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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorFlórez Hurtado, Rubén Daríospa
dc.contributor.advisorCastillo Ossa, Luis Fernandospa
dc.contributor.authorGil Vásquez, Lily Jhohanaspa
dc.date.accessioned2020-04-13T15:14:24Zspa
dc.date.available2020-04-13T15:14:24Zspa
dc.date.issued2015spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.autonoma.edu.co/handle/11182/868spa
dc.description.abstractEl propósito de un sistema de reconocimiento del habla es tomar como entrada la forma de onda acústica de la voz humana y producir como salida una cadena de palabras equivalente [1]. Para lograr dicho resultado, la señal de voz ingresa a un módulo de procesamiento de señales en el que se extraen los vectores de características sobresalientes que son enviados posteriormente al decodificador; el decodificador utiliza tanto un modelo acústico como un modelo de lenguaje para generar finalmente la secuencia de palabras que tienen la máxima probabilidad de asemejarse a los vectores de características de entrada [2]. El modelo acústico es esencial para definir el comportamiento del sistema, este se obtiene con corpus de habla (ficheros de voz que contienen los datos de una amplia población de oradores con su correspondiente transcripción) de voces recogidas en el mismo idioma en el que se realizará el reconocimiento, mientras más robusto sea el corpus mejor será su desempeño. Si bien existen varias herramientas de software para realizar desarrollos con reconocimiento del habla, el hecho de que este proyecto es desarrollado para comandos en español limita su escogencia y finalmente se opta por hacer el desarrollo con el SAPI de Microsoft que para este idioma ya tiene un desarrollo importante. Otras herramientas como “Julius” solo ponen a disposición modelos acústicos completos en japonés o en otros pocos idiomas principalmente el inglés.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Manizalesspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.sourceUniversidad Autónoma de Manizalesspa
dc.sourceRepoUAM-UAMspa
dc.titleReconocimiento de comandos de voz en español orientado al control de una silla de ruedasspa
thesis.degree.nameMagister en Mecatrónica y Controlspa
thesis.degree.grantorUniversidad Autónoma de Manizalesspa
thesis.degree.levelMaestríaspa
thesis.degree.disciplineFacultad de ingenieria. Maestría en Mecatrónica y Controlspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríaspa
dc.publisher.placeManizalesspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.subject.proposalIngeniería artificialspa
dc.subject.proposalAutomatizaciónspa
dc.subject.proposalControl automáticospa
dc.subject.proposalSistemas de procesamiento de la vozspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.rights.accessRightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
oaire.accessRightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.description.abstractengThe purpose of a speech recognition system is to take the acoustic waveform of the human voice as input and produce an equivalent word string as output [1]. To achieve this result, the voice signal enters a signal processing module in which the vectors with outstanding characteristics are extracted and subsequently sent to the decoder; the decoder uses both an acoustic model and a language model to finally generate the sequence of words that are most likely to resemble the input feature vectors [2]. The acoustic model is essential to define the behavior of the system, this is obtained with speech corpus (voice files that contain the data of a large population of speakers with their corresponding transcription) of voices collected in the same language in which it will be performed. recognition, the more robust the corpus, the better its performance. Although there are several software tools to carry out development with speech recognition, the fact that this project is developed for commands in Spanish limits its choice and finally it is decided to do the development with Microsoft's SAPI, which for this language already has a important development. Other tools such as "Julius" only make available complete acoustic models in Japanese or in a few other languages, mainly English.eng
dc.subject.keywordArtificial engineeringeng
dc.subject.keywordAutomationeng
dc.subject.keywordControl automaticeng
dc.subject.keywordVoice processing systemseng
Aparece en las colecciones: Maestría en Mecatrónica y Control

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