Development of an isolated, speaker-independent word recognition model using the Hidden Markov toolkit for a java application

"Se crea un modelo de reconocimiento de los números del 1 al 10 en español mediante la herramienta Hidden Markov Toolkit (HTK). La muestra tomada son 10 personas, 5 mujeres y 5 hombres, repitiendo cada número 5 veces, para un total de 50 muestras por número. Usa los Mel frequency Cepstral Coefficients (MFCC) para extraer las características de la voz y los modelos ocultos de Markov (HMM) para modelar la información. El modelo luego es implementado en una aplicación nativa en Java la cual consiste en un juego de trivia a la que se debe contestar por voz. Se realizaron 2 pruebas, 1 en grabación aislada y otra interactuando con la aplicación. Los resultados fueron positivos con promedio de acierto de 73% y 83% para las 2 pruebas." -- Tomado del Formato de Documento de Grado.

• Autores: Farfán Barrero, Diego
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61614
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/61614
• Palabra clave: Lingèuística computacional; Procesos de Markov; Reconocimiento automático de la voz; Sistemas de procesamiento de la voz
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/