexidade computacional, sendo necessário 𝑂(𝑛2
)
operações. Para resolver este problema, foi desenvolvido o algoritmo FFT que reduz a
complexidade para 𝑂(𝑛 𝑙𝑜𝑔 𝑛). Uma definição da transformada é apresentada na Equação
2 (COOLEY e TUKEY, 1965):
𝑋 𝑘 =
1
𝑁
∑ 𝑥 𝑛 𝑒
𝑖2𝜋𝑘𝑛
𝑁
𝑁−1
𝑛=0
, 𝑛 = 0, 1, . . . , 𝑁 − 1 (2)
onde 𝑁 corresponde ao número de amostras, 𝑛 é o tamanho da amostra considerada, 𝑥 𝑛
representa o valor do sinal, 𝑘 é a frequência atual que está sendo analisada (0 Hertz até 𝑁 − 1
Hertz) e 𝑋 𝑘 é a quantidade de frequência 𝑘 no sinal. A razão 𝑛/𝑁 indica o percentual do
tempo que já passou. O produto 2𝜋𝑘 corresponde à velocidade em radianos/segundo e o
movimento de conversão no caminho circular é indicado por 𝑒−𝑖
.
2.4.3.3 A Transformada Rápida de Fourier
A FFT foi utilizada como mecanismo de extração das características por tratar-se
de um método eficiente de reagrupar os cálculos dos coeficientes de uma DFT com menor
esforço computacional. A Figura 8 mostra a faixa normalizada de frequência completa na
parte esquerda e uma visão ampliada na parte direita.
Figura 8 - Resposta de Magnitude em Frequência do Acrônimo “UECE”
8
Nome atribuído ao traçado de frequência de um sinal (WEEKS, 2012).

23
A FFT permite, a partir de um sinal no domínio do tempo, obter o sinal
correspondente no domínio da frequência, usando as funções de seno e cosseno. A fala é um
sinal real, mas sua FFT tem componentes reais e imaginários, porém apenas os valores
absolutos são utilizados para este fim (SMITH, 1997).
2.4.3.4 O Algoritmo da FFT
Escrevendo 𝐹(𝑢) na forma:
F(𝑢) =
1
N
∑ 𝑓(𝑥)𝑊𝑁
𝑢𝑥
𝑁−1
𝑥=0
, (3)
onde 𝑊𝑁 = exp [
−𝑖2𝜋
𝑁
] e 𝑁 é uma potência de 2, ou seja, 𝑁 = 2 𝑛
.
Assim, 𝑁 pode ser escrito também como 𝑁 = 2𝑀. Substituindo na expressão
original teremos:
F(𝑢) =
1
2M
∑ 𝑓(𝑥)𝑊2𝑀
𝑢𝑥
=
1
2
[
1
M
∑ 𝑓(2𝑥)𝑊2𝑀
𝑢(2𝑥)
+
𝑀−1
𝑥=0
1
M
∑ 𝑓(2𝑥 + 1)𝑊2𝑀
𝑢(2𝑥+1)
𝑀−1
𝑥=0
]
2𝑀−1
𝑥=0
.
(
(4)
Da definição de 𝑊 é fácil ver que 𝑊2𝑀
2𝑢𝑥
= 𝑊 𝑀
𝑢𝑥
. Assim a expressão acima pode
ser reescrita como:
F(𝑢) =
1
2
[
1
M
∑ 𝑓(2𝑥)𝑊 𝑀
𝑢𝑥
+
𝑀−1
𝑥=0
1
M
∑ 𝑓(2𝑥 + 1)𝑊 𝑀
𝑢𝑥
𝑊2𝑀
𝑢
𝑀−1
𝑥=0
] , (5)
para
F 𝑝𝑎𝑟(𝑢) =
1
M
∑ 𝑓(2𝑥)𝑊 𝑀
𝑢𝑥
𝑀−1
𝑥=0
e Fí𝑚𝑝𝑎𝑟(𝑢) =
1
M
∑ 𝑓(2𝑥 + 1)𝑊2𝑀
𝑢𝑥
𝑀−1
𝑥=0
. (6,7)
Assim,
F(𝑢) =
1
2
[F 𝑝𝑎𝑟(𝑢) + Fí𝑚𝑝𝑎𝑟(𝑢)𝑊2𝑀
𝑢
] , (8)
mas, como 𝑊 𝑀
𝑢+𝑀
= 𝑊 𝑀
𝑢
e 𝑊2𝑀
𝑢+𝑀
= −𝑊2𝑀
𝑢
, podemos escrever:
F(𝑢 + M) =
1
2
[F 𝑝𝑎𝑟(𝑢) + Fí𝑚𝑝𝑎𝑟(𝑢)𝑊2𝑀
𝑢
] (9)

24
Para computar uma transformada de 𝑁 pontos, pode-se decompor o cálculo em
duas metades, como visto em (8) e (9). A primeira metade (8) demanda duas transformadas
com N/2 pontos cada (6 e 7). Os valores são substituídos em (8) para obter a primeira metade
de F(𝑢) para 𝑢 = 0, 1, … , ( 𝑁/2 − 1). A segunda metade é obtida de (9) sem nova
transformada.
2.4.3.5 A Transformada de Fourier de Tempo Curto
As funções senos e cossenos têm um suporte infinito e são bem adaptadas para
analisar sinais estacionários9
. Porém, não são apropriados para descrever sinais não-
estacionários (transientes). Nenhuma informação de frequência está disponível no domínio do
tempo do sinal e nenhuma informação de tempo está disponível no sinal transformado
(domínio da frequência) (SANCHES, 2001).
Dennis Gabor adaptou a Transformada de Fourier com a utilização de janelamento
do sinal. Conhecida como Short-Time Fourier Transform (STFT), a adaptação de Gabor põe
o sinal em função de duas dimensões, tempo e frequência (RIOUL e VETTERLI, 1991). A
STFT foi utilizada na extração de características do classificador DTW e pode ser obtida pela
Equação 10, em que tem-se a Transformada de Fourier de um sinal 𝑥(𝑡), previamente
limitada por uma função janela 𝑔(𝑡 − 𝜏) centrado em 𝜏, definida por:
𝑆𝑇𝐹𝑇(𝜏, 𝑓) = ∫[𝑥(𝑡) . 𝑔(𝑡 − 𝜏)] . 𝑒−𝑖2𝜋𝑓𝑡
𝑑𝑡
∞
−∞
, (10)
A STFT é uma solução para obter uma melhor localização no tempo e frequência
na decomposição de um sinal (COHEN et al., 1995). A STFT é uma versão da transformada
de Fourier que utiliza janelas no tempo e seus respectivos deslocamentos, como bases para a
transformada. Em análise de sinais, existem várias escolhas possíveis para a função janela
𝑔(𝑡), destacando-se aquelas que possuem suporte compacto e regularidade razoável
(SANCHES, 2001).
9
Sinais cuja a resposta em frequência não varia no tempo.

25
2.4.3.6 O Algoritmo da STFT
No processo de obtenção do espectrograma10
do sinal, inicialmente, extraem-se as
características do sinal usando a STFT, que fornece um espectrograma do sinal especificado
em um vetor para uma matriz. Por padrão, o vetor é dividido em 8 segmentos com 50% de
overlap (sobreposição), em que cada segmento está com uma janela de Hamming (RABINER
e ALLEN, 1977) apresentada na Equação 11.
onde 𝑁 indica o número total de pontos no sinal e o janelamento é utilizado para suavizar as
extremidades das ondas, fazendo com que tornem-se mais próximas de zero. O número de
pontos de frequência utilizadas para calcular a DFT é igual ao valor máximo de 256 ou a
próxima potência de 2 maior que o tamanho de cada segmento do vetor. Caso o vetor não
possa ser dividido exatamente em 8 segmentos, então ele será truncado conforme seu
comprimento.
2.4.4 A Classificação dos Padrões
Na classificação de padrões existe um módulo de decisão que elege uma palavra a
partir do reconhecimento de padrões, medindo a similaridade entre as características do
modelo gerado a partir da entrada e algum modelo armazenado. Campbell (1997) proporciona
um estudo sobre métodos de extração de características em um sinal.
Para os classificadores que utilizaram o valor médio, desvio padrão e covariância
dos sinais, a extração das características foi realizada através da aplicação da FFT ao sinal de
voz normalizado, e a classificação foi obtida pela diferença entre os sinais, cada um segundo o
tipo de classificador utilizado, no qual aquele que obtiver o menor erro dentre todos, equivale
à palavra pronunciada. Na classificação por DTW foi utilizado a STFT, que, por meio da
geração do espectrograma, torna possível a obtenção do caminho de menor custo na matriz de
distâncias locais.
10
Espectrogramas são representações bidimensionais (tempo e frequência) de um sinal unidimensional.
𝑤𝑖 = (0.54 − 0.46 ∗ cos (
2𝜋𝑖
𝑁
)) , (11)

