Prototipo de silla de ruedas comandada por voz empleando hmm en un ambiente controlado
Resumen
Este artículo presenta el desarrollo de un sistema de reconocimiento de palabras aisladas independiente del locutor, para comandar una silla de ruedas. Cada palabra se codifica mediante las técnicas de Predicción lineal y Cepstrum real, y la etapa de clasificación se realiza mediante Modelos Ocultos de Markov (HMM). A partir de los resultados se generan órdenes a un sistema móvil (silla de ruedas), el cual es comandado en un ambiente controlado.
Palabras clave
modelos Ocultos de markov, procesamiento de voz, predicción lineal, Cepstrum
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