APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIVERSIDAD TÉCNICA DE MACHALA
UNIDAD ACADÉMICA DE INGENIERÍA CIVIL
CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
TEMA
APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL
RECONOCIMIENTO DE OBJETOS POR COMANDOS DE VOZ CON
ENFOQUE EDUCATIVO, UTILIZANDO ALGORITMOS DE REDES
NEURONALES.
AUTORES
GAVILANES MORÁN HENRY MAURICIO.
PINEDA REASCO ALVARO LUIS.
QUEZADA MOTOCHE JEAN CARLOS.
VEGA CARRILLO PAOLA ALEXANDRA.
DOCENTE
ING. SIST. WILMER RIVAS AZANSA, MG. SC.
MACHALA – ECUADOR
ENERO, 2016

ÍNDICE GENERAL
1. INTRODUCCIÓN. ..............................................................................................................3
2. PROBLEMA........................................................................................................................3
2.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA. ....................................................................3
2.2. FORMULACION DEL PROBLEMA..........................................................................4
3. VARIABLES DE INVESTIGACIÓN..................................................................................4
3.1. VARIABLE DEPENDIENTE......................................................................................4
3.2. VARIABLE INDEPENDIENTE..................................................................................4
4. OBJETIVOS. .......................................................................................................................4
4.1. OBJETIVO GENERAL. ..............................................................................................4
4.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS. ......................................................................................4
5. DISEÑO ARQUITECTÓNICO. ..........................................................................................5
6. REQUISITOS PREVIOS. ....................................................................................................6
6.1. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE TALKING JAVA 1.7.0. ........................6
6.2. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE NETBEANS 6.8, JDK 1.6 y JRE 1.6.....8
6.3. INTEGRACIÓN DE LIBRERÍAS AL PROYECTO. ................................................11
6.4. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE POSTGRESQL 9.2..............................16
7. DESARROLLO DE LA APLICACIÓN. ...........................................................................25
7.1. CLASES Y MÉTODOS.............................................................................................25
7.2. INTERFACES............................................................................................................31
8. CONCLUSIONES. ............................................................................................................32
9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. ..............................................................................33

1. INTRODUCCIÓN.
Las redes neuronales artificiales (RNA), son una aproximación a la inteligencia fundamentada
en el cerebro de los mamíferos, mas explícitamente en la neuronas biológicas. En la actualidad
son ampliamente usadas en diferentes campos del conocimiento para: análisis de datos,
reconocimiento de patrones y problemas de predicción.
En la educación existen distintos métodos de enseñanza cuyo objetivo es dirigirse los
estudiantes para asimilar conocimientos con algunos de sus sentidos, sin embargo existen
diversos estilos de aprendizajes, los cuales son particularmente diferentes en cada uno de los
estudiantes.
Existen personas cuyo estilo de aprendizaje se orienta más hacia la asimilación de la
información a través del oído y no por la vista, a este estilo se lo conoce como auditivo. Si bien
la gran mayoría de la gente tiende a ser principalmente visuales en la forma de relacionarse con
el mundo alrededor de ellos, la estimulación de audio se emplea a menudo como un medio
secundario de encontrar y absorber conocimientos. Para un pequeño porcentaje de las personas,
el aprendizaje auditivo supera los estímulos visuales y sirve como el método de aprendizaje de
primaria, con el aprendizaje visual cada vez secundaria, es decir, que la ayuda del aprendizaje
visual permite identificar ideas erróneas y visualizar patrones e interrelaciones en la
información, factores necesarios para la comprensión e interiorización profunda de conceptos.
En este caso particular, las redes neuronales serán aplicadas en el campo de reconocimiento de
objetos por comandos de voz con enfoque educativo, aplicando el aprendizaje supervisado en
las redes neuronales, que se caracteriza porque el proceso de aprendizaje se realiza mediante un
entrenamiento controlado por un agente externo (supervisor, maestro) que determina la
respuesta que debería generar la red a partir de una entrada determinada.
2. PROBLEMA.
2.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.
Existe un gran número de problemas en ciencia e ingeniería que implican la extracción de
información a partir de datos complejos e inciertos. Para muchos de estos problemas, las
aproximaciones tradicionales resultan inadecuadas. Durante muchas décadas se trató de
solucionar estos problemas mediante la utilización de algoritmos. Los desalentadores resultados
obtenidos en visión artificial y otras áreas, hicieron que en la década de los 70 se percatasen de
la imposibilidad de manejar todas las combinaciones posibles en situaciones reales, base de
estructura en algoritmo, debido al casi infinito número de perturbaciones que pueden existir. En

