Ing. Compedesqa

APLICACIÓN DEL MODELO ANFIS A LA SINTETIZACION DE NOTAS MUSICALES Y SEÑALES DE VOZ
Carlos Stalin Alvarado Sánchez Carlos Jordán Villamar Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación Escuela Superior Politécnica del Litoral Campus Gustavo Galindo, Km. 30.5 Vía Perimetral Apartado 09-01-5863. Guayaquil-Ecuador calvarad@fiec.espol.edu.ec cjordan@fiec.espol.eu.ec

Resumen
El objetivo deeste trabajo es presentar una metodología de Redes Neuro-Difusa aplicado a sintetizar notas musicales y señales de voz, cuyo resultado puede emplearse para mejorar la calidad de sonido de los sintetizadores que actualmente existen. Se procuró emplear una herramienta que combine los Sistemas de Inferencia Difusa y las Redes Adaptables; se escogió el modelo ANFIS (Adaptive Neuro-Based Fuzzy InferenceSystem). Para encontrar la mejor arquitectura ANFIS se empleó un método heurístico que combina la cantidad y tipo de funciones de pertenencia de las variables de entrada. Para realizar este trabajo se uso el software CACIQUE, que es una herramienta para sintetizar señales, el cual fue desarrollado por el autor. Con el fin de evaluar el desempeño del ANFIS se comparó los resultados con losobtenidos por Axel Roben en [6]. Palabras Claves: ANFIS, Modelos Neuro-Difusa

Abstract The aim of this paper is to present a methodology of Neuro-Fuzzy Networks applied to synthesize musical notes and voice signals, the result of which can be used to improve the quality of sound synthesizers currently exist. Sought to use a tool that combines the Fuzzy Inference Systems and Adaptive Networks, themodel was chosen ANFIS (Adaptive Neuro-Based Fuzzy Inference System). To find the best ANFIS architecture employed a heuristic method that combines quantity and type of membership functions of input variables. To make this work we use CACIQUE software, which is a tool to synthesize signals, which was developed by the author. In order to evaluate the performance of the ANFIS are compared with resultsobtained by Axel Röben in [6]. Keywords: ANFIS, Neuro-Fuzzy Models

1. Introducción
Las interfases con el usuario en lenguaje natural serán las interfases del futuro, porque permitirán al usuario comunicarse con el computador de una manera mas “natural”, como lo hacemos normalmente con nuestros congeneres, utilizando la facultad del habla. Al diseñar estas interfases, dos funciones esencialesdeben implementarse: el reconocimiento y la sintetización de la voz. En este trabajo queremos aplicar el modelo ANFIS (Sistemas de Inferencias Borrosas Basados en Redes Adaptables) al problema de sintetizar señales de voz y notas musicales.

Existe una gran clase de problemas para los que la inteligencia humana es mucho más rápida y eficiente que el procesamiento de la mejor computadora actual.Tratando de atacar estas deficiencias en la forma de resolver problemas tradicionales surgieron áreas como Lógica Difusa (Fuzzy Logic, FL), Redes Neuronales Artificiales (Artificial Neural Networks, ANN) y otras herramientas que se suelen agrupar en el concepto de Inteligencia Artificial (AI). En la actualidad existen instrumentos electrónicos diseñados para producir sonido generado artificialmente,usando técnicas como síntesis aditiva, substractiva, de modulación de frecuencia, de modelado físico o modulación de fase, para crear sonidos.

Los más conocidos son los órganos musicales que pueden producir sonidos de cualquier instrumento musical; la gran mayoría utiliza el estándar MIDI que se trata de un protocolo industrial estándar que permite a las computadoras, sintetizadores,secuenciadores, controladores y otros dispositivos musicales electrónicos comunicarse y compartir información para la generación de sonidos. En lo que compete a la Sintetización de señales de voz, en la actualidad estas tecnologías han alcanzado un importante desarrollo, tanto en el ámbito de la síntesis como en el del reconocimiento. Este progreso está muy relacionado con el conocimiento de la...