Reconocimiento de voz implementado en redes neuronales artificiales

Los últimos desarrollos de la tecnología informática están enfocados al diseño de sistemas inteligentes capaces de simular el comportamiento humano, actualmente es de gran interés en la comunidad científica los sistemas de reconocimiento de voz haciendo uso de la inteligencia artificial, específicam...

Full description

Autores:
Casas Herrera, Paula Andrea
Toro Restrepo, Alexánder
Agudelo Guzmán, Marcos Emidio
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
1999
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/24164
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10819/24164
Palabra clave:
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - Sistemas
Redes neuronales artificiales
Inteligencia artificial
Software
Simulación por computadores
Rights
closedAccess
License
http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
Description
Summary:Los últimos desarrollos de la tecnología informática están enfocados al diseño de sistemas inteligentes capaces de simular el comportamiento humano, actualmente es de gran interés en la comunidad científica los sistemas de reconocimiento de voz haciendo uso de la inteligencia artificial, específicamente de las Redes Neuronales Artificiales; que han sido utilizadas para varias tareas relacionadas con el tratamiento de señales (compresión de señales biológicas, reconocimiento de señales de radar, compresión de imágenes, predicción atmosférica, filtrado de señales, entre otras). Las características y las herramientas de hoy que permiten manejar las potencialidades que ofrecen las RNA, han llevado a un avance significativo en estos sistemas y a que muchas organizaciones académicas y comerciales desarrollen investigaciones con el fin de proveer un nuevo campo de acción de los sistemas informáticos. La limitada habilidad de los actuales modelos de computación para absorber y aplicar un amplio rango de factores, restringen los esfuerzos por alcanzar un reconocimiento automático de voz. Un modelo efectivo debe determinar, mantener y programar todos los factores y reglas del habla necesarias en un sistema. Deben entonces, integrar un número complejo de interrelaciones entre estos factores y las reglas para interpretar rápidamente la palabra hablada. Si los sistemas de reconocimiento de voz pueden aprender importantes características del habla y representarlos en forma paralela distribuida para una rápida evaluación, se superarían entonces las deficiencias de los sistemas actuales. Tal sistema imitaría las funciones del cerebro humano, que consiste de varios billones de simples, inexactos, y lentos procesadores que ejecutan el reconocimiento confiable del habla.