la actualidad el uso de redes neuronales artificiales en la educación, ha hecho que algunos
profesionales de la rama se enfoquen a desarrollar aplicaciones que beneficien de alguna manera
a los estudiantes.
Por tal motivo, el presente trabajo propone aportar a la educación inicial o primaria aplicaciones
de reconocimiento de voz mediante la visualización de imágenes mejorando el reconocimiento
audio-visual de los estudiantes. Este prototipo sirve como punto de inicio para otras aplicaciones
referentes a este proyecto, es decir, este proyecto tiene como fin ayudar a los estudiantes a
mejorar sus habilidades de reconocimiento de imágenes por medio de la voz.
2.2. FORMULACION DEL PROBLEMA.
¿Cómo aplicar los conocimientos adquiridos en el módulo de Aplicación de Inteligencia
artificial para aportar a la educación inicial o primaria aplicaciones de reconocimiento de voz
mediante la visualización de imágenes mejorando el reconocimiento audio-visual de los
estudiantes?
3. VARIABLES DE INVESTIGACIÓN.
3.1. VARIABLE DEPENDIENTE.
Desarrollo de una aplicación que emplee inteligencia artificial, con enfoque en las redes
neuronales y el método de aprendizaje supervisado, mediante la implementación del
reconocimiento de voz y de una base de datos con resultados esperados.
3.2. VARIABLE INDEPENDIENTE.
• Integración de reconocimiento de voz con TALKING JAVA.
• Integración de una base de datos con resultados esperados en PostgreSQL.
4. OBJETIVOS.
4.1. OBJETIVO GENERAL.
Aportar a la educación inicial o primaria aplicaciones de reconocimiento de voz mediante la
visualización de imágenes para mejorar el reconocimiento audio-visual de los estudiantes.
4.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS.
• Integrar herramientas open source en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia
artificial.

• Diseñar modelos de aprendizaje para los diferentes casos de aplicación de redes
neuronales.
• Incentivar al desarrollo de herramientas inteligentes con fines educativos para mejorar
la enseñanza-aprendizaje.
5. DISEÑO ARQUITECTÓNICO.
A continuación detallamos el proceso que realiza nuestra aplicación mediante un diseño
arquitectónico. Observamos que la voz se ingresa al computador y esta es procesada por el
Talking Java, decodificando el audio en bits, para luego realizar la respectiva comparación con
los datos almacenados en PostgreSQL, finalmente a través del algoritmo de redes neuronales se
obtiene los resultados correspondientes.
SISTEMA OPERATIVO WINDOWS
10101011101
01010101010
10101010101
0101101010
PROCESAMIENTO
BD
JRE: JAVA RUNTIME ENVIRONMENT
TalkingJava
speech.recognition

