Reconocimiento de voz basado en MFCC, SBC y Espectrogramas
Uno de los problemas en los sistemas de reconocimiento automático de hablante son los cambios en la voz. Comúnmente, una persona puede tener cambios voluntarios e involuntarios (también naturales y artificiales) que provocan confusiones en el sistema, los cambios en la voz también pueden ser natural...
| Autores: | , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | México |
| Institución: | Instituto Politécnico Nacional |
| Repositorio: | Redalyc-IPN |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:505554816003 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=505554816003 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ingeniería banda espectrograma máquina de soporte vectorial parámetros cepstrales basados en sub coeficientes cepstrales en la frecuencia de Mel |
| Sumario: | Uno de los problemas en los sistemas de reconocimiento automático de hablante son los cambios en la voz. Comúnmente, una persona puede tener cambios voluntarios e involuntarios (también naturales y artificiales) que provocan confusiones en el sistema, los cambios en la voz también pueden ser naturales y artificiales. En el artículo presente se propone un sistema de reconocimiento a través de una identificación en paralelo, usando tres algoritmos: MFCC, SBC y el espectrograma. Empleando una máquina de soporte vectorial como clasificador, cada algoritmo arroja un grupo de personas con las probabilidades más altas y después de una evaluación, se toma una decisión. El objetivo de este artículo es tomar ventaja de los tres algoritmos. |
|---|