Definición de lo que es un problema y de problemas que han solucionado parcialmente alumnos de la licenciatura en Informática y maestría en inteligencia artificial de la Universidad Veracruzana,
El documento trata sobre la naturaleza y contiene información sobre la conservación de la flora y fauna en un lugar, la atmósfera terrestre compuesta principalmente de nitrógeno y oxígeno que protege la vida con la capa de ozono, y define la naturaleza como los fenómenos del mundo físico y la vida en general, excluyendo los objetos artificiales.
Module 7 - FR - Echange de connaissances II: Soutien à l'utilisation de donnéesAlberto González-Talaván
Cette présentation a été crée par Alberto González-Talaván, traduite en Français par Mickaël Graf, et fait partie du module 3 du cours de formation GB20 pour les nœuds GBIF donné en Octobre 2013 à Berlin, Allemagne.
Avec cette présentation, nous voulons simplement mettre quelques idées sur la table pour commencer les discussions sur les meilleures pratiques pour aider à l'utilisation au mieux des données. C'est un aspect du travail de GBIF qui a été souvent négligé.
Nous nous concentrerons sur l'élimination des obstacles sociaux et culturels à l'utilisation.
Este documento presenta un resumen de las principales quejas y reclamos de los usuarios de un servicio público en 3 años. En la Parte I se describe el proceso de diagnóstico y diseño de un nuevo servicio. La Parte II analiza los datos de quejas clasificadas por código y causa. La Parte III concluye recomendando el desarrollo de habilidades en comunicación, calidad y desarrollo organizacional para mejorar la gestión pública.
Palmerillas Y Acuario Abraham, Juanjo Y Miguel juanjomoya00
La excursión incluyó una visita al acuario donde vieron tiburones, carpas, peces payaso y pirañas, y a las parmerillas que son cultivos de tomate, pepino y otros vegetales bajo invernaderos calientes. También comieron un refrigerio llevado al acuario.
El documento trata sobre la naturaleza y contiene información sobre la conservación de la flora y fauna en un lugar, la atmósfera terrestre compuesta principalmente de nitrógeno y oxígeno que protege la vida con la capa de ozono, y define la naturaleza como los fenómenos del mundo físico y la vida en general, excluyendo los objetos artificiales.
Module 7 - FR - Echange de connaissances II: Soutien à l'utilisation de donnéesAlberto González-Talaván
Cette présentation a été crée par Alberto González-Talaván, traduite en Français par Mickaël Graf, et fait partie du module 3 du cours de formation GB20 pour les nœuds GBIF donné en Octobre 2013 à Berlin, Allemagne.
Avec cette présentation, nous voulons simplement mettre quelques idées sur la table pour commencer les discussions sur les meilleures pratiques pour aider à l'utilisation au mieux des données. C'est un aspect du travail de GBIF qui a été souvent négligé.
Nous nous concentrerons sur l'élimination des obstacles sociaux et culturels à l'utilisation.
Este documento presenta un resumen de las principales quejas y reclamos de los usuarios de un servicio público en 3 años. En la Parte I se describe el proceso de diagnóstico y diseño de un nuevo servicio. La Parte II analiza los datos de quejas clasificadas por código y causa. La Parte III concluye recomendando el desarrollo de habilidades en comunicación, calidad y desarrollo organizacional para mejorar la gestión pública.
Palmerillas Y Acuario Abraham, Juanjo Y Miguel juanjomoya00
La excursión incluyó una visita al acuario donde vieron tiburones, carpas, peces payaso y pirañas, y a las parmerillas que son cultivos de tomate, pepino y otros vegetales bajo invernaderos calientes. También comieron un refrigerio llevado al acuario.
Este documento resume los aspectos más relevantes de la Ley de Contrataciones y Adquisiciones del Estado y su Reglamento. Se establece que el OSCE será el organismo supervisor de las contrataciones del Estado. También se detallan las excepciones a la aplicación de la normativa, los límites de delegación, encargo a otras entidades, prestaciones adicionales y reducciones, y valor referencial.
