Reconocimiento del habla mediante el uso de la correlaci�n cruzada y una perceptr�n multicapa

En el presente art�culo se da a conocer una alternativa algor�timica a los sistemas actuales de reconocimiento autom�tico del habla (ASR), mediante una propuesta en la forma de realizar la caracterizaci�n de las palabras basada en una aproximaci�n que usa la extracci�n de coeficientes de la codificaci�n de predicci�n lineal (LPC) y la correlaci�n cruzada. La implementaci�n consiste en extraer las caracter�sticas fon�ticas mediante los coeficientes LPC, despu�s se forman vectores de patrones de la pronunciaci�n conformados por el promedio de los coeficientes LPC de las muestras de las palabras obteniendo un vector caracter�stico de cada pronunciaci�n mediante la autocorrelaci�n de las secuencias de coeficientes LPC; estos vectores se utilizan para entrenar un clasificador de tipo perceptr�n multicapa (MLP). Se realizaron pruebas de desempe�o previo entrenamiento con los diferentes patrones de las palabras a reconocer. Se utiliz� la fon�tica de los d�gitos del cero al nueve como vocabulario objetivo, debido a su amplia aplicaci�n, y para estimar el desempe�o de este m�todo se utilizaron dos corpus de pronunciaciones: el corpus UPA, que contempla en su base de datos la pronuncaci�n de la regi�n occidente de M�xico, y el corpus Tlatoa, que hace lo propio para la regi�n centro de M�xico. Las se�ales en ambos corpus fueron adquiridas en el lenguaje espa�ol, y a una frecuencia de muestreo de 8kHz. Los porcentajes de reconocimiento obtenidos fueron del 96.7 y 93.3% para las modalidades de mono-locutor para el corpus UPA y m�ltiple-locutor para el corpus Tlatoa, respectivamente. Asimismo, se realiz� una comparaci�n contra dos m�todos cl�sicos del reconocimiento de voz y del habla, Dynamic Time Warping (DTW) y Hidden Markov Models (HMM)

Developing Myanmar's Finance Sector to Support Rapid, Inclusive, and Sustainable Economic Growth

The finance sector is the lifeblood of any economy and its smooth functioning is central to rapid and inclusive economic growth. A well-functioning financial system must intermediate efficiently between savers and borrowers; manage risks prudently; provide a wide variety of financial services to firms, farms, and households; mobilize savings effectively; identify and lend for sound investments; remain robust in the face of shocks; and ensure that access to finance is available to all. This paper presents broad outlines of a reform strategy to develop a stable and efficient finance sector that supports rapid and inclusive growth in Myanmar