UNIVERSIDAD NACIONAL MICAELA BASTIDAS DE APURÍMACFACULTAD DE INGENIERÍA

ESCUELA ACÁDEMICA PROFESIONAL DE INGENIERÍA INFORMÁTICA Y SISTEMAS

Proyecto “IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA EXPERTO DE RECONOCIMIENTO

DE VOZ AUTOMÁTICO HUMANO/COMPUTADORA, UNAMBA, 2015”

PRESENTADO POR:

Pareja Ramos EberPARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL BACHILER INFORMÁTICO Y

SISTEMAS

Abancay – Perú2015

DATOS GENERALES

Institución

UNIVERSIDAD NACIONAL MICAELA BASTIDAS DE APURÍMAC

Título

IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA EXPERTO DE RECONOCIMIENTO DE VOZ AUTOMÁTICO HUMANO/COMPUTADORA, UNAMBA, 2015.

Área de Investigación

- Pendiente

Autor(es)

- Pareja Ramos EberAsesor:

- Pendiente. …..Fecha de presentación

- 13 de Agosto 2015

ContenidoDatos Generales.

Institución.

Título.

Área de Investigación.

Fecha de presentación.

I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.I.1 Descripción y formulación del problema.I.2 Justificación.I.3 Objetivos.

I.3.1 Objetivos Generales.I.3.2 Objetivos Específicos.

II. MARCO TEORICO.II.1 Antecedentes (solo si corresponde).II.2 Bases Teóricas.II.3 Marco conceptual.

III. HIPOTESIS Y VARIABLES.III.1 formulación e hipótesis

III.1.1 Hipótesis General.III.1.2 Hipótesis Específico.

III.2 Definición operacional de variables.

IV. Metodología.IV.1 tipo y nivel de investigación.IV.2 Justificación.IV.3 Objetivos.

IV.3.1 Recolección de información.IV.3.2 Experimentación (solo si corresponde).IV.3.3 Procesamiento y análisis de datos.

V. ADMINISTRACION DEL PROYECTO.V.1 Cronograma.V.2 Presupuesto

BIBLIOGRAFIA.ANEXOS.

I. PROBLEMA DE LA INVESTIGACION.I.1. IDENTIFICACION Y PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

En la actualidad la aplicación de sistemas con reconocimiento de voz ha aportado significativamente en la interacción y comunicación de personas con discapacidad y personas en general a que puedan usar de manera distintiva la computadora. En la universidad aun no utilizan es tipo de sistemas expertos con reconocimiento de voz, para que las persona Logren la comunicación interactiva automática humano/computadora.Puesto que instituciones y empresas requieren desarrollar sistemas expertos con reconocimiento de voz ya sean para control de seguridad o estrategias empresariales, estos sistemas también admiten que se puedan utilizar para diversas aplicaciones. Un ejemplo palpable es que una persona tenga deficiencia de utilizar o escribir con el teclado de un computador.Por tal motivo antes expuesto, se ha propuesto desarrollar un sistema de reconocimiento de voz que ayudara a las personas a lograr la interacción automática humano/computadorEste sistema de reconocimiento de voz, permitirá de forma eficiente que las personas puedan utilizar fácilmente, que tan solo mandar una instrucción utilizando la voz y que el computador interprete y muestre o procesa tu petición.

I.2.FORMULACION DEL PROBLEMALos sistemas de reconocimiento de voz generalmente consideran que la señal de voz es la realización de algún mensaje codificado como una secuencia de uno o más símbolos. Para efectos de operación inversa, es decir, el reconocimiento de una secuencia de símbolos provenientes de la pronunciación de un hablante, la forma de onda continua de la voz primero se convierte a una secuencia de vectores parametrizados. En forma discreta igualmente espaciados en el tiempo.El problema de no poder delimitar la frontera de las palabras puede evitarse restringiendo la tarea del reconocedor a solo palabras. Lo cual implica que la forma de onda de voz corresponda a un solo símbolo seleccionado de un vocabulario fijo. A pesar de que este hecho representa un problema simple es un tanto artificial, no obstante tiene un amplio rango de aplicaciones. Por esta razón, en esta proyecto primero se realizaron experimentos de reconocedores de voz.Por tanto el propósito es construir un sistema que identificara las palabras Habladas, sin importar el hablante, bajo este esquema, se pre-procesan las señales de voz, se obtienen las características, y lo que se trata al final es capturar las similitudes entre las palabras habladas. Utilizando el reconocimiento de voz.

