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Reconocedor de Palabras con el uso de Regresión Lineal y Coeficiente Muestral

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Author(s): Carlos Alejandro de Luna Ortega | Miguel Mora Gonzu00E1lez | Julio Cu00E9sar Martu00EDnez-Romo | Francisco Javier Luna Rosas

Journal: Conciencia Tecnológica
ISSN 1405-5597

Issue: 44;
Start page: 5;
Date: 2012;
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ABSTRACT
En el presente trabajo se aborda el uso de la técnica del coeficiente de correlación muestral como un método de reconocimiento de palabras aisladas pronunciadas por un hablante, tratando de combatir el problema de respuesta y complejidad en el proceso algorítmico en un sistema embebido, este método se propone para su uso en lugar de algoritmos más complejos en su estructura algorítmica. La implementación de la técnica, consiste en caracterizar la señal de voz mediante el uso de los Coeficientes de Predicción Lineal (LPC), para la obtención de un vector característico, que será procesado por la técnica del coeficiente de correlación muestral R, para realizar el reconocimiento de la palabra contra la muestra y obtener un resultado. Con este método propuesto, se trabajó con la pronunciación de las palabras adelante, atrás, derecha e izquierda, obteniendo un 8% de error en el reconocimiento de manera global, ofreciendo un porcentaje igual o cercano a algoritmos de estructura compleja como las redes neuronales.
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