PDF superior Reconocimiento de comandos de voz utilizando la herramienta computacional labview

Reconocimiento de comandos de voz utilizando la herramienta computacional labview

Reconocimiento de comandos de voz utilizando la herramienta computacional labview

Todavía dentro del primer SubVI que fue mencionado se obtiene la estimación de la rapidez de variación de la función temporal de cada parámetro, en cada segmento de cada muestra, es decir; el promedio de la función de tiempo de cada coeficiente cepstral de cada segmento en cada muestra, mediante el cálculo de la pendiente del polinomio de orden uno que mejor se aproxima a esta función temporal, lo que se conoce como Parámetros Delta Cepstrum. En esta parte es conveniente utilizar el módulo MathScript (Figura 5.22). Realizar este cálculo nos ayuda a darle mayor certeza en el reconocimiento a nuestro algoritmo, pues realiza el cálculo para la aproximación de la derivada del espectro instantáneo de la voz, siendo este más robusto frente a la variabilidad del interlocutor y del entorno. Nos proporciona mayor información sobre la señal de voz para que el algoritmo supere errores de reconocimiento debidas al hablante o el medio.
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Reconocimiento de comandos de voz en español orientado al control de una silla de ruedas

Reconocimiento de comandos de voz en español orientado al control de una silla de ruedas

16 reconocimiento. El módulo reconoce 5 palabras del idioma español (adelante, atrás, izquierda, derecha y alto) y fue entrenado para identificar palabras pronunciadas por un único hablante, con el que obtuvieron un porcentaje de acierto en el reconocimiento del 90% para el promedio de las palabras pronunciadas; otro trabajo a mencionar es ―Diseño e implementación de un prototipo de reconocimiento de voz basado en modelos ocultos de Markov para comandar el movimiento de una silla de ruedas en un ambiente controlado‖ de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia en el año 2007 [43], cuyo algoritmo fue implementado en Matlab, detectando palabras aisladas en un vocabulario pequeño, dependiente del locutor y en un ambiente controlado, con el que obtuvieron una eficiencia en el algoritmo del 96.08%; similar al anterior se encuentra el proyecto ―Implementación de una metodología para la detección de comandos de voz utilizando HMM‖ del Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín- Colombia, en el año 2012 [44], que también fue implementado en Matlab y permite la identificación de comandos de voz, con un diccionario reducido. Para éste construyeron una base de datos con los comandos: adelante, atrás, derecha, izquierda y pare. Los resultados obtenidos presentaron que la palabra con mayor cantidad de aciertos es adelante con un porcentaje de 98%, y una dispersión del 2,4%. Por otra parte la palabra que mayor dificultad presenta es pare con un porcentaje de acierto de 87% con una dispersión de 9,3%.
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RECONOCIMIENTO DE VOZ UTILIZANDO COEFICIENTES LPC MEDIANTE DISTANCIAS EUCLIDIANAS

RECONOCIMIENTO DE VOZ UTILIZANDO COEFICIENTES LPC MEDIANTE DISTANCIAS EUCLIDIANAS

Otro de los problemas que se presentaron durante las pruebas realizadas al programa, fue el hecho de que además de entrenar al programa, los usuarios debieron entrenarse, para lograr decir los comandos en forma similar a la que fueron dichos para las muestras con las que trabaja el programa. En este punto, los botones “Cargar Archivo”, “Guardar” y “Segmentar” fueron de gran ayuda, pues se requirió de escuchar las grabaciones muestra varias veces durante algunas sesiones, para lograr la pronunciación casi exacta de los comandos, obteniendo así, un reconocimiento de voz mucho más efectivo. En una ocasión fue necesario volver a grabar y segmentar las muestras, pues habían sido grabadas con más ruido del esperado, y esto ocasionaba que el programa cometiera errores de reconocimiento en espacios libres de ruido.
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"Reconocimiento de voz"

"Reconocimiento de voz"

El proceso de reconocimiento automático del habla (RAH), dota a las máquinas con la capacidad de recibir mensajes orales. Tomando como entrada la señal acústica recogida por un micrófono, el objetivo final, es decodificar el mensaje contenido en la onda acústica, para realizar las acciones pertinentes. Para lograr este fin, un sistema de RAH necesita conjugar una gran cantidad de conocimientos acerca del sistema auditivo humano, sobre la estructura del lenguaje, la representación del significado de los mensajes y sobre todo el autoaprendizaje de la experiencia diaria. Actualmente se esta lejos de lograr un sistema completo que pueda comprender cualquier mensaje oral en cualquier contexto, tal y como lo podría hacer un ser humano. Sin embargo, la tecnología actual permite realizar sistemas de RAH que pueden trabajar, con un error aceptable, en entornos semánticos restringidos.
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Detección y clasificación de perturbaciones de calidad del producto técnico basado en procesamiento de señales y máquinas de soporte vectorial

