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Estado del arte de la predicción de variables en sistemas de Ingeniería Eléctrica basada en inteligencia artificial
State of the art of predicting Electrical Engineering variables based on artificial intelligence
(2021-11)
Existe una gran cantidad de sistemas que se estudian y desarrollan en el campo de la Ingeniería Eléctrica en los que se realizan análisis que tienen como uno de sus fines principales la predicción de sus variables, tanto ...
Experimental study on transfer learning in denoising autoencoders for speech enhancement
(2020)
The quality of speech signals is affected by a combination of background noise, reverberation, and other distortions in real-life environments. The processing of such signals presents important challenges for tasks such ...
Robustness of LSTM neural networks for the enhancement of spectral parameters in noisy speech signals
(2019)
In this paper, we carry out a comparative performance analysis of Long Short-term Memory (LSTM) Neural Networks for the task of noise reduction. Recent work in this area has shown the advantages of this kind of network for ...
Auto-Associative Initialization of LSTM Neural Networks for Fundamental Frequency Detection in Noisy Speech Signals
(2018)
In this paper, we present a new approach for fundamental frequency detection in noisy speech, based on Long Short-term Memory Neural Networks (LSTM). Fundamental frequency is one of the most important parameters of human ...
Descubrimiento del estilo de aprendizaje dominante en estudiantes de Matemática superior
Discovering dominant learning styles in higher level Math students
(2020)
La presente investigación se desarrolló con el objetivo de descubrir cuáles son los estilos de aprendizaje dominantes en estudiantes de Matemática Superior de la carrera de Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Costa ...
Desarrollo de Tecnologías del Habla en Costa Rica
(2020)
Las tecnologías del habla son un conjunto de conocimientos, técnicas y recursos empleados para propiciar la interacción de las personas con dispositivos electrónicos, o bien entre personas con mediación de un dispositivo. ...
Reconstructing fundamental frequency from noisy speech using initialized autoencoders
(2020-10)
In this paper, we present a new approach for fundamental frequency (f0) detection in noisy speech, based on Long Short-term Memory Neural Networks (LSTM). f0 is one of the most important parameters of human speech. Its ...
A first approach to acoustic characterization of Costa Rican children’s speech
Un primer acercamiento a la caracterización acústica del habla de niños costarricenses
(2020-03-27)
As human interaction with computers becomes more pervasive, the value of developing automatic speech recognition, text-to-speech synthesis, and related speech technologies become more important for people of all ages, ...
An experimental study on fundamental frequency detection in reverberated speech with pre-trained recurrent neural networks
(2020)
The detection of the fundamental frequency (f0) in speech signals is relevant in areas such as automatic speech recognition and identification, with multiple potential applications. For example, in virtual assistants, ...
Inteligencia Artificial en la Creación Musical
(2013)
Se presenta el desarrollo de las técnicas de inteligencia artificial en procesos de creación musical, tanto para el apoyo de creación de obras a los compositores, como en proyectos que pretenden automatizar todo el proceso. ...