Sistema de reconocimiento de voz mediante wavelets, predicción lineal y redes backpropagation

Abstract

En el presente trabajo se muestra un sistema que combina la utilización de Transformadas de Wavalet (WT, Wavalet Transform), Coeficientes de Predicción Lineal (LPC, Linear Predictive Coding) y Redes Neuronales Artificiales (ANN, Artificial Neural Networks), para reconocer vocales y sílabas en forma independiente del hablante. Usando esta estructura, se propone un software automatizado que, a través de una interfaz, permite a usuarios con dificultades de audición o ausencia total de ésta, la posibilidad de emplearlo en primera instancia como una herramienta inicial de apoyo para el aprendizaje de sílabas. En una primera etapa se incorpora un número reducido de sílabas, en especial las que podrían tener más dificultad para su identificación. Posteriormente se puede ir incorporando una mayor cantidad de sílabas, de tal forma que el sistema pueda ir creciendo. La adición de nuevas sílabas, permitirá luego (a través de la segmentación de palabras en sílabas), la implementación de un sistema mayor para identificar palabras y por consiguiente el aprendizaje del lenguaje hablado. Palabras clave: Coeficientes LPC, reconocimiento de voz, reconocimiento de patrones, transformada wavelet (WT), redes neuronales artificiales (ANN).

Estimating missing data in historic series of global radiation through neural network algorithms

“…In the treatment of databases with neural networks, it is recommended to distribute the records as follows (Jamett, 2014;San Juan, Jamett, Kaschel, & Sánchez, 2015):…”