Clasificación de señales de audio con microcontroladores aplicando inteligencia artificial
Authors
García Gómez, CarlosDirector
Villadangos Carrizo, Jose ManuelDate
2023Bibliographic citation
García Gómez, Carlos. Clasificación de señales de audio con microcontroladores aplicando inteligencia artificial. Trabajo Fin de Grado. Universidad de Alcalá, 2023.
Keywords
Red neuronal
Espectrograma
Escala Mel
Entrenamiento
DFSDM (Digital Filter Sigma Delta Modulator)
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Este Trabajo Fin de Grado versa sobre como ejecutar una Red Neuronal de reconocimiento de señales de audio
programada en Python en un microcontrolador de ST Microelectronics.
Comienza con el Marco Teórico explicando los conceptos esenciales para trabajar con Redes Neuronales para
continuar con una descripción del hardware empleado. Se continúa explicando el código programado para diseñar
la Red Neuronal en Python y se ahonda en la configuración y validación de dicho código para convertirlo en lenguaje
C entendible por el microcontrolador.
Por último, se desgrana y se explica el código en C diseñado que ejecuta el microcontrolador. This Final Degree Project focuses on how to run a Neural Network for audio signal recognition programmed in
Python on an ST Microelectronics´s microcontroller.
It begins with the Theoretical Framework, explaining the essential concepts to work with Neural Networks,
followed by a hardware description. It continues explaining the code programmed used to design the neural
network in Python and delves into the configuration and validation of this code to make it understandable by the
microcontroller in C language.
Finally, the designed C code that runs on the microcontroller is broken down and explained.
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TFG_Garcia_Gomez_2023.pdf | 6.918Mb |
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