Traitement biomimetique de la parole pour sa reconnaissance.
E. Vittoz (LEG-EPFL), Hasler, Nicoud (EPFL)

Los sistemas de reconocimiento con mejor desempenho en la actualidad
se basan en en los Modelos Ocultos de Markov (Hidden Markov Models),
que se basan en un aprendizaje de secuencias temporales estadisticas. 
Aunque no tienen ningun fundamento biologico, estan bien adaptados al 
reconocimiento de grandes vocabularios independientemente del locutor. 

Sin embargo, el desempenho de dichos sistemas parece ser muy sensible
al preprocesamiento efectuado sobre la senhal acustica de entrada.
Esta sensibilidad es incluso a veces caprichosa en el sentido de que
las tasas de reconocimiento mas elevadas pueden ser obtenidas cuando
la senhal parece haber sido degradada por el preprocesamiento, y
al contrario, el buen sentido del ingeniero de tratamiento de senhales
es puesto en duda.

La superioridad de los sistemas biologicos sobre los artificiales para
las tareas de reconocimiento es la motivacion fundamental de la
aproximacion biomimetica (imitacion de los sistemas biologicos). 
En la actualidad se han logrado mejores tasas de reconocimiento con sistemas
con preprocesamiento basado en tecnicas que imitan los mecanismos biologicos
que con preprocesamiento clasico, y los mismos HMMs.

La idea actual es seguir los desarrollos realizados en el dominio de la
vision y para ello se tomara una "imagen de la voz", y un sistema
neuromimetico completo para el reconocimiento de un vocabulario restringido,
pero sin requerir los medios de calculo de los HMMs.

Adicionalmente es de notar que existen numerosos puntos comunes entre
las soluciones biologicas y los circuitos VLSI analogicos, lo cual los
convierte en la mejor alternativa para buscar una solucion a un dominio
de investigacion que encuentra una solucion satisfactoria despues de
40 anhos.