Este documento discute la publicidad subliminal y cómo afecta el subconsciente de las personas. Explica que la publicidad subliminal presenta productos o servicios de manera imperceptible para motivar el consumo sin que la persona sea consciente. También menciona que los estudiantes eligieron este tema debido a su relevancia para su carrera en mercadotecnia y su interés en cómo la publicidad subliminal influye en las preferencias y decisiones de los consumidores.
El documento presenta breves descripciones de varios lugares importantes en y alrededor de Córdoba, España. La Plaza de las Tendillas se considera el centro de Córdoba y el lugar de las celebraciones más importantes. El Parque de Miraflores es un parque junto al río Guadalquivir destinado a albergar un futuro Palacio de Congresos. La Carlota es un municipio a 30 km de Córdoba conocido por sus manchas de bosque mediterráneo. En 1570, Felipe II crió caballos españoles en Caballeriz
AnáLisis Technologie Hof Javier GarcíA Sotocatallera
El Technologie-Hof es un centro de investigación en Münster, Alemania que ofrece laboratorios y oficinas de alquiler para empresas de tecnología. Cubre 10,000 metros cuadrados distribuidos en tres bloques con oficinas flexibles de 30 a 400 metros cuadrados. Las instalaciones incluyen laboratorios, oficinas, salas de reuniones, estacionamiento y jardines.
Los atractivos naturales son la principal característica que diferencia al Chubut de los destinos turísticos del resto del país y del mundo: montañas, lagos, mar, playas, conforman un extraordinario acervo que, con un claro objetivo de desarrollo sustentable, el gobierno provincial pone permanentemente en valor constituyéndose en una Provincia altamente atrayente para los inversores.
Este documento resume el sistema económico lineal actual de extracción, producción, distribución, consumo y desecho de recursos y productos. Explica que los recursos naturales son limitados pero se están agotando rápidamente, y que la producción y el consumo masivo generan mucha contaminación. También señala que los productos se diseñan para durar poco y obligar a las personas a comprar más, lo que mantiene este ciclo insostenible.
Jose presentará un ejemplo de web 2.0 y explicará qué es. Primero se registrará en Facebook y verá los pasos iniciales y la bienvenida. Luego irá a su perfil y noticias. Finalmente verá un video relacionado con Facebook.
Instituto De MicrobiologíA RamóN Y Cajal Miguel Fisac Laura Morenotallera
El documento describe el diseño arquitectónico de un edificio en Madrid que albergaba dos institutos de investigación biológica. La forma angular del terreno llevó a un diseño de tres secciones: una torre en la esquina para animales de experimentación y dos alas bajas paralelas para laboratorios. El edificio se diseñó modularmente y con sistemas de ventilación independientes para cada sección para permitir flexibilidad y evitar la propagación de aires contaminados.
Este documento explora la naturaleza de la pedagogía. Define la pedagogía como la búsqueda de un conocimiento integral de la persona humana y su ser en el mundo. Argumenta que la pedagogía es más contemplación del misterio de la persona que una ciencia, y que se enfoca en la sabiduría sobre las personas más que en su utilidad. Finalmente, sugiere que educar significa ofrecer la propia sabiduría y experiencia para guiar a otros en su descubrimiento del mundo.
El documento habla sobre deep learning. Introduce el machine learning y explica que deep learning utiliza múltiples capas para extraer características de los datos de forma jerárquica. Describe varias técnicas de deep learning como autoencoders, redes neuronales profundas y redes de creencias profundas. Explica que ahora es posible usar estas técnicas debido a mejoras en la optimización y el entrenamiento de redes neuronales profundas.
El documento describe la estructura de una prueba de evaluación, incluyendo la población objetivo, los dominios disciplinarios y cognitivos evaluados, y cómo estos se entrecruzan para determinar el tipo de tareas requeridas en los ítems de la prueba. El propósito es asegurar que los ítems cumplan con características como equidad, pertinencia y calidad técnica.
El documento describe la estructura de una prueba de evaluación, incluyendo su propósito, población objetiva, dominios disciplinares y cognitivos evaluados, y el proceso de desarrollo de ítems siguiendo esta estructura para asegurar la equidad, pertinencia, relevancia y calidad técnica de la prueba.
