[ca] En els darrers anys s'ha fet notori l'ús de telèfons intel·ligents o smartphones per gran part de la societat. Aquests dispositius obren un món de noves aplicacions disponibles directament per a l'usuari final. En aquest projecte s'implementen diversos sistemes de reconeixement de so pensant en la seva utilització en dispositius mòbils. No sols es considera l'aplicació de reconeixement de veu sinó que s'estén el ventall a altres tipus de sons amb característiques diferents a la parla. És important estudiar com processar el senyal que s'analitza per a posteriorment poder-hi aplicar un reconeixement. Concretament, el so que es capta sol estar afectat per soroll interferent que distorsiona el senyal; és per aquest motiu que és necessari l'ús d'algoritmes de millora de senyal. Als sons que s'utilitzen en aquest estudi se'ls afegeixen sorolls comuns a la majoria d'entorns, amb diferents graus d'estacionarietat i de SNR. Posteriorment es passa a reconèixer el senyal. En aquest projecte s'analitza el comportament de tres reconeixedors àmpliament testejats en el passat. En particular, s'avaluen els reconeixedors DTW, GMM i HMM quan s'apliquen a tres tipus de sons amb característiques diferents: el so d'un timbre de mòbil, el cant d'ocells i la parla; simulant entorns sorollosos que s'afegeixen als senyals. Una de les característiques de l'entorn de treball en els dispositius mòbils és que disposen d'una capacitat menor tant d'emmagatzematge com de processament si es compara amb servidors dedicats. D'aquesta manera, tant la mida dels models que usen els reconeixedors com el cost computacional del sistema emprat són aspectes d'importància que es consideren en aquest treball.

[es] En los últimos años se ha hecho notorio el uso de teléfonos inteligentes o smartphones para gran parte de la sociedad. Estos dispositivos abren un mundo de nuevas aplicaciones disponibles directamente para el usuario final. En este proyecto se implementan diversos sistemas de reconocimiento de sonido pensando en su utilización en dispositivos móviles. No sólo se considera la aplicación de reconocimiento de voz sino que se extiende el abanico a otros tipos de sonidos con características diferentes al habla. Es importante estudiar cómo procesar la señal que se analiza para posteriormente poder aplicar un reconocimiento. Concretamente, el sonido que se capta suele estar afectado por ruido interferente que distorsiona la señal; es por este motivo que es necesario el uso de algoritmos de mejora de señal. A los sonidos que se utilizan en este estudio se les añaden ruidos comunes a la mayoría de entornos, con diferentes grados de estacionariedad y de SNR. Posteriormente se pasa a reconocer la señal. En este proyecto se analiza el comportamiento de tres reconocedores ampliamente testeados en el pasado. En particular, se evalúan los reconocedores DTW, GMM y HMM cuando se aplican tres tipos de sonidos con características diferentes: el sonido de un timbre de teléfono móvil, el canto de pájaros y el habla; simulando entornos ruidosos que se añaden a las señales. Una de las características del entorno de trabajo en los dispositivos móviles es que disponen de una capacidad menor tanto de almacenamiento como de procesamiento si se compara con servidores dedicados. De esta manera, tanto el tamaño de los modelos que usan los reconocedores como el coste computacional del sistema empleado son aspectos de importancia que se consideran en este trabajo