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Prototipo de señalización utilizando Raspberry Pi 3B e IBM Watson mediante reconocimiento de comandos de voz para prevenir accidentes
dc.contributor.advisor | Huamaní Navarrete, Pedro Freddy | spa |
dc.contributor.author | Escalaya Angulo, Anthony Alejandro | spa |
dc.contributor.author | Yactayo Sánchez, Yelstin Maicol | spa |
dc.date.accessioned | 2021-03-31T13:21:32Z | |
dc.date.available | 2021-03-31T13:21:32Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14138/3502 | spa |
dc.description.abstract | Este proyecto propone la implementación de un prototipo de señalización para ciclistas mediante el reconocimiento de comandos de voz. Su funcionamiento se basa en reconocer 3 comandos de voz, derecha, izquierda o alto. El prototipo reconocerá el comando dado independientemente si se pronuncia en una palabra o una frase, teniendo en cuenta el tiempo de grabación de 3 segundos. Para capturar la voz, el Raspberry Pi 3B realiza grabaciones de 3 segundos en intervalos de 3 segundos, y para minimizar el ruido ambiental, se utilizó un filtro Butterworth pasa banda digital con frecuencias de 200 Hz y 1300 Hz y orden 6. La conversión de voz a texto se realizó mediante el servicio de Speech to Text que pertenece al grupo de IBM Watson, el cual sube la información que recibe a la nube de IBM y descarga el texto traducido. Todo este proceso de traducción se realizó en la plataforma Node-Red. Además, se diseñó los prototipos de visualización compuestos por leds, los cuales se conectaron directamente a los pines del Raspberry Pi 3B, quedando a la espera de la señal de excitación que se envía desde el Node-Red. Finalmente, para las pruebas se obtuvo el apoyo de 6 personas, 3 hombres y 3 mujeres, de diferentes edades. Se evaluaron 2 casos principales, sin filtro digital y con filtro digital, y para cada caso se consideraron dos tipos de mascarillas, una de tela de 3 capas y una KN95, también se consideró la presencia y no presencia de ruido ambiental. Los resultados obtenidos al reconocimiento de comandos muestran un promedio del 90%, sin embargo, hay un retardo muy considerable de 7 segundos desde que se dice el comando de voz hasta que se realiza la señalización, pero es una respuesta aceptable si se tiene en cuenta el retardo. Demostrándose el funcionamiento y autonomía del prototipo con una gran escalabilidad. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Ricardo Palma | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio institucional - URP | es_PE |
dc.source | Universidad Ricardo Palma | es_PE |
dc.subject | Filtro Pasa Banda | es_PE |
dc.subject | Raspberry Pi 3B | es_PE |
dc.subject | Node-Red | es_PE |
dc.subject | IBM Watson | es_PE |
dc.subject | Speech to Text | es_PE |
dc.title | Prototipo de señalización utilizando Raspberry Pi 3B e IBM Watson mediante reconocimiento de comandos de voz para prevenir accidentes | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Electrónica | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Ricardo Palma. Facultad de Ingeniería | es_PE |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
thesis.degree.program | Ingeniería Electrónica | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Electrónico | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-3753-9777 | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.discipline | 712097 | es_PE |
renati.juror | Chong Rodríguez, Humberto | spa |
renati.juror | Sánchez Bravo, Miguel Ángel | spa |
renati.juror | Gónzales Prado, Julio César | spa |
renati.author.dni | 70218127 | es_PE |
renati.author.dni | 72187010 | es_PE |
renati.advisor.dni | 10032682 | es_PE |
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