Sistema de identificación de locutor texto dependiente en Raspberry PI 3 B con aplicación en control de acceso.
En este proyecto se desarrolla un sistema de reconocimiento de locutor texto dependiente con base a los coeficientes cepstrales de la voz utilizando una Raspberry Pi 3 B, en conjunto con una tarjeta de audio USB y un micrófono con conexión tipo jack de 3.5mm. En este dispositivo embebido se implemen...
- Autores:
-
Blanco Ortiz, Raul Alejandro
Garzón Gamez, Nelson Javier
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/22365
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/22365
- Palabra clave:
- Reconocimiento de locutor
Parámetros cepstrales
Raspberry
Base de datos
Ingeniería en Control - Tesis y disertaciones académicas
Raspberry Pi 3
Estandarización - Manuales
Mejoramiento de procesos
Speaker recognition
Cepstral parameters
Raspberry
Database
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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En este proyecto se desarrolla un sistema de reconocimiento de locutor texto dependiente con base a los coeficientes cepstrales de la voz utilizando una Raspberry Pi 3 B, en conjunto con una tarjeta de audio USB y un micrófono con conexión tipo jack de 3.5mm. En este dispositivo embebido se implementa la captura de la señal de audio, el acondicionamiento de la señal, la extracción de las características de la voz, la técnica de reconocimiento de locutor, el manejo de la base de datos para cada los usuarios del sistema, el registro de acceso de los usuarios y la implementación de la interfaz. Todo el desarrollo del sistema se realiza en software libre utilizando el lenguaje de programación Python en la versión 3.5, utilizando la librería pyaudio para la captura de la señal, librerías matemáticas como numpy, scipy, wave para el acondicionamiento de la señal, para la extracción de los parámetros cepstrales de la voz se utiliza la librería speech_features, la técnica de reconocimiento implementada es DTW y la base de datos del sistema es implementada en MySQL. Al final, se realizan pruebas para identificar falsas aceptaciones y falsos rechazos y así, determinar el porcentaje de error del sistema, su confiabilidad y eficiencia. |
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Todo el desarrollo del sistema se realiza en software libre utilizando el lenguaje de programación Python en la versión 3.5, utilizando la librería pyaudio para la captura de la señal, librerías matemáticas como numpy, scipy, wave para el acondicionamiento de la señal, para la extracción de los parámetros cepstrales de la voz se utiliza la librería speech_features, la técnica de reconocimiento implementada es DTW y la base de datos del sistema es implementada en MySQL. Al final, se realizan pruebas para identificar falsas aceptaciones y falsos rechazos y así, determinar el porcentaje de error del sistema, su confiabilidad y eficiencia.In this project, a recognition system of dependent text speaker using cepstral coefficients of the voice is developed using a Raspberry Pi 3 B with a USB audio card and a microphone with a 3.5mm jack connection. In this embedded device is implemented the capture of the audio signal, the signal conditioning, the extraction of the characteristics of the voice, the speaker recognition technique, the management of the database for each user of the system, the access registry of the users and the implementation of the interface. All system development is done in free software using the Python programming language in version 3.5, using the pyaudio library to capture the signal, mathematical libraries such as numpy, scipy, wave for signal conditioning, for extraction of the speech cepstral parameters the speech_features library is used, the recognition technique implemented is DTW and the database of the system is implemented in MySQL. In the end, tests are performed to identify false acceptances and false rejections and thus, determine the percentage of system error, its reliability and efficiency.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reconocimiento de locutorParámetros cepstralesRaspberryBase de datosIngeniería en Control - Tesis y disertaciones académicasRaspberry Pi 3Estandarización - ManualesMejoramiento de procesosSpeaker recognitionCepstral parametersRaspberryDatabaseSistema de identificación de locutor texto dependiente en Raspberry PI 3 B con aplicación en control de acceso.Speaker Identification System Text-Dependent on Raspberry Pi 3 B with Access Control Applicattion.Monografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILBlancoOrtizRaulAlejandro2019.pdf.jpgBlancoOrtizRaulAlejandro2019.pdf.jpgIM 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