Reconocimiento de Patrones Vocálicos mediante la implementación de una red Neuronal Artificial Utilizando Sistemas Embebidos

En este trabajo se presentan los resultados del diseño y desarrollo de una red neuronal de tipo feed-forward en un sistema embebido, para identificar patrones asociados con la pronunciación de fonemas vocálicos del idioma español. Para el entrenamiento de la red fueron utilizados los coeficientes ce...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Ramos,Olga L, Rojas,Diego A, Saby,Jorge E
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2016
Materias:	red neuronal señales de audio sistema embebido coeficientes cepstrales reconocimiento del habla
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642016000500015
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spelling	oai:scielo:S0718-076420160005000152016-11-02Reconocimiento de Patrones Vocálicos mediante la implementación de una red Neuronal Artificial Utilizando Sistemas EmbebidosRamos,Olga LRojas,Diego ASaby,Jorge E red neuronal señales de audio sistema embebido coeficientes cepstrales reconocimiento del habla En este trabajo se presentan los resultados del diseño y desarrollo de una red neuronal de tipo feed-forward en un sistema embebido, para identificar patrones asociados con la pronunciación de fonemas vocálicos del idioma español. Para el entrenamiento de la red fueron utilizados los coeficientes cepstrales de las frecuencias de Mel (MFCC), extraídos a partir de señales de audio provenientes de la pronunciación de las vocales abiertas (/a/, /e/ y /o/). La captura de nuevas muestras se realizó a través de un computador y un sistema embebido para la evaluación, comprobación y comparación del desempeño de la red neuronal. Se obtuvo un porcentaje de identificación correcta por encima del 98%. Esto indica que el error en la separación de clases fue inferior al 2% en la red neuronal al momento de evaluar patrones asociados a alguna de las tres vocales. Basado en los resultados obtenidos se concluye que la implementación de algoritmos de inteligencia artificial para tareas de clasificación en sistemas embebidos es factible, y presenta resultados similares a los que tendría el mismo sistema operando con los recursos de un computador.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.27 n.5 20162016-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642016000500015es10.4067/S0718-07642016000500015
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description	En este trabajo se presentan los resultados del diseño y desarrollo de una red neuronal de tipo feed-forward en un sistema embebido, para identificar patrones asociados con la pronunciación de fonemas vocálicos del idioma español. Para el entrenamiento de la red fueron utilizados los coeficientes cepstrales de las frecuencias de Mel (MFCC), extraídos a partir de señales de audio provenientes de la pronunciación de las vocales abiertas (/a/, /e/ y /o/). La captura de nuevas muestras se realizó a través de un computador y un sistema embebido para la evaluación, comprobación y comparación del desempeño de la red neuronal. Se obtuvo un porcentaje de identificación correcta por encima del 98%. Esto indica que el error en la separación de clases fue inferior al 2% en la red neuronal al momento de evaluar patrones asociados a alguna de las tres vocales. Basado en los resultados obtenidos se concluye que la implementación de algoritmos de inteligencia artificial para tareas de clasificación en sistemas embebidos es factible, y presenta resultados similares a los que tendría el mismo sistema operando con los recursos de un computador.
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