dc.contributorCelis Nuñez, Juán David
dc.contributorCastro Casadiego, Sergio Alexander
dc.creatorLLanos Castro, Rodrigo Andrés
dc.date.accessioned2021-12-10T19:25:50Z
dc.date.accessioned2022-09-28T18:15:01Z
dc.date.available2021-12-10T19:25:50Z
dc.date.available2022-09-28T18:15:01Z
dc.date.created2021-12-10T19:25:50Z
dc.date.issued2017
dc.identifierhttp://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/4997
dc.identifier113169
dc.identifierinstname:Universidad Francisco de Paula Santander
dc.identifierreponame:Repositorio Digital UFPS
dc.identifierrepourl:https://repositorio.ufps.edu.co/
dc.identifierTIE 00141/2017
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3699873
dc.description.abstractPara contribuir con la evolución del internet de las cosas (IoT) se desarrolló una inteligencia computacional con base en el sistema embebido Raspberry Pi B+, la cual es controlada por voz mediante el método de “Comand and Control” desde una aplicación móvil creada en Android Studio, que además de la recepción y envió de los comandos también permite monitorizar los estados en tiempo real de los dispositivos conectados por medio de una base de datos. Para esto, fue necesario crear el Modelo Acústico y el Modelo de Lenguaje de las personas que habitan en la región de Norte de Santander empleando el Software libre CMU SPHINX y CMUCLMTK de la universidad Carnegie Mellon y la universidad de Cambridge respectivamente. El desempeño de la inteligencia computacional se evaluó con los resultados del entrenamiento y del reconocimiento de voz, los cuales fueron de 0% de error y 100% de exactitud para la primera y del 84% de exactitud y 16% de error en la segunda. Posteriormente se analizaron los tiempos de respuesta del sistema y su funcionamiento implementándolo en una casa del barrio Ceiba 2 de la ciudad de Cúcuta, Norte de Santander en Colombia integrando tres dispositivos que permiten controlar la iluminación de la residencia además de la medición de las variables de temperatura, humedad y presencia, aplicando una comunicación bidireccional por radiofrecuencia con la Raspberry Pi. Por lo anterior se puede concluir que es posible crear una inteligencia computacional con procesamiento de voz para el desarrollo del internet de las cosas integrando los sistemas embebidos y las aplicaciones móviles como herramientas de hardware y software de bajo costo y buen rendimiento.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Francisco de Paula Santander
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.publisherSan José de Cúcuta
dc.publisherIngeniería Electrónica
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.sourcehttp://alejandria.ufps.edu.co/descargas/tesis/1160686.pdf
dc.titleInteligencia computacional con procesamiento de voz para una aplicación domótica en el desarrollo del internet de las cosas (Archivo Electrónico)
dc.typeTesis


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