Detección y clasificación de perturbaciones de calidad del producto técnico basado en procesamiento de señales y máquinas de soporte vectorial

Para la extracción de los vectores característicos, se utilizó la descomposición de las ondas mediante la transformada discreta de wavelet, una vez obtenidos estos vectores, se aplicaron máquinas de soporte vectorial, para clasificar cada una de las perturbaciones del producto técnico. Con todos estos requerimientos se desarrolló una herramienta computacional en el programa Matlab R2015, obteniendo un modelo de detección y clasificación de perturbaciones de calidad del producto técnico. Para validar este modelo se realizó una validación cruzada, mostrando así la precisión de dicho modelo.
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Impacto de la formación en gestión médica de desastres: resultados de un estudio piloto utilizando una nueva herramienta para la simulación in vivo

Impacto de la formación en gestión médica de desastres: resultados de un estudio piloto utilizando una nueva herramienta para la simulación in vivo

Método: Los jugadores (los médicos) fueron clasificados como entrenados (E) y no en- trenados (NE), en base a su formación previa en medicina de desastres. La ASD es una herramienta informática basada en la web, diseñada para permitir una evaluación objeti- va, sistemática, y cuantitativa del desempeño sanitario en diferentes entornos dinámicos, tales como ejercicios de atención a accidentes con múltiples víctimas. La hipótesis es que el sistema permite detectar diferencias entre los dos grupos durante la gestión de estos eventos.Hemos simulado el colapso de una estructura, el techo en una habitación llena de gente. El uso de la ASD, por vía electrónica recoge los datos relativos a los momentos clave prehospitalarios y hospitalarios, y a la precisión de triaje, del puesto de mando y control y del pretratamiento en el hospital.
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Visión de la enfermería de urgencias hospitalaria ante la herramienta de triage

Visión de la enfermería de urgencias hospitalaria ante la herramienta de triage

De la misma manera, fo rmulamos preguntas re fe ridas a formación específica, idoneidad al cuerpo profesional, autoca- pacitación y satisfacción personal respecto a la herramienta de t ri age, estableciendo como único cri t e rio de inclusión en la mu e s t ra de estudio, pertenecer o haber pertenecido de fo rm a e s t able a nu e s t ro equipo de enfe rmería durante el período de estudio antes re fe rido, en el cual se identifica el tri age como función asistencial propia.

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PARAMETROS DE LINEAS DE TRANSMISION DE ENERGIA ELECTRICA UTILIZANDO UNA HERRAMIENTA COMPUTACIONAL

PARAMETROS DE LINEAS DE TRANSMISION DE ENERGIA ELECTRICA UTILIZANDO UNA HERRAMIENTA COMPUTACIONAL

La presente herramienta computacional ha sido desarrollada como un instrumento auxiliar, a manera de prototipo, para la enseñanza y aprendizaje de la materia de Sistemas Eléctricos de Potencia en la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica Unidad Zacatenco, de forma que el alumno pueda poner en práctica los conocimientos que adquiere durante el estudio de la teoría y facilitar la comprensión de los conceptos fundamentales de la transmisión de energía eléctrica.

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Control domótico y monitoreo por medio de IoT para personas en condición de discapacidad visual utilizando comandos de voz

Control domótico y monitoreo por medio de IoT para personas en condición de discapacidad visual utilizando comandos de voz

 La tarjeta de procesamiento INTEL GALILEO nos brinda múltiples aplicaciones en su uso ya que nos permite la instalación de tres imágenes Linux las cuales son SDCARD, IoT DEVKIT y debían Linux, la cuales poseen distintas características y herramientas en su uso como lo son la opción de utilización de lenguajes de bajo y alto nivel, en éste caso para la elaboración del prototipo se utilizó la imagen SDCARD debido a las ventajas que nos ofrece al ser compatible con plataformas como IDE arduino y Python, demostrando así la importancia y utilidad de la misma, aunque una limitación de la tarjeta es el no permitir la instalación de librerías en su imagen Linux para la plataforma Python, por lo cual no fue posible trabajar con la librería speech recognition, pero se pueden generar interfaces de comunicación eficientes con tarjetas que cumplan tareas suplementarias tal como la IDE arduino, gracias a ello fue posible la realización del reconocimiento de los comandos de voz para el funcionamiento del proyecto.
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Control de luces mediante comandos de voz

