Reconocimiento de patrones de habla usando MFCC y RNA

  • Ramos O
  • Rojas D
  • Góngora L
N/ACitations
Citations of this article
5Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

En este trabajo se presentan los resultados del diseño y desarrollo de un algoritmo basado en inteligencia artificial para el reconocimiento de patrones de vocablos del idioma español, utilizando Coeficientes Cepstrales en las Frecuencias de Mel o (MFCC), para representar el habla a través de la percepción auditiva del ser humano. La utilización de MFCC permitió caracterizar las señales de voz teniendo en cuenta el posible ruido presente en el ambiente de grabación, lo cual ayudo a la obtención de patrones comunes entre estas señales cuando presentan alteraciones. Como resultado se obtuvo un reconocimiento superior al 95% de las tres vocales escogidas, en este caso la /a/,/e/,/o/, entre un grupo de 22 muestras por vocal para el entrenamiento y 11 muestras para la validación. Las muestras fueron obtenidas de 11 personas, todas del género masculino.

Cite

CITATION STYLE

APA

Ramos, O. L., Rojas, D. A., & Góngora, L. A. (2016). Reconocimiento de patrones de habla usando MFCC y RNA. Visión Electrónica, 10(1), 5–11. https://doi.org/10.14483/22484728.11712

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free