Thesis And Dissertation Templete

Universidad nacional de San agustín de arequipa




Proyecto de Tesis
Presentado por Diego Alonso Ampuero Cutty
Profesores:
Carlo Corrales
Elizabeth Vidal



Arequipa, 29 de abril de 2015

Table of CONTENIDOS
RESUMEN vii
CHAPTER 1 Titulo del Plan de Tesis viii
1.1.1 Área de Especialidad viii
1.1.2 Área viii
1.1.3 Línea viii
CHAPTER 2 Introducción 1
CHAPTER 3 Planteamiento Teórico 4
3.1.1Antecedentes 4
3.1.2 Síntesis de la Voz 6
3.1.3 Primeros dispositivos 7
3.1.4 Síntesis a partir del espectrograma 10
3.1.5 Análisis de Voz 11
3.1.6 Era Informática 12
3.1.7 Estado del Arte 17
3.1.8 El Locutor 18
3.1.9 La Forma de Hablar 18
3.1.10 El Vocabulario 19
3.1.11 La Gramática 19
3.1.12 El Entorno Físico 20
3.1.13 En que Consiste el Reconocimiento de Voz 20
3.1.14 Proceso de la Señal de Voz 223.1.15 Técnicas de Reconocimiento de Patrones 23
3.1.1 Modelado dependiente del estilo de Habla 24
3.1.2 Rechazo 25
3.1.3 Múltiples candidatos 25
3.1.4 Dependencia del locutor 26
3.1.5 Dependencia del vocabulario 26
3.1.6 Técnicas de Diseño 27
3.1.7 Definición formal de un hmm 28
3.1.8 Reconocedor de palabras basado en hmms 29
3.1.9 Entrenamiento de un hmm 30
3.1.10 Algoritmo de Viterbi 33
3.1.11Redes neuronales 35
3.1.12 Conceptos 39
3.1.13 Normalización de la señal de voz 42
3.1.14 Remover los Silencios 43
3.1.15 Coeficientes cepstrales de frecuencia Mel: MFCC 44
3.1.16 Filtro de Pre-énfasis 46
3.1.17 Enventanado 47
3.1.18 Transformada discreta de Fourier 52
3.1.19 Transformada discreta del coseno 54
3.1.20 Análisis Espectral 55
3.1.21 El dominio cepstral 57
CHAPTER 4 Planteamiento delProblema 60
4.1.1 Justificacion 60
4.1.2 Objetivos 60
4.1.3 Objetivos específicos 60
4.1.4 Hipótesis 61
4.1.5 Alcances y Limitaciones 61
CHAPTER 5 Conclusiones 62
REFERENCIAS 63




RESUMEN
Este trabajo busca brindar un modelo de interfaz de comunicación humano-computador para la interacción mediante el reconocimiento de la voz, para ello el usuario conoce de antemano los comandos de voz que ha deutilizar para indicar las órdenes. Se propone dar solución usando Redes Ocultas de Markov y coeficientes cepstrales en las frecuencias de Mel. Para esto se realizó un análisis espectral para obtener MFCC, su energía y sus deltas como características.
El resultado es un sistema robusto durante el proceso de análisis, parametrización e interpretación de la señal de voz.



Diego Alonso AmpueroCutty


CHAPTER 1
Titulo del Plan de Tesis
Modelo Eficiente para el reconocimiento Aumático del Habla.
1.1.1 Área de Especialidad
1.1.2 Área
Inteligencia Artificial
1.1.3 Línea
Reconocimiento Automáticao del Habla.
CHAPTER 2
Introducción
[1] Gracias a la constante y rápida evolución de las tecnologías asociadas a la información nuestra sociedad está cada día más conectada electrónicamente. Tareasque tradicionalmente eran realizadas por seres humanos son, gracias a las mejoras tecnológicas, realizadas por sistemas automatizados. En el planteamiento general del desarrollo de los ordenadores de las próximas generaciones se prevé la comunicación hombre–máquina mediante mensajes orales. Una comunicación oral hombre-máquina debe reproducir el modelo que rige en el proceso de comunicacióncotidiana entre humanos. Debemos, por tanto, facultar al ordenador para hablar y entender lo que se le dice, aunque la capacidad de entendimiento constituye hoy en día un horizonte lejano. En la mayoría de los casos la información proviene de un ser humano y finalmente también es usada por un ser humano. Por tanto, son necesarios métodos efectivos de transferencia de información entre hombres y máquinasen ambas direcciones. El habla es el medio más espontáneo y natural de comunicación entre los hombres, sin embargo, hasta el presente se puede afirmar que en su comunicación con las máquinas el hombre ha hecho uso exclusivo del lenguaje escrito. Resulta natural, por tanto, extender la capacidad de comunicación hombre-máquina al mensaje oral. Además de la naturalidad y espontaneidad aludidas, la...