Curso Big Data. Introducción a Deep Learning by Gabriel Valverde CastillaVictoria López
Este documento introduce el tema del deep learning. Explica que el deep learning es una rama del machine learning que utiliza redes neuronales profundas con múltiples capas para extraer características de los datos de forma jerárquica. Describe algunas técnicas de deep learning como autoencoders y stacking autoencoders, y provee ejemplos de su aplicación. También discute problemas y soluciones relacionados con el entrenamiento de redes neuronales profundas.
Este documento presenta un resumen de las adaptaciones curriculares necesarias para una alumna con necesidades educativas especiales. Detalla su historia escolar, aspectos relevantes de su desarrollo, y su nivel actual de competencia en diferentes áreas. También describe su estilo de aprendizaje, el contexto escolar, y las adaptaciones recomendadas como más tiempo para tareas, enfoque en áreas como lengua y matemáticas, y uso de materiales manipulativos.
Este documento resume los aspectos más relevantes de la Ley de Contrataciones y Adquisiciones del Estado y su Reglamento. Se establece que el OSCE será el organismo supervisor de las contrataciones del Estado. También se detallan las excepciones a la aplicación de la normativa, los límites de delegación, encargo a otras entidades, prestaciones adicionales y reducciones, y valor referencial.
Este documento discute la publicidad subliminal y cómo afecta el subconsciente de las personas. Explica que la publicidad subliminal presenta productos o servicios de manera imperceptible para motivar el consumo sin que la persona sea consciente. También menciona que los estudiantes eligieron este tema debido a su relevancia para su carrera en mercadotecnia y su interés en cómo la publicidad subliminal influye en las preferencias y decisiones de los consumidores.
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AnáLisis Technologie Hof Javier GarcíA Sotocatallera
El Technologie-Hof es un centro de investigación en Münster, Alemania que ofrece laboratorios y oficinas de alquiler para empresas de tecnología. Cubre 10,000 metros cuadrados distribuidos en tres bloques con oficinas flexibles de 30 a 400 metros cuadrados. Las instalaciones incluyen laboratorios, oficinas, salas de reuniones, estacionamiento y jardines.
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Este documento resume el sistema económico lineal actual de extracción, producción, distribución, consumo y desecho de recursos y productos. Explica que los recursos naturales son limitados pero se están agotando rápidamente, y que la producción y el consumo masivo generan mucha contaminación. También señala que los productos se diseñan para durar poco y obligar a las personas a comprar más, lo que mantiene este ciclo insostenible.
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Instituto De MicrobiologíA RamóN Y Cajal Miguel Fisac Laura Morenotallera
El documento describe el diseño arquitectónico de un edificio en Madrid que albergaba dos institutos de investigación biológica. La forma angular del terreno llevó a un diseño de tres secciones: una torre en la esquina para animales de experimentación y dos alas bajas paralelas para laboratorios. El edificio se diseñó modularmente y con sistemas de ventilación independientes para cada sección para permitir flexibilidad y evitar la propagación de aires contaminados.
Este documento explora la naturaleza de la pedagogía. Define la pedagogía como la búsqueda de un conocimiento integral de la persona humana y su ser en el mundo. Argumenta que la pedagogía es más contemplación del misterio de la persona que una ciencia, y que se enfoca en la sabiduría sobre las personas más que en su utilidad. Finalmente, sugiere que educar significa ofrecer la propia sabiduría y experiencia para guiar a otros en su descubrimiento del mundo.
El documento habla sobre deep learning. Introduce el machine learning y explica que deep learning utiliza múltiples capas para extraer características de los datos de forma jerárquica. Describe varias técnicas de deep learning como autoencoders, redes neuronales profundas y redes de creencias profundas. Explica que ahora es posible usar estas técnicas debido a mejoras en la optimización y el entrenamiento de redes neuronales profundas.
El documento describe la estructura de una prueba de evaluación, incluyendo la población objetivo, los dominios disciplinarios y cognitivos evaluados, y cómo estos se entrecruzan para determinar el tipo de tareas requeridas en los ítems de la prueba. El propósito es asegurar que los ítems cumplan con características como equidad, pertinencia y calidad técnica.