I.3. JUSTIFICACIÓNLas razones por las cuales se justifica la realización de este proyecto son por las siguientes:

Utilizando el sistema experto con reconocimiento de voz, que identificara las palabras habladas, sin importar el hablante. Se lograra una interacción y comunicación automáticas persona y computadora.

Bajo este esquema, se pre-procesan las señales de voz, se obtienen las características, y lo que se trata al final es capturar las similitudes entre las palabras habladas.

Por tal motivo, el autor pretende desarrollar un sistema experto con reconocimiento de voz que ayudara a las personas ya sean discapacidad o personas en general a utilizar una computadora y sin necesidad de utilizar el mouse o el teclado lograra comunicarse y realizar mandatos a la computadora solo utilizando comandos de voz.

I.4. OBJETIVOSI.2 Objetivo general

Implementar y construir un sistema de reconocimiento de voz que permita a las personas a lograr la comunicación automática humano/computador.

II.2 Objetivo especifico- Diseñar y desarrollar el sistema de reconocimiento de voz utili-zando señales de voz automático, que permitirá que las señales se digitalicen, con el propósito de manipular o procesar su informa-ción.- Identificar las señales de voz, para abrir y poner en funcionamiento los programas más utilizadas en una computadora. Utilizando el narrador de voz para Windows en español.

II. MARCO TEÓRICO II.1. ATECEDENTES DE LA INVESTIGACION

Weber, al experimentar con marcos (“tramas”) de diferentes duraciones, encuentra una mejora en las tasas de error de reconocimiento de palabra (Wer Word Error Rate – razon de error de palabra) cuando se introduce ruido a la señal de voz (Weber, 2000).

GENOVEVA VELÁSQUEZ R. (2008). Sistema de reconoci-miento de voz en matlab. (Tesis para obtener título profesional de ingeniera electrónica), Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería Mecánica Eléctrica. El proyecto se desarrolló con el fin de

Brindar un sistema que proporcione el reconocimiento de señales de voz, por medio de la interacción entre el usuario y la computa-dora.

El Sistema de Reconocimiento de Voz es una de las aplicaciones del procesamiento digital de señales de voz. El sistema consiste en obtener una señal de voz que permita reconocer qué palabra se está hablando. Consta de una interfaz gráfica que permite la inte-racción del usuario por medio de un micrófono con la computado-ra, la que procesa automáticamente los datos adquiridos. Basado en los resultados de este sistema, se puede ver como se plantea la base del procesamiento digital de señales de voz y queda a la libre imaginación como puede ser utilizado para otras aplicaciones, además del de reconocimiento de voz.

MARÍA ANTONIETA G. (2005). Reconocedor de voz adaptado. (Tesis para obtener el grado de maestría en ciencias de la computación). Universidad Autónoma Metropolitana-división de ciencias básicas e ingeniería de México, D.F. El presente trabajo consiste en el desarrollo de un sistema de reconocimiento de voz en base a Modelos Ocultos de Markov (Hidden Markov Models, HMMs) que identifica fonemas y palabras pronunciadas por un locutor hispano hablando en inglés (locutor no nativo). El sistema requiere de dos bases de datos, la de locutores nativos del inglés y la no nativa (locutores hispanos hablando inglés).

