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Determinación de características de pronunciación de letras mediante el análisis frecuencial de fonemas

Authors :
Oukar Tatari, Abdulrahim
Ocampo-Martínez, Carlos
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial
Source :
UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC, Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Publication Year :
2020
Publisher :
Universitat Politècnica de Catalunya, 2020.

Abstract

En este proyecto se crea una herramienta capaz de discernir entre tres consonantes fricativas del árabe, dos de ellas consideradas sonidos comunes y una de ellas considerada particular del árabe. Esta herramienta consiste en un modelo creado con código Python en la aplicación web Jupyter Notebook a partir del algoritmo de inteligencia artificial conocido como Análisis de Discriminante Lineal. Cuando este modelo recibe la información relativa a una de estas consonantes, el sistema devuelve el fonema correspondiente según lo que ha aprendido a partir de muestras anteriores. La información relativa a cada consonante viene dada por un vector de valores de parámetros acústicos seleccionados a partir de investigaciones de vanguardia anteriores y la propia verificación sobre la relevancia de estos parámetros a la hora de diferenciar entre las consonantes realizada en este proyecto mediante el método estadístico de ANOVA en Minitab. Para extraer los parámetros de las grabaciones de sonido de cada consonante se utiliza el programa de análisis fonético del habla conocido como Praat. Adicionalmente, se realiza un estudio con 15 individuos con tres idiomas nativos distintos (catalán, castellano e italiano), que no hablan el árabe, para comprobar la capacidad de pronunciar correctamente sonidos ajenos y la correlación de esta con el idioma nativo. El modelo resultó ser eficaz y veraz, no obstante, no se pudo establecer una correlación entre el idioma nativo y la correcta pronunciación de los sonidos desconocidos.

Details

Language :
Spanish; Castilian
Database :
OpenAIRE
Journal :
UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC, Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..51c589afddc178af391b564249e9a636