Reconocimiento automático de habla aislado de números en Quechua usando MFCC, DTW AND KNN

• Autor: Chacca Chuctaya, Hernan Faustino
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/9904
• Enlace del recurso: http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9904
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento automático de voz; MFCC; DTW; KNN; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El área de reconocimiento automática de voz(ASR) se define como la transformación de señales acústicas en palabras de cadena. Esta área se ha desarrollado durante muchos años para facilitar la vida de las personas, por lo que se implementó en varios idiomas. Sin embargo, el desarrollo de ASR en algunos idiomas con pocos recursos de base de datos pero con una gran población que habla estos idiomas es muy bajo. El desarrollo de ASR en el idioma quechua es casi nulo, lo que lleva a la cultura y la población a aislarse de la tecnología y la información. En este trabajo se desarrolla un sistema ASR de números Quechua aislados donde se implementan los métodos de Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Dynamic Time Warping (DTW) y K-Nearest Neighbor (KNN) utilizando una base de datos compuesta por audios de números grabados en quechua desde uno hasta diez. Los audios grabados para alimentar la base de datos fueron grabados por hablantes nativos de quechua entre hombres y mujeres. La precisión de reconocimiento alcanzada en este trabajo de investigación fue de 91.1%.