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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCaraguay Ambuludi, Washington Antonio.-
dc.contributor.authorLópez Cazón, Iván Andrés.-
dc.date.accessioned2020-10-12T15:05:30Z-
dc.date.available2020-10-12T15:05:30Z-
dc.date.issued2020-09-13-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uees.edu.ec/123456789/3212-
dc.descriptionEl presente trabajo de titulación tiene como objetivo principal de proponer un algoritmo de reconocimiento de contexto para ruidos de fondo mediante un análisis comparativo de algoritmos desarrollados por otros investigadores, donde se verá reflejado las técnicas de reconocimiento de sonidos no-habla, desde un punto de vista práctico y funcional. La metodología utilizada para el desarrollo de la presente investigación es de carácter exploratorio, cualitativo y aplicado, para lo cual fue necesario aplicar una estrategia con base en la recopilación de información necesaria para el desarrollo de un algoritmo. Se revisaron cuatro técnicas de reducción de ruido de fondo: el filtro adaptable RACE (siglas en inglés de realzado adaptable por correlación), la sustracción espectral, el filtrado por medio de GSVD (siglas en inglés de descomposición en valores singulares generalizada) y el análisis de componentes independientes. Lo primero que se realizó fue descomponer la señal de audio en un solo canal, posteriormente mediante funciones se procedió a la detección del ruido de la señal mediante el uso de la transformada rápida de Fourier, los filtros para DSP (siglas en inglés de procesamiento digital de señales) y finalmente se logró la separación del ruido de fondo.es
dc.description.abstractThe main objective of the present degree work is to propose a context recognition algorithm for background noises through a comparative analysis of algorithms developed by other researchers, where non-speech sound recognition techniques will be reflected from a point of view. practical and functional sight. The methodology used for the development of this research is exploratory, qualitative and applied, for which it was necessary to apply a strategy based on the collection of information necessary for the development of an algorithm. Four background noise reduction techniques were reviewed: the adaptive RACE (correlation adaptive enhancement) filter, spectral subtraction, GSVD (generalized singular value decomposition) filtering, and generalized singular value decomposition. of independent components. The first thing that was done was to decompose the audio signal into a single channel, then through functions, the noise of the signal was detected by using the fast Fourier transform, the filters for DSP (digital signal processing) and finally the separation of the background noise was achieved.es
dc.language.isospaes
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es
dc.subjectAlgorítmo,es
dc.subjectdesarrollo auditivo, sonidoes
dc.subjectdiscapacidad auditiva,es
dc.subjecttecnología asistiva,es
dc.subjectanálisis de ruido,es
dc.subjectfiltrado de sonido.es
dc.titleREVISIÓN ANALÍTICA DE 3 ALGORITMOS DE RECONOCIMIENTO DE CONTEXTO DE RUIDO PARA LA DEFINICIÓN DE UNA PROPUESTA DE UN ALGORITMO EMPÍRICO.es
dc.typebachelorThesises
Aparece en las colecciones: INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN

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