El documento describe la estructura de una prueba de evaluación, incluyendo su propósito, población objetiva, dominios disciplinares y cognitivos evaluados, y el proceso de desarrollo de ítems siguiendo esta estructura para asegurar la equidad, pertinencia, relevancia y calidad técnica de la prueba.
Curso Big Data. Introducción a Deep Learning by Gabriel Valverde CastillaVictoria López
Este documento introduce el tema del deep learning. Explica que el deep learning es una rama del machine learning que utiliza redes neuronales profundas con múltiples capas para extraer características de los datos de forma jerárquica. Describe algunas técnicas de deep learning como autoencoders y stacking autoencoders, y provee ejemplos de su aplicación. También discute problemas y soluciones relacionados con el entrenamiento de redes neuronales profundas.
Este documento presenta un resumen de las adaptaciones curriculares necesarias para una alumna con necesidades educativas especiales. Detalla su historia escolar, aspectos relevantes de su desarrollo, y su nivel actual de competencia en diferentes áreas. También describe su estilo de aprendizaje, el contexto escolar, y las adaptaciones recomendadas como más tiempo para tareas, enfoque en áreas como lengua y matemáticas, y uso de materiales manipulativos.
El documento presenta el programa de la asignatura de Inteligencia Artificial en la Facultad de Ingeniería. La asignatura cubrirá temas como lógica clásica y no clásica, lógica difusa, razonamiento probabilístico y redes neuronales con el objetivo de que los estudiantes conozcan las técnicas de inteligencia artificial y cómo aplicarlas para resolver problemas.
Este documento presenta una introducción a los patrones de arquitectura de software. Explica qué son los patrones, sus características y cómo se especifican, incluyendo la estructura de contexto, problema y solución. Luego describe varios patrones arquitectónicos simples como Layers, Pipes y Filtros y Repositorio. Finalmente, cubre categorías de patrones arquitectónicos para sistemas distribuidos, interactivos y adaptables.
Este documento describe los patrones de arquitectura de software. Explica que los patrones capturan experiencia probada de diseño para resolver problemas comunes de una manera abstracta y reutilizable. Los patrones describen un contexto, problema y solución genérica a través de componentes y relaciones. El objetivo es formalizar el conocimiento de diseño y permitir su reuso.
Este documento describe los patrones de arquitectura de software. Explica que los patrones capturan experiencia probada de diseño de software para resolver problemas recurrentes. Describe que los patrones documentan esquemas de solución a problemas comunes de una manera que permite el reuso del conocimiento experto. También menciona que los patrones proveen un lenguaje común para comunicar soluciones de diseño.
Este documento describe los patrones de arquitectura de software. Explica que los patrones capturan experiencia probada de diseño de software para resolver problemas recurrentes. Los patrones describen esquemas de soluciones probadas que incluyen componentes, responsabilidades y relaciones. También facilitan la reutilización de conocimiento experto en el diseño de software.
Este documento describe los pasos del análisis de datos cualitativos, incluyendo la reducción, despliegue y verificación de datos, así como la redacción del informe final. Explica métodos como la categorización, codificación, comparación, formulación de teorías e iteración para analizar los datos recolectados. También cubre temas como la validez, confiabilidad y triangulación para establecer la credibilidad de los resultados.
Metodolo cuantitativo, cualitativo y mixtosebasbeau
Este documento describe los métodos cuantitativos y cualitativos de investigación, así como el método mixto. Explica que el método cuantitativo implica diseños experimentales y no experimentales con variables medidas, mientras que el cualitativo implica diseños como la teoría fundamentada y estudios etnográficos. También describe los elementos de un planteamiento de investigación, como los objetivos y preguntas, y las diferencias entre los enfoques cualitativo y cuantitativo. Finalmente, explica que el método mixto combina ambos enfoques para obt
Este es un material construido con la revisión de varios documentos de la WEB y puestos en práctica en las aulas para atender a los alumnos con necesidades educativas especiales. Si desean comentarlo pueden hacerlo a meipe_enrique1a@hotmail.com
Este documento presenta un análisis de los conceptos clave relacionados con los datos cualitativos y su análisis. Explica que los datos cualitativos se caracterizan por ser elaborados en contextos naturales usando métodos distintos a la medición. Luego describe diferentes técnicas para recopilar datos cualitativos como instrumentos y estrategias, y las características de este tipo de datos. Finalmente, analiza los enfoques y tareas involucradas en el análisis de datos cualitativos, incluyendo la recopilación, reducción y extracción
El documento proporciona instrucciones para construir una tabla de especificaciones y utilizar la taxonomía de Bloom para ordenar objetivos educativos y desarrollar exámenes. Explica cómo usar la taxonomía de Bloom para clasificar objetivos en los niveles de conocimiento, comprensión y aplicación. También describe cómo usar la tabla de especificaciones para asignar pesos a diferentes temas, objetivos y niveles cognitivos, y determinar la cantidad total de preguntas en un examen.
