This paper describes the results obtained from recording, processing and classification of words in spoken Spanish by means of analysis of subvocal speech signals. The processed database has six words (forward, backward, right, left, start and stop), In this article, the signals are sensed with surface electrodes (placed on the surface of the throat) and acquired at a sampling frequency of 50 kHz. The signal conditioning consists of a couple of steps, namely the location of area of interest, using energy analysis; and a filtering stage, using Discrete Wavelet Transform. Finally, feature extraction is achieved in the time-frequency domain using Wavelet Packet and statistical techniques for windowing. Classification is carried out with a back propagation neural network whose training is performed with 70% of the database obtained. The correct classification rate was 75%±2.

Este artículo presenta los resultados obtenidos del registro, procesamiento, reconocimiento y clasificación de palabras del lenguaje español mediante el análisis de las señales de voz de habla subvocal. El trabajo en conjunto será en un futuro enfocado en aplicaciones de telecomunicaciones como: chat para sordo mudos. La base de datos procesada está conformada por seis palabras (adelante, atrás, derecha, izquierda, iniciar y parar). Las señales fueron sensadas con electrodos superficiales dispuestos en la superficie de la garganta y adquiridas con una frecuencia de muestreo de 50 Khz. El acondicionamiento de las señales consistió en: la ubicación de la zona de interés mediante análisis de energía, y el filtrado usando Transformada Wavelet Discreta. Finalmente, la extracción de características se hizo en el dominio del tiempo-frecuencia empleando Wavelet Packet y técnicas estadísticas por ventaneo. La clasificación se llevó a cabo con una Red Neuronal por Retropropagación cuyo entrenamiento se realizó con el 70% de la base de datos obtenida. El porcentaje de acierto encontrado fue de 75%±2.