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 Coeff...
- 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
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- openAccess
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Rosa Rosero, Mario Fernando de la9e6bf56c-0653-4756-9d7b-f3fbee49528a400Farfán Barrero, Diego4697dfb0-cd08-4545-897c-076a3dcaae855002022-09-26T22:28:30Z2022-09-26T22:28:30Z2017http://hdl.handle.net/1992/61614instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/795340-1001"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."A speech recognition model of the numbers 1 to 10 in Spanish is built using the tool Hidden Markov Toolkit (HTK). The sample taken were 10 people, 5 women and 5 men, uttering each number 5 times for a total of 50 samples per number. Uses Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) to extract the voice characteristics and Hidden Markov Model (HMM) to model the information. The model is then implemented in a native Java application which consists of a trivia game that must be answered by voice. For this 2 tests were conducted, 1 was isolated recording and the other was interacting with the app. The results were positive with average hit rate of 73% and 83% respectively. -- Tomado del Formato de Documento de Grado.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado35 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y ComputaciónDevelopment of an isolated, speaker-independent word recognition model using the Hidden Markov toolkit for a java applicationTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPLingèuística computacionalProcesos de MarkovReconocimiento automático de la vozSistemas de procesamiento de la voz201224233PublicationTHUMBNAIL12666.pdf.jpg12666.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11609https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4a2f8ee6-e05a-4b99-9ad0-63f721f5afcf/downloadd4a25dcc590c7f6c27942592e7cd14b8MD53TEXT12666.pdf.txt12666.pdf.txtExtracted texttext/plain74603https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/902fada2-3f0f-40c0-8b65-bda1869df531/download469b77418bebcfdde5b07f7531673c06MD52ORIGINAL12666.pdfapplication/pdf1315263https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3b1b4d78-23e1-4cc2-b442-c5ebdfbaf944/download807fecb6f8bfd37f35054a043d6fde5fMD511992/61614oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/616142023-10-10 16:58:08.921http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
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"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. |
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