Banca examinadora: José Eustáquio Rangel de Queiroz (UFCG), Marcos Ricardo Alcântara Morais (UFCG)
Orientadores: Elmar Uwe Kurt Melcher (UFCG), Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo (UFCG)

Resumo: O presente trabalho insere-se na área de Reconhecimento de Fala e propõe um sistema de reconhecimento automático de palavras isoladas independente do locutor, para sistemas embarcados dependentes de bateria que apresentam o requisito de baixo consumo. Considerando os critérios de baixo consumo, visando uma implementação em hardware, optou-se pelo uso de técnicas simples para o reconhecimento, a saber: uso de coeficientes cepestrais, obtidos a partir dos coeficientes LPC, na composição do vetor de características; uso da quantização vetorial; na obtenção de padrões e regra de decisão baseada na distância euclidiana. O sistema proposto foi implementado em software e validado com uma base de dados composta de 1.232 sentenças de treinamento e 770 sentenças de teste, proporcionando uma taxa de reconhecimento de 96,36%. Comparando-se com modelagens mais complexas, que utilizam Modelos de Markov Escondidos de Densidades Contínuas, modelo linguístico e coeficientes mel cepestrais, que proporcionam uma taxa de reconhecimento de 100%, a técnica proposta se mostra adequada, dado a pequena redução de desempenho para uma redução significativa de complexidade e, consequentemente, de consumo em uma implementação em hardware.