Los sistemas de reconocimiento de voz en Inglés realizados se en-trenaron con hablantes nativos del idioma, y la mayoría de los errores de reconocimiento se atribuyen a la variedad de acentos extranjeros. Por esta razón es necesario adaptar los modelos para que adquieran los diferentes rasgos característicos de una pobla-ción, en este caso de Hispanos. Las técnicas de Adaptación se aplican a un conjunto de Modelos Ocultos de Markov bien entrenados Independientes del hablante y resultan mejor opción respecto a entrenar modelos dependientes de los hablantes. En los resultados obtenidos se puede observar que utilizando solo una pequeña cantidad de datos de un nuevo hablante o un grupo de hablantes se puede adaptar un conjunto de sistemas de modelos independientes del hablante para compaginar las características del nuevo hablante o grupo de hablantes. En el presente trabajo la adaptación se realizó usando MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) y se hicieron algunos experimentos con la técnica MAP (Maximum A Posteriori).

II.2. Base teóricaa) SISTEMA EXPERTOS:

Se pueden definir los Sistema Expertos como una clase de programas que son capaces de: aconsejar, categorizar, analizar, consultar, diseñar, diagnosticar, explicar, explorar, interpretar, justificar, planificar, son en suma, programas capaces de manejar problemas que normalmente requieren para su resolución la intervención humana especializada.Desde los primeros Sistemas Expertos operativos desarrollados en la Universidad de Standford en la década de los ‘60 hasta los que hoy se desarrollan comercialmente, su proceso de construcción ha evolucionado desde lo artesanal en aquellos días hasta un sólido enfoque metodológico en la actualidad.En un aporte a la formación profesional, esta obra introduce al lector en la construcción metodológica de Sistemas Expertos. [RAMON GARCIA M, 2004]

Los Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones. Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio.Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un dominio especializado en un dominio que generalmente requiere de experiencia humana.Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control (información a cerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de experiencia. Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento simbólico.[Montes, 1999]

b) SOFTWARE

Es un conjunto de programas de computadora, así como también los documentos asociados y la configuración de datos que se necesitan para hacer que estos programas operen de manera correcta. Un sistema de software consiste en varios programas independientes, archivos de configuración que se utiliza para ejecutar estos programas, un sistema de documentación que describe la estructura del

sistema, la documentación para el usuario que explica cómo utilizar el sistema y sitios web. [Somerville Ian, 2005]

c) SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ:Componentes:

1.- Micrófono.Es un transductor electroacústico, que tiene como función transformar o traducir la presión acústica ejercida sobre su cap-sula por las ondas sonoras en energía eléctrica. La calidad de cada micrófono viene dada por sus características, las cuales se describen a continuación:Sensibilidad: es la eficiencia del micrófono, la relación entre la presión sonora que incide (expresada en Pascales) y la ten-sión eléctrica de salida (expresada en voltios). O sea, expresa que tan bien convierte el micrófono la presión acústica en vol-taje de salida. La sensibilidad se expresa en milivoltios por Pascal.Al utilizar el milivoltio, la sensibilidad puede ser representada en un voltímetro de la siguiente manera: a mayor voltaje, ma-yor sensibilidad.a. Fidelidad: indica la variación de sensibilidad con respecto a la frecuencia.b. Directividad: esta característica determina en que dirección capta mejor el sonido un micrófono, es decir indica la sensibili-dad del micrófono a las diferentes direcciones.c. Ruido de fondo: es la tensión que entrega el micrófono sin que exista ningún sonido incidiendo sobre él. Este ruido se pro-duce por el movimiento térmico de los electrones en la carcasa que no tiene masa. El ruido de fondo debe estar en torno a los 60dB, pero mientras más bajo sea, mejor calidad ofrece el mi-crófono.

d. Impedancia interna: es la resistencia que opone el micró-fono al paso de la corriente. La impedancia según su valor viene caracterizada por baja, alta y muy alta impedancia. Lo-Z Baja impedancia (alrededor de 200 Ohmios) Hi-Z Alta impedancia (1 K Ω o 3 K Ω e incluso 600 Ω) VHi-Z Muy alta impedancia (más de 3 K Ω).

e. Factor de directividad: es la relación entre la intensidad sonora del sonido directo con respecto a la del ruido ambiente recogido en todas las direcciones.

2.- El Traductor.

