índices de proximidad en el reconocimiento de voz

Abstract

The search process in speech recognition is expensive due to the size of data to databases containing tens of thousands of words sequential search is an inefficient strategy. In this paper the problem of finding a word was addressed in a database using data structures called indexes of proximity and similarity between objects. The indices are implemented BKT, FQT, FHFQT, FQA and based permutated. Response times that are best delivered rates than those obtained with the sequential search. Furthermore, a comparison of performance of each index in both speed and accuracy are performed. The index is based on permutated able to identify the query by making a small number of comparisons, although there is no guarantee that it is the right word. FQA Indices recognized as the search word on a second less time and with high precision.

El proceso de búsqueda en el reconocimiento de voz es costoso debido a la dimensión de los datos, para bases de datos formadas por decenas de miles de palabras la búsqueda secuencial resulta una estrategia ineficiente. En este documento se abordó el problema de encontrar una palabra en una base de datos haciendo uso de estructuras de datos llamadas índices de proximidad y la similaridad entre objetos. Los índices que se implementaron son el BKT, FQT, FHFQT, FQA y el basado en permutantes. Los tiempos de respuesta que entregaron los índices son mejores que los obtenidos con la búsqueda secuencial. Por otra parte, se realizó una comparación del desempeño de cada índice tanto en rapidez como en precisión. El índice basado en permutantes es capaz de identificar la consulta realizando un número reducido de comparaciones, aunque no se garantiza que se trate de la palabra correcta. índices como el FQA reconocen la palabra buscada en un tiempo de menos del segundo y con mucha precisión.