Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos
Descripción del Articulo
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: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Institución: | Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
| Repositorio: | UNASAM-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:172.16.0.151:UNASAM/1642 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/1642 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Reconocimiento automático de voz Extracción de características Lógica difusa Espectrograma de voz Algoritmos genéticos |
| id |
RUNM_a790ebb2f4f62f95d61db3690388454a |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:172.16.0.151:UNASAM/1642 |
| network_acronym_str |
RUNM |
| network_name_str |
UNASAM-Institucional |
| repository_id_str |
4788 |
| spelling |
Niquín Alayo, EsmelinMaximiliano Epifanio, Asís López2017-09-28T20:42:55Z2017-09-28T20:42:55Z2017http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/1642El 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 MarkovMade available in DSpace on 2017-09-28T20:42:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 T033_10763091_M.pdf: 2596242 bytes, checksum: b6754fd36b35b3b67d8cec130a54c5c4 (MD5)TesisspaUniversidad Nacional Santiago Antúnez de Mayoloinfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Nacional Santiago Antúnez de MayoloRepositorio Institucional - UNASAMreponame:UNASAM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayoloinstacron:UNASAMReconocimiento automático de vozExtracción de característicasLógica difusaEspectrograma de vozAlgoritmos genéticosReconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticosinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMaestríaMaestro en MatemáticaUniversidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo.Escuela de Post GradoEducaciónTEXTT033_10763091_M.pdf.txtT033_10763091_M.pdf.txtExtracted texttext/plain146799http://172.16.0.151/bitstream/UNASAM/1642/2/T033_10763091_M.pdf.txt8718354d3cd7af0ed481be916a92a795MD52ORIGINALT033_10763091_M.pdfapplication/pdf2596242http://172.16.0.151/bitstream/UNASAM/1642/1/T033_10763091_M.pdfb6754fd36b35b3b67d8cec130a54c5c4MD51UNASAM/1642oai:172.16.0.151:UNASAM/16422021-11-10 16:35:29.129DSpaceweduardov2005@gmail.com |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos |
| title |
Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos |
| spellingShingle |
Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos Maximiliano Epifanio, Asís López Reconocimiento automático de voz Extracción de características Lógica difusa Espectrograma de voz Algoritmos genéticos |
| title_short |
Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos |
| title_full |
Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos |
| title_fullStr |
Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos |
| title_full_unstemmed |
Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos |
| title_sort |
Reconocimiento automático del habla basadas en lógica difusa y algoritmos genéticos |
| author |
Maximiliano Epifanio, Asís López |
| author_facet |
Maximiliano Epifanio, Asís López |
| author_role |
author |
| dc.contributor.advisor.fl_str_mv |
Niquín Alayo, Esmelin |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Maximiliano Epifanio, Asís López |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Reconocimiento automático de voz Extracción de características Lógica difusa Espectrograma de voz Algoritmos genéticos |
| topic |
Reconocimiento automático de voz Extracción de características Lógica difusa Espectrograma de voz Algoritmos genéticos |
| description |
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 |
| publishDate |
2017 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2017-09-28T20:42:55Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2017-09-28T20:42:55Z |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2017 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/1642 |
| url |
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/1642 |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartof.fl_str_mv |
SUNEDU |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
| dc.source.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo Repositorio Institucional - UNASAM reponame:UNASAM-Institucional instname:Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo instacron:UNASAM |
| instname_str |
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
| instacron_str |
UNASAM |
| institution |
UNASAM |
| reponame_str |
UNASAM-Institucional |
| collection |
UNASAM-Institucional |
| bitstream.url.fl_str_mv |
http://172.16.0.151/bitstream/UNASAM/1642/2/T033_10763091_M.pdf.txt http://172.16.0.151/bitstream/UNASAM/1642/1/T033_10763091_M.pdf |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
8718354d3cd7af0ed481be916a92a795 b6754fd36b35b3b67d8cec130a54c5c4 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
DSpace |
| repository.mail.fl_str_mv |
weduardov2005@gmail.com |
| _version_ |
1847245306340573184 |
| score |
13.1083765 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).