| dc.contributor.author | Rojas Hernández, Jose A. | |
| dc.contributor.author | Capera Cardoso, Dagoberto A. | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-03T22:49:32Z | |
| dc.date.available | 2021-12-03T22:49:32Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.itfip.edu.co/handle/itfip/139 | |
| dc.description | Tesis en pasta encuadernada de colo azul y CD - R con un archivo en WORD | spa |
| dc.description.tableofcontents | INTRODUCCION 1
1 DEFINICION DEL PROBLEMA 3
1.1 Descripción del Problema 3
1.2 Formulación del Problema 5
2 Justificación 6
3 Objetivos 8
3.1 Objetivo General 8
3.2 Objetivos Específicos 8
4 MARCO de referencias 9
4.1 Estado del Arte 9
4.1.1 Referentes Internacionales 9
4.1.2 Referentes Nacionales 14
4.1.3 Referentes Departamentales 19
4.2 Marco Teórico 20
4.2.1 Dificultad Auditiva 20
4.2.2 Lenguaje de señas 25
4.2.3 Lenguaje de Señas en Colombia. 27
4.2.4 Léxico de Niños Menores a 10 Años 29
4.2.5 Almacenamiento de Datos 30
4.2.6 Base de Datos 35
4.2.7 Procesamiento de Datos 38
4.2.8 Hardware 41
4.2.9 Software 42
4.2.10 Sistemas Operativos 44
4.2.11 Desarrollo de softwares en Android 47
4.2.12 Redes Neuronales Artificiales (RNA) 51
4.3 Marco Conceptual 59
4.3.1 Lengua de señas 59
4.3.2 Sonido 59
4.3.3 Voz 60
4.3.4 Léxico 60
4.3.5 Diccionario 60
4.3.6 Inteligencia artificial 60
4.3.7 Reconocimiento automático del habla 61
4.3.8 Aprendizaje autónomo 61
4.3.9 Micrófono 61
4.3.10 Bluetooth 61
4.3.11 Almacenamiento de datos 62
4.3.12 Base de datos 62
4.3.13 Dato 62
4.3.14 Hardware 62
4.3.15 Software 63
4.3.16 Procesamiento de datos 63
4.3.17 Sistema operativo 63
4.3.18 Red neuronal 63
4.3.19 Preprocesamiento de datos 64
4.3.20 Procesamiento 64
5 Metodología 65
5.1 Recursos 67
5.2 Cronograma 69 | spa |
| dc.format.extent | Un Tomo de 82 Paginas y CD-R con Archivo en WORD | spa |
| dc.format.mimetype | application/msword | spa |
| dc.publisher | Instituto de Formación Técnica Profesional "ITFIP" | spa |
| dc.subject.classification | 30-028 R541e | |
| dc.title | Estudio De Viabilidad De Un Software Que Permita Transformar La Voz A Lenguaje De Señas Para Ser Entendido Por Niños Menores A 10 Años | spa |
| dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
| dc.contributor.corporatename | Instituto de Formación Técnica Profesional "ITFIP" | spa |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
| dc.description.degreename | Ingeniero(a) Electronica | spa |
| dc.publisher.faculty | Facultad De Ingeniería Y Ciencias Agro-Industriales | spa |
| dc.publisher.place | Espinal - Tolima | spa |
| dc.publisher.program | Ingeniería Electronica | spa |
| dc.relation.references | Aguilar Martínez, J. L., Andalucía, & Dirección General de Participación y Equidad en Educación. (2008). Manual de atención al alumnado con necesidades específicas de apoyo educativo derivadas de discapacidad auditiva. Dirección General de Participación y Equidad en Educación. https://sid.usal.es/idocs/F8/FDO23840/apoyo_educativo_discapacidad_auditiva.pdf | spa |
| dc.relation.references | AMP Tech. (2018, mayo 20). Tipos de redes neuronales. https://www.youtube.com/watch?v=V5BYRPJThjE | spa |
| dc.relation.references | Anzola, N. S. (2015). Máquinas de soporte vectorial y redes neuronales artificiales en la predicción del movimiento USD/COP spot intradiario. ODEON, 9, 113-172. https://doi.org/10.18601/17941113.n9.04 | spa |
| dc.relation.references | App Inventor. (2021). En Wikipedia, la enciclopedia libre. https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=App_Inventor&oldid=136705942 | spa |
| dc.relation.references | Aprendizaje automático. (2021). En Wikipedia, la enciclopedia libre. https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Aprendizaje_autom%C3%A1tico&oldid=133276883 | spa |
| dc.relation.references | Arboleda, V. E. R., Lima, J. S. G., & Pérez, Y. G. (2015). SISTEMA DE TRADUCCIÓN SIMULTÁNEA DE LENGUAJE DE SEÑAS A VOZ MEDIANTE UNA INTERFAZ NATURAL DE USUARIOS PARA PERSONAS CON DISCAPACIDAD. Didasc@lia: Didáctica y Educación ISSN 2224-2643, 6(6), 69-86. | spa |
| dc.relation.references | Arias, A. S. P., & Rubiano, D. A. V. (2018). MÉTODO AUTOMÁTICO DE RECONOCIMIENTO DE VOZ PARA LA CLASIFICACIÓN DE VOCALES AL LENGUAJE DE SEÑAS COLOMBIANO. [Universidad Catolica de Colombia]. https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/22809/1/M%c3%89TODO%20AUTOM%c3%81TICO%20DE%20RECONOCIMIENTO%20DE%20VOZ%20PARA%20LA%20CLASIFICACI%c3%93N%20DE%20VOCALES%20AL%20LENGUAJE%20DE%20SE%c3%91AS%20COLOMBIANO.pdf | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | spa |
| dc.type.content | Text | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | spa |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | spa |
