Conversor de voz a texto para el idioma quechua usando la herramienta de reconocimiento de voz KALDI y una red neuronal profunda

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dc.contributor.advisor Carbajal Luna, Julio Cesar
dc.contributor.author Aimituma Suyo, Franklin
dc.contributor.author Churata Urtado, Ruth Mery
dc.date.accessioned 2019-08-07T13:10:10Z
dc.date.available 2019-08-07T13:10:10Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.other 253T20190384
dc.identifier.other IN/010/2019
dc.identifier.uri http://repositorio.unsaac.edu.pe/handle/UNSAAC/4321
dc.description.abstract El conjunto de variaciones en la pronunciación (acentos, velocidad, entonación) que son consecuencia de las variaciones en género, edad y localidad de los locutores, afectan en gran medida en la precisión de un conversor de voz a texto. Es por ello que, en esta tesis se describe la construcción de un conversor de voz a texto de habla continua con un gran vocabulario (LVCSR-Large Vocabulary continuos Speech Recognition) e independiente del locutor, para el idioma Quechua en su variación dialéctica Cusco-Qollao, basado en la herramienta Kaldi y la arquitectura de una Red Neuronal Profunda como clasificador de fonemas dentro del modelo acústico, para lo cual fue necesario la construcción del corpus de voz balanceada en género, a partir de grabaciones hechas a frases inmersas en distintos fuentes textuales, llegando a obtener un total de 18 horas de audio en Quechua. De igual forma, se realizó la construcción de los distintos recursos de voz (Diccionario fonético, fonemas y grandes colecciones de texto) necesarios para la construcción del modelo acústico y de lenguaje. Una vez construido todos los recursos de voz, se continua con el proceso de entrenamiento del modelo acústico basado en un modelo de Red Neuronal Profunda y el modelo Oculto de Markov (Deep Neural Network (DNN)-Hidden Markov Model (HMM)), del mismo modo, el modelo de lenguaje es basado en un modelo de 3-grams. Finalmente, una vez concluido el proceso de entrenamiento, se realiza el proceso de prueba o reconocimiento basado en un conjunto de experimentos con el fin de obtener valores óptimos para los parámetros de la arquitectura DNN, es así que se llegó a obtener una precisión de 59.20%, con la tasa de aprendizaje igual a 0.002, numero de nodos internos igual a 512 y el número de capas internas igual a 3 como parte de los parámetros de la arquitectura DNN dentro del modelo acústico, lo cual es bastante aceptable en comparación a investigaciones con una cantidad de recursos de voz similares. es_PE
dc.description.uri Tesis
dc.format application/pdf en_US
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ *
dc.source Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNSAAC es_PE
dc.subject Modelo de lenguaje es_PE
dc.subject Redes neuronales profundas es_PE
dc.subject Decodificador Kaldi es_PE
dc.subject Corpus de voz es_PE
dc.subject Sistema ASR es_PE
dc.title Conversor de voz a texto para el idioma quechua usando la herramienta de reconocimiento de voz KALDI y una red neuronal profunda es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.name Ingeniero Informático y de Sistemas
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
thesis.degree.level Título profesional
thesis.degree.discipline Ingeniería Informática y de Sistemas
dc.subject.ocde Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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