Clasificador binario inteligente basado en redes neuronales convolucionales para el reconocimiento del sonido de la tos
Clasificador binario para aislar el sonido de la tos de otros sonidos tales como habla, ruido ambiental etc. Se realiza la extracción de los coeficientes de Mel mediante software HTK y mediante un algoritmo matemático estándar, posteriormente se obtiene los espectrogramas que servirán como datos de...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Universidad Politécnica Salesiana |
| Repositorio: | Repositorio Universidad Politécnica Salesiana |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:dspace.ups.edu.ec:123456789/21379 |
| Acceso en línea: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21379 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | ELECTRÓNICA REDES NEURONALES (COMPUTADORES) APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) PROCESAMIENTO DE SONIDO POR COMPUTADOR ESPECTROGRAMA COEFICIENTES CEPSTRALES DE FRECUENCIA MEL |
| Sumario: | Clasificador binario para aislar el sonido de la tos de otros sonidos tales como habla, ruido ambiental etc. Se realiza la extracción de los coeficientes de Mel mediante software HTK y mediante un algoritmo matemático estándar, posteriormente se obtiene los espectrogramas que servirán como datos de entrada para la red neuronal convolucional. |
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