dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-7337-8974
dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-9498-6602
dc.contributor0000-0002-9498-6602
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.created2020-05-06T20:07:12Z
dc.date.issued2016-10
dc.identifier1405-1249
dc.identifierhttp://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1891
dc.identifierhttps://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.
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico de Celaya
dc.relationgeneralPublic
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América
dc.sourcePistas Educativas, SENIE 2016, No. 113, pp. 1106– 1125, Noviembre 2016.
dc.titleDiseño de prototipo para mejorar la dicción mediante el uso de Modelos Ocultos de Markov
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article


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