Se encuentran tres grandes grupos según el tipo de transduc-tor. Micrófono de Condensador o Capacitor: lo que sucede con

este micrófono es que las ondas sonoras provocan el movi-miento oscilatorio del diafragma, el cual actúa como una de las placas de un capacitor y la vibración provoca una variación en la energía almacenada en el condensador que forma el núcleo de la capsula microfónica. Esta variación genera una tensión eléctrica que es la señal de salida del sistema. La señal de salida de este sistema es análoga.

Según el principio de operación: Micrófono de condensador DC. Micrófono de condensador electret. Micrófono de condensador de radiofrecuencia (RF).

Para nuestra aplicación utilizamos un micrófono simple de tipo electret, ya que son los menos costos.

El sistema de reconocimiento de voz se puede resumir en el si-guiente diagrama esquemático (véase figura 1).

Figura 1. Diagrama esquemático del Sistema de Reconocimiento de Voz

d) METODOLOGÍA RUP.

La metodología, denominada así por sus siglas en inglés Rational Unified Process, es un proceso para llevar a cabo el desarrollo de un software, la cual define quien, como, cuando y que debe hacerse en el proyecto. Su propósito es asegurar la producción de software de alta calidad que satisfaga las necesidades de los usuarios finales, ajustándose a un presupuesto y tiempo establecidos.

RUP proporciona un enfoque disciplinado para asignar tareas y responsabilidades dentro de una organización del desarrollo, e intenta integrar todos los aspectos que deben tenerse en cuenta durante todo el ciclo de vida del software, con el fin de que pueda ser aplicable tanto en pequeños como en grandes proyectos de software.

El proceso desarrollo del RUP se divide en 4 fases:

1. Fase de Inicio

En esta fase se define el modelo del negocio y el alcance del proyecto. Permite establecer una visión sobre el límite del sistema, el costo en recursos y tiempo. También, se evalúa la viabilidad del proyecto, sobre todo cuando está en juego una gran inversión de recursos; se estiman los riesgos asociados al proyecto y se identifican los casos de uso críticos del sistema y los escenarios básicos que definen la funcionalidad del sistema.

2. Fase de Elaboración

En esta fase se estudia a profundidad tanto la funcionalidad como el dominio del problema, se construye un prototipo de la arquitectura y se eliminan los mayores riesgos para lograr una culminación exitosa. El prototipo de la arquitectura, debe evolucionar en iteraciones sucesivas hasta convertirse en el sistema final. Este prototipo debe contener los casos de uso críticos identificados en la fase de inicio.

3. Fase de Construcción

Lo que se busca en esta fase, es alcanzar la capacidad operacional del producto de forma incremental a través de sucesivas iteraciones. Durante esta fase se debe describir los requisitos restantes, refinar el diseño, e implementar, integrar y probar en su totalidad, todos los componentes, características y requisitos, obteniendo una versión aceptable del producto.

4. Fase de Transición

La finalidad de esta fase es poner el producto en manos de los usuarios finales, y entrenarlos en el manejo del mismo, y en general realizar tareas relacionadas con el ajuste, configuración, instalación y facilidad de uso del producto.

Estructura estática del RUP

Está representada por cuatro elementos, que responden a las preguntas ¿Quién?, ¿Cómo?, ¿Qué? y ¿Cuándo? definidas en un proceso de desarrollo de software: los roles, responden a la pregunta

¿Quién?, las actividades responden a la pregunta ¿Cómo?, los productos, responden a la pregunta ¿Qué? y los flujos de trabajo de las disciplinas responde a la pregunta ¿Cuándo?. En la Figura 10 se muestran algunos elementos de la estructura estática de RUP.

1. Roles

Un rol define el comportamiento y responsabilidades de un individuo, o de un grupo de individuos trabajando juntos como un equipo. Una persona puede desempeñar diversos roles, así como un mismo rol puede ser representado por varias personas.

2. Actividades

Una actividad en concreto es una unidad de trabajo que se le asigna a una persona que desempeña un rol. Las actividades tienen un objetivo concreto, normalmente expresado en términos de crear o actualizar algún producto, tales como un modelo, una clase, un código fuente o un plan.

3. Artefactos

Los productos o artefactos son los resultados tangibles del proyecto, las cosas que se van creando, modificando y usando hasta obtener el producto final durante el proceso de desarrollo de software.

