Primer acercamiento para solucionar el problema de agrupación de fonemas en palabras, del español, por medio de la revisión de léxico para un sistema de reconocimiento de voz.

El objetivo de esta tesis es el contribuir a los estudios realizados en nuestro país sobre el área de reconocimiento de voz, en especial a los basados en la identificación de alófonos o fonemas y usar algunas de las técnicas de Inteligencia Artificial, como algoritmos genéticos, sistemas de clasificadores, o redes neurales. Se hace un previo estudio sobre las características del habla continua. Como resultado de éste, se implementa exclusivamente la fase de revisión de léxico basándose en su transcripción fonológica, es decir en fonemas, se creo una base de datos con un vocabulario básico de 22,883 palabras, y se hizo uso de redes neurales. Se usa una función de hashing para el direccionamiento, más otros archivos auxiliares. El sistema puede proporcionar como salida todas las posibles oraciones válidas, y para ello hace uso de pilas. Como criterio para realizar una separación previa de las palabras se analizan los grupos consonánticos, además por medio de estos es posible detectar la aparición de grupos inválidos, cuyo origen puede ser una pronunciación deficiente, o algún error en las fases de identificación de sonidos o de segmentación.