El documento proporciona instrucciones para construir una tabla de especificaciones y utiliza la taxonomía de Bloom para clasificar los objetivos de aprendizaje. Explica que la tabla de especificaciones ayuda a organizar los exámenes según la importancia de los temas y los niveles cognitivos. Detalla los pasos para desarrollar la tabla y los niveles de la taxonomía de Bloom, incluyendo conocimiento, comprensión y aplicación. Además, ofrece ejemplos de verbos para cada nivel cognitivo.
Los sistemas de razonamiento basado en casos (RBC) resuelven nuevos problemas adaptando soluciones de problemas similares resueltos anteriormente. Estos sistemas enfrentan retos como la representación de casos complejos, la organización de la memoria para recuperar casos relevantes, y establecer técnicas efectivas de adaptación de soluciones a nuevos problemas. Los sistemas de RBC han demostrado ser útiles en dominios donde es difícil formalizar el conocimiento.
Los patrones de arquitectura de software capturan experiencia probada de diseño de software para describir problemas recurrentes y sus esquemas de solución. Un patrón describe un problema particular dentro de un contexto, y provee una solución genérica en términos de componentes, sus responsabilidades y relaciones. Los patrones documentan experiencias de diseño existentes para facilitar el reuso y la construcción de software con propiedades definidas.
El documento describe varios conceptos relacionados con los patrones de diseño web. Explica que un patrón de diseño es una solución a un problema de diseño recurrente y que existen varios tipos de patrones como patrones de creación, estructurales y de comportamiento. También cubre técnicas de diseño web como diseño de ancho fijo, líquido y híbrido, así como diseño para móviles.
Idea de Chatbot con Alexa con modelos de inteligencia artificialDanielCorral19
Se presenta una idea para hacer un chat bot usando minería de datos y modelos de inteligencia artificial pre entrenados con el fin de poder responder preguntas por voz acerca de un documento pdf a través del desarrollo de una aplicación de Alexa desde cero, conectado a un servidor local.
Idea de Chatbot con Alexa con modelos de inteligencia artificial
Rna rh-a
1. Reconocimiento del habla
para su implementación en:
redes neuronales artificiales,
autómatas probabilistas,
autómatas celulares,
redes bayesianas,
redes complejas
sistemas difusos
cnn
• Virginia Angélica García Vega
• angegarcia@uv.mx, angelica55@gmail.com,
vagv55@hotmail.com
miércoles 10 de octubre de 2012
2. Las tres preguntas a responder antes
de hacer un sistema computarizado
• ¿Qué tipo de problema es, a qué clase de
problema genérico pertenece?
• ¿Cuál es el espacio del dominio y de solución
del problema?
• ¿Qué método para resolver el problema se
debiera usar?
miércoles 10 de octubre de 2012
3. Tipos de problemas
• Problema genérico: es un problema definido teóricamente para el que se han
desarrollado métodos sin considerar la especificidad contextual de
parámetros y variables y sus valores. Las variables usadas en la especificación
o en una solución del problema son libres del dominio.
