Universidad politécnica de madrid escuela técnica superior de ingenieros



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VARIABLE

DEFINICIÓN

NF

Número de campos. Toma su valor de forma automática con cada línea.

NR

Número de la línea (global). Toma su valor de forma automática con cada línea.

FNR

Número de la línea (local al fichero). Toma su valor de forma automática con cada línea.

FILENAME

Nombre del fichero actual. Toma su valor de forma automática con cada línea.

FS

Separador de campos de entrada (“ ”)

RS

Separador de líneas de entrada (“ \n ”)

Tabla 2: Variables predefinidas en AWK [Collado 2006]
2.2.3.2.- Sentencias de uso frecuente
Las siguientes sentencias se emplean muy a menudo en programas implementados mediante AWK:


var = expresión

if (condicion) accion [else accion]

while (condicion) accion

for (k=ini; k<=fin;k++) accion

{sentencia; sentencia . . .}

print [expresion, expresion. . .]

printf (formato, expresion, expresion. . .)


Cuadro 8: Sentencias habituales de AWK [Collado 2006]


for (n=4; n<=NF; n++)

if (($n!="[sta]")&&($n!="[int]"))

if ($n=="[fil]")

printf "!FIL\n";

else if ($n=="[spk]")

printf "!SPK\n";

else

printf "%s\n", $n



Cuadro 9: Ejemplo de uso de las sentencias de AWK

2.3.- Proyectos Fin de Carrera Precedentes
En esta sección se procederá a explicar brevemente los proyectos fin de carrera que preceden a éste y que han servido como base para su desarrollo.
2.3.1.- Proyecto Fin de Carrera de Sergio Díaz Municio
En éste proyecto se lleva a cabo un estudio exhaustivo de las técnicas de adaptación MAP y MLLR mediante el empleo de HTK. También se han realizado mejoras sobre el software de este programa para ajustar los algoritmos y obtener mejores resultados, realizando una comparativa entre la versión original y la mejora. [Díaz2002]
A partir de una extensa base de datos, se han definido y realizado los siguientes experimentos, cada uno de ellos con su alfabeto, base de datos y diccionarios asociados:


  • Familiarización con el sistema HTK para lograr refinar el procedimiento de trabajo mediante la realización de experimentos sobre un sistema inicial de habla aislada independiente de contexto y sobre otro sistema de habla aislada pero dependiente de contexto.




  • Aplicar las técnicas de adaptación al locutor, a tarea y a género sobre un sistema de habla aislada para lograr un sistema independiente de locutor, lo más robusto posible, para una aplicación genérica de reconocimiento de habla aislada.



  • Aplicar las técnicas de adaptación a tarea y a género sobre un sistema de habla continua para lograr un sistema independiente de locutor, lo más robusto posible, para una aplicación genérica de reconocimiento de habla continua.




  • Entrenar nuevos sistema de habla aislada y continua en inglés.

Algunas de las conclusiones obtenidas que más relevancia tienen para el desarrollo del presente proyecto son:




  • La comparación entre las normalizaciones cepstrales de la media y la varianza devolvió mejores resultados para CVN. El resultado parece lógico ya que CVN normaliza tanto las medias, aportando la misma mejora que CMN, como las varianzas, lo que supone una mejora añadida frente a CMN.




  • Los resultados obtenidos son mejores si el modelado del sistema es dependiente del contexto.




  • Tras la adaptación a tarea, a mejora relativa frente al sistema de partida está comprendida entre 16,5 y 33,0% para MLLR y para MAP se consigue una mejora relativa igual al 36,4%.




  • En caso de que se produzca una sobre adaptación, la técnica MLLR es muy vulnerable mientras que la técnica MAP posee una protección frente a este problema gracias al parámetro τ.




  • Al aumentar el número de datos de entrenamiento en la adaptación al locutor, aumenta la mejora relativa frente al sistema independiente de locutor.




  • En general, los valores de mejora relativa obtenidos en la adaptación a tarea son inferiores a los obtenidos en la adaptación al locutor.





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