IAC_2015_TPFinal

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONEXISTA 2015
UNIVERSIDAD NACIONAL DE JUJUY – FACULTAD DE INGENIERÍA
TRABAJO FINAL
INTEGRANTES:
Diaz, Abel Guillermo
Zabala, Diego
OBJETIVOS	
Comprender la estructura de un trabajo de investigación 
Analizar los procesos 
	implicados en un trabajo 
	de investigación 
Conocer formas de integrar los conocimientos adquiridos en la materia
SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ MEDIANTE WT, LPC, BPNN
ELECCION DEL TRABAJO
San Juan , Jammet, Kashkerl, Sanchez 
Fechas de Publicación 19 DE MAYO DE 2014 (recibido)
LINK DE PUBLICACION:
http://www.die.usach.cl/sites/electrica/files/documentos/articulo
RESUMEN
ESTADO DEL ARTE
A. Paul. D. Das y M. Kamal. "Banga Speech Recognition System Using LPC and ANN". Seventh International Conference on Advance in Pattern Recognition
 C. San Martín y R. Carrillo. " Implementación de un reconocedor de palabras aisladas dependiente del locutor" . Revista Facultad de Ingeniería - Universidad de Tarapacá
 H. Sheikhzadeh. " Waveform-based speech recognition using hidden filter models: parameter selection and sensitivity to power normaization". IEEE Transactions ons Speech and Audio Processing Vol. 2 Nº1. pp 80-89. 1994
 R. Gandhiraj and P. Sathidevi. "Auditory-Based Wavelet Packet Filterbanck for Speech Recognition Using Neural Network". International Conference on Advanced COmputing and 
 C. Medina A. Alcaim and J. Apoinario. "Wavalet denoising of speech using neural networks for threshold selection". Electronics Letters. Col. 39 Nº 25. pp. 1869-1871. 2003
K. Daqrouq. A.R. Al-Qawasmi. K.Y. Al Azzawi and T. Abu Hilal. "Discrete Wavalet Transform y Linear Prediction Coding Base Method for Speech Recognition via Neural Network" - Biomedical Application. Vol. 12, pp 117-132. 2011
PROPUESTA
Técnicas Digitales para el Análisis de voz utilizadas
Transformada de Wavelet
Predicción Lineal en el dominio de tiempo
Red Neuronal Black Propagation
TRANSFORMADA DE WAVALET
Forma de representar una señal compleja de manera simple
Se genera a partir de una función 
 Wavalet base mediante
 dilataciones y traslaciones
Permite reconstruir una señal a través de una Transformada Wavalet Inversa
Definición:
CODIFICACIÓN PREDICTIVA LINEAL
Pertenece a la familia de algoritmos de pérdida
Permite la codificación de una señal de habla
Esta muy relacionada con el proceso del habla humano
Algoritmo de Levinson
Definición:
RED NEURONAL BACKPROPAGATION
Aprendizaje Supervisado
Cantidad de Muestras Necesarias 
Preparación de Ejemplos para entrenamiento
Abel Guillermo Diaz (AGD) - 
PLANTEAMIENTO DEL MODELO
VALIDACIÓN DEL MODELO
DISEÑO EXPERIMENTAL
 	 VOCALES: 	a, e, i, o, u.
 	 FONEMAS: 	Ya, Te, Pi, Bu.
RESULTADOS
RESULTADOS DE BPNN PARA RECONOCIMIENTO DE VOCALES
RESULTADOS DE BPNN PARA RECONOCIMIENTO DE SILABAS
LAS REDES DE VOCALES Y SILABAS PRESENTAN LAS MISMAS ARQUITECTURAS Y ENTENAMIENTO, PERO DIFIEREN EN LAS SALIDAS, PARA LAS VOCALES HAY 5 SALIDAS QUE SE CORRESPONDEN A LAS 5 VOCALES Y PARA LAS SILABAS SON 4 SALIDAS QUE SON LOS FONEMAS.
RESULTADOS DE LA VALIDACIÓN
CONCLUSIONES