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http://hdl.handle.net/123456789/5261
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Título : | Diseño de una herramienta computacional que permita el reconocimiento de personas a través de la voz aplicando Dee Learning y transformada de Wavelet |
Autor : | Hernández, Blimar Rudolf Payarez, Rosanna Carolina Lamas Rivas, Luciano Ramón |
Palabras clave : | Biometría Sistema biométrico Inteligencia artificial Técnicas de Deep Learning Praat Ingeniería de telecomunicaciones Señales y sistemas |
Fecha de publicación : | 5-dic-2016 |
Resumen : | Actualmente existen gran número de aplicaciones basadas en características
biométricas para comprobar y validar la identidad de la persona, con destacada
aceptación y fiabilidad dadas las ventajas que en materia de seguridad y privacidad
generan, puesto que no comprometen la información de los usuarios presentes
en las operaciones gestionadas mediante estos sistemas. Así mismo, como consecuencia
de la masificación a escala mundial que han experimentado los equipos de
telefonía móvil, se ha encontrado en ello uno de los medios más idóneos para implementar masivamente un sistema biométrico de bajo costo a través del análisis de la voz. Pensando en esto, se llevó a cabo un proyecto dedicado al desarrollo de
una herramienta computacional con capacidad para adquirir, procesar, visualizar y
analizar señales de voz, con base a la implementación de algoritmos de inteligencia
artificial basados en «Deep Learning», Transformada deWavelet y la conformación
de una interfaz de usuario, concebida mediante el software MATLAB, cuyo
entorno cumplía con todos los requisitos dispuestos. El diseño del identificador se
concentró en 2 etapas de funcionamiento, en primer lugar, el registro del locutor en
la base de datos del sistema, a partir de la adquisición de muestras vocales, realizándole
un tratamiento previo para lograr eliminar silencios y minimizar efectos de
ruido mediante la transformada de Wavelet y de esta forma facilitar la extracción
de características que sirvan como fuente de aprendizaje para el reconocimiento de
patrones. El estudio de estas características se realizó a través del uso del programa
Praat, elegido por ser un software gratuito de gran utilidad para los estudios fonéticos
del habla. En segundo lugar, la fase de validación, donde se certifica que la
persona es quien dice ser, cuya decisión va por cuenta del bloque de procesamiento
inteligente basado en redes neuronales implementando técnicas de Deep Learning.
Cabe señalar que se incluyó una sección para la representación gráfica de modo
que la experiencia para el usuario fuese de mayor atractivo al tener la posibilidad
de contrastar la señal de voz original y la derivada del tratamiento interno para su
adecuación para los fines acústicos esperados, que en conjunción con el soporte dado
por la revisión bibliográfica, consolidaron a los formantes y pitch como los parámetros
característicos de la voz de mayor soporte para distinguir a un individuo
de cualquier otro. Asimismo, los ensayos arrojaron que la herramienta es capaz de
validar con un porcentaje de acierto superior al 90 % |
URI : | http://hdl.handle.net/123456789/5261 |
Aparece en las colecciones: | (TIC) Trabajo de pregrado
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rrudolf.pdf | TEG Rudolf Payarez Rosanna Carolina y Lamas Rivas Luciano Ramón | 1,18 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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