Como resumen de este PFC, diremos que evaluamos un Reconocedor Automático de Habla de tipo híbrido introduciendo tres tipos de extracciones de características de audio distintas. Dos de ellas siguen un modelo coclear avanzado (ERB, Seneff), mientras que la otra es una extracción clásica (MFCC) que nos sirve de referencia. A dichas extracciones se le aplicará además un tratamiento adicional al que hemos llamado “Procesado Morfológico”, el cual básicamente simula el fenómeno de enmascaramiento en las extracciones citadas anteriormente. A este abanico de Extracciones de Características; más el post-Tratado del Procesado Morfológico, le realizaremos una serie de comparativas para ver cual es la combinación que mejores resultados nos of...
Elucidar y reproducir conocimiento es la tarea central en la construcción de los sistemas basados en...
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[ES] El presente trabajo fin de grado pretende abordar una de las fases intermedias de un proyecto n...
Como resumen de este PFC, diremos que evaluamos un Reconocedor Automático de Habla de tipo híbrido ...
La parametrización de la señal de voz es uno de los pasos fundamentales en el Reconocimiento Automá...
El Proyecto de Fin de Carrera que se presenta a continuación engloba la extracción de característic...
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Los sistemas de reconocimiento automático de habla persiguen proporcionar un interfaz natural entre ...
Los Sistemas Automáticos de Reconocimiento de Locutores, son sistemas biométricos que permiten reali...
En la actualidad, la Inteligencia Artificial está presente en multitud de aplicaciones, como la dete...
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Elucidar y reproducir conocimiento es la tarea central en la construcción de los sistemas basados en...
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