6. REQUISITOS PREVIOS.
Debemos tener en claro que esta aplicación solo será ejecutable en el sistema operativo
Windows. A continuación presentamos los requisitos del sistema (hardware y software), la
instalación y configuración de las herramientas, las librerías, la conexión de la base de datos que
se utilizó en el desarrollo de la aplicación.
Link de descarga.
Para descargar Talking Java, NetBeans con su respectiva versión de JDK y JRE y las
correspondientes librerías, ingresamos una carpeta compartida en google drive de este proyecto,
en donde descargaremos todas las herramientas, podemos encontrarlos en la siguiente dirección:
https://drive.google.com/open?id=0B1kNRDgh03PldEtvek1KVjdaVVk
6.1. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE TALKING JAVA 1.7.0.
Requisitos del sistema.
RAM 512 MB.
Procesador Intel Pentium III o posterior.
Espacio en
Disco
2050 MB de espacio libre en el disco.
Instalación y configuración.
Debemos tener en cuenta que esta herramienta realizará la recodificación respectiva de la voz a
bits. Una vez descargado, procedemos a ingresar a dicha carpeta.
Buscamos el setup, y ejecutamos como administrador.

Es una instalación intuitiva, en la primera pantalla que nos aparece aceptamos los términos y
damos clic en siguiente.
Seleccionamos la carpeta donde se instalara, en nuestro caso dejamos la dirección por defecto.
Damos clic en Install SDK, y esperamos a que se instale.
Una vez que termina la instalación, nos aparecerá un mensaje, donde debemos dar clic en OK.

Y listo, el programa se abrirá automáticamente para empezar a utilizarlo.
6.2. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE NETBEANS 6.8, JDK 1.6 y JRE
1.6.
RAM 512 MB.
Espacio en
Disco
Una vez descargado el Java Java SE Development Kit and NetBeans IDE Installer, procedemos
a instalarlo. Es una instalación intuitiva, en la primera pantalla que nos aparece procedemos a
dar clic en siguiente.

Para continuar debemos aceptar los términos de instalación. Y presionamos clic en siguiente.
Elegimos la dirección donde se va a instalar el JDK, en nuestro caso hemos dejado la dirección
por defecto. Y presionamos clic en siguiente.
De igual manera debemos elegir la dirección donde se va a instalar NetBeans, en nuestro caso
hemos dejado la dirección por defecto. Y presionamos clic en siguiente.

Una vez realizados todos estos pasos, debemos dar clic en Install para que se inicie la
instalación. Debemos esperar hasta que finalice.
Debemos desactivar todos los check y finalmente dar clic en Finish para empezar a utilizarlo.

6.3. INTEGRACIÓN DE LIBRERÍAS AL PROYECTO.
Debemos tener presente que esta librería nos ayudará a que la voz que utilicemos como entrada
sea reconocida por el programa. Una vez descargado, procedemos a copiarlo a la dirección
donde se instaló el JDK.
Cambiamos el nombre de la carpeta, de paquete a talkingJava.

Luego debemos crear y cargar una librería antes de usarla, para eso nos dirigimos a NetBeans,
damos clic en el menú Tools y seleccionamos Libraries.
Procedemos a crear una nueva librería, en este caso la nombraremos Reconocedor, que será de
tipo class.
Dentro de la librería creada, agregamos un .jar o un folder.

En nuestro caso, buscaremos la carpeta que copiamos a la dirección del JDK para cargar un .jar,
dentro de talkingJava encontraremos la librería cgjsapi.
Como observamos se muestra la dirección del .jar que queremos cargar, debemos dar clic en
OK para que esto se realice.
Una vez creada y cargada, procedemos a ir a las propiedades de nuestro proyecto.

Seleccionamos la categoría Libraries, y agregamos la librería creada, para eso damos clic en
Add Library.
Procedemos a buscar y seleccionar la librería Reconocedor, y presionamos Add Library.

Finalmente para cargar la librería a nuestro proyecto debemos dar clic en OK.
Como observamos, la librería se ha cargado correctamente a nuestro proyecto y podemos
utilizar todos sus paquetes.

6.4. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE POSTGRESQL 9.2.
RAM 512 MB.
Espacio en
Disco
Una vez descargado PostgreSQL Enterprise, procedemos a instalarlo. Es una instalación
intuitiva, en la primera pantalla que nos aparece procedemos a dar clic en siguiente.

