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Los sistemas de reconocimiento de hablante se componen de tres partes principales: preprocesamiento, extraccion de caracteristicas y clasificacion de vectores. En el trabajo presente se considera la cuestion de los cambios en la voz, voluntarios e involuntarios, y como esto afecta al reconocimiento de hablante. Para este proyecto se detalla todo el pre procesamiento que se realiza sobre la senal y como se obtienen los segmentos vocalizados de la misma. Tambien se aplica un modelo de elaboracion de vectores caracteristicos basados en ciertas propiedades de la voz, y en Coeficientes Cepstrales en la Frecuencia de Mel (MFCC), asi como una Maquina de Soporte Vectorial (SVM) y una Red Neuronal Artificial (ANN) como clasificadores, posteriormente se comparan los resultados obtenidos. Las pruebas realizadas consisten en analizar la trama que se le presenta al sistema, detectar el segmento vocalizado e indicarle al sistema de que vocal se trata, para posteriormente, identificar a que persona pertenece dicha vocal. Los resultados muestran que la elaboracion de estos vectores conjuntando propiedades y coeficientes MFCC tienen un alto indice de reconocimiento.

Modelación y Simulación en ambiente Ecosimpro de una Cámara de Secado para Cacao