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Algoritmo de deteccion de punto de inicio y fin para senales de voz

Resumen

En la actualidad muchas aplicaciones basadas en la voz, son desarrolladas. En estas aplicaciones es necesario conocer donde empieza y donde termina la señal de voz con exactitud endpoint detection. En aplicaciones como la de reconocimiento de voz es necesario procesar la señal; la cual consiste de segmentos de voz, silencio y otros considerados como ruido. Se propone un algoritmo para la solución de este problema. Se construyó un algoritmo que cumple con los siguientes requerimientos: Robustez (funcione en ambientes adversos), Baja complejidad computacional (fácil implementación), rápido tiempo de respuesta y, sobre todo exactitud a la hora de encontrar los puntos de inicio y de fin de la voz. El algoritmo se diseño en tres etapas: La primera etapa viene asociada con el requerimiento de robustez, al ruido a través de la técnica de substracción espectral; en la segunda etapa se mejora la calidad de la señal de voz a través de filtros y la aplicación de otras técnicas; en la tercera y última etapa se encuentran los limites de la señal. Para lograrlo, lo primero que se hace es extraer los parámetros que sirven como discriminantes entre segmentos que tienen voz y los que no. Para esto se utilizan las características de energía y entropía de la señal. Finalmente, la señal es enviada a una máquina de decisión que se encarga de clasificar los segmentos que contienen voz y los que no. Durante todo el proceso se hace una evaluación de los resultados y se compara el obtenido con los reportados para las técnicas de la energía y de la entropía.