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dc.contributor31249es_ES
dc.contributor.otherhttps://orcid.org/0000-0002-7337-8974-
dc.contributor.otherhttps://orcid.org/0000-0002-9498-6602-
dc.contributor.other0000-0002-9498-6602-
dc.coverage.spatialGlobales_ES
dc.creatorPedroza Ramírez, Ángel David-
dc.creatorDe la Rosa Vargas, José Ismael-
dc.creatorGarcía Dominguez, Ernesto-
dc.creatorGamboa Rosales, Hamurabi-
dc.creatorBecerra Sánchez, Aldonso-
dc.date.accessioned2020-05-06T20:07:12Z-
dc.date.available2020-05-06T20:07:12Z-
dc.date.issued2016-10-
dc.identifierinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.identifier.issn1405-1249es_ES
dc.identifier.urihttp://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1891-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.48779/3f04-4a45-
dc.description.abstractLa comunicación oral en el ser humano es muy importante, sin embargo, la buena comunicación, independientemente del idioma, debe ser clara, objetiva y expresiva con el fin de que lo que se quiere expresar sea lo que el oyente entienda. El reconocimiento de voz, por otro lado, se basa en el estudio sobre el proceso del habla y la comunicación, y la forma en que este conocimiento puede ser aplicado como herramienta para diversas finalidades. El enfoque de esta investigación es el desarrollo de un prototipo didáctico para realizar pruebas de dicción en el idioma español. Para ello, se utilizaron 3 técnicas basadas en Modelos Ocultos de Markov (HMM) las cuales son Modelos Ocultos de Markov con DTW (MDTW), Modelos Ocultos de Markov con DTW aproximado por izquierda y derecha (MID) y Modelos Ocultos de Markov con relleno de palabras (MRP). Con esta estructura se logró distinguir entre calidades de dicción y con una eficiencia de reconocimiento por encima del 90 % para cualquiera de las técnicas utilizadas. Finalmente, con base en lo anterior, se programó una interfaz en Matlab la cual brinda resultados para la corrección de la dicción.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherInstituto Tecnológico de Celayaes_ES
dc.relation.urigeneralPublices_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourcePistas Educativas, SENIE 2016, No. 113, pp. 1106– 1125, Noviembre 2016.es_ES
dc.subject.classificationINGENIERIA Y TECNOLOGIA [7]es_ES
dc.subject.otherDicción, GUIes_ES
dc.subject.otherGUIes_ES
dc.subject.otherInterfaz didácticaes_ES
dc.subject.otherReconocimiento Automático de Vozes_ES
dc.titleDiseño de prototipo para mejorar la dicción mediante el uso de Modelos Ocultos de Markoves_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
Appears in Collections:*Documentos Académicos*-- M. en Ciencias del Proc. de la Info.

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