Algoritmo de Identificación de Patrones del Idioma Español, a Través de Señales de Habla Sub-Vocal Utilizando Transformada Wavelet e Inteligencia Artificial.

En estos tiempos modernos existen varios métodos de comunicación, entre nosotros mismo e incluso con nuestras maquinas, estos nos permiten crear lazos de contacto entre personas o por medio de una interfaz para la interrelación hombre-máquina. Estas técnicas han sido desarrolladas a lo largo del tie...

Full description

Autores:: Rangel Pinto, Oscar Daniel

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2015

Institución:: Universidad Militar Nueva Granada

Repositorio:: Repositorio UMNG

Idioma:: spa

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description	En estos tiempos modernos existen varios métodos de comunicación, entre nosotros mismo e incluso con nuestras maquinas, estos nos permiten crear lazos de contacto entre personas o por medio de una interfaz para la interrelación hombre-máquina. Estas técnicas han sido desarrolladas a lo largo del tiempo por la constante evolución de la tecnología, desencadenado por un mundo futurista y que quiere ser globalizado. Una de estas técnicas que ha sido desarrolladas, es el reconocimiento del habla subvocal o también conocido el habla silenciosa, que nos permite analizar las señales provenientes del aparato fonador sin la necesidad de ondas sonoras o pronunciar palabras.
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Una de estas técnicas que ha sido desarrolladas, es el reconocimiento del habla subvocal o también conocido el habla silenciosa, que nos permite analizar las señales provenientes del aparato fonador sin la necesidad de ondas sonoras o pronunciar palabras.In these modern times there are several methods of communication between ourselves and even our machines, these allow us to create ties between people contact or via an interface for human-machine interaction. These techniques have been developed over time by the constant evolution of technology, triggered by a futuristic world and wants to be globalized. One of these techniques has been developed, is the recognition of Subvocal also known speech or silent speech, which allows us to analyze the signals from the vocal apparatus without the need for sound waves or pronounce words.Pregradoapplication/pdfspaAlgoritmo de Identificación de Patrones del Idioma Español, a Través de Señales de Habla Sub-Vocal Utilizando Transformada Wavelet e Inteligencia Artificial.Algorithm identification of Spanish language patterns through Sub-Speech signals using wavelet transform vocal and artificial intelligence.info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fPROCESAMIENTO DE SEÑALESSISTEMAS DE PROCESAMIENTO DE LA VOZESTIMACION DE PARAMETROSphonological unitWavelet transformNAMNon-audible murmurUnidad fonologicaTransformada WaveletNAMMurmuro no audibleFacultad de IngenieríadIngeniería en MecatrónicaUniversidad Militar Nueva GranadaAplicaciones de la Transformada Ondícula (“Wavelet”) en Ingeneria Estructural. (octubre 2007). Argentina : Mecanica Computacional Vol XXVI pp.2742-2753.Ballesteros Larrotta Dora Maria. (diciembre 2004). Aplicación de la Transformada Wavelet Discreta en el Filtrado de Señales Bioeléctricas. Bogotá Colombia,: Umbral Científico, Fundación Universitaria Manuela Beltrán.Binsted, C. J. (2000). Web Browser Control Using EMG Based Sub Vocal Speech Recognition. AI Magazine, Vol.21(1), pp. 57-66.Biswajeet Champaty, B. K. (febrero 2004, pp 1-6). Random Forests Based Sub-Vocal Electromyogram Signal Acquisition and Classification for Rehabilitative Applications. Department of Biotechnology and medical Engineering NIT-Rourkela, Odisha, India- 769008, D. N. Tibarewala School of Bioscience & Engineering Jadavpur University Kolkata, West Bengal, India-700032.Bruce E. Murdoch. (15 Feb 2011). Physiological investigation of dysarthria: Recent. Australia: The University of Queensland.Cesar Byron Guevara Maldonado. (2011/2012). Reconocimiento de patrones para identificación de usuarios en accesos informáticos. Madrid: Universidad Complutense de Madrid.Cesar Omar Estrada Barojas. (s.f.). scribd. Recuperado el 20 de enero de 2016, de https://es.scribd.com/doc/213944701/Espectro-de-La-Voz-Humana-y-La-MusicaChristian Duque Sánchez, Mauricio Morales Pérez. (2007). Caracterización de voz empleando análisis tiempo-frecuencia aplicada al reconocimiento de emociones. Pereira: Universidad Tecnológica de Pereira - UTP.Cristina Herrera Fernández, Begoña Morante Miguel. (s.f.). Física (Fisiología II) 1º Grado Logopedia. En El aparato fonador (págs. 2-12).Diego Alejandro Tovar Salazar, A. J. (septiembre 2009, pp. 104-114.). Transformada wavelet y máquinas de soporte vectorial para la identificación de arritmias. Quindio Colombia: Programa de Ingeniería Electrònica, Universidad del Quindìo.Doubert Geovanny Sánchez Marín. (2004). Segmentación y Realce de Señales de Voz Usando la Transformada Wavelet y DSP’s. Armenia: Universidad del Quindio.Dr. Julio Martínez Malo, Rosa María Castro Fernández . (julio 2002). Analsis de la Teoria de Ondículas Orientada a las Aplicaciones en Ingenería eléctronica: fundamentos . Madrid : E.T.S.I. Industriales.Dr. Sergio Ledesma. (s.f.). Las Redes Neuronales implementación y consideraciones prácticas. Facultad de Ingeniería Universidad de Guanajuato .E. Gómez-Luna, D. Silva, G. Aponte. (30 de julio de 2012). Selección de una wavelet madre para el análisis frecuencial de señales eléctricas transitorias usando WPD. Arica, Chile: Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería.E. López Larraz, O. Martínez Mozos, J.M. Antelis Ortiz, J. Damborenea Tajada, J. Mínguez Zafra. (s.f.). Diseño de un Sistema de Reconocimiento del Habla Mediante Electromiografía. Actas del XXVII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeneria Biomedica. Zaragoza España.Eduardo Pedro Serrano. (s.f.). Introducción a la Transformada Wavelet y sus Aplicaciones al Procesamiento de Señales de Emisión Acústica. Escuela de Ciencia y Tecnología - Universidad Nacional de General San Martín.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ORIGINALRangelPintoOscarDaniel2016.pdfTesisapplication/pdf1753347http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15316/1/RangelPintoOscarDaniel2016.pdfc634f4b8bc919773a922ddf92dd77c0aMD51LICENSElicense.txttext/plain1521http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15316/2/license.txt57c1b5429c07cf705f9d5e4ce515a2f6MD52TEXTRangelPintoOscarDaniel2016.pdf.txtExtracted texttext/plain107186http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15316/3/RangelPintoOscarDaniel2016.pdf.txtd096f50e35bfd3d444d6fc23bca7a0c1MD53THUMBNAILRangelPintoOscarDaniel2016.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4188http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15316/4/RangelPintoOscarDaniel2016.pdf.jpg9d4ef785ec03e3b8b9150b3ace740c8cMD5410654/15316oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/153162020-06-30 13:08:19.829Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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