raul alejandro blanco ortiz (5 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Identificación de locutor texto dependiente | Sistema de identificación de locutor texto dependiente en raspberry pi 3 b con aplicación en control de acceso | Raul Alejandro Blanco Ortiz (u. a.) | Taschenbuch | Spanisch | 2020 | Editorial Académica Española | EAN 9786202809498 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Este proyecto desarrolla un sistema de reconocimiento de locutor texto dependiente con base a loscoeficientes cepstrales de la voz utilizando una Raspberry Pi 3 B, en conjunto con una tarjeta de audio USB y un micrófono con conexión tipo jack de 3.5mm. En este dispositivo embebido se implementa la captura de la señal de audio, el acondicionamiento de la señal, la extracción de las características de la voz, la técnica de reconocimiento de locutor, el manejo de la base de datos para cada usuario del sistema, el registro de acceso y la implementación de la interfaz. Todo el desarrollo del sistema se realiza en software libre utilizando el lenguaje de programación Python v3.5, utilizando la librería pyaudio para la captura de la señal, librerías matemáticas como numpy, scipy, wave para el acondicionamiento de la señal, para la extracción de los parámetros cepstrales de la voz se utiliza la librería speech_features, la técnica de reconocimiento implementada es DTW y la base de datos del sistema es implementada en MySQL.Al final, se realizan pruebas para identificar falsas aceptaciones y falsos rechazos y así, determinar elporcentaje de error del sistema, su confiabilidad y eficiencia. 80 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Este proyecto desarrolla un sistema de reconocimiento de locutor texto dependiente con base a loscoeficientes cepstrales de la voz utilizando una Raspberry Pi 3 B, en conjunto con una tarjeta de audio USB y un micrófono con conexión tipo jack de 3.5mm. En este dispositivo embebido se implementa la captura de la señal de audio, el acondicionamiento de la señal, la extracción de las características de la voz, la técnica de reconocimiento de locutor, el manejo de la base de datos para cada usuario del sistema, el registro de acceso y la implementación de la interfaz. Todo el desarrollo del sistema se realiza en software libre utilizando el lenguaje de programación Python v3.5, utilizando la librería pyaudio para la captura de la señal, librerías matemáticas como numpy, scipy, wave para el acondicionamiento de la señal, para la extracción de los parámetros cepstrales de la voz se utiliza la librería speech_features, la técnica de reconocimiento implementada es DTW y la base de datos del sistema es implementada en MySQL.Al final, se realizan pruebas para identificar falsas aceptaciones y falsos rechazos y así, determinar elporcentaje de error del sistema, su confiabilidad y eficiencia.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 80 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este proyecto desarrolla un sistema de reconocimiento de locutor texto dependiente con base a loscoeficientes cepstrales de la voz utilizando una Raspberry Pi 3 B, en conjunto con una tarjeta de audio USB y un micrófono con conexión tipo jack de 3.5mm. En este dispositivo embebido se implementa la captura de la señal de audio, el acondicionamiento de la señal, la extracción de las características de la voz, la técnica de reconocimiento de locutor, el manejo de la base de datos para cada usuario del sistema, el registro de acceso y la implementación de la interfaz. Todo el desarrollo del sistema se realiza en software libre utilizando el lenguaje de programación Python v3.5, utilizando la librería pyaudio para la captura de la señal, librerías matemáticas como numpy, scipy, wave para el acondicionamiento de la señal, para la extracción de los parámetros cepstrales de la voz se utiliza la librería speech_features, la técnica de reconocimiento implementada es DTW y la base de datos del sistema es implementada en MySQL.Al final, se realizan pruebas para identificar falsas aceptaciones y falsos rechazos y así, determinar elporcentaje de error del sistema, su confiabilidad y eficiencia.