Son las entradas y salidas de las actividades, realizadas por las personas que desempeñan roles, las cuales utilizan y van produciendo estos artefactos para tener guías.

4. Flujos de Trabajo

Un flujo de trabajo es una relación de actividades que producen unos resultados observables. El proceso que es necesario para llevar flujos de trabajo en un proyecto de software es: modelado del negocio, requerimientos, análisis y diseño, implementación, pruebas y despliegue.

e) LENGUAJE UNIFICADO DE MODELADO (UML)

El Lenguaje Unificado de Modelado (UML, por sus siglas en inglés, Unified Modeling Language) es el lenguaje de modelado de sistemas de software más conocido y utilizado en la actualidad; está respaldado por el OMG (Object Management Group).

UML es un lenguaje porque proporciona un vocabulario y las reglas para utilizarlo; además, es un lenguaje de modelado lo que significa que el vocabulario y las reglas del que está compuesto se utilizan para la representación conceptual y física del sistema.

Funciones de UML

Visualizar: UML permite expresar de una forma gráfica un sistema de manera que otro lo pueda entender.

Especificar: UML permite especificar cuáles son las ca-racterísticas de un sistema antes de su construcción.

Construir: A partir de los modelos especificados se pue-den construir los sistemas diseñados.

Documentar: Los propios elementos gráficos sirven como do-cumentación del sistema desarrollado que pueden servir para su futura revisión.

Estructura del UML1. Bloques de Construcción

Los bloques de construcción se dividen en tres partes:

a) Elementos: Existen cuatro tipos de elementos en UML, de-pendiendo del uso que se haga de ellos: elementos estructu-rales (Casos de uso, clases, clases activas, interfaces, com-ponentes, colaboraciones y nodos), elementos de comporta-miento (interacciones y máquinas de estado), elementos de agrupación (paquetes) y elementos de anotación (notas).

b) Relaciones: Para construir un plano de software que ten-ga sentido, lo que se hace es combinar los elementos estructurales con sus respectivas relaciones, según sea el

caso, obteniendo como resultado uno de los diagramas que existen en UML. Existen cuatro tipos de relaciones entre los elementos de un modelo UML: dependencia, asociación, generalización y realización.

c) Diagrama: es la representación gráfica de un conjunto de ele-mentos con sus relaciones. En concreto, un diagrama ofrece una vista del sistema a modelar. Para poder representar co-rrectamente un sistema, UML ofrece una amplia variedad de diagramas para visualizar el sistema desde varias perspec-tivas

2. Reglas

Los bloques de construcción de UML no pueden combinarse de cualquier manera. Como cualquier lenguaje, UML tiene un conjunto de reglas que dictan las pautas a la hora de realizar asociaciones entre objetos para poder obtener modelos bien formados. Un modelo bien formado es aquel que es semánticamente auto consistente y está en armonía con todos sus modelos relacionados.

Diagramas UML

A continuación Mencionamos algunos de los diagramas UML:

a) Diagrama de Clases

Un diagrama de clases está compuesto por clases y relaciones. En el lenguaje UML, se define una clase como un conjunto de objetos que tiene un nombre específico, atributos y operaciones. Una clase se representa por un rectángulo en el cual se inscriben tres secciones: en la sección superior se coloca el nombre de la clase; en la intermedia, se presentan los atributos que caracterizan a la clase y en la sección inferior se listan sus métodos u operaciones.

Existen diferentes tipos de relaciones entre clases: asociación, agregación, composición, dependencias y generalización.

b) Diagrama de Casos de Uso

Un Diagrama de Casos de Uso muestra la relación entre los actores y los casos de uso del sistema. Representa la funcionalidad que ofrece el sistema en lo que se refiere a su interacción externa. En el diagrama de casos de uso también se puede representar el sistema como una caja rectangular con el nombre en su interior. Mientras que los casos de uso están en el interior de la caja del sistema, y los actores fuera, y cada actor está unido a los casos de uso en los que participa mediante una línea.

