Reconocimiento automático de voz aplicado a la mejora en el proceso de aprendizaje de lectura en nivel escolar

El presente artículo realiza el estudio de los algoritmos y los métodos que se utilizan para el reconocimiento automático de la voz. La importancia de su aplicación reside en la mejora del proceso de aprendizaje tomando en cuenta características como la pronunciación, comunicación y habilidades lingüísticas en mejora de la precisión y buen uso del habla. Se realizó una búsqueda de los diferentes estudios relacionados con el objetivo de analizar el algoritmo más utilizado y el método que lo complementa para así poder encontrar las características más relevantes e inconvenientes en su utilización. Siendo así, se encontró que uno de los algoritmos más utilizados es DNN (redes neuronales profundas) y HMM (modelo oculto de Markov). De esta revisión pudimos observar que el uso de reconocimiento de la voz para el aprendizaje ha sido experimentado desde edades tempranas en niños, adolescentes y adultos con resultados relevantes, siendo uno de los inconvenientes principales para su funcionamiento, el ruido.

• Autore principale: Cevallos Correa, Fabiola Lissett (author)
• Natura: bachelorThesis
• Lingua: spa
• Pubblicazione: 2021
• Soggetti: SPEECH RECOGNITION; ALGORITHMS; DNN (DEEP NEURAL NETWORKS); HMM (HIDDEN MARKOV MODEL); VITERBI ALGORITHM; BAUM-WELCH ALGORITHM; LEARNING
• Accesso online: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20903