Control de luces mediante comandos de voz

Inicialmente, se realizará un plan de pruebas solamente para el reconocimiento de voz (no detecciones, deteccio- nes falsas y erróneas). Para el mismo, se medirá la tasa de errores en las detecciones en un periódo de tiempo mayor a 200 horas. Se propone realizar las mismas pruebas con un grupo de 30 personas en donde debería haber aproximadamente 15 de cada sexo. Dentro de cada grupo, se debe buscar gente de distintas edades con diferente acentos que residan en la provincia de Buenos Aires. Esto tiene en cuenta diferencia de acentos entre barrios y, preferentemente, un pequeño grupo debe haber crecido en Argentina fuera de la provincia de Buenos Aires. Estos últimos presentarán los casos más extremos en cuanto a acento y dialecto.
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Prácticas remotas utilizando LabVIEW

Prácticas remotas utilizando LabVIEW

LabVIEW es una herramienta multiplataforma ya que tiene soporte en Windows, Linux y MAC. Al mismo tiempo presenta ventajas por encima de otro software de desarrollo de prácticas que tienen que ver con el control automático. Entre ellas se encuentra: el lenguaje utilizado para la programación, conocido como G, el cual es totalmente gráfico; el manejo de hilos de ejecución concurrente los cuales son intuitivos, fáciles y simples. Además se puede encontrar una serie de librerías que facilitan el desarrollo de las aplicaciones e integra el uso de múltiples dispositivos hardware permitiendo un desarrollo rápido y eficiente. También se utilizan a las librerías antes mencionadas y se puede interactuar con dispositivos no propietarios de la marca NI vía dlls, código C o scipts de MATLAB. (Costa-Castello et al., 2010)
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Herramienta computacional para el desarrollo de habilidades preparatorias de los niños autistas.

Herramienta computacional para el desarrollo de habilidades preparatorias de los niños autistas.

El niño autista tiene una apariencia de autosuficiencia. Las relaciones con las personas son muy particulares: no les dirige ninguna mirada de interés; pasa por su lado sin establecer comunicación alguna y cuando la establece es fragmentaria y sensorial, sin reconocimiento del otro como persona. Las personas le interesan de igual manera que le pueden interesar los objetos, es decir, para encontrar en ellos unas sensaciones que le evaden en un mundo sin dolor, sin conciencia de si mismo ni del mundo que los rodea.

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Política de premios de la Secretaría Científica de SEMES: una herramienta para estimular la investigación

Política de premios de la Secretaría Científica de SEMES: una herramienta para estimular la investigación

Este manuscrito tiene dos propósitos funda- mentales. Por un lado, rendir homenaje a los ur- genciólogos investigadores que durante estos años han conseguido el reconocimiento a sus trabajos, y por lo tanto han sido premiados. Por otro, re- cordar el acierto de los responsables de SEMES (presidentes Emilio Moreno Millán, José Millá San- tos y Luis Jiménez Murillo, que dan nombre a al- gunos de estos premios, y el anterior secretario científico: Dr. Luis García-Castrillo Riesgo) y del editor de EMERGENCIAS, Dr. Òscar Miró, por apostar todos ellos desde el año 2007 por esta

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Algoritmo para el reconocimiento automático de matrículas utilizando la herramienta de simulación Matlab

Algoritmo para el reconocimiento automático de matrículas utilizando la herramienta de simulación Matlab

detección de bordes y luego la transformada de Hough, de forma tal que esta última encuentre dos pares de líneas paralelas que formen un paralelogramo, que es considerado como un posible candidato para matrícula. Como ahora la transformada de Hough actúa solamente sobre los contornos de los objetos de la imagen se disminuye considerablemente el tiempo de ejecución y el tiempo computacional. Este algoritmo tiene la desventaja de dar varios posibles candidatos a matrícula los cuales deben ser analizados en cuanto a su relación de alto por ancho para de esta forma seleccionar de forma correcta la matrícula de todos los demás candidatos.(Kolour and Shahbahrami, 2011)
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Extracción de parámetros y reconocimiento de voz esofágica utilizando transformada wavelet y redes neuronales

Extracción de parámetros y reconocimiento de voz esofágica utilizando transformada wavelet y redes neuronales

39 4.1 Comparación con otras funciones Wavelet 4.1.2 Comparación de vocales según método 4.2 Resultados del sistema 4.2.1 Etapa de acondicionamiento 4.2.2 Etapa de segmentación y detecci[r]

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Construcción de guías de laboratorio para sistemas de control lineal utilizando el banco de servomecanismo UV [recurso electrónico]

Construcción de guías de laboratorio para sistemas de control lineal utilizando el banco de servomecanismo UV [recurso electrónico]

