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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