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dc.contributor.advisorTorres Barañano, María Inés ORCIDes
dc.contributor.advisorJusto Blanco, Raquel ORCIDes
dc.contributor.authorLópez Zorrilla, Asier ORCIDes
dc.contributor.otherF. CIENCIA Y TECNOLOGIAes
dc.contributor.otherZIENTZIA ETA TEKNOLOGIA F.eu
dc.date.accessioned2017-01-10T16:07:46Z
dc.date.available2017-01-10T16:07:46Z
dc.date.issued2017-01-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/20165
dc.description.abstractA lo largo de este trabajo se estudiarán de forma teórica la arquitectura de los reconocedores de voz basados en modelos generativos. En concreto se analizarán dos sistemas distintos: los sistemas basados en modelos ocultos de Markov y mezclas de gaussianas, y los modelos híbridos entre modelos ocultos de Markov y redes neuronales. Para ello se comenzará realizando una introducción al problema del recono- cimiento de voz. Después se analizarán de forma general modelos de mezclas de gaussianas, los modelos ocultos de Markov y las redes neuronales. Finalmente se presentará la herramienta Kaldi, con la cuál se realizarán diversos experimentos para comparar y analizar las características de los distintos sistemas de reconocimiento de voz. En particular, nos centraremos en estudiar el comportamiento de las redes neuronales.es
dc.language.isospaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.subjectredes neuronaleses
dc.subjectmodelos ocultos de Markoves
dc.subjectkaldies
dc.subjectreconocimiento de vozes
dc.subjectneural networkses
dc.subjectentrenamientoes
dc.titleIntroducción al procesamiento del habla mediante técnicas de deep learninges
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.date.updated2016-06-24T06:53:11Zes
dc.language.rfc3066eses
dc.rights.holderEste trabajo está bajo Licencia Creative Commons Reconocimiento – NoComercial (by-nc)es
dc.contributor.degreeGrado en Ingeniería Electrónicaes
dc.contributor.degreeIngeniaritza Elektronikoko Graduaes
dc.identifier.gaurregister70832-696668-09es
dc.identifier.gaurassign38130-696668es


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