Familiarización con los mecanismos que se emplean en la investigación en
tecnologías del habla y con los recursos de que se dispone en la actualidad
para llevarla a cabo.
Programa de la asignatura:
1. Procesamiento y técnicas de análisis de la señal de voz (común con el
itinerario C)
2. Introducción al procesamiento del lenguaje natural
3. Estadística aplicada
4. Conocimiento fonético y tecnologías del habla
Fundamentos y recursos metodológicos
101659
2016-17
MÁSTER UNIVERSITARIO EN FONÉTICA Y FONOLOGÍA
3
OPTATIVA
Anual
Castellano
Esta asignatura forma parte del Itinerario A - "Tecnologías del habla" (8
ECTS), que es uno de los cuatro itinerarios optativos del Máster entre los que
el alumno puede optar, de acuerdo con sus preferencias y el asesoramiento que
reciba de los profesores.
Objetivos
Se pretende que el alumno se familiarice con conceptos básicos de acústica y
el procesado de señal, para realizar representaciones visuales, análisis
espectral y caracterización de sonidos, desde un punto de vista eminentemente
práctico mediante interfaces de usuario de aplicaciones estándar en
tratamiento de sonido.
Programa
1. Fisiología de la voz
2. Modelo generador de Fant
3. Voz sonora: generación de la onda glótica
4. Voz sorda: tipos de espectros
5. Modelado del sistema glótico
6. Modelado del tracto vocal
7. Predicción lineal
8. Codificación de la voz
9. Síntesis de voz
10. Reconocimiento de voz
11. Identificación del locutor
12. Identificación del lenguaje
13. Formantes y triángulo vocálico
Objetivos
Se pretende que los estudiantes comprendan cómo el conocimiento lingüístico
que se obtiene del procesamiento automático del lenguaje y de las estructuras
de datos que se desarrollan para este fin puede ser de utilidad para los
Programa
1. Introducción al procesamiento del lenguaje
a. Unidades de análisis
2. Procesos
a. Análisis morfológico
3. Información lingüística y procesamiento del lenguaje
4. Aplicaciones del procesamiento del lenguaje
Objetivos
Se pretende que el alumno aplique los conceptos estadísticos aprendidos para
su aplicación en parametrización, reducción de la dimensionalidad,
independización estadística y aplicación de la teoría bayesiana de la decisión.
Programa
1. Aplicación de estadísticos en parametrización de señal de voz.
2. Reducción de la dimensionalidad.
3. Independencia estadística.
4. Análisis bayesiano.
Objetivos
Que loos estudiantes sean capaces de identificar el conocimiento fonético
necesario para el desarrollo de una aplicación en el ámbito de las tecnologías
del habla y de valorar los distintos procedimientos mediante los que tal
conocimiento se podría integrar en dichas aplicaciones. Para ello es necesario
que adquieran la capacidad de organizar y formalizar datos procedentes de
análisis fonéticos de las lenguas y que conozcan los criterios que les
permitan tomar decisiones metodológicas. Deberán también tomar conciencia del
papel del fonetista en un equipo de trabajo interdisciplinar así como de las
posibilidades y limitaciones en lo que se refiere a la incorporación de
conocimiento fonético a las tecnologías actuales.
Programa
1. Las relaciones entre la fonética y las tecnologías del habla desde una
perspectiva histórica.
2. El conocimiento fonético en los sistemas de conversión de texto en habla:
procesamiento previo del texto, transcripción fonética automática, tratamiento
de la prosodia, selección de unidades de síntesis y diseño de pruebas de
evaluación.
3. El conocimiento fonético en el reconocimiento automático del habla:
determinación del inventario de unidades de reconocimiento, diseño de corpus
para el entrenamiento y evaluación de los resultados.
4. El conocimiento fonético en los sistemas de diálogo: especificidad del
habla espontánea desde el punto de vista del reconocimiento, relación entre
factores pragmáticos y elementos prosódicos y adecuación del módulo de
conversión de texto en habla a los requisitos de un sistema de diálogo.
PROCESAMIENTO Y TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE LA SEÑAL DE VOZ (común con el
Itinerario C)
INTRODUCCIÓN AL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
sistemas de síntesis y reconocimiento del habla.
b. Niveles de análisis
c. Recursos lingüísticos
b. Análisis sintáctico
c. Interpretación semántica
d. Correferencia y discurso
ESTADÍSTICA APLICADA
CONOCIMIENTO FONÉTICO Y TECNOLOGÍAS DEL HABLA
CG1.- Que los estudiantes adquieran conocimientos sistemáticos, avanzados y
actualizados de los conceptos clave y de los problemas principales de la
Fonética y de la Fonología generales, así como de los de sus aplicaciones. Una
formación sólida que les permita dirigir su carrera tanto hacia los sectores
profesionales específicamente vinculados con los distintos itinerarios del
Máster, como hacia los ámbitos académicos o de investigación básica con ellas
relacionados.
CG2.- Que los estudiantes sean capaces de evaluar críticamente las
aportaciones de la investigación actual -basándose en un sólido entendimiento
de las materias estudiadas- y puedan, asimismo, presentar adecuada y
coherentemente los resultados de la investigación, adquiriendo con todo ello
la capacidad para integrarse en una línea de investigación concreta para
llevar a cabo la tesis doctoral.
CT1.- Aprender a formular hipótesis de investigación de manera adecuada.
CT2.- Aprender a obtener los datos para una investigación controlando todas
las variables implicadas en ella.
CT3.- Aprender a juzgar el grado de significatividad estadística de los
resultados de investigación.
CT4.- Dominar los programas de análisis informático útiles para fonética y/o
fonología teóricas y aplicadas.