II.3. MARCO CONCEPTUAL

A continuación se detallan los conceptos necesarios para entender de la mejor manera el proyecto planteado:

a) LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN

Un lenguaje de programación es un lenguaje formal diseñado para expresar procesos que pueden ser llevados a cabo por máquinas como las computadoras.

Pueden usarse para crear programas que controlen el comportamiento físico y lógico de una máquina, para expresar algoritmos con precisión, o como modo de comunicación humana.

Está formado por un conjunto de símbolos y reglas sintácticas y semánticas que definen su estructura y el significado de sus elementos y expresiones.

Figura 6. Tipos de Relaciones entre Clases

Algunos ejemplos de lenguajes de programación tenemos: Ensamblador, Visual Basic, Cobol, Java, C,C++,C#,J#.

b) PLATAFORMA

Es un sistema operativo: Capa compleja entre el hardware y el usuario, concebible también como una máquina virtual, que facilita al usuario o al programador las herramientas e interfaces adecuadas para realizar sus tareas informáticas, abstrayéndole de los complicados procesos necesarios para llevarlas a cabo.

Podemos deducir que el uso de uno u otro S.O determinarán las capacidades multimedia de los dispositivos, y la forma de éstas de interactuar con el usuario. Existen multitud de opciones.

c) SISTEMA EXPERTO.Un sistema experto puede definirse como un sistema basado en los conocimientos que imita el pensamiento de un experto, para resolver problemas de un terreno particular de aplicación.Una de las características principales de los sistemas expertos es que están basados en reglas, es decir, contiene unos conocimientos predefinidos que se utilizan para tomar todas las daciones.

d) UMLEs el lenguaje de modelado de sistemas de software más conocido y utilizado en la actualidad.

e) RUPEs un proceso para llevar a cabo el desarrollo de un software, la cual define quien, como, cuando y que debe hacerse en el proyecto.

III. HIPOTESIS Y VARIABLES.III.1. Formulación Y HipótesisI.2 Hipótesis General

En qué medida Influirá la implementación de un sistema de reconocimiento de voz que permita a las personas a lograr la comunicación automática humano/computador.Influirá de manera permanente ya que una persona interactuara de manera permanente más que todos los discapacitados.

II.2 Hipótesis Especifico- Como influirá el Diseñar y desarrollar un sistema de reconocimiento de voz utilizando señales de voz automático. Esta nos permitirá que las señales se digitalicen, con el propósito de manipular o procesar su información.- Como Identificar las señales de voz, para abrir y poner en funcionamiento los programas más utilizadas en una computadora.

Eso lo aremos gracias a la utilización de un narrador de voz para Windows en español.

III.2 Definición Operacional De Variables

variable Indicador Índice

Independiente

-sistema experto.

-Reconocimiento de voz

-comunicación humana/computadora.

-Algoritmos y lenguaje de programación: per-miten la interacción o comunicación instantá-nea persona y computa-dora:

Identificador interprete codificador

sencillez flexibilidad interfaz

-plataforma calidad y diseño

robustez servicios

Calificaciones (1-10)….

-Número de errores de reconocimiento automático de comando voz entre el humano y computador.

-versión-ID de algoritmos-emisor y recepción-valides-algoritmos de

IV. METODOLOGIAIV.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN

La investigación es aplicada debido a que tiene como objetivo resolver un determinado problema y corresponde a una investigación aplicada cuantitativa.

IV.2. NIVEL DE INVESTIGACIÓN

La investigación es descriptiva. Debido Busca especificar propiedades, características y rasgos importantes de cualquier fenómeno que se anali-ce. Describe tendencias de un grupo o población. Con frecuencia, la meta del investigador consiste en describir fenómenos, situaciones, contextos y eventos; esto es, detallar cómo son y se manifies-tan. Los estudios descriptivos buscan especificar las propiedades, las ca-racterísticas y los perfiles de personas, grupos, comunidades, procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis. Es decir, únicamente pretenden medir o recoger información de manera indepen-