26
2.4.4.1 O Erro Médio
Como primeiro método de classificação, foi utilizado o erro médio ( 𝜇 ) do sinal.
Uma vez que o sinal tenha sido processado, obtém-se as diferenças entre o sinal de entrada e
cada um dos sinais armazenados na base de dados. Em seguida, procede-se o cálculo do valor
médio do sinal, no qual foram somados todos os valores dos sinais (𝑋𝑖) e o resultado foi
dividido pelo tamanho total da população (𝑁), conforme a Equação 12 a seguir:
𝜇 = ∑ 𝑋𝑖
𝑁
𝑖=1
𝑁⁄ .
(
(12)
2.4.4.2 O Desvio Padrão
Como segundo método de classificação, foi utilizado o desvio padrão do sinal,
representando a dispersão da população. Uma vez que o sinal tenha sido processado, obtém-se
as diferenças entre o sinal de entrada e cada um dos sinais armazenados na base de dados. Em
seguida, procede-se o cálculo do desvio padrão do sinal, podendo ser considerado como uma
medida de variabilidade dos dados de uma distribuição de frequências, isto é, a dispersão dos
valores individuais em torno da média, conforme a seguinte equação:
𝜎 = √[
(∑ (𝑋𝑖 −𝑁
𝑖=1 𝜇)²)
𝑁 − 1
] . (13)
2.4.4.3 A Covariância
Como terceiro método de classificação, foi utilizada a covariância do sinal. Uma
vez que o sinal tenha sido processado, obtém-se as diferenças entre o sinal de entrada e cada
um dos sinais armazenados na base de dados. Em seguida, procede-se o cálculo da
covariância do sinal, no qual, para duas séries de dados, 𝑋(𝑋1, 𝑋2, . . . ) e 𝑌(𝑌1, 𝑌2, . . . ), a
covariância fornece uma medida não padronizada do grau no qual as séries movem-se juntas.
A relação entre as séries é dada pelo sinal da covariância, caso positivo, as séries movem-se
juntas, seguindo uma mesma direção e caso seja negativo, movem-se em direções contrárias.
Uma covariância grande indica uma forte relação, caso seja pequena, então a relação é fraca.
É estimada pelo produto da dispersão em relação à média (𝜇) para cada variável em cada
período, conforme a Equação 14:
𝜎𝑥𝑦 =
∑ (𝑋𝑖
𝑁
𝑖=1 − 𝜇 𝑥). (𝑌𝑖 − 𝜇 𝑦)
𝑁 − 1
. (14)

27
2.4.4.4 A Similaridade Cosseno
A similaridade cosseno dada pela Equação 15 é uma medida de similaridade entre
dois vetores em que mede-se o cosseno do ângulo entre eles. Para isto, calcula-se uma matriz
de similaridade entre os espectrogramas como matrizes de características A e B, visando à
aquisição da distância cosseno entre as magnitudes da STFT dos sinais. Um dos motivos para
a popularidade da similaridade cosseno se dá pela sua eficiência de avaliação, especialmente
vetores esparsos, uma vez que consideram-se apenas as dimensões diferentes de zero.
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 = cos(𝜃) =
𝐴 . 𝐵
‖𝐴‖‖𝐵‖
= (
∑ 𝐴𝑖 . 𝐵𝑖
𝑛
𝑖=1
√∑ (𝑥𝑖)2𝑛
𝑖=1 . √∑ (𝑦𝑖)2𝑛
𝑖=1
) . (15)
Para ver se duas palavras são as mesmas, calcula-se a distância das características
das locuções de referência. As palavras serão consideradas iguais, caso a distância entre as
características destas sejam as menores dentre todas as demais amostras analisadas. No
entanto, se o comprimento de 𝐴 é diferente de 𝐵, então não podemos utilizar medidas de
distâncias como a similaridade cosseno. Em vez disso, precisamos de um método mais
flexível, capaz de encontrar o melhor mapeamento de elementos em 𝐴 para aqueles em 𝐵.
Trata-se de um método de programação dinâmica que será abordado a seguir.
2.4.4.5 Dynamic Time Warping (DTW)
A fala é um processo dependente do tempo e pronúncias de uma mesma palavra
terão diferentes durações e, ainda que possuam a mesma duração, serão diferentes, devido a
várias partes das palavras que estão sendo ditas em frequências diferentes. Para obter a
distância global entre dois padrões de fala, torna-se necessário um alinhamento temporal. O
primeiro algoritmo para o reconhecimento de palavras conectadas, proposto por Vintsyuk
(1968), mostrou como as técnicas de programação dinâmica poderiam ser utilizadas para
descobrir a sequência de palavras ótima que combina com uma dada locução (YNOGUTI,
1999). O método DTW busca por um alinhamento que minimize a distorção causada pelos
efeitos da fala, podendo ser obtido por meio do cálculo da distância entre os sinais (ADAMI,
1997). Na prática, as características são vetores e a distância entre eles é usualmente tomada
como alguma medida de distância, como a Similaridade Cosseno apresentada na Equação 15.

28
Existem diversas variações do algoritmo DTW, nas quais utilizam-se diferentes
métricas de distorção, caminhos permitidos e procedimentos de buscas, com complexidade de
𝑂(𝑁²) (ADAMI, 1997). O DTW trata-se de uma técnica de minimização de custos, no qual o
sinal de entrada é estirado ou comprimido de acordo com um modelo de referência.
2.4.4.6 O Algoritmo DTW
Em um sistema de reconhecimento de palavras isoladas, o DTW começa e termina
nos pontos limites de cada amostra (ADAMI, 1997), ou próximo deles. Para entender o DTW,
dois conceitos precisam ser tratados: as características, representado as informações que
modelam cada sinal, e as distâncias, alguma métrica deve ser usada para obter um caminho
de correspondência, podendo ser de dois tipos: distância local, que corresponde à diferença
entre uma característica de um sinal e uma característica de outro; e a distância global, que
diz respeito à diferença global entre um sinal inteiro e um outro sinal de comprimento,
possivelmente diferente ou não. O mapeamento do caminho entre dois sinais utiliza-se de uma
matriz de distorção (Figura 9).
Figura 9 - Matriz de Distorção de Duas Séries Temporais
Fonte: modificada de Tsiporkova (2012).
O número de caminhos a serem considerados durante a busca pelo melhor
caminho de correspondência entre uma entrada e um modelo é exponencial em relação ao
comprimento da entrada. A Figura 10 mostra três possíveis direções a partir do ponto (𝑖, 𝑗).
Figura 10 - Os Três Sentidos Adotados
Fonte: Jang (2005).

29
Tendo os vetores de referência 𝐴 e de teste 𝐵 com comprimentos 𝑀 e 𝑁,
respectivamente, para encontrar o melhor alinhamento entre eles, é necessário localizar o
caminho através da matriz, adotando as restrições a seguir:
 Condição de Monotonicidade: Para qualquer ponto (𝑖, 𝑗) no caminho, as possíveis
direções se restringem a (𝑖 − 1, 𝑗), (𝑖, 𝑗 − 1), (𝑖 − 1, 𝑗 − 1). Esta restrição local garante que
o caminho de mapeamento é monotonicamente não-decrescente em seus primeiro e
segundo argumentos, ou seja, o caminho não voltará sobre si mesmo, tanto os índices 𝑖 e 𝑗
ou permanecem o mesmo, ou aumentam, mas nunca diminuem. Além disso, para qualquer
elemento em 𝐴, devemos ser capazes de encontrar pelo menos um elemento
correspondente em 𝐵, e vice-versa.
 Condição de Continuidade: O caminho avança um passo de cada vez, isto indica que não
se pode ignorar qualquer elemento de 𝐴 e 𝐵, evitando o salto para um próximo índice.
 Condição Limite (fronteira): o caminho começa no canto inferior esquerdo (âncora
inicial) e termina no canto superior direito (âncora final), isto é, (𝑎1, 𝑏1) = (1, 1) e
(𝑎 𝑘, 𝑏 𝑘) = (𝑀, 𝑁), garantindo que o alinhamento não considere de forma parcialmente
uma das sequências.
 Janela de Distorção (warping): Em um bom alinhamento, é pouco provável que percorra
muito distante da diagonal. Garante que o alinhamento não tentará pular características
diferentes e ficar preso em características semelhantes.
 Restrição de Inclinação (slope): O caminho não deve ser muito vertical ou muito
horizontal. A condição é expressa como uma relação de 𝑛/𝑚 em que 𝑚 é o número de
passos na direção 𝑎 e 𝑛 é o número de passos na direção 𝑏. Após 𝑚 etapas em 𝑎, deve-se
avançar em 𝑏 e vice-versa.
Ao aplicar essas restrições, pode-se restringir os movimentos que podem ser feitos
a partir de qualquer ponto do caminho, e assim limita-se o número de percursos que devem
ser considerados. Na Equação 16, tem-se 𝐷(𝑖, 𝑗) representando a distância global até (𝑖, 𝑗), e
a distância local em (𝑖, 𝑗) é dada por 𝑑(𝑖, 𝑗).
𝐷(𝑖, 𝑗) = 𝑚𝑖𝑛[𝐷(𝑖 − 1, 𝑗 − 1), 𝐷(𝑖 − 1, 𝑗), 𝐷(𝑖, 𝑗 − 1)] + 𝑑(𝑖, 𝑗) . (16)