Elegimos el directorio de instalación, en nuestro caso usamos la dirección por defecto. Damos
clic en siguiente.
También elegimos el directorio de datos, nuestro caso usamos la dirección por defecto. Damos
clic en siguiente.
Procedemos a elegir una contraseña con la cual accederemos a nuestra base de datos. Damos
clic en siguiente.

Seleccionamos el puerto en el que el servidor deberá escuchar, en nuestro caso le dejamos el
que viene por defecto. Damos clic en siguiente.
Algunas opciones avanzadas que debemos configurar son las regionales, le dejamos la que viene
por defecto. Damos clic en siguiente.

Finalmente, PostgreSQL está listo para instalarse, damos clic en siguiente y la instalación se
procederá a realizar.

Esperamos hasta que este proceso termine.
Desactivamos el check y para empezar a utilizar nuestra base de datos basta con dar clic en
terminar.

Creación de base de datos.
Procedemos a abrir PostgreSQL, damos clic derecho sobre la opción Base de Datos y
seleccionamos Nueva Base de Datos.
Se nos abre una ventana donde nos pedirá que ingresemos el nombre y el propietario de la base
de datos, en nuestro caso IABD y postgres respectivamente. Damos clic en OK.
Desplegamos las opciones de la base de datos que hemos creado, y en esquemas encontramos la
opción public, damos clic derecho seleccionamos Nuevo Objeto y seguidamente damos clic en
Nueva Tabla.

Se nos abre una ventana, en la opción Propiedades, nos pedirá que ingresemos el nombre el
propietario y el esquema de la tabla, en nuestro caso Datos, postgres y public respectivamente.
Damos clic en OK.

Ahora nos dirigimos a la opción Columnas donde agregaremos tres, para el dato, la imagen y el
id, con tipo de datos text, bytea y serial respectivamente. Damos clic en OK, para crear cada
una.

Debemos especificar que nuestro id, sea clave primaria.

7. DESARROLLO DE LA APLICACIÓN.
Una vez instaladas todas las herramientas procedemos a desarrollar la aplicación.
7.1. CLASES Y MÉTODOS.
A continuación detallamos cada clase y método utilizado.
CLASE CONEXIÓN
Ésta clase permitirá realizar una conexión entre Java y una base de datos administrada con
PostgreSQL.
Principales Atributos
El atributo “conn” permite guardar un objeto de la clase Connection mediante el driver
específico para Postgres
El atributo “pst” permite guardar y ejecutar una sentencia SQL a partir de una cadena de texto
con dicha sentencia.
Método Conectar
En el método Conectar() se define el driver con el que se va a trabajar. Se especifica también el
puerto y el nombre de la base de datos con los cuales va a trabajar.

Se debe ingresar el mismo usuario y contraseña de la base de datos. Ejecutamos el driver y
realizamos la conexión con la base de datos.
Método Desconectar
Se hace un llamado a la variable que contiene la conexión y la cerramos con el método close().
Método EjecutarSQL
Recibe una cadena de texto la cual representa la sentencia sql a ejecutar. Se crea un objeto tipo
sentencia y le enviamos la cadena SQL. Luego se ejecuta dicha sentencia y el resultado retorna
hacia el método que lo invocó.
CLASE VENTANA
Esta clase hereda de la clase JFrame, por lo tanto se la considera una ventana en la cual se
agregarán todos los demás componentes del programa.

