Implementación de un sistema de reconocimiento de voz en el lenguaje Nasa Yuwe basado en Redes Neuronales Convolusionales

Introduction: This paper presents the Implementation of an algorithm for voice recognition in the Nasa Yuwe language based on Convolutional Neural Networks (CNN), developed at the Universidad del Cauca in the year 2022. Problem: The Nasa Yuwe language is phonetically rich, as it has 32 vowels and 34 consonants, which leads to confusion in pronunciation and therefore difficulties in recognizing voice patterns. Objective: To implement a speech recognition algorithm for the Nasa Yuwe language supported in CNN. Methodology: The preprocessing of the audio signals was carried out to subsequently obtain the characteristics through the scalograms of the Mel coefficients. Finally, an architecture of the CNN is proposed for the classification process. Results: A DataSet is built from the scalograms of the voice patterns, and the CNN training process is carried out. Conclusion: The implementation of a Voice Recognition System based on CNN provides low margins of error in the word classification process of the Nasa Yuwe language. Originality: The proposed voice recognition system is the first and only one of its kind that has been carried out so far, with the purpose of collaborating in the process of teaching, preserving and learning the Nasa Yuwe language. Limitations: It is necessary to increase the number of voice patterns provided by native speakers, and there is a need to implement other technological tools that allow for the conservation and dissemination of the Nasa Yuwe language.Introducción:  Este artículo presenta la Implementación de un algoritmo para el reconocimiento de voz en el lenguaje Nasa Yuwe basado en Redes Neuronales Convolusionales (RNC), desarrollado en la Universidad del Cauca en el año 2022. Problema: La riqueza fonética del lenguaje Nasa Yuwe es grande, al poseer 32 vocales, y 34 consonantes, lo que lleva a confusiones en la pronunciación y por lo tanto a dificultades en el reconocimiento de patrones de voz. Objetivo:  Implementar un algoritmo de reconocimiento de voz, para el lenguaje Nasa Yuwe soportado en RNC. Metodología:  Se realizó el preprocesamiento de las señales de audio para posteriormente obtener las características por medio de los escalogramas de los coeficientes de Mel.  Finalmente se propone una arquitectura de la RNC para el proceso de clasificación. Resultados:  Se construye un DataSet a partir de los escalograma de los patrones de voz, y se realiza el proceso de entrenamiento de la RNC. Conclusión:  La implementación de un SRV basado RNC, proporciona bajos márgenes de error en el proceso de clasificación de palabras del lenguaje Nasa Yuwe. Originalidad:  El sistema de reconocimiento de voz planteado es el primero y único en su clase que se ha realizado hasta el momento, con el propósito de colaborar en el proceso de enseñanza, conservación y aprendizaje del lenguaje Nasa Yuwe. Limitaciones:  Se requiere aumentar el número de patrones de voz aportados por hablantes nativos, y se plantea la necesidad de implementar otras herramientas tecnologías que permitan la conservación y difusión del lenguaje Nasa Yuwe

ALGORITMO ACELERADOR REGRESIO VERSIÓN GAMMA CON GRADIENTE LOCAL DE ERROR PARA ENTRENAMIENTO DE REDES NEURONALES PERCEPTRÓN MULTICAPA

Se presenta un nuevo algoritmo para el entrenamiento de redes neuronales perceptrón multicapallamado Acelerador Regresivo versión Gamma con Gradiente Local de Error. Este algoritmo se basa enlos mismos principios que rigen la actualización de parámetros en el algoritmo Acelerador Regresivoversión Gamma. El algoritmo Acelerador Regresivo versión Gamma con Gradiente Local de Error sevalida mediante diferentes problemas relacionados con aproximación de funciones y reconocimiento depatrones. Los resultados muestran buen comportamiento en cuanto a convergencia y generalización,mejorando la tasa de aprendizaje del algoritmo “backpropagation”.PALABRAS CLAVES: Redes Neuronales, Perceptrón Multicapa, Algoritmo ARγ, Gradiente Local deError, Reconocimiento de Patrones, Aproximación de Funciones

APLICACIÓN DE UN ALGORITMO BASADO EN PROPAGACIÓN DE ESPERANZAS PARA DETECCIÓN DE SÍMBOLOS EN SISTEMAS L-MIMO

Uno de los retos en el diseño de esquemas de detección para sistemas MIMO con un gran númerode antenas en sistemas de comunicaciones inalámbricas, conocido como L-MIMO (Large MIMO), eslograr algoritmos de detección eficientes de baja complejidad para hacer viable su implementaciónreal. Este artículo presenta los resultados logrados con un esquema basado en el algoritmo depropagación de esperanzas, comparándolo por medio de simulación con detectores lineales dereferencia que se tienen en la literatura, demostrando que a partir de configuraciones 8x8 se lograuna mejor relación desempeño-complejidad, consiguiendo disminuir notoriamente el tiempo deejecución en evaluaciones que se hacen hasta L-MIMO 64x64.PALABRAS CLAVES: L-MIMO, Propagación de Esperanzas, Detección, Baja Complejidad,Comunicaciones Inalámbricas