En el proceso de construcción de guías de laboratorio de Sistemas de Control utilizando la plataforma de experimentación, se tiene en cuenta que debido al carácter industrial de este equipo, es necesario modificar la forma en que se viene realizando el aprendizaje experimental en Sistemas de Control Lineal para las plataformas que se han estudiado anteriormente, especialmente se debe hacer un ajuste de las técnicas de identificación y modelados de procesos dinámicos, ya que estas plataformas anteriores se crearon con el propósito de enseñar a diferencia de la plataforma de Servomecanismo UV la cual se diseñó con un propósito industrial. Considerando la tecnología, el principio de funcionamiento y las habilidades en el manejo de esta plataforma, las guías de aprendizaje se construyeron escogiendo solo la unidad de control CU305 como controlador, de modo que las prácticas de estructuras de Controladores cascada, serie paralelo, por realimentación de estados y de estructuras de control RST realizadas con los servomecanismo actuales del área de automática, no son posibles de realizar debido a topología del sistema de control o de las estrategias de control implementadas en la unidad de control CU305 del accionamiento Sinamics S110.
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SISTEMA DE CONTROL DE LUMINARIAS ACTIVADO POR VOZ Y CON MONITOREO POR HNI PARA AUTOMATIZAR LA ILUMINACIÓN EN EL PARANINFO DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA   SISTEMAS DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL DE HUANCAVELICA

SISTEMA DE CONTROL DE LUMINARIAS ACTIVADO POR VOZ Y CON MONITOREO POR HNI PARA AUTOMATIZAR LA ILUMINACIÓN EN EL PARANINFO DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA SISTEMAS DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL DE HUANCAVELICA

En esta investigación se creó un sistema para controlar un hogar mediante la voz. Concretamente, detallando los procesos de análisis, diseño, implementación y pruebas de un prototipo de interfaz por voz que se conecta a un sistema domótico. El sistema domótico está compuesto de un servidor domótico y partes móviles distribuidas dentro de un hogar. Se basó en varios proyectos que usan el reconocimiento de voz en distintos campos. Dentro de la Escuela de Informática de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) algunos de los trabajos más recientes que se tomaron fueron el desarrollo de una interfaz de usuario sin contacto que utiliza Arduino como elemento fundamental de control, además del hardware Microsoft Kinetic; y el desarrollo de un sistema para usar un navegador web mediante la voz en plataformas Linux [1]. Siendo de utilidad para el trabajo de investigación que se desarrolló los algoritmos de reconocimiento de voz que permitieron el control por comandos de voz.
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Automatización de un sanitario mediante un sistema de sensores y comandos de voz

Automatización de un sanitario mediante un sistema de sensores y comandos de voz

• El microcontrolador Atmega 164p es el dispositivo principal y tiene como finalidad comandar las tareas más importantes de dentro del sistema, recibe mediante comunicación serial los comandos que envía la Raspberry pi 3, lee el estado del sensor de presencia constantemente, en función de los comandos de voz y el estado lógico del sensor de presencia controla los servomotores. Adicionalmente realiza el monitoreo de red y en el caso que el suministro de energía eléctrica llegue a faltar conmuta de manera inmediata a una batería, es el encargado en activar los indicadores visuales y sonoros.
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Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento de voz mediante raspberry PI

Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento de voz mediante raspberry PI

Este sistema de reconocimiento de voz en Raspberry Pi recibe comandos de voz de un usuario y ejecuta acciones, por ejemplo: encendido y apagado de electrodomésticos, para éste ejemplo es necesario cambiar los leds usados por relevadores ya que es necesario aislar el circuito de la Raspberry Pi del circuito de los electrodoméstico; abrir o cerrar una puerta eléctrica de un garaje, en éste ejemplo la puerta del garaje impide la comunicación física con la Raspberry Pi, pero el protocolo de comunicación utilizado entre el usuario y el sistema de reconocimiento de voz no tiene ningún impedimento con el aislamiento que existe.
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Metodologia para el reconocimiento de comandos de voz basada en dinamicas estocasticas

Metodologia para el reconocimiento de comandos de voz basada en dinamicas estocasticas

2007, Mark J F Gales, Steve Young. The application of hidden Markov models in speech recognition. Afirman que, los Modelos ocultos de Markov (HMMs) proporcionan un marco simple y eficaz para el modelado de variables en el tiempo secuencias del vector espectrales. En consecuencia, casi todos los grandes sistemas actuales de vocabulario continuos de reconocimiento de voz (LVCSR) están basados en HMMs. Considerando que los principios básicos que subyacen LVCSR basado en HMM son bastante sencillo, las aproximaciones y suposiciones de simplificación que participan en una aplicación directa de estos principios dan lugar a un sistema que tiene poca precisión y sensibilidad inaceptable a los cambios en el entorno operativo. Por lo tanto, la aplicación práctica de los HMM en los sistemas modernos implica una considerable sofisticación.
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