Herramienta para identificar comerciales relacionados con propaganda electoral en televisión por medio de una red neuronal artificial.
En la actualidad, la resolución de problemas con ayuda de inteligencia artificial está siendo cada vez más común, gracias a la versatilidad de esta tecnología. Un ejemplo de ello, son los sistemas de reconocimiento de voz, los cuales consisten en tomar cualquier audio, darle un procesamiento y clasi...
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| 其他作者: | |
| 格式: | Trabajo recepcional licenciatura |
| 语言: | spa |
| 出版: |
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
2019
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| 主题: | |
| 在线阅读: | http://hdl.handle.net/20.500.11961/5392 |
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| 总结: | En la actualidad, la resolución de problemas con ayuda de inteligencia artificial está siendo cada vez más común, gracias a la versatilidad de esta tecnología. Un ejemplo de ello, son los sistemas de reconocimiento de voz, los cuales consisten en tomar cualquier audio, darle un procesamiento y clasificarlo según la base de datos definida, por lo tanto, este proceso tiene un sin fin de aplicaciones en la vida cotidiana.
Este proyecto busca tratar de resolver una de las causas por la cual no se tienen unas elecciones del todo transparente, dicha causa corresponde a la designación de recursos a cada partido político durante las campañas electorales celebradas en la república mexicana.
Este proyecto se enfoca en el recurso del tiempo designado en medios de comunicación, tales como televisión y/o radio, para propaganda electoral. Sin embargo, la herramienta presentada en este proyecto, solo identifica los comerciales asociándolos a un partido político, cabe mencionar que esta herramienta formaría parte de un sistema más robusto, en el que también se pueda contabilizar el tiempo de transmisión de cada partido político en los medios de comunicación anteriormente mencionados. La herramienta presentada en este proyecto se basa en el procedimiento mencionado al inicio de este resumen, inicialmente se obtiene el audio de los comerciales a través de internet, posteriormente se aplican diferentes técnicas en procesamiento de audio digital, tales como, remoción de ruido y silencio, segmentación, ventaneo, extracción de características mediante los coeficientes cepstrales en las frecuencias de Mel (MFCC) y por último la clasificación de los audios con la ayuda de una red neuronal artificial. |
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