Arquitectura neuronal para reconocimiento del habla

• Autores: Antonio Cañas Vargas
• Directores de la Tesis: Julio Ortega Lopera (dir. tes.), Alberto Prieto Espinosa (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2003
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Pedro Gómez Vilda (presid.), Eduardo Ros Vidal (secret.), Clemente Rodríguez Lafuente (voc.), Luis Felipe Romero Gómez (voc.), Francisco José Pelayo Valle (voc.)
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• Resumen

  • Esta tesis investiga la utilización de redes neuronales artificiales en la construcción de sistemas sencillos de reconocimiento del habla. Se ha usado principalmente un modelo ampliado del perceptrón multicapa (MLP) -con capas bidimensionales y conectividad local- que hemos denominado XMLP (eXtended MultiLayer Perceptron). Se ha desarrollado una herramientas de simulación y entrenamiento del XMLP, con la que se han realizado experimentos de reconocimiento de fonemas y de palabras aisladas- Se ha estudiado el funcionamiento del XMLP con valores discretos, de cara a realizar implementaciones físicas. Algunos de los modelos de MLP/XMLP que han proporcionado buenos resultados se han implementado en FPGA (Field Programmable Gate Arrays) utilizando los lenguajes Handel-C y VHDL. Además se ha implementado una tarjeta de adquisición de sonido para PC y se han desarrollado el software de control y la interfaz gráfica de usuario necesarios para capturar una base de datos para el entrenamiento de una futura arquitectura autónoma.