Diseño e Implementación de un Sistema de Reconocimiento de Voz basado en Microcontroladores

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dc.contributor.advisorBarrero Perez, Jaime Guillermo
dc.contributor.authorRomán Paz, Juan Sebastián
dc.contributor.authorAriza Carrero, Fritz Alexis
dc.contributor.evaluatorSepulveda Sepulveda, Franklin Alexander
dc.contributor.evaluatorAcevedo Velasquez, Jeison Herney
dc.date.accessioned2025-08-19T17:12:31Z
dc.date.available2025-08-19T17:12:31Z
dc.date.created2025-08-16
dc.date.issued2025-08-16
dc.description.abstractEste proyecto aborda el desafío de implementar sistemas de reconocimiento de voz en español en microcontroladores de bajo costo, una tecnología ampliamente dominada por modelos en inglés, lo que limita su alcance en comunidades hispanohablantes. En el trabajo se diseña e implementa un sistema basado en redes neuronales convolucionales (CNN) integradas en la placa de desarrollo ESP32 Audio Kit V2.2, capaz de clasificar entre cinco comandos de voz en español con presencia de ruido. La base de datos creada, balanceada en sus etiquetas, incluye 1,548 audios recolectados en diferentes entornos. El diseño de la red neuronal alcanzó una precisión del 89,40%. La solución propuesta destaca por su accesibilidad económica y su potencial impacto en la inclusión tecnológica, beneficiando aplicaciones en entornos educativos y profesionales. Este enfoque representa una contribución en la universalidad del reconocimiento de voz, adaptado a las necesidades de comunidades con recursos limitados y entornos diversos.
dc.description.abstractenglishThis project addresses the challenge of implementing spanish speech recognition systems on low-cost microcontrollers, a technology largely dominated by english models, which limits its reach in Spanish-speaking communities. We design and implement a system based on convolutional neural networks (CNN) integrated on the ESP32 Audio Kit V2.2 development board, capable of classifying between five Spanish voice commands and noise. The database created perfectly balanced in its labels includes 1,548 audios collected in different environments. The neural network design achieved an accuracy of 89.40%. The proposed solution stands out for its economic accessibility and its potential impact on technological inclusion, benefiting applications in educational and professional environments. This approach represents a contribution in the universality of speech recognition, adapted to the needs of communities with limited resources and diverse environments.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45912
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectBases de datos
dc.subjectReconocimiento de voz
dc.subjectRedes neuronales y Microcontroladores
dc.subject.keywordDatabases
dc.subject.keywordNeural Networks
dc.subject.keywordMicrocontrollers and Speech Recognition
dc.titleDiseño e Implementación de un Sistema de Reconocimiento de Voz basado en Microcontroladores
dc.title.englishDesign and Implementation of a Microcontroller-Based Voice Recognition System
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Electrónica