Sistema de reconocimiento de voz mediante wavelets, predicción lineal y redes backpropagation
Fuente:
Redalyc
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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | es |
| Publié: |
Universidad de Tarapacá
2016
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| _version_ | 1876445310696292352 |
|---|---|
| author | Enrique San Juan |
| author_facet | Enrique San Juan |
| contents | Sistema de reconocimiento de voz mediante wavelets, predicción lineal y redes backpropagation Enrique San Juan Marcela Jamett Héctor Kaschel Luis Sánchez Ingeniería Coeficientes LPC reconocimiento de voz transformada wavelet (WT) reconocimiento de patrones redes neuronales artificiales (ANN) En el presente trabajo se muestra un sistema que combina la utilización de Transformadas de Wavalet (WT, Wavalet Transform), Coeficientes de Predicción Lineal (LPC, Linear Predictive Coding) y Redes Neuronales Artificiales (ANN, Artificial Neural Networks), para reconocer vocales y sílabas en forma independiente del hablante. Usando esta estructura, se propone un software automatizado que, a través de una interfaz, permite a usuarios con dificultades de audición o ausencia total de ésta, la posibilidad de emplearlo en primera instancia como una herramienta inicial de apoyo para el aprendizaje de sílabas. En una primera etapa se incorpora un número reducido de sílabas, en especial las que podrían tener más dificultad para su identificación. Posteriormente se puede ir incorporando una mayor cantidad de sílabas, de tal forma que el sistema pueda ir creciendo. La adición de nuevas sílabas, permitirá luego (a través de la segmentación de palabras en sílabas), la implementación de un sistema mayor para identificar palabras y por consiguiente el aprendizaje del lenguaje hablado. 2016 artículo científico 0718-3291 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77243535002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=772 Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería application/pdf Universidad de Tarapacá Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería (Chile) Num.1 Vol.24 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_77243535002 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Universidad de Tarapacá |
| spellingShingle | Sistema de reconocimiento de voz mediante wavelets, predicción lineal y redes backpropagation Enrique San Juan Ingeniería Coeficientes LPC reconocimiento de voz transformada wavelet (WT) reconocimiento de patrones redes neuronales artificiales (ANN) Sistema de reconocimiento de voz mediante wavelets, predicción lineal y redes backpropagation Enrique San Juan Marcela Jamett Héctor Kaschel Luis Sánchez Ingeniería Coeficientes LPC reconocimiento de voz transformada wavelet (WT) reconocimiento de patrones redes neuronales artificiales (ANN) En el presente trabajo se muestra un sistema que combina la utilización de Transformadas de Wavalet (WT, Wavalet Transform), Coeficientes de Predicción Lineal (LPC, Linear Predictive Coding) y Redes Neuronales Artificiales (ANN, Artificial Neural Networks), para reconocer vocales y sílabas en forma independiente del hablante. Usando esta estructura, se propone un software automatizado que, a través de una interfaz, permite a usuarios con dificultades de audición o ausencia total de ésta, la posibilidad de emplearlo en primera instancia como una herramienta inicial de apoyo para el aprendizaje de sílabas. En una primera etapa se incorpora un número reducido de sílabas, en especial las que podrían tener más dificultad para su identificación. Posteriormente se puede ir incorporando una mayor cantidad de sílabas, de tal forma que el sistema pueda ir creciendo. La adición de nuevas sílabas, permitirá luego (a través de la segmentación de palabras en sílabas), la implementación de un sistema mayor para identificar palabras y por consiguiente el aprendizaje del lenguaje hablado. 2016 artículo científico 0718-3291 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77243535002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=772 Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería application/pdf Universidad de Tarapacá Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería (Chile) Num.1 Vol.24 |
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