• Problema específico: es un problema que tiene sus parámetros, valores,
restricciones, entre otros y que su contexto está especificado por el área de
aplicación en el que cae el problema. Para resolverlo se requiere
conocimiento del dominio derivado de datos pasados o conocimiento
experto explicito en la forma de reglas heurísticas, o ambas. Se pueden usar
métodos aplicables para resolver el problema genérico correspondiente, por
ejemplo:
• métodos de clasificación
• métodos de predicción
• métodos de identificación
miércoles 10 de octubre de 2012
4. Aspectos del conjunto de
características
• Suficientemente grande para permitir una
representación única de todos los patrones
• No ser redundante, se puede crear una pobre
clasificación al considerar características no
importantes para la clasificación
• flexible, para permitir una representación y
procesamiento de los patrones dependiendo de
la tarea concreta
miércoles 10 de octubre de 2012
5. Representaciones generales de
una clase de patrones
• Como un conjunto de ejemplos de datos.
• Como un conjunto de reglas que definen
las características que deben tener los
patrones (objetos) de una clase.
miércoles 10 de octubre de 2012
6. Tipos de patrones
• Espaciales: imágenes, signos, firmas, mapas
geográficos, ...
• Temporales: habla, información meteorológica, latidos
cardiacos, señales del cerebro
• Generalmente los patrones temporales se traducen o
transforman en patrones espaciales y luego se aplican
métodos de reconocimiento de patrones espaciales.
Generalmente para la transformación se usa la FFT
miércoles 10 de octubre de 2012
7. Reconocimiento vs
clasificación
• Reconocimiento: problema genérico, dado un
conjunto de n patrones conocidos y un patrón
nuevo de entrada, la tarea es encontrar cuál de los
patrones conocidos está más cercano al nuevo
• Clasificación: problema genérico, intenta asociar un
objeto con algunos grupos o clases de objetos ya
existentes
miércoles 10 de octubre de 2012
8. Métodos para resolver problemas
de clasificación
• Métodos estadísticos, basados en la evaluación de la clase con más alta probabilidad a la que pertenece el nuevo objeto. El
método más usado es el método de Bayes para calcular las probabilidades
• Técnicas de análisis de discriminantes, el más usado es el análisis lineal de discriminante, que intenta encontrar funciones
lineales que son combinaciones lineales de las características para separar las clases
• Métodos simbólicos, basados en reglas simbólicas heurísticas (reglas de producción) del tipo:
• IF (verifica condiciones de las características) THEN (clase asociada)
• Métodos difusos, basados en reglas difusas. Las reglas difusas representan las clases en términos difusos, por ejemplo:
• IF (longitud_pétalo es PEQUEÑA y ancho_petalo es PEQUEÑA) ENTONCES (SETOSA)
• Métodos de aprendizaje, basados en aprender de ejemplos y sus clases respectivas, como redes neuronales y otros
• Métodos del vecino k-más cercano, basados en evaluar la distancia entre un nuevo objeto y k objetos cercanos de los que
se conoce su clase. La clase que aparezca más frecuentemente entre los k vecinos es la elegida.
• El concepto de distancia o “métrica” mide de diferente formas una distancia entre dos patrones. Hay distancias
absolutas, distancias euclidianas, distancias normalizadas
• Memorias asociativas, usadas para almacenamiento y reconocimiento de patrones. Pueden almacenar patrones y recordar
algunos de ellos con información parcial de entrada
miércoles 10 de octubre de 2012
9. Procesamiento de imágenes
• Es parte de un problema genérico.
• Tareas del procesamiento de imágenes
• reconocimiento de imágenes: asocia una nueva imagen con algunas
existentes o con una clase de imágenes. Pbms: imágenes ruidosas, corruptas,
borrosas,
• compresión de imágenes: busca un cifrado o “codificación” en el que una
imagen se represente con un número mínimo de bits por pixel de manera
tal que el proceso de decodificación reconstruya la imagen a una
aproximación satisfactoria de la imagen original. La compactacidad de la
compresión se mide por el número de bits usados para cifrar un pixel de la
imagen
• análisis de imágenes: usa tareas como la extracción de características,
segmentación para ese proceso
miércoles 10 de octubre de 2012
10. Procesamiento del lenguaje y del
habla
• El procesamiento del habla incluye:
• Codificación del habla cuyo objetivo es la transmisión de la voz, la compresión del
habla y la comunicación segura.
• La separación del hablante, busca extraer las señales del habla de los locutores
cuando están presentes múltiples hablantes.
• El mejoramiento del habla, busca mejorar la inteligibilidad de las señales del habla.
