Estudio del reconocimiento de señales de audio mediante redes neuronales

Abstract

En un món on l'automatització i la mecanització dels processos cada vegada està adquirint més importància, que els propis sistemes d'adquisició de dades les puguin analitzar i prendre decisions a l'instant són els que més predominen en l'actualitat. El desenvolupament de la intel·ligència artificial i els seus vessants ha estat clau per a aquesta automatització, sobretot en el camp de la visió artificial en, per exemple, el filtrat i tractament d'imatges. Un altre camp bastant desenvolupat incideix en el reconeixement de senyals d'àudio, i molts productes se centren en aquest reconeixement per a implementar-se, per exemple, en les llars intel·ligents. En aquest treball la idea general és molt semblant a la de les aplicacions que s'acaben d'esmentar, però en aquest cas s'aplica a un robot capaç de rebre ordres senzilles i executar-les, per a aconseguir aquest objectiu s'utilitzaran diferents processos de caracterització dels senyals d'àudio, juntament amb una xarxa neuronal encarregada de classificar-les. No obstant això, la implementació d'aquest procés no és l'única part essencial del treball, perquè ho és realitzar un estudi de com funcionen les xarxes neuronals en comparació amb altres algorismes bàsics aplicats de Machine Learning.

En un mundo donde la automatización y la mecanización de los procesos cada vez está adquiriendo más importancia, que los propios sistemas de adquisición de datos las puedan analizar y tomar decisiones al instante son los que más predominan en la actualidad. El desarrollo de la inteligencia artificial y sus vertientes ha estado clave para esta automatización, sobre todo en el campo de la visión artificial en, por ejemplo, el filtrado y tratamiento de imágenes. Otro campo bastante desarrollado incide en el reconocimiento de señales de audio, y muchos productos se centran en este reconocimiento para implementarse, por ejemplo, en los hogares inteligentes. En este trabajo la idea general es muy parecida a la de las aplicaciones que se acaban de mencionar, pero en este caso se aplica a un robot capaz de recibir órdenes sencillas y ejecutarlas, para conseguir este objetivo se utilizarán diferentes procesos de caracterización de las señales de audio, junto con una red neuronal encargada de clasificarlas. Sin embargo, la implementación de este proceso no es la única parte esencial del trabajo, pues lo es realizar un estudio de cómo funcionan las redes neuronales en comparación con otros algoritmos básicos aplicados de Machine Learning.

Nowadays, in a world where automation and mechanization of processes are increasingly important, the data acquisition systems that can analyze them and make decisions instantly are the ones that predominate. The development of artificial intelligence and its different aspects has been crucial for this automation, especially in the visual field, for instance in image filtering. Audio signal recognition is another fairly developed field, and many products focus on this recognition for, for example, smart homes. The general idea of this project is very similar to that of the product just named, but it applies to a robot capable of receiving simple commands and acting upon them, different characterizations of audio signals will be used, along with a neural network for classifying each order according to this principle. However, the implementation of this process is not the essential part, since it is to make a study of how neural networks work in comparison with other basic applied Machine Learning algorithms.