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dc.contributor.advisorSaby Beltrán, Jorge Enriquespa
dc.contributor.advisorAmaya Hurtado, Daríospa
dc.creatorRamos Sandoval, Olga Lucíaspa
dc.date.accessioned2016-11-28T20:28:23Z
dc.date.available2016-11-28T20:28:23Z
dc.date.created2016-10-28spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/4473
dc.descriptionEl habla sub-vocal, es una técnica de reciente investigación, que puede ser aplicada para habilitar formas alternas de comunicación en diferentes escenarios como, ambientes de alta contaminación auditiva, personas con discapacidad en el aparato fonador, comunicación subacuática, entre otros. Esta técnica se fundamenta, en la información que se produce al intentar pronunciar un vocablo o una palabra, pero no se ve representada en una señal sonora. Es decir, estas señales representan la intención del habla antes de ser articulada. En este trabajo, se presenta una arquitectura algorítmica, para el reconocimiento de patrones de fonemas del idioma español, que permite instanciar dicha habla sub-vocal. Se realizó una adquisición de las señales producidas por el habla silenciosa, utilizando un micrófono de Murmuro No Audible (NAM), diseñado para tal propósito. Posteriormente, las muestras capturadas fueron procesadas y analizadas utilizando técnicas de análisis frecuencial y temporal. Además, se utilizaron métodos de algoritmos basados en inteligencia artificial, para desarrollar una arquitectura de identificación de patrones, que permitió realizar la identificación de fonemas del idioma español. Como aporte de este trabajo, se obtuvieron diferentes resultados a partir de la implementación de distintas técnicas de análisis y extracción de características, así como, de clasificación y reconocimiento, haciendo uso de aprendizaje de máquina y un sistema digital para su ejecución en tiempo real, consiguiendo una identificación cercana al 90%.spa
dc.description.abstractSilent speech is a recent subject in research. The objective is to allow the communication within high-noise environments, help people with language and speech disorders and under-water communication. Silent Speech is based on the information produced when a word is thought by a speaker-person but sonorous response is not produced. It means that the produced signals represent the intention of speak before the overt production (sonorous production). In this work is described the process of design and implementation of a recognition process for silent phonemes of the Spanish language. First was performed the acquisition of silent speech signals which were processed in further steps for feature extraction, using methodologies based in time and frequency representations. For the pattern recognition phase, algorithms based on Artificial Intelligence were implemented to perform the identification and classification of the silent speech signals. As result of this work were evaluated different processing and classification techniques with recognition indices near from 90%.spa
dc.description.sponsorshipUniversidad Militar Nueva Granadaspa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAlgoritmospa
dc.subjectHabla sub-vocalspa
dc.subjectRedes neuronalesspa
dc.subjectDescomposición por paquetes wavelet DWPTspa
dc.subjectCoeficientes cepstrales en frecuencias Mel MFCCspa
dc.subjectCodificación predictiva lineal LPCspa
dc.titleArquitectura algorítmica para el reconocimiento de patrones fonéticos del habla sub-vocal en el españolspa
dc.subject.lembDoctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembEspañol - Fonéticaspa
dc.subject.lembProcesamiento de señas - Técnicas digitalesspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.title.titleenglishAlgorithmic architecture for recognition of phonetic patterns of silent speech in the spanish languagespa
dc.subject.keywordAlgorithmspa
dc.subject.keywordSilent speechspa
dc.subject.keywordNeural networksspa
dc.subject.keywordDWPTspa
dc.subject.keywordCepstral coefficients in frequencies Mel MFCCspa
dc.subject.keywordCepstral analysis, LPCspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06spa


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