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dc.rights.licenceLos usuarios del Repositorio de la UTB estarán autorizados para adaptar, transformar y crear a partir del contenido de esta publicación incluso para fines comerciales, sin embargo toda obra derivada de la publicación original deberá ser distribuida bajo la misma licencia CC-BY-SA. El autor o autores, sin excepción deberán ser claramente identificados como titulares de los derechos de autor de la publicación original.
dc.coverage.spatialCartagena de Indias
dc.creatorRodríguez Villalobos, Reinaldo
dc.date.accessioned2019-10-18T18:45:03Z
dc.date.available2019-10-18T18:45:03Z
dc.date.created2006
dc.date.issued2006
dc.identifier.other(ALEPH)000015399UTB01
dc.identifier.other(janium) 15654
dc.identifier.other15652
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12585/1521
dc.description.abstractEn este trabajo se presenta el desarrollo de la metodología de un sistema de clasificación de voces normales y patológicas utilizando como herramienta de análisis la Transformada Wavelet, ya que se constituye en una herramienta apropiada para el análisis de señales no estacionarias como la voz cuyo contenido espectral varía con el tiempo. Se plantea el uso de redes neuronales tipo perceptrón multicapa utilizando la técnica de aprendizaje backpropagation y el metodo de optimización de Levenberg-Marquardt como estrategia para la etapa de clasificación de voces normales y patológicas. Se describe el marco experimental realizado para cada una de las etapas que conforman la metodología propuesta y con el cual se obtuvieron resultados satisfactorios al momento de clasificar las voces normales y patológicas. Además se presentan detalladamente los algoritmos y la interfaz gráfica desarrollada bajo la plataforma de MATLAB 5.3.spa
dc.format.extent129 h
dc.format.mediumCd-Rom
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source.urihttp://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0034155.pdf
dc.subject.otherRedes neurales (computadores)
dc.subject.otherReconocimiento automático de la voz
dc.subject.otherSistemas de procesamiento de voz
dc.titleClasificación de voces normales y patológicas empleando la transformada wavelet
datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
oaire.resourceTypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónica
thesis.degree.levelTesis pregrado
thesis.degree.nameIngeniero Electrónico
dc.publisher.universityUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.grantorUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.contributor.directorContreras Ortiz, Sonia Helena
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.ccAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.identifier.instnameUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.identifier.reponameRepositorio UTB
dc.description.notesIncluye bibliografía
dc.identifier.ddc621.3822 R696c


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