REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS NO RECONHECIMENTO DE TONS DTMF

Resumo

Este plano de pesquisa visa um estudo dos principais conceitos e arquiteturas das Redes Neurais Artificiais, e um desenvolvimento pratico com a aplicação destes conceitos. Para o desenvolvimento pratico presente neste estudo utiliza-se um problema proposto em referencia bibliográfica, assim implementa-se uma aplicação na plataforma de desenvolvimento Borland Delphi 7 para reconhecimento e classificação de tons DTMF (Dual Tone Multi Frenquency) proposta pelo autor Luciano Frontino de Medeiros, no livro “Redes Neurais em Delphi”. Cada dígito correspondente a um tom DTMF é gravado então em um arquivo que será utilizado para o treinamento da rede SOM. No entanto, o sinal puro do tom DTMF não pode treinar uma rede SOM. Primeiro, o sinal deve ser analisado por um algoritmo FFT, que permite identificar as freqüências que compõem o tom DTMF. A partir dessas freqüências, o conjunto de componentes é usado para compor o vetor de entrada da rede SOM. A FFT é calculada e obtém-se o espectro das freqüências do sinal. Cada espectro obtido é usado para o vetor de entrada da rede SOM. Portanto, para o treinamento da rede SOM, cada dígito será processado a partir de um arquivo. Após o treinamento, o teste da rede será feito usando-se tons DTMF compostos tal como em uma discagem qualquer. Para evidenciar o potencial de aprendizado da rede SOM para esse exemplo, na fase de treinamento serão utilizados tons DTMF gerados no próprio aplicativo. Na fase de teste, os tons DTMF terão origem diferente. O reconhecimento de tons DTMF será feito a partir de um algoritmo que considera o treinamento da rede SOM de forma individualizada, considerando cada tom como um cluster. Assim podendo realizar a identificação do tom através da amostragem FFT gerada e comparar com o conhecimento obtido em fase de treinamento. Para cada amostra apresentada na fase de teste é gerado um valor numérico com a identificação do tom DTMF da respectiva amostra.