Prototipo de señalización utilizando Raspberry Pi 3B e IBM Watson mediante reconocimiento de comandos de voz para prevenir accidentes

• Autores: Escalaya Angulo, Anthony Alejandro, Yactayo Sánchez, Yelstin Maicol
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/3502
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/3502
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Filtro Pasa Banda; Raspberry Pi 3B; Node-Red; IBM Watson; Speech to Text; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00

Este proyecto propone la implementación de un prototipo de señalización para ciclistas mediante el reconocimiento de comandos de voz. Su funcionamiento se basa en reconocer 3 comandos de voz, derecha, izquierda o alto. El prototipo reconocerá el comando dado independientemente si se pronuncia en una palabra o una frase, teniendo en cuenta el tiempo de grabación de 3 segundos. Para capturar la voz, el Raspberry Pi 3B realiza grabaciones de 3 segundos en intervalos de 3 segundos, y para minimizar el ruido ambiental, se utilizó un filtro Butterworth pasa banda digital con frecuencias de 200 Hz y 1300 Hz y orden 6. La conversión de voz a texto se realizó mediante el servicio de Speech to Text que pertenece al grupo de IBM Watson, el cual sube la información que recibe a la nube de IBM y descarga el texto traducido. Todo este proceso de traducción se realizó en la plataforma Node-Red. Además, se diseñó los prototipos de visualización compuestos por leds, los cuales se conectaron directamente a los pines del Raspberry Pi 3B, quedando a la espera de la señal de excitación que se envía desde el Node-Red. Finalmente, para las pruebas se obtuvo el apoyo de 6 personas, 3 hombres y 3 mujeres, de diferentes edades. Se evaluaron 2 casos principales, sin filtro digital y con filtro digital, y para cada caso se consideraron dos tipos de mascarillas, una de tela de 3 capas y una KN95, también se consideró la presencia y no presencia de ruido ambiental. Los resultados obtenidos al reconocimiento de comandos muestran un promedio del 90%, sin embargo, hay un retardo muy considerable de 7 segundos desde que se dice el comando de voz hasta que se realiza la señalización, pero es una respuesta aceptable si se tiene en cuenta el retardo. Demostrándose el funcionamiento y autonomía del prototipo con una gran escalabilidad.