Reconocimiento de patrones de habla usando MFCC y RNA

Abstract

En este trabajo se presentan los resultados del diseño y desarrollo de un algoritmo basado en inteligencia artificial para el reconocimiento de patrones de vocablos del idioma español, utilizando Coeficientes Cepstrales en las Frecuencias de Mel o (MFCC), para representar el habla a través de la percepción auditiva del ser humano. La utilización de MFCC permitió caracterizar las señales de voz teniendo en cuenta el posible ruido presente en el ambiente de grabación, lo cual ayudo a la obtención de patrones comunes entre estas señales cuando presentan alteraciones. Como resultado se obtuvo un reconocimiento superior al 95% de las tres vocales escogidas, en este caso la /a/,/e/,/o/, entre un grupo de 22 muestras por vocal para el entrenamiento y 11 muestras para la validación. Las muestras fueron obtenidas de 11 personas, todas del género masculino.

Implementación de un sistema de reconocimiento de voz en el lenguaje Nasa Yuwe basado en Redes Neuronales Convolusionales

“…A Voice Recognition System (VRS) represents the set of techniques and algorithms used by a computational tool to identify and transform a voice pattern, in such a way that it allows human-machine interaction, with the purpose of solving a certain need [1]. VRS have gained special relevance, especially due to their versatility and functionality in applications and different uses such as medicine, robotics and home automation technologies, among others, making the devices that handle this type of interface increasingly precise and easier to handle [2] [3] [4]. VRS models typically have the following stages: Acquisition of the voice signal, pre-processing of the signal, Neural Networks Ingeniería Solidaria e-ISSN 2357-6014 / Vol.…”