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| dc.contributor | Pizarro Bustamante, Matías Patricio | ||
| dc.contributor | Roncagliolo De la Horra, Silvana Paola | ||
| dc.contributor | Rodríguez Agurto, José Nibaldo | ||
| dc.creator | Gómez Zamora, Katherine Nicole | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-20T02:17:26Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-20T02:17:26Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-19 | |
| Resumen | dc.description | <p>El presente informe tiene como finalidad describir los conceptos básicos de los modelos Ocultos de Markov (HMM), con el propósito de utilizarlos para el reconocimiento automático del habla. La comunicación oral es una de las capacidades más esenciales y básicas del ser humano, siendo los HMM una técnica eficaz y eficiente para el reconocimiento de voz. El proyecto consistió en realizar un reconocedor de voz de habla inglesa con el propósito de mejorar la forma de pronunciar el idioma inglés, siendo el objetivo principal de éste analizar el rendimiento de dos reconocedores de voz siguiendo la técnica de los HMM: uno monofonético y otro trifonético. Para cumplir esta meta se utilizaron diferentes técnicas para transformar la señal de voz análoga pronunciada por un ser humano en una señal digital, manteniendo una señal de voz continua y estacionaria en el tiempo, con el fin de perder la menor cantidad de información en este proceso</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>The aim of this project is to describe the basic Hidden Markov Model (HMM) concept, in order to use them for automatic speech recognition. Oral communication is one of the most essential skills, and, at the same time, the most basic ability for the human being. HMM is an effective and efficient technique used to create speech recognition software. The project consisted of creating a voice recognizer for English learners to improve the pronunciation of English. The main objectives were to analyze and compare the performance of two recognizers (one monophonic, and one triphonic) according to the HMM technique. To meet this goal, different sorts of techniques were used to transform a voice signal said by a human being into a digital signal, maintaining a continuous and stable voice signal, with the aim of losing the least amount of information possible in the process</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Licenciado en Ciencias de la Ingeniería | |
| Resumen | dc.description | Ingeniero Civil en Informáticatítulo | |
| Resumen | dc.description | INGENIERIA CIVIL INFORMATICA | |
| Resumen | dc.description | <p>El presente informe tiene como finalidad describir los conceptos básicos de los modelos Ocultos de Markov (HMM), con el propósito de utilizarlos para el reconocimiento automático del habla. La comunicación oral es una de las capacidades más esenciales y básicas del ser humano, siendo los HMM una técnica eficaz y eficiente para el reconocimiento de voz. El proyecto consistió en realizar un reconocedor de voz de habla inglesa con el propósito de mejorar la forma de pronunciar el idioma inglés, siendo el objetivo principal de éste analizar el rendimiento de dos reconocedores de voz siguiendo la técnica de los HMM: uno monofonético y otro trifonético. Para cumplir esta meta se utilizaron diferentes técnicas para transformar la señal de voz análoga pronunciada por un ser humano en una señal digital, manteniendo una señal de voz continua y estacionaria en el tiempo, con el fin de perder la menor cantidad de información en este proceso</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>The aim of this project is to describe the basic Hidden Markov Model (HMM) concept, in order to use them for automatic speech recognition. Oral communication is one of the most essential skills, and, at the same time, the most basic ability for the human being. HMM is an effective and efficient technique used to create speech recognition software. The project consisted of creating a voice recognizer for English learners to improve the pronunciation of English. The main objectives were to analyze and compare the performance of two recognizers (one monophonic, and one triphonic) according to the HMM technique. To meet this goal, different sorts of techniques were used to transform a voice signal said by a human being into a digital signal, maintaining a continuous and stable voice signal, with the aim of losing the least amount of information possible in the process</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | no autorizado | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-7000/UCF7076_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | RECONOCIMIENTO DE LA VOZ | |
| Materia | dc.subject | PROCESO DE DATOS | |
| Materia | dc.subject | MODELOS OCULTOS DE MARKOV | |
| Title | dc.title | Reconocimiento del habla mediante modelos ocultos de Markov | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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