El atributo “pa” permite guardar un objeto de la clase Aprender para que posteriormente el
programa aprenda datos registrados en una base de datos.
El atributo “pj” permite guardar un objeto de la clase Juego para posteriormente obtener los
datos aprendidos.
El atributo “con” permite almacenar un objeto de la clase Conexión para poder conectarse a la
base de datos.
Método Nuevo Juego
Este método se ejecuta al seleccionar el menú Nuevo Juego. Primero elimina todos los
componentes que tenga el panel principal. Luego inicializa el objeto de la clase Juego.
A continuación agrega al panel principal el panel que corresponde al objeto Juego. Por último se
hace visible el panel principal.
Método Aprender.
Este método se encarga de presentar el panel para ingresar datos que tiene que aprender el
programa.
Primero elimina todos los componentes que tenga el panel principal. Luego inicializa el objeto
de la clase Aprender.
A continuación agrega al panel principal el panel que corresponde al objeto Aprender. Por
último se hace visible el panel principal.

CLASE ESCUCHADOR.
Ésta clase hereda de la clase ResultAdapter.
Principales Atributos.
El atributo “recognizer” es un objeto de la clase Recognizer la cual permite hacer uso del
reconocimiento de voz.
El atributo gst permite almacenar el resultado que entrega el objeto de la clase Recognizer.
El atributo “juego” es una instancia del panel padre en donde se cargarán las imágenes con los
datos.
Método ResultAccepted.
Como el nombre lo dice este método se ejecutará automáticamente cuando el reconocedor de
patrones de voz encuentre un patrón de voz aceptable para empezar el reconocimiento.
Primero se obtiene los elementos de la cadena de texto y se los almacena en la variable “res”.
Luego de esos elementos se obtiene uno, el mejor elemento resultante.
A continuación se crea una cadena de texto en donde se almacenará el resultado de la consulta.
Luego se crea un ciclo que concatena un elemento recibido de otro hasta formar una palabra o
frase, luego se envía el resultado concatenado al método comparar() para su posterior revisión y
calificación.

CLASE APRENDER.
El atributo “filtro” permite crear un filtro al explorador de archivos para que solo muestre
archivos con extensión “.jpg”
La cadena de texto “ruta” almacenará la dirección de la imagen a usar en el sistema de archivos
del sistema oerativo.
El atributo “fis” almacenará la imagen como tal en forma de flujo de entrada.
El atributo “longitudBytes” permite almacenar la cantidad de bytes que contiene la imagen
cargada.
Método Examinar.
Este método permitirá cargar una imagen en el panel.
Primero inicializamos la cadena de texto “ruta” sin ningún dato. Luego creamos un objeto
JFileChooser que permitirá elegir una imagen en el explorador de archivos. Se limita a abrir

únicamente archivos. Luego se configura el filtro anteriormente creado en el objeto
JFileChooser.
En la variable “opción” se guarda el resultado que arroja la exploración de los archivos, se
identifica si se canceló o se aceptó la búsqueda.
Luego si se trata de una aceptación se procede a cargar el flujo de datos del archivo
seleccionado.
Se almacena la cantidad de bytes que tiene ese archivo de imagen y también la ruta de dicho
archivo.
Se crea un objeto de tipo ImageIcon con la ruta del archivo. Se extrae la imagen y se le
redimensiona al tamaño de 350x350 pixeles. Se vuelve a crear un objeto tipo ImageIcon con la
imagen redimensionada y por último se carga la imagen en el panel.
Método Guardar.
Este método me permite ingresar un nuevo registro en la base de datos siempre y cuando se
haya proporcionado el dato y su imagen respectiva.
Primero se valida que ambos parámetros se cumplan tanto el dato como la imagen no deben
estar vacíos.
Luego se crea una cadena de texto con la sentencia SQL, en la cual se maneja un INSERT en la
tabla Datos cuyos valores a ingresar deben ser especificados, en este caso solamente el dato y la
imagen.

Luego se prepara la sentencia SQL a través de la conexión establecida con anterioridad, la cual
necesita que se especifique los datos a usar.
A continuación se envían los datos dependiendo de la columna, se escriben como parámetros el
index de la columna y el valor a guardar.
En este caso se guardará el dato escrito por el usuario y la imagen como flujo de datos.
Se procede a ejecutar la sentencia y posteriormente a cerrarla. Por último se limpian los campos.
CLASE JUEGO.
7.2. INTERFACES.
A continuación explicaremos el funcionamiento de la aplicación.

