Sistema de reconocimiento de voz

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Sistema de reconocimiento de voz mediante TW, LPC, BPNN
PRIMERA PARTE (DIEGO)
SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ MEDIANTE WT, LPC, BPNN
OBJETIVO DE GRUPO
COMPRENDER
CONOCER
ANALIZAR
ELECCION DEL TRABAJO
DATA 19 DE MAYO DE 2014
LINK DE PUBLICACION:
http://www.die.usach.cl/sites/electrica/files/documentos/
	articulo_._45-14_esanjuan.pdf
RESUMEN
PALABRAS CLAVES
TRANSFORMADA WAVALET(wt), COEFICIENTE DE PREDICCION LINEAL (lpc), BPNN (red neuronal artificial – backpropagation)
SEGUNDA PARTE (ABEL)
ESTADO DEL ARTE
PROPUESTA
TÉCNICAS DIGITALES PARA ELANÁLISIS DE LA VOZ UTILIZADAS
PLANTEAMIENTO DEL MODELO
TERCERA PARTE (DIEGO)
SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ MEDIANTE WT, LPC, BPNN
VALIDACION DEL MODELO
DISEÑO EXPERIMENTAL
 VOCALES: a, e, i, o, u.
FONEMAS: Ya, Te, Pi, Bu.
RESULTADOS
SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ MEDIANTE WT, LPC, BPNN
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.
SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ MEDIANTE WT, LPC, BPNN
RESULTADOS DE LA VALIDACION
PARTE FINAL (ABEL)
CONCLUSION
BIBLIOGRAFIA