@MASTERSTHESIS{ 2013:1462343252,
 	title = {Modelamento de coeficientes de adapta??o pra sistemas de reconhecimento autom?tifco de fala},
 	year = {2013},
 	url = "http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/32",
 	abstract = "O descasamento entre as condi??es ac?sticas das locu??es utilizadas no treinamento e aquelas vivenciadas pelos sistemas de reconhecimento autom?tico de fala ? um dos fatores respons?veis pela degrada??o de seu desempenho quando operam em ambientes ruidosos. Esta ? uma quest?o relevante na realidade atual, com o aumento do uso destes sistemas em dispositivos m?veis. Dentre as v?rias t?cnicas propostas na literatura para minimizar este problema, destaca-se a adapta??o baseada no crit?rio do M?ximo a Posteriori (MAP), onde os modelos ac?sticos gerados na etapa de treinamento podem ser adaptados para a condi??o de ru?do (tipo e intensidade) experimentada pelo sistema. Nesta abordagem, amostras do ru?do s?o utilizadas para modificar os par?metros dos modelos ac?sticos de modo a maximizar a taxa de acertos. A intensidade desta modifica??o depende de um coeficiente de adapta??o, que em geral ? calculado de forma emp?rica, atrav?s um processo de varredura. Nesta disserta??o ? realizado um modelamento de como os valores ?timos deste coeficiente se comportam com o tipo e a intensidade do ru?do e, a partir deste resultado, prop?e-se um algoritmo para determinar um valor adequado para o mesmo. Este baseia-se no ajuste param?trico atrav?s da aplica??o da curva log?stica minimizando tempo de processamento. N?o se consegue com este algoritmo determinar o coeficiente de adapta??o que retorne a m?xima taxa de acertos em todos os casos, mas a um coeficiente que proporcione um aumento desta taxa. Nos testes realizados, obteve-se um ganho m?dio de 3% na taxa de acertos.",
 	publisher = {Instituto Nacional de Telecomunica??es},
 	scholl = {Mestrado em Engenharia de Telecomunica??es},
 	note = {Instituto Nacional de Telecomunica??es}
}