Presentazione

L’elaborazione del parlato è un tema di ricerca che appassiona studiosi di diverse discipline, come ad esempio, machine learning, digital signal processing, phonetics, computer engineering, etc., in tutto il mondo da più di settant’anni. Lo scopo ultimo di queste attività di ricerca è quello di permettere a delle machine di comprendere e sintetizzare il parlato in modo naturale e semplice così come lo è per gli esseri umani.

L’uso della comunicazione verbale è in vero naturale per gli uomini, conseguentemente un obiettivo logico da perseguire per gli ingegneri informatici è quello di usare il parlato anche come mezzo d’interfaccia tra uomini e macchine (computer, tablet, smart phone, etc.) al posto di tastiere, mouse, e sistemi touch-screen. Le interfacce vocali oltre ad aumentare la fruibilità (usability) delle applicazioni, migliorano drammaticamente la qualità della vita per gruppi di persone con disabilità nei movimenti e/o con problemi visivi.

 

DESCRIZIONE

La comunicazione e l’interazione tra gli uomini attraverso la voce è il tema conduttore per la ricerca e l’insegnamento del nuovo Laboratory for SPEECH TECHNOLOGY RESEARCH AND MACHINE LEARNING già operante nel laboratori di ingegneria informatica della Facoltà di Ingegneria e Architettura dal 2010 ma istituito formalmente con Decreto del presidente dell'università N.174 del 2016

 

 

Gli argomenti di ricerca trattati dai membri del STMLab includerebbero:

  • Acoustic modeling
  • Machine learning
  • Large vocabulary recognition
  • Roboust speech recognition
  • Statistical language modelling
  • Language Recognition and Speaker Recognition

 

E’ importante notare che l’elaborazione del parlato ricopre un ruolo chiave anche nel riconoscimento biometrico. I sistemi di riconoscimento biometrico sono particolari tecnologie per la sicurezza informatica che hanno lo scopo di identificare un individuo attraverso una o più caratteristiche biologiche e/o comportamentali. I primi sistemi si basavano sul riconoscimento delle impronte digitali (fingerprint) e/o della scrittura grafica. I più moderni sistemi invece si basano su (i) caratteristiche fisiologiche dell’iride, del volto, della retina, della mano e/o su (ii) tratti comportamentali dell’individuo, come ad esempio il modo di muoversi, il modo di parlare (voiceprint, ovvero, stile, accento, tono etc. del parlatore). Nel caso dei sistemi riconoscimento biometrico basati sulla voce, la tecnologia si concentra sull’addestramento del sistema, mediante tecniche di machine learning, per il riconoscimento delle caratteristiche peculiari/univoche della voce dell’individuo. La tecnologia ha diverse possibili applicazioni che spaziano dai sistemi di controllo per l’accesso a aree protette/sensibili (off-limits), produttori di bancomat (per eliminare le truffe legate al PIN) e produttori di automobili (per ridurre drammaticamente furti d’auto o aumentare la sicurezza stradale)

 

MISSIONE

Obiettivo generale della ricerca di STMLab è quello di comprendere i processi fondamentali coinvolti nella comunicazione umana per meglio capire come potrebbero essere modellati e sostenuti.

 

La missione principale è di far progredire la nostra conoscenza nel campo dell’elaborazione del parlato e nello sviluppo di algoritmi efficienti per le applicazioni relative. Il laboratorio ha come sua specializzazione principale quella del riconoscimento automatico del parlato e delle tecnologie correlate. Tuttavia, sono temi di interesse i sistemi di dialogo, i sistemi di riconoscimento biometrico, i sistemi di traduzione automatica, i sistemi di apprendimento automatico e si sistemi di sintesi vocale.

 

Il veicolo principale per migliorare le tecnologie di elaborazione del parlato è tramite l’uso di tecniche provenienti dal campo del machine learning, ad esempio, Hidden Markov Model, Support Vector Machine, Latent Semantic Analysis, Bayesian Networks, Deep Neural Networks, etc.

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