| Resumo: | Sistemas capazes de interagir com seres humanos através de linguagem natural falada têm sido alvo de muitos estudos e projectos. Estes sistemas são aliciantes, pois permitem ao Homem comunicar com a máquina de uma forma simples e intuitiva. O trabalho apresentado tem por objectivo tornar a interacção entre um humano e um robô, utilizando linguagem natural falada, mais eficiente e robusta, permitindo a sua utilização em ambientes mais adversos. O trabalho efectuado consistiu, essencialmente, na adaptação dos modelos acústicos de um reconhecedor de fala às condições de utilização e na concepção e desenvolvimento de um sistema de compreensão de linguagem natural, o mais possível imune a eventuais erros cometidos pelo sistema de reconhecimento. Conclui-se este trabalho avaliando, comparativamente, o sistema desenvolvido e o sistema em utilização no robô Carl. Os resultados obtidos apontam para uma melhoria do desempenho com o treino dos modelos acústicos. Também se verifica que o módulo de compreensão de linguagem natural é capaz de processar todas as frases aceites pelo sistema em utilização no Carl, extraindo informação de um número significativo de frases adicionais. ABSTRACT: Systems capable of interacting with humans using spoken natural language have been the subject of many studies and projects. These systems are useful because they allow Man-machine communication in a simple and intuitive way. The main goal of the work presented is the development of a more efficient and robust human-robot interaction using spoken natural language, allowing its use in more adverse environments. The work focused on the adaptation of the speech recognizer acoustic models and development of a natural language understanding system capable of handling errors from the speech recognizer. The work is concluded with the comparative evaluation of the new system and the one currently in use by the robot Carl. Results point to an improved performance of the new trained speech recognition acoustic models. It is also verified that the new natural language understanding module is capable of processing all the utterances accepted by Carl current system, extracting meaningful information from a significant additional number of utterances.
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