Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos
El propósito fundamental del presente trabajo de investigación fue desarrollar un modelo para el reconocimiento automático de voz usando lógica difusa y algoritmos genéticos. Investigación de tipo cuantitativo, exploratoria, descriptiva. En esta tesis se explora un enfoque para el reconocimiento de...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Perú |
| Institución: | Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
| Repositorio: | UNASAM-Institucional |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:172.16.0.151:UNASAM/1642 |
| Acceso en línea: | http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/1642 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Reconocimiento automático de voz Extracción de características Lógica difusa Espectrograma de voz Algoritmos genéticos |
| Sumario: | El propósito fundamental del presente trabajo de investigación fue desarrollar un modelo para el reconocimiento automático de voz usando lógica difusa y algoritmos genéticos. Investigación de tipo cuantitativo, exploratoria, descriptiva. En esta tesis se explora un enfoque para el reconocimiento de voz humana utilizando técnicas provenientes de la lógica difusa que ignora el ruido en lugar de detectar y eliminar, para conseguir un sistema de clasificación de fonemas sobre espectrogramas de voz. Los parámetros óptimos para el motor de clasificación, se obtuvieron con algoritmos genéticos. Para realizar las pruebas se usó la base de datos Timit, obtenida del linguistic data consortium (LDC) y se comparó con los resultados obtenidos con el modelo oculto de Markov. Se obtuvo como resultado un modelo con 85% de respuestas correctas frente a 62.28% respuestas correctas, obtenidos con Modelos ocultos de Markov |
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