Uso do reconhecimento da fala para aplicação em fechadura eletrônica comandada pela voz

The aim of the present study is to use the speech recognition technology to the de velopment of a digit recognition system applied to a prototype of an electronic lock. A theoretical background is described the physiological bases of speech and the ex traction technique of mel-frequency cepstral par...

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Autor principal: Antonelli, César Thumer
Formato: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8269
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spelling riut-1-82692020-11-11T14:04:33Z Uso do reconhecimento da fala para aplicação em fechadura eletrônica comandada pela voz The use of speech recognition in an application of a voice-based electronic lock Antonelli, César Thumer Rosa, Marcelo de Oliveira Rosa, Marcelo de Oliveira Assef, Amauri Amorin Pinho, Antonio Carlos Nishida, Gustavo Reconhecimento automático da voz Raspberry Pi (Computador) Decodificadores (Eletrônica) Markov, Espectro de Engenharia elétrica Automatic speech recognition Raspberry Pi (Computer) Decoders (Electronics) Markov spectrum Electric engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA The aim of the present study is to use the speech recognition technology to the de velopment of a digit recognition system applied to a prototype of an electronic lock. A theoretical background is described the physiological bases of speech and the ex traction technique of mel-frequency cepstral parameters. The speech recognition system for using in electronic lockers is developed in this study using the speech de coder system Julius in conjunction with the Hidden Markov Model Toolkit, to build and manipulate statistical models called Hidden Markov Models. Next is described the prototype implementation using the Raspberry Pi. The proposed objectives were achieved, and the developed system presented satisfactory operation with different speakers and could be validated in prototype implemented with the Raspberry Pi. Este trabalho tem como objetivo utilizar a tecnologia do reconhecimento de fala para o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de dígitos aplicado em um protótipo de fechadura eletrônica. Como embasamento teórico, são descritos fundamentos fisiológicos da fala e a técnica de extração de parâmetros mel-cepstrais. O sistema de reconhecimento de fala para aplicação em fechadura eletrônica é desenvolvido neste trabalho usando o sistema decodificador de fala Julius em conjunto com o sistema de treinamento HTK, usado para construir e manipular modelos estatísticos denominados Modelos Ocultos de Markov. Em seguida, é descrita a implementação do protótipo com o uso do Raspberry Pi. Os objetivos propostos foram alcançados, com o sistema desenvolvido apresentando um funcionamento satisfató- rio com diferentes locutores e pode ser validado no protótipo implementado com o Raspberry Pi. 2020-11-11T14:04:33Z 2020-11-11T14:04:33Z 2016-08-09 bachelorThesis ANTONELLI, César Thumer. Uso do reconhecimento da fala para aplicação em fechadura eletrônica comandada pela voz. 2016. 80 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2016. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8269 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Curso de Engenharia de Controle e Automação UTFPR
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Antonelli, César Thumer
Uso do reconhecimento da fala para aplicação em fechadura eletrônica comandada pela voz
description The aim of the present study is to use the speech recognition technology to the de velopment of a digit recognition system applied to a prototype of an electronic lock. A theoretical background is described the physiological bases of speech and the ex traction technique of mel-frequency cepstral parameters. The speech recognition system for using in electronic lockers is developed in this study using the speech de coder system Julius in conjunction with the Hidden Markov Model Toolkit, to build and manipulate statistical models called Hidden Markov Models. Next is described the prototype implementation using the Raspberry Pi. The proposed objectives were achieved, and the developed system presented satisfactory operation with different speakers and could be validated in prototype implemented with the Raspberry Pi.
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