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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
2016
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=413948045009 https://www.redalyc.org/journal/4139/413948045009/ https://www.redalyc.org/journal/4139/413948045009/html/ https://www.redalyc.org/journal/4139/413948045009/413948045009.epub https://www.redalyc.org/journal/4139/413948045009/movil |
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Table of Contents:
- Desarrollo de un sistema de comunicación silenciosa dual basado en habla subvocal y Raspberry Pi José Daniel Ramírez-Corzo Luis Enrique Mendoza Ingeniería Wavelet entropía Raspberry Pi habla subvocal Comunicación silenciosa Presenta una metodología novedosa para establecer una comunicación silenciosa dual basada en habla subvocal; para ello se desarrollaron dos sistemas electrónicos que registran las señales bioeléctricas que llegan al aparato fonador, generadas al momento de realizar el proceso de lectura silenciosa por el individuo. Estos sistemas están basados en tres etapas fundamentales; la primera es la de adquisición , encargada de extraer, acondicionar, codificar y transmitir las señales electromiográficas del habla subvocal hacia la segunda etapa, denominada de procesamiento; en esta etapa, implementada en un sistema Raspberry Pi, se desarrollaron los procesos de almacenamiento, acondicionamiento, extracción de patrones y clasificación de palabras, utilizando técnicas matemáticas como: Entropía, análisis Wavelet y Máquinas de Soporte Vectorial de Mínimos Cuadrados, implementadas bajo el entorno libre de programación Python; finalmente, la última etapa del sistema se encargó de comunicar inalámbricamente los dos sistemas electrónicos, utilizando 4 clases de señales, para clasificar las palabras hola, intruso, ¿hola cómo estás? y tengo frío . Adicionalmente, en este artículo se muestra la implementación del sistema para el registro de señales de habla subvocal. El porcentaje de acierto promedio general es de 72.5 %. Se incluyen un total de 50 palabras por clase, es decir, 200 señales. Finalmente, se pudo demostrar que usando una Raspberry Pi es posible establecer un sistema de comunicación silenciosa a partir de las señales del habla subvocal. 2016 artículo científico 0121-1129 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=413948045009 https://www.redalyc.org/journal/4139/413948045009/ https://www.redalyc.org/journal/4139/413948045009/html/ https://www.redalyc.org/journal/4139/413948045009/413948045009.epub https://www.redalyc.org/journal/4139/413948045009/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4139 Facultad de Ingeniería application/pdf Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia Facultad de Ingeniería (Colombia) Num.43 Vol.25