---

Neste trabalho propäe-se uma metodologia que utiliza um sistema inteligente para reconhecimento de voz. Utiliza-se a defini‡Æo de sistema inteligente, como o sistema que possui a capacidade de adaptar seu comportamento para atingir seus objetivos em uma variedade de ambientes. Utiliza-se, também, a defini‡Æo de Inteligência Computacional, como sendo a simula‡Æo de comportamentos inteligentes em termos de processo computacional. Além do pré-processamento do sinal de voz com coeficientes mel-cepstrais, a transformada discreta cosseno (TCD) é utilizada para gerar uma matriz bidimensional para modelar cada padrÆo a ser reconhecido. Um sistema de inferências nebuloso Mamdani para reconhecimento de voz é otimizado por algoritmo genético para maximizar a quantidade de acertos na classifica‡Æo dos padräes com um número reduzido de parâmetros. Os resultados experimentais alcan‡ados no reconhecimento de voz com a metodologia proposta foram comparados com o Hidden Markov Models-HMM e com os classificadores Gaussian Mixture Models-GMM e máquina de vetor de suporte (Support Vector Machine-SVM) com intuito de avalia‡Æo de desempenho.

---

Santos Silva, Washington Luis
Washington Silva- Dr. em Engenharia Elétrica pela UFMA. Professor do Inst. Federal do MaranhÆo, pesquisa na área de Proces. de Sinais com Sist. Inteligentes. Ginalber Serra- Dr. em Engenharia Elétrica pela UNICAMP, Professor do Inst. Fed. do MaranhÆo e da UFMA, pesquisa nas áreas de Controle e Identifica‡Æo de Sist. com Inteligência Computacional.

---