CT5.- Aprender a discutir e interpretar los resultados de una investigación.
CT6.- Aprender a formular conclusiones de modo adecuado.
Las competencias específicas que adquirirán los estudiantes que opten por
cursar las asignaturas que componen el Itinerario A - "Tecnologías del habla"
son:
CEA1.- Conocer y saber evaluar los sistemas actuales de reconocimiento de voz
CEA2.- Saber juzgar la calidad de los asistentes virtuales
CEA3.- Conocer y saber analizar los sistemas de habla existentes para personas
con necesidades especiales
CEA4.- Dominar el uso del software
AF2.- Visitas a centros externos o a centros privados.
AF4.- Seminarios y tutorías extracurriculares impartidos por los propios
profesores del Máster.
AF5.- Horas de estudio en biblioteca y en el hogar.
AF10.- Docencia en el aula.
MD1.- Cursos teóricos y talleres.
MD3.- Horas de experimentación en laboratorio.
MD6.- Exposiciones de los propios alumnos sobre las prácticas realizadas.
MD11.- Horas de prácticas de estadística y de análisis computacional.
Al concluir las asignaturas que componen el Itinerario A - "Tecnologías del
habla", los estudiantes deben haber aprendido lo siguiente:
Asignatura no ofertada en 2016/17
Reconocimiento de Voz y Fonética Acústica, J. Bernal, Rama,
2000.
Dale, R., H. Moisl, H. Sommers (2000) Handbook of Natural Language,
Marcel Dekker Ed., New York.
Hyvärinen, A., Oja, E., Independent component analysis: algorithms and
applications, Neural Networks, vol. 13, pp 411-430, junio 2000.
Acero, A. (1995). The
role of phoneticians in speech technology. In G. Bloothooft, V. Hazan, D.
Huber, & J. Llisterri (Eds.), European Studies in Phonetics and Speech
Communication. (pp. 170-5). Utrecht: OTS Publications.
Procesamiento y técnicas de análisis de la señal de la voz (común con el
Itinerario C)
Discrete-Time Processing of Speech Signals, J. R. Deller et al.,
John Wiley, 2000.
Spoken Language Processing, X. Huang, Prentice-Hall, 2001.
Introducción al procesamiento del lenguaje natural
Martí, M.A. (coordinadora) (2003) Tecnologías del lenguaje,
Editorial UOC. Barcelona.
Martí, M.A. y J. Llisterri (2002) Tratamiento del lenguaje
natural, Fundación Duques de Soria y Edicions de la
Universitat de Barcelona. Barcelona.
Martí, M.A. y J. Llisterri (2004) Tecnologías del texto y del
habla, Edicions de la Universitat de Barcelona. Barcelona.
Mitkov, R. (2003) Computational Linguistics, Oxford University
Press. Oxford, UK.
Estadística aplicada
Koolwaaij, J., Boves, L., On decision making in forensic casework, Forensic
Linguistics 6(2), pp 242-264
Solewicz, Y., Koppel, M., Sofer, S., A Robust Framework for Forensic
Speaker Verification. SPECOM 2004, pp 393-397.
Conocimiento fonético y tecnologías del habla
Barry, W. J. & van Dommelen, W. A. (Eds). (2005). The Integration
of Phonetic Knowledge in Speech Technology. Dordrecht: Springer.
Fant, G. (2004). More
than half a century in phonetics and speech research. In Speech
Acoustics and Phonetics: Selected Writings. (pp. 1-14). Dordrecht: Kluwer.
(Original work published 2000)
Garrido, J. M. (2009). Estudios humanísticos y tecnologías del habla.
Presente y futuro. En C. de la Mota, y G. Puigvert (Eds.), La investigación
en humanidades. (pp. 171-82). Madrid: Biblioteca Nueva.
Llisterri, J., Aguilar, L., Garrido, J. M., Machuca, M. J., Marín, R.,
de la Mota, C., y Ríos, A. (1999). Fonética
y tecnologías del habla..En J. M. Blecua, G. Clavería, C. Sánchez, y
J. Torruella (Eds.), Filología e informática. Nuevas tecnologías en los
estudios lingüísticos. (pp. 449-79). Barcelona: Seminari de
Filologia i Informàtica, Departament de Filologia Espanyola, Universitat
Autònoma de Barcelona - Editorial Milenio.
Llisterri, J., Carbó, C., Machuca, M. J., Mota, C., Riera, M., & Ríos,
A. (2003). El
papel de la lingüística en el desarrollo de las tecnologías del habla.
In M. Casas & C. Varo (Eds.), VII Jornadas de Lingüística.
(pp. 137-91). Cádiz: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
Llisterri, J. (2007). El
papel de la fonética en las tecnologías del habla. In M.
González González, E. Fernández Rei, & B. González Rei (Eds.), Actas
do 3o Congreso Internacional de Fonética Experimental. Santiago de compostela,
24-26 de outubro de 2005. (pp. 23-37). Santiago de Compostela: Xunta de
Galicia.
Shriberg, E. (2005).Spontaneous
speech: How people really talk and why engineers should care. In Interspeech
2005 - Eurospeech 2005. Proceedings of the 9th European Conference on Speech
Communication and Technology. (pp. 1781-4). Lisbon, Portugal- September
4-8, 2005.
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Anual
Créditos ECTS: 3
Llisterri Boix, Joaquim
Profesor Titular de Lingüística General
Universidad Autónoma de Barcelona
Garrido Almiñana, Juan María
Profesor Investigador Ramón y Cajal
Universidad Pompeu Fabra
Gómez Vilda, Pedro
Catedrático de Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Universidad Politécnica de Madrid
Goñi Menoyo, José Miguel
Profesor Titular de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Universidad Politécnica de Madrid