ANÁLISIS DE DESEMPEÑO DEL NIVEL FÍSICO DE UN SISTEMA MIMO PUNTO A PUNTO

Los sistemas de comunicaciones de múltiples entradas y múltiples salidas son la base de las altas capacidades de los sistemas de comunicaciones de tercera y cuarta generación, es importante analizar las características de nivel físico de dichos sistemas y como la variación de sus parámetros influyen en el desempeño. En el entorno universitario, es necesario disponer de herramientas que permitan analizar el desempeño de los sistemas MIMO, en este trabajo se presenta el análisis y diseño a nivel físico de un sistema MIMO 2x2 y 4x4 con canal Rayleigh, con variaciones en el esquema de modulación y en los algoritmos de detección. El trabajo se desarrolla de acuerdo a una metodología específica para la simulación de sistemas de telecomunicaciones. El sistema se implementó en Matlab y se validó de acuerdo a trabajos previamente realizados, se configuraron diferentes escenarios sobre los cuales se comprobó que el desempeño del sistema MIMO depende del número de antenas en transmisión y en recepción, la modulación y el algoritmo de detección, consiguiéndose el mejor desempeño para el sistema MIMO 4x4 con modulación QPSK, con algoritmo de detección de máxima verosimilitud, pero con elevada complejidad computacional, seguido por el algoritmo esférico y finalmente los algoritmos suboptimos MMSE y ZF.PALABRAS CLAVES: Sistemas MIMO, Desempeño del Nivel Físico, Algoritmos de detecciónEsquemas de multiplexación, Matlab.ABSTRACTCommunications systems of multiple inputs and multiple outputs are the basis of high capacity communications systems of third and fourth generation, it is important to analyze the physical characteristics of these systems and how the variation of the parameters affecting performance . In the university environment, it is necessary to have tools to analyze the performance of MIMO systems, this paper presents the analysis and design at the physical level of a 2x2 and 4x4 MIMO Rayleigh channel with variations in the modulation scheme and detection algorithms. The work is carried out according to a specific methodology for the simulation of telecommunication systems. The system was implemented in Matlab and validated according to work already performed, different scenarios were configured on which it was found that the MIMO system performance depends on the number of antennas in transmission and reception, modulation and detection algorithm achieving the best performance for the 4x4 MIMO system with QPSK modulation, detection algorithm with maximum likelihood, but with high computational complexity, followed by the algorithm and finally spherical suboptimal MMSE and ZF algorithms.KEYWORDS: MIMO Systems, Physical Layer Performance, Detection Algorithms, Multiplexing schemes, Matlab

ANÁLISIS DE DESEMPEÑO DEL NIVEL FÍSICO DE UN SISTEMA MIMO PUNTO A PUNTO

Los sistemas de comunicaciones de múltiples entradas y múltiples salidas son la base de las altas capacidades de los sistemas de comunicaciones de tercera y cuarta generación, es importante analizar las características de nivel físico de dichos sistemas y como la variación de sus parámetros influyen en el desempeño. En el entorno universitario, es necesario disponer de herramientas que permitan analizar el desempeño de los sistemas MIMO, en este trabajo se presenta el análisis y diseño a nivel físico de un sistema MIMO 2x2 y 4x4 con canal Rayleigh, con variaciones en el esquema de modulación y en los algoritmos de detección. El trabajo se desarrolla de acuerdo a una metodología específica para la simulación de sistemas de telecomunicaciones. El sistema se implementó en Matlab y se validó de acuerdo a trabajos previamente realizados, se configuraron diferentes escenarios sobre los cuales se comprobó que el desempeño del sistema MIMO depende del número de antenas en transmisión y en recepción, la modulación y el algoritmo de detección, consiguiéndose el mejor desempeño para el sistema MIMO 4x4 con modulación QPSK, con algoritmo de detección de máxima verosimilitud, pero con elevada complejidad computacional, seguido por el algoritmo esférico y finalmente los algoritmos suboptimos MMSE y ZF.PALABRAS CLAVES: Sistemas MIMO, Desempeño del Nivel Físico, Algoritmos de detecciónEsquemas de multiplexación, Matlab.ABSTRACTCommunications systems of multiple inputs and multiple outputs are the basis of high capacity communications systems of third and fourth generation, it is important to analyze the physical characteristics of these systems and how the variation of the parameters affecting performance . In the university environment, it is necessary to have tools to analyze the performance of MIMO systems, this paper presents the analysis and design at the physical level of a 2x2 and 4x4 MIMO Rayleigh channel with variations in the modulation scheme and detection algorithms. The work is carried out according to a specific methodology for the simulation of telecommunication systems. The system was implemented in Matlab and validated according to work already performed, different scenarios were configured on which it was found that the MIMO system performance depends on the number of antennas in transmission and reception, modulation and detection algorithm achieving the best performance for the 4x4 MIMO system with QPSK modulation, detection algorithm with maximum likelihood, but with high computational complexity, followed by the algorithm and finally spherical suboptimal MMSE and ZF algorithms.KEYWORDS: MIMO Systems, Physical Layer Performance, Detection Algorithms, Multiplexing schemes, Matlab

