Clavijo Osorio, David Eduardo,
Diseño e implementación de un prototipo de brazaletede detección de sonidos de alarma para personas sordas e hopoacústicas / David Eduardo Clavijo Osorio, Nicolás Charry Moreno ; Director Agustín Soto Otálora. , Datos electrónicos (1 archivos:4.143 MG) - 1 CD-ROM (83 páginas); diagramas, fotografías, tablas o cuadros; 12 cm
Tesis
Introducción -- Objetivos, general, específicos -- Marco Teórico, redes neuronales artificiales, hipoacusia, correlación cruzada, MFCC (coeficientes cepstrales de mel) -- Metodología, alcance, análisis, caracterización y acondicionamiento de las señales de emergencia, análisis de métodos de extracción de características de las señales de emergencia usando Matlab, análisis de métodos de discriminación de las señales de emergencia usando Matlab, selección del mejor método para la identificación y discriminación de las señales de emergencia, implementación del método de identificación y discriminación en un chip procesador digital de señales, diseño prototipo del brazalete -- Conclusiones, discusión acerca de los resultados obtenidos en Matlab, discusión acerca de los métodos de identificación y discriminación propuestos, discusión acerca de la implementación de los algoritmos de identificación y detección en el sistema embebido
"El respectivo proyecto de investigación consiste en el desarrollo e implementación de un dispositivo electrónico (brazalete) capaz de discriminar sonidos de alerta o emergencia, funcionando como un sistema de ayuda para las personas con sordera o hipoacusia, además de manejar una interfaz para el usuario bastante amigable con características adicionales como de Reloj, alarma, entre otras. Para el proceso de discriminación de sonidos y el sistema de detección de alertas se utilizó como herramienta el entrenamiento de Redes Neuronales (RNA), con ayuda del Toolbox Neural Networks de Matlab. En estas aplicaciones, el uso de redes neuronales para el reconocimiento automático de patrones sonoros ha tenido bastante éxito. Las características que presentan el reconocimiento de patrones acústicos hacen que este problema sea una aplicación factible para implementarse como una aplicación para el microcontrolador DSPIC33EP2656GP502 de Microchip. Ensayos previos demuestran una eficiencia mayor del 75 % en la identificación de tres tipos de sonidos de emergencia (ambulancia, policía, bomberos)."
Ingeniería Electrónica --Dispositivo Electrónico --Brazalete
Redes Neuronales --Toolbox Neural Networks de Matlab--personas - sordas - hipoacusia
Th IE 344
Diseño e implementación de un prototipo de brazaletede detección de sonidos de alarma para personas sordas e hopoacústicas / David Eduardo Clavijo Osorio, Nicolás Charry Moreno ; Director Agustín Soto Otálora. , Datos electrónicos (1 archivos:4.143 MG) - 1 CD-ROM (83 páginas); diagramas, fotografías, tablas o cuadros; 12 cm
Tesis
Introducción -- Objetivos, general, específicos -- Marco Teórico, redes neuronales artificiales, hipoacusia, correlación cruzada, MFCC (coeficientes cepstrales de mel) -- Metodología, alcance, análisis, caracterización y acondicionamiento de las señales de emergencia, análisis de métodos de extracción de características de las señales de emergencia usando Matlab, análisis de métodos de discriminación de las señales de emergencia usando Matlab, selección del mejor método para la identificación y discriminación de las señales de emergencia, implementación del método de identificación y discriminación en un chip procesador digital de señales, diseño prototipo del brazalete -- Conclusiones, discusión acerca de los resultados obtenidos en Matlab, discusión acerca de los métodos de identificación y discriminación propuestos, discusión acerca de la implementación de los algoritmos de identificación y detección en el sistema embebido
"El respectivo proyecto de investigación consiste en el desarrollo e implementación de un dispositivo electrónico (brazalete) capaz de discriminar sonidos de alerta o emergencia, funcionando como un sistema de ayuda para las personas con sordera o hipoacusia, además de manejar una interfaz para el usuario bastante amigable con características adicionales como de Reloj, alarma, entre otras. Para el proceso de discriminación de sonidos y el sistema de detección de alertas se utilizó como herramienta el entrenamiento de Redes Neuronales (RNA), con ayuda del Toolbox Neural Networks de Matlab. En estas aplicaciones, el uso de redes neuronales para el reconocimiento automático de patrones sonoros ha tenido bastante éxito. Las características que presentan el reconocimiento de patrones acústicos hacen que este problema sea una aplicación factible para implementarse como una aplicación para el microcontrolador DSPIC33EP2656GP502 de Microchip. Ensayos previos demuestran una eficiencia mayor del 75 % en la identificación de tres tipos de sonidos de emergencia (ambulancia, policía, bomberos)."
Ingeniería Electrónica --Dispositivo Electrónico --Brazalete
Redes Neuronales --Toolbox Neural Networks de Matlab--personas - sordas - hipoacusia
Th IE 344