30
2.4.4.7 Modelos Ocultos de Markov
Os processos markovianos são aqueles para os quais a propriedade de Markov é
satisfeita, ou seja, a probabilidade de um passo depende unicamente do estado atual do
sistema (RABINER, 1989). Esses processos, são um tipo especial de processos estocásticos
com aplicabilidade quase universal. Uma Cadeia de Markov é um processo que consiste num
número de estados de probabilidades associadas às transições entre os estados. O Modelo
Oculto de Markov ou Hidden Markov Model (HMM) é utilizado na modelagem de sistemas
com comportamentos discretos e dependentes do tempo (ADAMI, 1997).
Em uma HMM, as observações (𝑣𝑖) são símbolos emitidos por estados não
observáveis (𝑆𝑖) de acordo com determinadas funções probabilísticas, em que cada sequência
de estados é uma cadeia de Markov de primeira ordem.
Tendo 𝑁 como o número de estados do modelo, o conjunto de estados individuais
é representado por 𝑆 = {𝑆1, … , 𝑆 𝑁} e o estado no tempo 𝑡 pelo símbolo 𝑞𝑡. O número de
símbolos distintos observáveis é representado por 𝑀, e o conjunto de símbolos individuais é
representado por 𝑉 = {𝑣1, … , 𝑣 𝑀} (RABINER, 1989). Ainda segundo o autor, uma HMM
básica é constituída de 3 conjuntos de parâmetros:
1. As probabilidades de emissão de símbolo 𝐵 = {𝑏𝑗𝑘}: a probabilidade do símbolo
𝑣 𝑘 ser emitido pelo estado 𝑆𝑗:
𝑏𝑗𝑘 = 𝑃(𝑣 𝑘 𝑒𝑚 𝑡|𝑞𝑡 = 𝑆𝑗), 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑁 𝑒 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑀. (17)
2. As probabilidades de transição de estado 𝐴 = {𝑎𝑖𝑗}: a probabilidade de estar no
estado 𝑆𝑗 no instante de tempo subsequente, dado que o estado atual é 𝑆𝑖:
𝑎𝑖𝑗 = 𝑃(𝑞𝑡+1 = 𝑆𝑗|𝑞𝑡 = 𝑆𝑖), 1 ≤ 𝑖, 𝑗 ≤ 𝑁. (18)
3. A distribuição de probabilidade a priori 𝜋 = {𝜋𝑖} do sistema estar em um dado
estado 𝑆𝑖 no instante inicial de tempo:
𝜋𝑖 = 𝑃(𝑞1 = 𝑆𝑖), 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁. (19)

31
Uma HMM pode ser definida como uma máquina de estados finita onde as
transições entre os estados são dependentes da ocorrência de algum símbolo. Associado com
cada transição de estado, há uma distribuição de probabilidade de saída, a qual descreve a
probabilidade com o que um símbolo ocorrerá durante a transição e uma probabilidade de
transição indicando a probabilidade dessa transição (ADAMI, 1997). Uma ilustração desse
processo de classificação no STI é mostrada na Figura 11.
Figura 11 - Representação da Classificação por HMM
Na Figura 11, têm-se cinco estados com suas probabilidades de transição de
estado (𝑎𝑖𝑗) e um conjunto de símbolos observáveis (𝑂 𝑘) com suas respectivas
probabilidades de emissão de símbolo (𝑏𝑖𝑗). Se o sistema pode passar de um estado 𝑖 para
outro 𝑗, então 𝑎𝑖𝑗 > 0. Caso esses dois estados não estejam conectados, então 𝑎𝑖𝑗 = 0.
A adoção da HMM visa a uma formalização das sequências de sentenças lógicas a
serem consideradas verdadeiras, estabelecendo uma restrição sintática/semântica durante a
concatenação das palavras. Considerando um conjunto de palavras, uma cadeia de Markov
pode ser criada para identificar a probabilidade de determinada palavra ser pronunciada após
outra, seguindo a estrutura na Figura 12, em que 𝑉 indica uma ação, 𝑃 uma preposição e 𝑁
um nome.

32
Figura 12 - Máquina de Estados do Reconhecimento por HMM
Cada estado envolve a produção de uma palavra (observação). A Cadeia de
Markov é usada para identificar probabilisticamente o próximo estado, dado o estado atual e
um estímulo externo (detecção de atividade de voz). A partir desse estímulo, o processo inicia
e as transições entre os estados da Cadeia de Markov são baseadas unicamente nas
probabilidades, já a transição para uma observação baseia-se também na medida de
verossimilhança entre a locução e as observações.
2.5 CONSIDERAÇÕES
Com base nos dados de treinamento, são gerados os modelos de referência, para
os quais são atribuídos rótulos que identificam cada padrão. Na fase de reconhecimento,
através dos dados de testes, são obtidos padrões que serão comparados com os modelos
gerados durante o treino e, utilizando-se uma regra de decisão lógica, identifica-se o modelo
que mais se assemelha ao padrão de entrada desconhecido (RABINER e SCHAFER, 1978;
SHAUGHNESSY, 2000; DELLER , PROAKIS e HANSEN, 1993).

33
3 TRABALHOS RELACIONADOS
Este capítulo apresenta alguns trabalhos relacionados, sob alguns aspectos, a esta
pesquisa. O mesmo foi dividido em duas partes: a primeira aponta pesquisas relativas a
sistemas de reconhecimento da fala ou síntese de voz; a segunda assinala trabalhos relativos
aos STI’s, descrevendo suas principais características. Em ambas as partes, são mostrados
trabalhos frutos da pesquisa, cada um segundo sua natureza de aplicação.
3.1 RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DA FALA E SÍNTESE DE VOZ
Várias são as áreas e aplicações que envolvem técnicas de processamento digital
de sinais. A seguir, são feitas breves explanações sobre trabalhos que se correlacionam com a
presente dissertação nesse domínio de conhecimento.
Em Bresolin (2003), foi realizado um estudo do reconhecimento de fala para um
grupo de 10 palavras (números de zero a nove) e acionamento de equipamentos elétricos.
Nele, o autor buscou desenvolver um sistema de reconhecimento de voz, intitulado “Parlato”,
que fosse capaz de acionar um equipamento elétrico via microcomputador, utilizando a
correlação das magnitudes dos sinais por meio da FFT, densidade espectral e wavelets. O
sistema elétrico controlado trata-se de um robô educativo. O autor afirma que, se o sistema
desenvolvido é capaz de acionar um robô do tipo didático, então seria capaz de acionar, por
comando de voz, qualquer outro sistema elétrico, desde que observadas suas características.
Santos (2013) apresenta uma interface multimodal de Interação Humano-
Computador (IHC) para um sistema de Recuperação de Informação (RI) em português
baseada em voz e texto, focando na tarefa a ser executada. O autor propõe a verificação dos
possíveis benefícios provenientes e a viabilidade do uso da Interação Humano-Computador
Multimodal (IHCM) em uma interface computacional baseada em voz artificial, vinculada a
um mecanismo de RI, visando a melhoria do diálogo homem-máquina nas operações de troca
de informações.
O trabalho de Michael e Lawrence (1982) propõe um procedimento alternativo
para a implementação do algoritmo DTW em comparação com o método padrão. O
procedimento proposto apresenta um menor tempo de computação. Porém, acarreta numa
maior sobrecarga de processamento.

34
Lee, Chen e Jang (2005) apresentam uma proposta para incremento da velocidade
na utilização do DTW para o reconhecimento de melodias de forma a manter taxas de
acurácias razoáveis e reduzir eficazmente o cálculo do caminho de menor custo na matriz de
distâncias locais.
Em Rabiner (1989), é realizado um estudo do reconhecimento de palavras
conectadas utilizando as HMM’s. Partindo da premissa de que o reconhecimento de palavras
conectadas é baseado nos modelos de palavras individuais, então, o problema de
reconhecimento trata-se de encontrar a sequência ótima (concatenação) de modelos de
palavras que melhor combinem com uma sentença desconhecida de palavras conectadas,
utilizando level building (determinando a posição de uma palavra em uma string) e o
algoritmo de busca Viterbi.
Já em Ynoguti (1999) é abordado o problema de reconhecimento da fala contínua
por HMM. O autor investiga a influência de alguns conjuntos de subunidades fonéticas, e dos
modelos de duração e de linguagem no desempenho do sistema. Também são propostos
alguns métodos de redução do tempo de processamento para os algoritmos de busca utilizados
no reconhecimento das sentenças.
O artigo de Juang (1984) fornece uma visão teórica unificada das técnicas DTW e
HMM para problemas de reconhecimento de fala. Discute-se no trabalho a aplicação dos
modelos ocultos de Markov no reconhecimento de fala. Mostra-se ainda que o método DTW
com medições obtidas por predição linear é implicitamente associado a uma classe específica
de modelos de Markov e é equivalente aos procedimentos de maximização de probabilidade
para funções autoregressivas de probabilidade Gaussiana multivariada. Essa visão unificada
oferece insights sobre a eficácia dos modelos probabilísticos em aplicações de
reconhecimento de fala.
Ravinder (2010) apresenta o desenvolvimento de um reconhecedor de palavras
isoladas da língua regional indiana Punjabi, no modo dependente de locutor, em tempo real.
Utilizando as técnicas de HMM’s e DTW, o trabalho enfatiza a abordagem baseada em
codificação preditiva linear com cálculo de programação dinâmica e quantização vetorial com
reconhecedores baseados em HMM nas tarefas de reconhecimento de palavras isoladas.