diente o conjunta sobre los conceptos o las variables a las que se refieren, esto es, su objetivo no es indicar cómo se relacionan éstas. Por ejemplo, un investigador organizacional que tenga como objetivo describir varias empresas industriales de Lima, en términos de su complejidad, tecnolo-gía, tamaño, centralización y capacidad de innovación; mide estas varia-bles y por medio de sus resultados describirá:

cuánta es la diferenciación horizontal (subdivisión de las tareas), la vertical (número de niveles jerárquicos) y la espacial (número de centros de trabajo), así como el número de metas que han defi nido las empresas (complejidad);

qué tan automatizadas se encuentran (tecnología); cuántas personas laboran en ellas (tamaño); cuánta libertad en la toma de decisiones tienen los distintos nive-

les y cuántos de ellos tienen acceso a la toma de decisiones (cen-tralización de las decisiones).

en qué medida llegan a modernizarse o realizar cambios en los métodos de trabajo o maquinaria (capacidad de innovación).

Sin embargo, el investigador no pretende analizar por medio de su estu-dio si las empresas con tecnología más automatizada son aquellas que tienden a ser las más complejas (relacionar tecnología con complejidad) ni decirnos si la capacidad de innovación es mayor en las empresas me-nos centralizadas (correlacionar capacidad de innovación con centraliza-ción).

IV.3. MÉTODO Y DISEÑO DE INVESTIGACIÓNEl método y diseño de investigación corresponde a una investigación no experimental. Dando la metodología de diseño obedece a las metodologías propias de desarrollo de software basado en la Ingeniería de Software.

IV.4. POBLACIÓN Y MUESTRAPoblación: La población es de:

80 Personas (con discapacidad o personas en general). Muestra: La muestra tendrá la misma cantidad de la población.n = 1000

IV.5. TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN.a) Procedimiento de la investigación

Se llevara los siguientes procedimientosI. Etapa: Análisis de la información sobre la definición de

requisitos de los proyectos de software.II. Etapa: Diseño del prototipo de la aplicación.III. Etapa: Se implementará el sistema experto con reconoci-

miento de voz.IV. Etapa: Se realizará la prueba del sistema.V. Etapa: Implantación.

VI. Etapa: Se presenta el informe de la investigación.VII. Etapa: Entrega del proyecto final.

b) Recolección de informaciónLa técnica que usaremos para la presente investigación será mediante entrevistas y cuestionarios a personas.

- Entrevista con personas.- Cuestionarios.- Computadora para el almacenamiento de la informa-

ción.c) Procesamiento y análisis de datos

Para el análisis de los datos es necesario definir una técnica de análisis, como podrían ser el análisis cualitativo y análisis cuantitativo, que son necesarios para la recolección de los datos que se obtendrán a lo largo de la investigación.

Luego de recopilados los datos que se obtendrán como resultado de las diferentes técnicas aplicadas es necesario analizarlos de forma clara para así poder determinar cuáles son los requerimientos y necesidades. Debido a que los datos obtenidos se lograron a través de entrevistas no estructuradas se utilizó la técnica de análisis de contenidos.

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.

V. ADMINISTRACIÓN DEL PROYECTO V.1. Cronogramaactividad noviembre diciembre enero

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

Elaboración del tema de investigación

Búsqueda de información

Formulación del problema

Elaboración de Marco teórico

Elaboración de metodología

V.2. PRESUPUESTOA) De Bienes.

DESCRIPCIÓN

UNIDAD

CANTIDAD

PRECIO

UNITARIO

TOTAEquipo de Computo Unidad 1 1600,00 1.600,00

Material de escritorio y oficina

Unidad 1 150,00 150,00

CD Unidad 10

1,00 10,00

Impresiones 70,00 70,00

Elaboración y aplicación de encuestas

2 130,00 260,00

Otros ………….. 100,00 100,00

Total 2.190,00

B) De Sevicios.

DESCRIPCIÓN UNIDAD CANTIDAD

PRECIO UNITARIO

S/.

TOTAL S/.

Movilidad Persona/Día 1 200,00 200,00

Servicio Teléfono móvil 80,00 80,00Internet 150,00 150,00

20

.