• La identificación del locutor, busca identificar un hablante no-cooperativo en un
entorno en el que están presentes múltiples hablantes.
• La identificación del lenguaje, busca discriminar entre lenguajes
• La emisión de palabras claves (keyword spotting), su objetivo es el reconocimiento
de palabras claves habladas de un diccionario (para la recuperación de base de
datos, etc.)
miércoles 10 de octubre de 2012
11. El problema del reconocimiento
automático del habla (ARS)
• Objetivo: Proporcionar un mejor acceso
(interacción) a las máquinas a través de
órdenes de voz.
• Una interfaz de voz se relaciona con el
análisis del lenguaje hablado, el
entendimiento de conceptos, los sistemas
de comunicación inteligente, el desarrollo
de la consciencia en las máquinas
miércoles 10 de octubre de 2012
12. Tendencias de los sistemas prácticos
del reconocimiento del habla
• El reconocimiento de palabras
pronunciadas separadamente en un
discurso extenso
• El reconocimiento y comprensión del habla
continua
miércoles 10 de octubre de 2012
13. Enfoques del ASR
• Global, se basa en la comparación de toda la palabra con patrones
estándares
• Analítico, se basa en descomponer una palabra en segmentos
(subpalabras o unidades) con base en las características fonéticas de la
señal del habla.
• En ambos enfoques se deben clasificar los vectores paramétricos que
se obtienen de la señal del habla. Un vector paramétrico de n
elementos se puede representar como un punto en un espacio n-
dimensional.Este punto se puede ver como un patrón
miércoles 10 de octubre de 2012
14. Naturaleza del habla
• El habla es una sucesión de ondas que se transmiten en
el tiempo en un medio y se caracterizan por su
intensidad y su frecuencia. El habla se puede representar
mediante:
• La escala de tiempo, se llama la representación de la
forma de onda
• La escala de frecuencias, cuya representación es
llamada el espectro
• La escala de tiempo y frecuencia que el espectrograma
de la señal del habla
miércoles 10 de octubre de 2012
15. Características perceptuales que
facilitan la diferenciación del habla
• El volumen (loudness), es una medidad subjetiva, se relaciona con la amplitud de la onda
en el dominio del tiempo, la medición objetiva con la que se relaciona es la energía del
sonido, la potencia acústica. Frecuentemente se confunde con la sonoridad que es la
percepción subjetiva la intensidad del sonido.
A mayor amplitud en la forma de la onda mayor la energía del sonido y más bajo
aparece el sonido.
• El tono (pitch) es el correlato perceptual de la frecuencia fundamental de la vibración
de un sonido, en este contexto se relaciona con la vibración del tracto vocal del
hablante. Es la percepción subjetiva de asignar tonos en alguna escala de sonidos, se
habla de sonidos más graves o más agudos. Se le conoce como la altura de un sonido.
El sonido está formado por un conjunto de frecuencias denominadas armónicos, una de
ellas es la frecuencia fundamental. También se relaciona con el timbre.
• La calidad de un sonido es el correlato perceptual de su contenido espectral. Las
formantes de un sonido son las frecuencias en las que tiene la mayor energía acústica.
La forma del tracto vocal determina qué componentes de frecuencia resuenan. (Véase
el ejemplo de la cuerda de guitarra)
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16. Espectrograma de la señal
de habla
• Un espectrograma de una señal del habla
que muestra cómo el espectro de la voz
cambia en el tiempo. El eje horizontal
muestra el tiempo y el eje vertical muestra
la frecuencia. La escala de color muestra la
energía de los componentes de frecuencia.
Mientras más oscuro es el color mayor es
la energía del componente
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17. Variabilidad del habla
• La dificultad fundamental del reconocimiento de
las señales de voz es lo altamente variable que es
de acuerdo con el hablante, la tasa de habla, el
contexto y las condiciones acústivas. La tarea es
encontrar cúal de estas variaciones es relevante
para el reconocimiento del habla
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18. Fonemas
• Los fonemas son los patrones de habla más
pequeños que tienen una representación
lingüística en un lenguaje. Se pueden dividir
en tres grandes grupos: vocales, semivocales
y consonantes. Las consonantes se pueden
dividir en subgrupos adicionales.
