Audio signal recognition in IoT using recurrent neural networks

Abstract

El Internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés) es un concepto que se refiere a la interconexión digital entre objetos ordinarios a través de Internet. Su creciente presencia en una amplia gama de aplicaciones y sus crecientes capacidades informáticas y de procesamiento las convierten en un área de investigación valiosa. Las capacidades de IoT revolucionarán las interacciones entre los objetos físicos y los humanos y la capacidad de recopilar datos útiles. Simultáneamente, los avances en inteligencia artificial han cambiado enormemente la forma en que los dispositivos informáticos procesan el contenido de datos secuenciales, como imágenes, video, voz y audio. Un poderoso modelo computacional que combina este tipo datos secuenciales e Inteligencia artificial son las redes neuronales recurrentes. La aplicación de redes neuronales a dispositivos IoT abre una nueva generación de Inteligencia Artificial capaz de realizar tareas complejas de detección y reconocimiento e interacciones humanas con dispositivos y su entorno físico. Este proyecto estudia el potencial de usar y desarrollar una arquitectura de redes neuronales recurrentes destinadas a resolver el problema del reconocimiento de audio en IoT, como sonidos distintivos que ejecutan ciertos dispositivos o se producen en ambientes urbanos. Específicamente, el enfoque de este proyecto utiliza Redes Neuronales Recurrentes programadas en lenguaje Python junto con un micrófono USB y el computador Raspberry Pi que permitan formar un sistema IoT de bajo coste capaz de reconocer sonidos urbanos.