8. CONCLUSIONES.
Redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos
simples (usualmente adaptativos) y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar
con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico.
Debido a su constitución y a sus fundamentos, las redes neuronales artificiales presentan un
gran número de características semejantes a las del cerebro. Por ejemplo, son capaces de
aprender de la experiencia, de generalizar de casos anteriores a nuevos casos, de abstraer
características esenciales a partir de entradas que representan información irrelevante, etc.
En el contexto educativo, son muchas las áreas de interés en donde se podrían emplear técnicas,
metodologías y herramientas de la Inteligencia Artificial: sistemas tutoriales inteligentes,
modelación de los estudiantes a nivel individual y grupal, sistemas basados en agentes
inteligentes, la web semántica, el descubrimiento de conocimiento y el aprendizaje automático.
Es un hecho visible el incremento de la utilización de las tecnologías de la información y la
comunicación en los procesos de enseñanza/aprendizaje en las instituciones y centros de
enseñanza. Una etapa de avance en este proceso sería el emplear las tecnologías basadas en la
Inteligencia Artificial, como los tutores inteligentes, los agentes inteligentes, los sistemas de
gestión de aprendizaje, entre otros, para incorporarlos a los sistemas de enseñanza/aprendizaje.
La investigación en este campo es muy activa y plantea objetivos tan impactantes como el de la
construcción de sistemas inteligentes para analizar el grado de atención y el nivel de
productividad de los alumnos y personal con algunos problemas de concentración.
Así, la propuesta presente de presentar está basada en diversas técnicas de la Inteligencia
Artificial aplicando múltiples herramientas capaces de aprender, como son las técnicas de
personalización basadas en modelos de los estudiantes y de grupos, los agentes inteligentes y las
técnicas de descubrimiento de conocimiento.
Hasta el momento, el desenvolvimiento de los alumnos primarios y secundarios ha demostrado
que el uso de este tipo de herramienta facilita la asimilación de los conceptos y técnicas de la
Inteligencia Artificial, empleando las propias técnicas que dicha disciplina ha desarrollado para
la Educación.

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
• Jonathan Garcia. Reconocedor de voz (Netbeans 7.1). 13 de Mayo del 2012. Disponible
en: https://www.youtube.com/watch?v=Eddff7nL8uo
• Douglas IR. Java reconocedor de voz. 10 de Abril del 2013. Disponible en:
https://www.youtube.com/watch?v=VGoacF-YQak
• César Martín Ortiz Pintado. Java, Reconocimiento y Sintetización de voz con Cloud
Garden TalkingJava SDK with Java Speech API implementation. 09 de Junio del 2010.
Disponible en: https://cmop17.wordpress.com/2010/06/09/javareconocimiento-y-
sintetizacion-de-voz-con-cloud-garden-talkingjava-sdk-with-java-speech-api-
implementation/
• Sarf Khan. Speech To Text using Java API. 06 de Febrero del 2011. Disponible en:
http://half-wit4u.blogspot.com/2011/02/speech-to-text-using-java-api.html
• Luis. A. Cruz Beltrán y Marco. A. Acevedo Mosqueda. Reconocimiento de Voz usando
Redes Neuronales Artificiales Backpropagation y Coeficientes LPC. 2008. Disponible
en:
http://campusv.uaem.mx/cicos//cicos2008/imagenes/memorias/6tocicos2008/Articulos/
Ponencia%207.pdf
• Jaime Varela y Eric Loaiza. Reconocimiento de palabras aisladas mediante redes
neuronales sobre FPGA. 2008. Disponible en:
http://repositorio.utp.edu.co/dspace/bitstream/11059/1712/1/6213822V293.pdf

APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

Similar a APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Similar a APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (20)

Último

Último (20)

APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL