Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Communications at congresses:
Sistema de Traducción Estadística de Voz a Lengua de Signos para Personas Sordas
Year:2008
Research Areas
  • Artificial intelligence,
  • Electronics engineering
Information
Abstract
Este artículo presenta un conjunto de experimentos para la realización de un sistema de traducción estadística de voz a lengua de signos para personas sordas. Éste contiene un módulo de reconocimiento de voz, uno de traducción estadística de palabras en castellano a signos en Lengua de Signos Española, y un tercer módulo que representa los signos mediante un avatar. La traducción se hace mediante dos alternativas tecnológicas: la primera basada en modelos de subsecuencias de palabras y la segunda basada en transductores de estados finitos. Para la evaluación se utilizan varias métricas, como WER (tasa de error de palabras), BLEU y NIST. Estas pruebas incluyen experimentos con las frases originales en castellano y Lengua de Signos y con frases extraídas del reconocedor de voz. Se evalúan también diferentes situaciones del reconocedor de voz a la hora de obtener el vocabulario y el modelo de lenguaje. Los mejores resultados se obtienen con la traducción mediante transductores de estados finitos dando unas tasas de error de 28,21% para las frases de referencia, y de 29,27% la salida del reconocedor.
International
No
Congress
TELECOM I+D
960
Place
Bilbao
Reviewers
Si
ISBN/ISSN
978-84-9860-135-0
Start Date
29/10/2008
End Date
31/10/2008
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Sistema de Traducción Estadística de Voz a Lengua de Signos para Personas Sordas
Participants
  • 1er Autor: Beatriz Gallo (ETSI de Telecomunicación)
  • Autor: Ruben San Segundo Hernandez (UPM)
  • Autor: Fernando Fernandez Martinez (UPM)
  • Autor: Roberto Barra Chicote (UPM)
  • Autor: Juan Manuel Lucas Cuesta (UPM)
  • Autor: Luis Fernando D'Haro Enriquez (UPM)
Research Group, Departaments and Institutes related
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Tecnología del Habla
  • Departamento: Ingeniería Electrónica
S2i 2020 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
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