Reconocimiento de patrones del habla subvocal utilizando algoritmos evolutivos

Abstract

Hoy por hoy, existen muchas formas para establecer una comunicación, que permita crear lazos de contacto entre personas de una sociedad o permita realizar una interfaz para la interacción hombre-máquina. Dichas técnicas han sido consecuencia de la evolución tecnológica desencadenada por un mundo futurista y que quiere ser globalizado. Una de estas técnicas desarrolladas, es el reconocimiento del habla subvocal o lenguaje silencioso, que permite analizar las señales provenientes del aparato fonador sin la necesidad de la reproducción de sonidos o pronunciación de palabras. Este trabajo consiste en el desarrollo de un sistema de reconocimiento de habla subvocal utilizando la técnica NAM, a partir de un esquema y prototipo propuesto con un Sistema de Adquisición de Datos (SAD), y un algoritmo para analizar y relacionar las señales de lenguaje silencioso y las palabras pronunciadas, a partir de los conceptos de filtros digitales, la Transformada Discreta de Fourier (DFT), la Transformada Rápida de Fourier (FFT) y técnicas de discriminación con Inteligencia Artificial, para luego presentar los resultados obtenidos a partir de unos fonemas del idioma español.