Performance of Wavelet Packet Division Multiplexing

Este artículo presenta los resultados de extensas simulaciones acerca de la técnica de transmisión multiusuario llamada Multiplexación por División de Paquetes Wavelet (WPDM). Sus ventajas son la capacidad de transmisión múltiple de señales de una forma robusta y flexible. Las señales de los usuarios son codificadas por funciones base de la familia wavelet packet. La evaluación del desempeño de la multiplexación WPDM fue desarrollada sobre tres condiciones del canal de transmisión: ruido AWGN, desvanecimiento plano Rayleigh y desvanecimiento selectivo en frecuencia.This article presents the results of extensive simulationabout the multiuser transmission technique, namedWavelet Packet Division Multiplexing (WPDM). Its advantagesare the capability of multiple signals transmission,in a flexible and robust form. The signals of the multiusers are coded by bases functions of the wavelet packet(WP) family. The performance evaluation of the WPDMmultiplexing was conducted over three conditions on thetransmission channel: AWGN noise, Flat fading Rayleighand frequency-selective fading

Performance of Wavelet Packet Division Multiplexing

Este artículo presenta los resultados de extensas simulaciones acerca de la técnica de transmisión multiusuario llamada Multiplexación por División de Paquetes Wavelet (WPDM). Sus ventajas son la capacidad de transmisión múltiple de señales de una forma robusta y flexible. Las señales de los usuarios son codificadas por funciones base de la familia wavelet packet. La evaluación del desempeño de la multiplexación WPDM fue desarrollada sobre tres condiciones del canal de transmisión: ruido AWGN, desvanecimiento plano Rayleigh y desvanecimiento selectivo en frecuencia.This article presents the results of extensive simulationabout the multiuser transmission technique, namedWavelet Packet Division Multiplexing (WPDM). Its advantagesare the capability of multiple signals transmission,in a flexible and robust form. The signals of the multiusers are coded by bases functions of the wavelet packet(WP) family. The performance evaluation of the WPDMmultiplexing was conducted over three conditions on thetransmission channel: AWGN noise, Flat fading Rayleighand frequency-selective fading

Efecto de la configuración affine en el algoritmo acelerador regresivo: versión γ (arγ )

Una combinación affine realiza una suma ponderada de las salidas de dos filtros adaptativos sometidos a una misma entrada cuyo factor de ponderación es un parámetro calculado mediante un mecanismo adaptativo (filtros adaptativos) con el propósito de lograr un mejor rendimiento.En este trabajo “Efecto de la configuración Affine en el Algoritmo Acelerador versión γ (ARγ )”, se operacionaliza el comportamiento de éste algoritmo en combinación Affine con el propósito de alcanzar una mayor eficiencia y un mejor rendimiento del algoritmo en su configuración básica; Así mismo, identificar sus efectos. Corresponde a un estudio descriptivo, explicativo y experimental dirigido a responder por qué ocurre un fenómeno (aplicación de la Combinación Affine en filtros adaptativos) y en qué condiciones se da éste; concluyendo que el efecto logrado al hacer aplicación de la configuración affine es un algoritmo adaptativo en el que no hay limitación en el parámetro de mezcla, ofrece buena velocidad de convergencia y gran capacidad de seguimiento (tracking); comportándose como el mejor de los filtros aliviando el compromiso entre la velocidad de convergencia y el error residual inherente al filtro.AbstractThe effect of the affine configuration in the algorithm accelerator regressive version γ (arγ )Affine combination takes a weighted sum of the outputs of two adaptive filters subjected to the same input whose weighting factor is a parameter calculated using an adaptive mechanism (adaptive filters) in order to achieve a better performance. This study operationalized the behavior of Algorithm Accelerator Version γ (ARγ ) in Affine combination in order to achieve greater efficiency and better performance than the algorithm presented in its basic configuration; likewise identify the effects of the Affine Combination Algorithm Accelerator Version γ (ARγ ) adaptive algorithm. The methodological design and operational plan are part of a research process with a descriptive, explanatory and directed experimental answer why the phenomenon occurs (application of adaptive filters in Affine Combination ) and under what conditions it occurs. Keywords: Adaptive filters, Algorithm Accelerator Regressive Version γ (ARγ ), Affine combination