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reconocimiento de voz utilizando el toolbox de matlab, un perceptron. Entrenamiento y prueba de algoritmos supervisados y no supervisados Kmeans.
Tipo: Ejercicios
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Trabajo final Inteligencia Artificial 1
Carrera: Ingeniería Mecátronica Legajo: 10116 Año 2015
Profesora: Prof. Titular Dra. Ing. Selva S. Rivera Alumna: Arteaga, Araceli Nair
Facultad de Ingeniería – Universidad Nacional de Cuyo. Mendoza-Argentina Año 2015
Trabajo final Inteligencia Artificial 1
Carrera: Ingeniería Mecátronica Legajo: 10116 Año 2015
Se han utilizado estos dos, en la plataforma MatLab. La cual ya los tiene definidos.
Trabajo final Inteligencia Artificial 1
Carrera: Ingeniería Mecátronica Legajo: 10116 Año 2015
Dinámico: Las condiciones del entorno pueden cambiar mientras el agente está tomando una decisión.
Continuo La cantidad de estados posibles es un conjunto infinito.
Agente individual Las decisiones que el agente toma no están condicionadas por las de otro.
Perceptrón: El diseño corresponde al siguiente esquema: Cuenta con 8000 entradas correspondientes a la información de cada grabación de un segundo, la red neuronal de una sola capa aplica un peso w y un sesgo b para generar una salida. La capacidad del Perceptrón es binaria, es decir, solo puede generar dos salidas 0 o 1. En este caso se ha establecido como que 1 represente SIGA y 0 represente PARE. Se utiliza el software: Matlab® con el toolbox integrado Neural Training para realizar el programa del agente y además para obtener la tabla que es la función que describe el comportamiento del agente.
Trabajo final Inteligencia Artificial 1
Carrera: Ingeniería Mecátronica Legajo: 10116 Año 2015
Base de Datos: la cual se encarga de realizar las grabaciones para el posterior entrenamiento de los algoritmos. Guarda 2 matrices X y T. X está compuesta por los ceptrums de las grabaciones y T por 0 y 1, los cuales indican si se dijo PARE o SIGA.
Trabajo final Inteligencia Artificial 1
Carrera: Ingeniería Mecátronica Legajo: 10116 Año 2015
Entrenar Perceptrón: esta función se encarga de entrenar al perceptrón, pasándole al mismo la matriz X de ceptrums realizada con la función base de datos y la de decisiones T.
Probar: esta función se encarga de realizar las grabaciones para el reconocimiento
Trabajo final Inteligencia Artificial 1
Carrera: Ingeniería Mecátronica Legajo: 10116 Año 2015
Probar Perceptrón: esta función realiza el reconocimiento de voz a través del perceptrón, abre el archivo de la grabación a identificar, le calcula el ceptrum y se lo pasa al perceptrón para hacer el reconocimiento
Kmeans: esta función realiza el reconocimiento de voz a través del algoritmo de agrupamiento kmeans. El cual ya está definido en la plataforma de Matlab. En la línea 9 del programa es donde se crea y entrena el algoritmo. Al cual se le pasa la matriz de ceptrums xtr transpuesta
Trabajo final Inteligencia Artificial 1
Carrera: Ingeniería Mecátronica Legajo: 10116 Año 2015
Siga con kmeans:
En la ventana se pueden observar los botones para realizar la Base De Datos, El entrenamiento y para grabar voz. Luego está el panel de reconocimiento donde tengo dos opciones: el perceptrón y el kmeans. Abajo se puede ver la gráfica de las posiciones de los datos
Trabajo final Inteligencia Artificial 1
Carrera: Ingeniería Mecátronica Legajo: 10116 Año 2015