Procesamiento e interpretación deOtros 150,00 150,00

Total 1.180,00

C) Resumen:

DESCRIPCIÓN TOTAL S/.

Gastos en Bienes 2190,00Gastos en Servicios 1180,00

Total 3370,00

21

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BIBLIOGRAFÍA:- GENOVEVA VELÁSQUEZ R. (2008). Sistema de reconocimiento de voz en matlab. (Tesis para obtener título profesional de ingeniera electrónica), Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería Mecánica Eléctrica.- MARÍA ANTONIETA G. (2005). Reconocedor de voz adaptado. (Tesis para obtener el grado de maestría en ciencias de la computación). Universidad Autónoma Metropolitana-división de ciencias básicas e ingeniería de México, D.F.

-Weber (2000) Weber K. “multiple Timescale Feature Combination Towards Robust Speech Recognition”. KonFerenz zur Vararbeintung naturlicher Sprache KOVENS 2000, Ilmenau, Alemania, 2000.

-http://www.cuspide.com/9789871104154/Ingenieria+De+Sistemas+Expertos

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MATRIZ DE CONSISTENCIATítulo Propuesto: “Implementación de un sistema experto de reconocimiento de voz automático humano/computadora, Unamba, 2015”

PROBLEMA OBJETIVO HIPOTESIS VARIABLES INDICADORES INDICES METODOLOGIA

Problema Principal:¿Por qué implementar un sistema experto de reconocimiento de voz automático/computadora, unamba, 2015?En la actualidad la aplicación de sistemas con reconocimiento de voz ha aportado significativamente en la interacción y comunicación de personas con discapacidad y personas en general a que puedan usar de manera distintiva la computadora. En la región aun no utilizan es tipo de sistemas expertos con reconocimiento de voz, para que las persona Logren la comunicación interactiva automática humano/computadora.

Por tanto el propósito es construir un sistema que

Objetivo Principal: implementar y construir un sistema de reconocimiento de voz que permita a las personas a lograr la comunicación automática humano/computador.

Objetivo Específico:- Diseñar y desarro-llar el sistema de reco-nocimiento de voz uti-lizando señales de voz automático, que per-mitirá que las señales se digitalicen, con el propósito de manipu-lar o procesar su infor-mación.- Identificar las señales de voz, para abrir y poner en funcionamiento los programas más

HG: Influirá de manera permanente ya que una persona interactuara con la computadora.

HE1: Esta nos permitirá que las señales se digitalicen, con el propó-sito de mani-pular o pro-cesar su in-formación.

Independiente

-sistema experto

-Reconocimiento de voz

-comunicación humana/computadora

-Algoritmos y len-guaje de progra-mación: permiten la interacción o comunicación ins-tantánea persona y computadora:

Identificador interprete codificador sencillez flexibilidad interfaz

-plataforma cali-dad y diseño

robustez servicios satisfacción del

cliente rapidez

Calificaciones (1-10)

-Número de errores de reconocimiento automático de comando voz entre el humano y computador.

-versión-ID de algoritmos-emisor y recepción-valides

Población:01 sistema de reconocimiento de voz para personas en común.Muestra: (Estratificado)01 construir un sistema de reconocimiento de voz para el uso de personas en común.Técnicas e Instrumentos:Permitirán el recojo de información de manera fidedigna.

Fichas de observación Cuestionario de entre-

vista Cuestionario de en-

cuestaHojas de evaluación

Tipo de Investigación: investigación

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identificara las palabras Habladas, sin importar el hablante, bajo este esquema, se pre-procesan las señales de voz, se obtienen las características, y lo que se trata al final es capturar las similitudes entre las palabras habladas. Utilizando el reconocimiento de voz.

utilizadas en una computadora. Utilizando el narrador de voz para Windows en español.

HE2: Eso lo aremos gracias a la utilización de un narrador de voz para Windows en español.

Alta Media baja

-algoritmos de reconocimiento de voz

proyectiva aplicada.Nivel de Investigación: Estudio descriptivoDiseño de Investigación:No experimental-cuantitativoModelo de desarrollo de software:Modelo de prototipos

g