Análisis de la calidad de la pronunciación en lenguas indígenas de México mediante aprendizaje supervisado
Date
2026-01
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
“El desarrollo computacional en los últimos años ha tomado relevancia en el procesamiento de lenguaje natural (PLN) en campos como análisis y comprensión del lenguaje, reconocimiento de voz, entre otros, uno de ellos es el análisis de la pronunciación, que considera algoritmos diseñados que procesan grandes cantidades de datos por medio de diferentes métodos. Las entradas de los algoritmos son audios digitales adquiridos de grabaciones de personas nativas de una lengua; de dichos audios comúnmente se extraen características acústicas y fonéticas, adquiriendo información de las señales de voz: excitación y tracto vocal, que están relacionadas con la fonética y articulación de la pronunciación. Mediante enfoques de aprendizaje supervisado se ha logrado llevar a cabo el análisis de la pronunciación de lenguas de bajos recursos (LBR), que en su mayoría son aquellas provenientes de lenguas indígenas que se encuentran en peligro de desaparecer. En este trabajo de investigación se propone un enfoque para el análisis de la pronunciación de lenguas indígenas de México. Inicialmente se realiza un estudio de técnicas para el preprocesamiento de audio, con la finalidad de poder extraer características con mayor relevancia, para construir modelos de aprendizaje supervisado que permitirá evaluar la pronunciación”.
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