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<head>
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<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<title>Quechua — by Nelsi</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<meta name="description" content="Free HTML5 Template by FREEHTML5.CO" />
<meta name="keywords" content="Quechua, Catolica, free bootstrap, html5, css3, mobile first, responsive" />
<meta name="author" content="FREEHTML5.CO" />
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PLATAFORMA QUECHUA
DESIGNED & DEVELOPED by Nelsi Melgarejo y Rodolfo Zevallos
Website: http://freehtml5.co/
Email: [email protected]
Twitter: http://twitter.com/fh5co
Facebook: https://www.facebook.com/fh5co
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<!-- Facebook and Twitter integration -->
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Default Theme Style
You can change the style.css (default color purple) to one of these styles
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2. blue.css
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emo CSS -->
<!-- Modernizr -->
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<link rel="stylesheet" href="css/style.css">
<!-- Styleswitcher ( This style is for demo purposes only, you may delete this anytime. ) -->
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<!-- End demo purposes only -->
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#musica {height:0;width:0;}
</style>
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var personas = new Audio();
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corpus_quechua.src = 'audio/qillqakuna_uyariykunapas.wav';
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nosotros_frase1.src = 'audio/frase1.wav';
escritores.src = 'audio/qillqaqkuna.wav';
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investigadores_seccion.src = 'audio/yachay_qatipaqkuna.wav';
ingenieros.src = 'audio/qispichikkuna.wav';
universidades.src = 'audio/hatun_yachay_wasikuna.wav';
contactanos_seccion.src = 'audio/riqsinakusun_2.wav';
contactanos_frase.src = 'audio/frase2.wav';
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personas.src = 'audio/runakuna.wav';
lenguas.src = 'audio/simikuna.wav';
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/* For demo purpose only */
/* For Demo Purposes Only ( You can delete this anytime :-) */
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text-align: center;;
font-size: 11px;
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padding: 0;
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top: 2px;
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.option-toggle:hover, .option-toggle:focus, .option-toggle:active {
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text-decoration: none;
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</style>
<!-- Demo CSS -->
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<link rel="stylesheet" href="css/flexslider.css" type="text/css" media="screen" />
<!-- Modernizr -->
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<style>
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margin-bottom: 10px;
}
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position: relative;
bottom: auto;
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display: table;
width: 100%;
table-layout: fixed;
margin-top: -430px; }
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.custom-navigation {
margin-top: -15%;}
}
@media screen and (max-width: 440px) {
.flexslider{
display: none;
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}
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display: table-cell;
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text-align: right;
}
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<h1>CORPUS</h1>
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El paradigma vigente, modelo oculto de Markov ha generado herramientas comerciales (Google Voice, Amazon Echo, Cortana o Siri) con un impresionante nivel sin alcanzar la perfección pero sí un nivel operativo. Sin embargo el modelo oculto de Markov prácticamente alcanzó el techo y cualquier nuevo avance será solamente incremental. Debe recordarse que las herramientas comerciales mencionadas solamente están disponibles para aproximadamente cincuenta idiomas. Si se apuesta por esta tecnología quizás podría alcanzarse para el idioma quechua el nivel actual, operativo pero imperfecto, de sistemas ASR en otros idiomas, sin embargo se correría el riesgo que el producto desarrollado rápidamente quede desfasado y caduco.
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Ances fly into your mouth.
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<img src="images/art/training-data.jpg" class="img-responsive">
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<p class="text-justify">
Se descubrió que existe una tendencia creciente a utilizar modelos basados en redes neuronales; la curva de aprendizaje toma más tiempo pero es claro que en el largo plazo esta es la mejor opción.
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<h3> Pasos para la creación de un ASR:</h3>
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El sistema de reconocimiento de voz que transcribe directamente los datos de audio con texto, sin necesidad de una representación fonética intermedia se basa en una combinación de “deep bidirectional LSTM recurrent neural network architecture” y “Connectionist Temporal Classification objective function”
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Ances fly into your mouth.
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<img src="images/art/automatic-speech.jpg" class="img-responsive">
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2. Se define los requisitos para la construcción de un Corpus propio, que incluye la grabación, limpieza y filtrado, alineación con las transcripciones o textos usados.
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Método tradicional, grabación en estudio y campo de la mayor cantidad de voces.
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Uso de voz sintética: es utilizar WaveNet, para aumentar nuestro Corpus y volver a entrenar a nuestro sistema de reconocimiento de voz.
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</figure>
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<img src="images/art/image_1.jpg" class="img-responsive">
<figcaption>
Transferencia de conocimiento: se utilizará para suplir a nuestro Corpus, en el caso que este sea más pequeño que el tamaño deseable.
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<h3> Las librerias utilizaras en el proyecto son:</h3>
<div class="col-xs-12 col-sm-6 col-md-3">
• Torch
</div>
<div class="col-xs-12 col-sm-6 col-md-3">
• Theano
</div>
<div class="col-xs-12 col-sm-6 col-md-3">
• TensorFlow
</div>
<div class="col-xs-12 col-sm-6 col-md-3">
• NLTK
</div>
</div>
<br>
</div>
</div>
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