35
3.2 SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES
A seguir são apresentados trabalhos que de alguma forma abordaram a criação de
interfaces inteligentes voltadas para área educacional de interação com seres humanos.
Em Clancey (1986), é apresentado o GUIDON, um sistema tutorial para o ensino
de diagnóstico de doenças infecciosas do sangue. O GUIDON foi desenvolvido para uso em
faculdades de medicina no treinamento de estudantes e médicos. Possui representação do
conhecimento por meio de regras em um ambiente reativo com interações estruturais. A
principal deficiência do sistema é o fato de pressupor que o aluno tenha o entendimento dos
termos técnicos utilizados.
Um STI para ensino da linguagem LOGO é apresentada em Miller (1982). O
SPADE objetiva desenhar uma figura utilizando os desenhos primitivos do LOGO, tal como a
decomposição do problema. Baseia-se na teoria de planejamento, que contém ações
executáveis pelo aluno em um ambiente reativo com treinamento. Espera-se que o aluno
possa interagir com o sistema através de uma sequência de comandos que compõem a solução
do problema.
A Tabela 1 apresenta um sumário dos trabalhos relacionados neste capítulo,
incluindo o presente trabalho. Pela observação de alguns aspectos listados na tabela, nota-se
que o STI desenvolvido para ser utilizado como subsídio da pesquisa, situa-se na intersecção
dos demais trabalhos.
Tabela 1 – Sumário de Trabalhos Relacionados
Trabalhos Realiza Síntese Reconhece a Fala Caso de Uso
Disponibiliza
Base de Dados
Disponibiliza
Código Fonte
Tipo de Ambiente
Michael e
Lawrence, 1982
-  - - - Não se aplica
Juang, 1984 -  - - - Não se aplica
Rabiner, 1989 -  - Não se aplica Não se aplica Não se aplica
Ynoguti, 1999 -    - Não se aplica
Bresolin, 2003
(Parlato)
-   - -
Reativo com
interações
Lee, Chen e Jang,
2005
-  - - - Não se aplica
Ravinder, 2010 -  - - - Não se aplica
Santos,2013  -  - -
Reativo com
interações
STI DeVoice
2015
    
Reativo com
interações

36
4 METODOLOGIA E CENÁRIO DO STI
Este capítulo apresenta a modelagem do STI, no qual é apresentada a arquitetura
da interface desenvolvida, além do processo de confecção da base de dados e dos métodos
usados para a construção dos mecanismos responsáveis pelo reconhecimento da fala e síntese
da voz.
4.1 A ARQUITETURA UTILIZADA
A arquitetura implementada (Figura 13) propôs a substituição do modelo
especialista em função da adoção de um modelo generalista com domínio sobre “qualquer
área”11
. Como consequência, perde-se em relação ao conhecimento profundo de um
determinado contexto, mas, ganha-se uma expansão das áreas de domínios abrangidas.
Figura 13 - Arquitetura do Modelo de STI Implementado
A arquitetura sugeriu ainda, uma modificação no módulo de interface presente na
arquitetura clássica (Figura 3), por meio da divisão do mesmo, possibilitando a adoção e
implementação de um módulo de Reconhecimento Automático de Voz (Interface de Voz) e
um Ator Sintético (AS) (Interface Gráfica) em substituição do instrutor humano, como
exposto na Figura 13, associada a um mecanismo de RI, aperfeiçoando e automatizando o
diálogo entre o STI e o aprendiz.
11
A expressão “qualquer área” corresponde a qualquer assunto (nomes de cidades, objetos, animais, profissões,
etc.) de qualquer domínio do conhecimento humano, desde que tal assunto componha a base de palavras
reconhecidas pelo STI e a mesma também seja constituída de significado prosódico na base de conhecimento.

37
Para o STI, foi desenvolvida uma IHCM, adicionando além do teclado, mouse e
monitor, considerados componentes tradicionais, elementos da voz artificial e do texto, como
ilustrado na Figura 14.
Figura 14 - Representação do Fluxo da IHCM
Fonte: baseado em Santos (2013).
O motor de pesquisa foi projetado para procurar palavras-chave na base de dados
prosódica (conhecimento cognitivo) localizada na Web e retornar uma lista de referências que
combinem com o termo informado. No sistema desenvolvido, ele é utilizado como uma
“interface” (front-end) para o motor de busca da base de dados online. O sistema torna-se
mais poderoso alcançando uma certa robustez, devido à habilidade de adaptar-se ao
vocabulário, permitindo o “aprendizado” (com alguns inconvenientes12
) do significado de
novas palavras em tempo de execução.
A concepção de um projeto piloto foi um dos primeiros passos no
desenvolvimento da pesquisa. As integrações de soluções tecnológicas, tal como a utilização
de uma interface de voz para a realização da síntese de fala, uma solução factível encontrada e
adotada, foi a utilização da SAPi5 Raquel 4.013
, corroborando na produção de um sistema que
subsidiasse a pesquisa, atendendo as expectativas de forma satisfatória, bem como alguns
objetivos específicos. A interface projetada, batizada de “DeVoice”, foi desenvolvida
pensando nos indivíduos com problemas motores ou limitações de visão que necessitem de
uma solução tecnológica que os assista. Para isso, foi necessário a implementação de um
sistema de RI no ambiente MatLab®14
, que não apenas fosse capaz de responder às
solicitações submetidas ao motor de busca desenvolvido, mas também fosse apto a emitir
respostas audíveis referentes ao conteúdo retornado pelo mecanismo de busca, bem como
notificar o usuário quando necessário durante o diálogo humano-computador.
12
Cabe ao usuário informar a transcrição fônica (grava a pronúncia) e gráfica (digita a palavra) do novo termo.
13
Uma Speech Application Programming Interface (SAPI) da Microsoft em português do Brasil, disponibilizada
gratuitamente pela Next-Up e ScanSoft.
14
Criado pela MathWorks®
Icn, o MATrix LABoratory (MATLAB) trata-se de um software que permite a
manipulação de matrizes, criação de gráficos de funções e de dados, criação e execução de algoritmos, etc.

38
4.2 BASE DE DADOS
O vocabulário de um sistema de reconhecimento de fala é a unidade que define o
universo de palavras que podem ser reconhecidas. Em termos gerais, quanto maior e mais
abrangente o vocabulário, mais flexível é o sistema, embora o reconhecimento torne-se cada
vez mais difícil à medida em que o vocabulário cresce. Em sistemas de vocabulário pequeno,
é comum utilizar-se as palavras como unidades fundamentais. Para que um sistema seja útil,
não é necessário um vocabulário muito grande. Existem sistemas que possuem um
vocabulário de apenas duas palavras: “sim” e “não” (YNOGUTI, 1999). Para o STI DeVoice,
foi realizada a aquisição de 50 locuções.
A constituição da base de locuções se deu pelo uso de dados coletados localmente
por um locutor, uma vez que não existe um acervo público na língua portuguesa que servisse
para os propósitos desta pesquisa, tornando-se necessário confeccionar uma base de dados
própria, constituída de duas etapas: a escolha das palavras, selecionadas e categorizadas
segundo uma análise que buscou atender os requisitos funcionais do STI conforme a
necessidade de formação das sentenças para as tarefas que desejava-se que o STI fosse capaz
de executar; e a gravação das locuções, realizadas em ambiente silencioso, com microfone
omnidirecional no modo mono a 75% do volume máximo. A aquisição dos dados se deu
através de uma placa de som Realtek ALC662, em um microcomputador. A taxa de
amostragem15
utilizada foi de 11,025 kHz e resolução de 16 bits por amostra (65.536 níveis).
O áudio foi armazenado em formato Windows com modulação de pulsos (Pulse-Code
Modulation - PCM) WAV16
, que utiliza um método de armazenamento de áudio não
comprimido (sem perda), visando a qualidade máxima do áudio. O tamanho da amostra foi
mantido constante com duração de dois segundos. A base foi dividida em duas partes: uma
base de conhecimento cognitivo, correspondendo à ciência que o STI possui sobre o
significado denotativo das palavras, isto é, a correspondência semântica das locuções
reconhecidas e uma base de corpus, constituída pelas locuções a serem utilizadas como
padrões durante a classificação. Segundo Silva (2009), a criação da base de dados para a
realização do treinamento representa uma etapa decisiva para uma boa performance do
sistema de reconhecimento de voz.
15
Amostrar um sinal significa pegar um “instantâneo” do sinal de um sensor em um tempo discreto, convertendo
o sinal analógico em uma representação digital (WEEKS, 2012).
16
WAV (ou WAVE), é a forma curta de WAVEform audio format, é um formato padrão de arquivo de áudio da
Microsoft e IBM, para armazenamento de áudio em computadores.

39
4.3 FUNCIONAMENTO DO STI DEVOICE
O DeVoice é um sistema baseado no tipo de entrada, atuando como um sistema de
palavras isoladas e conectadas, que são convertidas em comandos e posteriormente traduzidos
em ações, como observado na Figura 15.
Figura 15 - Fluxograma do Tutor Inteligente
A separação das palavras é realizada por meio de pausas entre as locuções
proferidas e o processamento ocorre a cada palavra pronunciada, atuando assim, também,
como um sistema de palavras conectadas por meio da combinação de palavras
(concatenação), simulando uma conversa natural. Uma visão geral do processo de treinamento
e reconhecimento das sentenças é apresentada nas figuras 16, 17, 18 e 19.
Durante o reconhecimento, caso as características extraídas sejam consideradas
insuficientes/excessivas para a geração de um modelo, o sinal é classificado como
silêncio/barulho, respectivamente, e será descartado. O processo de aquisição é então
reiniciado.
Uma vez gerado, o modelo é classificado segundo uma lista em que cada posição
contém o erro (pontuação) de cada sinal e quanto maior a similaridade, maior a pontuação. A
palavra será aceita caso essa pontuação seja maior que um limiar estabelecido. Caso contrário,
será recusada.

40
Após essa etapa, a palavra é analisada pelo avaliador de sentenças lógicas, que
fará a classificação da palavra. Como resultado, a palavra é processada no ciclo de erudição,
visando a aprovação da sentença de acordo com sua categoria.
Figura 16 - Fluxo Geral do Processo de Reconhecimento por Menor Erro
Figura 17 - Fluxo Geral do Processo de Reconhecimento por DTW
Todo o processo é repetido até que uma palavra terminal (palavra que deseja-se
obter o feedback) seja pronunciada. O resultado é retornado de forma audível e/ou visual
(dependendo da sentença formada), facilitando o acesso à informação por qualquer pessoa17
.
17
Para o caso em que o usuário seja portador de deficiência da voz e o mesmo não conseguir proferir palavra
alguma ou com bastante dificuldade, a pesquisa também pode ser realizada via teclado.

