Actualmente existe una gran demanda de soluciones innovadoras e informáticas
que permitan generar sistemas de vigilancia o que ayuden en esta labor. Es así
como se han generado diversos proyectos que buscan satisfacer las necesidades
de sistemas de este tipo. Mayormente, se ha utilizado la tecnología de imágenes y
utilizando drones o algún tipo de cámara, donde una persona está monitoreando
estas imágenes captadas en tiempo real para verificar la presencia de un objeto o
un ser no deseado. Sin embargo, estas soluciones han presentado una gran
complejidad tanto en procesamiento como infraestructura, conllevando así también
a un precio elevado de su implantación.
Es por esto que este proyecto de investigación se enfoca en presentar una solución
a este problema utilizando recursos más simples, basándose en un reconocimiento
de patrones en señales acústicas. Esta es un área de la especialidad de informática
que en los últimos años ha tenido un gran desarrollo y estudio debido a las diversas
aplicaciones que puede tener en el mundo contemporáneo. Cada vez se han ido
perfeccionando los algoritmos de extracción de características y de aprendizaje de
máquina, por lo cual en este trabajo se utilizarán y compararán dos métodos de
caracterización estudiados en investigaciones de reconocimiento de voz. Además,
se desarrollará un módulo de recorte de la señal que permita identificar a las
regiones de interés. Finalmente, se usarán redes neuronales como el clasificador
del algoritmo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/13858 |
| Date | 29 March 2019 |
| Creators | Viera Barthelmes, Cecilia del Pilar |
| Contributors | Beltrán Castañón, César Armando |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Atribución 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/ |
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