Reconocimiento de voz basado en MFCC, SBC y Espectrogramas

One of the problems of the Automatic Speech Recognition systems is the voice’s changes. Typically, a person can have voluntary and involuntary voice’s changes and the system can get confused in these cases, also the changes could be natural and artificial. This paper proposes and recognition system with a parallel identification, using three different algorithms: MFCC, SBC and Spectrogram. Using a Support Vector Machine as a classifier, every algorithm gives a group of persons with the highest likelihood and, after an evaluation, the result is obtained. The aim of this paper is to take advantage of the three algorithms.Uno de los problemas en los sistemas de reconocimiento automático de hablante son los cambios en la voz. Comúnmente, una persona puede tener cambios voluntarios e involuntarios (también naturales y artificiales) que provocan confusiones en el sistema, los cambios en la voz también pueden ser naturales y artificiales. En el artículo presente se propone un sistema de reconocimiento a través de una identificación en paralelo, usando tres algoritmos: MFCC, SBC y el espectrograma. Empleando una máquina de soporte vectorial como clasificador, cada algoritmo arroja un grupo de personas con las probabilidades más altas y después de una evaluación, se toma una decisión. El objetivo de este artículo es tomar ventaja de los tres algoritmos