Latest revision as of 11:00, 31 January 2023

Abstract

El objetivo del artículo fue generar un modelo reconocimiento automático de voz (RAV) basado en la traducción de la voz humana a texto, siendo considerado una de las ramas de la inteligencia artificial. El análisis de voz permite identificar información sobre la acústica, fonética, sintáctica, semántica de las palabras, entre otros elementos que pueden identificar ambigüedad en términos, errores de pronunciación, sintáctica similar pero semántica diferente, que representan características propias del lenguaje humano. El modelo se centró en el análisis acústico de las palabras, proponiendo la generación de una metodología para reconocimiento acústico a partir de transcripciones del habla de audios que contienen voz humana y se usó la tasa de error por palabra para identificar la precisión del modelo. Los audios son llamadas de emergencia registrados por el Servicio Integrado de Seguridad ECU911. El modelo fue entrenado con la herramienta CMUSphinx para idioma español sin conexión a internet. Los resultados mostraron que la tasa de error por palabra varía en relación a la cantidad de audios; es decir a mayor cantidad de audios menor cantidad de palabras erróneas y mayor exactitud del modelo. La investigación concluyó haciendo énfasis en la duración de cada audio como variable que afecta la precisión del modelo.

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