As técnicas utilizadas neste trabalho são parte do estado da arte para reconhe- cimento (verificação) de locutor e foram aplicadas ao reconhecimento (identificação) de sotaques. Sabe-se que existem diferenças nas frequências fundamentais e formânticas da fala entre o sexo feminino e masculino, algumas vezes dificultando o reconhecimento. Não utilizamos neste trabalho uma técnica de normalização do trato vocal (Vocal Tract Length
Normalization), desta forma, pensamos em considerar o uso de VTLN também como uma
das etapas para identificação de sotaques regionais e verificar se existe alguma melhoria. Pretendemos continuar a análise das variações linguísticas do português brasileiro associado ao reconhecimento de fala, utilizando técnicas de Deep Learning, conforme re- portando nos trabalhos de Ma et al. (2012) e Najafian et al. (2016). A ideia é melhorar a capacidade de aprendizado das características intrínsecas da fala e a separação dos dados de treinamento, oferecendo melhor discriminação das diferentes classes de sotaques. Isso ajudaria a identificar claramente os problemas existentes e melhorar a precisão dos siste- mas de reconhecimento. Além disso, considerar a interpretabilidade em machine learning para entender não apenas qual sotaque regional foi predito pelo modelo, mas entender o porquê da predição ter sido feita. O princípio da interpretabilidade diz que um modelo deve explicar como chegou a previsão (o porquê), porque uma previsão correta apenas re- solve parcialmente seu problema original (NARAYANAN et al., 2018). Em muitos casos, saber o “porquê” pode auxiliar no aprendizado do problema, dos dados e a razão pela qual um modelo pode falhar.
Por fim, dar continuidade à confecção de uma base de dados mais completa e ro- busta, alcançando maior representatividade das variações linguísticas na fala do português brasileiro. A ideia é aplicar modelos de sotaques como uma fase anterior aos sistemas de reconhecimento de locutor e verificar se sua performance é melhorada. Para isso é necessá- ria a confecção de uma base de dados com diferentes condições de captura de um mesmo locutor, por exemplo, capturar em amostras de voz de um mesmo locutor em diferentes períodos de tempo.
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