• ¿cuántos fonemas hay en el idioma español?
miércoles 10 de octubre de 2012
19. Reconocimiento de
fonemas
• Expectativa: Si se reconocen los fonemas, se
pueden reconocer palabras, las frases y el contexto
• El problema es que la pronunciación de las vocales
y de las consonantes dependen de:
• el acento,
• el dialecto,
• el estado de salud de la persona,
• el género,
• la edad
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21. Reconocimiento de
señales musicales
• El problema es reconocer las notas
individuales de una secuencia de señales
musicales. Hay semejanzas y diferencias con
el reconocimiento de fonemas, entre las
diferencias se encuentran el rango o banda
de frecuencias
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22. Problemas para el
reconocimiento del habla
• La ambigüedad que se deriva de:
• palabras homófonas, palabras que se
pronuncian de forma semejante pero tienen
significado y escritura diferente, p.e. casa y caza
• clases sobrepuestas
• fronteras de las palabras: un semillón, ...
• ambigüedad sintáctica
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23. Factores que influyen en el
desempeño de los ASR
• Tamaño del vocabulario • reconocimiento de
palabras aisladas,
• pequeño (decenas de palabras conectadas, del
palabras) habla continuo
• mediano (centenas de • Grado de dependencia del
palabras) locutor
• grande (miles de • dependiente del
palabras) locutor, de varios
locutores,
• extragrandes (centenas independiente del
de miles de palabras) locutor
• Formato
• Restricciones de la tarea
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24. Niveles de análisis del lenguaje
• Prosodia, ritmo y entonación
• Fonética, correlatos mínimos (fonemas) y su combinación
correcta
• Lexicología
• Semántica
• Morfología
• Sintáxis
• Pragmática
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25. Tarea para el análisis de datos de
voz
Pueden usar Audacity, o la herramienta de grabación de Windows, pero deben dejar los
archivos grabados en forma separada y en el formato wav o mpg.
• Recolección de datos: Grabar 3 veces los dígitos del 0 al 9. Guardar los datos
burdos, no transformados en formatos especiales. Elaborar una tabla con cada
uno de los archivos grabados indicando los siguientes parámetros:
• tiempo de grabación, frecuencia de muestreo, número de muestras, tamaño
de los datos burdos (en kb)
• Explique las relaciones entre ellos
• Despliegue de los datos de voz, describa qué métodos puede usar para desplegar
los datos
• Agrupamiento de los datos, defina por observación los límites de los fonemas de
las palabras de los dígitos
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26. El proyecto
• Elaborar un reconocedor del habla basado en redes
neuronales, que sea multilocutor de un vocabulario
pequeño y que se pueda integrar en un navegador. El
reconocedor del habla debe responder en tiempo real.
• El diccionario de palabras se debe constituir con las
palabras más comunes que se usan al interactuar con
un navegador. Ejemplo usar las apis de google o de
mozilla para crear un “widget”,”gadget” que se integre
en el navegador o usar las apis de Microsot (Google)
para integrarlo en el internet explorer (chrome o
firefox)
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27. Completar el diccionario de palabras
o elaborar uno nuevo
Hagan un sondeo entre ustedes y personas que usen el navegador
para determinar las palabras que formarán la base de datos el
ASR. Las palabras deberán asociarse o describir las tareas más
frecuentes que se realizan con el navegador, ejemplo de un
vocabulario:
• ir • regresa • sal
• continua • favoritos • primero
• abre • guarda • último
• cierra • termina
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28. Bibliografía primaria
• Kasavob, N. Foundations of Neural Networks and Fuzzy Systems
and Knowledge Engineering. A Bradford book. The MIT Press. 1998.
2º Edition
• Becchetti, C. y Prina R., L. Speech Recognition: Theory and C++
Implementation. John Wiley. 1999.
• Édgar Portillo. Redes Neuronales Trabajo elaborado para alcanzar el
grado de maestría. MIA - UV.
• Los sitios de las bibliotecas (apis, dlls, ...) que usen para el desarrollo
del proyecto
• Los sitios de las herramientas que usen para la tarea
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