41
No treinamento, por meio da extração das características do sinal, gera-se um
modelo da palavra a ser armazenado na base, conforme fluxograma das figuras 18 e 19.
Figura 18 - Fluxo Geral do Processo de Treinamento por FFT
Figura 19 - Fluxo Geral do Processo de Treinamento por STFT
4.4 DESENVOLVIMENTO DO ATOR SINTÉTICO: DANDO VOZ AO STI
Para gerar ilusão de vida, é preciso expressar e controlar a personalidade, emoções
e atitudes. Através do mecanismo de percepção do mundo, o AS capta e reage às alterações
no ambiente, fornecendo respostas mais próximas do real e condizentes com as locuções
interpretadas no mecanismo de reconhecimento de voz.
Há diferentes arquiteturas para sistemas de diálogo cujos conjuntos de
componentes que são incluídos no sistema, bem como a forma como esses componentes
dividem as responsabilidades, diferem de sistema para sistema. O sistema de diálogo é a parte
do sistema destinada a conversar com um humano de forma coerente, empregando texto,
discurso, gráficos, gestos e outros meios de comunicação sobre a entrada e canal de saída
(LESTER, BRATING e MOTT, 2004).

42
A iniciativa do diálogo pode ser tomada tanto pelo humano como pelo AS,
possibilitando um ganho afetivo computacional que pode ser percebido e sentido durante o
diálogo, o qual transmite toda sua emoção pela síntese da fala. O ciclo de atividades no
sistema de diálogo do DeVoice contém as seguintes fases:
1. O usuário fala e a entrada é convertida para texto;
2. Um parser realiza a análise sintático/semântico do texto reconhecido;
3. Finalmente, a saída é processada usando uma engine TTS como gerador de
linguagem natural e um mecanismo de layout.
Para efetivação da IHCM no STI DeVoice, foi necessário inserir uma função
pedagógica no AS, passando então a ser considerado um ator pedagógico18
com função de
tutor. Sendo responsável, portanto, de monitorar as ações do aluno, expor conteúdo segundo
modelo, fornecer feedback às ações do aluno através de mensagens escritas e/ou narradas,
conduzi-lo durante a interação, auxiliar em circunstâncias críticas e motivá-lo a aprender,
provendo interatividade ao STI.
4.5 CONSIDERAÇÕES
Este capítulo apresentou a modelagem da arquitetura de um sistema de
reconhecimento de voz e sua integração ao STI, visando uma evolução e automação de um
STI clássico. Foi exposto o processo de confecção da base de palavras, além de uma
explanação sobre o funcionamento da interação no STI entre o AS e o usuário.
Assim, a partir do modelo de STI apresentado e implementado neste capítulo, foi
possível atingir alguns dos objetivos específicos relatados.
18
Atores que estão inseridos em um ambiente de ensino e aprendizagem que visam a comunicação com o aluno.

43
5 ANÁLISE DOS RESULTADOS
Esta etapa buscou analisar a interface desenvolvida, visando a sua validação e
avaliação do mecanismo de reconhecimento de voz. O conjunto de palavras utilizadas nos
experimentos encontram-se nos testes a seguir e nos apêndices A (palavras consideradas
terminais), B (palavras indicando ações executadas pelo STI) e C (números). O STI em
questão e os métodos envolvidos, foram todos implementados e testados no software Matlab®
R2014a de 32 bits.
Utilizou-se um limiar para a determinação de sensibilidade do sistema, a fim de
desconsiderar palavras não existentes no vocabulário, isto é, as elocuções que não possuírem
semelhança maior ou igual a este limiar serão consideradas palavras desconhecidas, o que
gera uma maior robustez ao sistema. Foram então escolhidos valores razoáveis para que as
palavras existentes pudessem ainda assim ser reconhecidas pelos classificadores.
Durante os testes, foi utilizado como transdutor para a captação do sinal, um
microfone externo com as seguintes especificações:
 Direcionamento: Omnidirecional;
 Frequência de Resposta: 20Hz ~ 20KHz;
 Sensibilidade: -58 decibéis +/- 3 decibéis em 1KHz (acrescido de +30 decibéis);
 Relação Sinal/Ruído: < 40 decibéis;
 Voltagem: 3 Volts.
5.1 DEMONSTRAÇÃO DE USABILIDADE DO STI
A interface do STI é autoexplicativa, possuindo ícones com feedbacks sonoros
que descrevem sua respectiva função no sistema por meio da síntese de voz. Tudo o que
aparece na tela do STI e cada etapa do processo é narrada pelo AS, exibido na área destinada
à transcrição gráfica e no painel de status, permitindo uma usabilidade mais acessível pela
utilização de mais de um sentido de percepção humana. O STI inicia então a execução19
da
tarefa correspondente às locuções. O Usuário deverá informar o que deseja que o STI realize.
São pronunciadas palavras, que isoladamente serão processadas, e cada palavra reconhecida
deve pertencer à sua respectiva categoria de palavra, na sequência correta de formação da
sentença, como nos exemplos descritos na Figura 20.
19
Para ter êxito no acesso à base de dados cognitiva, o computador deve estar conectado à internet.

44
Figura 20 - Screenshot da Tela Inicial do STI DeVoice
A seguir são apresentados casos de uso do STI DeVoice visando a demonstração
da eficácia do reconhecimento da fala e da síntese de voz empregada no sistema, na qual a
priori, é demonstrado um cenário em que é executada uma tarefa correspondente ao
reconhecimento da sentença “Álex, Mostre imagens de livros” (Figura 21) e no segundo caso
(Figura 22), foi solicitado ao STI que retorna-se o significado de computação.
5.1.1 Caso de Uso 1: Pesquisando por Imagens
O usuário pronuncia a sentença “Álex, mostre imagens de livro” e o STI
providencia imagens relacionas à sentença, no caso, livros, conforme a Figura 21.
Figura 21 - Resultado da Pesquisa por Imagens de Livro

45
5.1.2 Caso de Uso 2: Informando Definições
O usuário pronuncia a sentença “Álex, qual significado de computação?”, como
feedback à esta requisição, a definição de computação é exibida na tela, paralelamente à
transcrição fônica do mesmo por síntese de voz, o qual pronuncia perfeitamente cada uma das
palavras transcritas na tela (Figura 22), bem como qualquer dado presente na página web.
Figura 22 - Resultado da Pesquisa pela Definição de Computação
Avaliando os casos de usos ilustrados anteriormente e disponibilizados20
percebe-
se a presença de alterações de pronúncia apenas em algumas palavras estrangeiras. As demais
palavras do idioma Português foram perfeitamente sintetizadas pelo STI.
5.2 AVALIAÇÃO DO MECANISMO DE RECONHECIMENTO DE VOZ
Tendo em vista a validação deste trabalho, limitou-se o foco ao reconhecimento
de palavras isoladas e conectadas no modo dependente de locutor, com vocabulário médio
dependente do texto. As taxas de acerto no reconhecimento de palavras são utilizadas como
medida de desempenho. Sendo assim, os testes a seguir visam a avaliação de desempenho dos
classificadores, demonstrando sua eficácia no reconhecimento de palavras. Nos testes,
também são mensurados o tempo necessário para o processamento do sinal, visando a
obtenção de uma estimativa de custo computacional.
20
Acesse vídeos demonstrativos da interface do STI e dos casos de uso em
https://sites.google.com/site/leinylson/home/projetos/devoice, pelos quais tornam-se possíveis perceber um alto
grau de entendimento das pronúncias obtidas pela síntese de voz.

46
A avaliação da acurácia pode ser adquirida através de coeficientes de
concordância, podendo serem expressos como concordância total ou para classes individuais.
Diversas técnicas de avaliação de acurácia têm sido discutidas na literatura. A maioria dos
métodos quantitativos utiliza a matriz de confusão ou de contingência proveniente dos
conjuntos de dados de classificação e referência (Story e Congalton, 1986; Foody, 2002).
Spiegel (1993) alega que cada frequência observada na matriz corresponde
também a uma frequência esperada, e esta é medida sob uma determinada hipótese segundo as
regras da probabilidade. Ainda segundo o autor, a diagonal da matriz (𝑋𝑖𝑖) exibe a frequência
observada e representa a concordância entre o esperado e observado para cada classe.
Para avaliação de desempenho do processo de classificação utilizou-se os índices
de Exatidão Global, proposta por Hellden et al. (1980) e o Coeficiente Kappa, proposto por
Cohen (1960). Obtidos a partir das matrizes de contingência, possibilitando identificar não
somente o erro global da classificação para cada classe, mas também, como se deram as
confusões entre estas.
De acordo com Congalton e Green (1999), a estimativa de acurácia adquirida pela
Exatidão Global (𝐸 𝐺𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙), é dada pela razão entre o número total de palavras corretamente
classificadas (𝑋𝑖𝑖) e o número total de amostras (𝑁), indicando a proporção de predições
corretas, desconsiderando o que é positivo e o que é negativo, conforme Equação 20:
𝐸 𝐺𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 = ∑ 𝑋𝑖𝑖
𝑁
𝑖=1
𝑁⁄ .
(20)
Devido à característica da Exatidão Global ser altamente suscetível a
desbalanceamentos do conjunto de dados e podendo facilmente induzir a uma conclusão
errada sobre o desempenho do sistema, optou-se por utilizar também o Coeficiente Kappa
(𝑘), que leva em conta os erros de omissão e comissão.
O Coeficiente Kappa é uma medida amplamente empregada na acurácia de
classificação. Ele considera todos os elementos da matriz de contingência, diferentemente dos
que consideram somente aqueles que se situam na diagonal principal da matriz, estimando
assim a soma da coluna e linha marginais (Cohen, 1960).

47
Rosenfield e Fitzpatrick-Lins (1986) apontam o Coeficiente Kappa como uma
proporção de acerto após a supressão do acerto casual, isto é, depois que a concordância
imposta à casualidade é retirada de consideração, indicando a concordância esperada a
posteriori, expresso na Equação 21:
𝑘𝑖 =
𝑁. 𝑋𝑖𝑖 − 𝑋𝑖+. 𝑋+𝑖
𝑁. 𝑋𝑖+ − 𝑋𝑖+. 𝑋+𝑖
, (21)
onde, 𝑁 é o total da amostragem, 𝑋𝑖𝑖 são os sinais corretamente classificados e 𝑋+𝑖 e 𝑋𝑖+
indicam os erros de omissão e comissão, respectivamente.
Landis e Koch (1977) associam estimações de Coeficiente Kappa à qualidade da
classificação, satisfazendo à uma avaliação de integridade que corrige por concordância o
acaso, em que, Coeficiente Kappa > 80% é considerado excelente; Coeficiente Kappa entre
60% e 80% é considerado bom; Coeficiente Kappa entre 40% e 60% é considerado regular e
Coeficiente Kappa < 40% é considerado ruim. O valor positivo de Coeficiente Kappa indica
que o valor observado de concordância é maior que a concordância ao acaso esperada. O
valor 𝑘 = 1 incide quando houver total concordância entre os pontos de referência e as
classes classificadas (COHEN 1960).
A avaliação da acurácia individual pode ser realizada através da análise dos erros
de comissão, quando ocorre a inclusão de um objeto na classe à qual ele não pertence e dos
erros de omissão, quando um objeto é excluído da classe a que pertence (Congalton e Green,
1999). Na matriz de contingência essas estimações são adquiridas através da exatidão do
usuário (𝑒 𝑢), expressa pela razão do número de elementos distribuídos corretamente em uma
classe (𝑋𝑖𝑖), pelo número total de elementos classificados na mesma (𝑋𝑖+). Esta medida
reflete os erros de comissão na classificação, indicando a probabilidade de um elemento
amostral agrupado em uma determinada classe realmente pertencer à mesma. E a exatidão
do produtor (𝑒 𝑝), expressa pela razão entre o número de elementos classificados
corretamente em uma determinada classe (𝑋𝑖𝑖), pelo número de elementos de referência
amostrados para a mesma classe (𝑋+𝑖), refletindo, assim, os erros de omissão (Lillesand e
Kiefer, 1994). Estas medidas são expressas como:
𝑒 𝑢 =
𝑋𝑖𝑖
𝑋𝑖+
𝑒 𝑒 𝑝 =
𝑋𝑖𝑖
𝑋+𝑖
, (22, 23)

48
Segundo Brites et al. (1996), a Exatidão Global apresenta os maiores valores por
considerar somente a diagonal principal da matriz de contingência. Por outro lado o
Coeficiente Kappa, ao calcular a concordância casual, abrange os elementos da diagonal
principal fazendo com que seja superestimada, reduzindo o valor do coeficiente. Baseado
nessa afirmação (constatada durantes os testes), a acurácia final adotada na análise foi obtida
pela média aritmética de ambos os índices.
Logo após a matriz de contingência de cada teste, é apresentada uma tabela com
formatação condicional de gradiente, numa escala de cores variando do valor mais baixo
(amarelo) ao valor mais alto (vermelho), indicando o tempo de processamento, isto é, o custo
computacional de reconhecimento para cada uma das dez amostras de cada palavra do grupo21
analisado durante os testes.
Para uma melhor compreensão da acuracidade dos métodos utilizados, os
resultados alcançados podem ser observados nos gráficos cujos valores de omissão, comissão,
Exatidão Global e Coeficiente Kappa, são utilizados para comparar os classificadores.
5.2.1 Teste com Palavras Isoladas
O processo do funcionamento do teste de reconhecimento de palavras isoladas,
está resumidamente descrito na Tabela 2, onde cada palavra analisada foi testada 10 vezes.
Tabela 2 - Funcionamento do Teste de Reconhecimento de Palavras
Entradas Resultados esperados
Nº Pré-condições
Descrição da
entrada
Pós-condições Saídas
1
Uma palavra deve
ser pronunciada.
É pronunciada a
palavra que será
processada no
STI
Após a análise e
classificação da palavra,
segundo o método
utilizado, é registrado seu
tempo de reconhecimento.
O sistema mostra a
palavra reconhecida
e o tempo necessário
para reconhecê-la.
21
Por uma questão de praticidade, no corpo deste trabalho, encontram-se apenas as análises referentes à um dos
grupos de palavras analisados: o grupo A. As demais análises dos grupos restantes, podem ser verificadas nos
relatórios de análise dos apêndices A, B e C.

49
5.2.1.1 Análise da Classificação de Palavra por Erro Médio
A matriz de contingência na Tabela 3 equivale ao experimento de análise de
reconhecimento por erro médio do Grupo A de palavras, pertencentes ao corpus do DeVoice.
O valor do limiar utilizado para determinar a sensibilidade do classificador quanto ao aceite
ou recusa da palavra foi de 25.
Tabela 3 - Matriz de Contingência da Classificação por Erro Médio do Grupo A
Como observado na matriz de contigência acima, as palavras Amor, Cachorro,
Casa, Fome e Humano, obtiveram 100% de acerto durante os experimentos. A menor taxa de
acerto registrada foi a da palavra Computador, atingindo 60%. A acurácia final foi de 85%.
Na Tabela 4, tem-se os tempos de processamento, dado em segundos, das palavras
do Grupo A. As células vazias indicam que a amostra não foi reconhecida. No experimento,
verificou-se que o maior tempo de processamento (destacado de vermelho) foi o da amostra
de número 1 da palavra Computador e os menores tempos (destacados de amarelo) couberam
às amostras de números 5 e 9 da palavra Humano.
Tabela 4 - Tempo de Processamento por Erro Médio do Grupo A

50
O gráfico na Figura 23 foi gerado a partir dos dados contidos na matriz de
contingência anteriormente apresentada na Tabela 3. Na parte superior, podem ser observados
os níveis das taxas de comissão e omissão e na parte inferior uma sobreposição dos índices
utilizados para medir a acurácia da classificação por erro médio, segundo a meta estipulada.
Figura 23 - Gráfico da Acurácia da Classificação por Erro Médio do Grupo A
Como observado no gráfico da Figura 23, apenas o reconhecimento da palavra
Computador ficou abaixo da meta de 70% de acurácia final e os erros de omissão e comissão
foram de apenas 11% e 14%, respectivamente, não apresentando índices elevados.

51
5.2.1.2 Análise da Classificação de Palavra por Desvio Padrão
reconhecimento por desvio padrão do Grupo A de palavras, pertencentes ao corpus do
DeVoice. O valor do limiar utilizado para determinar a sensibilidade do classificador quanto
ao aceite ou recusa da palavra foi de 75.
Tabela 5 - Matriz de Contingência da Classificação por Desvio Padrão do Grupo A
Como observado na matriz de contigência acima, as palavras Alfabetização e
Casa obtiveram 90% de acerto durante os experimentos. A menor taxa de acerto registrada foi
a da palavra Brasil, atingindo somente 20%. A acurácia final foi de 60%.
Na Tabela 6, tem-se os tempos de processamento dado em segundos das palavras
de número 7 da palavra Computação, e o menor tempo (destacado de amarelo) coube ao da
amostra de número 7 da palavra Cachorro.
Tabela 6 - Tempo de Processamento por Desvio Padrão do Grupo A

52
utilizados para medir a acurácia da classificação por desvio padrão, segundo a meta
estipulada.
Figura 24 - Gráfico da Acurácia da Classificação por Desvio Padrão do Grupo A
Como observado no gráfico da Figura 24, apenas o reconhecimento das palavras
Alfabetização, Amor, Cachorro, Casa, Fome e Gato ficaram acima da meta de 70% de
acurácia final e os erros de omissão e comissão foram de 34% e 38%, respectivamente.

53
5.2.1.3 Análise da Classificação de Palavra por Covariância
reconhecimento por covariância do Grupo A de palavras, pertencentes ao corpus do DeVoice.
O valor do limiar utilizado para determinar a sensibilidade do classificador quanto ao aceite
ou recusa da palavra foi de 5000.
Tabela 7 - Matriz de Contingência da Classificação por Covariância do Grupo A
Como observado na matriz de contigência acima, as palavras Alfabetização e
Casa obtiveram 90% de acerto durante os experimentos. A menor taxa de certo registrada foi
a da palavra Brasil, atingindo somente 20%. A acurácia final foi de 60%.
Na Tabela 8, tem-se os tempos de processamento, dado em segundos, das palavras
verificou-se que os maiores tempos de processamento (destacado de vermelho) foram das
amostras de número 1 da palavra Brasil; 3, 7 e 9 da Palavra Computação e 3 da palavra
Computador. Já o menor tempo (destacado de amarelo), coube ao da amostra de número 6 da
palavra Humano.
Tabela 8 - Tempo de Processamento por Covariância do Grupo A

54
utilizados para medir a acurácia da classificação por covariância, segundo a meta estipulada.
Figura 25 - Gráfico da Acurácia da Classificação por Covariância do Grupo A
Alfabetização, Amor, Cachorro, Casa, Fome e Gato ficaram acima da meta de 70% de
acurácia final e os erros de omissão e comissão foram de 34% e 38%, respectivamente.

55
5.2.1.4 Análise da Classificação de Palavra por DTW
Como último método de classificação, foi aplicado um alinhamento dinâmico no
sinal por meio do DTW do tipo 2 que leva em consideração as direções 0º, 45º e 90º. A matriz
de contingência na Tabela 9, equivale ao experimento de análise da classificação por DTW do
Grupo A de palavras, pertencentes ao corpus. O valor do limiar de sensibilidade foi de 10.
Tabela 9 - Matriz de Contingência da Classificação DTW do Grupo A
Como observado na matriz de contigência acima, as palavras Amor e Computação
obtiveram 100% de acerto durante os experimentos. A menor taxa de acerto registrada foi a
da palavra Casa, alcançando apenas 20%. A acurácia final foi de 64%.
Na Tabela 10, tem-se os tempos de processamento dado em segundos das palavras
de número 1 da palavra Computador, e o menor tempo (destacado de amarelo) coube ao da
amostra de número 7 da palavra Computação.
Tabela 10 - Tempo de Processamento por DTW do Grupo A

56
os níveis das taxas de comissão e omissão, e na parte inferior uma sobreposição dos índices
utilizados para medir a acurácia da classificação segundo a meta estipulada.
Figura 26 - Gráfico da Acurácia da Classificação DTW do Grupo A
Alfabetização, Amor, Computação e Humano ficaram acima da meta de 70% de acurácia final
e os erros de omissão e comissão foram de 26% e 35%, respectivamente.

57
5.2.1.5 Comparativo do Custo Computacional
Objetivando comparar o custo computacional necessário para o treinamento e
reconhecimento de cada grupo de palavra, segundo o método utilizado, foram gerados os
gráficos das figuras 27 e 28. Analisando o gráfico, percebe-se que em termos de desempenho
computacional, o STFT apresenta-se menos eficiente, visto que exigiu quase que o dobro do
tempo para completar seu processamento, quando comparado à FFT.
Figura 27 - Custo Computacional de Treinamento das Palavras
Figura 28 - Custo Computacional de Reconhecimento de Palavras

58
Como observado na figuras 27 e 28, para este teste específico, o classificador por
erro médio mostrou-se superior aos demais classificadores implementados, consumindo
apenas 0,19 segundos em média para processar as locuções. Por outro lado, assim como
aconteceu com o custo computacional para treinamento do banco, o classificador por DTW
apresentou desempenho inferior, consumindo 0,35 segundos em média.
5.2.1.6 Comparativo da Acurácia de Reconhecimento de Palavras
O nível de Exatidão Global de reconhecimento e o Coeficiente Kappa de cada
grupo de palavras segundo o método utilizado na classificação podem ser claramente
visualizados nos gráficos das figuras 29 e 30 a seguir.
Figura 29 - Comparação de Exatidão Global dos Classificadores
Como observado na Figura 29, o classificador por erro médio alcançou níveis de
Exatidão Global superiores aos demais classificadores analisados, ultrapassando a meta
estipulada nos quatro grupos de palavras e atingindo em média 90,5% de Exatidão Global. Os
classificadores por desvio padrão e covariância alcançaram níveis de acurácia muito próximos
da meta, ultrapassando-a em dois dos quatro grupos de palavras analisados e atingindo em
média 68,5% de Exatidão Global.

59
Os maiores níveis de acurácia ocorreram na análise do Grupo C, no qual a
classificação por erro médio alcançou 100% de acerto e a classificação por DTW apresentou
acurácia inferior aos demais classificadores, atingindo 86% de Exatidão Global. Os menores
níveis de acurácia ocorreram na análise do Grupo B, no qual a classificação por erro médio
alcançou 82% de acerto, a classificação por DTW apresentou 68% e os classificadores por
desvio padrão e covariância apenas 52% cada.
Observando a Figura 30, nota-se que o classificador por erro médio alcançou
valores de Coeficiente Kappa superiores aos demais classificadores, ultrapassando a meta
estipulada nos quatro grupos de palavras e atingindo em média 89,5%. Os classificadores por
desvio padrão e covariância alcançaram baixos níveis, ultrapassado a meta em apenas um dos
quatro grupos de palavras analisados e atingindo em média 65,25%.
Figura 30 - Comparação de Integridade dos Classificadores
Os maiores valores de Coeficiente Kappa ocorreram no Grupo C, cuja
classificação por erro médio alcançou 100% e a classificação por DTW apresentou índice
inferior aos demais classificadores, atingindo 83%. Diferentemente da análise de Exatidão
Global, quando analisado os Coeficientes Kappa dos classificadores, a classificação por DTW
apresentou índices inferiores em dois dos quatro grupos de palavras analisadas. Os menores
valores de Coeficiente Kappa ocorreram na análise do Grupo B, no qual a classificação por
erro médio alcançou 80%, a classificação por DTW apresentou 66% e os classificadores por
desvio padrão e covariância somente 48% cada.

60
5.2.2 Teste com Palavras Concatenadas (frases)
No teste de reconhecimento de frases o processamento ocorreu a cada palavra
pronunciada, tal processo está resumidamente descrito na Tabela 11, onde cada frase
analisada foi testada 10 vezes.
Tabela 11 - Funcionamento do Teste de Reconhecimento de Frases
Entradas Resultados esperados
Nº Pré-condições Descrição da entrada Pós-condições Saídas
1
Uma palavra
chave deve ser
pronunciada.
É pronunciada a palavra-
chave ‘Álex’, que
isoladamente, será
processada pelo STI,
dando início ao processo
de formação da sentença.
Após a análise e
classificação da
palavra chave, é
registrado seu tempo
de reconhecimento.
O STI exibe o
tempo necessário
para o
processamento da
palavra-chave.
2
Uma 1ª palavra
que irá compor a
sentença deve ser
pronunciada.
É pronunciada uma
palavra, que
isoladamente, será
processada pelo STI.
Após a análise e
classificação da
palavra, é registrado
seu tempo de
reconhecimento.
O STI exibe o
tempo necessário
para o
processamento da
palavra.
3
Uma 2ª palavra
que irá compor a
sentença deve ser
pronunciada.
É pronunciada uma
palavra, que
isoladamente, será
Após a análise e
classificação da
seu tempo de
reconhecimento.
O STI exibe o
tempo necessário
para o
processamento da
palavra.
4
Dependendo da 2ª
palavra, uma 3ª
palavra que irá
compor a sentença
deverá ser
pronunciada.
Caso a 2ª palavra não
seja uma palavra
terminal, então é
pronunciada uma 3ª
palavra, que
isoladamente, será
Após a análise e
classificação da
seu tempo de
reconhecimento.
O STI exibe o
tempo necessário
para o
processamento da
palavra.
5
Dependendo da 2ª
palavra, uma 4ª
palavra que irá
compor a sentença
deverá ser
pronunciada.
Caso a 2ª palavra não
seja uma palavra
terminal e a 3ª palavra
tenha sido pronunciada,
então é pronunciada uma
4ª palavra, que
isoladamente, será
Após a análise e
classificação da
seu tempo de
reconhecimento.
O STI exibe o
tempo necessário
para o
processamento da
palavra.

61
5.2.2.1 Comparativo da Acurácia de Reconhecimento de Frases
Objetivando comparar visualmente os níveis de acurácia alcançados no
reconhecimento de cada frase22
, segundo o método de classificação utilizado, foi gerado o
gráfico da Figura 31.
Figura 31 - Acurácia de Reconhecimento de Frases
Como observado no gráfico acima, a configuração do classificador por erro médio
+ HMM alcançou níveis de Exatidão Global superiores às demais, atingindo níveis mínimos
de 80% e alcançando 100% de acurácia em dois dos quatro testes realizados, atingindo em
média 90% de Exatidão Global no reconhecimento das frases. A classificação por DTW
apresentou acurácia inferior às demais configurações, atingindo taxas baixíssimas, na qual em
apenas um dos casos, apresentou resultado satisfatório com 80% de Exatidão Global, não
chegando à 50% nos três casos de testes restantes. Percebe-se, então, que fazendo uso das
HMM’s na classificação, o desempenho destes classificadores alcançaram uma acentuada
melhora em comparação com as classificações obtidas sem a utilização das Cadeias de
Markov, isto foi possível graças à restrição sintática estabelecida pelas HMM’s durante a
formação das sentenças a serem analisadas.
22
O teste de reconhecimento de frases utilizando HMM, baseou-se na máquina de estados de reconhecimento de
sentenças apresentada anteriormente na Figura 12 da página 32.

62
5.2.3 Análise de Sinais no DeVoice
Nas figuras que se seguem, têm-se as plotagens referentes à locução da palavra
COMPUTAÇÃO de um sinal de referência e seu respectivo padrão reconhecido, ambos
plotados não somente em planos distintos, mas também em um mesmo plano unidimensional,
permitindo assim, uma melhor interpretação e visualização sobre as mais variadas
perspectivas utilizadas na análise e comparação de sinais no DeVoice. Na Figura 32, tem-se
as amplitudes do sinal de entrada (32.A) e do sinal reconhecido (32.B), respectivamente, além
da sobreposição (32.C) dos sinais analisados no domínio do tempo.
Figura 32 - Sobreposição das Formas de Onda Geradas no DeVoice
Na Figura 33, estão representados as amplitudes dos coeficientes em função das
frequências. Cada elemento do vetor de frequências é um componente da série de Fourier.
Figura 33 - Amplitude de Dois Sinais Obtida pela FFT no DeVoice

63
A Figura 34 exibe dois espectrogramas obtidos a partir da STFT de dois sinais
dados como iguais durante uma análise no DeVoice. Um espectrograma é um gráfico em que
a altura de cada ponto é representada por uma cor ou tonalidade diferente. Na figura, as
marcações escuras (vermelho) representam partes do sinal de voz em que a fala não é
produzida, e as partes claras (amarelo) representam a intensidade do sinal de voz produzido.
Figura 34 - Representação Espectral Gerada pela STFT no DeVoice
Na Figura 35, é possível observar os sinais originais desalinhados (35.A) e uma
sobreposição do melhor caminho (35.B) resultante do alinhamento temporal das séries.
Figura 35 - Bestpath de dois Sinais no Classificador DTW do DeVoice

64
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste capítulo, serão feitas as considerações finais desta dissertação, onde são
apresentadas as principais contribuições da pesquisa, bem como algumas limitações. Em
seguida, são apontadas algumas direções futuras, visando trabalhos posteriores. Finalmente, é
apresentada a conclusão do trabalho.
6.1 CONTRIBUIÇÕES E LIMITAÇÕES DA PESQUISA
Como contribuições principais deste trabalho, podem-se citar:
 Nesta dissertação foi avaliado o desempenho do mecanismo utilizado no reconhecimento
dos sinais da fala em português por meio de uma análise de custo computacional e
estimativa do nível de acurácia para cada grupo de palavras que constituem a base.
 Este trabalho contribuiu com a disponibilização23
de uma ferramenta capaz de “dialogar”
com o usuário devido à sua característica de tornar a interação mais natural através do
reconhecimento automático da fala em português e da geração de voz por meio de síntese;
 Fornecimento de uma pesquisa descritiva e aplicação dos conceitos e teorias envolvidas
no processo de reconhecimento da voz, observando todas as etapas, desde a gravação e
transcrição da base de dados, aquisição, treinamento e reconhecimento do sinal;
 Confecção e disponibilização da base de locuções de palavras utilizadas nos
experimentos.
Como limitações pode-se citar:
 A habilidade de aprendizagem de novas palavras por parte do STI fica sujeita à
informação desta pelo usuário via teclado, ou seja, existe uma vulnerabilidade a erros
sintáticos e há possibilidade de que mesmo reconhecendo a nova palavra, o STI não
“saiba” o seu significado, em virtude da disponibilização ou não desta na sua base de
conhecimento;
23
A interface projetada, a base de locuções, o código fonte, além de vídeos demonstrativos da utilização do STI
DeVoice, encontram-se disponíveis em https://sites.google.com/site/leinylson/home/projetos/devoice.

65
 Faz-se necessário uma base de locuções padronizada em Português do Brasil, que
propicie confrontar metodologias e resultados. Um trabalho pioneiro foi feito por Ynoguti
(1999), porém, torna-se sem utilidade para os fins desta pesquisa, em virtude da forma
como foram tratadas as palavras, uma vez que, nessa dissertação, optou-se por ter a
palavra como unidade fundamental e não fonemas.
 A característica interdisciplinar de um sistema de reconhecimento de voz, a larga
variedade de conhecimentos necessários e sua complexidade de implementação,
implicam no fato de que, para o desenvolvimento de um STI apto ao reconhecimento e
interpretação perfeita do diálogo humano, torna-se indispensável o empenho conjunto de
uma equipe de pesquisadores com ciência nas mais distintas áreas abrangidas, além de
investimentos na aquisição de equipamentos de qualidade.
6.2 TRABALHOS FUTUROS
O aperfeiçoamento e a continuidade, além das próprias limitações apresentadas
nesta dissertação, constituem oportunidades para trabalhos futuros, que incluem:
 Utilização de outros métodos para extração, como o Mel-Frequency Cepstral
Coefficient (MFCC) e para a mensuração do vetor de características, variações do DTW
e a wavelet Daubechies de 10 níveis, buscando sempre a manutenção de níveis
computacionais satisfatórios;
 Adaptação e ampliação da base de dados para diferentes ambientes e locutores;
 Utilizar diferentes configurações nos reconhecedores, como por exemplo, mudando o
número de estados nas HMM’s;
 Aumentar o número de amostras de treinamento, visando a uma obtenção de amostras
mais homogêneas e representativas;
 Realização de uma análise mais minuciosa dos valores escolhidos como limiares de
aceite ou recusa da locução;
 Anseia-se aprimorar a imersão do usuário no ambiente do STI por meio da modelagem
de um avatar em duas dimensões com aspecto tridimensional, humanizando a interação
e aumentando as percepções e ações do AS através da renderização de imagens.

66
 Pretende-se utilizar os mecanismos de reconhecimento de voz e de síntese, para outros
propósitos24
, tais como: simular um ambiente inteligente (Domótica) para acionamento
de dispositivos eletrônicos; cadastro e identificação de usuário por meio de pronúncia de
senha; controle de um veículo robô construído sobre a plataforma Arduíno e uma
assistente virtual capaz de executar músicas e vídeos online, informar a previsão do
tempo, notícias e horário local, imprimir documentos, acionar webcam, teclado virtual,
enviar e-mail, dentre outras tarefas.
6.3 CONCLUSÃO
Com relação ao desempenho dos classificadores, verificou-se que o classificador
por erro médio apresentou melhor acurácia de uma forma geral, mostrando-se uma abordagem
simples, rápida e eficiente, tanto para o reconhecimento de palavras isoladas, bem como de
palavras conectadas, quando combinado com as HMM’s, obtendo taxa de acerto bem superior
aos demais classificadores analisados. Em todos os testes, a classificação por desvio padrão e
covariância apresentaram resultados idênticos, diferenciando-se apenas quanto ao custo
computacional.
A classificação com menor tempo de processamento foi realizada pelo
classificador por erro médio, consumindo apenas 0,19 segundos em média. Por outro lado, a
classificação por DTW apresentou desempenho inferior aos demais classificadores, tanto para
o treinamento como para o reconhecimento das locuções, chegando a 0,35 segundos em
média. Pela observação dos tempos individuais de processamento de cada palavra, nota-se
que os tempos médios são inferiores a 0,5 segundos, logo, mesmo a transformada de Fourier
sendo de alta complexidade computacional, isso não afetou de forma considerável o
desempenho do DeVoice quanto à agilidade do processo de reconhecimento de palavras.
O STI apresentou resultados satisfatórios quanto ao seu mecanismo de
reconhecimento automático de voz, como exposto nos casos de uso e nas análises. O enfoque
adotado na dissertação demonstrou sua eficácia e resultou não só em um bom embasamento
teórico, mas prático, possibilitando o desenvolvimento de uma plataforma inicial sobre a qual
pesquisas posteriores possam ser mais facilmente realizadas, visto a possibilidade da geração
24
Screenshots das demais interfaces projetadas e imagens do carro utilizado nos experimentos até a presente
data, podem ser visualizadas em https://sites.google.com/site/leinylson/home/projetos/devoice. Todas as
funcionalidades foram testadas, mas ainda não passaram por validação.

67
de gráficos no STI para uma análise comparativa mais profunda dos espectros, magnitudes e
similaridades entre os sinais, como ilustrado nas figuras 32, 33, 34 e 35.
Analisando a base de locuções criada e disponibilizada, foi possível concluir que
as palavras de menor porte foram melhor classificadas quando realizou-se a classificação por
erro médio, desvio padrão e covariância. Por outro lado, os sinais correspondentes às locuções
de maior tamanho foram melhor reconhecidas pelo classificador DTW, que por sinal, obteve o
maior custo computacional tanto para o treinamento como para o reconhecimento das
locuções, isto se deve em grande parte ao tempo e memória necessários para a gerar e
processar os espectrogramas, bem como computar o caminho de menor custo na matriz.
Verificou-se também que, a forma como foi realizada a alocação das palavras em
seus respectivos grupos, produziu diferentes taxas de acurácia por grupo de palavras, ainda
que analisadas por um mesmo classificador. Isso pode ter ocorrido devido à um
desbalanceamento de palavras foneticamente similares presentes mais em alguns grupos do
que em outros. Com relação às diferenças no reconhecimento das sentenças, constatou-se que,
sentenças com menos palavras terão uma maior taxa de acerto, no caso, a sentença: “Defina
computação”. Somado a isso, tem-se as condições do ambiente de aquisição das locuções
utilizadas no treinamento, assim como, no momento em que foram realizados os testes de
reconhecimento, pois devido as diferentes influências percebidas nos mais variados tipos de
ambientes de gravação, esses estão susceptíveis aos mais variados tipos de ruídos. Conclui-se
então que a exatidão de um reconhecedor está diretamente ligada à qualidade da base de
dados a ser utilizada no reconhecimento e, para evitar uma degradação do desempenho, deve-
se não somente aplicar filtros supressores de ruídos, visando sua redução ou eliminação, mas
também gravar a base de dados no mesmo local onde vai ser utilizado o sistema, ou nas
condições mais próximas possíveis.
Através das demonstrações de usabilidade do STI e levando em conta as
dificuldades encontradas, foi possível verificar que um STI com interface baseada em voz
para sistemas de RI segundo o modelo exposto e implementado, corrobora ser viável em
termos de uma aplicação real e as observações e resultados encontrados nos testes, mostram
que, de um modo geral, o STI encontra-se apto ao reconhecimento de palavras, retornando o
significado, sinônimos, antônimos, definições gramaticais, contextualização da palavra em
uma frase e ilustrações de cada termo reconhecido.

68
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73
APÊNDICE A - Relatório de Análise do Grupo B

77
APÊNDICE B - Relatório de Análise do Grupo C

81
APÊNDICE C - Relatório de Análise do Grupo D

DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MECANISMO DE RECONHECIMENTO AUTOMÁTICO DE VOZ DE UM SISTEMA TUTOR INTELIGENTE

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