Riconoscimento automatico delle vocali: reti neurali e un modello del sistema uditivo

Le Reti Neurali sono un paradigma computazionale molto interessante per l'apprendimento ed il riconoscimento di particolari unità o charatteristiche del segnale vocale. Numerosi algoritmi fra cui quello denominato "Error back-propagation", sono stati proposti per l'apprendimento di queste strutture. Questo lavoro è integrato in un più completo sistema di riconoscimento in cui è stato proposto un nuovo paradigma basato sull'attivazione selettiva diun sistema di reti neurali guidato dalla morfologia del segnale in ingresso.Varie descrizioni di pattern energetici o spettrali attivano particolari reti neurali operanti differentemente. Le trasformazioni provocate dalla coclea, dalle cellule cigliate e dalle fibre nervose, danno luogo a pattern di risposta neurale le cui propriety differiscono in mode signivicativo dalle propriety delle rappresentazioni spettrali del segnale acustico. Conseguentemente, come front-end acustico del sistema l'analisi spettrale classica(FFT, LPC,..) è stata sostituita da un nuovo modello del sistema uditivo periferico recentemente sviluppato. I parametri in input elle varie reti neurali si devono quindi considerare come probabilità di attivazione neurale, in funzione del tempo, di gruppi di fibre nervose simili.